SEQUENTIAL QUANTUM REDUCTION & ENCRYPTION MODEL

デジタル上の行動から人々の特徴を読み解く新たなAI技術

機械学習を必要としない次世代AI

SQREEMは何千種類ものパラメーターによってプログラムされ、何千通りものレスポンスを返すことの出来る新たなAIを開発しました。 SQREEMの開発したAIは、大量の情報を構成要素(ピース)に分解し、ピースの間にある関係性を学習することができます。つまり、ヒト・モノ・行動などがどのようなピースによって構成されているのかを、大量のデジタル情報から日々学習しているのです。 これまでのAI技術は機械学習のために、先ずは情報を収集することが求められました。SQREEMのAIは、誰でも利用することの出来るオープンデータと、APIパートナーから得られるデータから学習します。そのため、時間や費用のかかる情報収集が不要です。

性質の異なる様々なデータを同一のシグナルに変換

SQREEMは異なるデータソース上の情報を、共通の“シグナル”に変換する独自のアルゴリズムを開発しました。 例えば、金融取引情報とSNS投稿情報は、情報の形式が異なるため、このままでは比較することができません。SQREEMの独自のアルゴリズムは、これらの情報を数字のパターンで表現された共通のシグナルに変換します。これにより、異なるデータ形式の情報を統合したり、比較したりすることを可能にします。 シグナルは単純な数列のパターンではなく、商取引・活動・意向・イベント・見解・興味・嗜好・感情といった情報を含んでいるという点も、SQREEMの技術のユニークなところです。

シグナル同士の関係性を分析

SQREEMのAIは日々、世界中の何十億人もの人々が行ったデジタル上の行動データを独自のシグナルに変換し、シグナルの持つパターンを学習しています。シグナルには、似たようなパターンのものもあれば、全く似ていないパターンのものもあります。SQREEMが開発した独自のアルゴリズムによって、このようなパターンの類似性や非類似性から、2つの異なるシグナルの間にどの様な関係性が存在するのかを分析することができます。

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