株式会社ＤＴＳとdotData、製造業向け品質分析を開始

株式会社ＤＴＳとdotDataは、企業のデータ活用を支援するパートナーシップを締結しました。
ＤＴＳのシステム構築・運用知見と、dotDataの特徴量自動設計技術を組み合わせます。
取り組みの一環として、ＤＴＳは製造業向け品質要因分析サービスの提供を開始します。

記事の概要

今回の提携では、dotDataのデータ分析プラットフォームをＤＴＳのソリューションに組み込みます。
ＤＴＳは戦略立案からシステムの実装、ビジネス運用までを一気通貫で支援します。
特徴量自動設計は、データ内の要因や組み合わせをAIで自動的に設計する技術です。
専門家が仮説設定やデータ加工、統計的検証を繰り返す工程を自動化します。
dotDataによる特徴量の検証は数時間で行われ、人間が気づきにくいパターンの発見を支援します。
製造業向け品質要因分析サービスでは、複数条件の組み合わせから品質への影響要因候補を探索します。
探索結果を現場で検証し、品質改善につなげる運用を想定しています。

記事のポイント

1. 品質要因を自動探索： 複数条件の組み合わせを分析し、製造現場で品質に影響する要因候補を探索します。
2. 分析から運用まで支援： ＤＴＳが顧客ごとのIT環境を設計し、データ活用の導入から運用まで支援します。
3. 幅広い業界知見を活用： 金融や公共分野を含むＤＴＳの業務知識を生かし、需要予測やリスク管理にもつなげます。

このニュースがもたらす影響

• 導入検討企業： 製造業の品質改善では、専門家が仮説やデータ加工を重ねる前に、複数条件の組み合わせから要因候補を広く洗い出せます。現場検証まで含む運用設計が、導入判断の焦点になりそうです。
• 同業のSIer： 分析ツール単体の提供よりも、顧客のIT環境への実装や業務運用まで担えるかが競争軸になる可能性があります。製造現場の知見と分析結果を結びつける体制が求められそうです。
• 製造業の現場： 品質に影響する要因をデータから探索し、現場で検証する流れが整えば、経験や先入観だけに依存しない改善テーマを見つけやすくなると考えられます。分析結果の実務的な確認が重要になります。

このニュースの背景

製造業の品質改善では、複数条件の組み合わせを含むデータから、品質に影響する要因を特定する必要があります。
従来は専門家が仮説設定、データ加工、統計的検証を繰り返す工程に時間と労力がかかっていました。
dotDataの特徴量自動設計は、この工程をAIで自動化し、数時間で特徴量を検証する技術です。
ＤＴＳはシステム構築・運用の知見を組み合わせ、分析結果を現場で検証して品質改善につなげる支援を想定しています。

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