AI（人工知能）

「MediaSearch＋™」は、これまで培ったFingerprintやAI等のテクノロジーを活用し、お客さまの利用目的・課題に応じたメディア探索をご提供するサービスです。放送やインターネット等の膨大なデジタルコンテンツ（映像・画像）から特定のコンテンツを瞬時に検出し、お客さまの業務効率化やサービス向上を実現します。

「DaTa TransLoader」は、ファナック株式会社が提供するFIELD system内に保管されている工場内各種データを必要な時に、必要な形で出力するためのツールです。 本ツールでは、高度なデータ活用を実現するため、データを多様な条件に基づいて「抽出」し、外部での活用に適した形式や項目に「変換」、さらには多様なプロトコルとフォーマットで「出力」するための機能を提供します。

防災ドローン自動航行システムにより、災害発生時に避難道路や構造物などの被災状況を迅速かつ網羅的に把握することで、行政機関やインフラ事業者等の災害対応業務の高度化を実現。同時に多数のドローンを自律飛行させ短時間で必要十分な映像を収集し、一元的な管理のもとで関係先に配信を行います。AIによる映像解析、ドローンによる物資搬送といった機能も提供します。

インターネット/SNSなど社外データや社内に点在している非構造データを、目的に応じた手法で自動収集し、自然言語解析によりデータの意味を解釈します。意味づけされたデータを分析、加工したりダッシュボードへ一括表示することにより、法人審査や営業支援をはじめとする様々なビジネスプロセスの自動化・高度化に寄与します。

社内外に個別管理されている顧客情報・営業情報・技術情報を段階的に統合管理・関連付けすることが可能なソリューションです。情報を横ぐしで横断検索することが可能になるだけでなく、個別管理していた際には見えなかった関係性や情報に気付き、新たなビジネスチャンスの創発につなげることも可能となります。

本サービスは動画から話し手の表情、感情および声をデジタルパラメーター化し、話し手の印象値を算出、レポートを作成するものです。利用者はスマートフォンなどのカメラデバイスで話し手を撮影した動画を本サービスウェブサイトにアップロードするだけで分析レポートが作成されます。利用者はレポートをダウンロードし、スマートフォンやパソコンで閲覧することができます。

2030年の食関連ビジネスでは、動画の『Netflix』や音楽の『Spotify』のように個別最適化したサービスが実現される『食のパーソナライズ化』が見込まれる。
2020年11月に開催された『日経フードテックカンファレンス』の分科会では、食のパーソナライズ化に取り組む先進企業4社と、食と健康データのプラットフォーム構築に取り組むNTTデータが集まりパネルディスカッションを行い、『食のパーソナライゼーション』の実現に向けた課題とその解決策、そして2030年の『食のパーソナライゼーション』ではどんなテクノロジーが活用されるようになるか議論した。

近年、世界的に映像コンテンツは増え続け、2025年までには175ZBになるとされている。しかし、放送事業者は年々増える動画の品質確認を手作業で行っている。
NTTデータは、AIを用いた映像のエラー検知ソリューションにより、放送事業者の課題解決を目指す。

近年、ビジネスに機械学習を取り入れて、顧客に新たな価値を提供し、成功を収めている企業が増えている。機械学習を用いたビジネスで成功を収めるためには、外部環境の変化や顧客の行動パターンの変化に追従して継続的な改善が必要であり、その枠組みとして注目されているMLOpsについて解説する。

デジタル技術の進化によって、食とデジタル技術の融合、いわゆるフードテックが私たちの食生活やサプライチェーンのあり方を大きく変えていくと言われている。既に個人に合わせた食を提供するサービスも出来始めており、フードテックは日本でも注目されるキーワードだ。食品・飲料業界のお客様のDXに貢献してきた経験から、NTTデータ 製造ITイノベーション事業本部の三竹瑞穂がフードテックの可能性について語る。

時代とともに変わりゆくトレンド。ビジネスを成功に導くカギともいえる、“トレンドの先読み”をAIで行う事が出来ないか。今回紹介するのは、こんな願いを叶えるような取り組みです。
NTTデータが保有する最新の脳科学の技術をもとに、「曲を聞いた時の脳活動推定」を元に導き出された「2020年の音楽トレンド」。このトレンドに最も近い過去の楽曲は、なんと1992年にリリースされた稲垣潤一の「クリスマスキャロル」でした。
分析過程の紹介とともに、脳科学×AIによるトレンド分析の可能性をひも解きます。

「データの種類が膨大で、データレイクのどこに何が格納されているのか分からない」「思いついた仮説を検証したいがデータの所在が分からない」。お客様からのこんなご相談が、この1～2年で激増している。データカタログを無理なく構築し育てる方法を探る。