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事業や商品の内容から、価値(≠価格)を推定

商品やサービスを、それらの持つ「物理的な価格」だけでなく、社会に与えるインパクトや影響まで踏み込んで評価することで、ただの「価格」以上の「価値」を導き出すことを目指しています。 そして、それが「+ Z E R O」という社名の由来です。現在は主に、三大市場(自動車・不動産・金融)+人材市場における価値推定において研究を積み重ねております。 汎用的な推定エンジン、各ドメインの知識やノウハウ、利用目的に基づく要件の3者を融合させる点に重きを置いており、様々な分野で実ビジネスへの実装が進められています。

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利用目的や適用ドメインに合わせた設計

動産や不動産の査定においては、単純に価格を出せばよいだけではなく、ユースケースに基づき、多様な特性の予測を行っていく必要があります。 加えて、入力に不備がある場合の予測法や、予測根拠の透明化法、例外や異常な入力の検出といった、 価格自体の予測に付随する様々なロジックを開発しています。
また、適用する課題毎に、何が価値に影響を及ぼしうるのかを慎重に考察したり、専門家による既存ロジックを適切に組み込んだりしていく必要もあります。 可用データの状況や市場の特性といったことも鑑みながら推定エンジンを拡張することで、精度の高い推定が可能になります。

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数理モデルを活用した課題解決

企業の抱える課題を数理的に定式化(モデル化)することで解決へと導いていきます。単純にAIを適用するだけでは、膨大なデータを用意できるごく一部のケースを除き、 合理的根拠に乏しくピントのぼけたソリューションになってしまいがちです。私たちは、顧客や顧客を取り巻くビジネスモデルを数学的な立場から丁寧に掌握・考察し、 複雑な問題に対する既存の直感的(経験的)施策を理論的に最適な施策へ改善するお手伝いをいたします。 もちろん、事業戦略のご提案から、アルゴリズム構築、実装までワンストップで承っております。

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複雑な構造の解明による目標KPIの最適化

KPIに直結するような重要なタスクはしばしば、考慮する要素が膨大・複雑で、経験や直感に頼らざるを得ないことになりがちです。 私たちはそのような重要であるが複雑な課題に対し、詳細なヒアリングや分析に基づきながら数学的に最適化を行います。
アプローチとしては、機械学習と呼ばれる手法で、大規模データを背景に統計的・確率的な最適化を図るケースもありますが、 可能な限り最適保証可能な理論の構築を目指します。
また、あくまで目的志向で課題を捉え、例えば「短期的な売上ではなく長期的な信頼感を獲得したい」のような一見定性的な要素も、 ビジネス上で重要なものは漏らさずシステムに組み込みます。
これまでに、Real Time Biddingのアルゴリズム、値付けや在庫戦略のロジック、様々なマッチングの最適化、 シフトの自動生成といったように、事業の根幹から日々の業務効率化まで様々な課題に取り組んできました。

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グロースハックの理論分析と解決

グロースハックとは、ウェブサイトやアプリケーションを始めとする様々な製品・サービスの成長をKPIベースで加速させる諸手法のことです。 この分野は、人の直感や、経験知からその解決方法が導き出されることが多く、時として無駄な作業を繰り返したり、何度も同じような壁に悩まされたりするようなことがあります。 私たちは、データベースの設計から、適切なKPI設定、フロントエンドの細部に至るまで、定量的で合理的なグロースハックを実現するための方法論について研究をしています。

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分野横断的なノウハウの活用

グロースハックを効率的に進めるために、DB構造の最適化や、網羅的相関解析・モダンな因果推論・ABテスト型強化学習といったツールの研究開発を行ってきました。 特に、マーケター・コミュニケーションプランナーの定性的知見、 SEOやASOの知識といった様々な分野のノウハウを統合しながら行うことを重視しています。 私たちの技術は、ブラウザ・スマホネイティブ問わず、ゲームやメディアを中心に幅広いアプリケーションのグロースハックに活用していただいています。

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多彩な技術開発とその融合

pluszeroには様々な専門性を持つメンバーが集まっており、文字や画像の認識、画像を中心とする生成モデル、複雑なデータの可視化、 ニューラルネットワークの予測プロセスの可視化、仮想空間やロボットを用いた強化学習、音声処理、異常検知といった様々な分野の研究開発に取り組んでいます。 論文にある手法の再実装程度のものから、新手法開発や事業化に至ったものまで、進行度は様々です。敢えて分野を絞り切らないことで、 多様性が生まれ、ユニークなアイデアが創発されるような組織づくりを目指しています。 チャレンジングな課題にも怯まずに、まずは手を動かし知恵を絞ってみることを大切にしています。

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AEIの開発によるAIの社会実装の加速化

近年ディープニューラルネットワーク(DNN)を中心に発展を続けているAI技術は強力な課題解決ツールであり、私達もソリューション開発に最大限活用しています。 課題に対して十分な量の適切なデータがあれば、DNNはあらゆる課題を解くことができることは理論的にも示されています。 しかし実際は適切なデータを十分に用意するためには莫大なコストがかかることも多く、 現実的なコストの中でDNNを用いて解決できる課題は限られていることがわかってきました。 そこで、我々はあらゆる課題を現実的なコストの中で解決できる開発プロセスを求め、 部分的なカスタマイズにより多くの課題に対応できる汎用基盤「AEI(Artificial Elastic Intelligence)」構想を打ち出しました。 AGI(Artificial General Intelligence)のように、あらゆるタスクで人間同等のパフォーマンスを発揮するのではなく、 一定コストをかけカスタマイズすることで、特定タスクで高パフォーマンスを発揮する特化型AIを開発できる、 AI開発のインフラの基盤の開発を目指しています。 そのために現在取り組んでいるのが、AIによる“意味理解“です。 “汎用性”を獲得するためには、言語や映像の言外の本質的な意味を捉え、人間が行うような柔軟な推論をAIが実行できる必要があります。 意味理解ができるAIを開発することで、世の中のあらゆる課題をAIにより解決する日が来ることを夢見て、日夜技術開発に取り組んでいます。

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