6,000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

• 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
• 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
• 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
• クレジットカードの不正注文をAIで検知し、安心できるサイト運営を（株式会社ベガコーポレーション様）

  株式会社ベガコーポレーションは、トレンド性の高い家具・インテリアを低価格で提供するEC事業(LOWYA事業) と、日本の製品を海外に向けて販売する越境ECプラットフォーム運営事業(DOKODEMO事業)を展開しています。 今回はAIを使って、不正な注文のパターンを洗い出すことにしました。「こういう発注については不正な購入の可能性が高い傾向がある」というような機械学習を使ったルールを作って、検知された受注に対して、人間が更にチェックするというオペレーションに繋げています。

  • ECサイト運営
  • 不正利用検知
  • 数値回帰

MatrixFlow紹介動画

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活用事例・AI導入事例も
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