NashTech

AI・機械学習

NashTechはお客様のデータ資産を最大限に活用するためのインフラストラクチャ、データ文化、技術環境を開発しますので、商品やサービスの新しい市場を開拓し、リアルタイムの意思決定を改善することができます。

データ戦略とインサイト、人工知能、機械学習、そして20年以上卓越したソフトウェアエンジニアリングの専門知識を駆使し、お客様と協力してイノベーションの機会を拡大し、リスクを発見します。

意思決定科学

機械中心の戦略を強調することで、スケーラブルな学習を無視しています。 デジタル プラットフォームの時代において、私たちはかつてないほどお客様に近づいています。 多くの企業は毎日何千、何百万もの顧客との接触を持っていますが、多くの場合、こうしたやり取りは顧客が新しいことを学ぶのを助けるように設計されていません。 賢明に実行すれば、顧客について学習すると同時に、企業のあらゆる指標に合わせて最適化することができます。 これらは相互に排他的ではありません。 むしろ、私たちは会社を改善しながら新しいことを学ぶことを可能にする自由に使えるツールを持っています。 人工知能に関する誤解のせいで、私たちはそうした機会を失いつつあります。

NashTechの目標は、特に貴重な因果関係を特定する意思決定科学の分野において、組織が AI を効果的に使用するための新しい方法を理解できるようにする強化された戦略を提示することです。

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データサイエンスとモデリング

NashTech のデータ ソリューション サイエンスでは、データ モデリングと統計的手法を使用して、特定のビジネス問題に対処します。 情報の共有、解釈、意思決定を簡素化するために、情報の共有、解釈、意思決定をレポートと視覚化のフレームワークと組み合わせます。 セルフサービスは、よりエンドユーザーの制御を可能にするもう 1 つの要素です。 当社のデータ サイエンス ソリューションは、データの準備、データの強化、探索的分析、モデルの構築、モデルの検証に加え、ビジネス プロセスとの統合、レポート作成、視覚化などのデータ ライフサイクル全体をカバーします。

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AIプラットフォームの基盤

NashTechの目標は、AIを効果的に活用するための新しい方法、特に価値ある因果関係を特定する意思決定科学の分野で、組織が理解できるようにするための強化戦略を提示することです。

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インテリジェント製品

当社は、製品の作成から運用、価格設定、戦略に至るまで、あらゆるものを最適化することに特化しています。 AI と機械学習は、企業の戦略を強化すると同時に、そこですでに行われている優れた取り組みを強化する可能性があります。

機会の特定から実現に至るまで、戦略、デザイン、行動科学、機械学習、データサイエンス、エンジニアリングの各分野で最高の頭脳を持つ人材を採用しています。 最も困難な問題を克服するためには、部門横断的な戦略が必要です。

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MLOps

NashTechは、ML/AIプロジェクトをより簡単かつ迅速に開始し、本番環境にシームレスに拡張することを可能にします。 最新の機械学習アプリケーションを、研究やアドホックなコードから堅牢でスケーラブルなプラットフォームに移行させることは、経験豊富なデータサイエンスやエンジニアリングのチームにとって、依然として重要な課題です。

NashTechは、23 年間の ML 対応製品の開発で得た専門知識を活かし、機械学習アプリケーションを管理、展開、監視するための完全なツール スイートを使用してこのプロセスを簡素化します。 エンタープライズ グレードのセキュリティとクラウド ネイティブ サービスへの即時展開により、機械学習アプリケーションをプロトタイプから本番環境に移行することは常に困難でした。

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よくある質問

機械学習(ML)ソリューションは、AIの領域における革新と成長を促進する知的財産、最先端のツール、高度なソフトウェアの包括的なスイートです。

AIソリューションの主な構成要素は、機械学習、自然言語処理、コンピューター・ビジョン、ロボット工学、エキスパート・システムである。 これらのコンポーネントにより、機械は前例のないレベルの学習、理解、周囲との相互作用を達成することができる。

AIと機械学習の最も顕著な例は、Siri、カスタマーサポート用のチャットボット、エキスパートシステム、オンラインゲーム、インテリジェントなヒューマノイドロボットなどである。 機械学習は、オンライン推薦システム、グーグルの検索アルゴリズム、フェイスブックの自動友達タグ付け提案などで広く使われている。 NashTechがどのようにAIプラットフォームを構築し、従来のデータサイロを横断してコンテンツを検索・分析し、Elsevier社に新たな洞察をもたらしたか、ケーススタディでご覧ください:エルゼビアのケーススタディ

MLOpsはDevOpsとは異なり、効率的なデータ管理とモデルのバージョニングに重点を置く。 MLOpsは特に、実稼働環境におけるモデル・パフォーマンスの最適化と、ロバストなモニタリング戦略の導入に重点を置いている。 さらに、自動テストやデプロイといった重要なタスクも含まれ、データサイエンスとソフトウェアエンジニアリングのワークフロー間のシームレスな統合を保証する。

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パートナーシップ

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より経費削減に貢献します。

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