ingramシステム紹介 ver1.1

システム紹介資料（4-6月版）

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我々のミッション：

モノとインターネットをシームレスに接続させる

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現実世界の不確定なデータに対して 「それがなにか？」を回答することが 既存の仕組みではできなかったことにより オンラインとオフラインには大きな隔たりがあった

全体フローシステム概要

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不確定なデータに対してフラグをたてる

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データが入ってくる入り口 ここはどのインターフェイスでもよい

Input従来は人間が 物体の特徴を設計

特徴抽出

特徴量

分類

Output

物体の特徴量を計測して 特徴抽出されたデータと照合

照合データからクラスタリング

物体がなんであるかを回答

設定した閾値を超えるまで自動で何度も往復する

なにかわからなくてもとりあえず回答することが出来るようになる

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NEW WAY TO MARKETNEW WAY TO MARKET

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我々のアプローチは注目されており

メディアにも多数掲載されております

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取り組み事例

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例えば「じゃがいも」などの 不確定なデータを認識して フラグを立て関連する料理を提案します

Case：１ レシピ提案

提案１ 提案２

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利用想定シーン 仕事帰りに立ち寄ったスーパーで

夜ごはんの食材を購入

人工知能になにを買えばいいのかを

聞いてみる

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服などのコンピューターが 判別しづらいものも フラグを立て関連する コーディネート例を提案する

Case：２ コーディネート提案

提案１ 提案２

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利用想定シーン 週末にデパートに買い物へ

バッグが欲しいけど

似合うコーディネートがないか

人工知能に聞いてみる

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シーンを把握して 異常に対してフラグを立てる 異常検知システム

Case：３ 防犯ドローン

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利用想定シーン 一定地域の動画を撮影し続け

通常とは違う異常感知をしたら

自動追尾する

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開放できる機能について

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一般物体認識１１

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形態素解析をおこない 要素ごとに切り分け それが何なのか？を確率論をつかい 回答していく機能

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類似検索アルゴリズム２２

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認識した物体を LSHというアルゴリズムを使い 距離計算から近しいものを 探してくる機能

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会話モジュール３３

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マルコフ連鎖を利用した

反応登録型モデル

認識したフラグに対して

会話がスタートするため

デバイスが会話する機能

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シーンラベリング４４

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シーン内でなにが起こっているのか

解析しラベルをつける機能

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システム提供方法

Ingram

大手メーカー

ベンチャー個人開発者 会話システム 画像解析機能

SDKを開放しクラウドベースでシステムを提供します

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さまざまなデバイスから取得された データを解析し 既存サービスに新たな付加価値を提供します

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まとめまとめ

現実世界にあるモノを

コンピューターが理解出来れば

オンラインで行われているレコメンドなどのシステムが

現実世界でも出来るようになる

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matsuda@addquality.jp

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