「NTech Predict」とは
NTech Predictは、企業のDX推進を支援するAIデータ活用ツールです。
3つの機能「予知保全」「因果探索」「時系列予測」でAIがアシストし、業務を効率化します。
誰でも簡単に扱える操作性で属人化を解消し、組織のパフォーマンスを向上させることが可能です。
こんなお悩み解決します
経験と勘に頼らず、客観的な原因分析を行いたい
データ間の因果関係を推定する因果探索機能を使うことで、目には見えない原因と結果の関係性を可視化できます。
販売個数を予測して在庫を最適化したい
時系列予測機能を使って需要予測を行うことができます。休日やセール日など特定の条件も活用し、より精度の高い予測を行うことで、適切な販売計画を立てることが可能です。
予測結果の根拠を知った上で対策を検討したい
説明可能AI「XAI」が、予測結果が”なぜその値なのか”を解釈する情報を提供します。数多くの要因がある中から根拠を明示することで、ユーザーの意思決定を支援します。
機械が故障する前に、適切なタイミングで部品を交換したい
予知保全機能を使うことで、AIが機械の故障を予測します。
部品交換すべきタイミングを自動で検知し、メールでお知らせ。
メンテナンスコストを削減します。
- 30日間全機能が使える無料トライアル版
-
- ・クレジットカード登録は不要です。
- ・トライアル期間終了後に有料版へ自動で切り替わることはありません。
- ・本契約と同じ製品サポートを利用することができます。
How to use NTech Predictの活用方法
- 製造業
- 製造機器の部品の劣化を予測し、高価な消耗部品の交換回数を削減
- マーケティング
- 製品の売上予測から、最適な販売計画を策定
- 小売
- 大量に購入されるメカニズムを因果探索で推定し、条件に応じて仕入れ数を調整
- 医療
- 流行病の感染者数を予測し、病床数を確保して適切な医療体制を整備
- 化学
- 接着材の配合具合と強度の因果関係を推定し、適切な分量を調整
- イベント
- 曜日や時間ごとに来場者数を予測し、適切なスタッフ人員を配置
Functions 3つの機能を横断的に使い、包括的なデータ利用が可能に。
3つのデータ分析機能を使えば、さまざまな問題解決のヒントを見つけることができます。
機能01 予知保全
AIが毎日の膨大な観測データを監視し、異常の発生するタイミングを予測。
故障に繋がる兆候を自動検知し、メールで通知します。
機器が壊れる前に修理や部品交換を行うことで、メンテナンスコスト削減・ダウンタイム短縮に繋がります。
AI予知保全の流れ
- データの取得
- 各センサーから所定の場所に収集したデータを自動で取り込みます。
- 特徴量可視化
- AIがデータから異常傾向を表す特徴量を自動生成し、グラフ化します。
- 予測
- AIが将来の異常傾向を予測するモデルを自動生成し、異常発生時期を可視化します。
管理者に異常をメールで通知。
- 可視化
- 異常予測に加え、各センサーの寄与度をグラフ化。故障の原因となる設備を推測できます。
機能02 因果探索
目には見えないデータ間の因果関係を可視化。
関係の方向・強さをチャート図で表示します。
分析には滋賀大学データサイエンス学部 清水昌平教授の「統計的因果探索(LiNGAMモデル)」を適用。
機能03 時系列予測
時間と共に変化するデータの未来をAIが自動予測。
需要予測や売上予測、消費電力予測、収穫量予測などに活用できます。
データサイエンティストの作業を自動化し、無駄のない最適な計画策定をアシスト。
Points 特長
-
ボタンひとつで簡単分析 -
提示するから安心 -
運用をサポート -
データクレンジング -
自動特徴量エンジニアリング -
価格体系
Voices お客様の声
シンプルなUIですぐに利用できました。
操作で詰まったときも、付属のチュートリアルを実施することで問題なく活用できます。
価格面では他社製品よりも安く心配でしたが、精度が劣ることもなかったため、導入を決めました。
自動車部品製造メーカー DX推進部門長様
ノーコードで使いやすい。
主にデータの因果探索に活用しています。ノーコードで分析できるので、RやPythonに馴染みがなくても使いやすいです。操作が簡単なのでとても助かっています。 国立大学 データサイエンス研究者様
- 30日間全機能が使える無料トライアル版
-
- ・クレジットカード登録は不要です。
- ・トライアル期間終了後に有料版へ自動で切り替わることはありません。
- ・本契約と同じ製品サポートを利用することができます。
1分で見る！NTech Predict「予知保全」機能
AIが故障予測し、通知する「予知保全」機能。
異常検知との違いや、運用サイクルを動画にまとめました。
ぜひご覧ください。