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AIでデータ分析の効率を大幅アップする、クラスタリング機能をリリース！
[23/04/20]
提供元：PRTIMES
提供元：PRTIMES
ノーコードでクラスタリングを可能にし、ビジネス活用を推進
ビジネスのためのAI活用プラットフォーム「MatrixFlow」を提供する、株式会社MatrixFlow（本社：東京都台東区、代表取締役：田本 芳文）は、データ間の類似度に基づいてデータをグループ分けする「クラスタリング機能」をMatrixFlow上で提供開始したことをお知らせします。
本機能は、ECサイトの顧客属性や商品の購買履歴などのデータをグループ分けすることで、嗜好や傾向の似たグループを特定することが可能です。これにより、最適なマーケティング施策の実行からAI学習用データの準備まで幅広い分野で活用できます。
MatrixFlowやクラスタリング機能に関するご質問は、以下までお問い合わせください。
https://www.matrixflow.net/contact/
[画像1: https://prtimes.jp/i/41251/56/resize/d41251-56-3bae90c024459160be5d-0.png ]
クラスタリング機能「クラスターフロー」は、膨大なデータの中から類似性の高いデータをグループ分けする「クラスタリング」を、ノーコードで扱うことができる機能です。データにラベル付けを行うアノテーション作業は不要で、クラスタリングが可能。その結果を2次元の分布図に描画することで、データの分布を可視化することができます。これらにより、データ分析にかける時間を短縮しながら、ビジネス活用を促進します。
◆クラスターフローの特徴
新たなグループ化や未知のパターン発見が可能
クラスタリングは、学習データに正解を与えない「教師なし学習」です。AIは、データが類似しているかどうかのみでグループ分けを行うため、新たなグループ化や未知のパターン発見が可能になります。
マーケティング施策からAI学習用データの作成まで、幅広くビジネス活用が可能
クラスタリングは、顧客属性や購買履歴などのデータをグループ化することで顧客の嗜好や傾向を把握し、顧客セグメントの分類や最適なテストマーケティングの選定などに活用できます。また、データ分析に必要なAI学習用のデータを用意する際にも、クラスタリングを活用すれば工数を削減して準備することが可能です。
◆使用イメージ
MatrixFlowに追加されたクラスターフローは、ブロックとして扱うことができます。AIの設計図であるレシピ画面で、既存のブロックを組み合わせたり、パラメーターを設定したりしながら、活用が可能です。
[画像2: https://prtimes.jp/i/41251/56/resize/d41251-56-e1cf0d2b442b1cc2d595-1.png ]
また、クラスタリングした結果は、分布図での表示も可能。複数のクラスタリング結果を組み合わせ、比較することもできます。
[画像3: https://prtimes.jp/i/41251/56/resize/d41251-56-d59b92d3d97dcd3e80a1-2.png ]
クラスターフローの詳細説明をご希望の場合は、以下のお問い合わせ先より「クラスターフローの詳細希望」とご連絡ください。
https://www.matrixflow.net/contact/
【今後の方針】
MatrixFlowの活用推進、MatrixFlowの機能の拡充を引き続き行うことで、社会全体としてのAI開発の加速、拡大を促して参ります。唯一無二のAI内製化支援を行う会社として、誰もがAI技術を活用する社会の実現へ向け、更なるプロダクト・サービスの開発、市場開拓を行っていきます。
【株式会社MatrixFlowについて】
株式会社MatrixFlowは、「テクノロジーで世界をつくる」をミッションとするAIベンチャーです。大人から子供、ビジネスマンから学生、デザイナーからサイエンティストに至るまで、様々な人々がAIを活用し、素晴らしい着想を得たり、あっと言わせるクールな活動をすることを支援します。その実現に向けた第一歩として、ビジネスのためのAI活用プラットフォーム「MatrixFlow」を提供しております。
【会社情報】
設立 ：2018年10月
本社 ：東京都台東区
URL：https://www.matrixflow.net/
【お問い合わせ先】
https://www.matrixflow.net/contact/
ビジネスのためのAI活用プラットフォーム「MatrixFlow」を提供する、株式会社MatrixFlow（本社：東京都台東区、代表取締役：田本 芳文）は、データ間の類似度に基づいてデータをグループ分けする「クラスタリング機能」をMatrixFlow上で提供開始したことをお知らせします。
本機能は、ECサイトの顧客属性や商品の購買履歴などのデータをグループ分けすることで、嗜好や傾向の似たグループを特定することが可能です。これにより、最適なマーケティング施策の実行からAI学習用データの準備まで幅広い分野で活用できます。
MatrixFlowやクラスタリング機能に関するご質問は、以下までお問い合わせください。
https://www.matrixflow.net/contact/
[画像1: https://prtimes.jp/i/41251/56/resize/d41251-56-3bae90c024459160be5d-0.png ]
クラスタリング機能「クラスターフロー」は、膨大なデータの中から類似性の高いデータをグループ分けする「クラスタリング」を、ノーコードで扱うことができる機能です。データにラベル付けを行うアノテーション作業は不要で、クラスタリングが可能。その結果を2次元の分布図に描画することで、データの分布を可視化することができます。これらにより、データ分析にかける時間を短縮しながら、ビジネス活用を促進します。
◆クラスターフローの特徴
新たなグループ化や未知のパターン発見が可能
クラスタリングは、学習データに正解を与えない「教師なし学習」です。AIは、データが類似しているかどうかのみでグループ分けを行うため、新たなグループ化や未知のパターン発見が可能になります。
マーケティング施策からAI学習用データの作成まで、幅広くビジネス活用が可能
クラスタリングは、顧客属性や購買履歴などのデータをグループ化することで顧客の嗜好や傾向を把握し、顧客セグメントの分類や最適なテストマーケティングの選定などに活用できます。また、データ分析に必要なAI学習用のデータを用意する際にも、クラスタリングを活用すれば工数を削減して準備することが可能です。
◆使用イメージ
MatrixFlowに追加されたクラスターフローは、ブロックとして扱うことができます。AIの設計図であるレシピ画面で、既存のブロックを組み合わせたり、パラメーターを設定したりしながら、活用が可能です。
[画像2: https://prtimes.jp/i/41251/56/resize/d41251-56-e1cf0d2b442b1cc2d595-1.png ]
また、クラスタリングした結果は、分布図での表示も可能。複数のクラスタリング結果を組み合わせ、比較することもできます。
[画像3: https://prtimes.jp/i/41251/56/resize/d41251-56-d59b92d3d97dcd3e80a1-2.png ]
クラスターフローの詳細説明をご希望の場合は、以下のお問い合わせ先より「クラスターフローの詳細希望」とご連絡ください。
https://www.matrixflow.net/contact/
【今後の方針】
MatrixFlowの活用推進、MatrixFlowの機能の拡充を引き続き行うことで、社会全体としてのAI開発の加速、拡大を促して参ります。唯一無二のAI内製化支援を行う会社として、誰もがAI技術を活用する社会の実現へ向け、更なるプロダクト・サービスの開発、市場開拓を行っていきます。
【株式会社MatrixFlowについて】
株式会社MatrixFlowは、「テクノロジーで世界をつくる」をミッションとするAIベンチャーです。大人から子供、ビジネスマンから学生、デザイナーからサイエンティストに至るまで、様々な人々がAIを活用し、素晴らしい着想を得たり、あっと言わせるクールな活動をすることを支援します。その実現に向けた第一歩として、ビジネスのためのAI活用プラットフォーム「MatrixFlow」を提供しております。
【会社情報】
設立 ：2018年10月
本社 ：東京都台東区
URL：https://www.matrixflow.net/
【お問い合わせ先】
https://www.matrixflow.net/contact/
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