事業内容



プラットフォーム構築

データサイエンスには、再現性と再利用性に優れたプラットフォームの存在が欠かせません。PythonやRを中心としたコラボレーションを加速するプラットフォームをご提案します。


機械学習・AI

AIの基礎技術である機械学習やDeep Learningアルゴリズムなどを、画像解析や自然言語処理などを含む、実際のデータに応用する方法をご提案します。


データサイエンティストの育成

データ解析は、実際の業務内容を理解している人材が行うのが一番です。御社内でのデータサイエンティストの育成をお手伝いします。

プラットフォームの重要性

Web上だけでなく、さまざまなデバイスから、膨大なデータが生み出されています。これらのデータの多くは、そのままでは解析できる形にはなっていません。たとえば、自然言語で表現されたデータを、機械学習アルゴリズムに読み込ませるためには、データを加工するために複雑な前処理が必要です。データ解析において、もっとも重要で時間を必要とする作業は、こうしたデータの収集や整形です。データ解析プラットフォームの構築が、前処理の効率を上げ、解析の質を向上させます。

AI技術の背景

昨今のAIブームを支えているのは、Deep Learningアルゴリズムを含む、機械学習の革命的な進歩です。難しいと思われがちな、機械学習ですが、オープンソースのライブラリが充実しているため、背景にある数学的な理論にまで踏み込まなければ、さまざまなデータに応用することが可能です。重要な事は、機械学習をどのようなデータに応用すれば、事業を成長させるための結果に結び付くかを考え出すことにあります。これには、試行錯誤が必要ですが、データ解析プラットフォームが、これを力強く支えます。また、個別の目的ごとに、どのようなアルゴリズムが有用か、弊社のコンサルタントがご提案します。

人材育成

製造業や物流、また金融や農業から医療分野にいたるまで、さまざまな分野が急速にデータサイエンス化しています。その結果、データサイエンティストと呼ばれる人材が不足していますが、私たちは、各分野のプロフェッショナルこそが、データサイエンティストになるべきだと考えています。教材の作成やセミナーの開催を通じ、データサイエンスに関する知識の普及に力を入れています。また、御社の現場で共に作業できるデータサイエンティストの派遣も可能です。

どのようなデータが、どこに散在しているのか、分野や業種ごとにそれぞれ違っていて当然です。まずは、データを使える形にして1箇所に集めるために、現状の分析が必要です。その後、集めたデータをどのように管理して、そこから何を生み出すか、お客様と一緒に考え、最適な計画をご提案します。これには、適切なプラットフォームの構築案も含まれます。

実際にデータ解析には、PythonやR、またJupyter Hubといった、世界中で使われているオープンソース環境を用います。特にPythonは、機械学習やAIを使ったデータ解析のためのライブラリが充実しているので、データの前処理から、機械学習を使った分類、予測モデルの構築までを、短いコードで実現出来ます。ほとんどのDeep Learningに関するライブラリは、Pythonから利用できるので、モデルに組み込むことが容易です。

どんなに精度が高い分類や予測モデルも、実際の業務で役に立たなければ意味がありません。データ解析プラットフォームでは、コードの変更と実行、また結果の評価が簡単に繰り返せます。この利点を生かし、データ解析のフローを、実際の業務で生きるモノに鍛え上げていきます。この時、必要になるのが、データサイエンティストです。人材の育成や、最適な機械学習アルゴリズムのご提案などで、お手伝いします。

データ解析プラットフォームを導入し、データを集め、適切な解析フローを作りあげれば、成果を出すことが可能です。その一方で、利用出来るデータが増えたり、外部環境の変化があれば、解析のフローや予測モデルを見直す必要も出てきます。HadoopやSparkといった分散環境の導入など、さまざまな視点からデータ解析プラットフォームの成長を支援します。

会社案内


社名

あみだすIT株式会社

本社所在地

東京都港区南青山5-14-7
アヴァン南青山1F

お問い合わせ

info@amidas-it.jp

160

2022年世界のAI市場
(億ドル)

30

2020年政府目標
AI・ロボット市場(兆円)

40

2020年世界のデータ量
(ゼタバイト)

32

2015年国内ビッグデータ市場
成長率(%)