当社の『データサイエンティスト・AIエンジニア派遣サービス』を ご紹介いたします。 データサイエンティスト・AIエンジニア派遣サービスは、お客様のデータを活用したビジネス課題やニーズに合わせて、解決に役立つデータサイエンティストやAIエンジニアを派遣するサービスになります。 【相談が多い課題・ニーズの一例】 ・データを整理して分析できるような状態にしたい ・データを可視化して、業務改善に用いたい ・機械学習に取り組むための知見が欲しい ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。

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課題として、既存の解析業務には多くの手間と解析スキルが必要なため、 DX推進が難しい状況でした。 そこで当社は、データ解析Webアプリケーションの機能改修・追加（データ 選択機能、可視化機能、モデル読込/予測を行う新規画面及び機能）を実施。 Webアプリケーションフレームワークとしてpythonを使用しました。 【事例概要】 ■課題 ・既存の解析業務には多くの手間と解析スキルが必要なため、DX推進が 　難しい状況である ・データ解析Webアプリケーションを開発し、現場のデータ解析業務の 　スキルレス＆手間レス化をはかりたい ■作業内容 ・データ解析Webアプリケーションの機能改修・追加（データ選択機能、 　可視化機能、モデル読込/予測を行う新規画面及び機能） ・Webアプリケーションフレームワークとしてpythonを使用 ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。

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"高機能化する自動車の機能をユーザーが使いこなせていない"、"推定した 運転状況が想定通りか確認したい"などの課題がありました。 そこで当社は、ルールベースの元となるロジック表から機能提案アプリを Pythonで開発。 作成したアプリケーションにデモデータを入力し、想定通り機能が表示される ことを確認し、デモデータからログの出力を行い、集計結果を提出しました。 【事例概要】 ■課題 ・高機能化する自動車の機能をユーザーが使いこなせていない ・走行データから運転状況を推定して、ユーザーに適している機能を提案したい ・推定した運転状況が想定通りか確認したい ■作業内容 ・ルールベースの元となるロジック表から機能提案アプリをPythonで開発 ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。

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課題として、"開発中の製品に使用される材料に関する膨大なデータを Lot番号によって自動的に紐づけ、一つのテーブルデータに結合させたい" という点が挙げられました。 そこで当社は、複数のデータを紐づける業務効率化ツールをPythonで構築。 実際にプログラムを動かし、挙動に不自然な点はないかや出力ファイルの 確認を行い、紐づけ済みデータセットを成果物として提出しました。 【事例概要】 ■課題 ・開発中の製品に使用される材料に関する膨大なデータをLot番号によって 　自動的に紐づけ、一つのテーブルデータに結合させたい ■作業内容：複数のデータを紐づける業務効率化ツールをPythonで構築 ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。

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"各種観測機器データソースから人力で集計、資料化している毎月の定型的な レポーティングの自動化を行いたい"、"欠測、異常値を人力で判断しているが 自動で判別できるようにしたい"といった課題がありました。 そこで当社は、各種観測機器データソースからデータを取得、集計、 月報へ転記までを行う業務効率化ツールをpythonを用いて作成。 要件を満たした動作をするスクリプト等を内包したファイルと最終報告資料を 成果物として提出しました。 【事例概要】 ■課題 ・各種観測機器データソースから人力で集計、資料化している毎月の定型的な 　レポーティングの自動化を行いたい ・欠測、異常値を人力で判断しているが自動で判別できるようにしたい ■作業内容 ・各種観測機器データソースからデータを取得、集計、月報へ転記までを行う 　業務効率化ツールをpythonを用いて作成 ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。

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課題として、"高齢者による運転事故が増えており、自動ブレーキの義務化に 向けて、信号、車両、標識、路面、歩行者など総合的な認識精度を高める" という点が挙げられます。 そこで当社は、データの整備、前処理、モデル構築、モデル性能分析、 学習手法検討 、認識アルゴリズム検討といった作業を実施。 上記工程で複数テーマのクライアント担当者と相談しながら、モデルを 改善しました。 【事例概要】 ■課題 ・高齢者による運転事故が増えており、自動ブレーキの義務化に向けて、 　信号、車両、標識、路面、歩行者など総合的な認識精度を高める ■作業内容 ・データの整備、前処理、モデル構築、モデル性能分析、学習手法検討、 　認識アルゴリズム検討 ・上記工程で複数テーマのクライアント担当者と相談しながらモデルを改善 ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。

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課題として、"AI（OpenPose）を使用して人の骨格認証を行いたいが、既設の 魚眼レンズ（全周レンズ）カメラを使用するとAI（骨格認証）の精度が著しく 低下する"といった点が挙げられました。 そこで当社は、開発方針を検討し、学習用データセットを作成。 データセットを使用してモデルを学習した後、学習評価、判定結果評価、 チューニングを行いました。 【事例概要】 ■課題 ・AIを使用して人の骨格認証を行いたいが、既設の魚眼レンズカメラを 　使用すると骨格認証の精度が著しく低下する ・全周レンズで撮影した画像では、真上から45°の範囲しか骨格認識ができない ■作業内容 ・開発方針検討 ・学習用データセットの作成 ・モデルの学習と評価、チューニング ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。

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"エリア内の混雑状況を係員が把握して放送案内を行っているが、人により 放送案内にばらつきがありサービスの均一化ができていない"という課題が ありました。 そこで当社は、オープンデータセットを使用して、人の頭部を認識する 物体検知モデルを作成。出力情報から、人がどの位置にいるかを判定する プログラムにより、エリア内の人物の混雑具合を判断します。 また、混雑具合から、既存のサイネージ・自動放送システムに登録してある コンテンツを表示/放送することが可能です。 【事例概要】 ■課題 ・エリア内の混雑状況を係員が把握して放送案内を行っているが、人により 　放送案内にばらつきがありサービスの均一化ができていない ■作業内容 ・オープンデータセットを使用して、人の頭部を認識する物体検知モデルを作成 ・物体検知モデルの出力情報から、人がどの位置にいるかを判定する 　プログラムにより、エリア内の人物の混雑具合を判断する ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。

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近年、予測精度が高い機械学習モデルが開発されるともに、モデルの ブラックボックス化が進んでいるという問題があります。 "ブラックボックスのままでは意思決定に使用しづらいため、XAIを使用する ことで予測理由の根拠を示したい"という課題に対して、当社はモデル構築 およびXAI（PFI、PD、ICE、SHAP）を実装。 そして、分析結果およびXAIによる解釈結果を報告書にまとめて提出しました。 【事例概要】 ■課題 ・近年、予測精度が高い機械学習モデルが開発されるともに、モデルの 　ブラックボックス化が進んでいるという問題がある ・ブラックボックスのままでは意思決定に使用しづらいため、XAIを使用する 　ことで予測理由の根拠を示したい ■作業内容 ・モデル構築およびXAI（PFI、PD、ICE、SHAP）の実装 ・XAIによるモデル予測結果の解釈 ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。

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リモートワーク環境における感情分析を行った事例についてご紹介いたします。 "リモートワーク環境での社員のメンタルチェックを音声や画像から診断したい" という課題に対して、感情推定エンジンで取得した数値データを使用し、 機械学習モデルによって平常状態との違いを検知。 前処理からモデル作成・精度算出までを一括で実行する違い検知ツールを Pythonで作成しました。 【事例概要】 ■課題：リモートワーク環境での社員のメンタルチェックを音声や画像から 　診断したい ■作業内容 ・感情推定エンジンで取得した数値データを使用し、機械学習モデルによって 　平常状態との違いを検知する ・前処理からモデル作成・精度算出までを一括で実行する違い検知ツールを 　Pythonで作成 ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。

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"「元気がある」「元気が無い」「普段と変わらない」の3つの状態を分類できる 好適な閾値を、個人ごとで自動的に決定させたい"といった課題がありました。 そこで当社は3つの状態を分類できる好適な閾値を求めるロジックを考案。 また、好適な閾値を自動的に算出するスクリプトの作成とその報告書作成も 行いました。 【事例概要】 ■課題：「元気がある」「元気が無い」「普段と変わらない」の3つの状態を 　分類できる好適な閾値を、個人ごとで自動的に決定させたい ■作業内容 ・好適な閾値を求めるロジックの考案 ・好適な閾値を自動的に算出するスクリプトの作成とその報告書作成 ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。

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”設備からデータを取得し、専用ソフトを開発、導入したが運用、 保守ができていない”というお客様の事例をご紹介します。 データベースを構築し、ETLツールを用いて設備データの整形をおこない データベースに格納、BIツールにて可視化を実施。また電子帳票ツールにて、 手書きの帳票を電子帳票に置き換えます。 電子帳票や可視化画面の操作マニュアルを作成し、運用後の保守や 追加要望の対応まで実施します。 【課題】 ■設備からデータを取得し、専用ソフトを開発、導入したが 　運用、保守ができていない ■手書きの帳票を使用しており、デジタル化や集計作業に 　時間がかかっている ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。

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当社が、自動車の電池性能向上の要因分析を行った事例をご紹介します。 ”自動車に使用される電池の実用化に向け、製造プロセスの構築・運用のため 電池の性能と材料物性との関係性を明らかにしたい”という課題に対し、 電池の材料物性データを使用し、アンサンブル学習によって電池性能を予測。 構築したモデルの特徴量重要度を分析することにより、精度向上に 大きく寄与する因子を導き出します。 【成果物】 ■クレンジングを行ったデータセット（Excel） ■学習済みのモデル（pickle） ■分析スクリプト（Python） ■分析結果をまとめた最終報告資料 ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。

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当社が行った、半導体設計・評価における多目的最適化の論文調査の 事例をご紹介します。 調査テーマのキーワードで該当する論文をweb上で選定し、被引用数の 多い順等でリスト化。さらに、モデルやアルゴリズムの詳細や論文内で 扱われているデータなど、精読が必要な論文を選定します。 そして、精読内容を共有しつつ、お客様とモデル・手法について ディスカッションを実施します。 【作業内容】 ■多目的最適化に関する新しいアルゴリズム、ならびにセンシング/ 　設計評価でのAI活用に関連する新技術に関する論文調査 ■多目的最適化分野を専攻とする学会調査 ■多目的最適化におけるモデルや手法のトレンド調査 ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。

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”保険業務で蓄積された交通事故データと他社が開発した事故予測モデルを 組み合わせた新規サービスを提供したい”というお客様の事例をご紹介します。 当社は、モデル構築に必要な事故、地図、気象データを収集し加工を行い 学習用データセットを作成。機械学習モデルを構築し、評価用データセットで 予測精度を算出します。 そして、学習済みモデルを使用して、東京都内1ヶ月分の事故を予測し 事故予測マップを作成しました。 【課題】 ■保険業務で蓄積された交通事故データと他社が開発した事故予測モデルを 　組み合わせた新規サービスを提供したい ■他社が開発した事故予測モデルを自社で再現可能か検証したい ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。

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当社が、空調設備の消費エネルギー予測による消費電力の削減を実現した 事例をご紹介します。 過去に計測した空調設備の情報が記載されたExcelデータを受領し、 ニューラルネットワークを用いて消費エネルギーを予測するための モデルを作成。モデルの予測結果から、要因や改善案を分析します。 作成した資料を基に、現段階での作業報告と今後の消費エネルギーの 予測と改善案を提案しました。 【成果物】 ■クレンジングを行ったデータセット（Excel） ■学習済みのモデル（pickle） ■モデル作成に用いたコード（Python） ■予測結果を考察・まとめた資料（Excel） ■分析結果をまとめた最終報告資料 ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。

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当社が実施した、回路設計自動化に向けた課題整理の事例をご紹介します。 ”AIを使った自動化を行いたいが、技術調査、システム構築の人的リソースが 不足している”という課題に対し、AIによる設計自動化システム構築に向けた 課題の明確化と、実現可能性のある手法（主に多目的最適化）を検討。 各課題ごとに問題を整理し、必要な技術を明確にし、PoC（概念実装）に向けた 進め方（体制・アウトプット）を提案しました。 【課題】 ■回路設計には、専門的な知識や経験が必要なため熟練者が必要ではあるが、 　製品の需要が多いため人手不足となっている ■未経験者でも設計ができるように、AIを使った自動化を行いたいが、 　技術調査、システム構築の人的リソースが不足している ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。

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目的に応じた広告バナーの自動生成を実現した事例をご紹介します。 ”広告バナー等に画像処理を行うことで印象を変えて、よりクリックされ・ より感情が想起されるようなクリエイティブを作成したい”という課題に対し、 ディープラーニング技術をPythonで構築。 学習がうまく進むようにパラメータを調整し、結果を最適化・画像の変換に 合わせてデータ拡大を実施しました。 【課題】 ■広告バナー等に画像処理を行うことで印象を変えて、よりクリックされ・ 　より感情が想起されるようなクリエイティブを作成したい ■様々な基準や目的に対してゴールを定量的に定め、その基準に応じた 　画像処理を安定的に行いたい ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。

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当社が提供する『データ利活用アドバイザリー』の事例をご紹介します。 ”AIを搭載したシステムを開発したいが、知見が乏しく、何から検討したら 良いのか、本当にこの方向で進めてしまって良いのかを判断することが できない”という課題に対し、定期面談による進捗確認を実施。 また、お客様が作成したコードに対してのレビュー、別アルゴリズムの 提案も行いました。 【課題】 ■AIを搭載したシステムを開発したい ・知見が乏しく、何から検討したら良いのか、本当にこの方向で進めてしまって 　良いのかを判断することができない ・作業者の実装スキルも不足しており、意図した形にコーディングができない ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。

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当社がセンサー利活用のアドバイスを行った事例をご紹介します。 目的やアイデアとして持っている内容について、Web会議でヒアリングを行い 情報を収集。AI活用にあたっての課題の明確化、取得できるデータのアセスメント、 モデル作成用のデータ取得プロトコルのアドバイスを行いました。 また、プログラミング技術指導、切り出し業務の提案書を作成しました。 【課題】 ■開発したセンサーで取得したデータを利用して事業化するうえで、 　AIを活用した付加価値を持たせたい ■技術的に実現可能か、その検討にどのようにどのくらいデータを 　取得したら良いか、費用対効果がでるのかのイメージが湧かない ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。

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当社が行った、自動車部品インバータ回路基板の品質検査の 事例をご紹介します。 異常検知モデルで分布推定に用いるデータの選定、統計的手法で 検査項目それぞれに合わせた分布推定及び閾値算出を実施。 データの前処理、異常検知、分布推定、閾値算出までを一括で 実行する閾値算出プログラムをPythonで作成しました。 【事例概要（一部）】 ■成果物 ・閾値算出プログラム ・ロジック検討報告資料 ■工数 ・3人月　所要期間：3か月 ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。

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生産設備の『パラメータ最適化』は生産性向上の重要手段です。生産設備のパラメーターは生産物の品質につながる重要な情報なので、現場のだれもが適切な値を知りたいと考えているはずです。 この難問について適切な考え方を解説し、どのようにアプローチしていくかを生産設備に関わる皆さま向けに実施したセミナーの資料を公開します。 沢山の方がセミナーに参加いただき、活発なディスカッションが起きた事で、『パラメータの最適化』に悩まれている方が多い事を実感しました。 この機会に資料をご覧いただき、生産設備のパラメーターの最適化に取り組んでみませんか？ 【資料の目次】 • 会社紹介 • はじめに • 最適化問題のおさらい • 実世界で生じる課題と解決方法 • テクノプロが支援できること • おわりに

• その他FA機器

当社の先端技術センターでは豊富な知見をもつデータサイエンティストが 多数在籍しており、企画検討、データ収集・分析、AI開発、導入・検証まで トータルで対応。AIリテラシー教育など人材育成サポートも提供可能です。 7,000名を超える当社所属エンジニアは製造業界向けの開発支援に 長年従事しており幅広い知識やノウハウを元に貴社のAI活用を推進します。 現在、ビジネス課題の解決に向けたAI開発事例（全24事例）を掲載した 『AIソリューション事例集』を進呈中です。 【事例集の中身を一部ご紹介】 ◎BIシステム構築(設備データ統合/可視化)【IoT】 ◎空調設備の消費エネルギー予測による消費電力の削減【予測分析】 ◎自動車部品インバータ回路基板の品質検査【データ分析】 ◎自動運転向け画像認識技術【ディープラーニング】 ◎電気自動車の電池性能向上の要因分析【データ分析】 ◎Lot番号によって製品データを自動的に紐づけ【業務効率化ツール】 ◎センサー利活用のアドバイス【AIアドバイザリー】 ※詳しい内容はダウンロードボタンよりスグにご覧いただけます。

• その他

当社は、AI/データサイエンス、制御システム、ハードウェア・ソフトウェアの開発などを主軸に、 技術コンサルティング、エンジニアリング、教育・研修サービスなどを提供してます。 7000名を超えるエンジニアと製造業における豊富な経験をもとに、 貴社の様々な課題解決にワンストップで対応可能です。 現在、設計ロジックの可視化、受託解析、設計者の育成支援など、 様々なソリューションの提案例をまとめた資料を進呈中！ 詳しくは、PDFダウンロードよりご覧いただけます。お問合せもお気軽にどうぞ。 【資料の中身を一部ご紹介】 ◎新製品開発試作サービス【技術体系化/開発支援】 ◎CAEソリューション（受託解析・解析精度向上・教育） ◎設計者育成支援(メカ/ソフト/エレキ)【技術者教育】 ◎強度を確保したコストダウン設計【FA/メカトロ】 ◎MBSEを適用した要件分析～システム試験【車載組込】 ◎Excelの複数仕様書のファイル集約業務【RPA・DX】 ◎物理シミュレーションの最適化【AIソリューション】

• その他受託サービス

当社の『AI人材教育サービス(体験版)』をご紹介いたします。 AIの概念や活用事例、また「AI活用の実践と行動変革」にて 具体的なアプローチを学び、「AI活用の10箇条」などこれら内容を通して、 モノづくり企業の管理者としてAI活用の見るべきポイント・勘どころの 習得を体験して頂くプログラムとなっております。 数十社の企業様で実施致しておりますので、この機会に是非お気軽にご体験下さい。 【内容(抜粋)】 ■プログラム 　・人工知能(AI)とは？ 　・AI活用の事例 　・AI活用の実践と行動変革 　・AI活用のアプローチ事例 　・AI活用の10箇条 ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。

• 管理スキルセミナー
• 通信教育・Eラーニング

当事例集では、人材教育サービスの導入事例をご紹介しております。 自動車部品メーカー様へご提案した「管理者向けAI活用ワークショップ」や 電気機器メーカー様への「異常検知概要研修」の提案などについて掲載。 背景やご要望、研修概要なども説明しておりますので、ぜひご一読ください。 【掲載事例(抜粋)】 ■自動車部品メーカー様 　・管理者向けAI活用ワークショップ ■電気機器メーカー様 　・異常検知概要研修 ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。

• 管理スキルセミナー
• 通信教育・Eラーニング

当社の『AI/データサイエンス領域向けの人材教育サービス』を ご紹介いたします。 独自の教育サービスと、テクノプロのアライアンスパートナーが保有する 教育サービスをお客様ニーズに合わせて構築し、好適な内容をご提供。 お客様のニーズに沿った「オーダーメイドの研修」が可能となります。 また、各プロセスやご利用内容に合わせ、柔軟にご契約形態も変更ができます。 【特長】 ■リーダー人材強化とメンバー人材拡大の育成プログラム ■異分野からの転職エンジニア含めた400名以上の育成ノウハウ ■教育サービス活用後も安心のサポート体制 ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。

• 管理スキルセミナー
• 通信教育・Eラーニング

デンソー様とテクノプロ・デザイン社の共同開発で創り上げた「AI教育コンテンツ」。AIを業務・事業革新の柱の一つとするデンソー様においても、大いに役立っています。

• 車体系部品
• その他の自動車部品
• 人材派遣業

製造業界でも徐々に浸透してきている「AI」の導入ですが、 導入に際しては、様々なハードルが皆さんを待ち構えています。 テクノプロが提供する『AIアドバイザリーサービス』では、当社で育成した 300名超の経験豊富なデータサイエンティストが、AI導入において発生する課題解決をサポート。 貴社の保有データの質量や、課題・目的に応じて、AIの導入の必要性の有無も含めて総合的にアドバイス。 当社のAI人材育成のノウハウを元に、貴社のAI事業の核となる人材の育成も行い、 長期的にAIを事業に導入して頂くための、組織作りまでご支援させて頂きます。 【『AIアドバイザリーサービス』が選ばれるポイント】 ■製造業に精通した300名超のデータサイエンティスト ■簡易分析によるデータアセスメント ■当社のノウハウを元に、AI事業の核となる人材育成をサポート ■今後のAI導入の有無に関わらず、貴社の課題解決をご支援 ※採用事例付のサービス紹介資料は、下記「PDFダウンロード」からご覧いただけます。

• ビジネスインテリジェンス・データ分析
• その他の各種サービス

テクノプロの『AI導入・検証サービス』では、 製造業におけるAI技術の導入・DX化における諸課題の解決をご支援しています。 【AI導入に関して、このような課題はありませんか？】 ・製品の生産設備/装置の故障やトラブルが頻発。予兆監視システムの構築が求めらている ・生産設備の故障原因の特定に、多くの時間と費用が掛かっている ・材料プロセスが複雑な場合に、手動での材料パラメータ調整に時間が掛かっている...等 当社では、データ利活用の目標・費用対効果の設定から、 お客様のデータを使用したモデル・システム構築までを一気通貫でご支援。 AIによる既存業務の改善はもちろん、AIを取り入れた新規サービスの創出もサポートします。 【『AI導入・検証サービス』が選ばれるポイント】 ■AI導入におけるデータ分析の知識・プロセスの獲得 ■データ分析～システム構築までを一気通貫で支援 ■開発済みのデータ分析プラットフォームとベースモデルライブラリを活用 →一から開発するよりもスピーディーにシステムを構築可能 ※採用事例付のサービス紹介資料は、下記「PDFダウンロード」からご覧ください。

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当社の先端技術センターでは豊富な知見をもつデータサイエンティストが 多数在籍しており、企画検討、データ収集・分析、AI開発、導入・検証まで トータルで対応。AIリテラシー教育など人材育成サポートも提供可能です。 7,000名を超える当社所属エンジニアは製造業界向けの開発支援に 長年従事しており幅広い知識やノウハウを元に貴社のAI活用を推進します。 現在、ビジネス課題の解決に向けたAI開発事例（全14事例）を掲載した 『AIソリューション事例集』を進呈中です。 【事例集の中身を一部ご紹介】 ◎BIシステム構築(設備データ統合/可視化)【IoT】 ◎空調設備の消費エネルギー予測による消費電力の削減【予測分析】 ◎自動車部品インバータ回路基板の品質検査【データ分析】 ◎自動運転向け画像認識技術【ディープラーニング】 ◎電気自動車の電池性能向上の要因分析【データ分析】 ◎Lot番号によって製品データを自動的に紐づけ【業務効率化ツール】 ◎センサー利活用のアドバイス【AIアドバイザリー】 ※詳しい内容はダウンロードボタンよりスグにご覧いただけます。

• その他

SalesCloudとは、セールスフォース・ドットコム社が提供するクラウドベースの営業支援（SFA）および顧客管理（CRM）を備えたプラットフォームです。 【想定課題】 ・案件情報、営業活動状況を複数のExcelシートで管理しており、報告資料などデータ集計が属人的 ・営業社員の事務負担が多く営業活動に専念できない。 ・営業活動標準化、売上見込精度向上を図りたい ・営業状況のリアルタイム共有に課題を感じている 【想定効果】 ・複数のExcelシートなどからデータ集計などの作業から解放され、営業活動の可視化による素早い経営判断が可能 ・導入支援を通じた業務プロセスの整理 ・業務プロセスにマッチしたSalesforceシステムの獲得 ・当社からの運用ノウハウ提供やユーザ利用トレーニング支援により自社内ノウハウの蓄積

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• 人材派遣業

デジタル化の潮流においてDX（デジタルトランスフォーメーション）への変革に向けた取り組みが加速しています。様々なテクノロジーが台頭するなか、「自社の抱える課題」と「あるべき姿」を踏まえ必要な技術を見極めることが重要です。 テーマ策定、概念実証(PoC)への移行検討、実現化のための要件定義などDX推進のコンサルティングをさせていただきます。 【想定課題】 ・データ活用を検討するにあたり、何から手をつけてよいかわからない ・進め方が正しいのか不安 ・一気通貫のプランが立てられない 【想定効果】 ・テーマ策定、目標設定ができるようになる ・PoCを実施するためにやるべき内容が明確になる ・社内データの活用方針が決められるようになる

• その他の各種サービス
• 人材派遣業

工程毎の内容、つながりの説明だけではなく自ら考えて行動し意思疎通、新規アイデアを提案できるエンジニアを育てます。担当業務が一通り理解できたエンジニア向けの研修です。

• 技術セミナー
• 試作サービス
• 人材派遣業

タッチパネル機器用ソフト自動検証装置であるFinger1はまるで人が操作しているようにタップ・スワイプなどを行いながら、タッチパネル機器のソフトウェアが期待通りの動きをしているかどうかを画像認識により自動検証するIoT機器です。 【使用例】 ■連続試験によるメモリーリーク等のバグ発見 ■デグレーションテストを行わせて効率化 ■ゲームなどのアプリケーションの検証 ■車載機の検証 ※デモ動画公開中。詳しくはお問い合わせいただくかPDFをダウンロードしてご覧ください。

• 検査ロボット

『AI導入・検証サービス』は、データ利活用の目標と費用対効果を設定し、 お客様のデータを使用したモデルの構築を行います。 開発済みのデータ分析プラットフォームとベースモデルライブラリを 使用するので一から開発するよりもスピーディーにシステムの構築が可能。 AIによる既存業務の改善はもちろん、AIを取り入れた新規サービスの創出を 目指したい方も歓迎いたします。 【特長】 ■AI導入 ・データ分析の知識やプロセスの獲得 ■当社独自のアルゴリズムの利用 ・高精度な機械学習アルゴリズムの利用 ■一気通貫型なサービス ・データ分析からシステム構築までの一気通貫でのサービス ※採用事例付のサービス紹介資料は、下記「PDFダウンロード」からご覧いただけます。

• ビジネスインテリジェンス・データ分析
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“設計手戻りが多く納期がひっ迫する”“技術ノウハウの共有が 上手くいかず属人的になりがち”などのお悩みはありませんか？ 『設計業務改善ソリューション』は、設計現場の調査・分析を行い 問題・課題を可視化するサービスです。 可視化された課題について改善ソリューションをご提案します。 【特長】 ■設計プロセス整流化 ■不具合情報利活用 ■手順書整理 ■技術管理体制構築 ■業務分析可視化 ■設計者のマインド教育 ※採用事例付のサービス紹介資料は、下記「PDFダウンロード」からご覧いただけます。

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いざ「これからAIを業務に導入しよう！」と思っても、その先には、様々な ハードルが待ち構えています。 テクノプロが提供する『AIアドバイザリーサービス』では、当社で育成した 300名超のデータサイエンティストが実務で経験してきた案件での知見を 活かして、見えにくいハードルを明らかにし、そしてハードルを飛び越えるための ご支援をさせて頂きます。 ご用命の際はお気軽にお問い合わせ下さい。 【特長】 ■300人の実績に基づくアドバイス ■簡易分析によるデータアセスメント ■AIを導入しない選択肢も提示 ■AI活用ができる人材育成の支援 ※採用事例付のサービス紹介資料は、下記「PDFダウンロード」からご覧いただけます。

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BluetoothLE（Bluetooth Low Energy / BLE）は、近距離無線通信規格の1つであるBluetoothの拡張仕様です。通信可能距離は短く通信速度は低速ですが、極めて消費電力が少なく長期的に稼働できることが特徴です。自動車ではキーレスエントリーシステムなどでBLEの採用が進んでいます。 BluetoothLE通信ICの調査、ベンチマーク、試作の開発実績がございます。これらIC各社提供のSKDを利用した開発を経験を活かし、お客様の製品開発をご支援いたします。 【想定課題】 ・どのメーカのICが自社製品に適合する判断できない ・BluetoothLE通信ICを利用したPOCで要件検証ができない 【想定効果】 ・IC選定において自社製品に向いた評価軸を定めベンチマーク結果が得られる ・既成評価ボードとSDKを利用した要件検証・試作が可能

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BluetoothLE（Bluetooth Low Energy / BLE）は、近距離無線通信規格の1つであるBluetoothの拡張仕様です。通信可能距離は短く通信速度は低速ですが、極めて消費電力が少なく長期的に稼働できることが特徴です。自動車ではキーレスエントリーシステムなどでBLEの採用が進んでいます。 BluetoothLE通信アプリケーションの開発実績がございます。これらIC各社提供のSKDを利用した開発を経験を活かし、お客様の製品開発をご支援いたします。

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「AUTOSAR Classic Platformのリプログラミング機能、ダイアグサービス機能、CAN機能の開発」や「既存BSWを扱ったECU開発だけでなく、BSW本体コアコードの開発」の実績がございます。 また、複数BSW/OEMにも対応しているため、幅広い知見を活かした開発が可能です。 【想定課題】 ・お客様指定のマイコンで動作するように変更したい ・ダイアグサービス機能をお客様の仕様に合わせたい ・セキュリティ機能をソフト（CSM）からハード (HSM）に変更したい ・UDS規格のMICROSARシミュレーション環境の構築およびその評価を行いたいがノウハウがない ・ダイアグサービス機能の評価を行いたい ・CANoeを用いて評価環境の構築を行いたい 【想定効果】 ・BSW開発会社との連携実績より、サプライヤ・ベンダ双方の観点でのサポートが可能 ・検証については検証環境の構築から検証まで一貫した対応が可能となり開発期間の短縮が可能

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サイバーセキュリティの重要性が高まる一方で、そのスキルを備えた人材不足が大きな課題となっています。2017年には内閣サイバーセキュリティセンター（NISC）がサイバーセキュリティ人材育成プログラムを公表し、国としても人材育成に注力しています。 増加し続けているサイバー攻撃の脅威に対し、自社の様々な情報を守るため、セキュリティ部門向けをはじめ経営層から一般部門まで各部門や役割の方を対象とした多様なメニューのサイバーセキュリティトレーニングを実施しております。 【想定課題】 ・セキュリティインシデント発生時の対応力が不安 ・社員のシステム、メールの取扱いの統制が取れない ・経営者のサイバーセキュリティへの理解が乏しい 【想定効果】 ・全社員がサイバーセキュリティーに関する意識の向上 ・IT部門の社員が正しい知識でリスク対応が可能 ・セキュリティーリスクの現状と会社のIT環境のギャップを理解

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インターネットを介した外部からのサイバー攻撃だけにとどまらず自社内からの情報漏洩リスクなど、情報化社会においてサイバーセキュリティの重要性は年々高まっています。日々進化するサイバー攻撃に迅速に対処するためセキュリティ対策とリスクマネジメントは欠くことのできない大きな経営課題の一つです。 現在、インターネットなどを介したサイバー犯罪が増えています。また新たなサイバー攻撃の手法も日々進化しており、企業などが運営するWebサイトやネットワークシステムの脆弱性を定期的に診断することが必要となってきてます。 【想定課題】 ・不定期にセキュリティ対策しているが新たな脅威に不安がある ・ユーザーから機密情報管理が甘いと指摘を受けている ・セキュリティの制約が多く業務に支障が出ている 【想定効果】 ・システムを網羅的に診断し、深層部の脆弱性も発見できる ・セキュリティー診断書にて管理のエビデンスが明確に表示できる ・セキュリティー診断の結果、適正なツールを導入することにより効率よく業務が行える

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構造解析教育（線形・非線形基礎） 解析理論や非線形ソフトの理解を深めます。結果の乖離に対する原因・修正を行い、理屈に基づいた解析精度を向上する方法、知見を身につけることができます。 【想定課題】 ・非線形ソフトは持っているがうまく使いこなせない、精度も上がらない ・割れやすい部品納品等に剛性強度試験も行って納入しているが、試験結果とそれを裏付けするCAEの結果が乖離しており、品質の信ぴょう性が上がらない ・どうすれば解析精度が上がっていくか手法、知見を向上させたい 【想定効果】 ・解析理論が分かる（物性値の数式化手法、境界条件の影響度等含む） ・測定値との乖離の原因を追究・修正するための論理思考・脳内Simulationの鍛錬が身につく ・画一的なオペレーションではなく、 理屈を知った上での原因分析・修正力が向上する

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解析受託（メカ） 専門コンサルタントのヒアリングから、適切なCAE解析のソリューションを提案いたします。アライアンス先のCAEベンダーの紹介をはじめ、解析と実機の結果乖離問題やリソースの相談、提供をいたします。 【想定課題】 ・CAE解析をおこないたいがインフラや知見・要員が不足している ・大型精密設備において耐震スペックが満足しているか事前検討しながら設計を進めたいが、解析要員やインフラが不足している ・外部委託したいが、設計意図を捉えた品質/精度のよい解析をしてくれる委託先を探せない 【想定効果】 ・当社の解析技術を持った担当者がお客様ニーズをヒアリングするため最適な再委託先の選択が可能 ・結果提出において単純な解析データの橋渡しではなく、 数値処理・分析し当社が取りまとめするため、二重チェックされた解析結果が得られる

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