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AI・機械学習・データ分析導入支援サービス

AI・機械学習・統計解析を活用した予測モデル構築、最適化モデル構築、データ分析などの企画・解析・開発サービスを通じて、お客さまの課題解決をサポートいたします。

サービス

AI・機械学習・統計解析を活用した3つのサービスをご紹介します。

図1

1.予測モデル構築

ランダムフォレストや深層学習などの機械学習や確率的プログラミングに基づく統計モデリングを活用することで、データセットから帰納的なモデリングを行い、未知のデータに対する結果を予測するモデルを構築いたします。

【ご活用例】

設計の現場で
  • 材料データから製品特性の予測
  • 製品データから劣化傾向の予測
製造の現場で
  • 画像データから製品の不良品検知
  • センサーデータから装置の早期異常検知
マーケットの現場で
  • 購買やパッケージ情報から商品の需要・返品予測

2.データ分析

計測機器のセンサーデータやマーケットデータを分析し、品質や売り上げに影響する因子を発見します。

【ご活用例】

  • 大量のデータから有用なパターンやルールの発見
  • データの可視化
  • 故障要因や品質に関わる因子の統計解析
  • 統計的ばらつきを考慮した品質のロバスト性の検証
  • 意思決定のための要因の定量評価

3.最適化モデル構築

お客さまの課題を最適化問題として記述し、最適解を求めるアルゴリズムを作成することで、自動化や意思決定に活用できるシステムを提供いたします。

【ご活用例】

  • 配送/在庫/板取/シフト表/配送/メンテナンス時期/建設計画などの最適化システムの構築

特徴

特定のソフトウェアに依存しない幅広い手法や解決法の検討

単なるソフトウェアの提供ではなく、お客さまの課題に応じた最適なソリューションをご提案・提供いたします。

シミュレーションで培った技術を活用

データを基準とする機械学習でのモデリングにおいては、解釈性やデータの少なさが度々問題となります。我々は長年シミュレーションでのモデル開発を行ってきており、モデリングによる結果の解釈性の担保やシミュレーションによるデータ作成などを組み合わせることで、これら課題を解決します。

FA機器・IoTと連携したシステムの導入

みずほ情報総研は、「e-F@ctory Alliance」や「Edgecrossコンソーシアム」に加入しており、FA機器やその他製品と組み合わせた解析サービスを提供しております。

「e-F@ctory Alliance」とは

三菱電機のFA機器と親和性のある機器や接続親和性を強化するアプリケーションソフトウェアを提供・開発する企業との連携を図るパートナープログラムです。

みずほ情報総研は加入によって、パートナーとの協力と共にエッジ領域からシステムの構築までの幅広い領域においてお客さまに最適なソリューションをご提供いたします。

図2

「Edgecrossコンソーシアム」とは

「Edgecross」とは、FAとITシステムをつなぐエッジコンピューティング領域のオープンなソフトウェアです。複数のデータコレクタから得られた情報を接続し、エッジアプリケーションやITシステムへの接続によりリアルタイム診断やフィードバックを可能とし、また生産現場のITシステムの異なる技術要素(マルチベンダー、ネットワーク規格など)を吸収することでシンプルなIoTシステムを実現します。

「Edgecrossコンソーシアム」とは、Edgecrossの普及、推進を目的とする企業・産業の枠を超えたコンソーシアムです。

みずほ情報総研はエッジアプリケーション上でFA機器と連携する付加価値の高いエッジアプリケーションをご提供いたします。

図3

導入プラン例

お客さまの活用を試みたい状況に合わせて以下の導入プランがございます。

図4

1.企画・コンサルティング

AIの活用テーマを選定されたい方へ、適応領域の選定やロードマップの策定を行います。

【主な実施例】

  • 適応局面の洗い出し
  • 入手可能データ・情報の洗い出し
  • テーマと目標の設定
  • 最適なアルゴリズム、プログラム言語、ライブラリ、環境の提案
  • 実現可能性の簡易評価
  • ロードマップ策定

【納品物例】

  • 具体的な取り組みテーマ候補
  • 取り組みに対する実現可能性評価、ロードマップ

2.プロトタイプ作成(PoC)

明確な課題をお持ちの方へ、モデル構築による課題解決や実現可能性検討を行います。

【主な実施例】

  • データリポジトリの作成
  • データ自動可能処理作成
  • 可視化機能の作成
  • モデルの構築と検証

【納品物例】

  • 技術解説
  • 機械学習モデル
  • 精度評価
  • 将来の展開計画

3.プラットフォームへの実装・システム構築

明確な課題に対してシステム運用をお考えの方へ、モデル構築からシステム構築までの開発を行います。

【主な実施例】

  • モデルの構築と検証
  • システム開発に向けた課題整理
  • 汎用利用を想定したシステム設計・開発
  • ユーザーインターフェース作成
  • 講習、サポート

【成果物例】

  • 運用システム導入

実装方法、開発ツール、基盤

開発言語:Python、R、C/C++、MATLABなど
ライブラリ:TensorFlow、Chainer、scikit-learn、CNTK、Maisart、OpenCVなど
基盤:オンプレミス、クラウド(Azureなど)

  • *MATLABは米国The MathWorks, Inc. の登録商標です。
  • *その他に記載の社名、製品名及びサービス名は、各社の商標または登録商標です。
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