お世話になります。量子コンピュータ向けのアルゴリズムやクラウドサービスを淡々と開発していますが、2021年は業務用のツール開発が進んでいます。
弊社クライアント様の業務効率を改善するためのデータ分析ツールや、SNSやクラウドサービスの集客力を図るための可視化ツールですとか、それに統合してメルマガや顧客通知を管理するマーケティングツール、そして深く業務とデータとマーケティングをつなぎこみ収益を改善するようなツールです。
機械学習や量子コンピュータなどはどう使うかが大事です。それぞれの企業の業務に合わせた形で、学習コストを抑えて、データとUIを効率的に設計し、マニュアルフリーの初心者向け、プロ向け両方に使えるような高度なツールの開発が進んでいます。
データの整理
一番の課題は企業内にデータが整理されていないことでしょう。データが正しく取得、整理されていないと業務のシステムとして統合は難しいです。そのような地道なデータの整理とDBの設計、そして全体への統合が重要となります。そのようなデータのフローを理解し、適切なデータの蓄積と提示を行っています。
クラウドサービスの利用
オンプレや独自システム、OSSのほかにもマネージドのシステムをうまく使いこなすことでこのようなデータドリブンなシステムを効率的に設計と運用ができます。弊社ではawsを中心としてクラウドサービスのマネージドを利用し、セキュリティとユーザー認証を管理しながら構築を進めています。
機械学習の利用
データが準備できるとそれらを使って適切に業務へ統合することが必要になります。データを分類したり予測したりが現在のスタンダードな利用方法となります。弊社では、量子コンピュータ向けのアルゴリズムから現在までを逆算し、現在最も利用価値の高い既存コンピュータでの効率的な機械学習アルゴリズムと次の世代の深層学習を活用し、そしてさらに将来的な量子コンピュータへの導入を一つのシームレスな流れとしてとらえ、現在最もパフォーマンスの出るモデルを客観的な精度をもとに導入を行っています。これにより、すぐに使える効率的なシステムを構築することができており、すぐに業務の収益改善を行うことができます。
データとモデルを準備することでより精度の高い予測へ
これら、データとモデルを統合し、精度を高めて業務の概要をとりまとめることで、より精度の高い予測へと持っていくことができます。社内のKPIの設定が自社の業務の予測にどう聞いてくるのか、機械学習における特徴量エンジニアリングと組み合わせることにより、自社が力を入れるべき分野を把握することができ、客観的な指標をもとに業務の収益化を改善することができます。
blueqat ACE
ドラえもんの出木杉君の英語名ACE Goodyより、ACEとなづけて、上記の要素を統合した、優秀な社内システムを開発中です。上記の技術を統合し、より自社の業務をスケーリングする仕組みを導入し、それらの技術を一部弊社クライアント様に提供を開始しています。
以上です。