AIソリューション

最先端のAIテクノロジーによって、
企業課題にソリューションを
提供する。

本格的なAI時代を迎えつつある今、エスユーエスではさまざまなクライアントに対し、AIを活用したシステムを導入することで、事業戦略を成功に導くサポートを行なっている。未来の都市空間を創出し、都市開発に有効利用する、2次元画像データから、3Dデータを生成し、自動運転システムに活用するなど、最適なAIソリューションを提案している。

CASE1工場内の外観検査

すべての製造工場で品質問題は重要性が高まっている。従来の人の目による検査作業では、人手がかかりすぎる上に、検査員の能力にばらつきがあった。また、離職によるノウハウの喪失リスクも大きい。エスユーエスでは、AIによるディープラーニングを用いることで、作業員の長年の経験値をデータとして取り込み、ノウハウ化する。さらに、良品のみを学習して正常値の分布から離れているものを異常と検出するメソッドを確立。人件費の削減と品質の安定化に貢献している。

CASE2異常検知/設備の非破壊検査

製造現場でフル稼働している設備の突然の故障は、大きな損害につながる。故障の前触れは、ベテランの作業員しか気づけない程の微妙な差異の場合が多い。エスユーエスでは、音データに前処理を行うことで、異常検知アルゴリズムに適用することに成功した。音検査という属人性の高い工程の自動化できたことで、異常の発生を容易に察知できるようになった。さらには音データを映像化し、ヒートマップとして表すことで、直感的なデータ確認も可能となった。

CASE3計画の最適化/
スケジュール調整

最適な計画の策定自体に多くの時間がかかってしまう上に、ノウハウが複雑化してすぎて、担当者以外に再現できない。このような問題は、工場の生産計画、教育現場における授業計画、従業員のシフトなど、さまざまなシーンで発生している。エスユーエスでは、計画策定にAIを用いることで、より良いモデル構築を可能にした。個別の問題に特化した数理アルゴリズムを構築することで、AIが最適な選択肢を提示。最適な計画策定を誰でも素早く作り出すことができる。

CASE4販売管理/在庫予測

販売店の現場では時期などによる必要数が予測できず、発注数の決定が難しいケースが多い。その結果、在庫不足による機会損失や、発注過多で廃棄ロス。また、余剰在庫で陳列スペースが占有されてしまうことも。エスユーエスでは、AIによって発注数を適正にコントロールする仕組みを開発した。経験や勘を頼りにしていた従来の発注方法にAI技術を加えることで、ヒューマンエラーによる機会損失を防ぎ、スピーディーで正確な発注数の決定を実現している。

「AIデザイナー®」の育成

AIを有効活用するには、AIに何をさせるか、その設定こそが重要となる。エスユーエスでは、AIの活用に精通した人材として「AIデザイナー®」という役割を設定し、育成に注力している。数々の成功体験を持つAIスペシャリストによる「AIデザイナー®育成講座」を開設。オンラインと対面講座を通じて、AI導入プロジェクトの成功に必要なポイント・ノウハウを提供することで、新たなビジネス創出や課題改善に貢献している。

SUS Lab

SUS Labでは、最先端AI研究の第一人者であり、AIデータサイエンティストである研究者（研究所長）のもと、5つのテーマにおけるAI技術の研究を行っている。VRを作り出すAI研究を中心に「仮想空間でデータ収集することによって、現実世界で大量のデータを蓄積することなくAI学習が可能」となる最新のAI技術を誇る研究所を設置。AIとエンジニアの技術を組み合わせることで、自社製品・技術・サービスの開発、新規事業の創出を行っている。

SUS Lab 所長古屋 俊和furuya toshikazu
データサイエンティストとして、複数のテクノロジー・ヘルスケア関係のベンチャーを創業・支援。3年で企業価値250億円まで上昇させ、取締役辞任。その後、人工知能・XRを手掛けるQuantum Analytics,incを創業。
大手企業を中心に複数のAIプロジェクトを担当し、すべてのプロジェクトの継続依頼を受け、POC突破。日本を代表する凄腕データサイエンティスト19人に選出される（週刊ダイヤモンド）。京都大学経営管理大学院卒(MBA)。京都大学情報学研究科博士後期課程在籍。