AIで無限の可能性を解き放つ

問題：お客様のウェブサイトは、ユーザーが提供した情報に基づいて中古車の価格を提案するものです。しかし、大量の情報源からのデータ処理と選択には多くの時間がかかります。ウェブ上での非効率な体験は、離脱率の増加につながっています。

ソリューション：写真だけを使用して情報を自動的にウェブにインポートするソリューションでユーザーの使用体験を最適化できます。具体的に、ユーザーは写真をウェブにアップロードするだけで、情報のほとんどが自動的に分析され、システムに入力されます。
AIモデルは、高精度で色、モデル、製造年など、250種類の自動車の情報を自動的に入力します。
さらに、AIシステムは市場上で30万以上の類似製品からの経験パラメーターに基づいて自動車の価格を自動的に分析し提案します。
このシステムはAWSクラウドにデプロイされ、スケーリングや機能の適応に柔軟に対応できます。

結果：AIモデルは、色、モデル、製造年などを含む250種類の自動車の情報を95%の精度で自動的に入力できます。
自動車の提案価値は、入力情報の精度と自動車価格の分類によって最大で20,000円（約160ドル）の価格差があります。

問題：ある調査によると、オンラインで購入した服のサイズに関する不確実性が高いため、ユーザーの離脱率が高いことが示されています。 ユーザーは、基本的なサイズだけでなく、詳細な測定情報についてもっと知りたいと要求しています。

ソリューション：ユーザーのニーズに応じて、ウェブサイトに情報を迅速にアップロードします。
1. AI技術とSegmentを組み合わせて、写真を撮るだけで衣服のパーツを迅速に測定したり、表示したりします。
2. 異なる技術を使用した3つのソリューションを提案し、最も高い精度を提供するものを選択するためにテストを行います。
3. Segment技術：広範な製品に適応し、精度が高いと評価されているDeeplab V3が選ばれました。

結果：この解決策は、顧客のウェブサイトで使用され、結果の許容誤差が約30ピクセル程度に低減されました。
クロージング率が8％増加しました。

問題：お客様が手動で図面データから情報を読み、まとめる必要があるので、時間がかかり、精度が低いです。

ソリューション：OCRを利用して橋梁および道路工事の図面の詳細を読み取り、情報をExcelに抽出します。

結果：図面の情報が読み取れ、高い精度で抽出できるようになりました。

問題：お客様は、短い製品ライフサイクル、多様な供給業者、製品スタンプ規制の不足のため、弁当の価格や情報を追跡するのが難しいと感じています。

ソリューション：お客様の自動支払い製品用のコア対策を開発します。
1. OpenCVライブラリを使用して製品情報領域を割り当てます。
2. OCR技術で情報を読み取ります。
3. 読み取る情報フィールドには、価格、名称、バーコード、QRコードが含まれます。
精度を向上させるために、さまざまなデータを比較に加えました。

結果：抽出情報の精度は最大で85%まで現在上げられました。

問題：お客様は約200名の従業員にデータ入力の仕事を割り当てていますが、これは高コストで時間がかかり、データ入力プロセスで人為的ミスのリスクが依然としてあります。入力する情報量の多い文書は保険カードと請求書の2種類があります。それらはこのプロセスに対してより迅速かつ費用対効果の高い方法を見つける必要があります。

ソリューション：複数のAIモデルを組み合わせて総合的なソリューションを作成します。
1. Image Processingを使用して画像を再編集します（撮影角度、撮影方向、ぼやけ、影など）。
2. Object Detectを使用して、必要な情報を含む領域を検出します。
3. 情報の読み取り：
- 保険カード：OCRを使用して読み取ります。
- 請求書：印刷文字と手書きを両方ともOCRで読み取ります。Logo searchingを使用して、供給業者情報を収集して分類します。

結果：Logoと店名の精度は93％、その他の情報の精度は95％〜97％に達しました。

問題：お客様は特に家庭ユーザーにおいて、ユーザーとブランドのエンゲージメントを向上させることに難しさを感じています。
子供の靴サイズの変化を追跡するアイデアは、親との良好な対話を長期間にわたって促進するのに役立ちます。

ソリューション：お客様と協力して、写真を通じて足の裏のサイズを測定するための現代のAI技術を使用したウェブサイトとアプリを構築しています。
Deeplab V4技術を使用して足の裏を高精度にセグメント化します。システムは測定されたサイズに基づいて、ユーザーに靴のサイズと推奨する靴のモデルに関する通知を送信します。

結果：ウェブサイトとアプリは定期的なユーザーに達しました。

問題：野球チーム管理シミュレーションゲームの開発では、1年または2年間でのチームの発展や変化を予測してシミュレートするための情報が不足のため、コンテンツに現実感が欠けています。

ソリューション： 1. 3年間の野球チームを統計します。
2. 野球選手の上下のトレンドをシミュレーションするモデルを構築します。
- 基本情報: 年齢、競技記録、現在の走行速度、技術スコア、フィットネススコア
- 評価と予測: 来年の走行速度、技術スコア、フィットネススコア
3. ゲームにAIモデル技術を適用して、ゲーマーに本物の体験を提供します。

結果：このゲームは現在、日本で1万人のプレイヤーに到達しました。

問題：お客様は監視の手間をかけずにユーザーの行動を自然かつ正確に追跡したい。

ソリューション：AIモデルを利用して、ユーザーの行動をカメラで監視し、トラッキングをします。

問題：お客様は常にレビューコメントを収集し、それらを手動で分析してアプリケーションを改善しています。

ソリューション：
1. GPT 4.0を使用して感情分析、トピックの分類、レビューコメントの要約と翻訳、自動的にレビューコメントを収集し、RAGを使用してレビューに返信します。
2. GPT 4.0を使用して、ユーザー向けのレポートメールを生成します。