CASE STUDIES

デジタル化が加速する製造業で成長し続けるには2D/3Dデータのシームレス運用がカギを握る

法律が厳格化し、厳しい市場競争にさらされる建築・土木業　i-Construction（アイ・コンストラクション）に乗り遅れないために

3D CAD導入を阻む大きな2つの障壁？

ViDi Red-検査ツールによって、凹凸のある金属表面の欠陥を簡単に自動検出し、分類

ViDi Red-検査ツールが金属巣を確実に検出

ViDi Blue-位置決めツールとGreen-分類ツールによって、キッティング/アセンブリ前の確認用に、部品を識別、カウント、分類

数十枚の正常データのみで学習可能。 外観検査用人工知能を構築するために必要なデータは数十枚の正常データのみです。使用する学習 データが少ないため、学習時間も数秒です。

人々の生活に必要不可欠なエネルギー。 電力ネットワークの上流から下流に至るさまざまな場所において、膨大なデータが収集、蓄積されています。 GRIDはその蓄積される膨大なデータをAIを使って解析し、太陽光発電における発電量の予測や、スマートメーターの情報を解析し消費電力量を予測、 火力発電所における燃料の燃焼効率の最適化、バーチャルパワープラントなど、さまざまな分野でプロジェクトを進めています。

伝統的な金融サービスは、超低金利と高コストなビジネスモデルが足枷となり新興企業が提供するFintechサービスやTech Giantsが展開する革新的な金融サービスと比べて、競争優位性の確立が困難な時代となっています。 GRIDは、AIの民主化を進めて、全てのソリューション（例えば、RPAやDroneなど）に金融機関自らがAIの強力な解析力や予測力を活用できるEverywhere AIを推進しています。 審査業務効率化、リテールマーケティングの収益力向上、ホールセールビジネスの営業力強化、不正口座・不正取引などの未知の不正パターンの検知など、さまざまな分野に応用できるソリューションを提供しています。

製造ラインや加工装置にさまざまなセンサーを取り付け、そこから得られる情報から、さらなるオペレーションの改善や効率化、適切化につなげることが求められています。 機械学習 /人工知能により、これまで発見することが難しかった膨大なセンサーデータと、異常・故障・寿命・品質の相関関係を把握し、 その判別ロジックを製造ラインに組み込むことで、さまざまな工程をより効率的に運用することが可能となります。

過去のプラントオペレーションログデータをAIを使って学習し、最も安定稼働するパラメーターに対してアルゴリズムを使い算出します。 算出された最適なパラメーターをプラント制御に用いることで、プラント運営を安定化させコストを削減し、環境への負荷を軽減します。

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。