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Google Cloud Platform を導入にされるお客様をエキスパートが万全サポート
近年、コンピュータの性能向上、取得可能なデータの多様化、アルゴリズムの高度化により、データ分析のビジネスへの活用が徐々に浸透しつつあります。 ウェブの黎明期から高度な機械学習技術と大量のデータを実戦で活用し続けてきた Google のノウハウが詰まった Google Cloud Platform はデータ分析・機械学習のシステム化にはぴったりのクラウドです。
POINT
- GCP に精通したトップゲートならではの Google の機械学習 API の利活用
- 機械学習エンジニアが貴社のビジネス課題をヒアリングした上でモデル方針をご提案
- カスタムメイドの機械学習システムの構築
このようなお客様におすすめのサービスです
大量のデータはあるのに
活用できていない
画像認識など、新しい機能を
自社サービスに組み込みたい
サービス概要
Google の機械学習 API を使って音声認識・機械翻訳などの適用・評価行い、これらの API を活用したお客様にぴったりのシステムの提案・検証・開発を行います。
- 画像解析
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Vision API では画像からの顔認識・表情解析、ロケーション特定、物体識別、不適切画像検出、ウェブ上の画像一致判定、OCR による文書画像からのテキスト起こしなど、 様々な画像解析機能が提供されています。
- 使用する主なプロダクト
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Cloud Vision API
- 音声解析
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Speech API を利用すれば音声を高い精度でテキストに変換することができます。録音済みの音声だけでなくリアルタイムな変換にも対応。対応言語も、英語や日本語はもちろん世界 80 ヶ国語以上の言語に対応しています。
- 使用する主なプロダクト
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Cloud Speech-to-Text
Cloud Text-to-Speech
- テキスト解析
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Translation API を使えば、簡単に世界中の 100 近くの言語に対応した機械翻訳を利用することができます。Natural Language API を使えば、検索システムの牽引付けやチャットボット開発に必要な形態素解析や構文解析を簡単に利用できます。
- 使用する主なプロダクト
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Cloud Natural Language API
Cloud Translation API
データ収集・分析基盤の構築
データ分析をビジネスに活用するには、まず日々生成されているデータを収集・活用する基盤作りが必要になります。Google Cloud Platform ではわずかな運用コストで大量のデータを収集して高度に活用するための様々なサービスが提供されています。トップゲートではお客様のご要望に合わせて Google のクラウド技術を駆使したデータ分析システムの提案・構築をいたします。
- Step1 データ収集
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データ分析では、収集できるデータの質・量が何より重要になります。 既存の基幹システムからの安全なデータの取り込みはもちろん、様々な種類のセンサからのデータ収集などにおいても、トップゲートでは Android の活用などで多くの案件で手がけており、幅広いデータ種別の収集に対応いたします。
- 使用する主なプロダクト
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Cloud Pub/Sub
Cloud Interconnect
- Step2 データ加工・蓄積
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データ分析では、分析にかける前に様々なデバイス・システムからデータを集めて加工を行う必要があります。 GCP で提供されている Cloud Dataflow などのフルマネージドなサービスを使えば最小限の運用コストでバッチ・ストリーム双方に対応した高度なデータ処理パイプラインを構築・運用することができます。
- 使用する主なプロダクト
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Cloud Dataflow
Cloud Dataproc
- Step3 データ分析・レポーティング
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データ分析でビジネスの知見を得るためにはデータへのたくさんのクエリの試行錯誤が必要になります。 BigQuery を使えば大量のデータを驚くほど短時間かつ安価に分析することができます。 また DataStudio などの可視化ツールにより分析結果を簡単にレポーティングすることもできます。
- 使用する主なプロダクト
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BigQuery
Google Data Studio
カスタムメイドの機械学習システムの構築
貴社内で既にデータを蓄積しており、貴社独自のデータを活用したより高度な業務の効率化・高度化を進めて行きたいお客様には、機械学習を活用したシステムをご提案いたします。 Google が社内で利用しているのと同じディープラーニング技術である TensorFlow や Cloud ML Engine を利用することで世界最先端の機械学習技術を貴社の業務システムに組み込むことが可能となりました。研究開発的なデータの活用方法や、具体的な機械学習システム化、GCP での機械学習活用などをご検討されておりましたらどうぞお気軽にご相談ください。
- Step1 機械学習モデル検証
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機械学習をビジネスに適用するには、適切な分析課題設計が必要です。 また、機械学習が期待する性能を出せるかは問題やデータに強く依存しており、開発前に検証が必要となります。 弊社の機械学習エンジニアが貴社のビジネス課題をヒアリングした上でモデル方針を提案させていただき、貴社のデータをお預かりして機械学習モデルを構築し、検証いたします。
- Step2 機械学習システム構築
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精度の優れた機械学習モデルを作れたとしても、その成果を実業務に組み込むには機械学習の特性も踏まえた総合的な開発力が必要になります。 お客様の要件に合わせて GCP で提供されている機械学習・データ処理向けの各種サービスを駆使することで実用的な機械学習システムを構築いたします。
- Step3 機械学習トレーニング
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構築した機械学習システムを永続的にビジネスに活用していくには、現場担当者によるモデルの改善や新たな業務への適用など継続的な改善活動が重要です。貴社の担当者が自律的に機械学習システムをビジネスに適用していけるよう、弊社の専門トレーナーが機械学習のトレーニングをいたします。まずは一度お問合わせください。