～ AI、ディープラーニング活用をしたオープンイノベーションを促進 ～
ディープラーニングを活用し産業構造の変革をサポートする株式会社ABEJA(本社：東京都港区、代表取締役社長CEO兼CTO：岡田陽介、以下 ABEJA（アベジャ）)は、IoTデバイスやネットワーク等と連携し、大量データの取得・蓄積・学習・実行・フィードバックが可能な、AI、特にディープラーニングを活用したオープンプラットフォーム「ABEJA Platform」のベータ版を、2017年9月11日より、Partner Ecosystem参加企業（以下 パートナー企業）を対象に、提供を開始致しました。また、2018年2月に、正式版をリリースすることを決定いたしましたので、あわせてお知らせいたします。
ディープラーニングを活用し産業構造の変革をサポートする株式会社ABEJA(本社：東京都港区、代表取締役社長CEO兼CTO：岡田陽介、以下 ABEJA（アベジャ）)は、IoTデバイスやネットワーク等と連携し、大量データの取得・蓄積・学習・実行・フィードバックが可能な、AI、特にディープラーニングを活用したオープンプラットフォーム「ABEJA Platform」のベータ版を、2017年9月11日より、Partner Ecosystem参加企業（以下 パートナー企業）を対象に、提供を開始致しました。また、2018年2月に、正式版をリリースすることを決定いたしましたので、あわせてお知らせいたします。
ABEJAは、「ABEJA Platform」を、Partner Ecosystemへ参加頂いたパートナー企業に、より広く利活用頂くため、2016年12月より、本プラットフォームをオープン化し、アルファ版として無料での提供を開始しております。
ABEJAは、2012年の創業時より、AI、特にディープラーニングを活用したクラウドサービス
「ABEJA Platform」を開発し、顧客へのソリューション提供基盤として社内で活用して参りました。また、AI、特にディープラーニングの運用を各種本番環境で提供する中で、本プラットフォームの環境構築や運用の過程において発生する様々な課題を改善すべく、プラットフォームの性能向上と最適化に継続的に取り組んでおります。こうした取組の中で、AI、特にディープラーニングを活用するための環境構築や運用の各工程を自動化、省力化し、オープンなプラットフォームとして提供することが、AI、特にディープラーニングを広く普及させ、ビジネスへの活用のハードルを下げるために重要であると考え、本プラットフォームのオープン化に向け構想を進めて参りました。
通常、企業が、ビジネスのソリューションとして、AI、特にディープラーニングを活用するための環境を開発する場合、１.大量データの取得・２.蓄積・３.学習・４.実行・５.フィードバック、という運用サイクルの中で、 ⑴ IoTデバイスや既存システムからの大量データの取得（コレクション）（１.）、⑵ 取得したデータの蓄積（２.）、⑶ 蓄積データの確認（バリデーション）（２.）、⑷ 教師データの作成（アノテーション）（２.）、⑸ モデルの設計（３.）、⑹ 学習（トレーニング）（３.）、⑺ モデルの精度検証（４.）、⑻ デプロイ（４.）、⑼ 運用（５.）、⑽運用の課程で蓄積されたデータを活用した再学習（５.）、の10の工程を
実装するための各種システムを有する環境を構築する必要があります。この10の工程とそれに付随するシステムの開発過程では、例えば、⑴において、大量データの取得時に発生するAPIや負荷分散の仕組みの準備、IoT側のセキュリティ担保等が必要となり、また、⑵においては、データウェアハウスの準備が必要になる等、環境の整備にあたり、各工程において、インフラや周辺システム等を独自に整備する必要があります。2018年2月に提供開始を予定している「ABEJA Platform」の正式版では、10の工程を実装するために必要なインフラや周辺システムを、1つのプラットフォーム上で一貫して利用することができ、AI、特にディープラーニングのビジネスへの活用を円滑に行うことが可能となります。
2016年12月に提供を開始したアルファ版では、１.大量データの取得、および２.蓄積のサイクルにおける、⑴ IoTデバイスや既存システムからの大量データの取得（コレクション）、⑵ 取得したデータの蓄積が利用可能でした。この度、提供を開始したベータ版では、アルファ版の機能に加え、２.蓄積のサイクルにおける、⑶ 蓄積データの確認（バリデーション）、⑷ 教師データの作成（アノテーション）、を拡充し、４.実行のサイクルにおける、⑺ モデル精度検証、⑻ デプロイ、５.フィードバックのサイクルにおける、⑼ 運用、⑽ 運用の課程で蓄積されたデータを活用した再学習、の機能を追加致しました。なお、⑷と⑽については、後日拡充予定です。2018年2月の正式版のリリースに向け、ベータ版のリリース後も、パートナー企業からのフィードバックを反映し、「ABEJA Platform」の性能向上に継続的に取り組むとともに、３.学習のサイクルにおける、⑸ モデルの設計、⑹ 学習（トレーニング）機能についても、オープンな環境下で利用頂けるよう整備を進めます。
ABEJAは、「ABEJA Platform」をオープン化し、AI、特にディープラーニングのビジネスへの活用を促進しオープンイノベーションを推進するとともに、Partner Ecosystemのパートナー企業とともに、IoT、ビックデータ、AIの連携を進めることで、大量データの循環を加速させ、産業革新を進展するエコシステムの形成を目指します。また、引き続き、AI、特にディープラーニングの活用により、国内外問わず多様な業界、シーンにおけるビジネスの効率化・自動化を促進し、産業構造の変革に貢献してまいります。
【 ディープラーニング活用のサイクルと開発・運用工程および各種課題 】
[画像1: (リンク ») ]
【 ABEJA Platform Partner Ecosystemについて 】
「ABEJA Platform」のオープン化にあたり、下記5つの領域におけるパートナー企業を募集いたします。アルファ版、正式版の段階では、一定の認定要件を満たす企業パートナーにのみ、「ABEJA Platform」を提供し、随時アップデート情報を提供します。
・パートナー企業 募集領域
１.IoTデバイスパートナー：センサーやアクチュエーターを提供する企業
２.IoTネットワークパートナー：通信サービスを提供する企業
３.システムインテグレーションパートナー：既存システムをインテグレーションする企業
４.コンサルティングパートナー：AIテクノロジーを活用しソリューションを提供する企業
５.APIエコノミーパートナー：API連携が可能な既存データを保有する企業
・ABEJA Platform」パートナー申込サイト：
(リンク »)
【 ABEJA Platformベータ版について 】
「ABEJA Platform」オープン化に際し提供を開始したアルファ版に続くベータ版のプラットフォームであり、Partner Ecosystemに参加する企業に無償（一部有料）で提供いたします。AI、特にディープラーニングを活用するための４つの運用サイクル、１.取得、２.蓄積、４.実行、５.フィードバック、における各工程において、必要なインフラや周辺システム等を利用することが可能です。（３.学習については、正式版で提供予定）
[画像2: (リンク ») ]
【 提供料金について 】
ベータ版は、ABEJA Platform Partner Ecosystemのパートナー企業限定で、一部制限のもと下記のプランで提供いたします。なお、正式版は、有料で提供いたします。
A： 無料：WEB API利用が5個/月以下、またはデータの保存量が常時100GB/月以下
B： 30万円/月：WEB API利用が6-10個/月以下、またはデータの保存量が常時100GB-1TB/月以上
C： 要相談：WEB API利用が11個/月以上、またはデータの保存量が常時1TB/月以上
【 ABEJA Platformオープン化スケジュールについて 】
2018年2月提供開始予定： 正式版
2017年9月提供開始済み： ベータ版
2016年12月提供開始済み： アルファ版
【 株式会社ABEJAについて 】
ABEJAは、蓄積されたビックデータから、人間の手を介さずしてそのデータを適切に表現する特 徴を自動的に見つけ出す「特徴量抽出」の自動化を行う「ディープラーニング」を活用し、多様な業界、シーンにおけるビジネスの効率化・自動化を促進するベンチャー企業です。2012年の創業時より、国内のAI関連を専門とする大学教員陣と連携し、ディープラーニング技術などの研究を行っており、提供するサービスで用いられるディープラーニングの技術は、すべて自社で開発しています。現在は、小売・流通業界を中心にサービスを展開し、株式会社三越伊勢丹ホールディングス、株式会社ゲオ、株式会社ジュンなど、国内大手小売企業を対象に約３00店舗以上への導入実績があります。また、2016年6月には、ダイキン工業株式会社の技術開発拠点であるテクノロジー・イノベーションセンターと、ディープラーニングを活用した協業を開始し、製造業界にも進出しています。
会社名： 株式会社 ABEJA
代表者： 代表取締役社長CEO兼CTO 岡田 陽介
所在地： 東京都港区虎ノ門4-1-20 田中山ビル10階
資本金： 1,148,518,043円（資本準備金含む）
事業内容： ディープラーニングを活用した産業構造変革のサポート
URL： (リンク »)
プレスリリース提供：PR TIMES (リンク »)
ディープラーニングを活用し産業構造の変革をサポートする株式会社ABEJA(本社：東京都港区、代表取締役社長CEO兼CTO：岡田陽介、以下 ABEJA（アベジャ）)は、IoTデバイスやネットワーク等と連携し、大量データの取得・蓄積・学習・実行・フィードバックが可能な、AI、特にディープラーニングを活用したオープンプラットフォーム「ABEJA Platform」のベータ版を、2017年9月11日より、Partner Ecosystem参加企業（以下 パートナー企業）を対象に、提供を開始致しました。また、2018年2月に、正式版をリリースすることを決定いたしましたので、あわせてお知らせいたします。
ディープラーニングを活用し産業構造の変革をサポートする株式会社ABEJA(本社：東京都港区、代表取締役社長CEO兼CTO：岡田陽介、以下 ABEJA（アベジャ）)は、IoTデバイスやネットワーク等と連携し、大量データの取得・蓄積・学習・実行・フィードバックが可能な、AI、特にディープラーニングを活用したオープンプラットフォーム「ABEJA Platform」のベータ版を、2017年9月11日より、Partner Ecosystem参加企業（以下 パートナー企業）を対象に、提供を開始致しました。また、2018年2月に、正式版をリリースすることを決定いたしましたので、あわせてお知らせいたします。
ABEJAは、「ABEJA Platform」を、Partner Ecosystemへ参加頂いたパートナー企業に、より広く利活用頂くため、2016年12月より、本プラットフォームをオープン化し、アルファ版として無料での提供を開始しております。
ABEJAは、2012年の創業時より、AI、特にディープラーニングを活用したクラウドサービス
「ABEJA Platform」を開発し、顧客へのソリューション提供基盤として社内で活用して参りました。また、AI、特にディープラーニングの運用を各種本番環境で提供する中で、本プラットフォームの環境構築や運用の過程において発生する様々な課題を改善すべく、プラットフォームの性能向上と最適化に継続的に取り組んでおります。こうした取組の中で、AI、特にディープラーニングを活用するための環境構築や運用の各工程を自動化、省力化し、オープンなプラットフォームとして提供することが、AI、特にディープラーニングを広く普及させ、ビジネスへの活用のハードルを下げるために重要であると考え、本プラットフォームのオープン化に向け構想を進めて参りました。
通常、企業が、ビジネスのソリューションとして、AI、特にディープラーニングを活用するための環境を開発する場合、１.大量データの取得・２.蓄積・３.学習・４.実行・５.フィードバック、という運用サイクルの中で、 ⑴ IoTデバイスや既存システムからの大量データの取得（コレクション）（１.）、⑵ 取得したデータの蓄積（２.）、⑶ 蓄積データの確認（バリデーション）（２.）、⑷ 教師データの作成（アノテーション）（２.）、⑸ モデルの設計（３.）、⑹ 学習（トレーニング）（３.）、⑺ モデルの精度検証（４.）、⑻ デプロイ（４.）、⑼ 運用（５.）、⑽運用の課程で蓄積されたデータを活用した再学習（５.）、の10の工程を
実装するための各種システムを有する環境を構築する必要があります。この10の工程とそれに付随するシステムの開発過程では、例えば、⑴において、大量データの取得時に発生するAPIや負荷分散の仕組みの準備、IoT側のセキュリティ担保等が必要となり、また、⑵においては、データウェアハウスの準備が必要になる等、環境の整備にあたり、各工程において、インフラや周辺システム等を独自に整備する必要があります。2018年2月に提供開始を予定している「ABEJA Platform」の正式版では、10の工程を実装するために必要なインフラや周辺システムを、1つのプラットフォーム上で一貫して利用することができ、AI、特にディープラーニングのビジネスへの活用を円滑に行うことが可能となります。
2016年12月に提供を開始したアルファ版では、１.大量データの取得、および２.蓄積のサイクルにおける、⑴ IoTデバイスや既存システムからの大量データの取得（コレクション）、⑵ 取得したデータの蓄積が利用可能でした。この度、提供を開始したベータ版では、アルファ版の機能に加え、２.蓄積のサイクルにおける、⑶ 蓄積データの確認（バリデーション）、⑷ 教師データの作成（アノテーション）、を拡充し、４.実行のサイクルにおける、⑺ モデル精度検証、⑻ デプロイ、５.フィードバックのサイクルにおける、⑼ 運用、⑽ 運用の課程で蓄積されたデータを活用した再学習、の機能を追加致しました。なお、⑷と⑽については、後日拡充予定です。2018年2月の正式版のリリースに向け、ベータ版のリリース後も、パートナー企業からのフィードバックを反映し、「ABEJA Platform」の性能向上に継続的に取り組むとともに、３.学習のサイクルにおける、⑸ モデルの設計、⑹ 学習（トレーニング）機能についても、オープンな環境下で利用頂けるよう整備を進めます。
ABEJAは、「ABEJA Platform」をオープン化し、AI、特にディープラーニングのビジネスへの活用を促進しオープンイノベーションを推進するとともに、Partner Ecosystemのパートナー企業とともに、IoT、ビックデータ、AIの連携を進めることで、大量データの循環を加速させ、産業革新を進展するエコシステムの形成を目指します。また、引き続き、AI、特にディープラーニングの活用により、国内外問わず多様な業界、シーンにおけるビジネスの効率化・自動化を促進し、産業構造の変革に貢献してまいります。
【 ディープラーニング活用のサイクルと開発・運用工程および各種課題 】
[画像1: (リンク ») ]
【 ABEJA Platform Partner Ecosystemについて 】
「ABEJA Platform」のオープン化にあたり、下記5つの領域におけるパートナー企業を募集いたします。アルファ版、正式版の段階では、一定の認定要件を満たす企業パートナーにのみ、「ABEJA Platform」を提供し、随時アップデート情報を提供します。
・パートナー企業 募集領域
１.IoTデバイスパートナー：センサーやアクチュエーターを提供する企業
２.IoTネットワークパートナー：通信サービスを提供する企業
３.システムインテグレーションパートナー：既存システムをインテグレーションする企業
４.コンサルティングパートナー：AIテクノロジーを活用しソリューションを提供する企業
５.APIエコノミーパートナー：API連携が可能な既存データを保有する企業
・ABEJA Platform」パートナー申込サイト：
(リンク »)
【 ABEJA Platformベータ版について 】
「ABEJA Platform」オープン化に際し提供を開始したアルファ版に続くベータ版のプラットフォームであり、Partner Ecosystemに参加する企業に無償（一部有料）で提供いたします。AI、特にディープラーニングを活用するための４つの運用サイクル、１.取得、２.蓄積、４.実行、５.フィードバック、における各工程において、必要なインフラや周辺システム等を利用することが可能です。（３.学習については、正式版で提供予定）
[画像2: (リンク ») ]
【 提供料金について 】
ベータ版は、ABEJA Platform Partner Ecosystemのパートナー企業限定で、一部制限のもと下記のプランで提供いたします。なお、正式版は、有料で提供いたします。
A： 無料：WEB API利用が5個/月以下、またはデータの保存量が常時100GB/月以下
B： 30万円/月：WEB API利用が6-10個/月以下、またはデータの保存量が常時100GB-1TB/月以上
C： 要相談：WEB API利用が11個/月以上、またはデータの保存量が常時1TB/月以上
【 ABEJA Platformオープン化スケジュールについて 】
2018年2月提供開始予定： 正式版
2017年9月提供開始済み： ベータ版
2016年12月提供開始済み： アルファ版
【 株式会社ABEJAについて 】
ABEJAは、蓄積されたビックデータから、人間の手を介さずしてそのデータを適切に表現する特 徴を自動的に見つけ出す「特徴量抽出」の自動化を行う「ディープラーニング」を活用し、多様な業界、シーンにおけるビジネスの効率化・自動化を促進するベンチャー企業です。2012年の創業時より、国内のAI関連を専門とする大学教員陣と連携し、ディープラーニング技術などの研究を行っており、提供するサービスで用いられるディープラーニングの技術は、すべて自社で開発しています。現在は、小売・流通業界を中心にサービスを展開し、株式会社三越伊勢丹ホールディングス、株式会社ゲオ、株式会社ジュンなど、国内大手小売企業を対象に約３00店舗以上への導入実績があります。また、2016年6月には、ダイキン工業株式会社の技術開発拠点であるテクノロジー・イノベーションセンターと、ディープラーニングを活用した協業を開始し、製造業界にも進出しています。
会社名： 株式会社 ABEJA
代表者： 代表取締役社長CEO兼CTO 岡田 陽介
所在地： 東京都港区虎ノ門4-1-20 田中山ビル10階
資本金： 1,148,518,043円（資本準備金含む）
事業内容： ディープラーニングを活用した産業構造変革のサポート
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プレスリリース提供：PR TIMES (リンク »)
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