通常、AIと機械学習モデルを作る場合、手作りでプログラムをコーディングしたり、学習モデルを作ってから予測や分類をします。もとのデータはテーブルデータだったり、テキストデータだったり、画像だったり、音声だったり、いろいろありますが、今までは個別、顧客ごとに手作りするケースがほとんどだと思います。

「ピタゴラスAIクラウド」は、データを放り込むと、簡単な設定で、学習して、予測、分類を出すという一連の作業をノンプログラミングでできるのが一つの特徴です。

学習モデルを作るには、ディープラーニング（深層学習）や機械学習など、世の中には数百、数千と、いろいろなアルゴリズムがありますが、集めたデータにぴったり合って、精度が高いかどうかは、結構、試行錯誤しないといけません。毎回プログラムコードを書いて変えたりとか、パラメータとかコーディングを変えたりしていると、ものすごい時間がかかります。

「ピタゴラスAIクラウド」は、いろいろなデータから、ある程度判断して、一番ぴったり合うアルゴリズムを裏で全部実行して、自動的に探すのです。

AIの学習モデルを作るプログラム自体も自動的に選別して、「これが一番いい」というのを探し出して、そのパターンを保存して、予測や、精度を維持して、運用管理も行うというのが特徴です。

ディープラーニングがいいときもあるのですが、ディープラーニングよりも、他のアルゴリズムのほうが精度が高いケースもあります。

例えば、最初に自然言語処理をしておいて、自然言語処理の出力を別のアルゴリズム、機械学習やディープラーニングに渡していきます。ディープラーニングの中で層を重ねるのではなくて、自然言語学習とか機械学習などを組み合わせる形で出力するという感じです。

製造業や金融、流通というように、需要予測や在庫圧縮、仕入れ、店舗系の棚割りなど、AIを活用したいというところが、今のところのターゲットかなと思っていますし、今、そういうお客さまと実際に取り組んでいるところです。

絶対それをゴールにしているわけではないですが、そういうタイミングがあればとは考えています。

ぜひ、企業にとって根幹部分である収益の増大、業務効率化というように、一番インパクトがあるところでAI、機械学習を組み込んでいけるよう、一緒にやらせていただきたいと考えています。