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先端技術を活用した事業事例を紹介します 〜課題解決先進国日本へ〜

こんにちは!
アクロクエストテクノロジー株式会社の栗原です。

今回は、事業の事例紹介です!
アクロクエスト =
「最先端技術を活用した事業を展開するテックカンパニー」× 「働きがい全国1位を受賞した社風」
であることはなんとなく分かったけど、具体的にどんなことをやっているのか?

という方向けに、いくつか実際の事業例を紹介していきます!

【コアとなる3つの事業】

まずアクロクエストでは、
「アクロクエストの創り出す技術とValueで、地球を感動で進化させる」
というミッションを軸に、
「データ分析・活用によりあらゆる業界を革新させる事業」をやっています。

そしてさらに大きく3つに分けると、
IoT革新事業」「顧客価値創造事業」「AIソリューション事業」になります。
それぞれについてどんな事例があるのか簡単に紹介していきますね!

【IoT革新事業】

まずは、IoT革新事業。例として、建設・インフラ劣化診断を取り上げます。

日本では、多くのインフラが人々の生活を支えていますよね。
例えば、橋やビルなどの建物。
橋は70万基、国内建物数は3800万棟もあるみたいです。

ただ、これらのようなインフラは当然、経年劣化していきます。
インフラの耐用年数は平均50年といわれており、
ほとんどのインフラは日本が高度経済成長期の約50〜60年前にできたもの。

つまり今後、建設後50年以上経過する施設の割合が増えていくため、
インフラを維持管理・更新することが求められています。

維持管理がうまくいかず、突然、橋や建物が崩れ落ちたりしたら大変ですよね。。

そうならないためにどうしているかというと、
実は点検のエキスパートが危険な場所までいき、叩いて音を聞いたり目で確認しながら、
「まだ大丈夫だ」とか「修理が必要だ」とかを判断しているんです。
これを聞いたときは驚きました。笑

しかし、このままでは以下のような課題があります。
少子高齢化&エキスパートの引退による人手不足問題。
 長年メンテナンスに携わって来たエキスパートが高齢化し、引退。
 少子高齢化による経験のある人材も少なくなっていく結果、
 十分な人手が足りなくなってしまいます。
地理的に調査が困難な箇所が多い問題。
例えば、山間部にある鉄塔。
人が鉄塔に登って検査する必要があり、多くの時間・人手が必要になります。

これらが要因で、点検が十分に行われないと、重大な事故が起きうる危険な状態だといえます。そこで、これらの問題に対し、
ドローン(IoT)を活用したソリューションの実現に向けて動いています。

具体的には、ドローンがインフラの状態を見に行き、画像情報などの膨大なデータをとります。
そしてその膨大なデータをAIで分析し、点検が必要かどうかなどの判断をしていきます。

こうしてインフラ劣化を効率的に点検することができ、人手不足や地理的困難性の問題も乗り越え、
日本の未来のインフラを支えていくことができますよね。他にも、「工場のライン設備予知保全」や「通信品質劣化検知」など、
IoTを用いて人々の生活基盤を革新し、支えていく事業です。

【顧客価値創造事業】

次は、顧客価値創造事業。例として、「農業経営分析」を取り上げます。

突然ですが、日本の野菜って美味しいですよね。笑
そんな野菜が食べられるのは言うまでもなく、日本の農家の方々のおかげです。

ただし、農業界の流れとして少子高齢化の影響もあり、就農者が減ってきています。
その状況下、経営力を持った農業のプロを増やしていかなければ、
日本の農業が衰退してしまうという課題があります。
(農業でいう経営力とは、農作物の需要と供給を予測し無駄のない農業経営をすること。)

この課題に対し、農業のデジタル革命を目指すベンチャー企業の農業経営支援サービスにおいて、
生育や栽培環境に関するデータ、およびセンサーを活用したデータ分析を行うシステムの構築を実施しています。

具体的には、何もデータがないところから、
・農家の経営状態に直結する栽培データ
・気象庁の過去の気象データ
・農家が設置しているセンサデータ
などの情報を見える化し、それらの相関関係から栽培結果の良しあしを判断、
次回栽培の改善点を検出することが出来るようになりました。

こうすることで農業経営をサポートし、日本の農業界の発展に寄与しています。

他にも、「自動車の制御データ分析」など、
顧客が持ちうるデータを最大限に活用し、新しい価値を生み出すための事業です。

【AIソリューション事業】

最後に、AIソリューション事業。
ここでは、当社の製品の一つである『Torrentio Video』(トレンティオ・ビデオ)を紹介します。

以下のような分析が可能です。

・物体識別・分類
物流における荷物の仕分けラインや、製造業における生産ラインなどにおいて、
コンベアを流れる荷物をリアルタイムに識別・分類

・異物検知
物流や出版の配送システムにおける仕分け機などで、指定された物以外の異物を検知したり、
荷物の残留の検知をしたりすることが可能

Torrentio Videoを扱った事例として、流通における物体認識を簡単に紹介しますね。

コロナ禍でオンラインショッピングする頻度は増えているのではないでしょうか。
オンライン上でクリックして素早く手元に届くのは、ありがたいですよね。
一方、配送センターでは、多種多様な配送物を仕分けに、以下のような課題に直面しています。

・人手不足
・既存センサー性能の限界

そこで、カメラの映像を高精度なAIでリアルタイムに解析することで、課題解決を目指しました。
・人が関わらなくても、配送物の仕分けが可能
・AIの学習を繰り返すことにより、様々な種別の配送物に柔軟に対応できるようになる

このように自社製品『Torrentio Video』を活用しながら、
画像・映像解析で自動化・効率化を実現する事業を展開しています。

【課題解決先進国日本へ】

インフラ劣化検知・農業経営分析・物体認識と3つのアクロクエストの事業例を紹介してきました。
お気づきかもしれませんが、どれも少子高齢化が要因の一つである日本の社会課題です。
少子高齢化は日本が課題先進国となっていますが、
10年〜20年後にはヨーロッパやアジアでも同じような問題がおきます。

(内閣府HP参照:https://www8.cao.go.jp/kourei/whitepaper/w-2018/html/zenbun/s1_1_2.html

このような課題に対し、いかにITを駆使して問題を解決できるかが重要になってきます。
「課題先進国日本から課題解決先進国日本へ」「日本のインフラから世界のインフラへ」
と繋がるようにアクロクエストでは、社会を進化させる事業を展開しています。

「これはやりがいがある」「日本の社会課題を解決していきたい」
という方は、ぜひ連絡ください!気軽に現場エンジニアと話せるオンライン面談も行なっています!
また、他にもたくさんの事例があり、HPなどにのっているので、もしよかったらぜひ見てみてください!

事例紹介ページへ
データ分析体験向上ソリューションENdoSnipeの事例ページへ

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