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ビッグデータを価値ある資産へ
データサイエンティストが課題解決を支援

豊富な市場実績に裏付けされたデータサイエンスにより、
ビジネスの課題解決を加速

IoTデバイスやWebサービスなど多様な形で蓄積された膨大なデータを活用し、
ビジネス課題をどのように解決していくかは、昨今の大きなテーマになっています。
こうした課題に対し、記述的/処方的分析や、その結果から得られる改善施策からシステム化まで、
幅広い分野において豊富な知見を有したACCESSのデータサイエンティストチームが
科学的な解決へと導きます。

データサイエンスとは?

基本的には科学研究の進め方と全く変わりません。各テーマがそのままビジネスマターに置換されたものとなります。進め方という点では、データ分析プロジェクトのプロセスモデルであるCRISP-DMがわかりやすいため、CRISP-DMにおける進め方と対応させながら解説します。

科学研究では自然界で発生する事象からの疑問から研究デザインされ、研究テーマが決定されますが、データサイエンスではビジネス課題、CRISP-DMでいうところの「ビジネスの理解(Business Understanding)」が上記に相当します。

次にどんなデータが必要か、またはどのような研究の進め方が妥当であるのか、を考える必要があります。これが「ビジネス理解」〜「データの理解(Data Understanding)」となります。必要であれば科学研究と同様、研究デザインを行ってデータサンプリングを行うケースもあります。

得られたデータはどのような形で分析に供するのがベストか、を検討するのが「データの準備(Data Preparation)」となります。

所謂データサイエンスとして注目されるのが「モデリング(Modeling)」となります。性能向上がなされることは良いのですが、ではなぜその分析手法を選んだのか、その根拠も必要です。

このようにして得られた結果はどのように解釈すれば論理的か、またどのように見せるのがオーディエンスに伝わるのかについては、科学研究の醍醐味といっても過言ではありません。「検証(Evaluation)」においてはデータサイエンスにおいても同様で、予実検証として正しく論理的に見せる努力が必要です。この時にしばしばビジネスの理解に立ち戻る、などの試行錯誤が必要となります。

このようにして数多の批判を耐え抜いた研究結果が学術論文になるように、「展開(Deployment)」ではあらゆる想定を考え抜いた形で社会実装されることとなります。

データサイエンス一連サイクルイメージ
データサイエンスに関する一連のサイクルでは、ビジネスの理解で研究デザインが決定し、デプロイでは処方的分析をベースに社会実装などが行われます。

3つの特長

01高度R&Dデータ分析など網羅的なデータ分析が可能

従来のマーケット分析のような、ある程度進め方が明らかな定型的データ分析はもとより、背景の習熟が必要な高度R&D的データ分析など、網羅的なデータ分析が可能です。

02ACCESSトータルソリューションの一部として組み込みが可能

ACCESS開発のトータルソリューションであるプラットフォームに付加可能なデータ分析の位置づけもとっており、全体の一部としての組み込みが可能です。

03VRや物理的処方などへの将来的な展開が可能

ACCESSではIoT技術と容易にコラボレートできるので、これまでのPCやスマホ上での集計、予測分析はもとより、VRや物理的処方などへのアウトプットが将来的に展開可能です。

4つのサービス

データ分析・解析・最適化サービス

機械学習を用いたEC/Webサービス向け施策や、電子出版向けのサービス特化型レコメンドエンジンの開発や自然言語処理によるユーザーの行動予測分析、物流におけるリソース制約を踏まえたロジスティクス全般の最適化などを提供します。

IoTデバイスパッケージ型サービス
wavee plus

ACCESSのIoTサービス向けハードウェア製品シリーズ「WAVEE+では、ビーコンやIoTカメラ、IoTゲートウェイなどのカスタムメイドハードウェアの提供が可能です。データサイエンスで解決したい要件・ご要望内容からマッチするハードウェアを選定・調達し、ビジネス要件に合ったデータ収集システムの設計から構築してデータ分析までトータルソリューションを提供できます。

PoC・商用システム開発サービス

データサイエンスの技術的なご提案と検証(PoC)開発だけでなく、その先の商用システム化までトータルに対応可能です。BaaSに「ACCESS Connect®を使用することで、バックエンドシステムをワンストップで提供できます。データサイエンスの検討・設計時から商用化まで視野に入れたご提案をすることで、トータルの開発・構築・運用にかかるコストを大幅に低減できます。

データサイエンス・コンサルティングサービス

蓄積されたデータ活用、これらのビジネスゴール設定、研究デザイン、データ分析アーキテクトなど様々な形でコンサルティングもお受けしております。

サービス別ユースケース

データ分析・解析・最適化サービス

EC/Webサービス向け施策

EC/Webサービス向け施策

ECの購読情報ビッグデータを基に、機械学習を用いた離脱予測およびロイヤルカスタマー予測を行い、処方的分析として、その結果に基づいた効果的な施策の提案、費用対効果の算出を実施。また、データサイエンスの視点から今後に向けた取得データの選定を行い、日々のサービス提供において有用なデータの蓄積を行う事で、予測精度を向上させました。

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データサイエンスが活用された当社通販支援ソリューション

サービス特化型レコメンドエンジンの開発

サービス特化型レコメンドエンジンの開発

コミックアプリサービス特有の巻・話売りに適応したレコメンドを行うために、通常の協調フィルタリングに加え、事前にグループ分けをすることで、更にユーザーに合わせたレコメンドを実施できるようにしました。また、施策の実施など特定コミックを必ず推したいというビジネス要件のために、重み付けを設定可能とし汎用性も持たせた形で開発しました。

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データサイエンスが活用された当社電子出版ソリューション

自然言語処理によるユーザーの行動予測分析

自然言語処理によるユーザーの行動予測分析

Web/コミックアプリサービスのユーザーレビュー・コメントを基に、自然言語処理を用いた内容・ポジネガ分析をはじめとした、教師ありデータでの感情分析を実施。その結果、コメント全体に潜む暗黙知や総意を値化した抽出が可能になりました。また、これらを拡張し自然文を用いた行動予測分析も可能となりました。

リソース制約を踏まえたロジスティクス全般の最適化

リソース制約を踏まえたロジスティクス全般の最適化

ACCESSの「WAVEE GPSトラッカー」などを使った車両リソースの運行データと流通データから、推定される配送物の需要予測を組み合わせたモデルを構築することで、配送ルートや時間の最適化、適正な仕入れタイミング予測や物流在庫の配置計画など、データおよびデータサイエンスを使って物流における課題全般を解決しました。

IoTデバイスパッケージ型サービス

勤怠管理や組織の行動分析

勤怠管理や組織の行動分析

個人の勤怠打刻情報や、ビーコンの位置情報からその組織における行動分析を実施。さらにグループチャットの履歴情報も組み合わせ、各種予兆分析及びその処方提言を行います。チャットやメールなどのテキストデータを分析し、数値モデル化することで確率表現が可能になり、インシデントの予兆検出につなげ処方的提言が可能となりました。

データサイエンスに関するお問い合わせは、ぜひACCESSにお問い合わせください。

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