株式会社OzWay

株式会社OzWayは「人が主役であり続ける社会」を目指しています。

高度にシステム化された現代社会では、その仕事の殆どが「作業」になりがちです。
「作業」には「マニュアル」があり、それは過去の成功事例が基にあります。
過去のやり方に学ぶところも多いでしょう。
しかし、とらわれすぎると、新しいことができなくなるばかりか、価値観も画一化し、組織内での多様性も薄まっていく一方です。

AIという言葉に代表されるように、技術革新を中核にした新たな価値観の創出が叫ばれています。
当然、誰もやったことのないことですから、「こうすればうまくいくはず」という成功の法則もなければ、過去の成功事例もありません。

「何のために開発をするのか」

Webシステムにせよ、AIにせよ、あくまでも手段であり、道具だと考えています。
どんなに素晴らしいものでも、扱う人間によってその効果は倍にもなれば、半分以下にもなります。

常に目的を忘れず、業務に寄り添ったプロジェクトの推進と設計に重きをおいた思想で、プロジェクトを完遂致します。

■受託制作/開発
設計に重きを置いた開発思想を基に、企画・提案〜製造〜運用までの各フェイズで
●スピード
●品質
を重視したパフォーマンスを目指しています。
また、機械学習系のサービスを取り入れた企画の提案なども得意とする所です。

■AIコンサルティング
●導入支援
・機械学習系事業導入におけるプロデュース
　└ 構成（どんな人材が必要か）
　└ ロードマップ（何から手を着けたらいいのか）
　└ 事業部の組織化
●技術支援
・自然言語処理（要約・テキストマイニング・自動応答など）
・NN系全般
・データ解析

■AI系受託開発
下記、知見を溜め込んだノウハウで、確かな「モノ」を提供できます。
●数学的知見・技術力の蓄積
・数学的知見の技術化（線形代数・統計モデル・ベイズ関連・ベクトル、行列など、機械学習に必要とされるもの全般）
・一般的アルゴリズムの調査・分析（幅優先探索・動的計画法・UnionFind・Warshall-Froyd法・モンテカルロ法など）
●機械学習アルゴリズム全般
・NN系（CNN、RNN、Region-CNN、ResNet(残差ネットワーク)など）
・ベイズ系（ナイーブベイズ）
・k近傍法
・確率的機械学習（ディープボルツマンマシン・確率的機械学習）
・アンサンブル学習（ランダムフォレスト・Boosted Tree・AdaBoost）
・データ分析系（k-means・主成分分析・混合ガウス分布のクラスタリング・X-means・EM法の概要・ベイズ最適化）
・遺伝的アルゴリズム系（遺伝的アルゴリズム・進化的アルゴリズム・多目的遺伝的アルゴリズム）
●自然言語処理
・文章要約（グラフ理論・word2vec・LexRank・seq2seqなど利用）
・文章生成（マルコフ連鎖など）
・情報記憶（end_to_end_memory_network・dynamic_memory_networkなど）
●動画・画像系
・画像生成（PGGAN・CycleGAN・pix2pix）
・物体検出（Faster R-CNN、YOLO、SSDなど）