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AIを取り巻く新たな流れ

ここ数年でAI・機械学習はとても身近なものになりました。
創業時に比べると隔世の感があり、業界に関わる者として
とても嬉しく思います。
近年、データ分析に対するニーズも変わりつつあります。

1)より身近で取扱い可能なものへ
ツールや環境が充実したことで、データ分析もDIYが
できるようになりました。データの専門家に頼まなくても
自らのデータを自ら分析できるようになりつつあります。

当社のビジョンはData Analysis for Everyone!です。
お客様が自らデータを分析活用して、組織の課題解決できる
そんな企業文化をご一緒に作っていきたいと思います。
このようなお客様が増えることで社会は確実に変わって
いくと思います。

2)データ管理の重要性
機械学習、AIモデルが増えることで、データ前処理
さらに上流のデータ収集や履歴、ガバナンスへの注目を
最近特に強く感じます。所謂データマネジメントです。
すでにチームで色々と調査、検討してもらっていますが

この分野は当社がずっとやってきた分野とも重複し、
様々な知識や経験が活かせる分野です。
数年前はDS(データサイエンス)とBT(ビジネステクノロジー)
と2事業で分けていましたが、これがどんどんオーバーラップ
しています。
今後はビジョンの元にこれを一体的な事業として運営して
いきたいと思います。

$$ \begin{aligned} \newcommand\argmin{\mathop{\rm arg~min}\limits} \boldsymbol{\beta}_{\text{ridge}} & = \argmin_{\boldsymbol{\beta} \in \mathcal{R^p}} \biggl[ ||\boldsymbol{y}-\boldsymbol{X\beta}||^2 + \lambda ||\boldsymbol{\beta}||^2 \biggr] \\ & = (\boldsymbol{X}^T\boldsymbol{X} + \lambda\boldsymbol{I_{p+1}})^{-1}\boldsymbol{X}^T\boldsymbol{y} \end{aligned} $$
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