Everything we can imagine is real!

株式会社GAUSS

Everything we can imagine is real!

会社名株式会社 GAUSS （呼称：ガウス）

設立日

2017年5月2日

本店

東京都渋谷区道玄坂2-10-7 新大宗ビル1号館 3階

取締役

代表取締役
取締役
取締役
取締役

資本金1億円

事業内容• to B:AIパッケージ共同開発、コンサルティング• to C:競馬予想AI

宇都宮 綱紀長谷川 正平
川野 義広
進藤 圭

弊社プラットフォームを多くのAI開発企業へ
Customer

Gauss Foundation Platform
Cleansing Tool

RPA Tool

Annotation Tool

Computer
VisionGogh

DemandPrediction
Galileo

Text
MiningGoethe

IaaS Support

PaaS Support

Everything we can imagine is real!

Everything we can imagine is real!

AI競馬予測to C事業: 競馬メディア（SIVA ： シヴァ）

Everything we can imagine is real!

SIVAは、2016年11月にサービスを開始し、約3.3万ユーザー、約35万PVのコンテンツに成長。

ページビュー数350,995PV
ユニークユーザ数

約 130, 000人
2017年2月
Appsダウンロード配信開始

ページビュー数 ：6,733PV
ユニークユーザ数： 561人

Feb-17 Mar-17 Apr-17 May-17 Jun-17

Jul-17Aug-17 Sep-17

Oct-17 Nov-17 Dec-17

Jan-18

Feb-18 Mar-18 Apr-18 May-18 Jun-18

業界では有名なサービスに！

Jul-18

GAUSSの事業ポートフォリオ
個人向け事業(toC事業)

Everything we can imagine is real!

プロモーション
ツール

競馬メディア

企業向け事業(toB事業)

ＡＩパッケージ共同開発、コンサルティング

運営資金

Gauss Foundation Platform
Computer Vision

Demand Prediction

Text Mining

GAUSSの主な提供サービス

PoC・レポーティング

AI共同開発AIコンサルティング

SaaS連携サービス提供

AIプラットフォーム提供

研修・教育サービス

AI開発プロセス

Everything we can imagine is real!

GAUSS Foundation Platformでは、以下の手順を全てサポートいたします。
データ収集

クレンジング学習デプロイ

CI

データ取得

教師データ作成

モデル作成

モデルの配布継続的なインテグレーション

教師デー
タ

利用者
アノテーション

データ

教師データ

課題とソリューション

01
データ収集

データ収集

Everything we can imagine is real!

課題・学習に使用するデータが無い
・データ取得にコストがかかってしまう

ソリューション
・RPA Toolの使用により自動かつ、継続的なデータ取得を実現
・RPA Toolで取得するため、アウトソーシングのコストが生じない

RPA Tool

Everything we can imagine is real!

TASK ATASK BTASK CTASK DTASK ETASK ATASK BTASK DTASK CTASK E

課題とソリューション

02
クレンジングクレンジングEverything we can imagine is real!

課題・教師データ作成に膨大な時間がかかってしまう
ex：50万件のデータに対し、1250時間の時間が必要

ソリューション
・Annotation Toolの導入により、効率的に教師データを作成することを実現
・教師データ作成自体を、弊社にて請け負うことも可能

Annotation Tool

Everything we can imagine is real!

作成した教師データのタグ付け、タイトル、カテゴリ、説明文まで紐づけ可能。
画像からのアウトプットをより実用的なものとします。
ドラック&ドロップで画像の教師データ作成を行えます。
膨大な作業時間を要するため、請け負うことも可能です。

課題とソリューション

学習

Everything we can imagine is real!

Computer Vision

03
学習

課題

Demand Prediction
Text Mining

・AIのモデル作成にGPUやデータスレージなどの環境構築が必須である

ソリューション
・高速なGPUや膨大なストレージの環境をORACLE社のIaaS上の環境で簡単に利用することができる
・データサイエンティストによるアルゴリズム開発

課題とソリューション

04デプロイデプロイ

Everything we can imagine is real!

課題・開発したAIモデルを手作業で結合する必要がある
・モデル管理が複雑である

ソリューション
・定期的なモデルの更新、運用環境へのエンドポイントの配布を自動化
・モデルの世代管理を実現し、複雑なモデル管理を解消

課題とソリューション

05
CI

CI

Everything we can imagine is real!

課題・継続的なインテグレーションを保ち、AIのPDCAサイクルを継続させる必要がある

ソリューション
・運用モデルの可用性担保、ログ監視など、一元して管理できるダッシュボー
ド機能の提供をいたしますSystem Architecture

Everything we can imagine is real!

Oracle Container Engine
for Kubernetes

Nginx

Load
Balancing

Frontend

Backend
Registrycollection

With GPU

Bare Metal GPU
Instance(NVIDIA Tesla V100)

File Storage

Oracle Cloud InfrastructureEverything we can imagine is real!

事例紹介
AI競馬予測--SIVA--

AI競馬予測--SIVA– 概要図

Everything we can imagine is real!

GAUSS Foundation PlatformJRA

RPA Tool

SIVA
毎週月曜日
フィードバック

レースデータ変形
毎週金曜日
実行

データ

AI競馬予測--SIVA-- GFP活用事例

Everything we can imagine is real!

１ データ取得
１ データ取得
２ データの成形
３ アルゴリズム設計
４ SIVAへ公開
５ CI
６ 的中実績

AIに学習させる過去の競走データを、公開されているデー
タの購入やRPAを用いて、GFPに格納します。

AI競馬予測--SIVA-- GFP活用事例

Everything we can imagine is real!

２ データの成形
１ データ取得
２ データの成形
３ アルゴリズム設計
４ SIVAへ公開
５ CI
６ 的中実績

学習させるためには、GFP上で取得データを数値データに変形します。また、学習させるために数値の規格を揃えるなどの作業が必要になります。

GAUSS Foundation Platform
データデータクレンジング

変形後AI競馬予測--SIVA-- GFP活用事例

Everything we can imagine is real!

３ アルゴリズム設計
１ データ取得
２ データの成形
３ アルゴリズム設計
４ SIVAへ公開
５ CI
６ 的中実績

より精度が得られる、アルゴリズムを選びます。GFP上では、弊社内で開発している独自のアルゴリズムを使用することも可能となっております。

GAUSS Foundation Platform
Computer
VisionGogh

DemandPrediction
Galileo
R&D

Text
MiningGoethe

AI競馬予測--SIVA-- GFP活用事例

Everything we can imagine is real!

４ SIVAへ公開
１ データ取得
２ データの成形
３ アルゴリズム設計
４ SIVAへ公開
５ CI
６ 的中実績

開発したモデルのエンドポイントをSIVAへ実装します。
SIVAでは算出した数値より「◎」「〇」「△」と表示をしております。

AI競馬予測--SIVA-- GFP活用事例

Everything we can imagine is real!

５ CI
１ データ取得
２ データの成形
３ アルゴリズム設計
４ SIVAへ公開
５ CI
６ 的中実績

SIVAは毎週のチューニングが必要なため、モデルの世代管理を行っており、継続的なインテグレーションを実現しています。

AI競馬予測--SIVA-- GFP活用事例

Everything we can imagine is real!

６ 的中実績
１ データ取得
２ データの成形
３ アルゴリズム設計
４ SIVAへ公開
５ CI
６ 的中実績

レース的中結果（安田記念）

GⅠのビッグタイトルも的中！！

Everything we can imagine is real!

アパレル業界
事例紹介
株式会社ANAP様

ANAP × GAUSS 事例概要
1.画像をインプット

2.画像、の処理

Everything we can imagine is real!

3.文章の自動生成と動画の自動編集を実現！

◆ 検索タグの自動生成◆ 類似画像検索◆ 画像認識よる動画
自動編集→AIで認識した商品を拡大表示

TOPSとPANTSを自動認識！

処理の流れ◆ タイトルの自動生成◆ 説明文の自動生成

ANAP × GAUSS 概要図

Everything we can imagine is real!

GAUSS Foundation Platform
RPA Tool

ANAP
EC管理

画像
データ

システム

AnnotationTool

データ

学習後実行
継続的な実行ANAP × GAUSSEverything we can imagine is real!

01｜100万点以上の画像データ取得

04｜機械学習による、モデル生成

提供データとRPAの活用でデータを収集、GFPへ格納

モデル生成にORACLE社のGPU Instanceを利用

02｜5０万以上の教師データ作成

05｜EC管理画面へ組み込み膨大な作業時間をクラウドワーカーに依頼

モデルのエンドポイントを提供し、管理画面へ提供

03｜ノイズキャンセルの実施

06｜使用するにつれ、精度の向上

独自のアルゴリズムでデータの価値を向上

インプットが増えるほどCIによる精度向上を実現※特許出願中ANAP × GAUSSEverything we can imagine is real!

01｜100万点以上の画像データ取得

04｜機械学習による、モデル生成提供データとRPAの活用でデータを収集、GFPへ格納

モデル生成にORACLE社のGPU Instanceを利用

02｜5０万以上の教師データ作成

05｜EC管理画面へ組み込み

膨大な作業時間をクラウドワーカーに依頼

モデルのエンドポイントを提供し、管理画面へ提供

03｜ノイズキャンセルの実施

06｜使用するにつれ、精度の向上

独自のアルゴリズムでデータの価値を向上

インプットが増えるほどCIによる精度向上を実現※特許出願中ANAP × GAUSSEverything we can imagine is real!

01｜100万点以上の画像データ取得

04｜機械学習による、モデル生成提供データとRPAの活用でデータを収集、GFPへ格納

モデル生成にORACLE社のGPU Instanceを利用

02｜5０万以上の教師データ作成

05｜EC管理画面へ組み込み

膨大な作業時間をクラウドワーカーに依頼

モデルのエンドポイントを提供し、管理画面へ提供

03｜ノイズキャンセルの実施

06｜使用するにつれ、精度の向上

独自のアルゴリズムでデータの価値を向上

インプットが増えるほどCIによる精度向上を実現※特許出願中ANAP × GAUSSEverything we can imagine is real!

01｜100万点以上の画像データ取得

04｜機械学習による、モデル生成

提供データとRPAの活用でデータを収集、GFPへ格納

モデル生成にORACLE社のGPU Instanceを利用

02｜5０万以上の教師データ作成

05｜EC管理画面へ組み込み

膨大な作業時間をクラウドワーカーに依頼

モデルのエンドポイントを提供し、管理画面へ提供

03｜ノイズキャンセルの実施

06｜使用するにつれ、精度の向上

独自のアルゴリズムでデータの価値を向上

インプットが増えるほどCIによる精度向上を実現※特許化済みANAP × GAUSSEverything we can imagine is real!

01｜100万点以上の画像データ取得

04｜機械学習による、モデル生成

提供データとRPAの活用でデータを収集、GFPへ格納

モデル生成にORACLE社のGPU Instanceを利用

02｜5０万以上の教師データ作成

05｜EC管理画面へ組み込み

膨大な作業時間をクラウドワーカーに依頼

モデルのエンドポイントを提供し、管理画面へ提供

03｜ノイズキャンセルの実施

06｜使用するにつれ、精度の向上独自のアルゴリズムでデータの価値を向上

インプットが増えるほどCIによる精度向上を実現※特許出願中ANAP × GAUSSEverything we can imagine is real!

01｜100万点以上の画像データ取得

04｜機械学習による、モデル生成

提供データとRPAの活用でデータを収集、GFPへ格納

モデル生成にORACLE社のGPU Instanceを利用

02｜5０万以上の教師データ作成

05｜EC管理画面へ組み込み

膨大な作業時間をクラウドワーカーに依頼

モデルのエンドポイントを提供し、管理画面へ実装

03｜ノイズキャンセルの実施

06｜使用するにつれ、精度の向上

独自のアルゴリズムでデータの価値を向上

インプットが増えるほどCIによる精度向上を実現※特許出願中ANAP × GAUSSEverything we can imagine is real!

01｜100万点以上の画像データ取得

04｜機械学習による、モデル生成

提供データとRPAの活用でデータを収集、GFPへ格納

モデル生成にORACLE社のGPU Instanceを利用

02｜5０万以上の教師データ作成

05｜EC管理画面へ組み込み

膨大な作業時間をクラウドワーカーに依頼

モデルのエンドポイントを提供し、管理画面へ提供

03｜ノイズキャンセルの実施

06｜使用するにつれ、精度の向上

独自のアルゴリズムでデータの価値を向上

インプットが増えるほどCIによる精度向上を実現※特許出願中ANAP × GAUSS 事例概要

Everything we can imagine is real!

1型あたり作業時間10分

1型あたり作業時間
3分

作業時間70%削減
自社
サイ
ト掲
載業
務

加工型数
15,500型＝ 2,583時間

年間作業時間After

作業時間
1,800時間削減→人員削減・費用削減による利益率向上

Everything we can imagine is real!

もっとAI開発を簡単に。

GAUSS Foundation Platform
GAUSSAI
info@gauss-ai.jp

Everything we can imagine is real!

Everything we can imagine is real.
想像した未来を創造する。

「More happiness, More value」