5,000名以上に活用されている理由

• 他AIツールと同じ機能だが、安価で提供

  ノーコード・ローコードを含むAI構築ツールは、数千万～数億と、高額となる傾向があります。
  ノーコードAI構築ツールを提供するMatrixFlowでは、他企業と同じ機能を有し、安価でサービスを提供しております。

• 短時間でAI構築

  AI構築の外注や、データサイエンティストの雇用は、実費用と追加で、コミュニケーションコストもかかります。
  MatrixFlowでは、現場の方がAIを使えますので、外注や専門家雇用より短い期間でのAI構築ができます。

• データ収集・整理からAI構築までサポート

  AI活用の壁として、「データの収集・整理」があります。
  MatrixFlowではデータの収集・前処理から、AIアルゴリズム構築まで「現場で使える＆高い精度のAI」を実現。また、プロのデータサイエンティストが、現場のAI活用をサポートいたします。

導入事例

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  人権リスクの可視化で人権DD推進をサポートするサービス「coe（声）」に欠かせないAIの構築にMatrixFlowを活用

  今回は、株式会社Dropの代表取締役 米田様にインタビューをさせて頂きました。 2023/12/20リリースされた、coeは、米田社長が人権問題の解決に全力で取り組む、その入口として職場ハラスメントの改善を目指すアプリです。 coeは、ご自身が働く上で気になっていることや、周りの人が辛い状況にあることを企業に伝えるサービスです。会社の相談窓口を使うのは怖い、電話での相談はしんどい、本音が言えないという方も、アプリから匿名で、安心してお使いいただけます。

  • AIスピード開発
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  大学の研究にかかる手間と時間を効率化するために、MatrixFlowを導入（八戸工業大学様）

  八戸工業大学の工学部 工学科では、コンクリートの耐凍害性（凍結融解に対する抵抗性）について研究を行っています。 コンクリートを使った試験は、事前準備から試験の結果が出るまでに数ヶ月の時間を要する、手間と時間のかかる作業となっていました。 手を動かして試験を行う前にAIで試験結果を予測できれば、より効率的な研究が可能になるのではないか。そこで、導入されたのが、MatrixFlowでした。今回は、助教の野口巧巳様に、導入のきっかけや、大学の研究でMatrixFlowを活用するメリットについて伺いました。 取材にご協力いただいた方： 助教　野口 巧巳様 インタビュアー： 株式会社MatrixFlow　営業部　為田 知子

  • 大学
  • 工学部
  • 研究室
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  事業をさらに成長させるため、他社システムからMatrixFlowにリプレイスを実施（株式会社MyREVO）

  株式会社MyREVOは2022年2月に創業し、大学、専門学校向けに学校経営に関するデータ分析を通じたサービスを提供しています。 現在は学生募集を中心に、その学校に蓄積された多くのデータを使い、その学校に適した施策を検討・実施するための機械学習を通じた分析と予測を提供しています。 MatrixFlowを導入したことで、機械学習ついて深い理解がなくても、影響度の数値を見るだけで、そのアウトプットの重要性を理解してもらえますし、そこからどういった行動を取るべきかまで、セットで提案できるようになりました。 結果として、受注率が格段に伸びています。

  • マーケティング
  • 数値分類
  • 顧客分析

協業事例

MatrixFlowでAIを
作成・活用するメリット

• 簡単に使える

  様々な予測/分類テンプレートや、独自技術AutoFlowが用意されているため、初心者でもマウス操作のみで簡単にAIモデルを構築できます。

• 幅広いAIが創れる

  MatrixFlowでは、数値データ、テキストデータ、画像データのいずれも扱うことが可能です。
  社内に複数のデータ分析ツールを導入する必要はありません。

• 根拠がわかる

  AIだからといってブラックボックス化してしまうわけではありません。
  要因説明機能が提供されているため、説明性の高いAIを構築することが可能です。

• 社内でAI活用が完結する

  外注の時に必要なAIベンダーとのコミュニケーションをなくすことが可能です。
  ビジネスの知識をそのままAI構築に活かせるため、短期間で良いAIを構築することが可能です。

• すぐに始められる

  必要なのはブラウザとデータのみ。
  クラウドで提供しているサービスの為、面倒な機械学習の環境構築は一切いりません。
  導入時の時間的、経済的コストを軽減します。

なぜ、MatrixFlowは扱いやすく、
精度が高いAIが作成できるのか？

技術のご紹介

• 要因説明機能とは

  要因説明機能はデータが予測対象にどれだけの影響を与えたかを可視化する機能です。
  ビジネスの現場では説明性を求められることが多々ありますが、要因説明機能を用いることで、AIが予測値を出した根拠を知ることができます。また、予測対象へ与える影響が大きい項目に着目することで、業務改善や効率化も実現可能です。

• AutoFlowとは

  AutoFlowとはデータサイエンティストのノウハウを、自動化した独自技術です。
  機械学習の専門知識が全くないビジネスパーソンでも、簡単にコストをかけず最適なアルゴリズムとパラメータの組み合わせを探索することができます。

• 自動前処理とは

  表形式データ（CSVファイル）を投入して学習を行うとき、［学習に使用する列］［予測する列］に数値以外のデータは使用できません。
  データを数値に置き換えて、AIモデルが使えるようにする工程を［前処理］といい、この工程が最も負担となります。MatrixFlowでは、この前処理を自動的に実行できます。

• AIテキストマイニングとは

  MatrixFlowでは、数値や画像だけでなく「日本語テキスト」のデータを取り込むこともできます。
  テキストデータの整理やアノテーションは不要です。テキストデータをそのまま取り込み、①感情分析②共起ネットワーク③類似文書抽出④トピック分析ができます。

AI活用事例・AI導入事例も
ぜひご一読ください

• ノーコードでAIを開発する方法とは？開発事例・無料の開発プラットフォームを紹介

  ここ数年、国内外の開発者の間で「ノーコード（NoCode）」という言葉がよく聞かれます。 ノーコードとは、文字通りコードいらずでWebサイトやWebサービスを開発する手法のことです。 このノーコードの開発手法を使って、AI（人工知能）を開発しようとする動きが出てきています。 本記事では、ノーコードでAIを開発して自社課題を解決したい方に向けて、ノーコードでどんなことができるのかを解説していきます。 ノーコードを使ってAIを開発した事例も紹介しているので、ぜひ参考にしてみてください。

• 機械学習のビジネスにおける活用事例を徹底解説

  様々な分野・企業で、AIや機械学習の活用が進んでいます。 iPhoneのSiriやGoogleのアレクサなど、日常生活にも溶け込んでいるほどです。 AIにデータを機械学習させれば、膨大な時間がかかる作業も分析も一瞬で終えることができます。 AIは学習させるデータでどんな使い方もできるため、その可能性は無限大です。 本記事では、AIや機械学習をビジネスに活用する方法や、導入事例をご紹介します。

• AIツール・開発プラットフォームおすすめ13選！無料AIツールも？

  AI（人工知能）を使ったツールやアプリは、ここ数年で急激に増えました。身近なところだと、有名画家風のイラストが作成できるアプリや音声読み上げソフトなど、一度は耳にしたことがある方もいるのではないでしょうか。 企業においても課題解決ができるAIツールや、AIを開発できるプラットフォームへ注目が集まっています。ですが、AIツールと一口にいっても、開発できるAIの種類や解決できる課題も様々です。 本記事では、AIを開発できるプラットフォームや、無料で使える便利なAIツールをご紹介します。AIツールを使ってどんなことができるのか、ツールによる違いを知りたい方は必見です。

• AIによる需要予測の仕組みとは？導入事例・費用・アルゴリズムを解説

  過去の販売データを元に商品の発注数や売れ行きを予測するのは、小売業界では当たり前に行われています。 ですが、経験や勘に頼った予測は個人の力量に依存するため、予測に再現性がありません。予測の精度も人によってバラバラなため、常に高い精度で予測することは難しいです。 こうした課題を解決する方法の1つとして、AIを使った需要予測が注目されています。AIを使うことで、スキルに依存しない高精度で需要予測が期待されているのです。 本記事では、AIを使った需要予測の仕組みや導入事例について解説していきます。需要予測をして在庫管理の最適化や売上増加を狙っている方は、ぜひ参考にしてみてください。

• 製造業におけるAI活用事例23選！各社の導入方法・例をご紹介

  ここ数年でAi技術は格段に進化を遂げています。様々な領域でAIの活用が進んでいますが、製造業ではどのくらいAIの導入が進んでいるのでしょうか。製造現場での実用化にはいまだ課題も残っています。AIを活用できる人材がいない、AIの導入方法がわからず、活用が進んでいない企業も多いのではないでしょうか。 この記事では、実際にその仕組みや導入のメリット、成功・失敗事例を紹介していきます。製造業でAIを導入するうえでの注意点についても解説していますので、ぜひ参考にしてください。

• ディープラーニング(深層学習)とは？AI・機械学習との違いを簡単に解説

  ディープラーニング、AI、機械学習。誰しも、テレビや本で一度は耳にしたことがあると思います。 ですがこれらが何を指しているのか、なぜ注目を集めているのか知っている方は少ないのではないでしょうか。 本記事ではAIを学んだことがない方向けに、ディープラーニングとは何なのかを簡単に解説します。 ディープラーニングと機械学習の違いがわからない方や、ディープラーニングの活用事例を知りたい方も必見です。

• AIを活用して簡単に「時系列予測」ができる！メリット、やり方を紹介

  企業活動を円滑に行うには「今後の予測をいかに正確に立てることができるか」にかかっているといっても過言ではありません。特に食品・飲料など売上に季節要素が高い業界の活用は必須と言えるでしょう。 そのために、季節・トレンドなどの時間的変化を考慮しながら「時系列予測」を立てる必要があります。 この記事では「時系列予測」を行うメリット、やり方、AIを使った便利なデータ分析方法について紹介します。

• AI・機械学習に必須のデータの前処理とは？正規化・標準を使った前処理方法を解説

  業務効率化や売上拡大のため、ビジネスでのAI開発・活用が進んでいます。 ですが、AI活用に「データ前処理」が重要であることはあまり知られていません。 データ前処理は、AI開発までの作業工程の8割を占めるとも言われるほど重要な工程です。 本記事では、AIにおけるデータ前処理とは何なのか、具体的なデータの前処理方法を解説していきます。

• 予測分析とは？活用事例とその手法・ツールをご紹介

  予測分析とは、過去の行動パターンを特定し、将来の結果を予測するために、大量のデータに数理モデルを適用する手法です。 機械学習、データマイニング、統計アルゴリズムなどの複数の組み合わせがもたらす「予測的手法」により、予測分析ツールは、単純な相関付け以上の機能を実装できます。ビジネス分野では、予測分析が以下に示すようなさまざまな用途に利活用されています。 ・需要と供給のより正確な予測コンピューターネットワークに悪影響を及ぼす脅威と潜在的問題の特定 ・保険サービスや金融サービスにおけるセキュリティリスクの低減 ・クレジットカード詐欺のリアルタイム検出 予測分析機能を組み込んだソフトウェアが増えつつあり、これはあらゆる規模の組織体でユーザーにとって身近なものになっています。予測分析はデータサイエンスや高度な分析に関する訓練を受けていないエンドユーザーにも実務上の価値をもたらします。これは、まさにすべてのユーザーが恩恵を受ける機会を提供することに値します。この概念を「データの民主化」と呼びます。誰もがデータを利用してより良い意思決定を下せるように、組織全体でデータを誰もが利用できるようにするという概念です。 本記事では、予測分析がなぜ重要なのか、予測分析の実活用例、予測分析の手法、機械学習やデータマイニングなどの他のテクノロジーとの関係、モデルの役割、予測分析を始めるにあたってのヒントについてご紹介します。

AI活用事例・AI導入事例の紹介

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