【お知らせ】SUPWAT、約2億円の資金調達を実施しました

製造業の研究開発・設計領域を効率化するDXプラットフォーム「WALL」を提供する株式会社SUPWATは、約2億円の資金調達を実施しました。SUPWATは、現場に蓄積された属人的な知識や過去の実験データを整理・分析し、材料・素材選定や設計における意思決定を支援するサービスを展開しています。導入企業では、研究開発・解析にかかる時間を約6割削減した事例も出てきています。今回の資金調達を通じて、プロダクト開発の加速とともに 採用を本格的に強化 していきます。【詳細はこちら】https://www.nikkei.com/article/DGXZQOUC261JD0W5A221C2000000/

【PdMインタビュー】0→1のプロダクト開発をすべて担う。SUPWAT PdMが語る開発の裏側

SUPWATのプロダクト開発は、製造業の複雑な現場と向き合いながら進みます。データも、要件も、簡単には整理されていない。だからこそ、エンジニアの思考と判断がプロダクトを形づくります。今回は、そんな環境で開発をリードするPdMに、SUPWATで働くリアルを語ってもらいました！ーこれまでのキャリアについて教えてください。大学卒業後、インターン時代に出会った友人と、サンゴ礁を未来に残すことを目指すスタートアップ Innoqua を共同創業しました。CTOとして、水槽監視デバイスの開発やサンゴの研究、受託開発に携わりました。その後フリーランスとして活動を続け、知人の紹介をきっかけにSUPWATに...

製造 × AI の最前線へ。SUPWATで長期インターン募集開始！

SUPWATは製造業のエンジニアリングチェーン※を最適化するDXプラットフォーム『WALL』を展開しています。今回募集するのは、正社員と連携しながら実データ分析・仮説検証・結果共有まで担うインターンポジションです。「研究で学んだ分析やMLを実データで試したい」「製造業のリアルな課題をAIで解きたい」「社会実装の現場を経験したい」そんな学生の方に最適な環境です。💡 想定業務顧客企業から受領したデータの前処理・可視化・基礎分析問題定義・分析方針の検討と仮説設定（社員と協働）モデリング（機械学習・統計モデル・最適化など）分析結果のレポート作成・報告（状況に応じて顧客同席も）分析結果をもとにした...

SUPWATプロダクトチームに聞いた製造業でプロダクト開発をする面白さ

SUPWATはメカニカル・インフォマティクス（Mechanical Infomatics）で、製造業の研究開発に革新をもたらすファクトリーテック 企業です。今回はSUPWATのプロダクトチーム、栗田さんと伊藤さんにお話を伺いました。製造業向けのプロダクト開発に携わる魅力とはいかに。

【CEOインタビュー】DXが進まない製造業をSUPWATがどのように革新するのか

かつては世界のトップに君臨していた日本の製造業。今でも「技術大国」として知られる日本ですが、海外にその立場を奪われ始めているのも事実です。その原因の一つがDXの遅れ。工場ではロボットなどを取り入れ、徐々にDXが進んできていますが、研究開発などの上流工程では今でもアナログな業務が数多く残っています。AIを活用し、そんな上流工程のDXを進めるのが、私たち株式会社SUPWAT。製造業における研究開発や設計、生産技術部門で蓄積されたデータを活用し、業務プロセスを効率化、標準化する「WALL」を開発しているファクトリーテックスタートアップです。今回はCEOの横山にインタビューを実施し、製造業が抱え...

AI開発を牽引してきたSUPWAT技術顧問が語る、AI×製造業に挑戦するSUPWATの魅力

今回はSUPWAT技術顧問で、株式会社ACCELStars執行役員の緒方貴紀さんにAI×製造業の可能性や魅力について伺いました。インタビュイー：SUPWAT技術顧問　緒方貴紀氏九州大学工学部卒業。同大学院在学中の2012年にABEJAを共同創業。コンピュータービジョン・機械学習における応用研究やプロダクト開発、大学や企業との共同研究や学術発表等の活動に従事。オールインワンで製造業へのアプローチができる強さ-SUPWATの印象や緒方さんからみた会社の魅力について教えてください！SUPWATを知ったのは2020年頃だったと思います。数年前に知り合った知人から、機械学習に詳しい人を探していると...

製造業の開発・製造現場におけるDXのカギは“現場に寄り添うAI”にあり

日本の製造業は、これまで幾度となく訪れた不測の事態――例えば、石油危機や円高不況、バブル崩壊、リーマンショックなどを乗り越え、長らく世界の最先端であり続けた。その原動力となったのが、現場の力だ。卓越した技術で製品の品質を高め続けてきた現場の職人によって、日本の製造業は大きく支えられてきた。しかし、こうしたいわゆる日本のカイゼンだけでは、世界に対抗できなくなっている現状がある。また、「匠の技」があるからこそ、設計や材料選定などの開発技術は属人化し、技能の継承が問題にもなっている。そこで注目されるのが、全体最適の視点から業務やビジネスを変革するDXである。データ活用やAIによって、製造業の現...