IoTやAI、特にディープラーニングといったアプローチの実業務への適用が進んでいます。
これらの最新テクノロジーのビジネスへの応用をビジネスへの着想から技術面までトータルにご支援致します。
近年ビッグデータと言われるデータは主に製造設備のコントローラ、検査装置、センサー類からの情報、基幹システムなどの構造化データとソーシャルメディアなどから収集してきた非構造化データが混在した巨大なデータとなります。その巨大なデータの組合せからビジネス的な意味を見出し、企業戦略に活用した企業が有利な立場を築けることになりますが、ビッグデータはあまりにその量と増加率が大きいため、そのままでは非常に扱い難いのが通常です。
HOYAデジタルソリューションズでは、従来より音声ソリューション事業部にてVoiceTextを提供させて頂いており、AI関連の研究開発を進めてきておりましたが、時代の流れでAI・ディープラーニングを実ビジネスに適用すべく研究開発を加速してきております。
HOYAデジタルソリューションズで従来より研究開発を進めていたAI・マシンラーニングの基礎技術・ナレッジを応用し、マイクロソフト社のAPIを組み合わせたソリューションをご提供しております。
また、基幹システムとしてSAPを導入されている企業については、SAP社の Predictive Analytics をAIツールとして使用するご提案も可能です。また、最近はソフトウエア各社が基礎的なAIのAPIをリリースしていますので、ご希望のツールで進めさせて頂くことも可能です。
1991年に Microsoft Research を設立し、AI研究を本格化
人手によるラベリング(labeling)に依らずに画像を検索する世界最大級のデータベース“ImageNet” が公開され、マイクロソフトはエントリーした5分野全てで、その誤差率の低さ1位を獲得し、技術力を立証しています。
データ量が大きいため、分析の都度自前で巨大なハードウエアを準備する費用と時間を削減できます。
Azure はオートスケールします。コンピュータパワーが必要になると、自動でメモリー、CPUが増強され不要になると縮退し、費用は時間単位で使用した分だけで済みます。
Microsoft Office を使用されている企業は多いのではないかと思いますが、構築した学習済のモデルをExcel や Dynamics 365 (CRM/ERP)などから簡単に使用できるため、応用の範囲が広くなります。
ご存知の通り、世界最大のソフトウエア企業であり、マシンラーニング、データセンターに対して同業他社を大きく上回る巨額の投資を続けています。AI認識精度は研究投資額にある程度比例するものと考えられます。
実際、世界最大の画像データベースのラベリングにおいて、他社を圧倒する認識精度で1位を獲得しています。
プログラムから単にパラメータを与えて呼べば、答えを返してくれるところまである程度出来ているAPIで目的を達成できる場合は然程多くないかも知れません。
殆どの場合は、ビジネス的な応用を検討し、もう少し小さな機能を組み合わせて目的に合った纏まった学習モデルを設計・構築していきます。下記はその組み合わせる部品レベルの100以上の機能(モジュール)を使用出来ます。
など
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HOYAデジタルソリューションズでは長年、HOYAグループ内の様々なシステムの構築・保守運用サービスを提供してきました。ガラスの製造から半導体製造用フォトマスク、内視鏡などの医療機器、やコンタクトレンズなど多岐にわたるHOYAグループの製造・物流・販売などのプロセスを熟知し、業務改革・改善を進めてきております。
一方、グループ外のお客様からは最近このような声もよく耳にします。
HOYAデジタルソリューションズでは、AI・ディープラーニングの技術的な進展によって、このような声に対して一定の答えを出せると確信しております。
また、グループ内で培った業務知識とシステム実装ノウハウ・経験を併せ持ち、業務改善・高度化に向けてご支援させて頂いております。
AIと言われても、実際の業務上何に使えるのか判らない。新しい技術であり、何か出来そうだが漠然とし具体的にはよく判らない。と言う方も多いのではないかと思います。下記は単なる例ですが、似たような業務はないでしょうか。AI・ディープラーニングのビジネスへの応用はまだ始まったばかりです。逆に向かない分野もありますので、小規模でも早期にスタディーに着手し、将来の競争優位を確立するチャンスであると言えます。