世界中の人たちに成功確率UPをお届けします

#科学技術による産業創出のビジネスエコシステムを拡充する社会を実現する #AI(人工知能)システム・AIネットワーク
データサイエンティスト/PM候補  /   株式会社アイズファクトリー
  • 解決したい社会課題
    自社プラットフォーム「bodais」を用いて、あらゆる業務の未来を予測し業務効率を上げ、イノベーションを加速させることで科学・研究技術が活かされる世界を実現します。
  • 挑戦したい成長領域
    人類の英知で、よりよい未来を創り出すために独自の科学・研究技術を活かし、世界を革新する挑戦者の成功を支援し続けることに挑戦し続けます。
業務内容
当社のデータサイエンス部にて、プロジェクトマネージャーとして活躍していただきます。インバウンドで入ってくる顧客課題をデータ解析を用いて定量的データを抽出します。そこでPMとして事業推進を担います。

■具体的業務
・営業チームが受けた顧客課題に対してデータ分析を行い、課題抽出、ソリューションを考案します。
・データサイエンティストとして、顧客と打ち合わせをしながら課題点の改善の糸口を握っていきます。
・その後、抽出課題をプロダクト開発チームと連携しながら、実際のプロダクト実装につなげていきます。
応募資格
■必須
・データ解析、データサイエンス、データマイニング、機械学習などの分野における実務経験がある方
・2名~4名のチームを率いたことがある方

■歓迎
・PMとしての実務経験がある方
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この企業・求人の特徴

文章可視化

任意の文章群を入力すると、形態素解析ならびに複合語解析を行い、それぞれの要素(キーワード)のつながりをネットワーク図(Key Graph)で出力します。解析対象となった文章が、どのようなキーワードで構成され、どのようなつながりを持って構成されているか理解できます。
グラフ上で項目同士を結ぶ線は、それらの単語間に共起性(結びつき)があることを示します。これらの関係からデータに対する解釈やシナリオの発案を進めていくために利用します。
用途としては、twitterやブログの投稿文分析やコールセンターの問い合わせ分析、セミナーなどでのアンケート(自由回答)分析など、多岐に渡ります。

テキストデータから新たな事実を発見
テキストマイニング

テキストマイニングのマイニング(mining)とは、「発掘(Mine)」という意味で、テキストの山から価値ある情報を掘り出す、といった意味が込められています。価値ある情報を発掘するという意味で、データマイニングの手法の一種とも言えます。

日本語は記述上、英語のように単語を分かち書き(文章において語のくぎりに空白を挟んで記述する)をするという習慣はありません。このため、日本語を用いたテキストではまず、定型化されていない文章の集まりを、自然言語解析の手法を使って単語やフレーズに分割します。その上で単語やフレーズの出現頻度や相関関係を分析して、有用な情報を抽出することになります。 テキストマイニングでは、ルールに従って分析することにより、単語間の関係や時系列の変化などを抽出していきます。こうして、業務上の問題点を把握したり、製品の評価を調べたり、特に多い問い合わせやクレームを見出したり、さらにこれらが時系列にどう変遷しているかを調べたり、分析・解析することができるようになります。

日本では、業務関連データやデータベース(DB)は数多く存在し、そのほとんどがそのまま自然文のデータ(テキスト文)の蓄積という形で存在しています。例えば、営業日報や自由記述のアンケート、コールセンターでの顧客とオペレータのやり取りの記録、メーリングリストのログなどです。これらは意味のある形で数値化や定型化することが難しいため、担当者が一つ一つ目を通して読んで内容を把握して分析することになります。このため分析・解析するのに時間がかかってしまい、DBを効果的効率的に活用するには難しさがたくさんあります。

テキストマイニングでは、膨大に蓄積されたテキストデータを単語やフレーズに分解し、これらの関係を一定のルールに従って分析することにより、単語間の関係や時系列の変化などを抽出していきます。

人が読むだけでは得られない、発見的な知識獲得が可能
形態素解析と複合語解析

テキストマイニングでは、日本語をコンピュータが扱える情報に変換するため、「形態素解析」と呼ばれる技術が使われます。形態素解析とは、自然言語で書かれた文を形態素(言語で意味を持つ最小単位)の列に分割し、品詞を見分ける作業のことです。一般的には参照する情報源として対象言語の文法の知識(ここでは文法のルールの集まり)と辞書(品詞等の情報付きの単語リスト)を用いることになります。これにより、単語の単位で頻度を集計し、文章の特徴を把握することができるようになります。

しかしながら、一般的な形態素解析では辞書に対する依存度が高いため、辞書に新しい語を都度追加する必要があったり、意味のある単位よりも細かく切り分けすぎてしまったりという問題があります。
例)「携帯電話」は一塊で意味を持つ言葉なのに対して、形態素解析を行うと、「携帯」「電話」というように、細かい単位に分けすぎてしまう。

当社の複合語解析技術の場合、文章内の単語の出現パターンを認識して、形態素同士を結合し意味のある単位でキーワードの抽出を行います。結果的により人間の感覚に沿った、より理解しやすい分析結果を得ることができます。当社のご提供するテキストマイニングソリューションの基本部分として、本技術が組み込まれています。

データ解析で得られたノウハウ

写真・風景

  • データ活用初級編―データ活用カウンセリング―

  • アイズファクトリーでは、企業様の段階に応じた課題をタイプ別にわけてサービスを提供。

  • データ活用中級編―教育+OJT―

会社概要

メッセージ

【沿革】
設立は2000年4月で、理学博士が中心となり設立されました。
東京・神田錦町に本社オフィスを置いております。豊富なノウハウを強みに、近年は特にクライアント数が増加し、2018年8月には、株式会社テクノプロの社内カンパニー、テクノプロ・デザイン社と、データサイエンティスト育成に関する業務提携を実施しております。
40種類以上のデータに300を超える解析事例、データ解析を“未来予測”に役立てる企業として活躍しております。

【事業概要】
データ解析やシステム開発の受託、クラウド型AIプラットフォームの自社提供、およびAI人材教育を展開している会社です。
データには無限の可能性が詰まっています。弊社は「bodais」によるデータ分析を用いて、人の購買行動や広告効果などのリアルタイムな傾向を予測し、企業の意思決定のサポートをしています。

【当社の魅力】
◎例えば私たちは以下の悩みを解決することができます。
・株価がいつ騰落するのか知りたい
→弊社の「株価騰落予測システム」により、本来プロのトレーダーにしかわかりえなかった株価の上がり下がりを予測することができるようになりました。
・DM経由でのクレジットカード入会者を増やしたい
→クライアントのJALカード様はお客様にダイレクトメールを送付することにより、
クレジットカードの入会者を獲得していましたが、入会率が中々伸びず、悩んでおられました。
そこで「bodais」による過去データ解析を基にしたダイレクトメール施策により、従来法と比較して130%以上の入会率の上昇が得られました。
・広告の効果を可視化したい
→クライアントの大手ビール会社様は広告に多額の投資をしておりましたが、
広告効果を上手く測定できず、具体的な改善策を打てずにいました。
そこで「bodais」によるデータ分析により、具体的な広告効果が検証できるようになり、
改善策を打てるようになりました。

AI・BI・BAなどの言葉が先行している今、
具体的な施策を浸透させながら、データ分析の
インフラ化を推し進めることが私たちのビジョン。

ビックデータを多変量解析し、
未来に起こり得る事柄を予測したAI経営こそが、
混沌とした社会に光を照らすと信じています。

タイムマシンでもない限り、先のことは分からないーー。

その時代に終止符を打ち、新しい時代の扉を開くという夢を、
私たちと一緒に追いかけませんか。

会社情報
  • 企業名
    株式会社アイズファクトリー
  • 代表者
    代表取締役 大場 智康
  • 設立
    2000年04月25日
  • 資本金
    588,121,500円
  • 従業員数
    35人
  • 事業内容
    データマイニング
    テキストマイニング
    人工知能・数理科学・統計学を用いたデータ解析と解析システム構築
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この求人の募集要項

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企業情報
株式会社アイズファクトリー
https://bodais.com/launch
解決したい社会課題

自社プラットフォーム「bodais」を用いて、あらゆる業務の未来を予測し業務効率を上げ、イノベーションを加速させることで科学・研究技術が活かされる世界を実現します。

挑戦したい成長領域

人類の英知で、よりよい未来を創り出すために独自の科学・研究技術を活かし、世界を革新する挑戦者の成功を支援し続けることに挑戦し続けます。

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