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サービスの背景
開発現場におけるデータ利活用の課題
競合の移り変わりや新技術の登場など、近年変化が激しい自動車業界。このような環境下で持続的に成長するためには、リアルタイムなデータに基づく決断と改善が必要になってきます。
しかし、開発現場や市場から収集されるデータはテキスト等の非構造化データである場合が多く、また収集データの量は膨大なため人手での活用は困難です。事業活動で得た貴重なデータを競争力に変換するためには、自然言語処理AI等の活用が重要になっています。
NECの強み
50年以上の研究実績からOnly1/No1技術を多数保有し、様々な業界へのAI導入実績も豊富です。
国内トップクラスのAI技術と知見
車載開発領域においては、50社/100事業体を超えるプロセスコンサルティング経験を持っています。
車載開発領域のコンサルティング実績
スモール＆クイックな導入から、お客様の業務に最適な形式にSIを行ったうえでの導入など、様々な形式で対応いたします。
導入から運用まで一気通貫の支援
ソリューション概要
トライアルを通じて、AI活用による業務改善効果を確認し、自動化/システム化による改善効果の大きい対象から、システム構築へ移行いたします。
改善を下支えする技術：自然言語処理AI
ディープラーニングの発展により、自然言語処理の精度は大きく向上し、実ビジネスや業務に活用するケースが増えてきています。
文章の意味をAI が理解し、文章に合うタグを付与します。大量の情報を、関連性のある情報毎にカテゴリ分けを実施します。
文章を目的（任意の軸）に沿って分類します。様々な内容が含まれる情報から、必要な情報を抜き出して整理します。
文意や文脈が“似ている文章”をAIが検索します。過去の類似事例の抽出等、様々な用途への活用が可能です。
長い文章を意味を保ったまま、AIが短縮します。人間が読む量を削減することが可能です。
想定ユースケース
以下のようなユースケースにご興味のあるお客様は、是非ご相談ください。
AIが膨大な過去プロジェクトのリスクから、任意のプロジェクトで検討漏れの可能性があるものを抽出します。
リスク抽出漏れの検知
蓄積された過去の不具合関連の情報に、AIでタグ情報を付与します。新規開発に関連する情報をタグの関連性から検索し、F.B.することで、過去と類似する不具合の発生を抑止します。
過去不具合情報のナレッジ化・有効活用
プロジェクト管理基盤上のテキスト情報をAIが分析します。問題や課題に繋がる可能性のある内容を検知、顕在化を抑止します。
開発マネジメントの高度化
開発中に検出した不具合レポートから、原因種別や作り込み工程を特定します。1件1件の分析からは見出せないマクロな傾向情報をAIを活用して生成し、弱点に対策を打ち品質を向上させます。
開発不具合の傾向可視化
日々大量に発生する修理レポートの分析/仕分け業務を、AIで実施します。1つ1つ人が確認していた現状と比較し、抜本的な業務効率化を実現します。
市場クレーム解析の効率化
各指摘に有識者視点があるかどうかをAIで判定。「ない」と判定された場合を有効なレビューではない可能性ありとして検知することで、後工程での問題発生を未然に防止します。
レビューの有効性チェック
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