世間一般では、AI（人工知能）＝「何でもできる」 というイメージですが、 実際には何でもできるわけではありません。
使いどころ、使い方次第で効果を発揮し強い味方になります。
創屋にはAIを効果的に使うための様々なノウハウがあります。
あなたの会社が抱えている課題・問題がAIで解決できるのか、費用対効果が出るのか、それらを一緒に考え実践することで、AIを導入するお手伝いをさせていただきます。
企業が抱える課題・問題は様々です。
創屋のコンサルティングによって、自社にぴったりなAI導入を実現いただけます。
Topics
2019年10月3日 OKI｜AIエッジパートナーシップに掲載
2018年9月25日 NEDOの「AIエッジコンピューティングプロジェクト」に参画
■PoC：概念実証の目的
このプログラムの目的は、
- AIを知っていただき、AIをビジネス・業務に活かす道筋を見つけること
AIをどこにどう使えば業務改善できるのか、新たな価値を生み出すことができるのか、活用への道筋を見つけます。
- スモールスタートでAIの効果を体験していただくこと
解決したい課題の中核にあるデータを特定し、小さい範囲からAIの実現性・効果を確認することで、システム化への足掛かりとします。
- 目の前にデータはあるけれど、解決したい課題に対して有効活用できるか分からない
→ お任せ下さい、データを見させて頂き判断させて頂きます。
- 「教師データ（答え・正解が紐づいたデータ）」が全然ない、あってもデータ数が少ない
（例：異常検知をしたいが、良品の画像しかなく不良品の画像はない）
→ 心配無用です。「教師データ」がなくても適用できるAIがあります。また少量データから効率的にAIを適用することもできます。
このように私たちにはAIを効果的に導入するための様々なノウハウがあり、それをこのプログラムを通してご提供させて頂きます。
業務に役立つ、費用対効果の出るAIを一緒に作り上げましょう。
□PoCの流れ
1．お問い合わせ
以下のような疑問をお持ちではないですか？
- AIを導入すれば業務の効率が改善するのか
- 人手不足に対応出来るのか
- 抱えている課題はAIで解決できるのか
- そもそもAIで何が実現できるのか
- データはあるけど、AIで何から始めていいのか分からない
まずはお気軽にお問い合わせください。
お客様の疑問に応えます。
2．ヒアリング・ご提案
期待する成果に対して、課題を洗い出します。詳しくお聞かせ下さい。
その際、実データやお取り扱い品の提供にご協力下さい。
AIはデータが命です。データ・現場を見なければ始まりません。
用意できるデータが少ないとAIの「学習」が正しく行われないことが多いです。そういった場合は、データの特徴を効率よく学習するデータ作成や、「教師データ」が不要な教師無し学習も検討します。
また、データそのものを収集していない・学習に使えるようなデータではない場合は、データ収集・蓄積についても、ご相談に応じます。（追加費用が必要になる場合があります。）
課題に対する取り組みのご提案をさせて頂きます。
3．調査・分析・実験（提案内容の実施）／結果レポート提出
調査・分析・実験を行います。
内容によっては長い期間を要する場合があります。その場合、期間に応じて途中 中間報告をさせて頂き、それまでの調査・分析・実験結果をお伝えします。
結果が芳しくない、目的が達成できそうにない場合は別アプローチの提案もさせて頂くことがあります。また、打ち切りのご判断をして頂くことも可能です（※そこまでの費用は発生します）。
調査・分析・実験の終了後、結果をレポート形式で報告します（デモが可能なケースではデモも行います）。
AIの導入効果があると認められる場合、システム導入に向けてのご提案もさせて頂きます。
費用対効果を検討して頂き、本番システム開発へと進みます。
■コンサルティング
創屋では、コンサルティングによる課題の洗い出しをし、真に解決したい課題を見つけ出し、的確な解決策をご提案させていただきます。
時には「AI」ではなく従来からある統計的な技術であったり、画像処理の技術で解決できることもあります。
「何から始めていいか・・・。」
「AIといっても、よくわからない。」
お任せください。
問題・課題解決の糸口は、まずコンサルティングから。
そもそも、AIが必要なのか？から、一緒に考えます。
どうぞお気軽にご相談ください。
■事例
物流倉庫や工場などの大型建築物の鉄骨設計図を対象に、図面解析から部材データ生成、CAD反映までを一貫して自動化するシステムを構築しました。
従来、見積作成時には設計図から柱・梁などの構造部材を読み取り、手作業でCAD入力を行う必要があり、工数が大きく担当者のスキルにも依存していました。
そこで、AIによる図面解析を活用し、構造部材の自動抽出からデータ化、CAD連携までを一体化。
これにより作業工程を大幅に効率化し、見積業務の時間削減とともに、より高度な案件への対応に注力できる体制を実現しました。
建物の間取り図面を対象に、壁の認識、部屋領域の抽出、部屋名の読み取りを行い、各部屋の高さ入力により容積を算出できるシステムを開発しました。
従来、空調設計に必要な容積算出では、図面から壁を読み取り、部屋ごとに領域を特定する作業を人手で行う必要があり、工数が大きく作業効率に課題がありました。
そこで、AIによる図面解析を活用し、壁情報の抽出から部屋領域の特定、部屋名の読み取りまでを自動化し、高さ入力と連携することで容積算出までを一連のフローとしてシステム化しました。
これにより従来手作業で行っていた工程を効率化し、空調設計業務における作業時間の削減と生産性向上を実現しました。
工場のメンテナンスを行う企業向けに、ドローンとAI・画像処理を活用した設備点検支援システムを開発しました。
従来は屋根の損傷や柱・梁のひび割れなどを人が目視で点検しており、高所や狭所での作業が伴うため安全確保が大きな課題であるとともに、点検には多くの時間と労力を要していました。
そこで、ドローンによる撮影とカメラ映像を活用し、AI・画像処理によって損傷箇所を検出する仕組みを構築し、人が立ち入ることなく設備の状態を把握できるようにしました。
これにより危険を伴う現場作業を削減し、安全性の向上と点検業務の効率化を実現、より迅速かつ安定した設備管理が可能となりました。
■お問い合わせ
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