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データ分析の膨大な手間を“1クリック”で解決する方法がある
2021.01.15

これからの時代に求められるデータ利活用第8回

データ分析の膨大な手間を“1クリック”で解決する方法がある

著者 Bizコンパス編集部

RakuDAを導入し、すでに成果を挙げている企業も

 NTT Comでは、すでに十何社の企業とRakuDAを活用した実証実験を進めており、成果が出始めているケースもあるといいます。

 代表的な例は、東洋製罐株式会社(以下、東洋製罐)と共同で進行中の製造工程に関するAI導入の実証実験です。これはAIによるデータ分析結果を活用した異常予知により、製造ラインの品質向上や不良品ロスの削減を目指す取り組みです。

 東洋製罐では、飲料用、食品用、生活・家庭用品用の缶やペットボトル、プラスチックボトルといった幅広い包装容器の製造を行っていますが、膨大な数の容器を生産する際にどうしても生まれてしまう不良品の対応に課題を抱えていました。最終的な出荷判定で容器に異常が見つかると、製造ラインを停止して異常個所を特定する必要があるため、ときには数千万、数億円の損失が生まれていたといいます。

 この課題を解決するために、製造ラインから吸い上げたデータをRakuDAに学習させ、異常の兆候を検知して未然に不良品ロスを防ぎ、品質を向上する取り組みを進めています。同社では、さらに生産技術や生産設備の価値を高めるため、AIを導入していく計画を立てています。

 「製造業では現在、少子高齢化に伴う労働人口の減少や熟練技術者の高齢化など、かつてない危機に直面しています。RakuDAによってデジタルを活用した生産現場のオペレーションを実現できれば、この難局を乗り切る糸口になるかもしれません」(大東氏)

 なお、RakuDAは製造業以外でも、幅広い業種、業態をターゲットとしています。たとえばIoTで収集したセンサーデータを分析すれば、製品の品質予測や不正トラフィックの検知、工場機器の異常検知などが可能になります。あるいは売り上げなどの営業関連データの分析により、営業日報を用いた顧客マッチング、売れ筋にもとづく関連商品の推薦や今後のトレンド予測にも活用できます。

 「それ以外にも、コンタクトセンターの対話データを分析すれば、問い合わせ内容の自動振り分けによる一次対応の稼動軽減、アンケートの自由記述欄からの潜在的な顧客ニーズの発掘などにも役立てられます」(大東氏)

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