大手半導体メーカー

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サービス名法人向けDXソリューション

製品の欠陥検出を目視による手作業で行っており、工数がかかる上に検出精度が低いという問題がありました。また、製品の画像データが不均一で、自動化を実現するにはモデルの学習に工夫が必要でした。

不均一なデータに対しても、複数のAIアーキテクチャを組み合わせ、データの意味付け（アノテーション）方法を最適化することで、精度の高い欠陥分類アルゴリズムを構築。これにより、欠陥品検出の自動化と高精度化を伴走いたしました。

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保険の更新案内などのリマインダーコールや、保険募集の架電業務に多くの工数がかかり、コールセンターの業務負荷が高まっていました。

技術審査会での指摘や質問を減らし、会議全体の拘束時間を短縮する必要がありました。一方で、扱う情報は機密性が高く、クラウド経由のAIサービスは利用できない状況でした。

介護施設の従業員シフトは、熟練職員がExcelを使い手動で調整していましたが、多くの時間がかかっていました。また、複数の制約条件を満たすことに精一杯で、最適な配置とは言えず現場の負担が大きくなっていました。