データサイエンス活用事例

課題 電子部品の生産ロットに対して複数回実施している機能検査の回数を減らし、スループットを向上させ、検査設備への投資を抑えたい 施策 機能検査の目的は、ロットの初期不良のスクリーニングである。ロットによっては機能検査を複数回必要なものと1回検査で十分なものがあるが、それらは通常２回検査をしなければ分からない。そこで、1回目検査終了まで（製造工程も含む）の情報を用いて2回目の検査結果をAIで予測し、1回検査で十分と判定されたロットはそこで検査を止めることで、機能検査におけるスループット…

課題 電子部品に対する外観検査の検査エラーとなる製造工程の要因を発見し、改善することでエラーの頻度を減らし検査項目を省略または簡略化し生産効率を向上させたい 施策 検査項目ごとのエラー発生率と製造工程の測定値、管理値の関係性をモデリング（要因分析）し、エラー発生の要因を特定し改善（適正化）することで、該当検査項目の簡略化・省略化を行う。 効果 現状の利用できるデータからでは、異常が発生する工程・原因が特定できないことが分かった どのような粒度でデータ分析をすべきか、どのようなデータ…

課題 【ビジネス課題】 重機操業においては生産人口の減少により技能継承が上手くいっておらず、技術者間で品質が安定しないという課題がありました。 【AI開発課題】 一方で、重機操業におけるデータの収集には大きなハードルがありました。それは重機を用いて実験を行うことは破損や事故の可能性が高く、現実的ではないという問題です。したがって安全にデータを収集する方法を確立する必要がありました。 施策 重機に設置されたセンサーデータを用いて重機の一部動作を再現するシミュレータを機械学習的に構築し、…

課題 風力発電機は故障が発生すると計画外停止時間が発生してしまうため、保守・点検には多くのコストを割いています。故障の予兆を検知することで保守・点検を効率化し、風力発電機の稼働効率を改善したいという課題を抱えていました。 施策 稼働状況センシングデータより、故障兆候を検知するAIを開発しました。 AIに搭載される機械学習モデルは下記の2段階で故障予兆を判定しています。 STEP01　稼働状況センシングデータを用い、定常状態から逸脱した場合に異常状態として判定 STEP02　異常状態の…

課題 食品工場など温度管理の欠かせない環境では、屋内環境を最適な状態に保ちつつ消費電力を最小限に抑制することが求められています。 AIの自律的な学習により空調を自動制御し、最適な屋内環境と省電力化を実現したいという課題を抱えていました。 施策 室温維持と消費電力削減を同時に達成するAIをシミュレーション環境で強化学習により訓練し、学習済みAIを実機に移植することで短期間での制御AIの開発を目指す方針を採用しました。PoCとして室温維持のみにスコープを絞ってAI開発を実施しました。 …

課題 駆動系製品を実際に動作させる品質検査試験において検査結果として取得しているセンサーデータ及び製品の設計情報・部品寸法などのデータを用いて、検査結果のバラつき要因分析を行い、製造条件などの改善につなげたい。 施策 品質検査試験の測定条件、製造品の設計情報・部品寸法などを特徴量として、検査結果のバラつきを予測するモデルを開発しました。そのモデルのパラメータを分析することで、要因として解釈しました。 効果 バラつき予測モデルの構築には特徴量が不足していることが明らかとなった 上記の…

課題 複写機（コピー機）トナーなどの消耗品交換タイミングは顧客によって異なるため、定期的に消耗品を配送する従来の方法では、在庫及び物流に無駄が発生していました。 施策 顧客別に消耗品交換を予測するAIエンジンを開発しました。このAIエンジンにより、消耗品がなくなる前に補充／交換を実施したり、消耗品在庫の無駄の削減、さらには消耗品の物流を効率化することが可能となりました。 効果 アフターサービスの質向上…消耗品が無くなる前に補充／交換 消耗品の在庫削減…消耗品発注単位の最大化。在庫滞…

課題 ・代理店（カード会社）の顧客リストに保険勧誘のダイレクトメール（DM）を送付しているが、成約率はそれほど大きくなく、全員に送付するとコストが超過してしまう ・現状はルールベースでDM送付対象を絞り込んでいる ・成約しやすい顧客にだけDMを送付し、コストが超過しない範囲で成約数を最大化したい 施策 顧客ごとに次回DM送付時の成約確率を予測し、一定の成約確率以上の顧客にだけDMを送付する。 効果 一定の成約確率以上の顧客にだけDMを送付することで、DM送付数を絞りつつ成約率向上が…

課題 ・近年医療保険の契約増加のペースが速いため、今後も伸びが期待できる ・さらなる新契約数増加を実現するため、引き受け基準の拡大を図りたいが、引き受け拡大にともなうリスクが不明 ・現契約者のデータから査定と保険金支払いの関係性を見出し、査定基準の見直しを行いたい 施策 契約開始からX年以内の疾病給付金支払いの有無を査定情報から予測するモデルを構築し、モデリングの結果得られる回帰係数を参考に現状の査定基準の見直しを検討した。 効果 支払い実績から推定された欠陥有無の給付金支払い確率…

課題 募集、保全、請求の各タイミングでお客様アンケートを収集しており、NPS※向上に取り組んでいる。一方で、NPSが経営に与えるインパクトが不明なため、どこまで踏み込んでNPS向上に取り組むべきかがわからなかった。 ※ Net Promoter Score（顧客推奨度） 施策 NPSと契約継続期間の関係性を分析/可視化し、NPS向上の価値を金額で算出した 効果 募集時の平均NPSが１向上したときの価値は年間X億円と推定された 具体的に金額としてNPSの価値が示されたことで、NPS向…

課題 契約者が回答したアンケートのフリーコメント欄について、アンケート分析や現場へのフィードバックのために、苦情・お褒めといった内容の分類を1件1件人の手で分類を行っていました。 この方法では時間もコストもかかってしまい、今後もアンケート量の増加が見込まれるため、分類業務を効率化したいと考えていました。 施策 アンケートのフリーコメント欄のテキストに自然言語処理を施してベクトル化し、既存の業務の分類結果を教師データとして機械学習による分類モデルを作成しました。 効果 分類業務の作業…

課題 商品ごとの日時（1週間先まで）の売上予測を行い、店舗の最適な在庫管理を行う必要性がありました。 また、商品ごとの月次（3か月先まで）の売上予測を行い、製造における最適な生産計画を立てることも同様に課題として抱えられていました。 さらに、店舗の在庫管理や製造における生産計画は属人性が高く、AIによるオートメーション化を行いたいと考えられていました。 施策 商品ごとの過去の売上やその他の外部データを用いていくつかのモデル（LightGBM、Prophet、CatBoost）を作成し…