本プロジェクトのAIエンジニアとして、 深層学習を用いた、受給者番号誤り訂正機能を設計・開発し、 学習による性能向上可能性を提示した。 最大の挑戦は、個人を特定する一切の情報を使用せず、 医療機関や金額といった付帯情報だけで、どの受給者番号が正解かを推論することである。 モンスターラボとFlyDataの共同受注プロジェクトであり、 モンスターラボ社はRPAを、FlyDataでは受給者番号の特定方式を担当した。

名刺情報からCRMデータを構築する顧客と実施したPoCです。 本PoCでは、OCR由来のノイズが大量に含まれる入力レコードに対し、 データクレンジング実施済みのデータと照合し、 どのレコードが最も近いかを推定するモデルを構築し、評価を行ないました。

進行中案件のため、概要を含めて差し控えます。