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人類の英知を超える可能性がそこにあるモノづくりから未来を切り開くAI

最近では誰もが気軽にAIを試すことができる時代になりました。しかし、ただ道具としてAIを使うだけでは必ずしも課題を解決できるわけではありません。場合によってはミスリードによる大きな過ちを招いてしまう可能性もあります。

SyncMOFはAIブームが到来する前から基礎的かつ実践的にAIを活用した課題解決に取り組んできました。AIを支える基礎的なバックグランド(統計学、多変量解析、機械学習等)を備えていることは勿論、様々なクライアントが抱える課題をコンサルティングの中でクリアにし、AIで解決できる形の課題にシェイプした上で様々な解析手法の中から最適な解析手法を選択し、スピーディにAI化とその効果測定を進めてきました。

さらに我々は従来のAIの可能性をさらに広げる最適化に向けた基礎的な検討と実践への適用についても知見を蓄積しています。これまでのAIは過去の成功体験をAIに学習させることが多いのですがこのままだと過去の成功を再現しているにすぎません。これまでの人類の英知をさらに超える最適なソリューションを提示していく為には最適化技術がキーファクターになると我々は信じています。

機械の故障予知、目的に応じた適切な材料の選択、より最適な材料合成のレシピ提案、その他需要予測や運送計画の最適化などAI活用の可能性は無限大です。「AIとよく耳にするが何ができるかよくわからない」、「困っていることがあるがAIで解決できうるのかわからない」といったフェーズでもご遠慮なくご相談いただければ我々が課題解決や新たな価値創造に向けた支援をさせていただきます。

ご利用の流れ

  • ヒアリング

    1ヒアリング

    現状把握とあるべき姿をすり合わせながら課題をクリアにし、KPIを設計します。この段階でAIでどのような価値を提供できるか見通しを立てます。

  • データの準備・前処理

    2データの準備・前処理

    課題解決の為に必要なデータを整理します。既存データは最大限活用し、必要に応じて新たなデータを取得します。AI化に向け、データの中身をデザインします。データの欠損、異常値は補正し、新たなデータを定義します。

  • モデルの作成・評価

    3モデルの作成・評価

    データの中身と課題解決に最適な統計的手法を選択し、モデリングを行います。そのモデルに対して確からしさを評価し、精度が足りない場合にはデータ前処理の工程からアルゴリズムを見直し、さらにモデルをブラッシュアップします。

  • POCシステムによるフィールド適用・評価

    4POCシステムによるフィールド適用・評価

    課題解決できうるAI作成後、実際のフィールドの中でAIを使えるようにします。人間とのインタラクションやシステム的パフォーマンスなどPOCを通して、新たな課題や本格的なシステム開発に向けた要件をクリアにしていきます。

  • システム開発

    5システム開発

    POCを通してクリアになった要件に基づき、システム開発を行います。

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