こうした不確実性のある技術を用いたシステム開発では、 コアとなる技術がビジネスに適用できるかどうかを検証することでプロジェクト全体としてのリスク低減をはかることが重要です。 即ち、想定するIoT機器や保有するデータ群によって期待通りのAIモデルが作れそうかを事前に検証する工程のことを「PoC」と呼びます。PoCが済んだ後には、AIを現場の業務／システムヘ実装する方法や運用までの道筋を本格的に計画することが可能になります。
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AI・IoT活用 概念実証（PoC）
AI・IoTの導入は実証実験をお勧めします！
大塚商会がお勧めするPoCサービス は、お手ごろな価格でAIやIoTなど、最先端テクノロジーが実際にどう役立つか検証するサービスです。
PoC（Proof of Concept）とは？
AIやIoTを活用するシステムではアイデア（コンセプト）が説得力のあるものであっても、データの量や質が現実的に担保できない場合や、AIの手法・アルゴリズムとの相性によって精度が上がらずに実用化が困難な状況に陥る場合があります。
合わせて重要なのは、PoCの前段にあるアセスメントフェーズです。 AIやIoTを活用する目的と概要を明らかにするとともに、必要なデータがあるかを確認し、より効果的なPoCを行うための「ありたい姿」を考えます。
PoC事例
大塚商会は数多くのお取引から得られた知見を基に最適なAlの活用に向けて具体的に寄り添い、お客様のお悩みの解決と企業の成長を支援いたします。
不良品判定
人手による目視検査工程をAIを用いた画像検査に置き換えることで、従業員をより複雑な作業に配置可能。人材の有効活用・人手不足解消に。
工業製品の傷検出、ドローン画像を用いた設備点検
食料品加工における不具合判定
粗大ゴミの分別
売り上げ予測
店舗ごとの売上金額をAIが予測します。売上に影響を与える可能性がある変数をAIに学習させ売上予測モデルを作成し、売上金額を予測します。
コールセンターの音声解析
コールセンターに寄せられる様々な入電を分類し、分析できるデータとして蓄積。製品開発への発展、業務品質の向上など社内PDCAにお役立ていただいています。
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