ITの新たな活路

IoT・センシング

センサーの選定から導入開発まで、省電力・小型センサーを活用した情報収集を支援します。 電力・サイズ・ネットワーク等の利用環境に合わせたセンサーの調査・選定や、センサーデータの取得・整理・保存・可視化を実現します。

画像処理

カメラ等で得られる画像データを活用するための画像処理技術を支援します。 ノイズ除去・特徴量抽出はもちろん、X線CTなどで得られる3次元画像の事前加工がデータの価値を高めます。

クラウド・仮想化

データ群をクラウド化し、場所を選ばない情報共有とサービスの提供を実現します。 各種クラウドサービス上へのクラウドシステムの構築・運用、仮想デスクトップシステムの構築・運用、クラウド上のデータを扱うウェブアプリケーションの活用を通して、 いつでもどこからでもデータにアクセスできるようになります。

データベース構築

クラウド、オンプレミスを問わず、最新のデータベース技術を活用して環境に合わせた適切なデータベースシステムを構築します。 適切なデータベースを用意することが、IoTとAIの円滑な連携の鍵となります。

データ分析

蓄積したデータを整理・加工・分析し、情報・知見の抽出を支援します。データの加工・可視化・分析を効果的に行うためには、 データの性質に基づく適切な統計分析手法の選定が欠かせません。

AI・機械学習

ディープラーニングを含む最新の機械学習技術を用いて、これまで人間が行っていたデータの分類、判定、予測作業をコンピューターが代替します。 データの背景と性質に合わせた学習手法を選定し、運用を通じて最適な学習結果を得るためのチューニングが行われます。

AI・機械学習でこんなことができます

不良品判定機械や製品のモニタリング情報から、不良確率の高い製品を判別してお知らせします。Eメールの迷惑メールフィルタは身近な機械学習の実用例ですが、同じように「あやしい」製品を見つけることができます。

異常検知各種モニタリング情報から、機器等の「正常でない状態」を検知してお知らせします。どのような異常が発生するか事前にわからない場合でも、正常状態からのズレを評価して異常を検知することができます。

状態予測時間変化する情報から、将来の状態を予測してお知らせします。例えば「機器内の温度が1時間以内に100℃を超える可能性は80％です」といった機器状態の予報が可能です。