機械学習で意思決定のスピードを早めたい

こんなお悩みはありませんか？

機械学習モデルの作成や環境構築などの実装部分だけでなく、機械学習基盤やシステム全体の設計や技術的な調査・検証、QAベースの対応やレクチャーなど、幅広いアプローチで課題解決までの支援をご提供可能です。

クラスメソッドにできること

豊富な知見とAWS認定の技術者が支援

クラウドサービスに対するノウハウ×機械学習に関する知見により、機械学習による課題解決の仕組みをお客様の事業に実戦投入するための総合的な支援を提供できます。クラスメソッドにはAWSやGoogle CloudのMachine Learnigカテゴリー認定資格保有者が多く在籍しており、お客様の課題解決を支援する為に最適な体制を組むことができます。

【ご提案例】機械学習を取り入れたいが、最初に何をやればいいかわからない

まずはお客様がお持ちのデータについて分析することで、それらをどう活用することができるか、あるいはそもそもそのデータが機械学習に適用可能かどうかを切り分けることで次のフェーズ（具体的な機械学習の仕組みを導入）に進めていきます

導入済みの機械学習についての改善提案、設計・実装も対応可能

現状を調査・分析し、現在の仕組みをより使いこなすための技術的なレクチャーや改善提案、他の最適な仕組みに置き換える為の設計・実装などを実施します。

【ご提案例】自社で導入していたが、適切かどうか見てほしい

お客様の現行の仕組み調査、分析させていただいた上で、改善の為の技術的な調査・検証と提案、部分的な実装によるご支援を提案しました。

クラウド移行に必要なすべてをまるっと支援

載せ替え先のクラウド環境の設計・構築や、載せ替える為に必要な現行システムの改修に関する設計・実装や技術的な調査・検証、QA対応などを実施します。

【ご提案例】機械学習を構築済みだが、クラウド環境に移行したい

お客様の現行システム要件を考慮し、AWSサービスを組み合わせた機械学習基盤環境を設計。今後内製化を進めていきたいというご要望に合わせて、実装部分は技術的な調査・検証やサンプルコードのご提供、QA対応などを実施する伴走支援プランを提案しました。

MLOpsを考慮した機械学習基盤を構築

MLOpsに必要な要素について、主にクラウドサービスの組み合わせにより、環境の設計・構築を行います。クラウドサービスに対するノウハウと機械学習に関する知見により、お客様の事業に機械学習の仕組みを実戦投入するための総合的な支援をご提供することができます。

• 実験管理、特徴量管理
• 機械学習パイプライン
• CI/CD (モデルの再学習、再デプロイなど)
• モデルモニタリング 

など

【ご提案例】MLOps環境を整えたい

Amazon SageMakerの機能を活用したMLOps環境の設計・実装とその後の運用に向けた技術支援についてのご提案を実施しました。

性能アップ・コスト削減を目指した支援

主にクラウドサービスのAI/ML機能を活用して、現行の仕組みと比較して性能やコスト面で有利になるような改善提案、あるいは置き換えの支援を実施します。

【ご提案例】ひとりひとりのお客様にあった1 on 1のコンテンツを見せて、滞在時間を増やしたい

Amazon.comでも使用されているAWSの機械学習サービス（Amazon PersonalizeとAmazon SageMaker）を活用してシステム構築しました。複雑な処理はすべて自動化されるため、作業時間短縮と運用コストの削減を図ることにつながりました。

クラスメソッドの特長

実績

セミナー・相談会

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