CHALLENGES
なぜ現代の製造業にAIが不可欠なのか
従来のシステムはバッチ処理や手動分析に依存しており、インサイトの取得に大幅な遅れが生じます。このため、迅速な意思決定が難しくなり、ビジネスチャンスを逃す可能性があります。
AIがない場合、多くのシステムは基本的なレポートや統計分析にとどまり、隠れたパターンや予測的なインサイトを見逃します。戦略的な意思決定に必要な深い洞察が得られません。
膨大なデータが、テキスト・画像・動画などの非構造化形式で存在しています。しかし、従来のシステムは構造化データを前提としており、これらの情報を適切に処理・活用することができません。
手動更新や固定されたルールにより適応性が低く、変化するデータパターンやユーザーのニーズに対応できません。
OUR SOLUTION
データをダイナミックなビジネスソリューションへ変革
AINALYSEは大規模なデータセットをリアルタイムで処理し、トレンドや異常、ビジネス機会を即座に特定。これにより迅速な意思決定や自動アクションが可能になります。
AIアルゴリズムは、大規模データ内の複雑なパターンを分析し、表面的なトレンドを超えた深いインサイトを提供。より正確な予測が可能になり、先を見越した意思決定ができます。
AIANALYSEは、テキスト・画像・動画などの非構造化データから有益な情報を抽出。従来のシステムではアクセスできなかった重要なインサイトを明らかにします。
AIモデルは新しいデータを学習し続けることで、常に精度と関連性を維持。ビジネス環境の変化に柔軟に対応できます。
USE CASES
実際の活用事例
AIANALYSEは画像・動画データの解析に優れています。
欠陥検出 材料や部品の傷、へこみ、変色などの欠陥を高精度で迅速に特定し、人間の目視検査を自動化
自動測定 部品や組立品の寸法を非常に高い精度で測定し、指定された公差に合致していることを確認
安全とリスク管理 職場の安全を監視し、危険を特定し、リスクを予測して事故を防ぎ、規制遵守を確保
活用例: AIカメラを活用した施設の安全管理
AIANALYSEは時系列データの解析に優れています。
予知保全 設備センサーのデータを分析してメンテナンスの必要性を予測し、ダウンタイムを減らし、メンテナンススケジュールを最適化
ダイナミックプライシング 需要、供給、競合他社の価格設定、市場状況、顧客行動などの要因に基づいてリアルタイムで価格を調整
在庫最適化 過去の販売データ、市場動向、季節パターン、外部要因を使用して最適な在庫を決定
TECHNICAL APPEAL
Chat App
Widget
Call Center
Help Desk
LLM
Smart Retriever
Vector DB
Extract/Crawling Tools
Cleansing Tools
Application Data
Files
Database
Web
CASE STUDIES
AIANALYSEこれまで数多くの実績を積み重ねてきました。
既知の欠陥原因の自動的な分類は96%の精度達成だけでなく、どのクラスにも属さない未知の欠陥の検出も可能としました。
検査コストを40%以上削減し、合格判定の精度80%以上、不良検出の精度100%を達成しました。
これまで熟練スタッフが手作業で行っていた測定と同等の精度を実現。 当社のモジュールは、クライアントの品質管理システムに組み込まれました。
専門家による手作業での測定と同等の精度で、中央セルの大小の境界を描くことができました。
FAQs
