サービス内容

ビッグデータの登場に伴い、蓄積されるデータの量だけでなく、データの様式も多岐にわたるようになってきました。それに呼応するように、解析手法も進歩し、特にAIは飛躍的な進歩を遂げています。

 

AIと聞くと、「大量のデータの中から人間が気付かない事象をAIが自律的に探し出してほしい」と期待してしまうかもしれません。なるほど、最近のAIはデータから人間の常識外の新しい知見を発見することで、新たな価値を創造することもあります。ただし、AIは問題を解決する能力に長けていますが、なぜその結果が得られたのかを説明する能力がありません。つまり、人間が解釈を与えないと使えるものにならない、というところが実状です。特に、金融分野では解析結果に対し高い透明性が要請されているため、成功事例でも失敗事例でも説明責任が伴い、単純なAIの応用では意図した成果が得られない場合が多いことでしょう。

  

もちろん、お客様が抱える課題はそれぞれ異なっていると思います。エフビズでは、万能のAIを提供するのではなく、お客様が抱えている課題を弊社のデータサイエンティストチームが徹底的に解明し、それぞれの思いに合わせたAIを提供します。

 

まずは、気軽にご相談ください。


解析事例

  1. 株式市場の物色動向の予測
  2. テキスト情報による株価収益予測
  3. 株価変動特性を利用したペアトレーディング戦略
  4. 中古車買取価格の予測
  5. 知財情報を用いた投資戦略手法
  6. 知財情報を用いた企業信用力測定
  7. 商品先物を用いた原材料調達戦略
  8. アパレル商品の需要トレンド予測
  9. 行動情報分析(工場内作業者行動の標準化)
  10. 予知保全(製造業、スマート工場)
  11. 製品不良発生要因探索/製品寿命予測
  12. プラントのモデル予測制御
  13. ダイナミックプライシング 
  14. 生コンクリートの状態監視システム

 

金融機関向けサービス


「AIを使った解析を行いたいけれど、どうしていいかわからない・・・」

「AIを使って解析結果が得られたが、どう解釈すればよいのだろうか・・・」

 

単純にAIを利用するだけでは、なかなか有益な成果を得ることができません。エフビズでは、データサイエンティストによるお客様との対話とデータ解析を通じたデータとの対話を重視し、データから価値ある因果性を導き出します。その発見にもとづき、お客様にあったAIを構築するため、お客様が解釈できるような形、つまり実りある成果を産むAI開発を提供いたします。

個人向けサービス


「お金は大切なことは分かっているけど、投資と聞くと腰が引ける・・・」

 

 

 

最新の金融理論と数多くの金融実務向けソリューション開発の経験をもとづいたデータ解析の知見をAIに組み入れています。

エフビズが提供するAIでは、お客様が難しい質問に答えたり、特殊な設定をすることなく、金融のプロの視点での分析結果と分かりやすい解釈を提供いたします。


教育・研修サービス


「大切なお金のことだから、自分でも勉強したい」

「AIにまかせるだけでなく、自分でも問題解決をしたい」

「イノベーションを起こすための人材を育てたい」

 

金融理論だけでなく、データサイエンスについての教育・研修プログラムを用意しております。特に、金融データを解析するうえで注意しなければならない点など、学問分野としての数学、統計学、計算機科学、数理ファイナンスだけでなく,実務への応用を意識した形式での教育もサービスしています。対象者も経験者、有識者だけでなく、全くの初心者からも学べるようなプログラムを用意しています。

先端研究サービス


「最新の金融理論を使った開発をしたい」

「自社のデータを利用した新しいサービスを開発したい」

 

 

金融理論、AIなどの分野は日進月歩で進化しています。各種学会での報告、またはそれ以上の目標を掲げた研究開発を目指されているお客様向けに、金融データサイエンスの専門家集団としての助言、共同研究を行う準備があります。



データサイエンティスト向けテキストの紹介


現場ですぐ使える時系列データ分析 ~データサイエンティストのための基礎知識~ 

著者:横内大介,青木義充  出版社:技術評論社

 

ビッグデータ時代を生き抜く武器,時系列データ分析力を極める

 

ビッグデータ時代を乗り越える武器の1つに時系列データの分析力が挙げられます.

本書では時系列データの特徴,視覚的な表現の仕方,検定を使った判断のコツなどをとことん詳しく解説しています.実データも満載です.本物のデータサイエンティストになりたい人,必読です! 


イメージでつかむ機械学習入門 ~豊富なグラフ,シンプルな数学,Rで理解する~

著者:横内大介,青木義充  出版社:技術評論社

 

AIの基盤である機械学習の手法を俯瞰し,使い倒す

 

ビッグデータをいかに活用するかというテーマの下,人工知能の基礎となっている機械学習に対して大きな注目が集まっています.本書は,グラフを援用することにより簡単な数学だけで各手法のイメージをつかむことができる,難解な数学が苦手な人向けの機械学習の入門書です.機械学習の手法に解析データを合わせるのでなく,解析データに対して最適な手法とは何かを探索するデータサイエンティストの基本姿勢を体感できます!