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「QuickCausalSearch」は、AIに関する専門知識が無くても、データから物事の因果関係を自動的に探索できるツールです。データ分析の現場では、因果関係の見極めが大変重要と言われています。理由として「なぜ起こったのか？(因果)」を知ることで、「それはどうすれば起こせるのか？(予測・再現性)」が分かるからです。このように因果関係を可視化することで、より高精度な予測が可能となり、需要予測に基づく生産計画や消費者の行動分析に役立ちます。
■開発背景
近年、業種・企業規模を問わずあらゆる企業でデータ活用の活性化が見受けられます。ビジネスチャンスの増加に向け、新たなヒントを見つけ、成長させるためのデータを適切に収集し分析できるよう、本ツールの開発に取り組みました。
これまでデータから施策を導き出すためには分析者が仮説を立て、関連性のあるデータを探す必要があり、非常に労力のかかる作業でした。しかし、当社の開発した「QuickCausalSearch」を使えば、AIが自動的に物事の因果関係を探索します。物事の原因と結果のつながりを把握することで、精度の高い施策を打てるようになります。
画像1: https://www.atpress.ne.jp/releases/263436/LL_img_263436_1.png
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■特長
ビジネスの施策に繋がる示唆をAIが教示
社内にAIやデータ分析の専門家がいなくても、データを読み込ませるだけで、施策や予測の基となる情報を入手することが可能です。シンプルで使い易いUI設計なので、直感的に関係性を把握できます。
また、本ツールはデスクトップアプリでの提供なので、データ漏洩などの心配がなく、安心してご利用いただけます。
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■応用例
本ツールがどのように役立つのか応用例をご紹介します。
(例)機器の故障の未然防止
画像3: https://www.atpress.ne.jp/releases/263436/LL_img_263436_3.png
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・判明した関係性
取扱い練度が1ポイント上がると故障率／年が6ポイント下がる
取扱い練度が1ポイント上がると分解検査数／年が2ポイント下がる
分解検査数／年が1ポイント上がると故障率／年が3.3ポイント上がる
設置位置の日照量が1ポイント上がると故障率／年が2.8ポイント上がる
・判明した故障率を下げるポイント
取扱い練度を上げる事
なるべく分解検査数を上げない事
設置位置の日照量を高くしない事
取扱い練度を上げると分解検査数は2ポイント下げることが出来る
上記のように結果に対する原因の特定ができるため、適切な対策を立てることが可能になります。
■今後の展開について
当社の製造業向けソリューション「Quickシリーズ」と連携し、需要予測や故障未然防止などの予測ソリューションに応用してまいります。今後は製造業の製品開発や小売業の販売促進など様々な分野へ提供し、3年間で100社への導入を目指すとともに、企業のデータ活用を啓蒙していきます。
■動作環境
Windows 10以降の64bitOS。
※Visual Studio 2015-2019の再頒布パッケージが必要になります。
■費用
費用につきましては、別途お問い合わせください。
*本リリースに際して、5社限定でライセンス無償提供いたします。
■セミナー開催
本ツールに関心をお持ちの企業・法人の担当者様向けに、セミナー(製品説明)を開催いたします。
オンラインでの開催になりますので、お気軽にご参加ください。
＜オンラインセミナーのご案内＞
タイトル ：「QuickCausalSearch」のご案内
開催日 ：2021年7月7日 13:30～14:30
参加費 ：無料
会場 ：オンライン
対象 ：本製品に関心のある企業・法人担当
ご注意 ：プログラムは予告なく変更となる場合があります
▼エントリーはこちら
https://neut.co.jp/seminar/quickcausalsearch/
■限定5社、ライセンス無償提供(2021年12月31日まで)
「QuickCausalSearch」を試してみたい企業・法人様、先着5社限定で、ライセンスを無償提供いたします。ぜひこの機会にお試しください。
▼エントリーフォーム
https://forms.office.com/r/u1FLeWRS7P
*無料キャンペーン中に作成したモデルや分析結果は継続してご利用いただけますが、期間終了後の利用にはライセンスが必要になります。
*無償期間中のサポートはメールサポートとなります。
*製品改善のためのアンケートや調査にご協力をお願いすることがあります。
【ニュートラル株式会社】
所在地： 〒460-0003 名古屋市中区錦2-9-29 ORE名古屋伏見ビル11F
設立 ： 2000年3月
代表者： 代表取締役社長 小屋 晋吾
資本金： 40,000千円
URL ： https://www.neut.co.jp/
