machine learning

AIやマシンラーニングに向けて注目が集まっているが、多くは特定の業界に特化したアプリケーションの提供となっており、それを動かすためのクラスタもアプリケーションに特化して構成されていることも多い。 これに対して様々な業界で、かつインフラ上で使えるマシンラーニング用のプラットフォームを提供しようというのがPetuumのアプローチだ。ただし、PetuumMedなどヘルスケア業界特化型のソフトウェアシステムも提供されている。 参考：TechCrunch With a shortage of machine learning developers bearing down on the industry, startups and big tech companies alike are moving to democratize the tools necessary to commercialize artificial intelligence. The latest startup, Petuum, is announcing a $93 m

FacebookやYoutubeなどでユーザを獲得することは非常に重要だが、獲得したユーザの満足度を上げ、それを維持することもまた重要だ。 LiftIgniterはユーザに最適なコンテンツを表示することでエンゲージ率をあげるためのエンジンを提供する。基本的には4行のJavascriptのコードをWebサイトに埋め込むことでユーザの状況をトラックし、それぞれのユーザが好む順番でコンテンツを表示することが可能になるとのことだ。 参考：TechCrunch You’ve probably had the experience of going to a website and seeing a lot of content that’s not really relevant. For the most part, a lot of this is organized in a way that’s either pre-defined or based on a limited number of signals that aims to so

チャットなどを中心にボットを活用する場面が増えてきているが、ある程度の対応を任せた後にボットが本当に業務の効率に役立っているかを定量的に測ることはなかなか難しい。そういった悩みを抱えているときにはこのDashbotが使えるかもしれない。 Dashbotを利用すると、Facebook MessengerやSlackなどのBotがどのようなやり取りをしているかを解析することができるとのことだ。 参考：Silicontap San Francisco-based Dashbot, a developer of "bot" analytics software, has raised $2m in a seed funding, the company announced today.... (more) http://www.silicontap.com/dashbot_finds__m_for_bot_analytics_software/s-0068250.html

企業は現在様々な形でデータを活用するという取り組みを行っているが、各種の工程でのアウトプットや考え方を共有するのはなかなか難しい。そういった点にフォーカスしたプラットフォームを作ったのがDataikuだ。 Dataikuを利用することによって、データのクレンジングなどの前工程から解析、可視化や活用といった各工程間の受け渡しや共同作業がシームレスに行うことができるとのことだ。 参考：TechCrunch French startup Dataiku has been profitable for the past three years. But the company wants to go further and is raising a $14 million Series A round led by FirstMark Capital with all existing investors also investing. Dataiku helps data scientists and data analysts manage h

現在は様々なクラウドサービスの活用がオンプレミスのシステムに加えて次々になされているが、それぞれのシステムを如何にして管理していくかという点が重要になってきている。その一つの方法がログ管理だが、大量のログをどこにどのように蓄積し、分析するかが喫緊の課題。 Logglyはこの点にフォーカスしており、エージェントをローカルに入れることなく様々なシステムのログを集約し、分析することが可能だ。 参考：Datacenter Knowledge Company expects to achieve cash-flow positive operations in 2017 Read More http://www.datacenterknowledge.com/?p=147083

これからはどんなサービスにもAIの活用が前提と言われており、インフラに関して言えばAIを如何に効率的に処理できるかが競争力を左右するとされている。しかしながら、既存のCPU、そしてGPUでさえもAIに求められるDeep Learningの処理をするにあたっては非常に非効率であることが叫ばれ始めている。 そういった状況に対応してDeep Learningに特化したハードウェアを作ったのがこちらのKnuEdgeだ。KnuEdgeはデータセンターのファブリックを構成するためのKnuPathに加え、Voice AuthenticationのソフトウェアソリューションであるKnuVerseなども提供する。 参考：KnuEdge The market for Deep Learning Accelerators is heating up with new entrants, as I explored after NVIDIA’s traction in Artificial Intelligence (AI), and Google’s recen

メッセージングやチャットは今やメールや通話と並ぶ重要なコミュニケーションチャネルとなってきている。米国のほとんどのWebサイト上ではメッセージング機能が具備されており、各社はそれぞれのメッセージングサービスに自らのアカウントを持ち、消費者とコミュニケーションを行っている。 そういったチャネルを通した消費者の誘導をデータに基づいてAIが行うサービスを提供しているのがMsg.aiだ。Msg.aiを利用することにより、企業は現在人間をアサインしているチャットなどの業務にコンピュータをあてがうことができる。また、人によって様々な文面を試し、その反応を見ることで効果的なコミュニケーション方法を探るといったA/Bテストの機能も具備している。 参考：TechCrunch As the 126 entrepreneurs in the latest batch prepare for their big day, we thought we’d catch up with one of these founders before their nervous

昨今注目の上がっているデータサイエンスだが、データ分析を本当に使えるものにしていくためには机上でアルゴリズムを完璧にするのではなく、実際に様々な場面で利用し、フィードバックを受けながら改善していくことが必要だといわれている。 Domino Data Labはクラウド上もしくはオンプレミスで利用できるデータ分析のためのプラットフォームだ。デスクトップ上で作成している様々なスクリプトをスケーラブルな環境で実行できる上、ほかのユーザと共有し共同作業することが可能になる。バージョンコントロール機能も有しているため、分析作業の再現なども容易だ。 価格については問い合わせが必要だが、クラウド版とオンプレミス版で異なる価格体系となるようだ。

コンテンツも広告もよりターゲットを明確にして提供したほうが良いことは確かだ。だが、そういったターゲットをどうやって見つけ出せば良いのだろうか。 そんな問いに答えるのがAffinioの提供するサービスだ。Affinioは既存のソーシャルリスニングツールとは異なり、様々な人の関係性をマシンラーニングやグラフエンジンによって解析する。これにより言葉を発する10%の人だけでなく、コンテンツを読むだけの残り90%の人たちがどこに属しているのかも見つけ出すことができるとのことだ。 これによって見つけ出されたコミュニティにアプローチすることでより適切な広告投入やコンテンツ配信が可能になるとのことだ。

最近は人工知能を活用したサービスが続々と増えてきているが、こちらのNeokamiも複数の機能を提供するAIスタートアップだ。 Neokamiが提供する機能はCRM関連機能、セキュリティ分析、データサイエンスの３種類で、それぞれ人工知能を活用することで自動的に顧客のサービス解約の兆候やサイバーアタックの状況を見つけ出すことができるとのことだ。 ソフトウェア開発者は登録することでSDKがダウンロードでき、無料でAPIキーにアクセスできる。まずは実際に使ってみるのもいいだろう。

AIを活用したサービスがいくつか出てきている。自然言語でコミュニケーションを取るだけで最適な作業を行ってくれるものが主流で、スケジュールの調整やマーケティング活動など業務を特化したものが多い。 DigitalGeniusも自然言語でコミュニケーションを取りつつ様々な処理を行うためのものだが、DigitalGeniusのQuestion Classification Moduleを利用し、業界や市場に特化したModulesやBucketsと連携させることで、単一のインタフェースからの入力を最適な回答に導くことが可能だ。つまりカスタマーサポートセンターのオペレーターのように入ってきた質問を必要に応じて別の部署に回すなどして顧客に回答することができる。 現在プライベートベータを実施中だ。

Googleで検索をすると、入力したキーワードに関連するキーワードをサジェストしてくれる機能は今やかなり浸透しており、入力の大きな助けになっている。ただ、それらでサジェスト出来るのはWeb上の情報であり、CRMなどに入っている情報ではない。また、その顧客が本当はどういうものが欲しいかではなく、よく入れられるキーワードなどがサジェストされる場合がほとんどだ。 GuessworkはこのGoogle Prediction APIで行っているようなサジェスト機能を拡張し、マシンラーニングを活用して顧客のパターンから、質問の内容を元に求めている製品や解決策などをCRM側からひっぱり提供するといったサービスを提供する。他にも顧客の動きからどの顧客が購入を決めそうか、といったことを把握したり、ダッシュボードによりそれらの各種情報を分析できたり、そういった機能を活用するためのオリジナルなAPIを作成するといった機能も有するそうだ。 Guessworkを利用するためにはCRMに一行コードを追加するだけでOKとのこと。１４日間のフリートライアルをオファーしている

昨今人工知能やディープラーニングが流行っているが、まだまだ使いこなすのは難しく、コストも掛かる状況だ。e-commerceサイトなどでそれらを活用しようと思ってもこういった点がネックとなりなかなか活用に至る事ができないかもしれない。 Clarifaiはそんなエンジニアリングスキルも乏しく、初期投資もなかなか出来ないユーザにとっては使いやすいサービスとなるかもしれない。Clarifaiはオンライン上で彼らのDeep Learning Systemを活用できるサービスだ。現状は画像・映像認識に特化しているが、サイトを見る限り、処理も高速で、スケールするようだ。また、API経由で様々な機能が活用できる。

投資というものは実に難しい。様々な人が群がっていて人気の上がっている株には乗り遅れてはいけないという心理が高まり高値で掴まされ、人気の下がっている株は思わず安価で売ってしまうということは誰しも経験しがちな投資の落とし穴だろう。 Acornsは安価でETFの取引ができるモバイルアプリを提供するが、バックグラウンドに特徴がある。バックグラウンドではデータ分析とリコメンドエンジンが動いており、それぞれの人の設定したリスクレベルを越えない範囲で利益を最大化するために６つのETF間でどのように投資をバランスすればよいかが分かる。 利用料は5000ドル以下の口座なら月に1ドル。それ以上なら資産の0.25%となる。お金の入っていない口座にはチャージしない上、5ドルから始められるとのことなので小遣い稼ぎに使ってみるのもいいだろう。なお、上記手数料とは別にETFごとに0.05%-0.20%の手数料がかかるとのことなので詳細は サイトを確認 頂きたい。

スケジュールの調整をするのはなかなか面倒なものだ。社内でカレンダーを共有している場合はまだ良いが、社外と調整するときにはメールを使わざるを得ない。そしてメールを使うためには、カレンダーを見て、その内容を元にマニュアルで書かなくてはならないので間違える確率もあがる。 そういった作業をAIで代わりにやってくれるのが、Clara Labsだ。Clara Labsの使い方は簡単で、Google Appsと連携させた後に、メールのCC:にClaraを追加するだけだ。あとはClaraの方がそこに入っているあて先に個別にメールをして、時間や場所、連絡先などを調整し、カレンダーに登録してくれる。 料金は月々119ドルから。14日間のフリートライアルも可能だ。

会社の中には様々な人が作った様々な情報が溢れており、中には相当クオリティが高いものもあれば、使いものにならないものもある。ところがそれらの情報は往々にして平等に扱われるため良い情報が使えない情報に埋もれてくるということもままある。 そんな情報の海を整理してナレッジベースにし、人それぞれに必要な情報を見つけやすくしてくれるのがKaybusだ。セットアップは簡単で、Kaybusにユーザの情報やコンテンツなどをAPI経由でインプットするだけだ。その後はユーザのダウンロード、閲覧、レーティングなどの行動に基づき、各種の情報を関連付けし、まとめあげてくれる。

リテーラーは今やオフラインもオンラインも含めた様々なチャネルを統合して売上を最大化させることが必要になっている。オムニチャネルなどの取り組みはその一つであるが、様々なツールやサービス、テクノロジーがある中でどれをどのように組み合わせていいかわからないリテーラーも少なくないだろう。 そんなリテーラー企業でもすぐに使えるビッグデータサービスがRubikloudだ。既存のデータベースやPOSシステム、マーケティングオートメーションツールなど、様々なソースからのデータ取り込みが可能だ。また、それらのデータはマシンラーニングを活用して分析されるため、ビッグデータに関する技術的な知識がなくても、コンバージョンレートやマーケティング施策の効果などを測定でき、次に何を行えばいいかといったリコメンデーションを得ることができる。 Rubikloudの使用にあたってはまずPersonal Demoをリクエストすることが必要になるが、リスクフリートライアルを提供するとのことなので、割と安全にお試しすることができるだろう。

以前 カレンダー管理のパーソナルアシスタントサービスx.ai を紹介したが、今回はファイルの解析に特化したサービスを紹介する。電話をする際にはよく資料を見ながら話をする必要に迫られることがある。以前は電話をするのと資料を見るのは全く別物であったが、最近ではスマートフォンの高機能化に伴い、資料自体もスマートフォンに入っているということも少なくない。しかしながら、電話をしながら資料を探すのは非常に手間で、かつ誤操作も生じがちだ。 そんな問題を解決しようとしているのが、パーソナルアシスタントサービスのGluruだ。こちらは電話がかかってきた時、電話をかける時に必要とされるファイルを探し出し、自動的に表示してくれる。それ以外にもそれぞれのファイルを解析してそのサマリを表示したり、そこからアクションアイテムを取り出して表示したり、関連するイベントをカレンダーに登録したりと、ファイルを様々なアクションと結びつけることによって、腕利きの秘書のようにユーザの行動に先回りし、サポートしてくれるようだ。 現在はアルファリリースということで、サイト上からメールアド

今年はMachine Learning as a Service(MLaaS)元年といえるかもしれない。また新しいMLaaSスタートアップが登場した。Datoである。こちらは元々GraphLabという名前でグラフ解析を主としていたのだが、$18.5Mの投資を受け、会社名をDatoへと変更し、全てのマシンラーニングを提供することになった。 プラットフォームの使い方は至ってシンプルだ。ホームページからアプリをダウンロードし、対応したマシン上にインストールする。そして実際にPythonのスクリプトを書いて実行する。それだけだ。書くコードも下記のようにシンプルだ。  クリックすると、Quick Start Guideへ。 対応プラットフォームはPython2.7以降が動作するLinuxベースのマシンであればよく、10.8以降のMac OS XやGLIBC2.11以降であればいずれのLinux Distributionでも動作する。当然Windows上でも仮想マシンであれば実行できる。 傾向や類似性、人気度など様々な分析を数行のコードで実施できるという

大量のデータから傾向や細かな変化を探し出し、意味付けを行うマシンラーニングが流行り始めている。マシンラーニングを行うにはビッグデータのインフラが必要である。これはいくつかの事業者がクラウド経由で提供しているため、今や調達するのがとりわけ困難というわけではない。しかしながら、マシンラーニングを出来る環境にするのはやや困難が伴う。アルゴリズムを考えることの出来るエンジニアが必要だからだ。現在はシリコンバレーでもマシンラーニングができるエンジニアは引く手あまたであり、そういった人材を使いこなして組織の求めるプログラムを作ってもらう、ということは更にハードルが高いことだからだ。 Scaled Inferenceはそんなほとんどの企業にとって待ちわびたサービスを提供するかもしれない。現在までに$13.6Mを調達したこの会社はサードパーティ向けのマシンラーニングプラットフォームを提供する予定だ。提供時期や細かな形態は定かではないが、マシンラーニングによって出来る、パターン認識、アノマリー検知や不正利用検知など様々なことがAPI経由で簡単に利用できるようにな