AIと機械学習

なぜそれが重要なのですか?

機械学習は、人工知能の幅広い分野のサブセットとして、特定のタスクで人間をスマートにし、自分で学習して改善できるようにすることで、人間よりも優れたパフォーマンスを発揮できるコンピューターアプリケーションを作成することを目的としています。
すでに多くの業界や公共部門のさまざまなビジネスで使用されています。eコマースでのユーザーの行動の予測から、患者データを分析する病院までの配送ルートの最適化、プロセスの時間とコストの節約に至るまで、多くのユースケースがあります。

Forbesの洞察調査によると、エグゼクティブの91%が、AIがライバルを凌駕するのに役立つと述べています。
Forbes Insightsが調査した経営幹部の10人中6人は、AIが組織の将来の成功を可能にする重要な要素であると考えています。
これらの組織の5つのうち4つは、AIプログラムを実施しているか、現在試験運用中です。
74%は、10以上の個別のイニシアチブを進行中です。

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パフォーマンスと精度

Google が最大のデータセットを所有していることは周知の事実です。これは、他のどの企業よりもはるかに多くのデータでモデルをトレーニングできるため、機械学習モデルにとって大きな役割を果たします。そのため、たとえば画像、書かれたテキスト、言語などの分析において、ファウンドリの精度とパフォーマンスを向上させることができます。
この高レベルの精度が、エアバスなどのグローバル企業が Google の機械学習サービスを使用するようになっている理由です。彼らは、衛星画像マップを修正する重要なプロセスで、エラー率を11%から3%に減らすことができました。これは、特にこの規模の企業にとって大きな違いを生みます。このページの下にある例は他にもたくさんあります。

誰にとっても使いやすい

機械学習は、機械学習についてほとんど知識がなく、まだ使用していない多くの企業にとって、威圧的に聞こえるかもしれません。ただし、 Google を使用すると、開始するために機械学習エンジニアである必要はありません。 Google は、機械学習サービスを事前にトレーニングされたすぐに使用できるモジュールとして提供しており、誰でも理解して一般的なユースケースに設定できます。
スペクトルの反対側では、 Google はCloud AutoMLで必要なだけの自由とカスタマイズを提供します。これにより、技術的な知識がほとんどなくても、独自の機械学習モデルを作成できます。また、開発者であり、機械学習モデルを最初から作成したい場合、TensorFlowは、包括的なプラットフォーム、フレームワーク、および世界で最大かつ最もアクティブな機械学習コミュニティでカバーしています。

どこで使われていますか?

交通手段

データを分析してパターンと傾向を特定することは、運輸業界にとって重要です。運輸業界は、ルートをより効率的にし、潜在的な問題を予測して収益性を高めることに依存しています。機械学習のデータ分析とモデリングの側面は、配送会社、公共交通機関、その他の交通機関にとって重要なツールです。

小売り

機械学習を通じて購入と閲覧の履歴を分析することで、ウェブサイトはあなたが好きかもしれないアイテムを推薦し、購入行動をより大規模に予測することができます。小売業者は、機械学習を利用してデータを収集、分析し、それを使用してショッピングエクスペリエンスをパーソナライズし、マーケティングキャンペーンを実施し、価格を最適化し、需要の高い供給を提供します。

健康管理

機械学習は多くの健康研究分野で広く使用されており、データを使用して患者の健康をリアルタイムで評価できるウェアラブルデバイスとセンサーの進歩により、特にヘルスケア業界で急速に成長しています。このテクノロジーは、医療専門家がそのようなデータを分析して健康上のリスクを特定し、予防するのにも役立ちます

政府

公安や公益事業などの政府機関は、分析して予測や予測に使用できるあらゆる種類のデータを処理するため、機械学習が特に必要です。機械学習は、詐欺を検出し、個人情報の盗難を最小限に抑えるのにも役立ちます。

石油ガス

機械学習は、ガス業界の石油でも、新しいエネルギー源の発見、地中の鉱物の分析、石油流通の合理化による効率と費用効果の向上など、さまざまな目的で使用されています。この分野は、機械学習とAIの研究と適応において急速に拡大しています。

ファイナンス

金融業界の銀行やその他の企業は、機械学習を使用してデータの重要な洞察を特定し、不正行為などを防止しています。これにより、貴重な投資機会を特定し、投資家がいつ、何を取引するかを知ることができます。一方、データマイニングは、リスクの高いプロファイルを持つクライアントを特定することでリスクを軽減し、不正を検出できます。

強力な Google Cloudサービスから選択

Vision API

Google の画像処理サービス「VisionAPI」は、オブジェクト、顔、手書きのテキスト、ブランドを検出してラベルを付けることができる、事前にトレーニングされた強力な機械学習モデルを提供します。これは、さまざまな理由から非常に強力で便利な機械学習APIです。
Vision APIを使用すると、たとえば、ユーザーが自分の画像をアップロードしたり、購入の提案を提供してユーザーエクスペリエンスを向上させたりできる機能をアプリケーションに実装できます。手書きのテキスト(現在50以上の言語がサポートされています)を検出することで、何百万ものドキュメントをすばやく分析し、ワークフローを自動化することもできます。もう1つの例は、明示的なコンテンツの検出です。これにより、アプリケーションとサービスをすべてのユーザーにとってより安全で安全なものにすることができます。
Vision APIは、AutoMLVisionも含む Google のVisionAIの一部です。この機械学習APIには、独自のモデルを作成してトレーニングするオプションがあります。
APIを試したり、詳細を読みたい場合は、ここをクリックしてください。

Speech-to-TextAPIとText-to-SpeechAPI

Google の画像処理サービス「VisionAPI」は、オブジェクト、顔、手書きのテキスト、ブランドを検出してラベルを付けることができる、事前にトレーニングされた強力な機械学習モデルを提供します。これは、さまざまな理由から非常に強力で便利な機械学習APIです。
Vision APIを使用すると、たとえば、ユーザーが自分の画像をアップロードしたり、購入の提案を提供してユーザーエクスペリエンスを向上させたりできる機能をアプリケーションに実装できます。手書きのテキスト(現在50以上の言語がサポートされています)を検出することで、何百万ものドキュメントをすばやく分析し、ワークフローを自動化することもできます。もう1つの例は、明示的なコンテンツの検出です。これにより、アプリケーションとサービスをすべてのユーザーにとってより安全で安全なものにすることができます。
Vision APIは、AutoMLVisionも含む Google のVisionAIの一部です。この機械学習APIには、独自のモデルを作成してトレーニングするオプションがあります。
APIを試したり、詳細を読みたい場合は、ここをクリックしてください。

自然言語API

Google のNaturalLanguage APIは、非構造化テキストから洞察を引き出すことができる機械学習を利用したサービスです。Natural Language APIを使用すると、人、場所、イベントなどに関する情報を抽出できます。
人気のあるユースケースは、自動化された顧客とユーザーのレビュー分析であり、ソーシャルメディアやレビューサイトなどで消費者とユーザーが製品やサービスにどのように反応するかをよりよく理解できます。また、日付、電話番号、会社、価格など、領収書や請求書の一般的なエントリを識別できるため、ワークフローの自動化にも使用できます。
この事前トレーニング済みのAPIとは対照的に、 Google はAutoML自然言語サービスも提供しています。このサービスを使用すると、高度なカスタマイズが必要な場合に独自のモデルを構築してトレーニングできます。
詳細については、ここをクリックしてください。

…そしてより多くの強力なMLサービス!

Google の受賞歴のあるサービスパートナー

Cloud Aceには、クライアントが Google の機械学習サービスを最大限に活用して、カスタムメイドのソリューションを提供できるよう支援する豊富な経験と専門知識があります。また、システムやアプリケーションをよりスマートにしたい場合でも、クラウドでアプリケーションを実行したい場合でも、システム全体を移行したい場合でも、ハイブリッドソリューションを見つけたい場合でも、私たちはそれを支援します。 Google の専門知識は、「 Google Cloud Service Partner of the Year for Japan 2019」など、さまざまな専門分野や賞を通じて Google に認められています。
Google の専門知識と経験により、専門的な専門知識を提供し、 Google Cloud のリソースの力を最大限に活用できるように支援します。

ケーススタディ

パーソルキャリア

doda.jpなど、日本で人気の求人サイトを運営しています。
同社は Google Natural Language API を使用して、職務記述書のテキストを自動的に分析し、関連するキーワードをスキャンして検索可能なタグに変換し、検索結果とユーザーエクスペリエンスを向上させました。

“[…] Google Cloud Platform で Google Natural Language APIをテストしたとき、その結果に感銘を受け、このプロジェクトの目的に適していると判断しました。”

“特に文の構造の正確な分析は印象的であり、それがどのように機能し、将来さらに改善されるかを見ることに興奮しています。”

ここで完全なケーススタディを読む