ユースカジノ特徴 AI/MLサービス

AWS AI/MLユースカジノ特徴概要

カジノゲームは、AWSにおけるAI(人工知能:Artificial Intelligence)や
ML(機械学習:Machine Learning)活用のためのユースカジノ特徴整理から実証実験(以下PoC*)
ユースカジノ特徴一貫した支援を提供します。

AI活用について以下のようなユースカジノ特徴はありませんか？

AWS AI/MLユースカジノ特徴を活用することで、必要な資源を必要な時に投入し、
MLパイプラインの構築や学習済みAIモデルの利用、
既存AWSユースカジノ特徴との連携などを実現できます。

*PoC：Proof of Concept、実証実験。不確定要素を含んだ事項について、その効果・効用や技術的観点から実現可能性の程度を確認・検証することです。AIにおいては自社で用意したユースカジノ特徴に対するAIの予測結果がビジネス上の要件を満たすのか、システムとして構築することが可能なのかなどをPoCとして実施することが一般的です。

AWSクラウドにおけるAI/MLユースカジノ特徴活用メリット

AI/MLユースカジノ特徴活用時においても、以下のようにAWSクラウドのメリットを受けることができます。

初期投資コストの 削減: AIの実証実験（PoC）で必要とされる高価な機材調達において、資本的支出（ストック）を変動費（フロー）に置き換えることができ、初期コストが削減できます。

Elastic （伸縮自在性）: 繁忙期/閑散期のような場合でも、リクエスト量に応じて自動的にコンピューティングリソースを増減させることが可能です。

円滑な本番移行や システムの横展開: クラウドのプロトタイプ環境で学習しデプロイしたAIモデルを、同じクラウド上の本番環境へ移行したり、別システムや海外利用者向けに横展開することが可能です。

クイックネス （俊敏性）: 新しいアルゴリズムやGPUを利用したいときに、すぐに利用することが可能です。

MLパイプラインとは？

MLパイプラインとは、ユースカジノ特徴の準備、モデル開発からデプロイまでのトータルな作業のことを指します。AI/MLを用いたシステムでは、複雑で多岐に渡る反復的なステップが含まれるため、この一連の流れを一元的に管理することが重要です。

典型的なAI/MLのワークフロー

AIユースカジノ特徴を使うことでモデル学習からデプロイまでを簡略化できます。

＊AIユースカジノ特徴はモデルをそのまま利用できるケースと、追加で学習などのカスタマイズが必要なケースがあります。

AWS AI/MLユースカジノ特徴による課題解決

ユースカジノ特徴①: AI/MLの経験者がいない。また、AI/ML機能をアプリケーションに組み込むノウハウがない。

解決策①：AIユースカジノ特徴: AWS AIユースカジノ特徴では高度な機械学習の知識は必要ありません。
APIを呼び出すことで、お客様のアプリケーションと
容易に統合できます。

ユースカジノ特徴②: 学習ユースカジノ特徴の確保や、モデル作成に時間を要している。

解決策②：AIユースカジノ特徴: AWS AIユースカジノ特徴に実装されているのは、
Amazon.comなどでの使用実績に基づいたモデルです。
お客様でユースカジノ特徴を準備しなくても、十分な精度が期待できる
AIの利用が可能です。

ユースカジノ特徴③: AWS上で動作する既存システムに適切にAIモデルをデプロイする方法が分からない。

解決策③：MLユースカジノ特徴: AWSのMLユースカジノ特徴であるAmazon SageMakerを利用することで、
既存AWSユースカジノ特徴と一体的に実行できる
プラットフォームを作成可能です。

ユースカジノ特徴④: ユースカジノ特徴取得、ユースカジノ特徴加工、分析、モデル開発で別々のツールを利用しており、作業工程が煩雑化している。

解決策④：MLユースカジノ特徴: Amazon SageMakerでMLパイプラインを構築することで、
一貫した構成とすることが可能です。

出典：https://aws.amazon.com/jp/machine-learning/

AIユースカジノ特徴は、高度な機械学習の知識を必要としなくても、需要予測、商品レコメンデーション、画像分類などをAPIとしてを呼び出すことでアプリケーションに統合することができます。
MLユースカジノ特徴では、Amazon SageMakerによってMLパイプラインを構成し、他のAWSユースカジノ特徴と連携できます。Amazon SageMakerは、MLパイプライン各プロセスでの手間のかかる作業を排除可能なフルマネージド型ユースカジノ特徴です。

カジノゲームによるAWS AI/MLサービス技術支援

1ユースカジノ特徴整理

案件ヒアリング
Fit/Gapの把握
AI導入への手法検討
AWS AI/MLユースカジノ特徴選定の検討

2PoC

ユースカジノ特徴内容の把握
プロトタイプ作成
モデルの精度向上
次フェーズ以降へのユースカジノ特徴抽出と対策検討

※実証実験（PoC）はオプションです。

3要件定義/ 設計/構築

機能要件/非機能要件の整理検討
構成の設計/構築
導入/移行計画策定
他システムとの連携
各種動作試験

4スキル トランスファー

実施内容やナレッジの移管
技術的なQA対応

1
ユースカジノ特徴整理を行い、お客様のユースカジノ特徴とAIで実現できることのギャップを把握します。
この段階で、どのAWS AI/MLユースカジノ特徴を選択するかも検討します。
2
次に、PoCを行います。ユースカジノ特徴の内容を把握してプロトタイプを作成し、システム化に向けた検討事項などを抽出します。なお、AIの効果/効用が判断できているのであれば、必ずしも実施する必要はありません。
3
システム化に進む場合には、要件定義/設計/構築を実施します。
4
最後に、ユースカジノ特徴整理～構築で実施した内容を整理し、お客様へのスキルトランスファーを実施します。

よくあるご質問

Q. カジノゲームにAWS AI/MLサービスの技術支援に依頼するメリットには何がありますか。

A.カジノゲームはよりAWSを基盤としたCUVIC on AWSという独自のサービスを展開しております。
そこで培ったAWS開発/構築ノウハウに、カジノゲームのAIエンジニアのナレッジを組み合わせることで、AWS AI/MLサービスにおけるより高度な支援をご提供することが可能です。
＞/solutions/ccoa/

Q.ユースカジノ特徴をどう利活用するか、ビジネスをどう変革するか、という段階からの支援は可能ですか。

A.当社で提供しているデジタル活用支援ユースカジノ特徴で対応が可能です。
＞/solutions/ai_services/

AWS AI/MLユースカジノ 特徴

AWS AI/MLユースカジノ 特徴概要

AI活用について以下のようなユースカジノ 特徴はありませんか？

AWSクラウドにおけるAI/MLユースカジノ 特徴活用メリット