データは有効に活用することで"価値が生まれる"と言われています。逆の言い方をすればムダなデータを沢山もっていても"価値が無いこと"になります。
昨今製造業では、IoTデバイスを使用して工場内の機械からデータを取得し、ダッシュボードに表示していますが、これは意思決定にデータを活用するためのインフラ構築とみなされています。
弊社アイコネクトは、ビジネス上の意思決定に対してデータ活用の重要性を認識しており、IoTシステムからデータドリブンな行動ができるようシステムコンサルやサポートを提供しております。
以前弊社のIoT関連プロジェクトを紹介させていただきました。ここでのIoTデバイスの利用目的は、「加工前に部品番号の重複確認すること」及び「加工した製品の追跡を可能な状態にすること」でした。
ただし、データ可視化だけでは現在のデジタル時代にとって十分ではありません。顧客の注文データ、生産ラインの見える化データ、製品の品質検証データなど、製造業におけるデータを既に持っている現場や工場では、それらのデータを有効なデータベースにしておけば、今後人工知能（AI）による予測モデルを作成して、よりデータを有効に活用できるでしょう。
ただすべてをAIで解決することはまだできない現在、データアナリストや現場経験者らと組みながら、データから読み取ることのできる更なる改善点を見つけ出すことも必要となります。
弊社はこのコンサルサービスを間もなく販売開始いたしますので、今後この場で紹介する予定です。
IoTとAIを併用すれば、より簡単にスマートファクトリーへの推進に。
機械学習は様々なアルゴリズムを駆使し、データを学習して検証することにより「予測モデル」を作成します。これはAIの頭脳のようなものですが、学習機能によりデータを学習し「予測モデル」を作成するために使用できるデータは、構造化されたデータでなければなりません。 つまり、学習と検証のために十分な大量データは論理的に構築されたデータベースに保存される必要があります。
弊社は、金融業界で良く使われている自動機械学習の「ダヴィンチ・ラボ」というAIツールを提供しております。ダヴィンチ・ラボは、人工知能ベースのデータ分析・予測モデル作成を簡単に行うシステムです。専門ではないユーザーでもわずか数回のクリック操作だけで予測モデルを作成できます。
▲ ダヴィンチ・ラボのデータ分析画面
ダヴィンチ・ラボは、顧客データを基に以下のように予測モデルを作成できるため、金融機関やローン会社に適したシステムです。
・債務不履行リスクを予測し、より正確に融資を承認でき、優良顧客を獲得します。
・債務者の支払い状況を予測し、より効率的に債権回収策を実施できます。
・融資を申し込みたい顧客を予測し、マーケティングキャンペーンのEメールを対象者へ送信します。
また、ダヴィンチ・ラボは自動機械学習ベースなため、金融業以外の他の事業でも利用できます。特に製造業では、工場での機械から抽出されるデータが既に保存されていくため、活用できます。（予兆保全など）
なお、機械学習ツールを使用する際に重要なことは下記の3つとなります。
(2) 問題解決の目標（課題）を明確に設定する
(3) 使用可能なデータ（構造化されたデータベース）が十分にある
弊社は、様々なビジネスにおけるAI・機械学習の活用について、目標設定からデータ準備・予測モデルの作成・実際の業務への導入に至るまで、ご相談を承ります。
また必要なデータを取得するためには、現在改善すべき業務プロセスがあるかどうかを確認する必要もあります。
機械上のデータを収集するIoTシステムがまだ導入されていない場合や、既にシステムはあるがデータを思うように収集できない場合、弊社はIoTシステム導入に関するご相談や既存システムの点検・改善計画の提示サービスもご提供しております。
さらに、AI / 機械学習にご興味ある場合、データの効率的な活用に向けデータベースへの適切な保存についての方法等のアドバイスを提供可能です。
▶データドリブンによる意思決定に向けて、準備、AI活用のメリットやその注意点