課題から納入まで
データを接続し、組織向けのAIを開発する
データ統合・AI開発サービスでは、組織の既存ファイルやシステムを統合し、データ構造と品質を整えた上で、課題に応じたダッシュボード、予測モデル、AIアシスタントを開発します。範囲は実際にあるデータから定めます。
対象: データが複数のファイルやシステムに分散している組織、KPI確認のため個別に報告書を開く必要がある組織、異常予測やAIによる既存報告書の知識検索を求める組織に適しています。
仕事のイラストレーション
既存システムのデータはどのように分析まで届きますか？
データは既存ソースから取り込み、整理してダッシュボードやモデルへ渡します。nimitFlowの画面では分析前にこの流れを確認できます。2026年には製油所の保守チーム向けに、nimitFlow上で点検修理報告書からバルブ保守履歴を検索するAIシステムを開発・納入しました。AIが関連報告書のTag No.を示す設計にし、利用者が原本を開いて確認できるようにしました。AI回答は元文書へ遡れる必要があるため、分析結果を検証可能な元データへ結び付ける設計が重要です。
評価に向けた準備
- 分析課題と結果を使って判断したい事項
- データサンプル、データソース、アクセス要件
範囲・期間・費用
データの準備状況、ソース数、分析範囲に基づいて評価
着手前の提案書に、期間、対象となる作業と対象外の作業、費用をまとめます。追加作業は、その範囲を双方で評価する必要があります。
納入物を見る ↓
これまでに開発した技術
- 分析前のデータ整備とクリーニング（Data Preparation）
- 実データに応じた分類・回帰（Classification/Regression）モデルの開発
- 統計手法とMachine Learningによる傾向分析・予測
- 製品ラベルや機械画面の文字を画像から読むOCRによる自動記録
納入物・提供内容
- 整理と品質確認を実施したデータ構造
- KPIダッシュボードまたは集計Webアプリ
- 課題に応じた分析モデル、予測モデル、AIアシスタント
- システム設計文書と操作マニュアル
対象: データが複数のファイルやシステムに分散している組織、KPI確認のため個別に報告書を開く必要がある組織、異常予測やAIによる既存報告書の知識検索を求める組織に適しています。
作業の流れ
データの評価
データソース、サンプルファイル、アクセス権を調査し、課題に十分なデータがあるか評価します。
整理
データソースを接続し、データを整理・構造化して、読取値を元の報告書と照合します。
分析とモデル開発
ダッシュボード、予測モデル、AIアシスタントを開発し、過去データで試験します。
引き渡し
チームが継続利用できる形で、システム、設計文書、マニュアルを引き渡します。
よくある質問
Inspektionにはどのようなデータ・AI業務の実績がありますか？
タイの金融分野の組織向けに、決済取引の応答時間異常を5分先と10分先で予測するMachine Learningシステムを開発し、2022年に完了文書を作成しました。また、タイの自動車部品メーカーで11生産ラインのデータを受けるWebサイトを中央サーバーへ移行し、2023年五月に引き渡しました。予測業務では過去データによるBack-testとReal-timeの両方で試験し、完了文書に結果をまとめました。意思決定に使う前に、モデルを組織の過去データで試験することが重要です。
開始前にデータはどの程度準備できている必要がありますか？
完全である必要はありません。まず既存ソースからサンプルを集め、範囲を定める前に準備状況を評価します。モデルに必要なデータが足りなければ、その時点ではモデル開発に適しません。その旨を率直に伝え、データ収集から始めることを提案します。
自社のデータチームが必要ですか？
必須ではありません。データ整理からダッシュボードの引き渡しまで対応します。自社でデータ業務を作り続けたい場合の例として、2025年に民間顧客2社へnimitFlowのフルライセンスと相談支援を提供し、顧客チームが自らデータ管理フローを作り始めることを支援しました。
ダッシュボードは既存システムと連携できますか？
適合する場合に対応できます。既存Excel報告書を読み顧客のGoogle CloudでKPIを表示するWebアプリや、工場のVMwareサーバーへ移行した生産データWebサイトの実績があります。まず実際のシステムを基に接続を評価します。
