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社会に貢献できるソリューション提供を目指す

業務の目指すところは？

IoTイノベーション室は、2018年1月に発足した設立間もない部署です。最大のミッションは、ユビテックの製品・サービスで蓄積したデータを活用して、「既存製品/サービスの付加価値を上げること」「新しいサービスを提供すること」です。

IoT・AIを活用して、作業者の安全見守りや製造業の生産性改善など、社会に貢献できるソリューション提供を目指しています。

所属する業務の役割をおしえてください。

主な業務はデータ分析と、データ分析で得られた成果物（自動判定など）をサービス化することです。

例えば、Work Mateであればバイタルデータなど各種センシングデータを分析して「作業者のある特定動作を検出」「普段と異なるバイタルの傾向を検出」できるモデルを検討します。

精度検証した結果、効果が認められれば、順次、システム実装・サービス提供していきます。

また、製造業向けソリューションであれば、例えば、設備データと品質情報から不良要因分析し、不良要因と考えられる候補に関してレポートという形式でお客さまに提供しています。

コンテキストを理解した上で、いかに適切な仮説を立てれるか

具体的にどのような業務をしていますか？

実際のデータ分析は、機械学習、ディープラーニングを利用するケースが多いです。弊社には日本ディープラーニング協会のＥ資格、Ｇ検定の資格保有者が複数在席しており、複雑なデータから有意な関係性を導いたり、精度改善に取り組んでいます。

もちろん、分析者による手動分析も行っています。無数にある組み合わせの中や、埋もれた関係性を導けるかどうかは、データのコンテキストを理解した上で、いかに適切な仮説を立てれるかにかかっていますので、さまざまなデータや案件をこなす中で、関係者と議論を重ね、仮説・検証力を養えるよう常に心がけています。

これまでの実績は？

まだ、トライアル中のところも多いですが、データ分析から有意な結果を得られた事例も出てきています。

【主な取り組み実績（一部、取組中含む）】

• Work Mate
  • ・転倒検知
  • ・体調不良予測
• D-COLLECT
  • ・ゴム成形　不良要因分析
  • ・プラスチック成形　不良要因分析
• その他
  • ・鍛造　不良要因分析
  • ・飲料メーカ　需要予測

センシング、IoT化も含めてソリューション提供できる、ユビテックの強み

今後の展望は？

機械学習やディープラーニングはある特定分野で成功していますが、失敗事例やPoC止まりのものもあり、二の足を踏まれているお客さまも多い状態かと思います。

IoT・AI活用で成功するには、専門のスキルも大切ですが、適切なデータを選定・準備できるかもとても重要な要因です。
これら全てを揃えることはそれなりに大変ですので、AI活用が進まない一因と考えています。

だからこそ、私たちの様な、センシング、IoT化も含めてソリューション提供できるのは、ユビテックの強みであると自負しています。

IoT・AIを活用して、作業者の安全見守りや製造業の生産性改善など、効果的なAIの成功実績を積み上げ、社会に貢献できるソリューションを提供していきます。