AI CROSS、ノーコードのAI分析サービス「Deep Predictor」を提供

今回は「AI CROSS、ノーコードのAI分析サービス「Deep Predictor」を提供」についてご紹介します。

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本記事は、ZDNet Japan様で掲載されている内容を参考にしておりますので、より詳しく内容を知りたい方は、ページ下の元記事リンクより参照ください。

　AI CROSSは4月26日、ノーコードのAI分析サービス「Deep Predictor」を発表した。AIを活用することで、データ分析だけでなく、最適な施策とその根拠、定量的な効果などを容易に導き出せる。5月8日に提供を開始する。価格は導入費用が税別100万円、年額費用が同96万円から。

　同社 Messaging Innovation Unit ユニット長でデータサイエンティストの上原岳士氏によると、「既存のAI分析ツールはAIモデルの構築や分析結果の提示までにとどまり、分析結果の根拠や意思決定、施策の提案に至らず、経営層や現場担当者のニーズに応えられていないことが課題となっている」という。

　Deep Predictorは、これまでデータサイエンティストが行っていたAI分析を直感的なユーザーインターフェースで誰でも簡単に実行できる。また、独自のAIシミュレーションによってどの施策をいつ実行し、どのような効果が期待できるかを根拠とともに予測できるとしている。

　また、テキスト、カテゴリー、数値など、多様なデータを利用し、学習・予測することができる。データに合わせて複数のアルゴリズムで学習し、各々のアルゴリズムの長所を生かして組み合わせるオリジナルのAIモデルを構築するため、高精度な予測が可能。専門知識を必要とするアルゴリズム選定やチューニングを自動で行うので、データサイエンスの専門家でなくても容易に利用できるとしている。

　「AI活用支援サービス」をオプションで用意し、AI導入の相談やデータ定義・加工、初期モデル構築、運用のためのスキル習得講座などを提供する。

　上原氏は、Deep Predictorのユースケースとして、金融業界における督促業務の最適化と製造業における歩留まり改善の2つを挙げた。

　督促業務の最適化では、過去の督促実績データを用いて、誰にいつ、どのチャネルで連絡すれば返答が得られるかを予測するAIモデルを構築。同モデルを活用し、顧客の属性や債務状況に基づいてアプローチ条件を見直した場合のコスト削減効果をレポート化できる。「効果的なアプローチ方法を示すアタックリストを作成することで、すぐに業務改善の効果を得られる」（同氏）

　歩留まりの改善では、生産実績データを用いて、不純物が増える条件を予測するAIモデルを構築。添加物の投入量や設備の設定値を再検討し、制約条件を守った上で生産計画を改善できるという。改善策の経済的な効果やその根拠を報告することで、現場や経営層が納得し、すぐに実行に移せるとのこと。

　今後は、予測データの精度を向上させるとともに、AIシミュレーションの機能強化により施策パターンの提示を増やすことで、利便性の向上を図っていく。また、同社の主力サービスであるSMS送信サービス「絶対リーチ！SMS」でも活用し、配信タイミングやテキストの最適化によって、効果的なコミュニケーションを提案していくとしている。