データ分析の専門家である、私たち数学者集団Calcが提供する、データドリブンな人事評価と組織診断を通じて、企業のさらなる成長を加速します。人事評価、組織診断、離職防止、定着率向上、人員配置の最適化、1on1面談の数値管理、次世代人材の育成、採用強化など、多岐にわたる人事戦略を科学的に支援します。

• 私たちのサービス特長
  1. 多次元データの集約と高度な分析 – 多角的な質問項目、対面の面談結果、メンタルヘルスのチェック、メールチャットなどの社内コミュニケーションの状況など、多様なデータソースから得た洞察を提供します。
  2. ポジティブ・ネガティブ思考の感情スコアリング – 感情スコアを用いて、職務適性と職務継続可能性を可視化します。赤丸で示される「要注意」人物の特定から、企業の介入とサポートを促進します。
  3. HR予兆検知システム – 警告信号を早期に捉え、適切な人事戦略の立案と実行をサポートします。

人事部門が直面する課題に対し、革新的な解決策を提供します。私たちのアプローチにより、組織はその潜在能力を最大限に発揮し、社員一人ひとりが幸せに働け、その才能を活かして成長することができます。 詳細については、お問い合わせへ。

異常検知は、単なるルールベースの監視を超え、数学の力で飛躍的に進化します。私たち数学者集団Calcは、統計解析・機械学習・最適化理論を駆使し、従来の手法では捉えきれない微細な異常や予兆を高精度に検知。膨大なデータの中から本質的なパターンを見抜き、誤検知を最小限に抑えることで、設備の安全性・効率性を革新します。

• 私たちのサービス特長

  高度な数理モデルによる精密な検知

  私たち数学者集団Calcは統計学や確率論、機械学習などを駆使し、一般的なルールベースの異常検知よりも高度な数理モデルを構築します。例えば

  • ベイズ推定やマルコフ過程による異常確率の計算
  • 時系列解析（ARIMA、状態空間モデルなど）で異常を予測
  • トポロジカルデータ解析（TDA）を活用した新しい異常検知手法

  ノイズの多いデータでも高精度な検知

  誤検知（False Positive）や見逃し（False Negative）を減らすために、統計的な仮説検定やロバストなアルゴリズムを用いて、ノイズに強い異常検知を実現します。

  ブラックボックスではなく理論に基づいた説明可能性

  一般的なAIモデルとは異なり、数学的手法を駆使することで、

  • なぜ異常と判定されたのか
  • どの要因が影響しているのか

  を明確に説明できる点が特徴です。これにより、企業や研究機関が意思決定しやすい異常検知が可能になります。

  カスタムメイドの異常検知システム

  汎用的な異常検知システムではなく、業界特有のデータ構造や特定の異常パターンに最適化したモデルを数学的に設計・調整できるため、より実用的で精度の高い異常検知が可能！

  小規模データでも強力な異常検知が可能

  機械学習では大量のデータが必要ですが、数学者のアプローチでは、

  • スパースモデリング（少ないデータから法則を抽出）
  • ベイズ統計（少ないサンプルから推論）
  • 最適輸送理論（分布間の距離をKLDなどで測定）

  などの手法により、データが少なくても高精度な異常検知が可能です。

💡 数学者の異常検知サービスは、「高精度・説明可能・カスタム対応・データ不足にも強い」という点が特徴！！
詳細については、お問い合わせへ。