Macnica

AI社会実装サービスRe:Alize

クリエイティブな時間は作れる。
さあ、仕事に集中しよう。

AIには、変化を加速させる力がある。

Re:Alize

ユーザーが
使いつづけたくなる
体験をデザインするAI社会実装サービスです

ARIHは、最先端のテクノロジーとインテリジェンスをつなぎ、世界中の⼈々にとって幸せな未来社会をつくることをミッションとした、AI専⾨家組織です
Re:Alizeは、ARIHによる累積600本以上の論⽂調査と、約300件のAI社会実装⽀援において蓄積した知⾒・ノウハウをもとにサービス化しました。
AIの社会実装を加速し、時間の余裕をつくること。
その時間をクリエィティブな業務に、より価値の⾼い活動にあてること。
これが、私たちがつくり出したい未来です。

導入実績

Re:Alizeは、あらゆるシゴトへのAI社会実装をお客様と伴に実現しています。

目視検査 × AI

業界

自動車部品製造

お声がけいただいたきっかけ

働き方改革を実現するため、AI導入支援のお問い合わせを頂いた

解決した課題

  • 数十人体制のカーナビ最終評価工程の効率化による社員のクリエイティブな業務時間の創出
  • 精度向上のための最適なAI開発アプローチの示唆と実装支援
  • データサイエンティスト不足を補うAI開発支援

やったこと

  • Deep Learningとルールベースのロジックの組み合わせによる高精度AIの開発
  • Deep Learningの判定根拠を説明するXAIの実装支援
  • 学習用データの信頼性調査

効果

  • ナビの画像や音声の評価項目の一部を自動化し、業務効率化を実現
  • 製品の市場投入サイクル短縮による、競争力強化への貢献

オンライン授業×AI

業界

教育

お声がけいただいたきっかけ

Re:Alize視線推定ライブラリにご興味を持って頂いた

解決した課題

  • 子どもたちの興味関心や学習時の行動特性は1人1人異なる一方、全員が同じ方法で教育を提供されている現代の社会に課題提起し、子どもたちに「楽しい学び」や、「それぞれの個性にあった幸せな未来」を提供したい
  • 子どもの学びの特性分析は先生に属人化しており、個別最適の学びを提供するための環境が整っていない

やったこと

  • 子どもたちのオンライン学習時の動画データから視線・顔方向推定AIの提供
  • 推定したデータを認知工学に基づいたアルゴリズムにより興味関心度を数値化

効果

  • 子どもたちの学びの状態をデジタルデータ化することが実現し、定量的に且つ効率的に分析が可能となった
  • 子どもたちの学習時の無自覚なサインや暗黙的なパターンを認識することができるようになり、「自分らしい学び」を提供するためのデータ基盤を構築することができた
  • 一人ひとりを生かす最良の学びを提供することを目指すSPACE様のサービス開発に貢献

製造品質向上×AI

業界

自動車部品製造

お声がけいただいたきっかけ

AI/人工知能EXPO2018でRe:Alizeの前身となるAI導入支援サービスにご興味を持っていただいた

解決した課題

  • AIの開発サイクルをクイックに回す知見や技術の習得
  • AIで扱うデータを準備する技術の習得
  • AIを水平展開しやすい技術の習得

やったこと

  • 少数精鋭チームが挑む生産ラインの品質管理AIを自社開発

効果

  • 「人の基準」ではなくデータ分析に基づく品質管理ガイドライン作成し、暗黙知の形式知化に貢献
  • 自社AI開発ナレッジの蓄積に貢献

バックエンド業務×AI

ゼネコンA社様

業界

建設

お声がけいただいたきっかけ

自社課題がAIで解決できるのかの情報収集を目的に、無料相談会にご参加頂いた

解決した課題

  • 毎日数百件の入札資料を手動でダウンロードし、EXCELに打ち込む作業にに時間がかかっている
  • 過去の実績と新規入札情報が紐づいていないため手作業でデータをまとめた後に営業、エンジニアと入札へ意思決定の打ち合わせを毎日行っている

やったこと

  • AI自然言語処理技術を活用し、入札情報から、必要なテキストデータのみを抽出
  • 抽出したデータと過去の建設実績をマッチングし、入札の意思決定に必要なデータまとめを自働化

効果

  • Excelへの入力作業にかかる時間を70%(年間480時間)削減
  • 営業、エンジニア、バックエンドチームによる打ち合わせの時間を50%削減し、かつ意思決定の迅速化や、客観的なデジタルデータに基づいた判断が可能に

保全×AI

公共インフラB社様

業界

公共インフラ

お声がけいただいたきっかけ

マクニカの予知保全、CBM(Condition Based Maintenance)に関するWEBページをご覧いただき、お問い合わせいただいた

解決した課題

大型のインフラ設備の保全は定期点検や問題が発生した後の対応となっており、以下の損失が発生している

  • 毎日数百ヶ所の日常点検を目視で実施しており、時間と工数がかかっている
  • 大型設備の突発故障による修理コスト(数億円)
  • 停止中の機会損失(1日の停止で数千万円)
  • 故障発生の原因が分からないため、修理対応者が経験値で交換部品にあたりをつけて現場に向かうが、間違っている場合手戻りが発生

やったこと

  • 振動、温度、電流などの取得データから異常検知アプリケーションを構築し、事後保全から予知保全のオペレーション体制を実現

効果

  • デジタルデータを元に遠隔で設備の点検をすることが可能となり日常点検のを3回→1回に削減
  • 異常兆候アラートにより、適切な保全計画の作成に貢献
  • 突発故障が激減し、保全や機会損失コストを年間あたり2億円削減

交通インフラ×AI

交通インフラC社様

業界

交通インフラ

お声がけいただいたきっかけ

日経BP主催イベント「Digital Foresight 2020-2021」の弊社講演をご視聴いただき、お問い合わせをいただいた。

解決した課題

  • 道路舗装箇所を特定するために、定期的なメンテナンスや災害時の復旧箇所の特定を、対象エリアの道路走行による目視点検で実施している
  • 数百kmの走行による目視点検は、作業員の身体的負荷や工数の増大により、舗装箇所の見落としなどが発生する

やったこと

  • 車内に設置したカメラから道路の亀裂状態などをAIで発見可能に
  • 舗装箇所の特定自動化アプリケーションを提供

効果

  • 熟練作業員の依存が解消し、柔軟な人員対応を実現
  • 本作業に関わる外注コストを軽減

安全監視×AI

物流業界D社様

業界

物流・倉庫

お声がけいただいたきっかけ

費用対効果を算出するのが難しい中、どのように実現すればよいかとお問い合わせを頂いた

解決した課題

  • コロナ禍によるECの隆盛により、倉庫キャパシティの急激な逼迫や雇用の増加による作業員への安全教育・スキルの平準化が十分に実施できていない
  • フォークリフトとの接触や商品破損などの事故が急増している

やったこと

  • 倉庫内カメラシステムから、危険個所や危険作業をAIで特定し、安全面を考慮した作業計画の作成を実現
  • 作業員の動線分析アプリケーションにより、安全面を考慮した作業オペレーションの作成に貢献

効果

  • AI安全監視アプリケーション導入以降、無事故を実現
  • 安全面を考慮した作業マニュアルの作成をオペレーションのタクトタイムの維持の両輪を実現

自社サービス開発×AI

設備メーカーE社様

業界

設備メーカー

お声がけいただいたきっかけ

モノ売りからコト売りへの事業変革を目指すにはどうすればよいかを相談するため、壁打ちワークショップ(無料)にご参加いただいた

解決した課題

  • 売り切りのビジネスモデルからサービスソリューションに変革するなかで、どのように事業戦略を立案すればよいか分からない
  • メンテナンスはユーザーに任せており、異常発生後に自社の保守人員が現場で都度対応している

やったこと

  • リモートメンテナンスサービスのリリースに向け、エンドユーザーの課題とビジネスモデル立案サポート
  • 異常検知アプリケーションを構築し、遠隔サポートを実現

効果

  • エンドユーザー:事後保全やメーカーへの問い合わせから修理に至るまでのダウンタイム削減に貢献
  • メーカー:遠隔でサポートをすることで、社内工数の削減とエンドユーザー側の工数も削減するという価値を提供し、サービスモデルを構築

課題解決までの
お約束

わたしたちは、課題解決に本当にAIが必要か?
というところから、伴に考えます。

AIを活用した業務改革の経験がない

300件を超える社会実装支援のナレッジシェア!

気軽に相談できる相手がいない

壁打ちからビジネス戦略まで相談できる!

AIにかける時間がない

最短1ケ月検証にトライできる!

期間限定!無料相談会 お申し込みはこちら期間限定!無料相談会 お申し込みはこちら

サービス概要

必要なのは「実現したい想い」だけ。

体験設計からデザイン・AI実装まで寄り添い、ユーザーが使い続けたくなるAIアプリを伴につくります。

  1. Re:Concept

    課題整理からはじめ、最小限のプロダクトを作成

    • “本当にAIで価値が作りだせるのか”を本気で壁打ち

    • プロジェクトスタート前に、必要最小限のプロダクトを作成します。

    無料課題整理シートをダウンロード

  2. Re:Creation

    データ確認+AIモデリング+AIアプリ作成

    • エキスパートがお客様とチームになり、情熱と全力を注ぎ価値を創出

    • すぐれたUXを実現するアプリを実装・導入

  3. Re:Experience

    ユーザー体験の向上

    • ユーザーからのフィードバックをもとにしたアプリの改善により、価値を増大

    • AI精度の向上・維持や、あらたなAIの実装

ご支援させていただくエキスパート

あらゆる分野のエキスパートが、「外注先」ではなく「チームメンバー」としてみなさまの変革に寄り添います。

プリンシパル | Takahiro Kusunoki

経営とAIをつなぐ

ASICハードウェア開発を経験し、2000年にマクニカへ入社。ハイエンドプロセッサなどのアプリケーションエンジニアを担当後、GPU関連製品のサポートをきっかけにAIの世界へ入る。その後マクニカ初のデータサイエンティストチームを立ち上げ、2019年12月に新設されたAI Research & Innovation Hubのプリンシパルに就任。社会課題を解決することをミッションにAIの社会実装に向けた普及活動を行っている。

保有資格:PMP®、JDLA Deep Learning for ENGINEER 2018、JDLA Deep Learning for GENERAL 2018
著書:AIビジネス戦略~効果的な知財戦略・新規事業の立て方・実用化への筋道~『第6章第3節モノづくり・製造現場におけるAI活用の課題と取り組み』を執筆

フロント | Kento Motomura

AIの力を証明する

2017年以降100件以上のAIプロジェクトを支援。現在はRe:Alizeのサービス責任者に従事。
事業戦略立案、データ統合基盤~AI作成、実装運用まで幅広い知見を活かし、AI壁打ちワークショップや無料相談会のファシリテーターをつとめる。

代表プロジェクト:
アイシン・エィ・ダブリュ株式会社様「カーナビシステムテスト工程AI働き方改革プロジェクト」
交通インフラA社「道路点検業務自働化プロジェクト」

保有資格:JDLA Deep Learning for GENERAL 2018

データサイエンティスト | Jenny Ong

人間の温かみをもったAIを

アテネオ・デ・マニラ大学在学中にデータサイエンスを専攻。AI実装に関わる複数の国家プロジェクト参画した後、マクニカへ入社。顧客視点に立ったAIをモットーに、データ分析、AIモデリングの複数プロジェクトに従事している。

Research publications:HSR2020, ISF2018, IEEE2018など

アーキテクト | Osamu Mori

使いつづけたくなるアプリを追求する

AIのアプリケーションを構成するデータ収集、エッジ、クラウドアーキテクチャ、AIモデル、UIといった全ての技術を持つフルスタックエンジニアとしてAIプロジェクトマネジメントに従事。

代表プロジェクト:
半導体関連業界B社「AI不良原因解析システム社会実装プロジェクト」
建設業界C社「自然言語処理を活用したバックエンド業務自働化プロジェクト」

保有資格:JDLA Deep Learning for ENGINEER 2019

UXデザイナー

デザインを経営資産にする

「デザインを経営の意思決定に関与させる」
このロールモデルを新たに創っていき、デザインが経営資産として認められるような潮流をつくることをミッションにしている。

全体フローと費用

壁打ちから実装・運用まで寄り添います。

Re:Concept Re:Creation Re:Experience
内容 1.
無料相談
2.
最小限
プロダクト作成
3.
データ確認
+ AIモデリング
4.
アプリ作成
5.
UX向上やあらたな
AIの実装検討
費用 無料 ¥198,000 ぜひお問い合わせください!
期間 1日 1〜2週間 1〜3ケ月 約3ケ月 継続的にご支援

期間限定!無料相談会 お申し込みはこちら期間限定!無料相談会 お申し込みはこちら

お問い
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