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IS94897
ISO/IEC 27001:2005 /
JIS Q 27001:2006


当社移転のお知らせ 2010年5月24日
ウェブサイトをリニューアルいたしました 2010年2月22日
FEG/NSSOL共催セミナーを3都市で開催 2009年12月14日
2011年新卒採用スタート 2009年11月27日
     →2011年3月卒業予定者の募集は終了いたしました。
国際的データマイニング・コンテストで世界第2位に入賞 2009年6月18日
過去のお知らせ

当社移転のお知らせ

当社は、6月に下記住所に移転いたしますので、ご連絡いたします。


 新住所:
  〒104-0033
  東京都中央区新川2丁目27−1
  東京住友ツインビルディング(東館)10F


 新代表電話番号:
  TEL 03−5117−9000 FAX 03−5117−9091
  (*なお、7月末日までは、旧代表電話へおかけいただいた場合も、支障なきよう
   対応させていただく予定です。)


 移転スケジュール:
  【コンサルティング本部・システム本部・事業開発室・管理本部】
   6月11日(金)に移転。
   6月14日(月)より新オフィスで業務開始。
  【金融事業本部】
   6月29日(火)に移転。
   6月30日(水)より新オフィスで業務開始。


移転は、上記スケジュールに従い順次に実施いたしますので、お取引先におかれては、当社あての連絡など、種々ご不便をおかけすることもあろうかと存じますが、事情ご賢察願いたく宜しくお願いいたします。
尚、新住所は、親会社の新日鉄ソリューションズ鰍ニ同一のビルとなりますので、今まで以上に緊密な連携強化による両社の得意分野の相乗的活用など、さらにレベルの高いご提案ができるものと考えております。
今後とも、お取引先のニーズに的確に応えるべく、邁進いたしますので、ご指導、ご鞭撻のほど宜しくお願い申し上げます。

平成22年5月吉日

ウェブサイトをリニューアルいたしました

2010年2月22日、当サイトをリニューアルいたしました。

FEG/NSSOL共催セミナーを3都市で開催

11月20日(金)東京、11月27日(金)大阪、12月11日(金)福岡と3都市にて「リテール営業推進・高収益化セミナー」をFEGとNSSOL共同で開催し、49社67名の方にご参加いただきました。

金融機関のリテール分野を高収益化させる新たなマーケティング手法やリスク管理について、事例を交えながらの講演、さらにそれらを推進していく為のシステムインフラ・分析パッケージなどをご紹介させていただきました。

   

セミナーにご参加いただいた皆様にはご多用のところ足をお運びいただき、誠にありがとうございました。

2011年新卒採用スタート
 →2011年3月卒業予定者の募集は終了いたしました。

2011年卒業予定の方を対象とした新卒採用がスタートしています。
詳細は、下記URL(就活サイト“日経就職ナビ”当社ページ)をご覧ください。

URL https://job.nikkei.co.jp/2011/corp/00010103/index/index/
(日経就職ナビへの登録が必要となります。)

国際的データマイニング・コンテストで世界第2位に入賞

 データマイニングの分野で活発な研究活動を行っている国際的団体に、ACM/SIGKDD(注1)があります。毎年、同団体主催でKDDカップ(Knowledge Discovery and Data Mining Cup)と呼ばれる競技会が開催され、精度の高いモデルを構築する技術を競っています。今年は450を越えるチームが全世界からエントリーし、その中で、当社は SLOW TRACK (モデル構築の期間が1ヶ月)のセクションで過去最高の第2位となり、また、FAST TRACK(モデル構築の期間が5日間)のセクションでも入賞は逸しましたが第5位となりました。

 今年のテーマは、携帯電話のチャーニング(乗り換え)、クロスセル、アップセルに関わる問題でした。これらの行動に関する個人データを分析して予測モデルを構築し、その精度につき競います。具体的には、主催者側より上記行動を行ったかどうかを示すフラグが付いたデータセットが提示され、構築したモデルをフラグが付いていないデータセットに適用し、ROC(注2)を尺度とし判定し、その説明力により精度を競います。3つの行動確率が予測されますが、最終評価は3つのROCの平均値が対象となります。説明変数はLARGE(変数が約1万5千項目)とSMALL(変数が240項目)の2種類が用意されました。

 当社は若手のコンサルタント主体に4チーム(各チーム4名程度)を編成し、基本的には各自、業務終了後の作業で対応しました。各チームそれぞれ工夫を凝らした分析手法を採用しました。第2位になったチームが採用した分析手法は、Stochastic Gradient Boostingと呼ばれるもので、変数の選択・加工のステップにかなり独自の工夫をこらしています。必ずしも、採用した手法・ツールのみで分析の精度が決定するわけではありませんが、日頃の実務経験によって蓄積された分析に関するノウハウが活かされたものと考えています。

 利用したツールは米国製の商用ソフトウェアで、日本では当社の親会社である新日鉄ソリューションズ株式会社が販売しております。日本語版についても近いうちに販売開始予定です。

本件問合せ先

(注1)ACM : the Association for Computing Machinery
 SIGKDD:Special Interest Group on Knowledge Discovery and Data Mining
(注2)ROC :Receiver Operating Characteristic


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