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事業内容

ビッグデータ解析システム

小売業でのPOSデータ、ECサイトやソーシャルゲームのログ、IoT技術を用いたセンサーデータなど、いわゆるビッグデータといわれる膨大なデータが比較的容易に収集できるようになりました。収集したビッグデータの解析によってこれまで知られていなかった消費者の動向やユーザーの嗜好を見つけ出したり、システム異常を予見したりすることが可能となってきています。

こうした手法はビッグデータの分析あるいはデータマイニングなどと呼ばれ、企業にとって極めて重要な情報をもたらすものとして考えられるようになりました。

一方で、膨大なデータから知見と呼ばれるような意味のあるデータを抽出することは容易ではありません。 一般的には、データサイエンティストと呼ばれる統計に対する専門的な知識と、分析対象に対する深い背景知識をあわせ持った専門家による分析が必要とされています。

しかしこうした専門家の数は限られており、新しく養成することも容易でないために、宝の山とも言えるビッグデータを十分に活用できていない企業が多くあるのが現実となっています。

シグフォスのソリューション

Sigfossでは、ソーシャルゲームやSNSのログデータを解析するKPI分析基盤、大量のデータから未知の相関を発見する機械学習システムの開発を行なっています。

Sigfossは各種のソリューションを単なるアルゴリズムとしてでなく、業務で安定して利用できるシステムとして提供することに力点を置いています。Linuxサーバを中心に、クライアントとしてはWindowsやiOS、Androidにも対応しています。

機械学習には、学習時に回答を与える教師あり学習と、回答を与えずに自ら回答を案出させる教師なし学習があります。Sigfossでは、教師あり学習技術としてはアソシエーションルール、ロジスティック回帰、サポートベクタマシン、ランダムフォレストなどの適用を行なっており、特にアソシエーションルールとランダムフォレストを用いた解析で多くの実績があります。また、教師なし学習技術としてはK-meansを用いた自動クラスタ分類を採用しています。

機械学習を用いたプロジェクトを成功させるためには、データの特性と目的に応じた手法を選択し、データに必要な前処理を加えることが必要です。言い換えれば、莫大な生データをそのまま投入しても満足する結果が得られることはなく、ノウハウに基づいた学習モデルの設計とデータフィルタリングが解析成功の鍵となります。 Sigfossでは自然言語処理技術やコンテキスト解析技術を組み合わせ、生データに対するノイズのフィルタリング、データの圧縮整形(次元削減)を行い、多くのプロジェクトで成果を出しています。

実績紹介

Sigfossの事例を紹介しています。

画像処理システム

スポーツ写真販売会社様/「ゼッケン自動認識システム」

高信頼システム

大手学習塾・進学校様/「hrbase導入」

ソリューション構築

大手ソーシャルデベロッパー様/「KPI分析ツール」

「一歩先を行くテクノロジーで世界に驚きと変革を呼び起こす」
シグフォスが提供するその他のソリューションをご紹介します。

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