< kenkai, 適応型AI意思決定プラットフォーム >

kenkai により、組織がリアルタイムでデータに基づき行動できるように

Kenkai

なぜ KENKAIなのか?

より速く、よりスマートな意思決定へのカギ?、シンプルで柔軟なデータモデル

データから行動へ、ただ一つのプラットフォーム

ほとんどのツールがダッシュボードやデータモデルにとどまっているのに対し、<kenkai>は生イベントの取り込みから、信号の定義や適応型介入の展開まですべての工程を、一つの場所で結びつける。

つねにユーザーに適応して

静的なビジネスダッシュボードや一回限りのMFパイプラインと異なり、<kenkai>はその場その場の行動から学習し続けます。ユーザーに合わせて、あらゆる特性、メトリクス、意思決定を調整します。

パーソナライズを高速に

もうデータエンジニアリングに数か月をかける必要はありません。<kenkai>を使えば、生データの取り込みからパーソナライズまでがたったの数日で実現します。

摩擦のないガバナンス

<kenkai> はメトリクス管理を担い、予測や判断のプロセスを説明することができるため、意思決定を信頼し、ステークホルダーに自信を持って結果を伝えることができます

Kenkai

当社の製品原則

シンプルな設計

シンプルな設計

<普遍的なスキーマ、簡単なデータ取り込み>

学習し続けるAI

学習し続けるAI

< 行動の変化に適応するモデル >

信頼とガバナンス

信頼とガバナンス

< 説明可能なメトリクスと意思決定 >

Explore kenkai 適応型AI意思決定プラットフォーム

Kenkai
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どんなデータも、煩雑なプロセスなく

どんなデータも、煩雑なプロセスなく

あらゆるイベントとディメンションをひとつの明瞭で普遍的なモデルにまとめます。煩雑なスキーマは不要で、体系化されたデータを、ドメインに関係なく利用することができます。

> イベントとディメンションを、明瞭で単純なスキーマに規格化
> 通商からヘルスケア、ゲーミングまで、ドメインをまたいで円滑に機能
> 業界のデータソースに合わせたアダプターにより拡張
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重要な信号を定義する

重要な信号を定義する

SQLを使って、生データを有意味な特徴に変換します。こうして構築された特性により、モデルやダッシュボードをパーソナライズされた介入を駆動します。

> 静的または動的特性を個人・集団のレベルで作成
> 時間枠集計にライブプレビューを活用
> データチームの障害を解消して、モデル、ダッシュボード、介入を強化
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考えると同時に分析する

考えると同時に分析する

メトリクスを即座に探索、比較します。パイプラインで待たずに、高速なクエリ、柔軟なダッシュボード、深層学習にもとづいたセグメンテーションを実現します。

> ClickHouseをベースとしたクエリで特性とメトリクスを探索
> 集団、個人、トレンドごとに共有可能なダッシュボードを構築
> 集団のセグメンテーションと特性のフィルタリングにより、さらに深い洞察を実現
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特性からモデルへ、宣言型ワークフローで

特性からモデルへ、宣言型ワークフローで

データ、特性、スケジュールが一体となったソースコードおよび宣言型ワークフローにより、MLモデルを定義、訓練、管理します。

> データセットと特性、スケジュールを結びつけたソースコードによりモデルを定義
> グルーコードを追加することなく、推論ジョブを訓練、管理します。
> 迅速な反復と比較のためのバージョン・クローン構成
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予測を行動に変える

予測を行動に変える

介入はリアルタイムで適応し、柔軟な決定論理にもとづき、集団、ユーザー単位で行動をパーソナライズします

> 意思決定、集団、行動、およびスケジュールポリシーを、柔軟な枠組みひとつで
> 自動のフォローアップにより、バンディット駆動型の戦略を展開
> トリガーと特性ベースの行動を用いた、段階的なプロセスを設計
<KENKAI> 多様な業界に対応する柔軟な適応型AIソリューション:お問い合わせ
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< 医療・ヘルスケア、eコマース、サプライチェーン、ゲーム、行政... >
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<KENKAI>と提携して成功を

ルワンダの医療財政改革にRSSBと連携して取り組んでいます

ルワンダ社会保障庁(RSSB)は、基礎医療サービスの財政支援において重要な役割を担っています。Causal Foundryは、全国1,000カ所以上の医療センターや医療ポストに影響を及ぼす大規模な医療財政改革の設計・導入・モニタリングを支援しています。

RSSB | KENKAIお問い合わせ
レジス・ヒティマナ(Regis Hitimana)博士
給付部門最高責任者(Chief Benefits Officer)
RSSB

kenkai との連携により、私たちはデータを最大限に活用し、より持続可能で効率的な医療財政モデルを設計できるようになりました。”