「AI日常化挑戦する会社」

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ReNom


GRID社が開発したReNomは、『誰にでも簡単にデータ解析やAI開発ができるようにすること』『高度なアルゴリズムを自由に組み合わせて使えること』を目指したAI開発プラットフォーム。 通常、エンジニアが数か月かけて行っているDeepLearningを使ったモデル構築をプログラムが出来ないユーザーでもGUIを使って数日~数週間という短期間で行うことも可能になります。

インフラ業界

インフ ライフ イノベーション

GRID では、「インフ ライフ イノベーション」というフィロソフィーを掲げ、人々の生活に直結するインフラ分野において、AIテクノロジーを提供することで貢献していきたいと考えています。 新しい技術やAIテクノロジーを駆使し、社会インフラ、製造、プラント、エネルギー、金融などの分野で抱えているさまざまな問題を解決します。

交通

道路で計測される膨大な交通量計測データを、深層学習を用いることで、渋滞のパターンを抽出し、渋滞の発生を予測することが可能です。 予測される渋滞発生情報をもとに、速度規制や道路への車両流入量をコントロールすることで、渋滞を緩和・未然に防ぐことができ、渋滞による経済的損失を削減することが可能となります。

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DP RG IMG TAG

鉄道

車両の運転状況や各機器の動作状態などのデータ蓄積・分析することで、車両の状態を常時監視することが可能となります。 リアルタイムに走行中のデータを蓄積しDeep Learningを用いた高度な分析を実施することで、常時車両の状態を把握・監視することが可能となり、検査の精度を高め安全性をより確保することができます。

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DP RG

物流

サプライチェーンにおける原料調達、輸送、保管、生産、集配といった、全体最適解をAIを使って導き出します。 上流から下流を一貫して、コストが最小となる選択肢や、生産量が最大化する選択肢など、状況や環境が刻々と変化する中での最適な選択肢をアルゴリズムによって導き出し、意思決定のサポートを行います。

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DP RG TDA

気象

再生可能エネルギーの発電予測だけにとどまらず、気象パラメーターは社会におけるさまざまな活動に影響を及ぼします。 GRIDでは、気象庁から配信されるメッシュの荒い時空間データを、数百mメッシュで30分単位に再計算することで、より詳細な気象データを取得することができます。 取得された気象データは、さまざまな分野において、気象データが起因する課題に対し、それらを説明するための変数として活用することが可能です。

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