人工知能（ＡＩ）・データ分析について
スーパーソフトウエアでは、テキストの意図を汲んで解釈してカテゴリー分類するRNNによる自然言語分類や、動画にも対応できるほどの高速で画像内に含まれている物体の認識など、さまざまな人工知能（ＡＩ）を使ったビジネス利用のご相談・開発を承っております。お客様のビジネスに人工知能（AI）を導入するためのコンサルティングから、独自のディープラーニングモデルの開発はもちろん、Amazon Rekognition、IBM WatsonやMicrosoft Cognitiveなどのサービスを業務に導入するための設計など、どんなことでもご相談ください。
高速物体認識
画像に含まれている物体を高速に認識して領域を特定、類似アイテム検索などを行います
チャットボット
自然な会話で顧客の問い合わせや質問に答えるチャットボット
画像ドメイン変換
画像処理で写真に特殊なフィルターをかけます
レコメンド
画像の特徴量からの類似検索による推薦や、過去の統計データから購買しそうなアイテムをおすすめします
自然言語分類
テキストの意図を含んだ解釈を行い、カテゴリー分類を行います。レコメンドやUX向上に。
表情認識
人の顔から、楽しさ、悲しみなどの表情の割合を分析します
人物認識
人の顔から、既に登録した顔と一致するか高速に判断します。
音声認識
人の会話をより正確にテキストにおきかえます
音声合成
テキストからリアルな人間の声で読み上げることができます
優先度付き検索
ドキュメント検索において、優先度によって回答を変化させ、質問への適切な回答を特定していきます
不正画像検出
画像投稿など大量の画像から不適切なものかどうかを判断します
動画分析
動画の内容からキーワードや感情を分析します
【開発事例】テキスト分析によるクラス分類でレコメンド精度アップ
マッチングアプリにおいて、ユーザが入力したプロフィール文章を人工知能で学習し、数百のクラスにユーザを分類します。クラスごとのマッチング度を定期的にデータ集計・分析することによって、ユーザ間のマッチング精度を飛躍的に向上させました。そのほかにも、ユーザの入力負荷を低減させるために入力文字の一部からカテゴリーを予測・検索して入力候補をレコメンドするUX向上にも利用可能です。ECやSNSなど、アイテムごとに一定量のテキストが存在して、時系列のデータにより分析するケースなどに適した人工知能（AI）を開発しました。
【開発事例】物体認識や人物一致検出など高度な画像分析
写真や動画に映っている物体とその領域を高速に検出する人工知能（AI）を使ってスナップショットから着ている服の領域を切り出し、複雑なノイズが含まれている場合でも画像の特徴量を抽出できるAIをディープラーニングで構築。データベースから画像検索を行ってユーザに推薦（レコメンド）を行う独自の人工知能システムを構築しました。また、カメラで写された人物が既存のデータベースに存在する人物かどうか高速で検出し、人物の関連情報を検索するSuperFaceも開発しております。
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