AI構築プラットフォーム『MatrixFlow』

AI構築プラットフォーム『MatrixFlow』は、プログラミングが不要で、
様々な予測・分類テンプレートが用意されており、
ブラウザだけあれば、初心者でも簡単にAIを構築・導入できます。

数値・テキスト・画像、いずれのデータも取り扱え、
退職予測、不良品の判別、売上予測、ハイパフォーマー分析、
需要予測、広告・マーケティング効果予測など、
様々な業界・職種の機械学習モデルが作成可能です。

当社では、AIの導入目的やお困りごとなどをお伺いし、
それぞれの現場に適したAIをご提案いたします。

【機能】
■データを投入するだけで高精度なAIを自動構築するAutoFlow機能を搭載
■一気に最適な前処理が完了する自動前処理機能を搭載
■構築したAIのアルゴリズム、パラメータ設定情報を開示
■業務への組み込みのためにAPI作成機能を搭載
■なぜAIがその予測・分類を行ったかを説明する要因説明機能（XAI）を搭載

＜ホワイトペーパーを進呈中＞
「需要予測へのAIの適用」「自動機械学習（AutoML）」について解説した資料が“PDFダウンロード”からご覧いただけます。 （詳細を見る）

株式会社MatrixFlowは、株式会社竹中工務店が提供する「ソーシャルヒート
マップ」の開発の一部においてAI技術を提供いたしました。

アルゴリズムの開発では、プログラミング不要のAI構築プラットフォーム
「MatrixFlow」を用いることで、開発の早期化、開発費用の低減を実現。
今回の技術提供で生み出される「人」に関する質的評価のデータは、より質の
高いまちづくりへ活かされることが期待されます。

「ソーシャルヒートマップ」はAIが位置情報付きのSNS投稿内容を分析し、
実際にその場所を訪れた人が思ったこと・感じたことといった質的な評価を
可視化するツールです。

【概要】
■株式会社竹中工務店が提供する「ソーシャルヒートマップ」の開発の一部に
　おいてAI技術を提供
■アルゴリズムの開発では、プログラミング不要のAI構築プラットフォーム
　「MatrixFlow」を用いることで、開発の早期化、開発費用の低減を実現

※詳しくは関連リンクをご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。 （詳細を見る）

ディープラーニング、AI、機械学習。誰しも、テレビや本で一度は耳にした
ことがあると思います。

ですがこれらが何を指しているのか、なぜ注目を集めているのか知っている
方は少ないのではないでしょうか。

本記事ではAIを学んだことがない方向けに、ディープラーニングとは何なのかを
簡単に解説します。ディープラーニングと機械学習の違いがわからない方や、
ディープラーニングの活用事例を知りたい方も必見です。

※記事の詳細内容は、関連リンクより閲覧いただけます。
　詳しくは、お気軽にお問い合わせ下さい。 （詳細を見る）

「AI」というと、みなさんは何を思い浮かべますか？画像認識や音声認識、
自動運転など、でしょうか。

人工知能やAIという言葉は、SF作品などによく登場するため知っている人は
多いのではないでしょうか。ですが、「人工知能（AI）とは」という質問に
対して言葉の意味を詳しく理解して答えられる人は少ないかもしれません。

この記事では、人工知能（AI）の基礎知識や仕組み、活用例、問題を紹介します。
また、開発・研究の歴史や人工知能でできること・できないことも
解説しますので、ぜひご覧ください。

※記事の詳細内容は、関連リンクより閲覧いただけます。
　詳しくは、お気軽にお問い合わせ下さい。 （詳細を見る）

ここ数年、国内外の開発者の間で「ノーコード(NoCode)」という言葉が
よく聞かれます。

ノーコードとは、文字通りコードいらずでWebサイトやWebサービスを開発する
手法のことです。このノーコードの開発手法を使って、AI(人工知能)を開発
しようとする動きが出てきています。

本記事では、ノーコードでAIを開発して自社課題を解決したい方に向けて、
ノーコードでどんなことができるのかを解説していきます。ノーコードを使って
AIを開発した事例も紹介しているので、ぜひ参考にしてみてください。

※記事の詳細内容は、関連リンクより閲覧いただけます。
　詳しくは、お気軽にお問い合わせ下さい。 （詳細を見る）

コールセンターにおけるコール予測（呼量予測、forecaster）とは、お客様
からの問い合わせなどセンターで受信する電話の量を予測することをいいます。

コールセンターの運用コストを増加させる要因のうち大きなものが、
コミュニケーターの人件費です。適正な人員をコンタクトセンターに配置
することで、十分な顧客満足度が提供できる状態でオペレーションを行って
いることが理想です。

今回は、Excelを活用したコール予測、AI（人工知能）による機械学習を用いた
時系列分析で、コール予測を実現する方法をご紹介します。

※記事の詳細内容は、関連リンクより閲覧いただけます。
　詳しくは、お気軽にお問い合わせ下さい。 （詳細を見る）

ビジネスでデータを活用するのは、今やどの企業も当たり前に行なっています。
ですが、データを効果的に活用できている企業はあまり多くありません。

データを有効活用できていないと感じる方々に知っていただきたいのが、
「データドリブン経営」という考え方です。本記事では、データドリブン経営とは
何かを簡単に解説し、データドリブンで数字改善した成功事例をご紹介します。

データを活用して売上を伸ばしたい、コスト改善したいと考えている方は、
ぜひ参考にしてみてください。

※記事の詳細内容は、関連リンクより閲覧いただけます。
　詳しくは、お気軽にお問い合わせ下さい。 （詳細を見る）

需要予測を行う手段として「AI」の活用が増えています。しかしながら、
この「AI」を活用するのは、決して簡単ではないと思われがちです。

そこで当資料では、「需要予測の精度・工数・属人性に課題を感じている」、
「製造・小売・流通業の実務担当者・企画部門の方向けに」、「AIを使って
精度が高く、自動化されたAI構築の方法と事例」をご紹介。

AI知識のない方でもイメージしやすいようにまとめましたので、ぜひ当資料
読了後に実際に需要予測の方法として活用いただけますと幸甚です。

【掲載内容（一部）】
■AIでの需要予測を理解しよう
■需要予測AIの作り方
■AI活用の現状とポイント（付録）

※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。 （詳細を見る）

当資料は、プログラミングを学ばずに「AIを用いた課題解決方法」を
学ぶべき理由について解説しています。

AutoMLとは、現在のAIの中核技術である機械学習のモデル設計・構築を
自動化するための手段や概念を指す用語です。

データの加工（前処理）を機械学習で使える形にしたり、機械学習の
アルゴリズムを選定・変数の調整をしてモデルの作成（分析・予測）、
モデルの運用までを自動化する事ができるため、効率良くコスト削減を
することが可能です。

ぜひ、ご一読ください。

【掲載内容（一部）】
■ビジネスにAIを導入すべきか？
■AIのハイプ・サイクル上の位置付け
■PoCにかかる時間と費用は？
■AutoMLなら早く小さくAIを導入可能
■機会学習とは？（参考資料）

※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。 （詳細を見る）

コロナ禍以降、食品業界で大転換が起こりました。それによって食品業界では
製造業・卸売業・小売業に共通して「低い利益率と成長率」「原料費、人件費、
物流費の高騰」「品質の要求水準の高まり」「在庫管理の効率化（食品ロスの
軽減）」「仕入れから流通まで複雑な販売経路への対応」など、様々な課題に
対応する必要があります。

また、近年では専門家でなくともAIなどのIT技術の利用ができるようになり、
これにより上記の課題解決もより効率的に進められる時代になりました。

本資料では、AIを活用した食品企業の課題解決の方法について紹介いたします。

【掲載内容（一部）】
■食品業界における課題
■AIを活用した食品業界の課題解決法
■AI活用の現状とポイント

※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。 （詳細を見る）

2022年2月に創業し、大学、専門学校向けに学校経営に関するデータ分析を
通じたサービスを提供している株式会社MyREVO様が「MatrixFlow」を導入した
事例をご紹介します。

同社では、読み込んだデータの機械学習プロセスが自動化されすぎており、
アウトプットがどういうロジックで算出されたのか、お客様に説明できなく
なってしまうという弊害が生まれました。

当製品の導入後は、機械学習ついて深い理解がなくても、影響度の数値を
見るだけでそのアウトプットの重要性を理解してもらえるほか、そこから
どういった行動を取るべきかまでセットで提案できるようになり、受注率が
格段に伸びています。

【課題】
■読み込んだデータの機械学習プロセスが自動化されすぎていた
■アウトプットからネクストアクションを導き出せなかった

※詳しくは関連リンクをご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。 （詳細を見る）

トレンド性の高い家具・インテリアを低価格で提供するEC事業(LOWYA事業)と
日本の製品を海外に向けて販売する越境ECプラットフォーム運営事業(DOKODEMO
事業)を展開している、株式会社ベガコーポレーション様が「MatrixFlow」を
導入した事例をご紹介します。

同社では、決済に際して「このクレジットカードの利用は不正か否か」を検知・
判断して、不正な購入を阻止できるかが企業オペレーション上の大きな課題に
なっていました。

当製品の導入後は、AI活用で検知の効率が上がり、不正が減少。
また機械学習だけではなく、既存のルールベースでの判断基準も併用しており、
以前より効率的にチェックできるようになりました。

【課題】
■目検での不正検知に限界を感じ、AIの導入を検討
■1日あたり数千件の受注に対してより効率的かつ精度高くチェックを行いたい

※詳しくは関連リンクをご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。 （詳細を見る）

食品ロスへのアプローチする手段としては、需要予測と適性価格予測が
主流でしたが、この度、過剰生産に対する「需要予測」、売れ残り防止のための
「適正価格予測」、原材料の余り回避のための「組み合わせ最適化」、
生産工程のロスを防ぐ生産ラインの「異常検知」など、豊富なテンプレートを
用意し、様々な角度から食品ロス削減のアプローチ方法を提供いたします。

本プロジェクトを通して、食品製造業、食品卸売業、食品小売業、外食産業の
事業者と共に、日本の食品業界の問題を解消しSDGsの達成に貢献。

食品ロスの削減に直接的につながった事例の紹介など、パートナー企業同士の
情報交換をすることが可能です。

【特長】
■食品ロスを減らすことで、食品の廃棄にかかる費用を削減
■企業の社会的責任（CSR）を果たすことによるブランディング効果が期待される
■情報交換できるネットワークが広がる

※詳しくは関連リンクをご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。 （詳細を見る）

プログラミング不要のAI開発ツール『MatrixFlow』を活用した、
受託開発・内製化支援のコンサルティングサービスをご紹介します。

当製品では、データの加工、機械学習モデルの作成・評価・チューニングを
簡易化し、簡単に、プログラミング不要でAIを構築することが可能。

使用方法を当社がご説明し、みなさまの手でAI開発・活用ができるまで
サポートいたします。

【特長】
■AIの導入・開発から、内製化までサポート
■開発から内製化までMatrixFlowのみで実現
■開発費・人件費・コミュニケーションコストなど様々なコストを軽減
■誰でも、マウス操作のみで、毎日のモデル更新を実行可能

※詳しくは関連リンクをご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。 （詳細を見る）

当社は、「ノーコードAI構築プラットフォーム MatrixFlowの徹底解説
ハンズオンでAI構築を体験してみましょう！」と題しまして、ウェビナーを
開催いたしました。

会社紹介をはじめ、"MatrixFlowとは？"や"MatrixFlowの特長"、"内製化の
メリット"といった製品紹介やハンズオンを実施。

詳細につきましては、お気軽にお問い合わせください。

【プログラム】
■会社紹介
■製品紹介
・MatrixFlowとは？
・MatrixFlowの特長
・内製化のメリット
■ハンズオン
・チャットボットの問い合わせ自動分類（自然言語処理）

※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。 （詳細を見る）

株式会社MatrixFlowは、製販融合の総合力を持つダイトロン株式会社と
「ノーコードでAI構築！現場の知見こそ重要となる、精度の高いAI作成法」
ウェビナーを開催します。

当セミナーでは、AIをビジネス現場で活用するための、アイデアの着想・
企画立案のコツ、データの収集・整理、ノーコードでAI作成・運用ができる
方法を解説。

ノーコードAIツール「MatrixFlow」により、1ヶ月もかけずに自分自身でAIを
作成したり、活用することが可能になります。

また、実際にプログラミング経験がない企業によるAI構築事例や、ユーザーである
ダイトロン様での「MatrixFlow」を活用した各種取り組みについてご紹介いたします。

【開催概要】
■日時：2023年4月27日（木）　13:30～14:30
■場所：オンラインでの開催（MS-Teamsライブイベントでの開催予定）
■定員：100名様まで
■申込期限：2023年4月20日（木）　17:00まで

※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。 （詳細を見る）

昨今、ChatGPTやAzureなどのAIプラットフォームがビジネスで広く使用されていますが、これらは、以下の側面で考慮が不足しており、リスクが懸念されています。
１、信頼性
・知識不足や知識が古いことで起こる誤情報の防止
・聞き方（プロンプト）が不適切なため起こる誤情報の防止
２、説明可能性と推論

MatrixFlow社の『信頼性生成AIサービス』は、これらの課題に対処するために設計されており、企業がAIをよ り安全かつ効果的に活用できるようにします。
誤情報の拡散、セキュリティリスクの増大、倫理的問題の発生など、AIの不適切な利用による問題を防止します。
MatrixFlow社では、言語系生成AIと画像系生成AIへの取り組みをMidjourney・Stable Diffusion・ChatGPTの登場の2年以上も前から行い、言語性生成AIだけでなく2種類の生成AIの知見と実績、および「MatrixFlow」をSaasサービスとして提供し、AIのビジネス実装に対して豊富な経験を持つことを強みとしています。
導入フローにおいても信頼性とコンプライアンス遵守の確保を十分に考慮しております。 （詳細を見る）