ISID・ソニーCSL・クウジット、人工知能(AI)技術による大規模データ解析サービス「CALC」に新機能を搭載
[18/10/16]
例示: CALCの新機能と従来手法の違いTOKYO, Oct 16, 2018 - (JCN Newswire) - 株式会社電通国際情報サービス(本社:東京都港区、代表取締役社長:釜井節生、以下ISID)、株式会社ソニーコンピュータサイエンス研究所(本社:東京都品川区、代表取締役社長:北野宏明、以下ソニーCSL)およびクウジット株式会社(本社:東京都港区、代表取締役社長:末吉隆彦)は、3社が共同で事業展開する人工知能(AI)技術による大規模データ解析サービス「CALC(カルク)」に新機能を搭載し、本日より提供を開始します。最新版では、投入データに含まれない隠れた要因を推測する技術を実装しました。
3社は、ソニーCSLが開発した独自のAI技術であるCALCを2017年5月に製品化し、解析ツール、データ分析、コンサルティングなどを含む統合的なサービスとして提供しています。CALCは、従来の解析手法では推定が難しいデータ内関係因子における直接的な要因・原因を抽出することが可能な技術で、これまでに、自動車、精密機械、重工業、化学、サービスなどの業界において、品質改善、顧客満足度、マーケティング、人事など様々な領域で、問題の予防や改善などの施策検討に活用されています。
このたび3社はさらに開発を進め、投入データに含まれない隠れた要因の存在と、それがどこにあるかを推測する機能を、新たに搭載しました。大規模データ解析では、求める結果に対して投入データが必要十分か否かを判別しづらいことが課題とされていますが、本機能の活用により、分析結果に影響を与える重要なデータが不足しているかどうか、どこに不足する要因があるかを知ることができます(次頁の例示参照)。これにより、追加すべきデータを推定し、それを収集するための施策を検討するなど、効果的なPDCAサイクルを確立することが可能となります。
またこの他にも、データ中の欠損レコードを自動処理する機能や、重要な複数要因の組み合わせを自動抽出する機能、スマートなダッシュボード機能など、大規模データ解析の効率化を支援する各種機能を新たに搭載しています。
3社は今後、CALCのさらなる機能拡充を図り、幅広い領域でAIの実務適用を加速させることにより、顧客企業や社会の課題解決に貢献してまいります。
■例示:CALCの新機能と従来手法の違い■
画像: https://www.acnnewswire.com/topimg/Low_isid181016.jpg
- 他の解析手法では、変数間に相関があることが分かる。
- 従来のCALC(CALC1.0)では、変数間に相関があるが因果はないことが分かる。
- 新機能(CALC2.0)では、変数間には相関があるが因果はないことが分かり、さらに投入データに含まれない第3の因子があることが分かる。
*上記は単純化したイメージ図および説明であり、実際には多変数のデータから推測をします。
<セミナーのご案内>
以下セミナーにて、CALC最新版(Ver.2.0)をご紹介します。
セミナー名:ブラックボックスにさせないAI構築セミナー
開催日時:2018年11月9日(金)14:30〜16:15(東京)、2018年11月14日(水)14:30〜16:15(大阪)
詳細・お申し込み: http://www.isid-industry.jp/seminar/detail/0000000991
【事業、製品・サービスに関するお問い合わせ先】
株式会社電通国際情報サービス エンジニアリングソリューション事業部
戦略技術3部 中田・福嶋
TEL: 03-6713-8074
E-Mail: g-calc_business@group.isid.co.jp
【本リリースに関するお問い合わせ先】
株式会社電通国際情報サービス コーポレートコミュニケーション室 李
TEL: 03-6713-6100
E-Mail: g-pr@isid.co.jp
<ご参考>
CALCについて
CALCはソニーCSLが開発した独自のAI技術です。従来の解析手法では推定が難しいデータ内関係因子の直接的な相関が明瞭になり、経営上の選択肢を明確化できるため、より確度の高い意思決定を行うことができるようになります。CALCは、過去数年間にソニーグループのエレクトロニクス、金融、エンタテイメントなどの広範な事業分野において、製造、設計、マーケティング、サービスなどの分析に適用、その有効性を実証しており、その後、2016年度よりISID、ソニーCSL、クウジットの3社で、製造業やサービス業などの顧客企業においてデータ分析に活用され、解析ツールとしての導入実績を積み重ねています。http://innolab.jp/calc/
関連プレスリリース
- 人工知能(AI)技術による大規模データ解析サービスCALC(カルク)の提供を開始〜データ間の因果関係を高精度に推測し、経営の意思決定を支援〜(2017年5月30日)
https://www.isid.co.jp/news/release/2017/0530.html
Copyright 2018 JCN Newswire. All rights reserved. www.jcnnewswire.com
3社は、ソニーCSLが開発した独自のAI技術であるCALCを2017年5月に製品化し、解析ツール、データ分析、コンサルティングなどを含む統合的なサービスとして提供しています。CALCは、従来の解析手法では推定が難しいデータ内関係因子における直接的な要因・原因を抽出することが可能な技術で、これまでに、自動車、精密機械、重工業、化学、サービスなどの業界において、品質改善、顧客満足度、マーケティング、人事など様々な領域で、問題の予防や改善などの施策検討に活用されています。
このたび3社はさらに開発を進め、投入データに含まれない隠れた要因の存在と、それがどこにあるかを推測する機能を、新たに搭載しました。大規模データ解析では、求める結果に対して投入データが必要十分か否かを判別しづらいことが課題とされていますが、本機能の活用により、分析結果に影響を与える重要なデータが不足しているかどうか、どこに不足する要因があるかを知ることができます(次頁の例示参照)。これにより、追加すべきデータを推定し、それを収集するための施策を検討するなど、効果的なPDCAサイクルを確立することが可能となります。
またこの他にも、データ中の欠損レコードを自動処理する機能や、重要な複数要因の組み合わせを自動抽出する機能、スマートなダッシュボード機能など、大規模データ解析の効率化を支援する各種機能を新たに搭載しています。
3社は今後、CALCのさらなる機能拡充を図り、幅広い領域でAIの実務適用を加速させることにより、顧客企業や社会の課題解決に貢献してまいります。
■例示:CALCの新機能と従来手法の違い■
画像: https://www.acnnewswire.com/topimg/Low_isid181016.jpg
- 他の解析手法では、変数間に相関があることが分かる。
- 従来のCALC(CALC1.0)では、変数間に相関があるが因果はないことが分かる。
- 新機能(CALC2.0)では、変数間には相関があるが因果はないことが分かり、さらに投入データに含まれない第3の因子があることが分かる。
*上記は単純化したイメージ図および説明であり、実際には多変数のデータから推測をします。
<セミナーのご案内>
以下セミナーにて、CALC最新版(Ver.2.0)をご紹介します。
セミナー名:ブラックボックスにさせないAI構築セミナー
開催日時:2018年11月9日(金)14:30〜16:15(東京)、2018年11月14日(水)14:30〜16:15(大阪)
詳細・お申し込み: http://www.isid-industry.jp/seminar/detail/0000000991
【事業、製品・サービスに関するお問い合わせ先】
株式会社電通国際情報サービス エンジニアリングソリューション事業部
戦略技術3部 中田・福嶋
TEL: 03-6713-8074
E-Mail: g-calc_business@group.isid.co.jp
【本リリースに関するお問い合わせ先】
株式会社電通国際情報サービス コーポレートコミュニケーション室 李
TEL: 03-6713-6100
E-Mail: g-pr@isid.co.jp
<ご参考>
CALCについて
CALCはソニーCSLが開発した独自のAI技術です。従来の解析手法では推定が難しいデータ内関係因子の直接的な相関が明瞭になり、経営上の選択肢を明確化できるため、より確度の高い意思決定を行うことができるようになります。CALCは、過去数年間にソニーグループのエレクトロニクス、金融、エンタテイメントなどの広範な事業分野において、製造、設計、マーケティング、サービスなどの分析に適用、その有効性を実証しており、その後、2016年度よりISID、ソニーCSL、クウジットの3社で、製造業やサービス業などの顧客企業においてデータ分析に活用され、解析ツールとしての導入実績を積み重ねています。http://innolab.jp/calc/
関連プレスリリース
- 人工知能(AI)技術による大規模データ解析サービスCALC(カルク)の提供を開始〜データ間の因果関係を高精度に推測し、経営の意思決定を支援〜(2017年5月30日)
https://www.isid.co.jp/news/release/2017/0530.html
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