「少量データ」で「リアルタイム学習」を「高精度」に 実現する時系列データ分析ソリューション『Qore』を提供

【話者認識：VDQore】 〜10秒程度の声で発言者を特定〜 以下の課題を解決 ・議事録システム：会議の内容を音声認識でテキスト化できるが、誰が発言したか分からない ・コールセンター：御客様とオペレーターの会話録音が1つにまとまっている ・高齢者見守り：遠方に住む高齢の両親の安否が心配 [製品特徴] ・音声を簡単に登録 ・1台のスマホやPCなどで録音した10秒程度の音声で話者を特定 ・言語は非依存、最大10名まで動作確認済み ・学習時間は1秒以下で、メモリは数百KB ・WebAPI接続や、エッジ組み込みで提供中 【Qoreシリーズ】 〜少量データで高精度に予測し、学習は一瞬〜 以下の課題を解決 ・コストを抑えてAIを導入したい ・深層学習（ディープラーニング）を試したが精度が出ない ・画像では無いデータ（音・振動・レーダーなど波形）で解析をしたい ・インターネットに接続しないでエッジ処理したい [製品特徴] ・新たな次世代多変量時系列処理：RNN JSON形式でデータを送れば簡単に高精度な時系列データ処理が出来き、複雑なパラメータ調整は不要 ・安価な2つのソリューション 従量課金APIのWebQoreとGPU不要のマイコンで学習処理ができるEdgeQore ・独自の方法で速い学習 深層学習とは異なるリザーバコンピューティングはリアルタイム学習を実現

・既存のAIで精度が出せない ・POCでデータ不足になる ・1-2ヶ月の短期間で簡単にPOCを行いたい ・エッジ側で処理をしたい ・電力消費を抑えたい ・画像ではなく時系列データを活用したい