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デジタル版EMS

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DXの実行に必要なプロセスを提供し、継続的安定的な運用を行う、ソフトウェア群

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デジタル版EMS ABEJA Platform

ABEJAは、創業以降、10年以上、継続してABEJA Platformの研究開発を行い顧客企業のAIシステムの開発および運用を行ってまいりました。「ディープラーニング」の黎明期より続けてきたABEJA Platformに対する研究開発及び投資は、現在、国内における圧倒的な技術力と運用実績に結びついています。

 

ABEJA Platformには、顧客の基幹業務のDXに必要となる設計、開発、構築および運用、改善まで、全工程に関する最先端の製造機械が搭載されており、またそれを巧みに駆使して最適なものに昇華する製造ノウハウが備わっています。


ABEJAは、このABEJA Platformを基盤に、EMS(Electronics Manufacturing Service)に例えられるビジネスモデルを展開し、AIシステムをシームレスに基幹業務に取り入れ、顧客企業のニーズを叶えるDXをフルマネージドサービスで請け負います。

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「最新鋭の製造機械+製造ノウハウ」を持つAIシステム工場

ABEJA Platformの特徴

ABEJAが誇る圧倒的な技術力と運用実績は、ABEJA Platformに備えられた「最先端の製造機械」(モジュール)とそれを駆使する「製造ノウハウ」(ノウハウ)が軸となっています。

特徴

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ABEJA Platformに備えられた「最先端の製造機械」(モジュール)

ABEJA Platformを構成する5つのレイヤー

DXニーズは多岐にわたります。ABEJA Platformは、設計、開発、構築および運用、改善までのプロセスを、顧客企業のニーズに応じて提供し、継続的かつ安定的な運用を行う、ソフトウェア群です。どのプロセスにおいても全方位で対応できる汎用的な最先端のモジュールを完備し、大きく5つのレイヤーごとに「パーツ」として整理しています。


0からつくると膨大な時間とコストがかかる各パーツをすでにプリセットしており顧客企業のニーズや課題に合わせて組み合わせ、セットアップすることで、独自のシステムを提供することが可能になります。企業がDXを推進する上で、プロセスの初期段階にあたるプランニングや設計書の作成は、非常に難易度が高い項目です。


ABEJAは、顧客企業に、単純にABEJA Platformを提供し、独自の判断でご利用いただくことは、難易度が高く現実的ではないと考えています。そのため、現在は、従来のSaaS(Software as a Service)PaaS(Platform as a Service)のような提供したソフトウェアやプラットフォームを、顧客が主体となって自由にご利用いただくようなサービス提供は行っておらず、ABEJA Platformをデジタル版のEMSとして提供し、ABEJAのコンサルタント、データサイエンティストが主となって設計書を作成しています。


また、後述の製造ノウハウである「人」の介入を、プロセスの要所に組み込みながら、シームレスに構築できる柔軟性の高いPlatformを構築しているため、顧客企業のニーズを叶える、効率的で安定的なDXプロセスを、迅速に実現することが可能です。
 

※ SaaS(Software as a Service):通常、パッケージ製品として提供されているソフトウェアを提供するサービス

※ PaaS(Platform as a Service):サーバーやハードウェア、OS やミドルウェア、データベースなど、開発に必要なプラットフォーム一式を提供するサービス

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BaaSレイヤー

属性・人動作推定

汎用的なAIモデルを準備

類似画像・動画検索

混雑度推定・顔認証

​ナレッジ検索・チャットボット

需要予測

​異常検知

コアレイヤー

データ生成・
収集

ソフトウェアを生成するため

の技術を格納

データ
加工

AI
モデリング

​大規模言語
モデル

セキュリティレイヤー

セキュリティを保つための加工を施す

暗号化

​復号化

認証・認可

コンピューティングレイヤー

インプットされたデータの

​計算処理機能

クラウド

エッジ

コネクトレイヤー

必要なデータをインプットする

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Camera

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Sensor

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SNS

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各種ファイル

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※BaaSとは、Banking as a Serviceの略称で、アプリケーションのバックエンド機能を提供するクラウドサービス

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特徴

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最先端の製造機械を駆使する「製造ノウハウ」(ノウハウ)

ゼロPoC(Proof of Concept:実証実験)をも叶える、
Human in the Loop(人とAIの協調)のアプローチ

現在、多くの企業がAIを活用したDX推進に際し、PoCを念入りに行っています。しかし、AIの精度が思うように上がらない、継続的に投資を行うことに障壁が生じたなどの理由から、PoCでプロジェクトが止まり実運用に至らないケースが大半にのぼっています。

ABEJAが提唱する、「人の関与」を前提としたアプローチ、Human in the Loopは、ABEJA Platform上に、ビジネスプロセスの運用ノウハウやナレッジをデータとして蓄積するとともに、必要なポイントにおいて、人が判断や意思決定を補うことで、効率的にAIモデルを構築していく仕組みです。


運用ノウハウやデータが未熟な初期段階のフェーズでは、人が主に意思決定を担いますが、ステップが進むにつれ、人とAIのそれぞれの関与度に変化を生じさせます。顧客企業は、初期段階からAIをビジネスプロセスで運用することができ、運用過程で人がAIを育てることで、ビジネスプロセスのAI化およびAIの学習サイクルを加速し、よりスピーディかつ高度な実運用に進むことが可能となります。

ABEJA PlatformでのAIシステムの構築時に、Human in the Loop(人とAIの協調)というアプローチを用いることで顧客企業はゼロPoCで、速やかに本番環境に移行することが可能となります。

人が実行

STEP 1 (DX取組前)

対象プロセス

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​知識

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運用者

  • 人が、リアル空間で、ビジネスプロセスを実行

  • 運用ノウハウや知識は個々、人などに分散

人が実行

STEP 2

対象プロセス

データを蓄積

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運用者

  • 人が行うビジネスプロセスに、ABEJA Platformを導入

  • 人が、ABEJA Platform上で、ビジネスプロセスを実行

  • 運用ノウハウや知識がデータとしてABEJA Platformに蓄積

STEP 3

人が実行・AIが支援

対象プロセス

データを蓄積

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AIが支援

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運用者

負荷が軽減

  • 人が、ABEJA Platform上で、ビジネスプロセスを実行

  • ABEJA Platformに徐々に蓄積される運用ノウハウや知識がデータとして活用され、AIが支援、人の負荷が軽減

  • 日々のビジネスプロセスにより、データの蓄積と、ABEJA Platformでの活用が進み、さらにAIの支援内容が高度化

STEP 4

AIが実行・人が支援

対象プロセス

データを蓄積

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AIが実行

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運用者

人が支援

  • AIが、ABEJA Platform上で、ビジネスプロセスを実行

  • 人が行うのは主に監督で、人の負荷はさらに軽減

  • 運用ノウハウや知識がデータとしてABEJA Platformで活用され、さらに実行内容が高度化

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ABEJA Platformの強み

DXに必要な全行程に対応できる最先端の「製造機械」と「製造ノウハウ」がここにあります。
 

顧客企業は、ABEJA Platformの活用により、自社で開発・運用するよりも迅速な実装が叶い、高度な技術を継続的に利用できるため、コストダウンとリスク回避、ケイパビリティの強化を実現できます。

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開発から運用まで、圧倒的なスピードの速さ

ABEJA Platformには、既に多種多様な企業へのサービス提供実績があり、その際に開発・実証された「製造機械」(モジュール)が備わっています。顧客企業は、ニーズに応じてこれらのモジュールを組み合わせて活用することができるため、システム開発に必要な環境をゼロから構築するよりも大幅に開発スピードが短縮できます。

また、豊富なノウハウと深い知見を有するABEJAのコンサルタントが伴走し、特にROIの高い課題や領域の特定など、初期段階より無駄の少ないプランを提案いたします。

さらに、ABEJAが注力するアプローチである「人とAIの協調」により、ゼロPoCも可能となるため、最短で本番環境における実装が可能となります。

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安定した高い品質

テストが完了し、品質が確認されたモジュールを提供するため、初期段階より常に安定した開発環境の提供が可能です。


また、ABEJA Platformには常に最先端のテクノロジーを搭載しており、そのためのR&Dも継続的に実施しています。顧客企業は、常に最新の技術やノウハウを利用できるため、開発済みのシステムやモデルを常に最新のバージョンにアップデートすることが可能です。


システムやモデルが陳腐化する前に、市場変化に迅速かつ正確に対応したスケーラブルで高度なDXプランを実現することができます。

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運用コスト、負荷の低減

初期投資、設備コスト、運用コスト、人件費、ニーズの変化や技術の進化に伴う最先端のモジュールの開発費・・・。


ニーズを叶えるDXを全て自前で担う場合、各種コストやそれに充当する人員の確保が大きな負担となります。
MLライブラリやMLモデル、AutoML※の開発や実装を含め、ABEJA Platform内のモジュールを常に先進的なものに保つためのコストや人員は、ABEJAが一元化して担います。


また、ABEJAが注力するアプローチである、「人とAIの協調」によって、
最短で実装を実現し、実装後の運用コストが50%以上削減できたという事例もあります。
顧客企業は、各種コストや負荷を大きく軽減させることが可能となります。

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AutoMLをベースにした本番適用も選択可能

スピードやコストを最重視する案件にはぜひご活用ください。
MLモデルの開発タスクや各種データに基づくベストプラクティスを自動で処理するAutoML※をベースに人が要所でサポートすることで、速やかに本番適用できる先進的なオペレーションも選択可能です。


人の関与度を限界まで下げるAutoMLを活用することで、圧倒的なスピードの向上やコスト削減を実現します。

※AutoML:機械学習を行うプロセスに、課題や仮説の定義、データ収集、データ加工、特徴量設計、機械学習モデルの生成、モデルの運用などのステップがあります。これらのステップの中で、データの加工からモデル設計までの自動化できるステップを担うのがAutoMLです。

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堅牢なセキュリティ

高度なセキュリティレベルを要求される医療、金融、自治体などの産業やシステムダウンやプライバシーリスクが大規模な事故につながるようなケースを防ぐために用いられている高度なセキュリティが担保された環境を整備しています。

なお、ABEJAでは、各モジュールを構成するソースコードは流用しておらず、
顧客企業ごとにカスタマイズして提供しています。
情報セキュリティにおいてもご安心いただけます。

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ケイパビリティを協働創造

DXを外注した場合、外注先依存に陥りがちで、企業内にナレッジやケイパビリティが蓄積されないという声をよく聞きます。

ABEJAの支援範囲は、顧客企業のニーズを具現化するための戦略策定、ビジネスプロセスの構築、運用、改善など多岐にわたりますが、一貫して、顧客企業と協働する、「伴走型の支援」を行います。それにより、顧客企業において企業資産となりうるナレッジが蓄積されるとともにケイパビリティは向上し、競合優位性や新たな成果や可能性をもたらすビジネスモデルを構築することが期待できます。

提供イメージ

まず、顧客企業の課題をヒアリングし、対象業務を選定し、設計書を作成します。設計書の合意を得た後、顧客企業は、システムを開発するにあたり必要となるデータをABEJA Platformに取り込みます。

蓄積されたデータを基に、コンピューティングリソースやセキュリティを担保した環境の元、新たなデータの作成や加工などを行い、当該データとあらかじめ格納されたAIモデルと組み合わせることで顧客のニーズに即した新たなシステムが構築されます。

AIモデルが格納されたBaaSレイヤーのみならず、コネクト、コンピューティング、セキュリティ、コアのいずれのレイヤーにおいても、汎用的かつフレキシブルなモジュールを備えているため、何通りものシステムを構築することが可能となります。

モデルを構築する際に必要な大デ
ータ量が不十分な際にはHuman in the Loopの手法でアプローチすることで(人とAIの協調)難易度が高いAIシステムの実装であっても、ゼロPoCかつ一気通貫で構築することが可能となり、迅速にDXを図れます。

 

例1.大手化学メーカーにおける工場プロセスDX

パイプの配管

化学メーカーの工場では、腐食配管の放置が重大な事故につながるため、厳重な検査の実施が欠かせません。
顧客企業においては、運転担当者は、膨大な枚数にのぼる配管の画像を撮影し、保守担当者が目視でそれらの画像から腐食度合いを判定し対策を判断していました。


学習データが不十分でAIの精度を100%にすることが難しい中、腐食の見落としが絶対に許されない本業務において、人の負荷を軽減することを目的に、「人の判断支援にAIを活用する」コンセプトを構築し、顧客企業とABEJAの両社で、ABEJA Platform上で新たなシステムを構築しました。

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例2.家電メーカーにおける特定部品の在庫管理業務DX

倉庫棚

家電メーカーである顧客企業では、知識や経験を積んだスタッフが在庫管理を行っていましたが、正確に需要を予測することの難易度が高く、スタッフに負荷がかかる上、担当者個人の属人的なになりがちです。
加えて該当商品は、欠品がサプライチェーン全体に大きなマイナスの影響を与えてしまう部品であったため、欠品防止を優先せざるを得ず、財務状況に影響を与えるほどの不良在庫を抱えていました。

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