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(株)日立産業制御ソリューションズ

AI&ビッグデータ ソリューション

データを磨くバリューアップ

ビッグデータ ソリューション・イメージバー

近年、「人工知能(AI)解析による問題解決」が注目されています。
IoTによるセンシング、機械学習、ディープラーニング、ビックデータ解析など、さまざまな手法が研究されて花開きつつある技術ですが、安易に『とにかくすべてのデータを放り込めば、思いもよらなかった素晴らしい課題解決ができる』という万能感だけがもてはやされている面もあります。
せっかく収集したビックデータを活用するためには、有効な解析を行うための準備である”データを磨く”ことが必要となります。
当社は、この”データを磨く”ための作業をバリューアップと呼び、さまざまな観点や経験、それに論理的な根拠に基づく加工を行うことで、AIなどの分析に最適なデータに磨き上げることを可能としました。

  • 「AIを利用したが、思ったような結果がでない」
  • 「データをどのように分析すればよいかわからない」

そのような課題を解決するために、豊富なノウハウと実績に基づくバリューアップを、ぜひお試しください。



バリューアップのご紹介

IoTから収集される非構造のビッグデータは、単なる測定値の羅列に過ぎないことが多く、そのまま分析に掛けても期待する成果が得られることはまずありません。
せっかく収集したビックデータを活用するためには、有効な解析を行うための準備である”データを磨く”ことが必要となります。
当社は、この”データを磨く”ための作業をバリューアップと呼び、さまざまな観点や経験、それに論理的な根拠に基づく加工を行うことで、AIなどの分析に最適なデータに磨き上げることを可能としました。
豊富なノウハウと実績に基づくバリューアップを、ぜひお試しください。

バリューアップ イメージ

図2.バリューアップとは

IoTのデータは汚れている

データの爆発的な増加と,機械学習の進化を背景に,様々な企業でAIをより身近に活用できるようになってきました。
しかしながら,実際のAI活用の現場では,検証に時間がかかる・想定よりも効果が少ない・システムの運用費が高いなど,活用に対する悩みも多い状況です。
これは,AIの活用領域が,製造業や社会インフラの保全などまで拡大したことで,各種センサーや設備の運転・保全データといった,フィールドデータ の活用が求められていることに起因しています。

従来の分析対象であった,社内システムなどの情報システムに格納されたITデータに比べ,
センサーや運転データなどIoTから取得されるフィールドデータは,生のままであり,汚れた状態となっています。

そのため、フィールドデータをAIに活用するには、まずはじめにデータの価値を高めるバリューアップが必要となるのです。

バリューアップ イメージ

バリューアップのメニュー

AI活用プロジェクトにおいて,共通して多くの時間を要するデータ前処理を,データアナリストが効率良く支援します。

バリューアップのメニュー 従来の不都合

データ把握

大量の数字の羅列からは気付きにくい、異常値や欠損値,不要部分を見える化し、業務上の意味と合わせてデータを確認します。 データの把握が不足し、故障予兆の兆候となるパラメータを見誤り,効果の低いAIになった。

データ加工

特徴量の項目追加や集計処理、 使用項目の絞り込みなど、生データから分析に適したデータを加工・生成します。 大量の生データを分析対象とするAIを導入し、ストレージ量と解析時間が膨大になった。

人材教育

ビッグデータ利活用の要所となる,IoTとAIをつなぐバリューアップの技術者を広く育成します。 データ活用が競争力の源泉となる時代にも,外部業者へ委託しなければデータを活用できない。

主な実績(例)

分野 収集したビッグデータ

成果(課題解決)
製造/流通 半導体製造データ、機器センサー、
設備機器、設備稼働ログ、
保全データ、消費者動向、
カード会員情報、コールセンタ問合せ、
臨床試験データ など
・生産性向上
・品質向上
・顧客満足向上
・予兆診断
社会/公共 運転データ、センサーデータ、
電子レセプト、火災統計情報、
座席予約、臨床試験データ、
外観画像データ、音響データ など
・顧客満足向上(解約防止)
・リスク管理
・予兆診断

LUMADAユースケース

【UC-00889】 小売業における会員マーケティング最適化に向けたビッグデータ解析業務の自動化

http://www.hitachi.co.jp/products/it/lumada/usecase/case/lumada_uc_00889.html

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