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デジタル版EMS

ABEJA Platform
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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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ABEJA Platformで、変革から運用まで、最速で。

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。

「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

「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 Platformを顧客のDX推進基盤としてEnd-to-Endで用いることで、ミッションクリティカル業務にも耐える堅牢なDX基盤の構築を実現します。

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。

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ABEJA Platformを構成する6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6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。

一方で、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)※や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を提供したうえで、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End-to-Endでの支援を行います。

※ 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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初期設計から業務フローへの組み込みまで、
End-to-Endでの支援を実現

企業がDXを推進する際、プロセスの初期段階であるプランニングや戦略設計は極めて難易度が高い工程です。さらに、設計が完了しても、実際にシステムを構築し業務フローへ組み込み、継続的に運用していくには多くの異なったパートナーと連携するのが一般的です。

ABEJAはABEJA Platformを活用し、「Consulting」「Customization」「Operation」という三つの工程をワンストップで提供することで、初期設計から運用定着までシームレスにご支援します。

Consulting with ABEJA Platform

企業のDX・AI利活用を成功に導くためには、ビジョンの明確化と戦略設計、そして実運用を見据えたシュミレーションが欠かせません。ABEJA Platformは、上流工程から本番実装前のシミュレーションを支援します。

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全体戦略の策定

顧客のビジネス目標と市場環境を分析し、デジタル技術を活用した戦略を策定。企業全体で一貫した方向性を持ち、効果的なデジタル化を推進します。

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シミュレーション

ABEJA Platformを活用し、実運用に近い形でのデータ活用、仮説検証を実行し、実運用を見据えたシミュレーションを実行します。

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DX人材育成支援

DXを推進するために必要なデジタルスキルを持つ人材の育成や、効果的な組織体制の構築を支援。研修プログラムの提供や組織改革のサポートを通じて、持続的なデジタル化を可能にします。

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AI倫理コンサルテーション

高度デジタル技術・AIを導入にするにあたっての個社のポリシー・ガバナンス策定や、ガバナンスを運用し続けるための組織運営など、AI倫理・ガバナンスに関する一連の策定支援を行います。

Customization with ABEJA Platform

顧客固有の業務やビジネスモデルに合わせて、ABEJA Platformを自由自在にカスタマイズ。AI導入の成果を最大化するためAIシステム構築から既存システムとの連携、さらには現場に馴染むユーザーエクスペリエンスのデザインまで、幅広い領域を一貫してサポートします。

Human in the Loop
の導入​

AIによる自動化を進める一方で、専門知識や判断が必要な場面では人間が介在し、継続的にAIを最適化する仕組みの導入

  • 人の知見を活かし、AIモデルを継続的に最適化するフローの構想・実装

  • 初期から高い精度を必要せず本番運用を重ねながら精度を向上

AIモデル・システム
構築

企業ごとの課題に合わせ、ABEJA Platformを活用してAIモデル・システムを設計・開発

  • 標準モジュール+最新技術を柔軟に組み合わせ、プロセスを効率化

  • 運用を想定した拡張性・堅牢性を重視し、スムーズな業務移行を支援

既存システムとの
スムーズな連携

新たに導入するAIシステムと既存のシステム・データベース・外部アプリケーションなどをシームレスに接続

  • 多様なインターフェース(API等)を活用し、リアルタイムデータ連携

  • 既存システム・アプリと連携し、現行資産を活かしたデジタル化を推進

現場重視のUI/UX設計

 

システム利用者が使いやすいUI/UXを追求し、導入効果を最大化

  • デモなどを用いたクイックな検証を実施。操作性・視認性・レスポンスを重視

  • 稼働後もフィードバックを反映し、改善を続ける“使い続けられる”設計

  • 精度不足をUIによってカバーするなど様々なアプローチを投下

Operation with ABEJA Platform

ビジネスの変化に合わせてシステムを進化させる“協調型オペレーション”を提供。人とAIが連携し、保守・リアルタイム監視からモデル再学習や最適化までを継続して実行し、安定かつ最適化されつづけるオペレーションを提供します。

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ビジネスプロセスの運用監視

業務フロー全体をリアルタイムにモニタリングし、データフローやパフォーマンスのボトルネックを把握。チューニングやログ分析を通じて問題を早期発見し、安全かつ安定したオペレーションを実現します

モデル・システムの継続的最適化

環境変化や新たな課題に柔軟に対応するため、モデルの再学習やバージョン管理を体系的に実施。MLOps/LLMOpsを活用して効率的なデプロイとアップデートを行い、システム全体を最適状態に保ちます

カスタマーサクセスを通じた長期支援

導入後も伴走型のサポートを提供し、運用者や企画者と協力して継続的に改善。ナレッジトランスファーや人材育成を通じ、システム活用の定着とDX推進を強力に支援します

人とAIの協調オペレーション

AIの自動判断と人間の専門知識を組み合わせる“Human in the Loop”により、導入初期は人的介在を重視しつつ、段階的にAIの役割を拡大。リスクを抑えながら精度を高め、高品質と生産性を両立する協調体制を構築します

ABEJA Platform による改善のループ

ABEJA Platformを活用したDX推進・AI開発のプロセスであるConsulting・Customization・Operationの3つの工程を単発で終わらせることなく、改善のループおよび新たな課題への知見・基盤流用を行うことで改善されたプロセスが非線形に積みあがることをめざします。

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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

例1.大手化学メーカーにおける工場プロセスDX

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。

例2.家電メーカーにおける特定部品の在庫管理業務DX

例2.家電メーカーにおける特定部品の在庫管理業務DX

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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