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2019.07.19EVENTNEWS

Google Cloud Next ’19 in Tokyoにて、グルーヴノーツの量子コンピューティングソリューションを披露

ブースの出展と弊社代表 最首が講演にて、AI活用事例や最新機能もご紹介

クラウドAIプラットフォーム「MAGELLAN BLOCKS」(マゼランブロックス)を開発・提供する株式会社グルーヴノーツ(本社:福岡県福岡市、代表取締役社長:最首英裕、以下 グルーヴノーツ)は、2019年7月30日(火)から8月1日(木)に東京プリンスホテル/ザ・プリンスパークタワー東京で開催される「Google Cloud Next ’19 in Tokyo」において、ブース出展いたしますのでお知らせいたします。あわせて、7月31日(16:00〜16:40)には、弊社代表取締役社長 最首が「AIと量子コンピュータで開く、新たなビジネスの可能性」と題して講演いたします。
 
弊社ブース(7月31日〜8月1日)では、量子コンピュータ(アニーリングマシン)を活用して弊社が独自に開発した「組合せ最適化ソリューション」のデモストレーションを披露します。「組合せ最適化ソリューション」は、「MAGELLAN BLOCKS」のクラウドサービスの一つで、量子コンピュータ活用により高速・高精度にシフトや配送ルートの最適化を実現することができます。
 
ぜひこの機会に、「MAGELLAN BLOCKS」ブース・弊社講演にお立ち寄りください。

AIと量子コンピュータを活用したクラウドサービス

「MAGELLAN BLOCKS」のAIと量子コンピュータで、予測から最適化まで

例)小売業

小売・流通、交通・航空、金融業向け「MAGELLAN BLOCKS」のAIと量子コンピュータで、予測から最適化まで

店舗の人流予測から、勤務シフトの最適化まで。来店客の行動を捉えて、気象データやPOSデータ等と組み合わせ、来店者数や商品需要を高精度に予測。店舗のレイアウトやプロモーション施策の改善による売上拡大、従業員に無理を強いることのない最適な人員配置・余剰人件費の削減など、店舗の収益最大化につなげましょう。
 
その他、金融業におけるオペレーターシフトの作成や、交通業における搭乗員勤務スケジュールの作成、人流・需要予測を加味した最適な移動ルートの提示など、超多変量・非線形な事象の予測・最適化を実現します。

ブース出展

7月31日(水)〜8月1日(木)
弊社ブースにてクラウドAIプラットフォーム「MAGELLAN BLOCKS」の活用事例や最新機能をご紹介します。
(写真は、「Google Cloud Next ’18 in Tokyo」出展時の様子)

小売・流通、交通・航空、金融業向けクラウドAIサービスで未来予測と組合せ最適化を実現

 

講演プログラム

7月31日(水)16:00〜16:40 ザ・プリンスパークタワー東京 | Room 05
「AIと量子コンピュータで開く、新たなビジネスの可能性」 株式会社グルーヴノーツ 代表取締役社長 最首英裕

グルーヴノーツ 最首 講演

AIを駆使することで、精度の高いビジネス計画を立てることができるようになってきました。
しかし現実には、未来の需要を見通せたとしても、それをどのように活かすかの選択肢は無数にあります。
私たちは、世界で初めて量子コンピュータを商用サービスに搭載し、AIによる予測と、量子コンピュータによる最適化の組み合わせを実現しました。実際の事例をもとに、みなさんのビジネスに活かすための方法についてご紹介します。 

Google Cloud Next ’19 in Tokyo

小売・流通、交通・航空、金融業向け量子コンピュータ×AIクラウドサービスの提供

【開催日時】
2019年7月30日(火) ~ 8月1日(木)

【開催場所】
東京プリンスホテル、ザ・プリンスパークタワー東京

【主  催】
グーグル・クラウド・ジャパン 合同会社

【申し込み】
https://goo.gle/nexttokyosp
 
 
Google Cloud は Google LLC の商標です。


【お問い合わせ】
株式会社グルーヴノーツ
広報担当:金田
pr@groovenauts.jp

株式会社グルーヴノーツについて

グルーヴノーツは、ビジネス現場で活用できる人工知能(AI)を目指して、クラウドAIプラットフォーム「MAGELLAN BLOCKS」(マゼランブロックス)の開発やAI活用コンサルティングを行う、福岡発のテクノロジーカンパニーです。『未来予測のデザインから業務課題の解決まで』--テクノロジーとデータ、両方の“扱い方”を熟知したグルーヴノーツが、お客さまのビジネスにとって実用的なAI活用をお手伝いします。はじめは、ビジネスニーズに合わせて「何を予測するか」をデザインするところから。そして、予測に対する現場の知見をもとに、モデルの構築・実データでの検証を繰り返して予測精度を高め、実務に適用する。導入後も、学習データの改善やモデルの更新を図りながら、業務課題の解決、ビジネス価値の向上に取り組みます。

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