専門領域
産業AIコンサルティング
産業AIが成功するのは、測定可能な業務課題、実データ、既存システムへの統合の道筋と結びついているときです。技術デモから始めると失敗します。中立的な助言により、実現可能なユースケースと高コストな実験を見極めます。
このような場合に
- 複数ベンダーからのAI提案の評価
- 予知保全、品質検査、工程最適化の取り組み
- データを収集しているが活用方法が定まっていないコネクテッド製品
- 一度は成功したものの展開されなかったパイロット
アプローチ
- 01
業務から出発する
AIで改善すべき判断やプロセスと、価値の測り方を定義します。
- 02
データを確認する
センサー、工程、品質データの有無、品質、ラベル付けの負荷を確認します。
- 03
範囲を絞ったパイロットを設計する
成功基準、統合要件、現実的なスケジュールを事前に合意します。
- 04
本番運用を見据える
展開前に、デプロイ、監視、責任体制、保守を整理します。
国境を越えた複雑な課題に取り組んでいますか。
プログラムの内容、関係する組織、そしてまだうまくいっていない点をお聞かせください。