Days」を開催している。partners」を2018年10月29日に品川本社で開催した。本稿では午後から行われたパートナーセッションの一部を紹介する。ISV(独立系ソフトウェアベンダー)が20分の持ち時間で登壇し、各社のAIソリューションに関する紹介や具体的な事例を紹介した。最初に登壇したSparkBeyondの担当者は著名なキーワードである「データは新たな石油」を取り上げつつ、「この説明は見落としがある。Alkhasov氏)と語る。イスラエル発のAIスタートアップであるSparkBeyondは、データの意味を理解して複雑なパターンを発見するリサーチエンジン「SparkBeyond」を提供し、財務や製造、ヘルスケアなど各業界での採用が広まりつつある企業だ。Alkhasov氏とある小売業を営む企業は新規店舗出店時の利益率こそ高いものの、時が経つと他店舗の利益率を下回ったという。そこでSparkBeyondは地域の人口データなどを収集し、店舗利用者の一部に冷蔵庫や洗濯機を所有していない層を発見。データ分析を続けると好調な店舗の350メートル内にコインランドリーがあることから、洗濯機を回しながら買い物している現象を明らかにした。同社はデータセットに対して仮説的な結果を手動でテストする代わりに、測定可能なビジネス目標を念頭に最適な予測モデルを構築することで、ビジネスの「なぜ」を説き明かす支援を続けているという。多くの事例を持つSparkBeyondだが、20以上の業界において12カ月で10億ドルのインパクトを創出してきた。その背景にはSparkBeyondエンジンをWikipediaや地図、天気予報など数千におよぶデータソースに接続し、"人類の集合知"を構築している点が大きい。用いてデータの変化に伴うモデルの自動適用などを通じて、予測的モデルや最適化を図る。ビジネス面ばかり強調されるが、「(SparkBeyondの)20~30%は無償提供している。非営利団体にはオープンだ」(Alkhasov氏)とCSR(企業の社会的責任)活動にも努めている。代表取締役社長の三本幸司氏がフィリピンの商談後に発見したコールセンターだという。「巨大なビルに次々と若者が吸い込まれている様子を不思議に思った三本が尋ねたところ、24時間稼働のコールセンターだった。膨大な音声データの存在に着眼し、事業を開始した」(榊原氏)という。JP」を基盤にした「Vシリーズ」を展開中。現在6ソリューションを提供しているが、その中核となるのがコンタクトセンター向けソリューションの「VContact」だ。とあるテレビ通販企業は顧客の個人情報を会話から抽出して帳票に自動入力。各オペレーターの対応時も登録キーワードの強調表示や、極端に会話が長引いているなどを視覚的に把握する全体管理も供える。「音声認識エンジンのチューニングも顧客に提供することで、運用コストの抑制と辞書のチューニングが可能。とある例では95%まで認識率が向上した。最終的にはオペレーターがいないコールセンターの実現を目指している」(榊原氏)。その他にも音声で日報を入力する「VCRM」はすでに医薬品系企業で2,000ライセンスほどの受注実績を持ち、企業の蓄積済み音声データ、音声付き画像データをテキスト化する「VBox」も、法令遵守の観点から交渉記録を通話録音が必要な金融機関などの引き合いがあるという。工場など雑音の多い環境でも骨伝導イヤーマイクを使用して音声認識を可能とする「VBone」、雑音を除去することで会議議事録を作成する「VMeeting」、組み込み型音声認識エンジン「VRobote」をそろえる。舞浜東京ベイの電子宿泊台帳システムに採用された。今後は環境音が異常を検知する「FAST-D」の開発を進める。同社は「異常をデータとして持っていない。正常な環境音を一定以上収集し、機械学習でモデルを多数作成して比較する」(榊原氏)と説明。工場やインフラはもちろん、家庭内における高齢者の転倒検知など利用範囲は広い。FAQ」をアピールした。365連携」と4つの特徴を説明した。一般的なチャットボットはルールベース型を採用し、あらかじめ設定したシナリオに沿った応答を行うため、事前に類義語や言葉の揺らぎ、カテゴリーや聞き返しといった事前定義が必要となる。System)で言葉の揺らぎなどを吸収。他のチャットボットと比べて運用コストを大幅に軽減できるという。類義語に対しては聞き返しを用いた自動学習機能を採用する。FAQは質問者からの問い合わせに回答できない場合、関連情報の提示もしくは聞き返しを行って追加情報を学習。FAQは回答できないものの、続いて「チャットボットについて」と質問することで、「中山」「チャットボット」のひも付けが行われる。Directory)のユーザーIDを含めるなどMicrosoft製品との連携機能も備える。現在は企業内のヘルプデスクをターゲットに展開しているが、今後は医療業界や小売り事業への展開を目指す。BLOB上にコピーし、検索可能にする「LOOGUEビッグドキュメント」を今期開発予定。川北和輝氏)だという。Textによる音声サービスを某コールセンターに提供し、80%以上の高いデータ変換精度を達成した製品を来年以降に市場投入する。西田貴氏)と強調する。東京証券取引所の株式売買システム「arrowhead」のように0.5ミリ秒未満で注文応答を可能にするなど、時間短縮がデータの価値が高めるのは自明の理だ。とある調査によれば、2015年に生成された8ZB(ゼタバイト)の内、分析したデータは0.5%程度。その原因をFASTDATA.ioは「データセンターの供給力とCPUの処理速度は限界に達した。ビッグデータの急速な成長に追いついていない」(西田氏)と指摘する。西田貴氏そのCPUも動作周波数は頭打ちとなり、コア数の増加で対応しているが、シーケンシャル(逐次処理)コードの動作も限界が見えてきた。他方で利用シーンの多いJavaもパフォーマンスを優先した設計思想ではなく、前述したサーバーの設置場所や稼働電力がコストとなり、大量データの処理に支障を来している。Sparkの100~1000倍の高速化が可能だという。Sparkの966倍を実現。「各ワークロードは異なるため、必ずしもこの数値とならないものの、理想的環境では大幅に高速化する」(西田氏)という。現在FASTDATA.ioは日米の各企業とPoC(概念実証)を重ねており、その一例としてKDDIとの取り組みを披露した。Engineは16ファイルの場合は34倍、128ファイル時は45倍高速に処理を終えている。Engineの)適用範囲は広い。データを高速に処理したい顧客に推奨したいソリューション」とアピールした。JapanTetsudo.com当サイトは最新ブラウザでの閲覧を推奨します。広告について当サイトは最新ブラウザでの閲覧を推奨します。permission.このサイトでは、利用状況の把握や広告配信などのために、Cookieなどを使用してアクセスデータを取得・利用しています。これ以降ページを遷移した場合、Cookieなどの設定や使用に同意したことになります。Cookieなどの設定や使用の詳細、オプトアウトについては詳細をご覧ください。