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Visualization,
Data Analysis, and AI Solutions

可視化・データ分析・
AIソリューション

  • データ可視化
  • 解析・分析
  • 最適化計画
  • 自動化・自律化

製造業のデータ活用
でよくある課題

データの見える化、データ分析、生成AI導入など、製造業におけるデータ活用でこんなお悩みありませんか？

  • データの可視化・分析に
    取り組みたいが環境が整っていない

  • 集まったデータを
    うまく活用できているか自信がない…

  • データは集まったが特に新しい発見や
    改善点が見えてこない

  • 各生産現場のデータレイアウトが
    バラバラで比較しての評価がしにくい

  • 予知保全などいつも特定の箇所で
    つまずいてしまう

  • ダッシュボードに
    大量のグラフが
    並んで見づらい

↓

データの可視化から分析サポート、
最適化・生成AI導入まで、
一気通貫でご支援します。

「可視化・データ分析・AIソリューション」は、データ可視化、データ解析・分析、最適化計画・生成AIを用いたデータ活用ソリューションです。

お客様データを基点にAI技術を駆使し、製造ラインの効率化や人的資本の有効活用、ビジネストップライン拡大など、経験豊富な当社スタッフがトータルでサポートします。

データ「AiValueUp」データ可視化　データ解析・分析　最適化計画　自動化/自律化
データ「AiValueUp」データ可視化　データ解析・分析　最適化計画　自動化/自律化

※ 「AiValueUp」の詳細はこちら

Features

可視化・データ分析・
AIソリューションの特長

01.可視化/見える化

社内に点在するデータを統合し、分析・可視化することで、具体的な施策の検討～実行～評価まで、トータルで行えるようにします。

02.分析サポート

データ分析作業の悩みや課題について、豊富な経験とノウハウを持った現役アナリストが伴走しながら直接お客様をサポートします。

03.最適化・生成AI

システムの最適化から生成AIのご提案、そして運用まで、お客様のご要望に合わせたソリューションで、計画業務の効率化・自動化を実現します。

ソリューション概要

データソース 業務データ、ユーザデータ、社内データなど　オープンデータ（天気予報など）データ加工　社内情報統合基盤（顧客情報・購買履歴・問い合わせ履歴・外部履歴）分析可視化　目的別集計　特定カテゴリのリスト出力　施策の提案（アラート）目的に合った施策（メール、LINE、DMなど）施策の管理 施策の実績を統合基盤上に残し、施策後の状態変化をトレース
データソース 業務データ、ユーザデータ、社内データなど　オープンデータ（天気予報など）データ加工　社内情報統合基盤（顧客情報・購買履歴・問い合わせ履歴・外部履歴）分析可視化　目的別集計　特定カテゴリのリスト出力　施策の提案（アラート）目的に合った施策（メール、LINE、DMなど）施策の管理 施策の実績を統合基盤上に残し、施策後の状態変化をトレース

可視化・データ分析・AIソリューションの強み

100件以上の年間実績、専門のアナリスト、そして多数の特許取得。これらが裏付ける高い技術力と、現場を知り尽くした視点で、データがもたらす真の価値を引き出します。

年間100件以上の実績

  • 製造業を含む、幅広い業界での実経験
  • 年間100件を超えるデータ分析
  • 経験豊かなデータアナリストが在籍

カスタマイズ

  • ツールに限定されないシステム開発
  • 課題や要望に応じた顧客中心のアプローチ
  • カスタマイズされたオーダーメイドの解決策

上流からの課題解決

  • 問題整理など上流工程からの提案力
  • プロトタイプ開発など柔軟なサポート

現場目線のアプローチ

  • 直感的に理解できる、効果的な可視化
  • 製造現場を知る精度の高いデータ分析
  • 課題解決につながる現場視点のデータ活用

継続的なサポート

  • 導入後の運用・分析など継続的な支援
  • データ活用によるビジネス成長を伴走支援

多数の特許技術

  • 多数の特許技術を保有
  • 前処理における技術力、最適化の専門知識
  • 多彩なツールを活用したデータ解析
AIダッシュボード　※特許技術による球体表現。
AIダッシュボード　※特許技術による球体表現。

Process

データ活用による
課題解決の流れ

プロトタイプ開発からシステム構築・運用保守まで、AI・データ活用に必要なソリューションでお客様の課題を解決します。

プロトタイプ
開発
  • お客様の課題やニーズの初期調査
  • 基本機能の実装・効果の検証
  • 小規模な試験的システムの構築
  • フィードバックに基づいた改善
システム
要件定義
  • プロトタイプを踏まえた機能要件策定
  • 非機能要件の策定（操作性・拡張性・セキュリティなど）
  • データソースの特定・収集方法の決定
設計構築
  • BIツール活用したシステム設計/構築
  • ユーザーインターフェースの開発
  • 外部プログラムの設計/構築
  • AIモデルの開発と統合
導入支援
  • 操作マニュアル作成
  • 試験運用期間中のサポートと調整
  • ユーザートレーニングの実施
運用保守
  • 各種問い合わせ対応
  • 継続的な改善提案と機能拡張

Examples

課題解決のための
活用イメージ

製造業における各工程での「可視化・データ分析・AIソリューション」の活用イメージをご紹介します。

センシングデータ分析 画像分析 テキスト分析 計画最適化 生成AI 営業 設計 調達 生産（準備・生産・検査） 入・出庫 出荷 安全 保全 販売予算自動立案 設計工程へのFB衛生 ・予備品管理自動立案・発注先候補自動選定 入荷検品自動化 外観検査自動化 品質傾向分析 指図のリアルタイム再立案 自動点検計画(故障予兆) 汚れ・錆の外観検査 配車計画 製造業GPT ※検討中/製造や保全の現場に適用しやすい（学習、活用支援可能）
センシングデータ分析 画像分析 テキスト分析 計画最適化 生成AI 営業 設計 調達 生産（準備・生産・検査） 入・出庫 出荷 安全 保全 販売予算自動立案 設計工程へのFB衛生 ・予備品管理自動立案・発注先候補自動選定 入荷検品自動化 外観検査自動化 品質傾向分析 指図のリアルタイム再立案 自動点検計画(故障予兆) 汚れ・錆の外観検査 配車計画 製造業GPT ※検討中/製造や保全の現場に適用しやすい（学習、活用支援可能）

Case Study

課題解決事例

当社とお客様が共に取り組むさまざまな共創・導入事例をピックアップしてご紹介します。

製造メーカー

鉄鋼製品検査の異材有無判定で、検査精度が向上！

業務内容
  • 鉄鋼の検査工程で異材の混入を検出するための検査
課題
  • 異材検出検査の精度向上による品質維持
  • 検査業務の簡易化
ソリューション（解決策）

AIが導き出した判定結果により
検査員の判定業務をサポート

判定の基準となる渦電流値(以下、判定値)に影響を与える20項目以上の製造条件をAI解析することで、製造条件ごとに適した判定値設定が可能に。

成果
  • 従来の検査精度より向上できた
  • ベテラン検査員でも知見がない新たな相関関係を提示できた
【使用データ】・鋼材ごとの製造条件データ・鉄鋼の家電流測定値 【AI解析】20項目以上の製造条件をAIで解析し、製造条件ごとに適した判定値を決定【混在混入判定】将来的に従来の異材検査装置システムにAIによる判定結果を追加することで、検査員がより正確で精度の高い異材判定が可能となる
【使用データ】・鋼材ごとの製造条件データ・鉄鋼の家電流測定値 【AI解析】20項目以上の製造条件をAIで解析し、製造条件ごとに適した判定値を決定【混在混入判定】将来的に従来の異なる材検査装置システムにAIによる判定結果を追加することで、検査員がより正確で精度の高い異材判定が可能となる

製造・販売会社

点検文章を基にした設備自動診断で、工数低減・属人性排除！

業務内容
  • ポンプなど設備の販売
  • 設備の保全（点検、点検報告書作成、保全診断書作成）
課題
  • 保全診断書の作成に多くの工数を費やしている
  • 設備保全の知見が必要なため作業が属人的
ソリューション（解決策）

AIがヒトと同などの答えを導出することで問題点を解決に導く

点検記録を参照し、過去の実績を踏まえ、ヒトが判断する保全診断結果についてAIがヒトと同等の答えを導出することで問題点を解決に導く。

成果
  • 処理速度を高速化で工数低減
  • 熟練度に依存しない業務遂行で属人性を排除
点検結果の記録→点検結果→入力→自動診断AI→診断結果（例：良好、錆こぶ、○、△、×など）←→結果の確認→書き込む→保全診断書/点検→ポンプ　自動診断AIの結果を確認しながら、保全診断書を作成。→・診断書の作成工数を低減・作業品質を均一化 (属人性排除)
点検結果の記録→点検結果→入力→自動診断AI→診断結果（例：良好、錆こぶ、○、△、×など）←→結果の確認→書き込む→保全診断書/点検→ポンプ　自動診断AIの結果を確認しながら、保全診断書を作成。→・診断書の作成工数を低減・作業品質を均一化 (属人性排除)

半導体メーカー

半導体ウェハ検査における検査結果分類業務の作業工数を削減！

業務内容
  • 半導体ウェハの不良チップ
    検査結果の分類
課題
  • 分類の自動化（目検削減）
ソリューション（解決策）

検査結果マップを画像認識し
正常/不良種別を分類

半導体ウェハの不良チップの検査結果マップ（CSVファイル）を画像データに変換し、正常/不良種別をディープラーニング。分類したい検査結果マップを入力し、学習済みモデルにより正常/不良種別を分類予測。

成果
  • 検査結果分類業務にかかる作業工数を削減
  • 5秒/枚として年180万枚分類の場合、2,500時間/年の工数削減を効果予想
検査結果マップ(CSVファイル)→①画像へ変換→②分類を学習→予測モデル / ③予測用データ入力→→④正常/不良種別分類予測結果
検査結果マップ(CSVファイル)→①画像へ変換→②分類を学習→予測モデル / ③予測用データ入力→→④正常/不良種別分類予測結果

導入方法、価格などお気軽にお問い合わせ・ご相談ください。

お問い合わせ

  • * 本製品を輸出等される場合には、外国為替及び外国貿易法の規則ならびに米国の輸出管理規則など外国の輸出関連法規をご確認のうえ、必要な手続きをお取りください。
    なお、ご不明な場合は、当社担当営業にお問い合わせください。