より精度の高い需要予測、在庫管理、異常検知、未来予測など、製造業・非製造業に拘わらず、企業活動の現場では様々な課題を抱えています。当社は、このような企業活動の現場を体験する中で、本ウェブサイトに記述する通り、多様な統計解析技術やAI技術を開発して参りました。より多くのお客様に当社の技術を活用して頂くため、AI解析サービスをご提供させて頂きますので、是非ご活用の程、よろしくお願いいたします。

AI解析の80%～90%程度の時間はデータの準備に費やされます。当社では、このデータの準備をお客様にお願いすることにより、安価にAI解析サービスを提供させて頂きます。どのようなデータを準備すれば、どのような結果が得られるかを以下に解説しますが、本AI解析サービスをより有用なものとするため、ネオラクス・メール送信フォームからご相談ください。

   時系列データの場合は、一列目の年月日や日時データごとに、目的変数（需要量や価格など予測したい変数）、説明変数（変数名A、Bなど目的変数に影響すると推測される変数）を、下記の注意点を守って下図のようなCSVファイルを準備してください。欠損データがある場合には、前日または直前の時刻のデータで代用します。

• 変数名は英語名または日本語名とし、一行目に割り当ててください。
• 目的変数は、必ずしも最終列でなくても良いですが、どの列が目的変数であるかお知らせください。
• 解析に際しては物理的意味も参考になりますので、各変数名の意味をお知らせください（意味をお知らせ頂けない目隠しの解析には対応できません）。
• 変数の値は必ずしも数値である必要はありません（系列データの未来予測 - 気温予測のページの気象庁のデータの準備の項目のように文字列でも可能です）。ただし、最終的には全て数値（float64）として処理します。
• 大きなトレンドの中に小さな変動が含まれる場合には列を分けることを推奨します。例えば、年月日のデータは、自動的に年、月、日の列に分けて解析します。これは、「年」という大きなトレンドの中に「日」という小さな変動が紛れ込んでしまわないための対策です。

   非時系列データの場合は、一列目を整数のID番号とし、目的変数や説明変数を、下図のように準備してください。非時系列データの場合も、時系列データの注意点と同様の注意を払いながら、下図のようなCSVファイルを準備してください。非時系列データの場合は、データをランダムにシャッフルして解析しますので、ID番号は必ずしも連続番号である必要はありません。ID番号は解析精度を視覚的に確認する際に使用します。また、欠損データがある場合には、その行を削除して解析します。

   AI解析サービスで得られる情報は、系列データの未来予測 - 気温予測のページに示されている通り、以下の項目です。

• 一次元CNNモデルによる学習状況と学習結果（時系列データだからと言って必ずしもLSTMモデルがベストではありません）
• 時系列データについてはLSTMモデルによる学習状況と学習結果
• 非時系列データについてはLightBGMモデルによる学習結果

準備して頂いたデータを、訓練データ(train:60～70%)、評価データ(validation:10～15%)、予測データ(prediction:10～15%)に分け、評価データを使用して過学習が起こらないことを確認しながら、訓練データを用いてAIモデルの訓練を行います。その後、訓練後のモデルを用いて予測データの二乗平均平方根誤差（RMSE:Root Mean Squared Error）を計算することにより、このAIモデルで目的変数がどの程度の精度で予測できるかを定量的に評価すると共に、予測データと予測値の比較チャートを出力して視覚的にも評価できるようにします。

準備して頂いたデータで、必ず良いAIモデルが構築できるという保証はありませんが、系列データの未来予測 - 気温予測のページに示しているRMSE2.25℃という精度は、最初の試行で出た結果です。なお、当社のデータ処理に瑕疵がある場合には無償で再計算をさせて頂きますが、不適切な説明変数の選定に伴う期待外れの結果に対する再計算は有償となりますので、説明変数の選定については事前に十分吟味して頂きたくお願い致します。なお、欠損データが多いなど、データに不備がある際にはメールにてご連絡させて頂きます。

「AIモデルの自社開発は難しい」「AIモデルの外注は高価」「精度が出るかどうかわからない」というご意見が多い中、本サイトのご活用によりAIモデル導入テストに対する敷居を下げ、課題解決へのお役に立つことができれば幸いです。ネオラクス・メール送信フォーム

   年月日やID番号番号を除く説明変数と目的変数の合計が7列以内、行数が1万行以内のケースを標準AI解析サービスの対象とさせて頂きます。ただ今多忙のため、納期は20営業日とさせて頂きます。標準AI解析サービスをご希望のお客様は、商品トップ画面から、ユーザー登録またはログイン後にご注文ください。