DRIPLA ML Solutions
Google Cloudの活用で“簡単・低予算”に
機械学習・深層学習システムを構築し、
ビジネス課題を解決するサービス

DRIPLA ML Solutionsとは?

機械学習・深層学習を利用して、ビジネス課題を解決したい企業に対し、 Google Cloudの活用で “簡単・低予算”に、機械学習システムを導入し、 持続的に成果を上げる仕組みづくりを支援するサービスです。

サービスメニュー

ML導入検討ワークショップ

ビジネスにおいて機械学習の適用領域を検討する場合、「機械学習ありき」ではなく、「機械学習を活用し、 どのように経営に貢献するか」といった目的の明確化が重要なポイントとなります。
データサイエンティストが、ワークショップを通じて、ブレインストーミングやアドバイザリーサービスを組合わせることによりニーズを抽出し、 目的の明確化を図り、それを実現するための目標や効果のKPIの設定、仮説立案を行います。

プロトタイプMLモデル作成

データサイエンティストが、お客様のデータを使って、アイデアからプロトタイプの機械学習モデルを素早く作成します。
プロトタイプモデルを作成することで、アイディアが実現するのか、実際のデータによってどんな機械学習で何が出来るのかを評価検証し、投資対効果を見積り、優先順位を決定し、開発すべき機械学習システムの要求仕様を取りまとめます。

MLシステム構築

データの収集から、データの準備、モデリング、予測・分類、意思決定支援などまでを自動で行う機械学習システムを構築します。
パーソナライゼーション、レコメンデーション、異常検知、不正防止、予測、分類、クラスタリング、最適化などのサービス開発に対応します。

MLハンズオントレーニング

ビジネスに機械学習システムを導入し、持続的に成果を上げるためには、機械学習の知識を持った社員の積極的な関与が必要となります。
機械学習モデルを進化・応用させることで、意思決定の精度を向上させたり、新たな課題に対応できるようになるため、データサイエンティストが、社員向けに機械学習をハンズオンでトレーニングします。

サービスイメージ

about_ml_solutions_img

Google Cloudを選ぶ理由

1.洗練されたGCPの機械学習サービス

独自モデルの学習

CloudMachineLearning

tensorflow

学習済みモデルのAPIサービス
  • CloudMachineLearning
  • CloudMachineLearning
  • CloudMachineLearning
  • CloudMachineLearning
  • CloudMachineLearning
  • CloudMachineLearning

2.ビッグデータの分析や機械学習を簡単に進めることができるツール

  • データの前処理や分析、機械学習の作業を支援するツール>>
  • CloudMachineLearning
  • CloudMachineLearning
  • データを可視化して共有や意思決定を支援するツール>>
  • CloudMachineLearning
  • tableau
  • ビッグデータを低コストに保管し瞬時に集計するためツール>>
  • CloudMachineLearning
  • ストリームデータの収集・集計を簡単に行うためのツール>>
  • CloudMachineLearning
  • CloudMachineLearning

DRIPLA ML Solutionsの特徴

特徴1
お客様のニーズに柔軟に対応します。

「学習済みモデルのAPIサービス」を使って、
直ぐにサービスを立ち上げたい。
或いは、POC(概念実証)を行いたい。

データは保有しているが、
どう活用すれば良いのか分からない。
社内に適当なエンジニアがいないので全て任せたい。

自社の機械学習サービスとして立ち上げるため、
オーダーメイドのアルゴリズムを開発したい。

社内で機械学習システムを構築できるように
教育や開発のサポートをして欲しい。

特徴2
システム構築や運営まで一気通貫で行います。

単にデータ分析や機械学習のモデリングだけを請け負うのではなく、お客様の業務が改善されたり、ビジネスが成功するための機械学習システムを設計・構築し、運営も行います。

特徴3
ハンズオンで機械学習のトレーニングを行います。

社内のエンジニアが、機械学習システムを構築したり、開発した機械学習システムの精度を上げたり、応用できるようになるために機械学習のハンズオントレーニングサービスを提供します。

特徴4
様々な業種・用途に対応します。
流通小売業のマーチャンダイジング(MD)領域
  • ID-POSデータの自動分析システムの開発
  • パーソナライズレコメンドエンジンの開発
  • レシートや商品パッケージの画像判定を使ったキャンペーンシステムの開発
消費財メーカーなどのマーケティング領域
  • 需要予測やTV広告などの効果測定システムの開発
  • LINEなどSNSを活用したパーソナルレコメンデーションサービスの開発
  • DMP(データマネジメントプラットフォーム)の開発
バイオインフォマティクス領域
  • ゲノム情報、遺伝子発現情報、など様々なデータから機械学習を活用した探索的なデータ分析サービス
ゲーム領域
  • ゲームユーザーの行動から最適なオファーを自動的に行うCRMシステムやDMPの開発
製造業の領域
  • 需要予測、不良品検知などの機械学習システムの開発
IoT領域
  • 設備管理、センサー、自動車・カーナビ、ドローンなど向けの機械学習システムの開発