モデル構築 Model Development
機械学習やディープラーニングなどの技術が急速に発展し、人工知能(AI)モデルによる意思決定の高度化や事務処理の自動化がビジネスの新たなスタンダードとなりつつあります。しかし、過学習やブラックボックス化といったAIモデル特有のリスクも存在し、適切なモデルの構築と活用には専門的な知識と経験が不可欠です。
ロジットコンサルティングのモデル構築サービスは、AIモデルの理論と実務に精通した専門家が、クライアントのビジネス目的に適合したAIモデルの開発を行います。当社独自のサービス提供だけでなく、クライアントの分析チームとの協働も可能です。
予測モデル
クライアントの保有データやオープンデータに基づき、ビジネスに有用な予測モデルを構築します。
■ モデル化の対象
需要量、取引量、成約率、将来価格、施策効果など、一般的にビジネスで重要となる指標の多くはモデルによる予測ができる可能性があります。ただし、その精度は現実世界の因果及び利用可能なデータの質・量に依存します。
■ 高度なモデリング手法
モデルを用いた予測には、伝統的な統計モデルや時系列モデル（SARIMAX、状態空間モデル等）、機械学習モデル（ランダムフォレスト、勾配ブースティング、アンサンブル学習等）、最先端の深層学習モデル（RNN等）と、様々な手法が考えられます。予測対象の特性と利用可能なデータの状況によって、最適な手法を判断します。
提案モデル
過去の顧客データやソリューション利用時のユーザ行動データに基づいて、提案モデルを構築します。
■ モデル化の対象範囲
以下の例を含む、様々な対象について提案モデルの構築が可能です。
- web上の行動データに基づくコンテンツ提案
- 通話データに基づく最適な架電時刻やトークスクリプトの提案
- 複数の販売チャネルが存在する場合の最適なチャネル選択の提案
- 故障データに基づくメンテナンス対象機器の提案
異常検知モデル
大規模なデータセットから、通常と異なる振る舞いをするデータ（異常値）を検出するモデルを開発します。
異常値の検出だけでなく、その種類や原因についてまで特定することも可能な場合があります。
■ 活用イメージ例
- 金融機関における不正取引の検知
- 製造業における品質管理
- Webサービスにおけるハイリスクユーザの検出
- 不正アクセスやサイバー攻撃の検知
