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Electe World Wide Web Consortiumに加盟:中小企業のイノベーションにとって重要な一歩

ウェブ標準を決める人が、デジタルビジネスの未来を決める。ELECTE 現在、HTML、CSS、そしてインターネットの基礎を作り上げた組織であるW3Cの公式メンバーです。データ・プライバシー、リンクト・ウェブ・ストレージ、ウェブ機械学習などのワーキング・グループに参加し、将来の標準が大手企業だけでなく中小企業のニーズにも応えられるようにしています。お客様には、相互運用性の向上、コンプライアンスの簡素化、ブラウザから直接アクセス可能なAIを提供します。

この度 Electeは、ウェブのオープンスタンダードを開発する国際組織、ワールド・ワイド・ウェブ・コンソーシアム(W3C)に正式に加盟しました。今回の加盟は、当社にとって重要な評価であると同時に、イタリアおよびヨーロッパの中小企業のために、ウェブ標準の将来に積極的に影響を与える機会でもあります。

このパートナーシップが重要な理由

今日のデジタル環境では、データプライバシー規制がますます厳しくなっており、企業はセキュリティを損なうことなくデータを管理・分析する効率的なソリューションを必要としています。AIを活用した分析における当社の専門知識は、企業のデジタルな未来を形作る標準の開発に貢献できる特権的な立場にあります。

CEOのファビオ・ラウリアはこう述べている:

「私たちの目標は、中小企業が高度なセキュリティを維持しながらデータを有効活用できるよう、相互運用性とプライバシーの標準を推進することです。多くの中小企業は、データ統合や規制遵守の課題に日々直面しています。W3Cのワーキンググループへの参加を通じて、将来のウェブ標準がこうしたニーズに確実に対応し、あらゆる規模の企業にとってより公平なデジタル環境を実現したいと考えています。"

W3Cへの貢献

W3Cのアクティブメンバーとして、いくつかの戦略的ワーキンググループに参加します:

  • データ・プライバシーの語彙と管理:GDPRやその他の国際的な規制に沿ったプライバシーとデータ保護のための分類法の開発に取り組む。
  • リンクド・ウェブ・ストレージ:企業情報の安全かつ効率的な管理を促進するため、データ・ストレージとアクセス・コントロールの改善を支援します。
  • ウェブ機械学習:私たちは、クラウド・ソリューションへの依存を減らし、データ・プライバシーを改善するために、機械学習機能をブラウザに直接実装することに協力していきます。

お客様にとっての意味

このコラボレーションは、我々のプラットフォームを利用するすべてのユーザーに具体的な利益をもたらすだろう:

  • 相互運用性の向上:異なるアプリケーションやサービスとのデータ統合が容易になる。
  • 規制遵守の簡素化:私たちが貢献する標準は、プライバシー規制の遵守を容易にします。
  • AIへのアクセスの民主化:リソースの限られた企業でも先端技術にアクセスできるようにする。

データ処理時間を87%削減し、プラットフォームの閲覧数を278%増加させたことが、私たちのアプローチの有効性を証明しています。

将来の目標

今回の発表は、2024年11月に開催されたNetty Awardsにおいて、AI Innovation of the Yearを受賞したことを受けたものです。当社は、W3Cのメンバーシップを活用し、リアルタイム・コラボレーティブ・アナリティクスとプライバシー保護されたデータ共有メカニズムに重点を置いて、当社のプラットフォームの機能をさらに強化していきます。

ファビオ・ラウリアが指摘するように、「ビジネスの未来はデータ・インテリジェンスにかかっているが、その未来は包括的でなければならない。W3Cとの取り組みを通じて、私たちはウェブの進化が、豊富なリソースを持つ企業だけでなく、あらゆる規模の企業を確実にサポートすることをお約束します"

会社概要

Electe 革新的なAIベースのデータ分析プラットフォームで、中小企業のデータ課題をチャンスに変えることに専念しています。2023年にファビオ・ラウリアによって設立された当社の使命は、AIへのアクセスを民主化し、データ主導の意思決定が大企業に限定されることなく、すべての人がアクセスできるようにすることです。

当社のプラットフォームは、強力な人工知能アルゴリズムと直感的なユーザーインターフェイスを組み合わせており、企業は専門的な技術知識を必要とすることなく、データから有用な情報を得ることができます。小売業、製造業、ヘルスケア、専門サービスなど、さまざまな分野のお客様にサービスを提供しています。

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ビジネス成長のためのリソース

2025年11月9日

Outliers:データサイエンスとサクセスストーリーの出会い

データサイエンスはこれまでのパラダイムを覆した。外れ値はもはや「排除すべきエラー」ではなく、「理解すべき貴重な情報」なのだ。外れ値1つで線形回帰モデルを完全に歪めることができる(傾きが2から10に変わる)。しかしそれを排除することは、データセットの最も重要なシグナルを失うことを意味する。機械学習は洗練されたツールを導入している:Isolation Forestはランダムな決定木を構築することで外れ値を分離し、Local Outlier Factorは局所的な密度を分析し、Autoencoderは正常なデータを再構築し、再現できないものを報告する。グローバルな外れ値(熱帯地方での気温-10℃)、文脈上の外れ値(貧困地区での1,000ユーロの出費)、集団的な外れ値(攻撃を示すトラフィックネットワークの同期スパイク)などがある。ポール・マッカートニーは、「多くのバンドがハンブルグで1万時間やったが成功しなかった。アジアの数学的成功は遺伝的なものではなく、文化的なものである:中国の数的システムはより直感的であり、稲作には絶え間ない改良が必要であるのに対し、西洋の農業は領土の拡大が必要である。実際の応用例:英国の銀行はリアルタイムの異常検知によって18%の潜在的損失を取り戻し、製造業は人間の検査では見逃してしまうような微細な欠陥を検知し、ヘルスケアは85%以上の異常検知感度で臨床試験データを検証する。最終的な教訓:データサイエンスが異常値を排除することから、異常値を理解することに移行するにつれて、我々は型破りなキャリアを修正すべき異常値としてではなく、研究すべき貴重な軌跡として捉える必要がある。