fujitsu cloud service k5 「zinraiプラットフォームサー...

FUJITSU Cloud Service K5「Zinraiプラットフォームサービス」ご紹介

2018年2月富士通株式会社

・本資料の無断複製、転載を禁じます。

・本資料は予告なく内容を変更する場合がございます。 Version 1.40

Copyright 2018 FUJITSU LIMITED

目次

Zinraiプラットフォームサービスとは

Zinraiプラットフォームサービスの特長

基本API／目的別API

提供機能一覧

機能概要• 画像認識

• 手書文字認識

• 音声テキスト化

• 音声合成

• 感情認識

• 自然文解析

• 知識情報構造化

• 知識情報検索

• 予測

• 専門分野別意味検索

• 需要予測

• FAQ検索

• 対話型Bot for FAQ

• 企業情報検索

• ストレージ

Zinraiディープラーニング

提供機能一覧

機能概要

•学習

•推論

•ストレージ

適用例

サービスメニュー

課金の考え方について

サービス申込について

制限事項・注意事項

1


利用

Zinraiプラットフォームサービスとは

あらゆるビジネスシーンでAIを活用できる実用性の高いAPIと、お客様自身のAIの学習／推論用環境として世界最速クラスのディープラーニング基盤を提供します。成長するAIで、お客様のビジネス拡大を支援します。

Zinraiプラットフォームサービス

利用学習

学習用データ(データ持ち込み)

あ

♪あ

Car利用者


知識化

知覚・認識

判断・支援 API

API

API

API API

アプリケーション開発者

インストール、推論実施

開発

学習用データ

ネットワーク

アプリケーション

INPUT

OUTPUT利用者

(エッジ端末)学習済みモデル SDK

アプリケーション

Zinraiディープラーニング学習GPUサーバ

推論GPUサーバ

ネットワーク

学習用データ

学習

推論

ストレージ

・対話型学習・バッチ型学習・データ持ち込み

・エッジ連携(SDK配布)・API変換・基本ﾊﾟｯｸ for ｶｽﾀﾏｲｽﾞﾄﾞAPI(API公開)

・ストレージ領域

学習済みモデル


基本API

目的別API

ストレージ

API

・ストレージ領域

2



Zinraiディープラーニングの推論技術を活用することで、高精度な画像・手書文字認識を実現できます。

高精度な画像処理機能

業種・業務のナレッジや必要機能を組み込んだ「目的別API」、及びベースとなる「基本API」を活用することで、お客様やSEのAI活用の迅速な立ち上げが可能です。

あらゆるビジネスシーンでAIを活用できる実用性の高いAPI

業界トップクラスの精度を持つ情報関連づけ技術を活用することで、経験の浅い人でも専門家の見方で情報を探すことが可能になります。

業界トップの自然言語処理とナレッジグラフ技術(※)

Zinraiプラットフォームサービスの特長(1/2)

WebAPIの利用には、本サービスの申込時に設定するクライアントIDを用いて取得したアクセストークンが必要になります。個別のクライアントIDを識別することでセキュリティを担保します。

セキュリティ対策

本サービスは、RESTfulなWebAPIで提供します。HTTP通信できるものであれば、プログラミング言語や実行環境は問いません。

RESTfulなWebAPIの提供

※単に検索キーワードを含む情報を検索結果に表示するのではなく、それぞれの情報の関係性や属性を認識、把握した上で、それを反映した検索結果を表示する機能

3



学習環境に作成した学習済みモデルはAPIに変換して推論環境に公開することが可能です。（今後提供）また、学習済みモデルをエッジ（スマートフォン）に配布することで、オフラインの推論実施も可能です。

オンライン／オフライン両方の推論をサポート

お客様自身の学習／推論用環境として、最速・最新GPU「NVIDIA® Tesla® P100」を実装した世界最速クラスの学習処理能力を誇るディープラーニング基盤を提供します。検証済のフレームワークを構築済ですので、すぐに学習を開始いただけます。また、ディープラーニングの適用範囲を広げる新技術（時系列データの学習技術、グラフデータの学習技術（今後提供））を活用したり、ニューラルネットワークのパラメータ自動最適化技術を利用して作業効率を向上させることが可能です。学習に利用するサーバはGPU専有／共有を選択いただけるほか、大容量のデータ登録向けに、ポータブルハードディスクによるデータのお持ち込みも可能です。（推論環境は今後提供）

世界最高性能ディープラーニング

お客様はSDKを利用し、エッジ上で推論を行うアプリケーションを作成することができます。Android, iOSに対応しています。

エッジ連携用アプリケーション開発キット(SDK)の提供

Zinraiプラットフォームサービスの特長(2/2)

お客様の学習済みモデルを保護するために以下の対策を実施しています。通信経路の暗号化学習済みモデルの暗号化（エッジ連携）学習済みモデルに対する有効期限設定（エッジ連携）

セキュリティ対策

4


【参考】業界トップの自然言語処理とナレッジグラフ技術

業界トップクラスの精度を持つ情報関連づけ技術を活用することで、経験の浅い人でも専門家の見方で情報を探すことが可能になります。

大量の企業内文書を「専門家の見方」を通して学習させ、「文書の本質的な概念」を基づいて検索→経験の浅い人でも専門家の見方で検索できる

製造系 A社で実稼働中他に製造・金融などで導入検討多数

概念

注目する文書

意味が近い文書

知識情報構造化

知識構造

大量の文書データ

知識情報検索

専門家の見方 …

検索結果

5


【参考】世界最高性能ディープラーニング

スーパーコンピュータからスマートフォンまで幅広く提供する富士通ならではの技術を結集し、大規模処理からエッジまで”誰でも使えるAI“を提供します。

スーパーコンピュータの並列処理技術をベースにした世界最速クラスの学習処理能力

HPC

エッジAIZinraiディープラーニング

（クラウドサービス）

最先端AI技術

並列化技術

OSSﾌﾚｰﾑﾜｰｸ

支援ツール

GPU

HPC

オンプレ

学習済みモデル配信

データ収集

高性能大規模並列分散最先端AI技術

IoTデバイス連携支援ツールオフライン実行環境柔軟な構成

世界最速プロセッサ世界最速並列処理時系列ﾃﾞｰﾀ分類等

ｴｯｼﾞへの配布･戻し NN最適化、見える化等ｴｯｼﾞ･ｵﾝﾌﾟﾚとの可搬性ﾊｲﾌﾞﾘｯﾄﾞｸﾗｳﾄﾞ

6



業種・業務のナレッジや業務毎に最適化されたパラメータなどを組み込んだ「目的別API」により、お客様業務システムへのAI組込み・AI活用が容易になります。

AIの要素技術ごとに分類された「基本API」と、富士通のナレッジをもとに要素技術を利用シーン別に組み合わせ、お客様業務でのAIの活用をより容易にする「目的別API」を提供

基本API

知識化知覚・認識判断・支援

画像認識

音声ﾃｷｽﾄ化

感情認識

自然文解析


分類

推論予測手書文字認識

音声合成

視線検知

知識情報検索

判別最適化

動画認識

行動認識

マッチング

状態認識

今後提供予定提供中

目的別API 交通画像

認識

専門分野別意味検索

企業情報検索

クレジットスコアリング

需要予測

配送計画生産物流ネットワーク

文書翻訳会話翻訳

人材マッチング対話型

Bot for FAQFAQ検索

7


基本API／目的別API - 提供機能一覧(1/2)カテゴリ機能名概要

基本API

知覚・認識

画像処理画像認識

画像分類機能

シーン分類機能

物体認識機能

手書文字認識手書文字認識機能

音声処理

音声テキスト化音声テキスト化機能

音声合成

表音文字列生成機能

音声合成機能

音声一覧取得機能

辞書管理機能

感情・状況認識感情認識感情認識機能

知識化

自然言語処理自然文解析

地名・座標推定機能

固有名抽出機能

固有名抽出学習機能

固有名抽出追加学習機能

文章分類機能

文章分類学習機能

文章分類追加学習機能

知識処理・発見

知識情報構造化検索対象文書管理機能

知識構造作成・管理機能

知識情報検索検索対象知識構造管理機能

検索機能

判断・支援予測・最適化予測学習機能

予測機能

8


基本API／目的別API - 提供機能一覧(2/2)カテゴリ機能名概要

目的別API


検索対象文書管理機能

知識構造作成機能

検索機能

需要予測

管理機能

学習機能

予測機能

FAQ検索

検索機能

詳細取得機能

フィードバック機能

対話型Bot for FAQ対話制御機能

履歴抽出機能

企業情報検索

概要検索機能

詳細検索機能

ユーザーデータ管理機能

ストレージストレージ

ストレージサービスAPI

9


画像に映っている物を判別・推定するための機能を提供します。画像に対して画像分類、シーン分類、物体認識を行うことができます。

機能概要：画像認識（1/3）

画像分類機能

1物体が写った1枚の入力画像に対して、その画像の詳細な分類を行うことができます。

画像認識

画像分類エンジン

画像データ形式：JPEG形式、PNG形式、RGB３チャネル容量上限：最大2MBまで最大画素数：幅4096px、高さ2160pxまで

推定結果リスト[画像種別/確度]

画像分類

画像種別確度

Car 0.XX

Truck 0.YY

・・

・・

画像分類機能

10




1枚の入力画像に対して、その画像にある情景の分類を行うことができます。

画像認識


シーン分類

シーン種別確度

Sky 0.XX

Snowfield 0.YY

・・

・・

推定結果リスト[シーン種別/確度]

シーン分類エンジン


11



物体認識機能

1枚の入力画像に対して、その画像にある複数の物体の認識を行うことができます。

画像認識


物体種別確度位置座標

Car 0.XX x1,y1,x2,y2

Human 0.YY X3,y3,x4,y4

・・・

・・・

物体数分の推定結果リスト[物体種別/確度/位置座標(※)]※ 物体に長方形の枠を被せたときの対角線の2頂点の座標

物体認識

物体認識エンジン

物体認識機能

12


文字画像を認識するための機能を提供します。日本語の手書き文字画像に対して、書かれている手書き文字の認識を行うことができます。

機能概要：手書文字認識

手書文字認識機能

1文字分の手書き文字の入力画像に対して、その文字の認識を行うことができます。

手書文字認識


手書文字認識

推定結果リスト[文字種別/確度]

文字種別確度

猫 0.XX

描 0.YY

・・

・・

手書文字認識エンジン

手書文字認識機能

13


音声データをテキストに変換するための機能を提供します。

音声テキスト化機能

入力した音声の発話内容をテキストに変換することができます。

機能概要：音声テキスト化

こんにちは

こんにちは

テキストデータ

音声テキスト化


音声認識エンジン

英語辞書

日本語辞書

音声データ形式：WAV(PCM, μ-Law)形式、PCM形式、MP3形式)

8kHz(μ-Lawのみ)/16kHz, 8bit(μ-Lawのみ)/16bit, モノラル ※最大1時間まで

音声テキスト化機能

14


表音文字列生成機能文章の表音文字列を生成する

ことができます（日本語のみ）。生成した文字列をチューニングして音声合成に入力することで、より自然な音声合成が可能になります。

音声合成機能入力したテキストを音声データに

変換することができます。パラメータを指定することで合成音を調整することができます。

音声一覧取得機能音声合成可能な声の条件(男性/女性,

日本語/英語など)のリストを取得できます。

辞書管理機能テキストから音声変換時に

参照する単語辞書の情報を参照・追加・削除できます。

文章が書かれたテキストを音声データに変換するための機能を提供します。

機能概要：音声合成

こんにちは

こんにちは

音声データ形式：WAV形式、PCM形式、MP3形式16kHz, 16bit, モノラル

音声合成

音声合成

テキストデータ ※最大1000byte

音量、発話速度、ピッチ等を指定可能

音声合成機能

音声合成エンジン

登録済み単語一覧

単語の参照

単語の追加・削除“単語A”

単語辞書

※登録する単語の表記長、読み長は最大126byte

※登録数は3千単語まで

辞書管理機能

今日の天気は晴れです

テキストデータ ※最大1000byte

キョ’ーノテンキワハレデス

表音文字列生成機能

表音文字列生成

※「キョ」の後ろの「’(シングルクオート)」はアクセントを表す音節記号

15


機能概要：感情認識

日本語の音声データを用いて、話者の満足度を推定するための機能を提供します。

感情認識機能

入力された音声データの声の高さと、その変化パターンから

満足度を推定することができます。

感情認識

感情認識機能音声データ

感情認識エンジン

音声データ形式：WAV(リニアPCM,8kHz,16bit) モノラル or ステレオWAV(G.711 μLaw,8kHz,8bit) モノラル or ステレオ※ステレオの場合、Rchに認識対象音声の格納が必要※最小40秒、最大1,800秒まで

秒数満足度スコア

1 20

2 30

… …

満足区間

開始秒終了秒

50 60

150 200

… …

不満足区間

開始秒終了秒

70 80

250 300

… …

時間

満足閾値

不満足閾値

イメージ

満足区間不満足区間満足区間不満足区間

感情認識

満足度

16


自然文解析

機能概要：自然文解析(1)

日本語で記載されたテキストの文章情報から、地名・座標推定、固有名抽出、分類ルールに従った文章の分類を行うための機能を提供します。


入力したテキストの文章情報から、地名辞書と推定ルールを用いて地名・住所・座標（経度・緯度）を推定することができます。推定結果は確度の高い順に出力されます。

テキスト形式 ※最大1000文字

港区で、たこ焼きを食べている


推定ルール

地名辞書

入出力例

地名住所緯度経度

港区大阪府港区 xxx.xxx xxx.xxx

港区東京都港区 xxx.xxx xxx.xxx

… … … …

地名・座標推定

推定結果

17


機能概要：自然文解析(2) 固有名抽出機能

入力文章から、固有名の抽出とタグ付けを行うことができます。

ファイル登録機能(ストレージサービスAPIにて提供)

学習用データ(学習データ、単語辞書(※)、単語列辞書(※)、ユーザー辞書(※))を登録することができます。※登録は任意です。

学習機能

登録した学習用データを用いて、抽出ルールの学習を行うことができます。

※抽出ルールは標準版の提供もしております。


抽出ルールを選択し、文章を入力することで、固有名の抽出とタグ付けを行うことができます。

追加学習機能

既存の抽出ルールと追加学習用データを用いて追加学習を行うことで、抽出精度を高めた新たな抽出ルールを作成することができます。

自然文解析

ファイル登録機能

学習実施

テキスト形式 ※最大 1MB

文章


抽出結果

学習用データ

学習データ

単語辞書単語列辞書

ユーザー辞書

18




学習機能

抽出ルール(新規)

学習用データ

追加学習用データ


追加学習機能

抽出ルール(更新)

追加学習実施

抽出ルール選択可能

抽出ルール(標準)

固有名抽出

学習用データ登録

追加学習用データ登録

学習データ ※最大50MB単語辞書 ※最大10MB単語列辞書 ※最大10MBユーザー辞書 ※最大10MB

※最大10MB

18


機能概要：自然文解析(3) 文章分類

分類したいトピックに合致した文章に対し、ラベルと確度を付与することができます。

ファイル登録機能(ストレージサービスAPIにて提供)

学習用データ(学習データ、辞書(※))を、登録することができます。※登録は任意です。

学習機能

登録した学習用データを用いて、分類ルールの学習を行うことができます。

文章分類機能

分類ルールを選択し、入力した文章に対して分類ラベルと確度を付与することができます。※文章は、直接入力またはファイル指定が可能です。

追加学習機能

既存の分類ルールと追加学習用データを用いて追加学習を行うことで、分類精度を高めた新たな分類ルールを作成することができます。

自然文解析

学習用データ

学習データ辞書



学習用データ

学習実施

文章

文章分類機能

分類結果


学習機能

分類ルール(新規)



追加学習機能

分類ルール(更新)

追加学習実施

分類ルール選択可能

直接入力：※最大1000文字ファイル：※最大50MB



文章分類

追加学習用データ登録

学習データ ※最大100MB辞書 ※最大 10MB

※最大50MB

19


テキスト群を構造化するための機能を提供します。テキストからコンセプトワードを抽出して各テキスト間の近さを計測することで構造化を行うことができます。

知識情報構造化学習用データ管理機能

検索対象文書以外の知識構造化データ作成の補助となるデータを登録することができます。

ユーザー辞書管理機能

構造化時に参照する辞書(※)を登録することができます。※形態素解析に使用する単語情報です。

登録は任意です。登録しない場合、標準辞書を利用します。


検索対象となる文書データ(テキスト情報)群を登録することができます。


学習用データ、検索対象文書データ、用意された辞書を用いて知識構造化を行うことができます。作成した知識構造化データを検索するために知識情報検索側に登録します。

機能概要：知識情報構造化

構造化実施

辞書

知識構造化データ

学習用データ

文書データ

ZIP形式※最大2GB


知識構造化エンジン

形態素解析に使用する単語情報（品詞など）


検索対象文書登録

学習用データ

文書データ

新聞記事、ウィキペディア、等

テキスト形式 ※最大50MB

学習用データ管理機能


ユーザー辞書ユーザー辞書管理機能

テキスト形式 ※最大1GB

辞書登録

バイナリ形式 ※最大1GB

20


指定された知識構造化データから入力されたキーワードに紐づいた情報を検索するための機能を提供します。

知識情報検索構造化データ管理機能

検索するための知識構造化データを登録することができます。

文書タイトル管理機能

検索対象となる文書のタイトル情報を登録することができます。

検索機能

作成された知識構造化データを用いて意味検索を行うことができます。

検索結果

機能概要：知識情報検索

検索

構造化データ登録

検索ワード


文書タイトル登録

文書タイトル


ZIP形式 ※最大2GB


文書タイトル

文書タイトル管理機能

検索機能

構造化データ管理機能

21


機能概要：予測（1/2）


予測したいデータの過去データ(※)を登録します。※時系列データが対象となります。

予測モデル作成機能

学習用データから、予測モデルを作成します。

予測

学習用データ

予測モデル

予測モデル作成エンジン

モデル作成実施

データB

データA

Rdata形式※最大50MB

CSV形式 ※最大1MB


予測モデル作成機能

学習用データをもとに予測モデルを作成し、さまざまなデータを予測するための機能を提供します。

※対象は最大で5年分

22


機能概要：予測（2/2）

予測機能

予測データ(※)と予測モデルから、将来の状態を予測し、結果を登録します。※学習用データと同様に、時系列データが対象となりますが、

お客様が予想する未来のデータとなります。

予測結果管理機能

登録された予測結果を参照します。

予測

予測結果

予測エンジン

予測モデル

データB’

データA’

予測機能

予測結果管理機能



結果参照 ※

※全予測データの中で最も小さな日付から1年分の予測結果の出力が可能

23


機能概要：専門分野別意味検索(1/2)


検索対象文書以外の知識構造化データ作成の補助となるデータを登録することができます。(任意)

ユーザー辞書管理機能

構造化時に参照する辞書(※)を登録することがで

きます。※形態素解析に使用する単語情報です。登録は任意です。登録しない場合、標準辞書を利用します。

Stopword辞書管理機能

構造化時に処理対象外とする単語を登録することができます。(任意)


検索対象となる文書データ(テキスト情報)群を登録することができます。

文書メタデータ管理機能

検索対象文書のタイトル等を含んだメタデータを登録することができます。


学習用データ、ユーザー辞書、Stopword辞書、検索対象文書データ、メタデータを用いて知識構造化を行うことができます。

文書の特徴を表す複数のキーワードをコンセプトワードとして抽出／構造化した学習済みモデル（知識構造化データ）と、検索用データ、類義語辞書および検索パラメータを用いて文書検索を行う機能を提供します。また、検索対象の文書データの管理機能を提供します。


構造化実施


学習用データ

文書データ

ZIP形式※最大10GB


知識構造化エンジン

形態素解析に使用する単語情報（品詞など）


検索対象文書登録

学習用データ

文書データ

新聞記事、ウィキペディア、等



ユーザー辞書ユーザー辞書管理機能

ユーザー辞書登録

文書メタデータ文書メタデータ登録

文書メタデータ文書メタデータ管理機能


tsv形式 ※最大1GB


tsv形式 ※最大50MB

ユーザー辞書

Stopword辞書

Stopword辞書管理機能

Stopword辞書登録 Stopword辞書

テキスト形式 ※最大1024KB

24


検索結果

…

機能概要：専門分野別意味検索(2/2) 検索用データ管理機能

検索するためのデータ(知識構造化データ、文書データ、文書メタデータ、ユーザー辞書)を登録することができます。

類義語辞書管理機能

検索時に使用する類義語辞書を登録することができます。

検索パラメータ設定機能

検索結果を調整するパラメータの値を設定することができます。

検索機能

登録された検索用データ、類義語辞書及び検索パラメータを用いて、自然文または検索ワードにて意味検索を行うことができます。


検索検索ワード・自然文

類義語辞書管理機能

検索機能

検索用データ管理機能

検索用データ登録

検索用データ

類義語辞書

類義語辞書

検索パラメータ設定機能

検索パラメータ

検索パラメータ


文書データ文書メタデータユーザー辞書

検索用データ


類義語辞書登録

検索パラメータ設定


25


機能概要：需要予測（1/2）

店舗・商品データ管理機能

店舗情報や商品情報のデータを登録します。


POSデータや天気、カレンダーなど売上予測モデルを作成するための過去データを登録します。

売上予測モデル作成機能

学習用データから、売上予測モデルを作成します。

需要予測

店舗データ

商品データ店舗・商品

データ

POS

天気カレンダー

学習用データ

売上予測モデル

売上予測モデル作成エンジンモデル作成実施

JSON形式



店舗等で販売する商品の需要を予測するための機能を提供します。登録された過去のデータを基に、商品の販売数の予測値を算出することができます。

店舗・商品データ管理機能


売上予測モデル作成機能

※対象は最大で5年分

26


機能概要：需要予測（2/2）

売上予測機能

売上を予測するための予測データ(※)と売上予測モデルから、将来の売り上げを予測し、結果を登録します。※学習用データと同様に、天気、カレンダーなどが該当しますが、

お客様が予測する未来のデータとなります。

売上予測結果管理機能

登録された予測結果を参照します。

需要予測

売上予測結果

売上予測エンジン

売上予測モデル

結果参照 ※

売上予測機能

売上予測結果管理機能

天気’カレンダー’


※全予測データの中で最も小さな日付から1年分の予測結果の出力が可能

27


機能概要：FAQ検索

質問内容と回答内容を対応づけしたFAQデータと学習済みモデルを用いて、入力された質問文に紐づいた回答を検索するための機能を提供します。

検索機能

質問文（自然文）に対し、

確度の高い順にランキングされたFAQの

一覧を取得することができます。

詳細取得機能

FAQ IDを用いて、検索結果の

詳細情報を取得することができます。


検索結果に対してフィードバックを行い、

学習済みモデルを更新することで

検索精度を向上させることができます。

※学習済みモデル作成に関しては、Zinrai導入支援／運用サービスで提供します。

「【参考】Zinrai導入支援／運用サービスによる学習用データの登録および学習済みモデルの作成」ページをご参照ください。

FAQ検索

検索エンジン


検索質問文

検索・詳細取得

機能

ログデータ

最大5,000文字

フィードバック情報

検索結果が参考になった/参考にならなかった、の評価結果


FAQ ID

詳細情報

詳細取得

FAQ ID 確度質問文回答文

A1 0.XX ○○ □□

B1 0.YY △△ ▽▽

… … … …

Zinrai導入支援サービス

K5 Zinraiプラットフォームサービス K5外サービス

質問データ

紐づけデータ

Zinrai運用サービス

学習済みモデル作成

FAQデータ

FAQデータ

学習済みモデル更新

28


機能概要：対話型Bot for FAQ

対話履歴データをもとに作成した学習済みモデルを用いて、対話形式で情報を引き出し、適切な回答を導き出すための機能を提供します。

対話制御機能

対話形式で情報のやり取りを

繰り返すことで、適切な回答を

導き出すことができます。

履歴抽出機能

対話IDをもとに、過去の対話履歴を抽出

することができます。履歴を参照することで、

過去の問合せ情報をオペレーター間で

共有することができます。また、対話履歴を

用いて学習済みモデルを更新し、返答精度を向上させることができます。

※学習済みモデル作成に関しては、Zinrai導入支援／運用サービスで提供します。

「【参考】Zinrai導入支援／運用サービスによる学習用データの登録および学習済みモデルの作成」ページをご参照ください。

対話型Bot for FAQ

検索エンジン


K5 Zinraiプラットフォームサービス K5外サービス

履歴抽出機能

対話制御機能

対話履歴

履歴抽出

最大500文字

情報

返答

情報

返答

…

回答文

対話形式で情報をやり取り

情報

対話履歴

対話ID

Zinrai導入支援サービス

質問データ

紐づけデータ

Zinrai運用サービス

学習済みモデル作成

FAQデータ

FAQデータ

学習済みモデル更新

29


FAQ検索および対話型Bot for FAQのご利用には、事前にZinrai導入支援サービスを契約いただき、あらかじめFAQデータおよび学習済みモデルの作成・登録準備が必要となります。

学習済みモデルの更新およびFAQデータの追加登録には別途Zinrai運用サービスのご契約が必要です。

各サービスの契約時に、下記の準備データの受領時期とモデル作成までのスケジュールを決定します。

Zinrai導入支援サービス／Zinrai運用サービスの詳細は以下をご参照ください。http://www.fujitsu.com/jp/solutions/business-technology/ai/ai-zinrai/services/integration/index.html

【参考】Zinrai導入支援／運用サービスによる学習用データの登録および学習済みモデルの作成

準備データ説明

FAQデータ(検索エンジンへの登録、学習済みモデル作成に必要)

お客様からのよくある質問内容と、質問内容に最適な回答内容が対応づけられているデータです。たとえば、過去のお客様からの質問の中から、よくある質問と回答を抽出して作成します。Zinraiプラットフォームサービス「FAQ検索」及び「対話型Bot for FAQ」の検索対象データとなります。

質問データ(学習済みモデル作成に必要)

お客様からの実際の質問内容データです。対応履歴(インシデント)の中から、FAQの中に回答がある質問内容を抽出して作成します。学習済みモデルの作成に必要なデータです。

紐づけデータ(学習済みモデル作成に必要)

お客様からの質問内容の質問IDに対する最適なFAQのFAQ ID(正解)が記載されているデータです。

FAQ検索準備の例


質問データ質問ID1：001 質問文1：「PCの画面が黒」質問ID2：002 質問文2：「PCが動かない」

：

FAQデータFAQ ID1：001 質問文1：「PCが起動しない」回答1：「電源が入っているか、確認してください」

：

紐づけデータ質問ID1：001 FAQ ID1：001質問ID2：002 FAQ ID1：001

：

検索API

質問文(自然文)

PCの画面が黒

0.XX FAQ ID1 回答10.YY FAQ ID2 回答2

:

確度

検索エンジン

FAQデータFAQ ID2：002 質問文2：「印刷できない」回答1：「プリンタの電源が入っているか、確認してください」

：

30

http://www.fujitsu.com/jp/solutions/business-technology/ai/ai-zinrai/services/integration/index.html


富士通

【参考】FAQ検索／対話型Bot for FAQご利用までの流れ

お客様

営業 K5導入支援サービス

FAQ検索／対話型Bot for FAQ利用相談

商談調整見積作成

見積書受領

契約締結

学習用データ収集・提出

見積書作成

契約書作成受託条件明細書作成

データ加工

学習済みモデル構築

評価

学習パラメータチューニング

(見積OKの場合)

Zinrai導入支援サービス内容(一例)K5サービス内容

評価結果報告書送付承認後にK5メニュー申込を依頼

評価結果報告書承認

K5で当該メニューを申込(FAQ検索／対話型Bot for FAQ)

環境配備(申込から5営業日後に配備完了)

クライアントID連絡検索対象データおよび

学習済みモデル組み込み

Zinrai導入支援サービス検収

サービス利用開始(受託条件明細書で決定した日より)

31


企業情報検索

機能概要：企業情報検索

オープンデータやユーザーデータなどの社内外データを用いて、企業に関する多様な情報を取得するための機能を提供します。

概要検索機能

法人名と住所(※)を用いて、共通データとユーザーデータが紐づけられた企業情報から、法人に関する情報を確度の高い順に一括して取得することができます。※住所の入力は任意です。

詳細検索機能

法人番号をもとに、共通データ内に格納されている詳細情報(※)を取得することができます。※個人名は含みません。


共通データと、ユーザーが作成した社内データを紐づけ、企業情報を作成することができます。また、作成された企業情報に対し、IDを指定しての情報取得・削除、新たな情報の追加を行うこともできます。

概要検索法人名、住所

概要検索機能

共通データ


詳細検索機能

法人番号

詳細情報

社内データ



詳細検索

ユーザーデータ登録

企業情報

ユーザーデータ

法人番号法人名住所事業内容確度ユーザーデータ

AAA ◇◇◇ △△△ ◇△○ 0.XX ◇△

BBB □□□ ▽▽▽ □▽○ 0.YY □▽

… … … … … …

※共通データは毎日自動で収集・更新されますので、お客様側での更新は不要です

32


ストレージ

学習用データや学習済みモデルを保存するための環境を提供します。

• 容量：50GB, 200GB, 500GB


ストレージの利用状況の確認や基本APIおよび目的別APIで使用するフォルダやファイルの操作を行うことができます。

• 利用状況取得

• フォルダ内容一覧取得

• フォルダ作成 ※2

• フォルダ削除 ※2

• ファイル登録 ※2

• ファイル取得 ※2

• ファイル削除 ※2

※1：基本APIおよび目的別APIの各サービスをご利用の際にはあらかじめ本機能の利用設定を行っていただく必要があります。※2：自然文解析以外の機能では使用できません。本機能が使用できない機能については、各API機能ごとに提供される

各種管理機能をご利用ください。

Zinraiプラットフォームサービス

機能概要：ストレージ

基本APIおよび目的別APIを利用するために必要なストレージ環境を提供します。また、ストレージの利用状況の確認やフォルダやファイルの操作を行うための機能を提供します。

基本API 目的別API

ストレージサービス

APIストレージ

利用状況取得フォルダ操作ファイル操作

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お客様自身の学習／推論用環境として世界最速クラスの学習処理能力を誇るディープラーニング基盤を提供します。


対話型学習(GPU専有)

NAS

学習GPUサーバ推論GPUサーバ

学習用データ／学習済みモデル

学習用データ

バッチ型学習(GPU共有)

データ持ち込み

学習

エッジ連携 API変換

学習済みモデルをAPIに変換／保存

APIを推論GPUサーバに登録／公開


API

学習用データ


API

ストレージ（学習、推論共有で使用）


SDK

アプリケーション開発USB-HDD

API公開

推論

基本パックfor カスタマイズドAPI

今後提供提供中

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Zinraiディープラーニング - 提供機能一覧

カテゴリ機能名概要

学習

対話型学習(GPU専有) コマンドラインインターフェース(CLI)による対話型の学習環境

バッチ型学習(GPU共有) Webブラウザから操作するバッチ型の学習環境

データ持ち込み弊社が貸し出すUSB-HDD(2TB)を利用して、お客様の大容量データを学習環境に持ち込むことが可能

推論

エッジ連携

エッジ上で推論を行うためのアプリケーションを開発するためのSDKおよび学習済みモデルの提供エッジ管理サーバへのデータアップロード機能資産保護(データ暗号化、複合化)

API変換(今後提供) 学習済みモデルをAPIに変換

基本パック for カスタマイズドAPI(今後提供)APIを推論環境に登録し、契約者専用のGPUサーバでAPIを公開APIの登録、保管、課金機能

ストレージ学習用データや学習済みモデル、推論用API、エッジから取得したデータの保存機能

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機能概要：Zinraiディープラーニング学習

対話型学習(GPU専有)

コマンドラインインタフェース(CLI)による対話型の学習環境

対応フレームワーク

• Caffe

• TensorFlow

• Chainer

Time Series Data Analysis(時系列データ解析)

バッチ型学習(GPU共有)

Webブラウザから操作するバッチ型の学習環境

対応フレームワーク

• Caffe

• Distributed Caffe （今後提供）

NN最適化（ニューラルネットワークのパラメータ自動最適化技術）

Deep Tensor (今後提供)

データ持ち込み

弊社が貸し出すUSB-HDD(2TB)を利用して、お客様の大容量データを学習環境に持ち込むことが可能です。

お客様自身で学習するためのGPUを搭載した実行環境を提供します。

GPU

GPU

GPU

GPU

Node 0

GPU GPU

GPU GPU

GPU GPU

GPU GPU

DLフレームワーク

最速・最新のGPUNVIDIA Tesla P100 採用

高速なノード単体性能8GPU/Node

高速フレームワークDistributed Caffe

高速なノード並列性能富士通の並列化・チューニング技術

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【参考】データ持ち込みの流れ

お客様富士通

データ持ち込み申込

貸出機器受領／対象データの格納

データ構成の確認

配達業者手配・貸出機器の返送

対象データ登録完了連絡

貸出機器の送付

貸出機器受領、対象データ登録

確認期間※内に内容確認

貸出機器内の対象データ消去

確認期間

対象データ再登録

※当社からお客様への対象データ登録完了通知発信時点から7日間を指します。

申込受領後最大5営業日で発送を行います。

当社に貸出機器が到着後、最大7営業日で確認期間に入ります。

確認結果NGの場合再登録依頼

営業作業者

申込書受領、作業依頼

請書送付請書受領

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機能概要：Zinraiディープラーニング推論

エッジ連携

エッジ上で推論を行うためのアプリケーションを開発するためのSDKおよび学習済みモデルの提供

推論に利用したデータのアップロード

資産保護（データ暗号化、復号化)

エッジのサポートOS：iOS、Android

API変換（今後提供）

お客様が作成した学習済みモデルをAPIに変換できます。

基本パック for カスタマイズドAPI（今後提供）

お客様のAPIを推論GPUサーバに登録

お客様専用GPUサーバ上でAPIを公開

お客様専用の推論機能を利用できます。

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機能概要：Zinraiディープラーニングストレージ

ストレージ

ネットワークアタッチストレージ(NAS)を利用可能

基本ストレージ容量：500GB(1GB=1000MB換算)

増設ストレージ500GB単位、最大2TB(=2000GB)まで増設可能

学習用データや学習済みモデルの保存機能を提供します。

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自然文解析

文章分類固有名抽出

適用例：自然文解析

機械学習により蓄積した抽出ルール、分類ルールを用いてテキスト文を解析

内容

同一文字列であっても文章の前後関係から区別可能

使われている単語が同じでも異なる文章として区別可能

効果

固有名抽出、文章分類作業の効率化と修正漏れの低減が可能

抽出ルール固有名

抽出機能

抽出規則

○○さんの出身は○○。

<人名>○○<人名>さんの出身は<地名>○○<地名>

“さん”の前は<人名>“出身”の後ろは<地名>

入出力例

→辞書にない新語でも抽出可能

学習文章の前後関係から学習した抽出ルールにより、○○が同じ文字列であっても人名と地名のタグ付けが可能に

分類ルール文章分類

機能

分類規則

事故で電車が遅れ、仕事を逃した。

電車遅延 x.xxx電車遅延以外 -x.xxx

電車→が→遅れ：電車遅延仕事→が→遅れ：遅延以外

入出力例

学習

同じ単語が入った文章でも文章の内容に適した分類が可能に

事故で仕事が遅れ、電車を逃した。

電車遅延 -x.xxx電車遅延以外 x.xxx

→文脈を考慮することで誤判定を抑制

40


適用例：専門分野別意味検索（1/2）

内容

大量の企業内文書を「専門家の見方」を通して学習させ

「文書の本質的な概念」に基づいて検索

効果

経験の浅い人でも専門家の見方で情報を探すことが可能

製造系 A社で実稼働中他に製造・金融などで導入検討多数

異なる知識空間の文書を横断検索可能とすることで組織の壁・知識の壁を超えた知識活用を実現

概念


知識構造

大量の文書データ

知識情報検索

専門家の見方

入力データ・検索対象文書のタイトル・検索対象文書の本文・学習用データの本文

…

検索結果

41


適用例：専門分野別意味検索（2/2）

適用の画面例

検索文書の特徴を表す複数のキーワードを「コンセプトワード表示」

コンセプトワード表示

42


適用例：需要予測

内容

小売業のお客様が保有されているPOSデータを、天気予報・価格・カレンダー情報などと分析し、店舗毎に商品の販売数を予測

効果

予測に基づき仕入量を調整することで、商品販売の機会損失や在庫コストを削減

K5

POSデータ

外部データ

価格天気情報

POS

イベント

POSデータ、外部データ

分析結果レポート

小売店舗様売上予測結果

需要予測APIキャベツ

人参

ブロッコリー

例：ブロッコリーの平均売上個数はXX個/日です。

予測された商品販売数をもとに仕入量を調整することで、負のコストを削減

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適用例：FAQ検索

検索結果を確度の高い順にランキングすることで、経験の浅いオペレータでも高品質な回答を提供

内容

自然文で検索が可能な検索システムの活用によるコールセンター応対効率化

効果

新規オペレータの育成期間の短縮および応対完了までの作業時間の短縮

PCの画面が真っ暗

確度回答0.XX ○○です。0.YY △△して下さい。：：

オペレータ

検索

質問文学習済み

モデル

Zinrai FAQ検索

ログデータを用いて学習し検索精度を向上

ログデータフィードバック情報

オペレータ

44


適用例：対話型Bot for FAQ

内容

AIによる自動応答により、コールセンターの負荷を削減するとともに、利用者に対し

新たな顧客体験を提供

効果

オペレータ業務代行によりコール数の削減が可能

顧客は時間を問わず、素早いレスポンスで回答を得ることが可能

対話形式によりシステム自ら能動的に情報を収集し、適切な回答を提供

対話制御

質問文学習済み

モデル

Zinrai 対話型Bot for FAQ○○について知りたい

マニュアルをお持ちですか?

持っている

それでは、△△ページをご覧ください

対話履歴を用いて学習し応答精度を向上

オペレータA

対話履歴

オペレータB対話ID

○○について知りたい・・・・・・・・・・・・・・

・・・・・・・・・

対話形式応答

履歴抽出

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内容富士通独自のトポロジカルデータ解析とZinraiディープラーニングを組み合わせ、時系列デー

タの分類を高精度化効果

ジャイロセンサーからの行動推定や脳波データからの状態推定で、既存手法に比べ約20～25％精度向上（約85％達成）

ユビキタスウェア

・ジャイロセンサー・加速度センサーなど

・脳波・心拍データなど

生体データ

音/振動データ

金融データ

・株価・経済指標

など

行動分類/認識

疾病診断/予測

介護補助

故障診断/予測

経済解析/予測

時系列データ提供アプリケーション富士通 Zinrai ディープラーニングフレームワーク

時系列データディープラーニング

時系列データ

カオス理論

トポロジカルデータ解析

畳み込みニューラルネットワーク

ディープラーニング分析

時系列データを分類

Class A

Class B

Class C

適用例：時系列データの学習

Zinraiディープラーニングによる高精度な時系列データ分類を実現

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適用例：エッジ連携

クラウド-端末間の強力な連携をサポート

Zinrai ディープラーニング

お客様

追加学習配信学習

学習済みモデル配信

AndroidiOS

クラウドにアップロード

アプリケーション開発キット(SDK)

アプリケーション開発のためのライブラリ

ライブラリのAPI仕様書

ライブラリを使用したサンプルコード

内容エッジ連携用のアプリケーション開発キットを提供。バッチ型学習で生成したモデルを利用し

て、端末側（エッジ）での画像データの推論が可能効果

エッジでのオフラインによる推定が可能。また、エッジで収集したデータによる追加学習・再配信が可能

データ収集データ学習済みモデル

エッジ上でのオフラインによる推論機能を容易に実現

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適用例：NN最適化

クラウド-端末間の強力な連携をサポート

内容ハイパーパラメータ（学習アルゴリズムに与えるパラメータ）のチューニングを自動実行

効果誤答率の低い学習済モデルを見つけ出すことが可能

ニューラルネットワークのハイパーパラメータを自動調整

パラメータA

パラメータB

計算サーバ#0

パラメータA

DL学習誤答率: 40

計算サーバ#1

パラメータB

DL学習誤答率: 30

誤答率: 40

誤答率: 30

誤答率: 35

選抜

選抜

誤答率: 38

パラメータB

パラメータC

学習済モデル

パラメータA

パラメタD

(1) ハイパーパラメータのバリエーションを生成

パラメータ調整済の学習済モデル

(3) 誤答率の低いパラメータを選抜

(2) 各パラメータで学習を実行

(4) 選抜したパラメータを基にバリエーションを生成

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サービスメニュー(1/3)メニュー課金単位備考


基本API

画像認識

API利用料（画像分類処理）コール

API利用料（シーン分類処理）コール

API利用料（物体認識処理）コール

手書文字認識

API利用料（手書文字認識処理）コール


API利用料（音声テキスト化処理） 60秒 60秒単位で切り上げ

音声合成

API利用料（音声合成処理）文字

感情認識

API利用料（感情認識処理） 60秒 60秒単位で切り上げ

自然文解析

API利用料 (地名・座標推定処理) 文字

API利用料 (固有名抽出処理) 文字

API利用料 (固有名抽出学習処理) コール

API利用料 (固有名抽出追加学習処理) コール

API利用料 (文章分類処理) 文字

API利用料 (文章分類学習処理) コール

API利用料 (文章分類追加学習処理) コール


基本料金月基本料金には以下が含まれます。・API利用料（学習処理）100コールAPI利用料（学習処理）コール

知識情報検索

基本料金月基本料金には以下が含まれます。・API利用料（検索処理）1,000コールAPI利用料（検索処理）コール

予測

基本料金月基本料金には以下が含まれます。・API利用料（予測処理）10,000コール・API利用料（学習処理）1,000コール

API利用料（予測処理）コール

API利用料（学習処理）コール

目的別API


基本料金月基本料金には以下が含まれます。・API利用料（検索処理）1,000コール・API利用料（学習処理）100コール

API利用料（検索処理）コール


49




目的別API

需要予測

基本料金月基本料金には以下が含まれます。・API利用料（予測処理）10,000コール・API利用料（学習処理）1,000コール

API利用料（予測処理）コール


FAQ検索 ※全10プラン

プラン5 同時接続数5を目安としてご利用いただけるプランです。

基本料金月基本料金には以下が含まれます。・API利用料（検索処理）25,000コール・API利用料（詳細取得処理）25,000コール・API利用料（検索結果フィードバック処理）25,000コール


API利用料（詳細取得処理）コール

API利用料（検索結果フィードバック処理）コール… … …

プラン200 同時接続数200を目安としてご利用いただけるプランです。

基本料金月基本料金には以下が含まれます。・API利用料（検索処理）2,000,000コール・API利用料（詳細取得処理）2,000,000コール・API利用料（検索結果フィードバック処理）2,000,000コール


API利用料（詳細取得処理）コール

API利用料（検索結果フィードバック処理）コール

対話型Bot for FAQ

エコノミープラン

基本料金月基本料金には以下が含まれます。・API利用料（対話制御処理）3,000,000コールAPI利用料（対話制御処理）コール

スタンダードプラン


アドバンスドプラン


企業情報検索

基本料金月基本料金には以下が含まれます。・API利用料（APIコール数※）50,000コール※以下の機能のAPIコール数です。・概要検索機能、・詳細検索機能、・ユーザーデータ管理機能（IDを指定しての情報の取得）

API利用料（APIコール数）コール

ストレージ基本API／目的別API利用開始時に必須の機能です。

エコノミープラン月・50GB

スタンダードプラン月・200GB

アドバンスドプラン月・500GB

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Zinraiディープラーニング学習：対話型学習（GPU専有）

GPU-D1

月

GPU：1、仮想CPU：4、メモリ：48GB

GPU-D2 GPU：2、仮想CPU：8、メモリ：96GB

GPU-D4 GPU：4、仮想CPU：16、メモリ：192GB

GPU-D8 GPU：8、仮想CPU：32、メモリ：384GB学習：バッチ型学習（GPU共有）

GPU-B1

時間

GPU：1、仮想CPU：4、メモリ：48GB

GPU-B2 GPU：2、仮想CPU：8、メモリ：96GB




学習：データ持ち込みデータ持ち込み台 2TBのUSB HDD

推論

エッジ連携ーZinraiディープラーニングの契約のみでご利用いただけます

ストレージ基本ストレージ月 NAS 500GB増設ストレージ 500GB・月基本ストレージ含め大2TBまで増設可能です。

51


課金の考え方について(1/3)



•月額固定料金＋従量料金利用する機能に応じて、利用開始時から従量課金が発生するもの（パターンA）と、ある利用量から従量課金が発生するもの（パターンB）があります。

• 知識情報構造化

• 知識情報検索

• 予測

• 専門分野別意味検索

• 需要予測

• FAQ検索

• 対話型Bot for FAQ

• 企業情報検索

•従量料金（固定従量）利用開始時から従量課金が発生します。

• 画像認識

• 手書文字認識

• 音声テキスト化

• 音声合成

• 感情認識

• 自然文解析

従量料金

月額固定料金

利用量

金額

従量料金

利用量

金額

利用量

金額パターンA パターンB

従量料金

月額固定料金

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ストレージ選択プランに応じて、月額固定料金で課金します。

•プランはK5ポータルより変更することができます。変更操作後すぐに変更後のストレージ容量をご利用いただけます。

•プラン変更を行った場合、変更後の料金は翌0時(UTC)に適用となります。

•料金月内で利用したプランの中で、最もストレージ容量の大きなプランの料金が当該料金月のプランとして課金されます。

53



Zinraiディープラーニング月額固定料金、従量料金で課金します。

月額固定料金利用する機能に応じて、利用開始時から課金が発生します。

•ストレージ

•対話型学習(GPU専有)

従量料金利用開始時から従量課金が発生します。

•バッチ型学習(GPU共有)

•GPUの利用を伴わない前処理にはタイプ：GPU-B1で規定された利用料金がかかります。

•データ持ち込み

•データ持ち込み1回ごとに課金されます。

月額固定料金の考え方について

利用開始日の月から利用終了日の月まで課金が発生します。

利用終了日は、利用終了申込日となります。

月額固定料金について、日割りでの課金は行われません。

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サービス申込について


利用開始K5ポータルのサービス利用設定申込画面から利用申込を行ってください。

利用終了K5ポータルのご利用サービス画面よりサービス利用終了申込を行ってください。


利用開始／終了および申請内容の変更時には、別途専用の申込書によるお申込が必要です。

以下の機能については、Zinraiディープラーニングの利用開始後にサービス画面よりご利用いただけます。

•バッチ型学習

•エッジ連携

お客様

ヘルプデスク

弊社営業

K5ポータル

申込

お客様

①申込

②申込請書送付

③利用開始日通知

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制限事項・注意事項（1/3）

本サービスの提供リージョンについては、K5公開ホームページのサービス仕様書およびPaaS制限事項・注意事項をご参照ください。

お申込から利用開始までにかかる期間は以下のとおりです。


•基本API、目的別APIK5ポータルのサービス利用設定申込画面から利用申込をしていただいてから約5営業日で環境の配備が完了します。

•ストレージK5ポータルのサービス利用設定申込画面から利用申込をしていただくと、すぐにご利用いただけます。

Zinraiディープラーニング弊社営業経由で申込書より利用申込を行ってください。

• 利用開始利用開始日は、利用申込日(弊社担当営業が申込書を受領した日)から約10営業日後となります。利用希望日の10営業日前までに弊社担当営業へ申込書の提出が必要です。

• 構成変更変更希望日の10営業日前までに弊社担当営業へ変更申込書の提出が必要です。当社から通知される変更作業日までに対話型学習（GPU専有）を停止してください。変更作業日当日は対話型学習をご利用いただけません。停止していない場合は、強制的に対話型学習を停止する場合があります。

• 利用終了(解約)解約希望日をもって利用終了となります。解約希望日の10営業日前までに弊社担当営業へ解約申込書の提出が必要です。なお、利用終了日の15時（UTC）以降はZinraiディープラーニングを利用することができません。

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契約者が本サービスを利用して開発するアプリケーションのセキュリティについては契約者が単独で責任を負うものとします。

契約者は、当社が本サービス提供の過程で以下に記載の情報取得箇所で取得した以下に記載の対象データ、ならびに契約者が別途指定するものを除く契約者のデータ（以下「当社利活用対象データ」という）について、当社サービスの品質もしくは機能の改善または統計の取得もしくはその公表を目的として利用することをあらかじめ承諾するものとします。なお、当社は、当社利活用対象データ以外の、契約者が本サービスの利用において当社に提供する契約者のデータを、契約者の承諾を得ることなく利活用することはありません。

契約者は、本サービスを利用して得られた成果、アウトプット、その他のデータ（以下「本成果」という）の利活用について自ら単独で責任を負うものとし、本成果の利活用に関して生じたあらゆる損失（財産上の損害およびデータの消失を含みますが、これに限られません）について、自ら単独で責任を負うものとします。

情報取得箇所対象データ

サーバ通信機器

・通信情報（時刻、アクセス回数、通信量）・サーバ性能情報（負荷、リソース利用状況）・サーバシステムログ・API利用（内部的なものを含む）回数および種別／パラメータ／ディスク容量

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本サービスにおいて登録または作成されたデータの復元はいたしません。必要なデータは契約者の責任においてバックアップの取得、復元または再作成を実施してください

当社環境内でウイルス感染の疑いのあるデータが検知された場合、当社環境保護の目的で契約者に予告なく契約者が本サービスにおいて利用するデータを削除することがあります。

基本API、目的別APIについて

基本APIおよび目的別APIは1契約番号で共通のストレージ領域を使用するため、各APIで登録する学習用データや作成／保存する学習済みモデルの容量により、学習用データの登録可能数および学習済みモデルの作成／保存可能数が異なります。

Zinraiディープラーニングについて

Zinraiディープラーニングの料金月は、日本標準時(JST)における当月1日から当月末日まで（協定世界時(UTC)における前月末日15時から当月末日15時まで）とします。

対話型学習は、1契約番号に対し1タイプのみ利用可能です。

定期メンテナンスを毎月第3木曜日午前0時～第3金曜日午前0時(JST)に実施します。お客様ポータル画面上で事前告知を行います。なお、緊急を要すると判断したメンテナンスの場合は、上記の限りではありません。

以下の機能は今後提供予定です。

• 推論：API変換

• 推論：基本パック for カスタマイズドAPI

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fujitsu cloud service k5 「zinraiプラットフォームサー...

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