お客様がビジネスで AI を活用できるよう支援します。
推論する
Fenix Alliance では、不完全なデータから学習し結論を導き出すさまざまなソリューションを、お客様がユーザー向けに構築できるよう支援しています。
理解する
10年以上にわたり、当社はテキスト、音声、画像を含むデータの意味を解釈するソリューションを通じて、組織の力を高めてきました。
対話する
私たちは、人々と自然な形で対話し、あらゆるチャネルにわたって力を発揮するソリューションを通じて、すべての人の能力を解き放つことを目指しています。
AI モデルがどのように作成されるかを理解する
Fenix Alliance の AI & 認知サービス部門が提供する価値を理解するには、少なくとも人工知能モデルがどのように作成されるかについて大まかに理解しておくことが重要です。
以下の手順は、有用な予測型 AI モデルの作成に至るまでの大まかなフェーズをまとめたものです。モデル構築プロセスの詳細については、 テクニカルサポートチームにお問い合わせください.
データの準備
このフェーズでは、ソースからデータを収集し、モデルのトレーニングに使用できるように準備します。このフェーズでは、データのクレンジングや重複排除が行われ、データの内容が把握され、結果を予測するうえで最も有益なデータが選択されます。この作業はしばしばデータラングリングと呼ばれます。通常、データラングリングは、データの収集と準備を行うプログラムを作成したデータ開発者またはデータサイエンティストによって実行されます。
モデルの構築
データが整ったら、モデル構築フェーズが始まります。このフェーズでは、準備されたデータのサブセット（入力と結果の両方を含む）を機械学習またはディープラーニングのアルゴリズムに投入してモデルをトレーニングします。次に、準備されたデータの別のサブセット（テストデータセットまたは評価データセットと呼ばれます）に対してモデルの性能を測定し、テストデータセットに記載された結果をどれだけ正確に予測できたかでモデルを評価します。
モデルのデプロイ
モデルが適切に機能したと仮定すると、そのモデルはデプロイの準備が整ったファイルとして保存されます。モデルのデプロイフェーズでは、作成されたモデルファイルは通常、AI アプリケーションが予測を行うために使用できる場所にコピーされます。このステップは通常、当社の開発者の1人または複数、より具体的には、モデルが常に本番環境へ正しくデプロイされ、利用可能な状態であることを保証する責任を負う DevOps エンジニアによって実行されます。
私たちは AI をビジネスの中核に統合します
ComputeWorks では、単に AI を開発するだけではありません。AI をお客様のワークフロー、プラットフォーム、カスタマーエクスペリエンスにシームレスに組み込みます。社内プロセスの自動化から対話型 AI によるカスタマーサービスの強化まで、測定可能なビジネス価値を生み出す、実用的でエンタープライズ対応のソリューションを提供します。
業務効率
AI を統合して、手作業のタスクを自動化し、人的ミスを削減し、サプライチェーンの最適化から人事ワークフローまで業務を効率化します。当社のソリューションは、既存のツールに組み込み、従業員の力を増幅するように設計されています。
よりスマートな顧客体験
インテリジェントなチャットボット、バーチャルアシスタント、リアルタイム分析を導入し、カスタマーサポート、マーケティング、エンゲージメント戦略を向上させます。当社は、Web、モバイル、メッセージングなど、あらゆるインタラクションチャネルに AI を提供します。
ディシジョンインテリジェンス
予測モデル、トレンド分析、リアルタイムのインサイトを活用し、財務、業務、営業など、さまざまな分野での戦略的な意思決定を支援します。当社の AI は、お客様のビジネスインテリジェンスプラットフォームやデータパイプラインに直接統合されます。