AIモデリングツール

AIモデリングツールの機能


学習用CSVデータと目的変数・説明変数をAIモデリングツールにインプットするだけで学習、及び精度評価可能



予測用CSVをAIモデリングツールにインプットするだけで未知のデータに対して予測可能
※予測後は「PREDICT」というカラムが付与されたCSVのダウンロードが可能です

 

AI活用でのこんな課題はありませんか？

まずは予測モデルができるか
試してみたいけど初期費用が心配…
データをインターネット環境や
社外に出せない…
自分たちで予測モデルを作って
運用したいがスキルがない…

AIモデリングツールはこれらの課題を解決します

ツール利用料は完全無料！
お客様PCのローカル環境で
利用可能！
作ったモデルはすぐに
予測に利用することが可能！

ユースケース

不動産成約価格予測による値付けの適正化（回帰モデル）

中古不動産の価格査定業務や賃貸物件の賃料算出には、多くの時間と手間がかかります。また、算出ロジックが定型化されていないため、査定価格は個々のノウハウに依存しており、熟練度によって大きな誤差が出てしまう場合があります。
AIを使った不動産成約価格予測を行うことで、専門的な知識が問われる中古不動産の査定業務、賃貸物件の賃料算出を自動化することが可能です。そして値付け業務の工数を大幅に削減でき、顧客体験の向上にもつながります。

改善前
価格査定や賃料算出業務に多大なコストがかかっており、熟練度によって査定の誤差も大きい。
 
学習の入力データ
・過去取引データ
・物件ごとのスペックデータ
・棟データ
改善後
査定業務を効率化できたことで人件費を削減でき、さらに査定結果のマーケティング活用にもつながる。
 
アウトプット
物件ごとの推定価格
 
 

与信リスク予測による与信審査の効率化（分類モデル）

金融サービスの主要な業務の一つに入金遅延や未回収などの与信リスクを分析・審査する与信審査があります。与信審査は様々な情報を元に行うため時間がかかりますし、担当者による審査基準のばらつきが発生してしまいます。
AIを使った与信リスク予測を行うことで、与信審査の効率化と精度が向上・標準化が可能です。そして顧客体験の向上や売り上げ、利益の改善ができます。

改善前
与信審査に時間がかかり、担当者による審査基準のばらつきも大きい。
 
 
学習の入力データ
・過去の与信リスク情報
・審査先の属性情報
 
改善後
与信審査業務の効率化により工数削減と迅速な審査通過による顧客体験の向上につながる。
審査精度の向上と標準化により与信リスク顕在化を低減できる。
アウトプット
与信リスクの発生有無
 
 

店舗来客数予測による仕入れ量決定（時系列モデル）

飲食店/飲食チェーン店では、適切な仕入れをしなければ欠品やフードロスが生じ、収益を圧迫してしまいます。また人員配置に関しても、来店客数に見合っていないと無駄なコストがかかる、あるいは機会損失につながる要因となります。
そこで日々の来客数予測が重要となりますが、どうしても店長のノウハウに依存してしまうため属人化しやすく、店舗によって精度にバラつきが出てしまいます。
AIを使った店舗来客数予測を行うことで、店舗ごとの来客数予測を自動化することができます。そして精度の安定化と予測の属人化防止を実現できます。

改善前
予測に大きな工数が必要な上、予測自体が属人的であり、店舗によって予測精度が異なってしまう。
 
 
学習の入力データ
・来客数実績
・気象情報
・祝日情報
・イベント情報
・キャンペーン情報
改善後
来客数予測および予測結果に基づく施策（仕入れ量決定、人員配置計画）などの工数を削減。
人の経験に頼らない運用を実現（人材リスクを低減）でき、食材や人員の適時/適量配置が可能に。
アウトプット
店舗の来客数
 
 
 
 

ご利用イメージ

不動産取引価格データを用いた、価格査定モデルの構築例

よくあるご質問

統計や機械学習、プログラミングに関する知識がなくても使えますか？

はい。画面の指示に従って操作することでどなたでもご利用いただけるようになっております。
統計や機械学習に関する専門用語をほとんど利用しておらず、わかりづらい部分については説明を追加しております。
入力データに関してもExcelなどの表計算ソフトでの簡単な操作ができれば問題なく作成可能です。

 

まず何から始めたら良いでしょうか？

まずはマニュアルにあるチュートリアルを行い操作の流れを確かめましょう。
次にチュートリアルで利用したファイルを開いてどういうデータを用意するのかイメージをつかんでください。
そのあとはお手持ちのデータを必要に応じて加工してAIモデルを作成、予測を行い業務にご利用ください。

その他の質問に関してはこちらをご参照ください。

 

AIモデリングツールの詳細仕様

ローカルPC実行環境（推奨）

OSWindows10 64bit
メモリ8GB以上
動作に必要なソフトウェアGoogle Chorme

実行環境（推奨）

学習/予測用データ容量50MB以下
100レコード以上
文字コード制限UTF-8, Shift_JIS
ファイル種類CSV(カンマ区切り)
カラム制限
・学習時は目的変数1つと説明変数1つ以上のカラム

・予測時は学習時に使用した説明変数と同名のカラム(予測時には目的変数は不要)

今後追加予定の機能について

本ツールは現在、「回帰モデル※１」および「分類モデル※２」のご提供となります。
今後のロードマップ
「バージョン3（時系列モデル※３への対応版）」については提供時期未定となっております。
決まり次第、本ページにてご案内いたします。（本ツールをお申し込みされた方には、メールにてご案内いたします）
※１　項目がどのような数値になるかを予測するモデル
※２　項目がいずれのカテゴリーに属するかを予測するモデル
※３　未来の数値を予測するモデル

その他ご要望いただいた機能は順次対応予定です。こちらよりご要望をお送りください。

 

AIモデリングツールは無料でご利用いただけます

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