Wide Learning™は、科学における「発見」のプロセスから着想を得たAI技術です。論理的かつ客観的な思考プロセスを再現しているので、従来のAIとは異なり判断根拠の説明が可能です。そのため、現場の担当者はAIの予測結果を納得して受け入れやすくなるのです。
また、少量のデータ(表データ)からでも高精度な判断が可能であり、次に何をすればよいかのアクションプランまで提示できます。
Wide Learning™はこれまでに様々な研究の現場で活用されてきました。「私も研究でWide Learning™を使ってみたい！」という方にオススメ。
少ないデータからでも高精度の分析が可能なWideLearning™。
「Wide Learning™を使って、より効果的な施策を打ちたい！」という方にオススメ。
遺伝子発現量などのデータから疾病や薬剤効果に関する複雑な要因を発見し、医療や創薬の発展に貢献します。
過去の選挙の結果や世論調査、候補者属性などの多様なデータを網羅的に分析し、候補者の当落要因を客観的に提示します。
製造業において、少ない異常系データからでも不良品発生などを予測し、歩留まりを改善するために取るべき次のアクションをご提示します。
膨大な顧客プロファイルと営業実績データを網羅的に探索し、最も効果的に契約につながる顧客セグメントとアクションの組み合わせを発見、ご提示します。
ホットリード予測とは購入意欲が高い顧客を予測すること。顧客の属性や行動履歴の組合せから、膨大な購買パターンを網羅的に検証、商品購入の可能性が高い顧客の特徴を抽出します。
遺伝子発現量などのデータから疾病や薬剤効果に関する複雑な要因を発見し、医療や創薬の発展に貢献します。
たとえば創薬では、新規薬剤開発の成功の鍵は、効果が期待される患者を識別して臨床試験を行うこと。しかし、患者特性（遺伝子発現量など）の総数は1000兆通りを超え、私たち人間の手で探し当てることはとても困難です。Wide Learning™は、その膨大な患者の特性を網羅的に探索し、薬剤効果との関係を示唆する仮説を抽出します。
現在、複数の大学や企業と連携して実証研究に取り組んでいます。
これまでテレビの選挙特番などでは、専門家が当落の要因をどう解説するかが1つの柱となっているなかで、様々なデータを基に当落の要因を説明できるAI技術の活躍に期待が寄せられています。
Wide Learning™は過去の選挙結果や世論調査、候補者の属性など多様なデータを網羅的に分析し、候補者の当落要因を客観的に提示します。
2021年10月の衆議院選挙では、激戦区の候補者が接戦を演じている要因をWide Learning™が分析・提示し、その結果がTBSテレビの開票特番「選挙の日2021」にて生放送されました。
ものづくりの工程は、部品の調達から製品の設計・製造と多岐に渡り、取得されるデータ項目の数は膨大です。一方で、不良品発生などをあらわす異常系データはとても少なく、従来のAIでは問題の原因を突き止めるのは簡単ではありませんでした。
Wide Learning™️は、このような膨大な項目数をもつデータに対して、良・不良品発生要因の仮説を網羅的に探索します。さらに、少ない異常系データからでも不良品発生などを予測し、歩留まりを改善するために取るべき次のアクションをご提示します。
「どのような顧客に、どのような営業施策を実施すると効果的なのか？」その組み合わせはあまりに膨大であり、私たち人間の手で最適解を見つけ出すことは難しいです。しかし、その膨大な空間を探索することで、まだ試されていないけれど非常に有効な施策が見つかるかもしれません。
Wide Learning™は、膨大な顧客プロファイルと営業実績データを網羅的に探索し、最も効果的に契約につながる顧客セグメントとアクションの組み合わせを発見、ご提示します。
ホットリード予測とは、どのような顧客が高い購入意欲を持っているかを予測することです。
Wide Learning™は、顧客の属性（年代、職種、役職など）や行動履歴（ページ閲覧、クーポン利用、イベント参加など）の組合せから、膨大な購買パターンを網羅的に検証し、商品を購入する可能性が高い顧客に関する仮説を発見します。発見した仮説は「賃貸物件に住んでいる営業職の男性は購入する可能性が高い」など人間にも理解が可能であるため、現場のマーケティング担当者はAIの仮説を納得して受け入れやすくなるのです。
われわれ富士通研究所は、「Wide Learning™」を企業や研究者だけでなく、⼀般の方にも知って、使って、評価いただきたいと考えています。
そこで、解説ドキュメントや導入事例と共に、Wide Learning™の体験利用ができる環境「Trial Tool」を提供することにしました（※）。
対象年齢は中学生以上と考えていますが、学生の方は親子でのご利用をおすすめします。
また、体験ツールを通じての商談のお問い合わせは下記にお願いします。
※ いくつかのコア機能を制限させていただいております。
