ここでは、AI開発で失敗したくない！とお考えの担当者様のために、AI開発で実績を持つディー・エヌ・エーの魅力をご紹介。開発事例や主な対応領域などもご参考にしてください。
ライバーとリスナーが双方向コミュニケーションを楽しめるライブ配信アプリ「Pococha」では、プラットフォームの健全性を担保するための審査の重要度が増していいます。
ディー・エヌ・エーでは人間の審査とAIによる検知を組み合わせた「Human-in-the-Loop」を取り入れたシステムを開発・運用し、各種KPIの大幅な改善やコスト削減を達成しています。
対応内容：画像認識、自然言語処理、異常検知
日本のプロバスケットボールリーグ「Bリーグ」に所属している、DeNA川崎ブレイブサンダース運営の「川崎ブレイブサンダース」では、チーム編成にデータを活用しきれていなかったため、AIによるデータ分析が進められています。
まず、チームの掲げるコンセプトの定量化を行い、現在のチームでどれだけ体現できているかを把握し、チームの強化ポイントの評価や編成意思決定のサポートを行っています。さらに、解釈性の高いAIモデルを用いて試合を分析し、チームの課題を突き止めることにも活用しています。
対応内容：課題分析、データサイエンス
HR（人的資源）領域には、採用面接や1対1での面談のブラックボックス化や、リモートワークによる職場コミュニケーション施策での負担などの問題がありましたが、動画データのAI解析で課題を可視化し、コミュニケーション施策のための適切なマッチングを実施することに成功。
また、AI技術を活用してコミュニケーションを定量化する感情認識エンジンの開発も進んでいます。
対応内容：動画解析
ディー・エヌ・エーには、機械学習コンペティション「Kaggle」のトッププレイヤーを中心としたデータサイエンスチームと、動画像処理、音声生成、強化学習、自然言語処理などに高い専門性を持つAI研究開発チームがあります。
データサイエンスチームは幅広い応用事例の収集と素早い実装力を活かし、AI技術の事業応用プロジェクトで活躍。AI研究開発チームは、人の声を変える音声変換や自ら勝ち方を学習するゲームAIなど実用難易度の高い技術開発に取り組み、常にAI分野の最先端にいるための活動を続けています。
ディー・エヌ・エーは1999年の創業当初から、膨大なデータを活用したインターネットサービスを展開しています。
現在では、AI技術を活用した新しいサービス・プロダクトの開発において、AI技術のスペシャリストや機械学習の基盤を支えるエンジニア、情報設計デザイナーなど専門技術を持つスペシャリストたちによる、AI技術の検証からシステム開発、サービス運用まで「One Team」で行うモノづくりを強みとしています
ディー・エヌ・エーでは、課題抽出から一緒に考えてベストな解決策や運用面まで考慮したプランを提案しており、初期の相談は無料で受け付けています。
過去にAI化やシステム化を検討するもうまくいかず人がやっている作業がある、難しい作業は一部の現場社員や熟練技術者に頼るしかない、AIの管理・運営に苦労しているという企業がありましたら、一度ディー・エヌ・エーに相談してみることをおすすめします。
| 画像認識・検出 | 対応可 |
|---|---|
| 人物認識・検出 | 対応可 |
| 音声認識・検出 | 対応可 |
| 需要予測 | 公式HPに記載なし |
| 購買予測 | 公式HPに記載なし |
| マッチング | 公式HPに記載なし |
※Google検索で「AI受託開発 ベンダー」と検索し、表示される企業をピックアップし、公式HPに導入事例・取引実績を掲載している企業を選出しています
（2022年８月29日時点）
【選出理由】
Laboro.AI：調査した40社のうち、業界知識を持ち、ビジネスコンサル経験豊富な担当者が要件定義・PoCの段階から保守・運用まで対応してくれるという、「伴走」が期待できる記載があったため。
Accenture（旧Albert）：調査した40社のうち、最もデータサイエンティストの在籍数が豊富で、統計学や金融学といった分野の研究も行なっているという「データ分析・活用」が期待できる記載があったため。
KICONIA WORKS：調査した40社のうち、最も社員在籍数が少ないながらも、少数精鋭で早期に顧客価値を生み出す、無駄なコストを削減といった「スピード対応・低予算」が期待できる記載があったため。
※「主な対応領域」は各社HPで確認できる情報をもとに作成しております。
