機械学習基盤の開発について 「Google Cloud Next ’ 19 in Tokyo」にて発表、KARTEで提供を予定
プレイド
Google Cloud AIを活用し、KARTEに集積したあらゆるデータで自社に必要な機械学習モデルの作成から活用までを可能に
CXプラットフォーム「KARTE」を提供する株式会社プレイド(東京都中央区:代表取締役CEO 倉橋健太、以下「プレイド」)は、2019年7月30日より開催されている「Google Cloud Next 19 ’ in Tokyo」の3日目(8月1日)のセッションにて、KARTEのオプション機能としてGoogle Cloud AIを活用した機械学習基盤の提供に向け開発及びフィジビリティスタディを進めていることを発表しました。
Google Cloud Platformを中心とした機械学習基盤のシステム構成図
ユーザーのクラスタリングから、需要予測や価格最適化、LTVの算出まで。KARTEで集積するあらゆる行動データをより高度に活用可能に
ML(マシーンラーニング)と呼ばれる機械学習技術は、近年最も注目されるテクノロジーの一つです。しかし、企業が自社のビジネス要件に合わせて導入するには、パートナー会社の選定や必要となる大量なデータの整備、機械学習技術に精通する技術者の雇用など、成果物を得るまでの障壁が非常に高いのが現状です。
プレイドでは現在、Cloud Auto MLやBigQueryML 等とKARTEを連携した機械学習基盤の開発と検証を進めています。職種を問わず、より多くの人や企業における「AIの民主化」を実現するパワフルなプロダクトを目指し、開発を進めて参ります。
※本サービスはKARTE のオプション機能であるKARTE Datahubを通じた提供を予定しています。提供開始が決定しましたら、改めてプレスリリースにてお知らせします。
KARTEについて
「KARTE」は、ウェブサイトやアプリを利用するお客様の行動をリアルタイムに解析して一人ひとり可視化し、個々のお客様にあわせた自由なコミュニケーションをワンストップで実現するCX(顧客体験)プラットフォームです。2015年3月にサービスを開始しました。
高い拡張性を備えており、オンサイトに限らず様々なシーンでのマーケティング課題やニーズに合わせた活用が可能です。KARTEは、あらゆるデータを個客軸で統合・解析することで圧倒的な顧客理解を可能とし、エンドユーザーにおける体験価値(CX)の向上を実現します。
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Google Cloud AIを活用し、KARTEに集積したあらゆるデータで自社に必要な機械学習モデルの作成から活用までを可能に
CXプラットフォーム「KARTE」を提供する株式会社プレイド(東京都中央区:代表取締役CEO 倉橋健太、以下「プレイド」)は、2019年7月30日より開催されている「Google Cloud Next 19 ’ in Tokyo」の3日目(8月1日)のセッションにて、KARTEのオプション機能としてGoogle Cloud AIを活用した機械学習基盤の提供に向け開発及びフィジビリティスタディを進めていることを発表しました。
Google Cloud Platformを中心とした機械学習基盤のシステム構成図
ユーザーのクラスタリングから、需要予測や価格最適化、LTVの算出まで。KARTEで集積するあらゆる行動データをより高度に活用可能に
ML(マシーンラーニング)と呼ばれる機械学習技術は、近年最も注目されるテクノロジーの一つです。しかし、企業が自社のビジネス要件に合わせて導入するには、パートナー会社の選定や必要となる大量なデータの整備、機械学習技術に精通する技術者の雇用など、成果物を得るまでの障壁が非常に高いのが現状です。
プレイドでは現在、Cloud Auto MLやBigQueryML 等とKARTEを連携した機械学習基盤の開発と検証を進めています。職種を問わず、より多くの人や企業における「AIの民主化」を実現するパワフルなプロダクトを目指し、開発を進めて参ります。
※本サービスはKARTE のオプション機能であるKARTE Datahubを通じた提供を予定しています。提供開始が決定しましたら、改めてプレスリリースにてお知らせします。
KARTEについて
「KARTE」は、ウェブサイトやアプリを利用するお客様の行動をリアルタイムに解析して一人ひとり可視化し、個々のお客様にあわせた自由なコミュニケーションをワンストップで実現するCX(顧客体験)プラットフォームです。2015年3月にサービスを開始しました。
高い拡張性を備えており、オンサイトに限らず様々なシーンでのマーケティング課題やニーズに合わせた活用が可能です。KARTEは、あらゆるデータを個客軸で統合・解析することで圧倒的な顧客理解を可能とし、エンドユーザーにおける体験価値(CX)の向上を実現します。
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