Dockerで機械学習企画案 量子(66) AI(40)

# 解決したい課題
機械学習、深層学習、量子計算機というけど、どこから手をつけたらいいかわからない
DataRobotっていう便利な道具があるらしいが中小企業では手が出ないかもしれない
データの欠損を埋めたり、補完したりできるデータサイエンティストを雇えない

# 解決策概要
Docker hubにありとあらゆる機械学習、深層学習、量子計算機の動くシステムのソースコード、環境を別々にあげる
それぞれのdockerのシステムに同じデータを投げて、それぞれ計算を競争させる
評価関数の形も複数用意し、評価関数の形による影響を規定値で用意する
データ補完方法を複数用意し、データ補完方法による影響量の幅を提示できる

# 奉仕詳細
過去に蓄積したデータと、企業または製品の目標値を入れる。
20種類から100種類の計算方式の4類型から20類型ごとの結果を出力する
システムが出力したデータから希望・期待と異なる結果の原因、対策を協議し、必要となるデータを追加入力する。
再度計算して出力する

# 強みとなる技術
Windows, macOS, Linuxの環境構築
仮装環境の構築
確率・統計計算
機械学習システムの移植・運用
想定外をなくすシステム分析・データ分析

# 5年中期計画
### 堅実案
|  | 2019 | 2020 | 2021 | 2022 | 2023 |  |
|:--|:--|:--|:--|:--|:--|:--|
| システム設計 | 10,000,000 | 20,000,000 | 20,000,000 | 20,000,000 | 20,000,000 |  |
| 協力企業 | 12 | 24 | 36 | 48 | 60 |  |
| 収入 |  | 12000000 | 24000000 | 36000000 | 48000000 |  |
| 損益 | -10,000,000 | -8,000,000 | 4,000,000 | 16,000,000 | 28,000,000 | 30,000,000 |

### 拡大＋補填案
|  | 2019 | 2020 | 2021 | 2022 | 2023 |  |
|:--|:--|:--|:--|:--|:--|:--|
| システム設計 | 10,000,000 | 20,000,000 | 30,000,000 | 40,000,000 | 50,000,000 |  |
| 協力企業 | 12 | 24 | 48 | 72 | 96 |  |
| 収入 |  | 12000000 | 24000000 | 48000000 | 72000000 |  |
| 投資 | 6000000 | 6000000 | 6000000 |  |  | 18000000 |
| 損益 | -4,000,000 | -2,000,000 | 0 | 8,000,000 | 22,000,000 | 24,000,000 |

### 現実案 
| | 2019 | 2020 | 2021 | 2022 | 2023 |  |
|:--|:--|:--|:--|:--|:--|:--|
| システム設計 | 5,000,000 | 10,000,000 | 20,000,000 | 20,000,000 | 20,000,000 |  |
| 協力企業 | 6 | 12 | 24 | 48 | 96 |  |
| 収入 |  | 6000000 | 12000000 | 24000000 | 48000000 |  |
| 投資 | 6000000 | 6000000 | 6000000 |  |  | 18000000 |
| 損益 | 1,000,000 | 2,000,000 | -2,000,000 | 4,000,000 | 28,000,000 | 33,000,000 |

# 班構成
企画担当（専任）
営業（兼任）
クリエータ1（兼任）
クリエータ2（兼任）
エンジニア（兼任）


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ver. 0.01 初稿 20190530 午後
ver. 0.02 収支計画、班構成追記 20190530 夜
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