第四次産業革命という大きな時代の変革期、転換点の真っ只中にいる社会を生き抜くために、
AIという革新的なテクノロジーのビジネスへの実装、そして新たな利益の創出は
各業界においての喫緊の課題です。
200社以上の導入実績を誇るディープラーニングのリーディングカンパニー ABEJAは、
豊富なAI活用の知見・ノウハウをもとにお客様の状況やニーズに合わせて
AI導入・活用まで一気通貫で支援します。
AIは作って終わりではなく、ビジネス現場での運用が始まってからが本番。保守運用はもちろんのこと、定期的に新たなデータを用いて再学習させてAIを育てる体制構築が必要です。
ABEJAはディープラーニングの運用基盤としてABEJA Platformを自社で開発。運用・再学習まで見据えて、ビジネスへのAI実装を支援します。
製造業、インフラ業、物流業や
小売業まで、幅広い業界で200社以上のお取引。
AI導入への豊富な知見を基に
AIのビジネス実装をご支援します。
製 造
物 流
小 売
インフラ
IT
熟練工の作業工程をAIが分析。未熟練工のマニュアル作成に活用。
商品の画像とラベルのデータをAIが判別。商品選別・仕分け作業を自動化します。
製品をどのタイミングでどの程度生産・販売すべきかをAIが予測。AIによる在庫最適化も実現可能にします。
故障問い合わせ内容に基づいて、修理方法や必要パーツを予測。修理にかかる業務の改善をAIがサポートします。
顧客行動データの取得・分析。来店客の年代・性別、立ち寄り率、リピート率といった顧客データを可視化します。
人の動線をトラッキング。小売店舗や商業施設、空港、倉庫といった様々なロケーションで、人の動きを定量的に測ることができます。
良品/不良品の判定や異常品の検知が、AIにより自動化。
立ち入り禁止エリアへの侵入をAIが検知してアラート。接触事故を未然に防ぎます。
AIが機械の異常発生箇所を特定することで、ダウンタイムを大幅に削減。
運転手の行動・状態を可視化。危険運転の検知や、今後の事故リスクをアラートします。
豊富な業務知識を持ち、効率よく作業をこなしている熟練工の作業工程を分析できます。熟練工の作業工程をAIが定量化することで、未熟練工の作業効率向上のためのマニュアル作りを簡単に実現し、熟練工の勘と経験といったスキルを、誰でも使えるようにAIが支援します。
商品画像とラベルデータを学習し、個別商品を判別することが可能です。従来は人の手で行なっていた商品選別・仕分け作業を、AIにより自動化することができます。
材料調達から生産、販売までの各工程を分析することで、製品の生産・販売をAIが予測します。特定製品がどのタイミングでどれほどの量を生産し販売するべきなのかを自動予測し、生産管理、在庫管理にいかすことで在庫最適化も実現可能です。
製品故障の修理依頼をコールセンターが受けた際のオペレーションをAIがサポートします。お問い合わせ内容に基づいた修理方法や必要な修理パーツを予測し、修理効率を改善します。
ディープラーニング技術を活用し、店舗に設置したカメラの動画から来店客の年齢・性別、店内の回遊状況など、従来取得できなかった消費者行動を可視化します。
店舗内に複数台設置したセンサーを活用して、来店客の入店から退店までの動きを捉え、どのように回遊し、どこで立ち止まったかを定量的に把握することができます。
熟練スタッフによる勘と経験に支えられていた検品作業を、画像や音声データを教師データとして自動化。良品/不良品の判定や異常品の検知がAIにより自動で可能になります。自動検品により、人件費、スキルの高低による精度のばらつき、教育・採用コストの削減等を実現。拡張性が高いAIによる自動検品であれば、構築したモデルを国内外の他工場にも簡単に展開可能です。
工場内での立ち入り禁止エリアにて、人の侵入を検知してアラートを上げます。フォークリフトの通行エリアなど危険エリアでの接触事故を未然に防ぎ、より安全な現場を実現します。
センサーによる機器の稼働データと異常時の稼働パターンを学習することで、AIが機械の異常発生箇所を特定します。従来であれば故障原因の追求のため発生していたダウンタイムを大幅に削減。より効率的な製造工程を実現します。
走行中車両のセンサーや運転手の生体情報を基に、運転手の行動・状態を可視化。危険運転の検知や、今後の事故リスクをアラートします。これにより運転手への事故防止指導やシフト改善が可能に。事故を未然に防ぎます。
ABEJAでは、状況やニーズに合わせて、
一気通貫したAIプロジェクトの支援が可能です。
ご担当者様・関係者様のヒアリング、既存データの収集、リソースの確認等を通じて「AIを使ってやりたいこと・実現したい成果」を明確化し、テーマ・スコープの設定を行い、優先度・実現性・事業性を勘案しながら、費用対効果の算定を含めて事業計画を策定します。
事業実現に向けた学習に必要なデータの取得・蓄積を行なった後に、PoC (Proof of Concept)と呼ばれるトライアル分析を実施します。プロジェクトの目的がAIで実現できるかどうかを、簡易なシステム・データにて確認します。
トライアルが成功した後、本番環境に実装するためのシステムを開発します。データの取得・蓄積、AIモデルへの学習、AIモデルの本番環境への適応(デプロイ)、運用までの一連のシステムを設計・開発します。
AIモデルは精度の維持・向上のために、実装後でも定期的な再学習が必要です。ABEJAはAI・ディープラーニングの運用基盤であるABEJA Platformを自社で開発しており、本番環境に実装した後のAIの保守・運用を円滑に行います。
AIビジネス実装・活用を推進する
AI人財育成を支援
200社以上のAI実装ノウハウを活かし、社内でのAI人財育成を強力に支援するAI人財育成プログラムを提供しています。