株式会社KUNO

WORKS 導入実績

提案から運⽤までのワンストップで。
KUNOの仕事について、ワークフローと体制も含め⼀部をご紹介します。
※画像はイメージです。実際のものとは異なりますことをご留意ください。

  • AI - CASE 01

    自動運転技術向上のための学習システム

    クライアント:自動車メーカー様

    画像認識による物体検知システム。
    継続的な学習のためのパイプライン構築

    • オープンセット認識
    • Explainable AI
    • クラスタリング
    • FewShot Learning
    • Deep MetricLearning
    • Data Augumentation
  • CLOUD - CASE 01

    コールセンター 業務改善

    クライアント:通信会社様

    入電内容の自動仕分けシステム。
    膨大な数のお問い合わせ記録から、
    データの有効活用でニーズ動勢を把握。

    • LDA(潜在的ディリクレ配分法)
    • クラスタリング(Affinity Propergation, 階層型クラスタリング)
    • scikit learn
    • gensim
  • CLOUD - CASE 02

    基幹システムのクラウド化

    クライアント:販売代理店様

    オンプレミスからクラウドへの移行
    会計管理・販売管理のクラウド内完結に向けて。

    • Google App Engine
    • BigQuery
    • Google Compute Engine
    • DataFlow
    • Stack Driver

OTHER WORKS

  • AI

    学習の自動化用パイプライン構築

    製造業

    物体認識の精度を高めていくために、大量の訓練データによる学習を継続的に行う必要があ利、人力での作業負荷に懸念があった。学習結果の評価や改善を自動化するパイプラインを構築した。

    • CloudDataFlow
    • Data Augumentation
    • GCP
    • TensorFlow
  • AI

    配置の最適化(数理最適化)

    合弁ベンチャー企業

    売上の変遷や地域性など様々な観点を加味した最適な配置を自動的に行えるモデルの開発・チューニング。数理最適化・クラスタリング・状態空間モデルを用いたプロトタイプを開発した。

    • 数理最適化、クラスタリング、状態空間モデル
  • AI

    物体検出アルゴリズム セミナー

    金融機関系開発会社

    研修対象者(受講者)のレベル感やニーズを事前にヒアリングし、教育の狙いに合わせてプログラム設計。弊社CTO新村が開発事例などを交えて講義実施いたしました。

    • SSD: Single Shot MultiBox Detector、 Mask R-CNN、
  • AI

    似ている顔判定

    通信・インフラ系開発会社様

    顔の特徴点抽出には、Microsoft AzureのFace APIを活用して開発コストと工期を抑えて開発。
    またアプリ挙動の遅延を防ぐため、サーバ/DB上での処理を優先する構成にて構築した。

    • Face API、Azure DevOps Services
  • AI

    電力需要予測

    総合建設業

    過去実績値を元に、気候データや年間利用者動向などの変数を加味して使用電力を30分毎に予測。さらに結果から学習モデルの評価を繰り返し行い、改善の自動化を図った。

    • 放射基底関数(RBF)、多層ニューラルネットワーク(DNN)、再帰的ニューラルネットワーク(RNN)、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)
  • AI

    物体姿勢計測

    宇宙開発

    画像データを入力し、カメラから対象物の相対位置と相対姿勢を推定する。

    • 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)
  • AI

    商品カテゴリの自動分類

    マーケティング会社

    具体的な商品名を入力すると、該当確率の高い順にその商品カテゴリの候補を推定する。

    • Character-level Convolutional Neural Network
  • CLOUD

    基幹システム移管プロジェクト

    販売代理店

    クライアント社内用の基幹システムのクラウド化に伴う、業務フロー再整備を伴うプロジェクトに参加。平均、月10名規模(最大で月15名体制)のチームを編成して進行。

    • BigQuery
    • DataFlow
    • Golang
    • Google Compute Engine
    • JavaScript(TypeScript): AngularJS
    • Stack Driver
    • Swagger Google App Engine

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  • HAKUHODO I-STUDIO

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