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機械学習・AI事業

 近年、コンピュータの性能向上、取得可能なデータの多様化、アルゴリズムの高度化により、データ分析のビジネスへの活用が徐々に浸透しつつあります。 ウェブの黎明期から高度な機械学習技術と大量のデータを実戦で活用し続けてきた Google のノウハウが詰まった Google Cloud Platform はデータ分析・機械学習のシステム化にはぴったりのクラウドです。

Googleの機械学習 API を使って業務を効率化

音声認識・機械翻訳など、一般的な機械学習の問題の解決に取り組む場合、 Google が世界中のウェブデータを使って構築した機械学習モデルを利用することができます。 トップゲートでは、このような機械学習 API の適用・評価を行っており、これらの API を活用したお客様にぴったりのシステムの提案・検証・開発を行います。

画像解析

画像解析

Vision API では画像からの顔認識・表情解析、ロケーション特定、物体識別、不適切画像検出、ウェブ上の画像一致判定、OCR による文書画像からのテキスト起こしなど、 様々な画像解析機能が提供されています。

使用する主な機械学習 API

Vision APICloud Vision API

音声解析

音声解析

Speech APIを利用すれば音声を高い精度でテキストに変換することができます。録音済みの音声だけでなくリアルタイムな変換にも対応。対応言語も、英語や日本語はもちろん世界80ヶ国語以上の言語に対応しています。

使用する主な機械学習 API

Speech APICloud Speech API

テキスト解析

Translation API

Translation API を使えば、簡単に世界中の100近くの言語に対応した機械翻訳を利用することができます。 Natural Language API を使えば、検索システムの牽引付けやチャットボット開発に必要な形態素解析や構文解析を簡単に利用できます。

使用する主な機械学習 API

Google Cloud Natural Language APICloud Natural Language API

Translation APICloud Translation API

データ収集・分析基盤の構築

データ分析をビジネスに活用するには、まず日々生成されているデータを収集・活用する基盤作りが必要になります。Google Cloud Platformではわずかな運用コストで大量のデータを収集して高度に活用するための様々なサービスが提供されています。トップゲートではお客様のご要望に合わせてGoogleのクラウド技術を駆使したデータ分析システムの提案・構築をいたします。

step1データ収集

データ収集

データ分析では、収集できるデータの質・量が何より重要になります。 既存の基幹システムからの安全なデータの取り込みはもちろん、 現実世界のセンサデータ収集などにおいても、トップゲートではAndroidの活用などで多くの案件で手がけており、幅広いデータ種別の収集に対応いたします。

使用する主なクラウドサービス

Cloud PubSubCloud Pub/Sub

Cloud InterconnectCloud Interconnect

step2データ加工・蓄積

データ加工・蓄積

データ分析では、分析にかける前に様々なデバイス・システムからデータを集めて加工を行う必要があります。 GCP で提供されている Cloud Dataflow などのフルマネージドなサービスを使えば最小限の運用コストでバッチ・ストリーム双方に対応した高度なデータ処理パイプラインを構築・運用することができます。

使用する主なクラウドサービス

Cloud DateFlowCloud Dataflow

Google Cloud DataprocCloud Dataproc

step3データ分析・レポーティング

データ分析・レポーティング

データ分析でビジネスの知見を得るためにはデータへのたくさんのクエリの試行錯誤が必要になります。 BigQueryを使えば大量のデータを驚くほど短時間かつ安価に分析することができます。 また DataStudio などの可視化ツールにより分析結果を簡単にレポーティングすることもできます。

使用する主なクラウドサービス

BigQueryBigQuery

Google DatestudioGoogle Data Studio

カスタムメイドの機械学習システムの構築

御社内で既にデータを蓄積しており、御社独自のデータを活用したより高度な業務の効率化・高度化を進めて行きたいお客様には、機械学習を活用したシステムをご提案いたします。 Google が社内で利用しているのと同じディープラーニング技術である TensorFlow や Cloud ML Engine を利用することで世界最先端の機械学習技術を御社の業務システムに組み込むことが可能となりました。研究開発的なデータの活用方法検討から、具体的な機械学習システム化の検討など、GCP での機械学習活用を検討されておりましたらどうぞお気軽にご相談ください。

step1機械学習モデル検証

機械学習モデル検証

機械学習をビジネスに適用するには、適切な分析課題設計が必要です。 また、機械学習が期待する性能を出せるかは問題やデータに強く依存しており、開発前に検証が必要となります。 弊社の機械学習エンジニアが御社のビジネス課題をヒアリングした上でモデル方針を提案させていただき、御社のデータをお預かりして機械学習モデルを構築し、検証いたします。

step2機械学習システム構築

機械学習システム構築

精度の優れた機械学習モデルを作れたとしても、その成果を実業務に組み込むには機械学習の特性も踏まえた総合的な開発力が必要になります。 お客様の要件に合わせてGCPで提供されている機械学習・データ処理向けの各種サービスを駆使することで実用的な機械学習システムを構築いたします。

step3機械学習トレーニング

機械学習トレーニング

構築した機械学習システムを永続的にビジネスに活用していくには、現場担当者によるモデルの改善や新たな業務への適用など継続的な改善活動が重要です。御社の担当者が自律的に機械学習システムをビジネスに適用していけるよう、弊社の専門トレーナーが機械学習のトレーニングをいたします。まずは一度お問合わせください。

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