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グリーンノートは自社製品・サービスの活用に加え、皆さまの事業活動にAI、IoTを活用するためのお手伝いを積極的に行っています。
以下に、お客様に対して行ったお手伝いの事例をいくつか示します。
ご注意：秘密保持の観点から、事例については事実と異なる点があることをご承知おきください。改変に当たっては、行ったお手伝いの内容が事実に反した記述とならないよう配慮しています。
【事例】大手機器メーカーA社
A社は自社製品の競争力向上を目指し、AI、IoTを活用した製品を開発することを考えました。まずは市販のIoTキットやウェブサイトの記事を参考に、若手技術者が取り組んでみました。最初のうちは順調だったのですが、キットや記事の範囲を超えたとたんに全く訳が分からなくなり…
【お手伝いの内容】
定期的にA社を訪問。若手技術者とのディスカッションを繰り返し、技術力の向上だけでなくAI、IoT化に向けた勘所を伝授。
【事例】センサメーカーB社
B社はセンサー事業拡大のためデジタル化、IoT化に取り組んできました。当初は自社の技術者を中心に開発を進めてきたのですが、いざ市場に出してみると様々な問題が明らかになってきました。
測定値に異常値が混入する
不定期にフリーズする／意図せず再起動する
センサ素子の性能が発揮できない など
【お手伝いの内容】
大量のデータを効率よく解析する手法を提案し、異常値が発生する条件の洗い出しに成功。誤った処理を特定。
ソースコードの解析、電源回路の解析、電流／電圧波形の観測などによりフリーズ／再起動の原因および発生機序を特定。
測定原理、測定対象物の物性などから誤差の要因を特定。形状の変更を提案。
【事例】ヘルスケアC社
C社は自社のヘルスケア製品を対象とするIoT基盤を構築・運用していました。事業の進展に伴いシステムの拡張を図りましたが、採用したIoT基盤の特性上、多額の費用が発生することが分かりました。更に、他社で発生したセキュリティ事故を受けて調査を行ったところ、データの保全や権限管理に重大な問題があることが判明しました。
【お手伝いの内容】
既に稼働しているシステムに対してAPIレベルで互換性を持つIoT基盤をAWS上に構築、提供しました。これによりシステム拡張ならびにセキュリティ対応を同時かつ安価に実施することができました。
【事例】大手ゼネコンD社
D社では現場の効率化を目指し、作業者の位置情報を利用することを考えました。まずはPoCとしてGPS +ビーコンによる作業者の位置測定を行ったところ、想定する精度が得られませんでした。
【お手伝いの内容】
GPSレシーバーからの生データ、ビーコン受信機のログを大量に取得。詳細な解析を行うことで精度悪化の原因を突き止めると共に、精度向上に向けた指針を示しました。
【事例】中堅SIer E社
E社はウェブサイトの開発などを得意とする中堅SIerです。事業拡大に向けAWSを用いた案件にも積極的にトライしたいと考えています。EC2ベースの案件であればこれまでの技術蓄積が活かせるのですが、コンテナやサーバレスは勝手が違いすぎて開発が進みません。
【お手伝いの内容】
現場の技術者が案件をこなしながらコンテナ、サーバレスを効率的に学習できるよう、開発体制の改善や技術支援を行いました。技術力の進展を見ながらAmplify、IaCといった新しい技術にも触れてもらい、モチベーションを高める工夫も行いました。
【事例】工業系大学 F大学
F大学ではIT系人材の育成に力を入れています。時代の要請に合わせ、現実社会におけるAI、IoT活用を視野に入れていますが、必要となる技術範囲が広いうえに進歩が早く、教材の確保が困難であるという課題を抱えていました。
【お手伝いの内容】
IT系の学生でも簡単に使える教材を開発し、授業に使用するテキストの執筆も行いました。業界のデファクトスタンダードを多く取り入れ、学習の成果が応用につながるよう配慮されています。