これまでよりもひときわインテリジェントな製品と、サービスと、経験とを顧客に提供し、プロセスを自動化し、事業を大きく成功させるためには、データに含まれるSignalを捉えて戦略・戦術に沿った行動に移すことが重要です。

Signalとは、大量のデータの中に含まれている本当に大事なデータポイントのことでありビジネス資産として扱うべきものです。良質なSignalを捉えられれば、たちまちライバル企業より優位に立つことができます。

• 人工知能技術により「明示Signal」「暗黙Signal」を捉えた場合の「Action」を定義することにより、迅速な行動へ変換するための「AI戦術」を定義（随時）
• 定義した「AI戦術」の実現優先順位を定義
• Signalを検出する「人工知能モジュール」の開発達成状況を
可視化
• Signalを起点にした「Action」の実行状況を可視化
• 戦術を実現するのに役立つ論文・インターネット記事をリコメンド機能（将来機能）

• 「人工知能モジュール」は、Docker技術とオリジナルエージェント技術をベースとしたものであり、各種ライブラリバージョンを固定できるためオープソースライブラリの更新に伴い動作しなくなる問題を回避可能
• 複数の「データソース」から分析・学習するモデル構築が容易
• 学習時に利用した「データセット」「学習モデル」「ハイパーパラメータ」「学習結果」を自動記録
• 協調動作する複数のモジュールで根拠を示す推論が可能
• アンサンブル学習により推論精度を高めることが可能

• 複数のロケーションへデバイスを配置して、動作状況・各種統計情報を効率的にモニタリング可能
• 現場のデータを分散サンプリング可能
• UnimatrixZero Trainerとの連動モード運用の場合、再学習済みパラメータの自動配布を実現可能

「明示Signal」に加え、販売データやソーシャルデータ、天気情報や統計情報などのオープンデータと組合せて人工知能技術で「顧客理解」「インサイト獲得」「メカニズム理解」に役立つ「暗黙Signal」を取り出すと、競争優位性を構築できます。


その為には、「複数のデータソース」と学習済みパラメータを用いた複数の推論エージェントが協調する必要があります。私達のソリューションは、それぞれの役割を担ったエージェントの共同体に似ています。


私達は、この人工知能モジュールの様子から、サイバネティクス(人工頭脳学)※1 に基づいて描かれたあるアメリカのSFテレビドラマシリーズに登場する「ユニマトリクス・ゼロ」を彷彿しました。この物語では、電脳空間にて集合体の社会が形成され、再生と活動が繰り返されています。この世界観は、人工知能モジュールをKubernetes上で実行して、独自のアンサンブル学習技術で予測性能の向上と維持を実現する私達のソリューションに近いと考えて本ソリューションに命名しました。