Loading...

AI(人工知能)システム・DL(Deep Learning)によるサービス

ブロードバンドジャパン株式会社の導入事例・実績「AI(人工知能)システム・DL(Deep Learning)によるサービス」をご紹介します。

AI(人工知能)システム・DL(Deep Learning)によるサービス

AI(人工知能)システム・DL(Deep Learning)によるサービスのご案内

AI・DL(DeepLeaning)サービス

AI(人工知能)システム・DL(Deep Learning)は、データからその特徴を学んで、動作するエンジン型サービスです。

ご用意いただいたトレーニングデータをつかって、まずニューラルネットワークに正解とは何かを学習させます。

その後、実際の動作データを入力して、正解かどうかを提示させます。

従来のシステムでは、if-then タイプのプログラムを作れないといわれた。

プログラムに落とし込もうとすると、データの構造すらよくわからないようだ。

実行しようとしている望ましい状態・何が正解であるかは、分かっているつもりである。

その状態やその特徴はわかっているし、そのデータが正しいかどうかは、伝えられる。

教師データを作りだすこと、それをもとに正誤判定をするエンジンを構築します。

高品質な結果を導き出すAIエンジンを提供し、システムの中に組み込みます。

サービスパッケージ事例

画像の中の検査サービス
異物混入の検査サービス
時系列データのノイズ判定サービス
時系列データの位相判定サービス
時系列データの状態変化判定サービス

利用者の声

時系列データの状態変化を捉えたい

――AI/DLサービスで何をなさりたいと依頼されましたでしょうか。

クライアント 弊社では、複数センサーからの時系列を多く有しております。運用しているサービスの状態が、大きく変更するときあります。 そのデータをお出しするだけで、状態の変化を検出したいと思っておりました。

――どういう風に依頼をされましたか?結果が欲しいか理解されていましたか?

クライアント どういう結果が欲しいかだけはわかっていました。社内のシステム担当者に対応してもらったこともあったのですが、条件文だけで記述しきれない様で、 データから学習する必要があるとわかりました。その時、AI/DLサービスをしているブロードバンドジャパンの代表の方とお話をさせて頂きました。

――どんな対応を求められましたか。

クライアント センサーデータを提出してほしいということでした。時系列グラフにして、こちら異常だと思っている場所の時刻データを一緒にお渡ししました。サンプル数でいうと、500ポイントくらいでしょうか。

――その結果はどうでしたか?

クライアント それぞれのセンサーネットからの時間軸上で分けた入力値を、数層からなるニューラルネットワークでトレーニングをしてもらったところ、いとも簡単に出力結果(条件確率などを含めて)が非常に良好な形で戻されました。

――最終的にはどう思われましたか?

クライアント 正解データがきちんとある状態であれば、データからその問題・課題の解決は提示頂けるのだと理解できました。これまでのプログラム技法を超えたところにサービスを提供できる気がします。訓練したエンジンを、実際のサービスに組み込んで、いまは導入試験を行っている最中です。

新規事業支援・コンサルティング・ITシステム開発に関するご相談はこちら