当社のオペレーションズリサーチの特徴

AIオペレーションズリサーチ(AIOR)とは

ORにAIの手法を組み入れたコンサルティング&ソリューションを提供します。

当社のオペレーションズリサーチの特徴は以下のとおりです。

  1. 数理工学的手法
  2. 定量的再現性のあるソリューション提供
  3. 独自アルゴリズム構築
  4. シミュレーション
  5. 人工知能(AI)特にディープラーニング等の機械学習を使用
  6. ビッグデータにも対応するデータ前処理・統計解析能力
  7. 独自確率モデルの構築
  8. プログラミング(主としてPython)によるエンジンモジュールの提供
 

オペレーションズリサーチ業務フロー

クライアントの課題を以下の業務フローの順序で解決します。

1.  お問い合わせ

クライアントよりお問い合わせをいただきます。

お問い合わせフォーム

2.  ヒアリング

クライアントより現状の問題点や解決したい課題、ゴールを聞き取ります。

合わせて組織の体制、リソース、保有データなどについても伺います。

3.  ご提案・お見積り

課題を解決するための手法をご提案します。

合わせて業務実行にかかるお見積りを出します。

4.  契約締結

業務内容に応じた契約を締結します。

5.  業務実行

データ収集・分析、統計解析、モデル構築、プログラムのコーディング、最適化まで一気通貫で行います。

データや計算過程が複雑なものとなる場合、ディープラーニングを含む機械学習など人工知能(AI)分野の手法を使用します。

一般的な工程は、オペレーションズリサーチのプロセスをご覧ください。

6.  納品

現場のオペレーションに適用する成果物を納品します。

最適化したアルゴリズムもしくは施策を現場オペレーションに適用します。

必要に応じて現場への導入トレーニングを行います。

後日の効果測定のため、ニーズにより計測ツールやデータ収集の仕組みを構築し運用します。

オペレーションズリサーチ 業務実績例

医療データの統計解析

テーマ

医療関連のデータの統計解析

実施期間

1ヵ月

業務委託先

大学病院

最終顧客先等

大学病院

成果物

医療データの各種統計量の調査レポート

統計解析結果に関するレビュー及びコメント

実施内容

新規に提案した医療検査方法の有効性を論じるためのデータの統計解析

既存の検査結果に比べて、統計的に有意に優れているかどうかを解析

結果とコメントをレポートにまとめて報告

成果物の活用、効果等

調査レポートを利用し、論文原稿を改訂し、論文を投稿。査読の結果、論文採択

金融取引のためのデータ分析

テーマ

金融アルゴリズムトレーディングデータの統計解析

実施期間

12ヵ月

業務委託先

販売用自社システム開発

最終顧客先等

大手ネット証券会社

成果物

市場の各種統計量の調査レポート

市場間の相関に関する調査レポート

特定の金融市場で有効と解されるアルゴリズム

実施内容

金融市場の特性の統計解析 短期記憶、長期記憶、あるいは、軽い裾野、重い裾野をもつ確率モデルを構築し、そのパラメータの値を調べることにより、確率モデルを導出。市場予測モデルを製作、検証

そのデータ分析結果に基づき、トレーディング手法をバックテストによりシミュレート、有効なアルゴリズムを導出

成果物の活用、効果等

実際の金融取引(日経225先物、FX)にアルゴリズムを使用

調査レポートを利用し、論文原稿を改訂し、論文を投稿

査読の結果、論文採択

GPSデータを使用したタクシー乗降客予測システム開発

テーマ

タクシーの乗車率アップのためのGPSを使ったシステムの提案

実施期間

4ヵ月

業務委託先

大手タクシー会社

最終顧客先等

大手タクシー会社

成果物

乗降客予測のアルゴリズム

予測結果を表示するためのアプリケーション(HTML5 PC,タブレット版)

実施内容

タクシーからサーバに送られてきたデータの時空間メッシュごとの統計的な解析

解析結果をもとに確率モデルを構築

成果物の活用、効果等

アプリケーションをタクシー運転手に使用してもらい実証実験、効果測定、導入

 ビジネスSNSデータを使用した組織貢献度・人間関係の分析

テーマ

SNSのコミュニケーションデータを使用した企業構成員の組織への貢献度や人間関係の分析

実施期間

3ヵ月

業務委託先

ビジネス用途SNS開発会社

最終顧客先等

当該SNS導入企業

成果物

市場組織への貢献度の定量的ランキング

人間関係の親密度を定量的に表示する指標を使った分析結果レポート

実施内容

SNSの通信データの統計的解析

統計的解析をもとにマルコフ連鎖モデルを構築

マルコフ連鎖モデルの解析を行い、定量的ランキングや親密度等を計算

成果物の活用、効果等 調査組織貢献度のランキングを人事評価に活用

同ランキングを可視化することで貢献度の評価に透明性を持たせる

人間関係の可視化により、組織構築やコミュニケーションの活性化に利用

ワインアプリのレコメンドエンジン開発

テーマ

ワインをおすすめするアプリのレコメンドエンジン部分の開発

実施期間

4ヵ月

業務委託先

アプリ開発会社

最終顧客先等

食品輸入業者

成果物

専門家によるワイン味覚評価の統計解析

ユーザのワイン評価を予測するモデル

モデルのパラメータを学習により調節する機械学習手法

収集データから、ユーザに対してワインを推薦するシステムの構成の要件定義

収集したデータからマーケティングに役立つ確率モデルを構築するエンジン

構築した確率モデルのビジネス的な利用方法等の提案レポート

実施内容

専門家によるワイン味覚評価の統計解析

ユーザのワイン評価を予測するモデルの開発

ユーザのワイン評価を予測するモデルのパラメータを学習により調節する機械学習手法の開発

ユーザのワイン評価を予測するモデル、および収集データから、ユーザに対してワインを推薦するシステムの構成の提案

収集したマーケットデータから確率モデルを構築する手法の開発

構築した確率モデルの利用方法等の提案

成果物の活用、効果等

アプリに新規機能としてレコメンドエンジンを開発、実装