WHYが分かるAIソリューション「simMachines」
simMachinesとは
simMachinesとは、あらゆる予測の背後にある「なぜ」を提供できる機械学習ソフトウェアであり、WebベースのAI予測器(予測モデル)生成・要因分析ツールです。機械学習で不得意な予測/分析結果のWHY(要因)がわかるため、説明責任透明性を担保し、PDCA運用を加速させることが可能です。
simMachinesの機能
AI予測モデル生成

データからAI予測モデルを生成。AIモデルは、業務システムに組込み可能。
シミュレーション

生成したモデルを利用した改善シミュレーションが画面上で可能。
教師ありクラスター分析

数千以上の大量データ項目から特長を抽出、課題要因を洗い出す。
Point1 汎用性の高い独自アルゴリズム
一般的なアルゴリズム(例えばクラス分類であればSVM(サポートベクターマシン)やニューラルネットワーク等)や、他社の仕組みを利用しているわけではなく、Similarity Searchの考え方を元にしたR-1という独自のエンジンを開発しました。このアルゴリズムを用いることで、大量のデータに対しても高速かつ精度が高い評価が可能です。また、歴史的に、similarityベースのアプローチでは、次元の呪いを解決できていませんでしたが、simMachinesは次元の呪いを解決する最初で唯一の技術です。

Point2 ノンプログラミングで予測モデルを作り、業務やRPA判断プロセスに組み込める
GUIでデータからAIモデルを構築可能。構築されたAIモデルは、構築時点ですぐにAPI化されるため、すぐに業務システムに組み込むことができます(API化)。
データを追加するたびに学習し、アルゴリズムを改善し続けることができます。連続値、カテゴリーのようなフラグ系データや文書でも、通常機械学習を実施するために必要なデータを加工する必要が無いため、ネイティブなデータのまま結果が把握できると共に、手間が大幅に軽減されます。

Point3 データレコード単位かつ値範囲でWhyが分かる
simMachinesの予測アルゴリズムは、類似性を指標として持つため、データレコード単位にWHY(要因)が分かります。また、単に項目レベルではなく、値の範囲(例えば列Aの値は0.4だが0.1-0.5の範囲にあることが要因)で要因がわかることで、より具体的な業務の改善、対策に繋がります。

simMachinesと他の機械学習手法との比較
一般的な機械学習手法であるDeep Learningなどでは、予測は可能ですが、その要因を把握することはできません。
一方、決定木や回帰分析などの手法ではデータ全体に対しての要因はわかりますが、データレコード単位で要因を把握することはできません。
WHYがわからないDeep Learningと同じくらいの予測精度を出した上で、WHYがわかる、それがsimMachinesです。
また、精度だけでなく予測スピードやscalabilityについても他の手法より優れているケースが多いです。
simMachinesでの分析例
①予測
simMachinesで予測を行うと、予測結果とその理由がわかります。
事象を事前予測し、その予測がなぜされたかを、データレコード単位で把握することが可能です。

②教師ありクラスタリング
教師ありクラスタリングにより、目的変数の値ごとにクラスタの構成要素とその要因の強さを把握することができます。
これにより、事象の発生要因全体を洗い出すことで、目的に対して最も望ましい行動を特定することが可能です。

simMachinesの適用領域 / 適用イメージ
異常パターン検出
- 不正利用検知(クレジットカード)
- 審査(ローン、投資)
- 監査・監視e-コマースの不正検知
MarTech&顧客分析
- サービス離脱原因把握&予測
- 再活性化施策
- 新規顧客獲得
- 音楽映像利用分析・レコメンド
HRTech&人材分析
- 採用(人材マッチング)
- 退職
- 満足度調査結果
- 訓練・スキル
製品分析
- 製品の故障
- 品質要因
- クオリティーコントロール
- テレマティクスデータ
その他
- 医薬品化合物の検出(製薬)
- 商標侵害の識別
- 最適なQA対応
simMachinesでの分析プロセスイメージ

simMachines導入プラン
トライアルによりsimMachinesの有用性をご理解いただいた後、PoC(Proof Of Concept / 概念実証)を実施し、その結果を踏まえて様々な導入プランをご提供させて頂きます。

お問い合わせ
株式会社電通国際情報サービス 戦略ビジネス推進本部
TEL:03-6713-6134 E-mail : g-simmachines@group.isid.co.jp