| 語1 | 語2 | スコア | 共起ページ数 |
|---|
| ECの膨大で多様なデータを一元的プラットフォームに集約 | 横断的分析基盤を整備し | 2.437331 | 12 |
| 持続可能な成長を生み出すことが私たちの使命です | 新たな価値を創造し | 2.391554 | 12 |
| オンプレミスの高負荷 | オンプレミスデータのクラウド分析基盤構築 | 2.309713 | 12 |
| オンプレミスの高負荷 | 性能不足による分析課題を解決するため | 2.309713 | 12 |
| バックアップを活用しクラウド上に分析基盤を構築 | 性能不足による分析課題を解決するため | 2.309713 | 12 |
| グローバルデータの一元化とPDCA体制構築 | バックアップを活用しクラウド上に分析基盤を構築 | 2.309713 | 12 |
| グローバルデータの一元化とPDCA体制構築 | 世界中の店舗 | 2.309713 | 12 |
| ECの膨大で多様なデータを一元的プラットフォームに集約 | 世界中の店舗 | 2.309713 | 12 |
| 健一 | 樋栄 | 2.309713 | 12 |
| 17階 | 渋谷フクラス | 2.17452 | 12 |
| お客様運用チームによる自律的なPDCA体制を構築 | 横断的分析基盤を整備し | 2.163789 | 9 |
| 東京都渋谷区道玄坂１丁目２ | 渋谷フクラス | 2.145185 | 12 |
| スプレッドシート管理から脱却し | 買取台帳管理システムの開発と業務効率化 | 2.096967 | 8 |
| ロードマップとして | 組織の拡充と目標 | 2.096967 | 8 |
| ECの膨大で多様なデータを一元的プラットフォームに集約 | お客様運用チームによる自律的なPDCA体制を構築 | 2.056131 | 9 |
| お客様独自開発のAIモデルを | 独自AIモデルのシステム化とAPI実装 | 2.044047 | 8 |
| 学術調査からPoC | 本番導入までエンドツーエンドで支援し | 2.044047 | 8 |
| 大手通信キャリアのビッグデータ分析支援 | 大手通信キャリアの数千億レコードのビッグデータを | 2.044047 | 8 |
| 新規に営業部門を立ち上げ | 更なる事業拡大のため | 2.044047 | 8 |
| 17階 | 東京都渋谷区道玄坂１丁目２ | 2.009992 | 12 |
| データ整理 | 統合 | 1.996709 | 8 |
| データ分析 | 統合 | 1.996709 | 8 |
| learning | machine | 1.996709 | 8 |
| clearly | define | 1.996709 | 8 |
| define | key | 1.996709 | 8 |
| monitored | regularly | 1.996709 | 8 |
| optimize | visually | 1.996709 | 8 |
| お客様独自開発のAIモデルを | クラウドへ移行 | 1.996709 | 8 |
| モデル評価から負荷テストまで全工程を一貫サポートし | 外部利用可能なAPIとしてシステム化 | 1.996709 | 8 |
| モデル評価から負荷テストまで全工程を一貫サポートし | 安定したサービス提供を実現 | 1.996709 | 8 |
| 安定したサービス提供を実現 | 工場向けリアルタイム異常検知基盤構築と運用支援 | 1.996709 | 8 |
| オンプレミスの工場機器向けにリアルタイム異常検知基盤を構築 | 工場向けリアルタイム異常検知基盤構築と運用支援 | 1.996709 | 8 |
| アルゴリズム開発に加え | オンプレミスの工場機器向けにリアルタイム異常検知基盤を構築 | 1.996709 | 8 |
| アルゴリズム開発に加え | インフラ構築やデータ収集戦略のレクチャーを実施し | 1.996709 | 8 |
| インフラ構築やデータ収集戦略のレクチャーを実施し | 持続可能な運用体制の構築も支援 | 1.996709 | 8 |
| ナレッジグラフ活用による提案資料再構築PoC | 持続可能な運用体制の構築も支援 | 1.996709 | 8 |
| ナレッジグラフ活用による提案資料再構築PoC | 再利用価値の高い過去の提案資料の | 1.996709 | 8 |
| 再利用価値の高い過去の提案資料の | 構成再設計 | 1.996709 | 8 |
| 検索困難な課題に対し | 構成再設計 | 1.996709 | 8 |
| 検索困難な課題に対し | 資料作成工数削減と品質向上を目指しました | 1.996709 | 8 |
| 数理最適化による棚割ロジック開発 | 資料作成工数削減と品質向上を目指しました | 1.996709 | 8 |
| 小売店の時間のかかる棚割計画に対し | 数理最適化による棚割ロジック開発 | 1.996709 | 8 |
| 小売店の時間のかかる棚割計画に対し | 数理最適化とルールベースを組み合わせた中核ロジックを開発 | 1.996709 | 8 |
| 数理最適化とルールベースを組み合わせた中核ロジックを開発 | 軽量 | 1.996709 | 8 |
| 軽量 | 高速な自動化システムを実現し | 1.996709 | 8 |
| 担当者の作業時間を大幅に削減 | 高速な自動化システムを実現し | 1.996709 | 8 |
| 担当者の作業時間を大幅に削減 | 生成AIを活用した多言語チャットボット開発 | 1.996709 | 8 |
| 社内ドキュメントを参照する多言語チャットボットを開発 | 質問意図を深く理解し | 1.996709 | 8 |
| 文脈に即した最適解を生成することで | 質問意図を深く理解し | 1.996709 | 8 |
| CS効率化とナレッジ共有に貢献 | 文脈に即した最適解を生成することで | 1.996709 | 8 |