--- title: "Mattan Benyamini" slug: windward date: 2022-06-07T08:05:56+00:00 modified: 2022-09-11T12:58:49+00:00 permalink: https://brightdata.jp/customer-stories/windward type: testimonial --- # Mattan Benyamini ![無地の背景の前で微笑む男。](https://media.brightdata.jp/2022/06/Mattan-Benyamini_Windward.png)# Mattan Benyamini Data Analyst Team Lead at Windward ![Windward logo](https://media.brightdata.jp/2022/06/updated_Windward_logo_color.svg)[**Windward**](https://windward.ai/) 社は、海上輸送を専門とする国際的な予測インテリジェンス企業です。当社のプラットフォームは、すべての海上でのニーズに対応し、コンテナの運送リスクなど多くに対するワンストップショップとしてのサービスを提供しています。 Windwardソリューションは、AI・ビッグデータ・海運における専門性を組み合わせて、お客様とパートナーが海運エコシステムとセキュリティ・ファイナンス・ビジネスにおける幅広い影響を理解し、これによってデータに基づく判断ができるようにします。 当社を訪れる民間と公共団体のお客様に向けて私たちは、多様なデータポイントの分析により、コンテナに関するインサイトの取得と解析ができるようにします。このデータを活用して当社の複雑な人工知能モデルに供給します。 当社の民間のお客様には、事故や海上での変事におけるコンテナへのリスクを理解したいと願う保険業者が含まれます。私たちはさまざまな民間会社間の取引に資金供給する銀行を調べてこの情報を集めます。また、最近になって運送業者と他の貨物主に海上輸送の可視性を提供するサービスも始めました。これによって、商品が港に到着する日時のETAを予測できるようになります。 公共団体のお客様には、経済圏で業務していないコンテナを特定し、疑わしい運送業者を監視できるように「国境セキュリティリスク」評価を実施します。これにより、海上運輸に対する脅威から海と国境をより良く守ることができるようになります。 当社がサービスを開始したばかりの海上輸送の可視性商品を見てみましょう。私たちは長い間世界が悩まされ、最近では多様な市場危機の中心的存在にもなった複雑な問題を解決するために最先端のテクノロジーを導入しました。貨物コンテナとトレーラーのETAの予測における問題には、貨物コンテナとトレーラーの到着時間に関連する多くの側面があります。 過去10年間ほどに使用されてきたテクノロジーは相当なものでしたが、このような問題を解決できるものではありませんでした。これは、このテクノロジーには何層ものデータと公開ウェブデータを消費することが必要となり、これには市場ではまだ使用できなかったが現在生じている海運活動の全容を把握することが含まれます。 Windward社ではディープラーニングというテクノロジーを起用して、自社のプラットフォームを機能させています。このため、私たちはさまざまなデータソースとやり取りする方法を基本的に理解している中立的なネットワークを使用して、これらを組み合わせて1つの結論に達します。この場合は、行先の港にコンテナが到着する予測時刻です。 ETAモデルのみに注目している理由は、当社の全業務がかなり複雑であるためです。私たちが使用する基盤層のデータは、世界各地の多様な受信機にに毎分一貫して信号を送信するコンテナからの転送です。これによって、コンテナの現在地を随時追跡します。 このようなさまざまな供給元を使用し、毎分ごとに提供される転送データによってコンテナの位置情報を把握します。通常の場合、私たちは一日に数億ものコンテナの転送を調べます。 ただし、コンテナが港に到着する時間を予測する際、公開ウェブデータなどさまざまなデータソースを考慮する必要があります。これにおいてもっとも重要なウェブデータソースの1つには、さまざまな運送会社のウェブサイトに掲載されるコンテナのスケジュールがあります。この情報には最新のコンテナ位置情報、現在の位置、および港に到着する予測時刻が含まれます。 **Windwardにとってオープンソースのウェブデータがとても重要な理由は、当社がこれらの運送会社のウェブサイトを使用してアルゴリズムに供給して自動的にこれらのETAを予測し、企業が他の業務側面に集中できるようにします。** コンテナ船をバスとして捉え、バスがさまざまな停留所から乗客を乗せる状況を考えてみましょう。次に、バスの乗客一人ひとりが目的地に到着する時刻を予測していると考えます。この例では、乗客が運送会社のウェブサイトとなります。 このため、一人だけにいつ到着すると思うかを尋ねるだけでは十分ではありません。複数の乗客に尋ねて、それぞれのインサイトの平均を出す必要があります。つまり、1つだけではなく、インターネット上のさまざまなウェブデータソースを使用することが必要なのです。 **当社のアルゴリズムに必要な公開ウェブデータを収集するため、私たちはBright Dataの[Web Scraper IDE](https://brightdata.jp/products/web-scraper)を活用してさまざまな運送キャリアウェブサイトからウェブデータを自動的に集めます。今ではこのソリューションを数か月も活用してきました。** **協力して業務を行った短い期間のあいだ、私たちは非常に高い生産性を達成し、会社としての当社のニーズに正式に対応するために素早い執行力を実現してきたと自負しています。** さらに、ウェブデータ収集中に問題が生じた際にはいうてもBright Dataのサポートスタッフが責任をもって対応してくれました。彼らは問題を解決できる方法を理解しており、この問題を即時あるいは合理的な期間内で解消できました。 だからこそ、私個人にとっては、Bright Dataとの業務提携を信頼できると思います。 ## もっと多くの推薦文 [ ![](https://media.brightdata.jp/2026/01/Kingston-Brass-logo.svg) Bright Dataのソリューションにより、当社は市場領域、自社製品、競合他社、消費者行動のトレンドについて、独自かつ包括的な洞察を得ることができました。 ![Woman with long hair and serious expression.](https://media.brightdata.jp/2024/02/Kingston-Brass.png) Beverly Taylor Director of Merchandising at Kingston Brass, Inc. ](https://brightdata.jp/customer-stories/kingston-brass "Beverly Taylor") [ ![](https://media.brightdata.jp/2023/05/Clootrack_logo_color.svg) Bright Dataのインフラは最高水準の信頼性を誇ります。公開データの収集・構造化をBright Dataに委託することで、お客様は当社サービスへの投資から最大の価値を得られます。 ![Man with glasses smiling, city skyline in background.](https://media.brightdata.jp/2023/05/Shameel-Abdulla_Clootrack.png) Shameel Abdulla Co-founder and CEO of Clootrack ](https://brightdata.jp/customer-stories/clootrack "Shameel Abdulla") [ ![](https://media.brightdata.jp/2023/05/Hunter-fan_logo_color-1.svg) Bright DataのBright Insightsソリューションは、Wayfairにおける当社のビジネス目標達成を支援する上で、ハンターにとって急速に不可欠なリソースとなりました。Bright Dataチームは一貫して非常に協力的で、常に正確で実用的なインテリジェンスを提供してくれます。 ![Man smiling in a suit with dark background.](https://media.brightdata.jp/2023/05/travis_stuckey.png) Travis Stuckey National Sales Manager E-commerce at Hunter Fan ](https://brightdata.jp/customer-stories/hunter-fan "Travis Stuckey") ## 始めるのは簡単です！ 今すぐ試す