Azure Machine Learning 活用ソリューション (日立システムズ)

[提供: 株式会社日立システムズ] Azure Machine Learning(AzureML)を使って、AIのMachineLearning(機械学習)の予測学習モデルを構築するサービス。PoCにて小さく始めて有効性を確認し、有効性が認められた場合に本番システムを構築します。


機械学習ソフトウェア『simMachines』

[提供: 株式会社電通国際情報サービス] simMachinesは、あらゆる予測の背後にある「なぜ」を提供できる機械学習ソフトウェアです 。  


AirInsight Maintenance IoTソリューション

[提供: ユニアデックス株式会社] 機械メーカー様・設備工事事業者様・設備メンテナンス事業者様の、IoT/機械学習による設備点検診断サービスの実現を支援する、SaaS型のIoTサービスです。


需要予測AIプラットフォーム on Azure

[提供: 新日鉄住金ソリューションズ株式会社] 精度の高い需要予測AIを活用して、意思決定を高度化 特徴 分析に活用できるデータを収集・統合管理 多種の統計解析手法を用いた高度な予測モデルの構築 予測結果を業務に応じた連携先へ自動連携


DeepBinaryTree SaaS(Azure)

[提供: 株式会社エイシング] DeepBinaryTree SaaS(Azure)~ 機械にも学習の機会を。 ■DeepBinaryTree SaaS(Azure)の概要 学習データをアップロードしていただき自動的に学習が完了します。 追加学習を行うことが可能で、追加学習を繰り返し行い徐々に精度が向上し精度要求を満たす場合は開発完了。逆に精度が向上しなければ、学習対象モデルにそもそも相関性がないという結論を導き出せます。 学習獲得ネットワークはDLL形式でダウンロード可能で、お客様のシステム・機器などに容易に実装することが可能です。


質疑対応効率化AIプラットフォーム導入トライアルパック

[提供: 富士ソフト株式会社] 任意で入力された日本語を解析し意味のある情報を取得、もしくはそれらに関連する情報を自動的に検索するサービスです。 Botやフリーで入力される文書の解析を行うことが可能です。


AIによるQA自動化システム – Quick QA®

[提供: 株式会社エーアイスクエア] 自然言語処理のAIで、日々の問合せ応対業務を大幅に効率化します~FAQチャットボット 製品やサービスに対する問い合わせ対応業務を、自然言語処理のAI を用いて大幅に効率化します。問合せに対する最善の回答を自動的に抽出するのはもちろんのこと、キーワードも抽出しますので、高頻度の問合せについてタイムリーに分析することも可能です。従来は導入時に辞書の登録で多大な時間が必要でしたが、今回は事前の辞書登録なしにQ&A のデータから言語モデルを生成し、手間とコストの削減を実現します。UI はWeb やTeams、Skype をはじめニーズに合った対応が可能です。


コールセンター応対QA支援ソリューション

[提供: 株式会社エーアイスクエア] AIで、コールセンターの問合せ対応業務を大幅に効率化します コールセンターの窓口対応業務の効率化と入電内容の自動サマリー作成、頻出キーワードに対する分析の実現 電話窓口応対業務のQA 支援による効率化 顧客との受け答えの自動サマリー化による時間短縮 頻出キーワードの自動抽出による即時分析の実現


【PoC】人事部のための退職者予測 by Azure Machine Learning

[提供: 株式会社ニッセイコム] 人事、給与、勤怠データからAI で退職を予測し、早めのケアを 従業員の予期せぬ退社によるリスクを事前に予知することで早めのケアを行うことが可能 退職の可能性がある方をリスト形式で%表示 退職の可能性がある特定の方をグラフ形式で%表示 予期せぬ退職の申し出… 申し出があってから対応しても殆んどの場合は、そのまま退職となってしまう場合が多いですね。 過去のデータから退職を考えている方を事前に予測でき、ケアが早期からできれば確率も下がるのではないでしょうか。 今ある人事、給与、勤怠のシステムからデータを渡して学習させ成長させれば実現できます。 その立ち上げと運用支援をお手伝いいたします。


XTREME DNA – HPC環境構築サービス

[提供: エクストリームデザイン株式会社] 約10分でクラウド上に高速演算環境を構築する自動化サービス 数値解析やデータ分析、機械学習等を手軽に実行できる、スパコンと同程度の性能の高速演算環境を構築 お客様の Azure サブスクリプションで利用が可能 スパコンやインフラの知識がなくても簡単に利用可能 既存のエンジニアコストの削減が可能