SERVICE

人工知能、御社の業務で活用してみませんか?

ガラパゴスでは様々な業種/業態のお客様に対してDeep Learningを導入してAIを活用した業務改善を実施して参りました。
最近、”人工知能”や”ディープラーニング”という言葉を良く耳にするけれども「どうやって業務に活用するか分からない」「そもそも活用法を教えて欲しい」などお気軽にお問い合わせ下さい。

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DEVELOPMENT CASE

開発事例

CASE.1

雑誌解析AI

Client 電子書籍事業運営会社

期待される効果

  • リコメンド機能の精度向上によるサイト内購買率の向上
  • ロングテールSEOによるPVの向上
  • 膨大な手作業による工数の削減

約3万誌の雑誌データをAI/Deep Learningにより解析し、販売サイトの管理工数削減や、売上向上に活用します。
また、雑誌に掲載されているテキストや画像の内容を自動で理解し、メタタグ化し、雑誌間の関係性をマッピングする作業をAIが自動で実行することにより、人の手作業の約500倍の生産性を実現しました。

CASE.2

デザインアシスタントAI

自社プロダクト

期待される効果

  • ロゴ制作工数の削減
  • デザイナーの暗黙知の形式知化

企業のロゴを制作する工程短縮を目的としたデザインアシスタントAIです。
過去の約30万個のロゴ画像データとオーダー情報を解析することにより、ロゴ形状の特徴量抽出やオーダー情報のテキスト解析からパターニング分類し、新規のロゴをデザインする際のアシスタントとなるデザインAIを構築しました。これにより、従来のデザイン制作工程に比べ品質を保ちつつ、数倍の生産性を実現することが可能となります。

CASE.3

広告バナークオリティ判定AI

Client 大手広告代理店

期待される効果

  • 出稿前のCTRの事前予測の精度向上
  • デザイナーの暗黙知の形式知化
  • 上司によるレビュー工数の削減

過去の広告バナー画像のクオリティとCTR(クリック率)の相関性から今後の広告バナーのCTRを予測するAIです。バナーの画像解析とCTRデータを解析することにより、新規広告バナーのクリック率を事前に推定することで出稿するバナーのクオリティを保ちつつ判断する工程を削減できます。

MEMBER

メンバー

中平健太

中平健太

CEO

早稲田大学卒業後、製造業向けのITを活用した業務改善コンサルティング会社にてコンサルタントとして3年間従事。国内最大手自動車メーカーのアメリカ工場の業務改善コンサル実施後、2009年にガラパゴスを創業し今に至る。 2011年 KDDI∞Labo 第一回メンバー選出、同年12月 AERA「日本を立て直す100人」選出。

細羽啓司

細羽啓司

CTO

東京大学大学院情報理工学系研究科を修了後、株式会社インクス(現SOLIZE)に入社。主に製造業向けの設計管理システムの開発に従事した後、2009年にガラパゴスを創業。
スマートフォンアプリのみならず、バックエンドの開発まで、幅広く従事。特にAWSを活用したバックエンドの開発が好き。

エンジニア

エンジニア

東京大学卒業後、2014年にガラパゴスに入社。在学中は音声認識研究の研究所に在籍。入社後、機械学習・ディープラーニング勉強会を主催し、現在はチーフAIエンジニアとして様々なプロジェクトに従事。社外向けのブログ執筆や発表なども積極的に活動している。

エンジニア

エンジニア

カイロ大学のコンピューター工学部を卒業。2015年にガラパゴスに入社後、在学中に学んだ自然言語処理に加え、機械学習、ディープラーニング、TensorflowをメインにAIエンジニアとして様々なプロジェクトに従事。

使用技術

言語 Python
ライブラリ TensorFlow
深層学習モデル CNN, RNN, DCGAN, AAE, VAE, word2vec, Sequence-to-Sequence, Faster R-CNN, YOLO, Pixel CNN, Pixel RNN, Wavenet...

ENGINEER BLOG

DEVELOPMENT STEP

開発ステップ

STEP.1

実現可能性調査の為のヒアリング

AIを活用するために貴社のやりたいこと、今できることをヒアリングします。そもそもAIで実現するべきなのか、AIを活用するとどのような効果があるのかも含めご説明しご理解いただきながらヒアリングを行います。

STEP.2

フィジビリティスタディ(実現可能性調査)の為のご提案

ヒアリング結果を元にどのような実現可能性調査を行うべきかをご提案致します。少なからずAIを活用したシステムを導入する場合のデメリットなどもございます。そのようなリスクを事前に洗い出す目的や実際にシステム構築をした際にどの程度の初期コスト、ランニングコストが発生するかなどを具体的にご提示するためのご報告を致します。

STEP.3

フィジビリティスタディ実施

フィジビリティスタディを実施する際は定例会議を設け、調査の進捗報告を定期的に実施いたします。最終的にはご報告書としてまとめ納品させていただきます。

STEP.4

AI導入のご判断

フィジビリティスタディの結果をもとに実際にAIのシステム構築を行うかどうかのご判断を行っていただきます。フィジビリティスタディが完了した時点で検討材料は揃っておりますのでROIを見てご判断を頂く形となります。

STEP.5

本開発

AIシステムの導入が決まり次第、プロジェクトを立ち上げシステムの構築を行ってまいります。

フィジビリティ調査フェーズ

料金 ¥500,000 期間 1ヶ月〜

本開発フェーズ

料金 ¥3,000,000〜 期間 3ヶ月〜

FAILURE

失敗例

CASE.1
「データが準備できない。」

Deep learningを使ったAI(人工知能)システムの特徴は膨大なデータを学習させることにより人間以上の性能や価値を発揮することにあります。その為、AIシステムを構築する場合は事前に大量のデータが必要になるケースがほとんどです。データを持っていない。もしくは今後も準備が難しい場合はAIシステムの構築が困難なケースが多くなります。

CASE.2
「データは準備されているが、教師データとして使えない。」

Deep learningを使ったAI(人工知能)システムの構築時にシステムのログ情報や画像など大量のデータを保有されている企業様でもそのデータがAIが学習するデータとしては全く使えないケースも多くございます。どんなデータを読み込ませればAIは学習して賢くなるというのは間違った認識です。整理された(規格化された)学習用データを読み込ませて初めてAIが正しく振る舞うとお考えください。

CASE.3
「とにかくAIを使いたい。」

AIシステムを活用する場合、最終的には業務システムやサービスに組み込まれるケースが多いですが、それらには事業やサービスの価値向上のための目的がございます。当然、目的なしにAIを活用することを目的にされると投資対効果は低くなります。結果、AIは使えなかった、ダメだ、という結論に至ってしまいます。正しくAIの特性を理解し、事業価値の向上に役に立つ使い方を事前に十分にご検討されることをおすすめします。当社ではAIの効果的な活用方法に関するコンサルティングも行っておりますのでお気軽にご相談ください。

MESSAGE

ガラパゴスでは、人工知能(AI)を、人の持つ能力を引き出し、生産性を向上させるパートナーと位置付けています。
昨今、Deep Learning技術の発達により、膨大な量のデータを処理し、人間の感覚では把握しきれなかった微細な特徴量を抽出することができるようになり、画像やテキストのパターンを理解し、さらには新たなコンテンツを創作することができるようにさえなりました。
ガラパゴスではこれらのDeep Learningの技術を活用することで、これまで人々が細かく作業し、判断し、試行錯誤してきた簡単なタスクをAIと共に対応することで、生産性を何十倍にも上げたり、何十倍もの効果をもたらす意思決定を支援することを目指します。

受託開発のご相談でも、共同研究開発のご相談でも、AIを活用しての取り組みをご検討であれば、ぜひお問い合わせ下さい。

FAQ

よくある質問

AIとDeep learningの違いは?
世の中にはAI(人工知能)と呼ばれているシステムは多数存在していますが、Deep Learningはその中のひとつの手法(分野)です。近年、この分野で大きな性能向上があったため注目されています。
AIは何処で動くの?
サーバー上で動かすケースが多いです。ただしクライアントにAIを組み込んで使うことも可能です。これはどこで動かしたいかという要件次第で選択可能です。
AIシステムを作るのは何がむずかしいの?
独自のAIシステムを作る場合、高度なシステム開発スキルに加え、統計学、数学などのスキルが必要となりソフトウェアとしての開発難易度は高くなります。
AIはメンテナンスが必要なの?
サービスの方針によりますがAIはより多くのデータを学習させて成長させていくことが可能です。それらのメンテナンスを行うとより競争力の高いAIとなります。その為、継続的なAIシステムの改善は必須となります。

人工知能・Deep Learningに関するお問い合わせ

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取得しました個人情報は、以下の利用目的に限って使用いたします。ご提供いただきました個人情報を、ご本人の同意なく第三者へ提供いたしません。また、外部への委託はおこないません。

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人工知能・Deep Learningに関するお問い合わせへの対応

ご自身の個人情報について利用目的の通知、開示、内容の訂正、追加又は削除、利用の停止、第三者への提供の停止に関する権利を保有しています(法令に定めがある場合を除く)。

これらの権利行使については、以下の窓口にお申し出ください。

株式会社ガラパゴス 個人情報問合せ窓口

〒101-0051 東京都千代田区神田神保町2-14 SP神保町ビル8F
メールアドレス:privacy@glpgs.com

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ただし、個人情報をいただけない場合、弊社は前述の利用目的を遂行することが出来なくなります。
なお、ご本人が容易に認識できない方法によって個人情報を取得することはありません。
以上の内容にご同意の上、お申し込みください。

株式会社ガラパゴス
個人情報保護管理者 泉谷 千夏

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