🎯 目的:複数のデータソースを活用して顧客の信用スコアを自動評価し、融資審査の迅速化とリスクの早期検出を実現。
📦 ソリューション:データ統合 + 機械学習リスクモデル + 説明可能なAIエンジン
⚙️ 技術構成:XGBoost、SHAP、Pandas、FastAPI
📈 成果:リスク分類の精度が22%向上、審査プロセスを3日から6時間に短縮
⏱️ PoC期間:4週間
🎯 目的:複数のデータソースを活用して顧客の信用スコアを自動評価し、融資審査の迅速化とリスクの早期検出を実現。
📦 ソリューション:データ統合 + 機械学習リスクモデル + 説明可能なAIエンジン
⚙️ 技術構成:XGBoost、SHAP、Pandas、FastAPI
📈 成果:リスク分類の精度が22%向上、審査プロセスを3日から6時間に短縮
⏱️ PoC期間:4週間
課題:画像キャプション生成 与えられた画像に対して、キャプションを生成することを目標とします。 入力: 画像 出力: 画像に対するキャプション ソリューション: この問題に対して、Imagenetで事前学習されたInceptionV3を使用して各画像を分類します。最後の畳み込み層から特徴...


🎯 目的:カメラとセンサーを活用し、リアルタイムでの異常検知と予知保全を実現。計画外のダウンタイムを削減。 📦 ソリューション:コンピュータビジョン + プライベートLLM + 通知ボット ⚙️ 技術:YOLOv8、OpenCV...
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