こんにちは、クラウドエース編集部です。
GCP( Google Cloud Platform )の Google Cloud BigQuery ML を活用することで、データサイエンティスト / AIエンジニア の費用・工数で阻まれていた”機械学習データ分析”を安価に、そしてスピーディーに始めることができるようになりました。
従来データサイエンティストで対応してきた”時間・手間の非常にかかるモデルチューニング・精度向上” の工数を不要にすることができるので、ビジネスや利活用シーンに集中することが可能です!

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一般的な開発推進のステップ

Step1.検討・計画
AI技術で実現したいことを要件定義・PoC(実証実験)設計・費用対効果を設定

Step2.有効化
APIをGCPで有効化

Step3.構築
既存システムや新規システムへAPIを組み込みし、結合

Step4.運用
業務利用しながら、精度モニタリング・PoC効果検証

Step5.時期計画
横展開・再投資

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BigQuery ML

BigQuery ML

  • 目的) 大量の構造化データから予測モデルを簡単に作れます。
  • 概要) BigQuery ML上のSQLでモデル推論できるので、スピーディーの機械学習データ分析を実現出来ます。
  • 活用)
    BI分析の高度化:Tableau/LookerなどBIでの予測データも付与し、分析の高度化が出来ます。
    CRMデータ分析:大量の顧客データからリピターを分析し、LTVが高いお客様や解約する可能性が高いお客様がどんな方かを分析・予測出来ます。
    反響契約率分析:問合せが入った顧客情報から、優先度の高いリードを予測できます。
    解約確率分析:顧客の利用状況から、解約の可能性を分析・予測できます。
    契約変更分析:保険商品・金融商品の新規契約・変更の可能性を分析・予測できます。
    来店傾向予測:時系列データから、来店傾向を分析・予測出来ます。
    センサーデータ分析:大量になりがちなセンサーの時系列データでも高速に分析処理、さらには予測値も算出できます。
  • 業種) 小売・EC・教育・ゲーム・金融・保険・不動産・コールセンター・通信キャリア

ご不明な点、ご要望などございましたら、お気軽にお問い合わせください。お打ち合わせ等で、APIの組み合わせ方や方式などについて、ご提案も可能です。

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