AI・ブロックチェーン開発AI / BLOCKCHAIN DEVELOPMENT

AI・ブロックチェーン開発

テクノロジーの急速な進歩により、かつてないスピードで社会が変化している現在、プライムグループではお客様の企業価値向上の原動力として、先進技術の研究・開発を通じて、テクノロジーの可能性を絶えず追求しています。
これからの時代に応えていくためには、従来のプロダクトラインや技術力、開発構想だけに頼るのではなく、先進技術を駆使したモノづくりへと変革する必要があります。機械学習、Deep LearningといったAI技術やブロックチェーンなど最新のテクノロジーを導入し、お客様の作りたいシステムに最適なアーキテクトをご提案します。

プライムグループのAIプロジェクト事例

ケース1)AIモデル動的評価ツール(A社と共同)

プライムグループでは、大学のイノベーション関連研究室と共同で、最新のAI技術を活かしたプロジェクトを、大手企業と共に進めてます。以下が数ある中での主要なプロジェクト事例になります。

ケース2)アパレル自動ラベリングサービス(大手アパレルECのB社共同)

アパレル商品に対して自動でラベリングができるシステムを開発。某大手アパレルECモールは手動でタグづけを行っており、莫大な工数消費と網羅性に課題がある。画像解析から服のタイプや色、柄、サイズなどを判定しDBに格納し、ユーザーが欲しい商品を提案するサービスを開発。

ケース3)リソース最適化システム(上場企業C社と共同)

店舗売上高、来店客数の予測から投入すべきリソースを予測。
某外食企業では売上予測を行い、細かに配置するリソースを管理したいというニーズを持っていた。
漸進的なアプローチのため人の手でリソースプランを作るのが難しくAIでリソース配置パターンを予測

ケース4)オンライン会議自動翻訳システム(D社と共同)

グローバル企業へのコンサルティング会社から複数部署との打ち合わせ時に言語の多様性と会議議事録作成の簡素化からシステム開発依頼を受ける。オンライン会議時に相手方が話している内容を自動で翻訳を実施。専門用語を登録することで翻訳精度を上げることが可能。

ケース5)自動Q&A生成支援システム(上場企業E社と共同)

社内にある膨大な資料から自動的にQ&Aの生成を実施するシステムのPOCを実施。
RASAFrameworkを使い正答率の高いシステム構築を行う。
Level3の意図が理解できるユーザーアシスタント構築を目指す。

ケース6)居眠り検知システム(F社と共同)

居眠りしていないかを検知するシステム。
ある所定条件で担当者が居眠りしそうであると検知するとアラートを上げる。

ケース6)居眠り検知システム(F社と共同)

会計事務所での仕訳の最適化をするにあたって、領収書の会計システムへの登録を自動化。レシート情報をスキャニングして、自動で店舗名、金額、仕訳情報を認識する。
文字認識精度を上げるために各種処理を実施。仕訳情報は会計ソフトに合わせてエクスポートが可能。

AI×産学連携プロジェクトの標準フロー

プライムグループでは、現状把握からAIモデル構築、システム構築まで一貫して提案ができます。

現状把握
対象となる業務を定義し、どのように⾃化が可能かを検証する。 業務フローベースでASIS,TOBE分析等を実施し、理想像と現実のギャップを具現化する。
課題抽出
課題を具現化して必要な情報の洗い出しを行う。 どのような情報にアクセスができて、どの程度のボリューム、精度があるのか。 課題を解決するだけのデータかどうかを検証しながら進める。 この段階でデータが存在しないケースも多い。
データ処理:分析に必要なデータを確認し、前処理設計を実施する。 分析がしやすいようにデータに変換処理を加える。 特徴量の把握を⾏い、その後のAIモデル選定のイメージを膨らませる。
AIモデル構築・評価
データを学習してモデルを構築する。 構築したモデルにテストを実⾏し現実の業務に導⼊できるか評価を実施する。この段階までを通常POC開発という。
システム構築
構築したAIモデルと連携できるようなETL層(抽出・変換・書き出し)、DWH層(データ ウェアハウス)、BI層(business intelligence,利⽤者が⾒る画⾯)の実装を⾏う。これに よりデータを⾃的に取得し、最適解をAIが提⽰し、⼈間が理解し業務活⽤することが可能となる。
現状把握
対象となる業務を定義し、どのように自動化が可能かを検証する。
業務フローベースでASIS,TOBE分析等を実施し、理想像と現実のギャップを具現化する。
課題抽出
課題を具現化して必要な情報の洗い出しを行う。
どのような情報にアクセスができて、どの程度のボリューム、精度があるのか。
課題を解決するだけのデータかどうかを検証しながら進める。
この段階でデータが存在しないケースも多い。
データ処理
分析に必要なデータを確認し、前処理設計を実施する。
分析がしやすいようにデータに変換処理を加える。
特徴量の把握を行い、その後のAIモデル選定のイメージを膨らませる。
AIモデル構築評価
データを学習してモデルを構築する。
構築したモデルにテストを実行し現実の業務に導入できるか評価を実施する。
この段階までを通常POC開発という。
システム構築
構築したAIモデルと連携できるようなETL層(抽出・変換・書き出し)、DWH層(データウェアハウス)、BI層(business intelligence,利用者の見る画面)の実装を行う。これによりデータを自動的に取得し、最適解をAIが提示し、人間が理解し業務活用することが可能となる。

AIプロジェクト主要メンバー

弊社ではビジネス⼒、データサイエンス⼒、データエンジニアリング⼒をバランスよく備えています。ビジネス⼒は会計系コンサルティング会社や⼤手SIerの経験があるスタッフが在籍しており、データサイエンス⼒はAIプロジェクトに多数参加経験のあるスタッフ及び⽇本・ベトナムの⼤学と連携しインターン生を受け入れています。ソフトウェア開発がベースとなっているのでデータエンジニアリングは多くのスタッフが在籍しています。

開発言語・開発環境

AI
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AIラボ紹介

ホーチミン市の中心地から北西に12kmほどの場所にあるQTSC Software ParkにAI-Laboを開設。
QTSCとは1万人の学生と1万人のエンジニア、計2万人が学び働く環境。高い技術力を持つエンジニアが多数在籍。

  • AIラボ紹介01
  • AIラボ紹介02
  • AIラボ紹介03
AIラボマネージャー HUYNH

AIラボマネージャー HUYNH

経歴:

● 2007年にホーチミン市自然科学大学(コンピュータサイエンス専攻)卒業後、3年間米国に留学。

● ベトナムに帰国後、日系IT企業に勤める。2015年にPrime LaboにPHPシステム開発者として入社し、Client Service Devision3のマネージャーとして現職。

AIラボエンジニア DUNG

AIラボエンジニア DUNG

経歴:

● PHP、Ruby、Pythonなどを操るエンジニアとして2018年より現職。AIやブロックチェーンなど最先端技術への知見を豊富に持つ。

AIラボエンジニア PHIEU

AIラボエンジニア PHIEU

経歴:

● インターンシップ期間を経て2019年、Prime Laboへ入社。
画像認識技術や画像処理を得意とする。

AIラボエンジニア LINH

AIラボエンジニア LINH

得意分野:

● 画像認識

● 自然言語処理

AIラボエンジニア NAM

AIラボエンジニア NAM

得意分野:

● 自然言語処理

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