AIスペシャリストによる最高のDX
Enterprise AI
現場訪問3,000件以上 AI構築実績900件以上
現場を熟知したAI専門家チームが、課題解決に繋がるDXをご提案します。
現場主義による現場主義のためのAI
01
現場の課題解決にこだわる
製造業や物流業に特化し、現場の課題解決にこだわってきた経験とノウハウを蓄積してきました。創業以来「現場主義」を貫き、3,000件以上の現場訪問と900件以上のAI構築実績を持つメンバーが在籍しています。実際の現場を理解したうえで、ニーズに応じた実務に役立つツールと最適な解決策をご提案します。
02
課題解決に最適な分析設計
私たちは、単に最新技術を導入するのではなく、お客様の真のニーズに基づいた分析設計を重視しています。機械学習やデータ分析の専門知識に加え、顧客課題の本質を見極め、最速かつ最大の価値を提供するための分析を設計します。テーブルデータ、画像データ、自然言語処理、行動分析や3D点群、製造工程データ、Geoデータなど幅広い分野で実績があり提案の幅に強みを持ちます。
03
高い技術力と豊富な実績
当社のチームには、画像解析や点群データの分野で論文を発表し、学会やGTC 2024などで発表経験のあるエキスパートが揃っています。また、生成AIの分野で国際特許を保有しており、最先端技術の深い理解と応用実績を持ちます。こうした高度な技術力と研究実績に基づき、お客様に革新的なソリューションを提供いたします。
ご支援領域
データ分析
業務効率化や条件の最適化、品質向上などに繋がるご提案をします。深い業務理解による分析設計から結果を生み出す具体的アクションまで伴走支援します。
生成AI･RAG
3D・4Dモデル生成、大規模言語モデル（LLM）、RAG、検査における不良品画像の生成など幅広い領域でご支援します。
社内資料に多いpptやPDFなど、図表が多い非構造データからも情報抽出が可能です。
AI活用研修･コンサルティング
AI活用研修、業務改善サポートなどをご提案します。一般業務から研究開発まで活用レベルやご要望に応じたカスタマイズ。最先端の生成AIを実証、実装しているフツパーだからこその実践型研修が可能です。
ユースケース
3D生成AI技術を用いた牛の体重・採食量推定システム
［課題と背景］
畜産業では、牛の体重管理と採食量の把握が生産性の向上において重要な要素であるが、従来の測定方法は時間と労力を要し、頻繁な測定が困難である。
適切な飼料給餌や健康状態の把握が遅れ、生産性の低下を招くことがある。
そこで、ステレオカメラと3D生成AI技術を活用し、非接触での飼料の減少量測定と牛の体重推定システムを開発することで、これらの課題解決を図る。
［システム概要］
・カメラやセンサ等から得られたデータを活用し、実際に牛が食べた飼料量を測定
・ステレオカメラの撮影データからAIを活用した3Dモデルを生成し、牛の体重を推定
モビリティ組み立てラインにおける行動分析AIの構築
［課題と背景］
製造工程でモビリティの種別/製造時期など、環境に合わせて生産工程の最適化する一方で、組み立てなどの作業自体は人手に依存しており、ラインバランスを踏まえた工程の最適化には各個人の作業時間などを手動で計測する必要があった。
カメラ映像による作業者の行動分析を実施し、生産プロセスの最適化を図る。
［システム概要］
・ネットワークカメラの動画から、行動(正味／付帯／手待ち作業)を分類するAIモデルを構築
・骨格検出を用いない分析手法を用いることにより、ツールなどの障害物に影響を受けにくい形で行動を分類
港湾コンテナターミナル内在庫予測システムの開発
［課題と背景］
コンテナターミナルが混雑すると、無駄なコンテナ積み下ろし待機やバンプールへの不必要なコンテナ退避などが発生し、非効率な運用が見受けられる。
過去実績(平均値)を元にコンテナ在庫量を予測する在庫予測精度の向上とターミナルオペレーションの効率化を図る。
［システム概要］
過去実績データや航路情報、経済指標を活用し、予測精度のさらなる向上を図る。
本システムを他港にも展開することで、共通の予測結果を元にターミナルオペレーションを効率化し、待機時間やバンプール退避時間の短縮を図り、全体最適を目指す。
交換部品の需要を予測するAIモデリング手法の開発
［課題と背景］
部品の適切な在庫管理/計画に、需要予測は不可欠だが、下記理由により予測モデル構築が困難であった。
・一定期間で規則的に故障交換する部品、数年に一度ランダムで故障する部品がある
・同一部品であっても運用によって交換タイミングが変化する
・学習データを十分準備できない部品もある
［システム概要］
過去の部品交換履歴と運用履歴に関するビックデータを多種多様な部品特性に応じた寿命推定アルゴリズムを開発。在庫の最適化が可能となり、安定した部品供給を実現できるとともに、不必要な部品在庫を回避する。
画像生成AI技術を活用した感性情報の可視化システム
［課題と背景］
近年、画像生成AIが注目を集め、クリエイティブな分野に革新をもたらしているが、画 像の生成にはユーザーが入力したテキストが重要である。個人の好みや感性を文章で表現するのは難しく、一般的に活用するのはまだまだハードルが高い状態である。
［システム概要］
・ 提示される画像を直感的に評価・スコアリング
・ ベクトル変換AIにて512次元ベクトルを生成し、画像変換AIにて画像を生成
・生成された画像についてなぜ好ましいと感じるかの理由を文章で解説
オフライン広告の効果可視化ツール
［課題と背景］
サイネージ等の広告媒体を視認している人数/属性/視認を検出し、オフライン広告の効果を計測、リアルタイムでの効果確認を図る。
［システム概要］
・AIカメラ”MIWATASU”を取り付け、視聴者の人数/属性/視認を検出
・個人情報の保護も可能
・リアルタイム処理と効果の確認を実現し、判定結果はいつでもどこでも閲覧可能
モビリティ組み立てラインにおける行動分析AIの構築
［課題と背景］
製造工程でモビリティの種別/製造時期など、環境に合わせて生産工程の最適化する一方で、組み立てなどの作業自体は人手に依存しており、ラインバランスを踏まえた工程の最適化には各個人の作業時間などを手動で計測する必要があった。
カメラ映像による作業者の行動分析を実施し、生産プロセスの最適化を図る。
［システム概要］
・ネットワークカメラの動画から、行動(正味／付帯／手待ち作業)を分類するAIモデルを構築
・骨格検出を用いない分析手法を用いることにより、ツールなどの障害物に影響を受けにくい形で行動を分類
港湾コンテナターミナル内在庫予測システムの開発
［課題と背景］
コンテナターミナルが混雑すると、無駄なコンテナ積み下ろし待機やバンプールへの不必要なコンテナ退避などが発生し、非効率な運用が見受けられる。
過去実績(平均値)を元にコンテナ在庫量を予測する在庫予測精度の向上とターミナルオペレーションの効率化を図る。
［システム概要］
過去実績データや航路情報、経済指標を活用し、予測精度のさらなる向上を図る。
本システムを他港にも展開することで、共通の予測結果を元にターミナルオペレーションを効率化し、待機時間やバンプール退避時間の短縮を図り、全体最適を目指す。
交換部品の需要を予測するAIモデリング手法の開発
［課題と背景］
部品の適切な在庫管理/計画に、需要予測は不可欠だが、下記理由により予測モデル構築が困難であった。
・一定期間で規則的に故障交換する部品、数年に一度ランダムで故障する部品がある
・同一部品であっても運用によって交換タイミングが変化する
・学習データを十分準備できない部品もある
［システム概要］
過去の部品交換履歴と運用履歴に関するビックデータを多種多様な部品特性に応じた寿命推定アルゴリズムを開発。在庫の最適化が可能となり、安定した部品供給を実現できるとともに、不必要な部品在庫を回避する。
RAGを活用した研究開発アシストシステム
［課題と背景］
メーカーの研究開発部門において、多数の部署／人数が関わる中で膨大な情報が散在。開発の指針とすべき情報の探索、精査や他テーマとの関連性の把握がしきれず開発者の生産性、モチベーションを阻害。
［システム概要］
・各種社内書類やコミュニケーションログなど学習させたLLMを構築
・単なる情報検索ツールではなく、優秀なマネージャーによるナビゲーションの役割を担う事を目指し、開発の背景や必要性の回答による納得感向上や、検討の際の重要ポイントの提示、他検討との整合性の指摘などを行う
3D生成AI技術を用いた牛の体重・採食量推定システム
［課題と背景］
畜産業では、牛の体重管理と採食量の把握が生産性の向上において重要な要素であるが、従来の測定方法は時間と労力を要し、頻繁な測定が困難である。
適切な飼料給餌や健康状態の把握が遅れ、生産性の低下を招くことがある。
そこで、ステレオカメラと3D生成AI技術を活用し、非接触での飼料の減少量測定と牛の体重推定システムを開発することで、これらの課題解決を図る。
［システム概要］
・カメラやセンサ等から得られたデータを活用し、実際に牛が食べた飼料量を測定
・ステレオカメラの撮影データからAIを活用した3Dモデルを生成し、牛の体重を推定
検品に特化した画像生成AIの独自開発
［課題と背景］
外観検査の自動化において画像データの取得は必須であるが、特に不良品の画像データは集まりにくい。
しかし、通常の画像生成AIでは検査用データとして使えるものは作成が困難である。
［システム概要］
・3,000社以上の現場を訪問し、収集した画像データから独自の画像生成AIを構築
・検査の学習データとして利用できる画像の生成を可能にする
オフライン広告の効果可視化ツール
［課題と背景］
サイネージ等の広告媒体を視認している人数/属性/視認を検出し、オフライン広告の効果を計測、リアルタイムでの効果確認を図る。
［システム概要］
・AIカメラ”MIWATASU”を取り付け、視聴者の人数/属性/視認を検出
・個人情報の保護も可能
・リアルタイム処理と効果の確認を実現し、判定結果はいつでもどこでも閲覧可能
モビリティ組み立てラインにおける行動分析AIの構築
［課題と背景］
製造工程でモビリティの種別/製造時期など、環境に合わせて生産工程の最適化する一方で、組み立てなどの作業自体は人手に依存しており、ラインバランスを踏まえた工程の最適化には各個人の作業時間などを手動で計測する必要があった。
カメラ映像による作業者の行動分析を実施し、生産プロセスの最適化を図る。
［システム概要］
・ネットワークカメラの動画から、行動(正味／付帯／手待ち作業)を分類するAIモデルを構築
・骨格検出を用いない分析手法を用いることにより、ツールなどの障害物に影響を受けにくい形で行動を分類
検品に特化した画像生成AIの独自開発
［課題と背景］
外観検査の自動化において画像データの取得は必須であるが、特に不良品の画像データは集まりにくい。
しかし、通常の画像生成AIでは検査用データとして使えるものは作成が困難である。
［システム概要］
・3,000社以上の現場を訪問し、収集した画像データから独自の画像生成AIを構築
・検査の学習データとして利用できる画像の生成を可能にする
港湾コンテナターミナル内在庫予測システムの開発
［課題と背景］
コンテナターミナルが混雑すると、無駄なコンテナ積み下ろし待機やバンプールへの不必要なコンテナ退避などが発生し、非効率な運用が見受けられる。
過去実績(平均値)を元にコンテナ在庫量を予測する在庫予測精度の向上とターミナルオペレーションの効率化を図る。
［システム概要］
過去実績データや航路情報、経済指標を活用し、予測精度のさらなる向上を図る。
本システムを他港にも展開することで、共通の予測結果を元にターミナルオペレーションを効率化し、待機時間やバンプール退避時間の短縮を図り、全体最適を目指す。
交換部品の需要を予測するAIモデリング手法の開発
［課題と背景］
部品の適切な在庫管理/計画に、需要予測は不可欠だが、下記理由により予測モデル構築が困難であった。
・一定期間で規則的に故障交換する部品、数年に一度ランダムで故障する部品がある
・同一部品であっても運用によって交換タイミングが変化する
・学習データを十分準備できない部品もある
［システム概要］
過去の部品交換履歴と運用履歴に関するビックデータを多種多様な部品特性に応じた寿命推定アルゴリズムを開発。在庫の最適化が可能となり、安定した部品供給を実現できるとともに、不必要な部品在庫を回避する。
3D生成AI技術を用いた牛の体重・採食量推定システム
［課題と背景］
畜産業では、牛の体重管理と採食量の把握が生産性の向上において重要な要素であるが、従来の測定方法は時間と労力を要し、頻繁な測定が困難である。
適切な飼料給餌や健康状態の把握が遅れ、生産性の低下を招くことがある。
そこで、ステレオカメラと3D生成AI技術を活用し、非接触での飼料の減少量測定と牛の体重推定システムを開発することで、これらの課題解決を図る。
［システム概要］
・カメラやセンサ等から得られたデータを活用し、実際に牛が食べた飼料量を測定
・ステレオカメラの撮影データからAIを活用した3Dモデルを生成し、牛の体重を推定
オフライン広告の効果可視化ツール
［課題と背景］
サイネージ等の広告媒体を視認している人数/属性/視認を検出し、オフライン広告の効果を計測、リアルタイムでの効果確認を図る。
［システム概要］
・AIカメラ”MIWATASU”を取り付け、視聴者の人数/属性/視認を検出
・個人情報の保護も可能
・リアルタイム処理と効果の確認を実現し、判定結果はいつでもどこでも閲覧可能
事業責任者紹介
今井 亮太
研究開発本部 データサイエンス部 部長／テクノキング・オブ・フツパー
大阪大学基礎工学部システム科学科修士課程を修了。 研究テーマは、画像生成モデルを用いた人の感性情報の抽出と可視化。自身の研究をコア技術(特許出願)とした大学発ベンチャーの発足に携わる。
新卒でエムスリー(株)にデータサイエンティストとして入社、製薬マーケティングにおけるデータ分析等に従事。 当社のAI開発インターンを経て、2022年3月より参画。
杉山 琢哉
事業戦略室／CSO
2005年～アクセンチュア(株)の戦略コンサルティング部門でシニアマネージャーとして製造・小売業向けに成長戦略、新規事業、デジタル戦略などを手掛ける。
2018年～製造業ベンチャーTBMにて、主に新素材LIMEXの用途開発や資源循環事業を立ち上げ、リサイクルプラントの設立を主導。
2023年～当社CSOに就任し、新規プロダクト開発を推進。
山田裕太郎
研究開発本部 プロダクト開発部 部長
新卒で(株)シマノに入社し、電動変速機のファームウェア開発を担当。
退職後は自作センサの開発等に取り組み、2021年2月より当社に参画。主にwebエンジニアとしてアプリケーション開発を担当する傍ら、AIモデル構築にも携わっている。
お問い合わせ
お問い合わせやご相談などはこちらのフォームより受け付けております。お気軽にお問い合わせください。
2～3営業日以内に、担当よりメールにて返信させていただきます。
予算感・導入検討時期によってはデリバリーチームが早期より参加しますので、ぜひご記入ください。
