Pythonによるシステム開発事業

[Pythonによるシステム開発事業]

machine leaning

● 機械学習アプリケーションの開発

機械学習のデファクトスタンダードとなっているpython言語を使用して開発を行います。 組織の状況に応じてスクラム開発手法を取り入れます。 契約形態は、プロトタイピング開発までは月額固定の業務委託契約をいただくことが多いです。

・開発フロー

ヒアリング(課題や現在収集できるデータについて)
 ↓
データの確認と検証
 ↓
機械学習のプロトタイピング開発によるPoC(概念実証)
 ↓
機械学習アプリケーション開発に向けての仕様作成
 ↓
本格開発

・主な利用技術
項目 利用技術
主な利用プログラミング言語 Python
データベース Mysql PosgreSQL DynamoDB MongoDB
計算環境 EC2 AWSBatch AWS Fargate 
開発ツール Pandas Jupyter
デバイス amazonAlex GoogleHome
機械学習フレームワーク TensorFlow Pymc3 Scikit-learn
機械学習関連ライブラリ Pandas Numpy Scipy
Data取得 Scrapy BeautifulSoup lxml


● PythonによるWebシステム開発

データ分析と機械学習アプリケーションの開発を通じて社会に貢献することを目指しています。 そのために3つの領域に力を入れていきます。

・主な利用技術
項目 利用技術
開発手法 アジャイル開発 スクラム
プログラミング言語 Python Javascript
データベース Mysql PosgreSQL DynamoDB MongoDB
インフラ AWS GCP Docker
開発ツール Github BitBucket Trello BitBucket Pipeline
Webフレームワーク Django Pyramid Flask
機械学習ツール TensorFlow Scikitlearn
関連ツール Pandas SQLAlchemy

● 研究開発の技術支援

研究組織や大学等で学会で論文を発表していきたいが技術者が不足している組織に対してのその実装部分を請け負います。お気軽にご相談ください。


● 機械学習論文の実装

ご依頼を受けた機械学習論文の実装を行います。


<事例紹介>

throough

強化学習によるダイナミックプライシング エンジン開発

Eコマースのダイナミックプライシングをサポートするサービス「throough」にて強化学習によるプライシングのアルゴリズム開発と 計算環境はAWSバッチを採用し、サーバーレスで機械学習アルゴリズムが定期的に実行されるシステムの開発設計のご支援をさせていただきました。


<事例紹介>

scrum

PythonによるWebアプリケーション開発

目的:需要予測と収益最大化 概要:Dynamic Pricingの為の分析プラットフォーム AWSのLambdaとS3を活用し基幹システムからデータの取り込み アルゴリズム:周辺ホテルのマーケット価格を自動で自動でデータ取得


[データ分析・機械学習開発チーム支援]

data_driven_management これからは、単に流行りの機械学習を取り入れて対外的な先進性を示す段階から、 今後は現状の限界を理解しつつ実際にサービスの品質の向上につながる機械学習のモデリング を模索する動きが強まってくると考えます。 そのようなことを目指すお客様と、共に伴走するパートナーとしてプロトタイピングの開発、 人材のチームビルディングなどの支援を行なっています。

● 機械学習・データ分析チーム育成のためのコンサルティング

下記のようなお客様にコンサルティングサービスを提供しています。 * ・自社サービスにAI・機械学習を取り入れたいが、何からはじめて良いかわからない * ・全社を統括したデータ分析チームを新設したい * ・どのような人材を採用すれば良いかわからない * ・データに基づく意思決定のための組織に変革していきたい

● AI導入の可能性を考えるワークショップ
  • AIとスタッフとの協働支援を行います。具体的には導入したAIの理解と改善のためのワークショップのファシリテーションを行います。その中で出てきた意見を元にAIの改善や経営改善につなげていきます。|

[ダイナミックプライシング]

ダイナミックプライシング

● 需要と供給に応じた価格設定(ダイナミックプライシング)ためのコンサルティング

10年以上、宿泊業界のプライシングの現場担当者を支援した経験から 下記のようなお客様にコンサルティングサービスを提供しています。 プライシングは経営の重要課題であり従来の価格を変えていくことは収益を大きく改善する可能性がありますが マーケット状況、自社の販売実績、商品力、需要を考慮し決定する必要があります。 また今後、ダイナミックプライシングはホテルや航空業界以外にも様々な業界に広がってい くことが予想されますが適切な販売チームを育成していくことも非常に重要です。 ホテルや旅館,Eコマースなどでお客様と共に収益をあげた実績が多数あります。

  • ・ダイナミックプライシングを取り入れて収益を最大化する価格設定を行いたい
  • ・データから需要の予測を精度高く行いたい
  • ・データに基づく意思決定ができる販売チームを育成したい
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