ノーコードのAIモデル開発
ノーコードでAI データ分析モデルを開発できるほか、コミュニケーション機能を活用して関係者間の活発・効率的なコラボレーションが可能になり、カスタムメイド AI モデルの短期間 での開発・適用と継続的な改善を実現します。
時系列データ分析を関係者のコラボレーションにより構築・検証可能
ノーコードでAI データ分析モデルを開発できるほか、コミュニケーション機能を活用して関係者間の活発・効率的なコラボレーションが可能になり、カスタムメイド AI モデルの短期間 での開発・適用と継続的な改善を実現します。
現場の担当者をはじめデータ分析を必要とする関係者がコラボレーションしながら、カスタムメイド AI を開発できます。主として製造業において、生産現場などでの運用の高度化、故障検知・予知、品質管理などの時系列データ分析モデルを容易に作成でき、 Smart Factoryの実現に貢献します。
ブラウザ上で「カード」と呼ぶ機能単位をつなげるだけで、プログラム技術なしに、センサーなどから収集する数値データを時系列で処理(回帰、異常検知、要因分析、因果分析)するカスタム AI モデルを作成できます。現場の知見をもとに、前処理(データの選別や属性の特定)やパラメータを自由に組み合わせて分析モデルを組み立てることができます。
関係者間のコミュニケーションを容易にすることでプロジェクト全体の効率化を実現
本メニューは、コメントの書き込みなどが行えるコラボレーション機能を有しています。これまでの主な手段であった対面ミーティングに限らないコミュニケーションが可能であるため、現場担当者のフィードバックをもらうことや、関係者間で意見交換することが容易になり、プロジェクト全体の効率化を実現します。
ブラウザ上で「カード」と呼ぶ機能単位をつなげるだけで、プログラム技術なしに、センサーなどから収集する数値データを時系列で処理(回帰、異常検知、要因分析、因果分析)するカスタム AI モデルを作成できます。現場の知見をもとに、前処理(データの選別や属性の特定)やパラメータを自由に組み合わせて分析モデルを組み立てることができます。
Node-AIで作成したAIモデルは、Node-AIと共に提供されるエッジ用のライブラリを利用して簡単に導入することができます。例えば作成したモデルを導入する工場のシステム運用者に機械学習の知識がなくとも、Node-AIのライブラリを利用してコマンドを入力することで、前処理から推論までのAIモデル利用のためのパイプラインをAPI化することができます。
プログラミングで分析した内容を理解してもらい、分析方針を共有するのは困難。知識や共通言語の壁が存在。
ステークホルダーにわかりやすい報告書を作成するのはコスト
詳細なフィードバックが打ち合わせの時のみで非効率
作成されたAI モデルをどのように利用するかわからない
AI モデルの予測の根拠が分からないので導入に踏み切れない
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