基本的なDXリテラシーを身に付けた後、実践スキルを習得することで、よりDXを加速します。
さまざまな現場のDX化に必要な、人材育成・課題選定・PoC・開発・運用を一貫してサポート。
Modeloyは、お客様の内製化を実現しながらDXプロジェクトを成功に導く、これまでにないソリューションです。
内製化を実現しながらDXプロジェクトを成功に導くためには、大きく3つのステップを乗り越え、全ての工程を着実に実行する必要があります。しかし、社内で内製化を実現するための人材・仕組みなどを整えることは容易ではありません。
Modeloyの強みは、貴社のDX内製化・プロジェクト成功に必要な工程を一貫してサポートできることです。
お客様に技術・知識が蓄積されるように、ビジネス支援・技術支援を行うことが特長です。
基本的なDXリテラシーを身に付けた後、実践スキルを習得することで、よりDXを加速します。
課題を発掘し、評価指標の検討から投資対効果の試算までを行うことで、取り組むべき課題が明確になります。
AIモデルの運用まで見据えたうえで、課題解決のためのシステム設計・開発を支援します。
機械学習モデルの初期開発費用や、メンテナンス工数を最小化するための、独自のプラットフォームを提供します。
DX化の一貫でスマートファクトリー化が決定したが、社内でAI活用の実績がなく、プロジェクトの進め方や成果物のイメージが湧かない。
生産機器からのデータは取得しているが、分析・データ活用がうまくいっていない。
弊社コンサルタントがヒアリングを実施。
現状の課題を把握・整理。 AI技術で解くべき課題を選定し、適用領域・実現時期を検討した。
スマートファクトリーの実現に向けて、中長期ロードマップが明確になった。
ex)向こう１年間で、コスト削減効果の大きい「品質管理における不良品検知の自動化」を目指すことに決まった。
データサイエンティストの実務経験が少なく、開発精度やデータの質・量などを評価・決定することが難しい。
開発体制の構築
ex)お客様のデータサイエンティストが主体となって、データ準備や機械学習モデル開発を実行し、弊社データサイエンティストがレビューやアドバイスを実施するという体制 (開発ディレクション・ データ前処理支援など)
データサイエンティストのスキル・実プロジェクトの経験値が向上。
ex) データ拡張（データオーグメンテーション）手法の獲得
次回プロジェクトから、外部リソースなしでモデル開発を内製化することが現実的になった。
社内に、開発した機械学習モデルを工場で動作させるための、システム構築・運用の知見がない。
開発した機械学習モデルの運用のためのシステムを構築。
瞬時に不良品検知するため、IoTデバイスでエッジ推論を行うシステムを設計・構築。
東京工業大学卒業。株式会社ドワンゴにて、サービス開発に携わったのち、技術コミュニケーション室長、人事部長、サービス開発本部副本部長（R&D担当）などを歴任。2020年7月より現職。
エンジニアのマネジメント・組織開発 / 大規模Webシステムの設計・開発・運用 / JavaScript・TypeScript・Node.js
Sler、コンサルティングファームにて業務改善支援・ソリューション企画・プロジェクトマネジメント、現職では、DX人材育成支援やAI活用支援のコンサルティングに加え、GXなどの新規事業の立ち上げ支援業務にも従事。
物流・会計・人事領域などの業務改善 / AIを活用した事業化・組織開発支援 / 新規事業開発支援
九州大学・大学院でコンピュータービジョンの技術を用いた大規模データ解析研究に従事。大手通信企業を経て2020年7月より現職。製造業を中心とする複数の法人顧客のDX内製化プロジェクトにエンジニア・データサイエンティストとして参画し、データの収集から活用までを幅広く支援。また、社内データ分析基盤の開発から運用までを一貫して担当し、全社のデータ活用を牽引。
機械学習 / マテリアルズ・インフォマティクス / データ分析基盤の設計・構築・運用
前職のNEDO、エネ庁、日系コンサル企業では省エネ・再エネ・クレジットとカーボンニュートラルに関して幅広い業務を経験、2022年10月より現職。GXに関わる教育コンテンツ作成、toB/toC向けの新規サービス企画に従事。
新規事業企画 / カーボンニュートラル