迅速なスモールスタートと
社内AIキーパーソンの育成を軸に
現場で活用されるAIシステムを開発します
とは Aidemy Solutionsは迅速なスモールスタートと社内のAIキーパーソン育成を軸に、アイデミーのAI専門チーム（PM・データサイエンティスト・エンジニアなど）が現場で活用されるAIを共に開発します。目標達成後も継続的にサポートし、お客様がAIを活用して持続的に利益を生み出せる環境の構築を目指します。
短期間・小資本でAI活用を実現
迅速にRAG環境を提供し、試行とノウハウの蓄積を重ね、再現性のある成功へ導きます
現場での活用を最優先に、実運用に根ざしたAIシステムを開発し、収益につなげます
アイデミーの人材育成ノウハウを活かして、AI活用のプロジェクト推進し、組織をリードする人材を育成します
サービスに関する詳細や
導入事例についてご紹介した
資料をダウンロードいただけます。
お悩みや課題に合わせて
活用方法をご提案いたします。
お気軽にお問い合わせください。
アイデミーにはAI/ML（機械学習）を通じて下記領域の課題を解決するパッケージがあり、
お客様環境へ素早く展開ができます。
設備や機器のセンサーデータなどから異常や故障の予兆を検知し、事前にメンテナンスを行うことで、ダウンタイムや修理コストを削減します。
製品の品質検査結果と製造条件及び設備環境のデータなどから不良を予測し、生産性の向上や高度な品質管理に寄与します。
需要や市場動向などのデータから将来の価値を予測し、適切な価格設定や在庫管理に役立てます。
開発や技術部門で発生しがちな「属人化」や「調査・文書作成の手間」といった課題に対し、生成AIを活用して業務の効率化と標準化を実現します。費用対効果を意識しながら、貴社に最適な生成AI活用の形をご提案します。
生成AI：技術報告書や特許文献、試験結果などの情報から、要約や要点の抽出、考察文案の生成を自動で実行。
RAG：社内に蓄積された報告書、設計書、Q&A、特許情報などをもとに、質問に対して根拠ある回答を提示。
AIエージェント：「代替材料を調べる」「試験データを整理して傾向を分析する」といったタスクに対し、生成AIとRAGを組み合わせて、調査・整理・提案までを自動化。
*Retrieval-Augmenter Generation：検索拡張生成
画像データから特徴を自動で抽出し、物体の検出や分類をすることにより、異常検知や不良品検知などを行います。作業の自動化や効率化ができます。
材料開発の効率化を図る手法です。開発期間の短縮、コスト削減、新材料の発見、生産性向上などの効果が期待できます。
Aidemy SolutionsではMIに関するSaaSをご用意しております。詳しくはこちらをご確認ください。
*Materials Informatics:
機械学習などの情報科学の活用により、材料の製造方法を予測するなど、材料開発の効率化を図る取り組み。
事象の因果関係を明らかにすることで、施策の効果を定量的に評価し、意思決定の精度を高めることができます。
多様な業務データを収集・統合・整備し、AIや解析技術が十分に活用できる高品質なデータ基盤を構築します。これにより、上位のAIサービスの導入や運用を円滑に行うための土台を提供するとともに、データ活用の精度や効率性を飛躍的に高めることが可能になります。
素材業界に特化
Aidemy Solutions for Material(AS4M) は、素材業界に特化したAIサービスです。社内に点在する知見・実験データ・業務ツールをつなぎ、R&D、調達、製造、品質管理、規制対応、顧客対応まで、あらゆる業務プロセスを支援します。生成AI・機械学習・業務データベースを組み合わせ、「点在する知見・データ」を活用することで、意思決定・実験効率および品質向上をトータルに推進します。
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お客様の現場で、AIシステムの再現性と運用効率を最大化するために
全フェーズを通じてDXを推進できるAIキーパーソンを育成します。
データ活用・AI活用 課題整理、ロードマップ策定支援データ活用やAI活用の方針を明確にし、プロジェクト立ち上げを支援します。短期・中期・長期のロードマップを策定し、実行可能な道筋を描きます。課題整理から啓蒙活動まで総合的に支援し、お客様全体が“データ活用やAI活用による変革”の価値を実感しながら、一歩ずつ確実に成果を創出できるよう伴走します。
課題発見・整理・解決策の策定
ロードマップ作成
AI / ML（機械学習）モデル開発・アプリ開発・Web構築AI/MLモデル開発やアプリ開発を支援し、PoCから本格導入まで一貫して対応します。PoCフェーズでは、AIモデルの開発や精度向上を進め、PDCAサイクルを回しながら効果を検証。ゴール指標を設定し、実用レベルまで引き上げます。実装フェーズでは、お客様の要件をもとに設計・実装・テスト・デプロイを行い、実効性の高いシステムを構築します。
PoC
（PoC環境構築・効果検証PDCA）
実装
（設計・実装・テスト・デプロイ）
収益を生む・現場で活用されるAI運用支援運用フェーズでは、AIが現場で活用され、収益を生む仕組みを構築します。MLOpsやLLMOpsを活用し、継続的な最適化とアップデートを実施。業務環境に応じた調整を行い、運用の効率化と精度向上を図ります。AIが持続的に価値を生み出せるよう、監視・改善を繰り返しながら、実用性の高い運用体制を支援します。
運用・運用改善
運用環境に合わせたAIモデルの
継続的な監視・改善・自動更新
サービスに関する詳細や
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