お客様のデータ Wolframのエキスパート
Wolfram|Alphaの開発元がお届けするマルチパラダイムデータサイエンス
Wolframはあらゆる規模の機関をサポートします
WolframデータサイエンスとAIコンサルティングの特徴
Wolframの統合された技術スタックは，マルチパラダイムデータサイエンスのワークフローの標準を打ち立てています．Wolfram|Alpha，Wolfram言語，Mathematicaのいずれにおいても，消費者向けモバイルアプリから，企業のデータレイク向け自然言語インターフェースまで，あらゆる場面で人工知能を身近なものにしています．
マルチパラダイムアプローチ
Wolframは広範な最新の解析テクニックとインターフェースを利用して，従来の方法では複雑すぎる問題に対して，現実的で数量化可能な答を常にお届けしています．
計算分野における深い専門知識
機械学習からデータの可視化やWeb配備までの特化された知識を，主となる計算領域において組み合せて実装を最適化します．
計算知識と独自の技術で裏付け
Wolframの技術統合における比類ない専門性と多様な計算背景を組み合せて，迅速かつ効率的にお客様の目標を達成するお手伝いをします．
分野をまたいだ計算技術の適用
多様な背景を生かし，さまざまな領域や産業からのメソッドを検証し組み合せることで，最も包括的な結果を確実にします．
計算ノートブックの利用
Wolfram Researchが先駆けて開発し，牽引してきたノートブックは，インタラクティブな研究，開発，配備のための直感的な一体型環境を提供します．
レポートではなく機能するソフトウェアの配信
Wolframのインタラクティブなソリューションにより，事前に生成された結果に制限されることなく，ライブのデータ駆動型配備を介した選択肢を調べることが可能になります．
計算における数十年に渡るリーダーシップ
Wolframはテクノロジーとサイエンスにおける多様な革新を成し遂げており，1988年以来計算の未来を考案しています．
企業規模の計算にどこからでもアクセス可能
お客様のデータや計算に即座に安全にアクセスできるように，公開されたクラウドテクノロジーとプライベートのクラウドテクノロジーを緊密に統合しています．
データサイエンスとAIにマルチパラダイムアプローチを取る理由
ほとんどの組織では，可能なことのほんの一部しか利用できていないことが多いのですが，データ解析と問題解決に対するWolframのマルチパラダイムアプローチは，広範な最新アルゴリズムと分野を超えたメソッドを統合し，計算で解決できる問題のスコープを大きく広げ，データから新たな発見，意味，方向性を引き出します．WolframのマルチパラダイムデータサイエンスとAIの機能はこちらでご覧ください．
機械学習
複雑なデータ集合から直接，適応モデルを生成することでオブジェクト分類や予測分析，例えば，どの広告市場に新規参入するべきかを特定します．
レポート生成
ミーティング，進行中のプロジェクト，四半期所得レポート等の公開情報のために，結論や考察を，スタイル付きのフォーマットされたドキュメントで配備します．
時系列
事象の時系列のモデル化，シミュレーション，予報を行って，例えば，次の大型連休での売り上げの期待値を，長期的トレンドを追跡して予測します．
ニューラルネットワーク
階層処理ネットワークを生成し訓練して，深層分析やタスク処理，例えば，生産ラインの中から欠陥品の判別をします．
クラスタ分析
類似度に基づいてデータをグループ化し解析して， 根底にあるパターンや関係，例えば，どの顧客がトップ100人の顧客と類似しているかを抽出します．
グラフ／ネットワークの解析
離散関係の系を調べ，可視化して，相関関係やパターンを解析，例えば，ソーシャルネットワークの人口統計をモデル化します．
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動的な可視化
スタイルの付いたプロット，図表，インフォグラフィクスでデータを可視化して，可読でインタラクティブなものにすることで，素早い解析や意思決定をします．
生存分析
生存時間関数や寿命分布を計算して事象が発生するまでの期間データ，例えば，産業機器の耐用年数の期待値を解析します．
テキストの意味分析
言語データの根底にある構造を解析してデータクリーニングと意味の抽出を行い，顧客のコメントの感情を判断します．
データセマンティクス
受け取ったさまざまなデータを統一されたフレームワークに標準化，例えば，データを異なる単位系に統合して，解析を簡単化します．
待ち行列理論
待ち行列系のモデル化およびシミュレーションを行って，待ち時間や人員配置，例えば，銀行の支店の窓口係の最適人数を解析します．
ウェーブレット
データ信号を構成成分に分解して，高度な操作や特定の特徴のフィルタリング，例えば，センサーデータから背景雑音を除去します．
システムモデリング
物理系，電気系，その他の系をモデル化して，例えば，建物の最も効率的な暖房設備の設計の決定に役立てます．
統計分布
時系列データをパラメトリック分布にフィットして，根底にある事象，例えば，顧客が広告をクリックする可能性について推測します．
ランダム過程
系の時間発展をモデル化して，その挙動について観察と予測，例えば，特定の店舗位置でのピーク時の分析を行います．
最適化
ハイレベルな数学を使い，重要な基準に関する手持ちのデータの「最適値」，例えば，ポートフォリオ資産の理想的な配分を見付けます．
モルフォロジー解析
画像や高次元データに幾何学的変換を用いて，空間的特性の解析，例えば，顕微鏡画像の中の粒子数の計測を行います．
コンピュータビジョン
機械学習およびその他の高度なアルゴリズムを使って視覚的なデータを処理し，特徴やパターンを分析，例えば，ビデオから道路障害物を特定します．
信号処理
画像，音声，その他の収集されたデータを処理し，それにフィルタをかけて，根底にあるパターンを解析，例えば，心電図から不規則な心拍を検出します．
カスタムのインターフェース構築
解析や可視化におけるリアルタイムのパラメータ調整のためにインタラクティブなコントロールをスクリーン上に作成することによって，データをより深く調べます．
並列計算
大規模な科学的計算やその他の高性能アプリケーションのために，利用可能な計算ユニットに並列タスクを分配します．
地理計算
正確な地理的位置のデータおよび強力な測地計算機能を使って，現実世界の状況の綿密な調査，例えば，バスの最適経路の可視化を行います．
数学的モデリング
手持ちのデータに微分方程式系，再帰関係式，記号的な公式を用いて，モデルのテストや調整，例えば，伝染病の治癒率の計算を行います．
少なく表示
あらゆる規模のサービスとコンサルティングを提供します
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個人レベルか企業レベルかにかかわらず，Wolframの計算エキスパートが概念から配備まで短い時間と少ない労力で強固な結果が得られるようお手伝いします．
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