Y.I | データサイエンスの専門集団「TDSE」

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エキスパート

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生成AI実装

画像解析

異常検知

研究と現場の架け橋となり、AIで業務課題を解決するエキスパート

プロフェッショナル・サマリー

直近はインフラ設備点検向け画像認識モデルの開発や、問合せ業務自動化を目的としたRAGシステムの検証プロジェクトに従事。需要予測など、現場の課題に直結するAI・機械学習プロジェクトも幅広く経験。
データ設計からモデル開発・実装まで一貫して推進し、技術を「使える仕組み」として定着させること、最新技術を継続的にキャッチアップし、実ビジネスへ適用することに強みを持つ。
技術の新規性や精度だけを追求するのではなく、現場の課題解決や業務改善への貢献を重視し、技術を価値創出につなげることを意識し、継続的に活用される仕組みの実現を目指している。

外部発信・実績

事例

架空送電線外観異常検知AI構築

課題
従来は送電線の点検業務で撮影した動画の確認を人の目で行っていたが、精密な検査のために膨大な時間(概ね撮影時間の10倍の時間を要する)がかかっていた。
アプローチ
送電線の異常部位を識別する画像認識AIを構築し、点検動画の確認を自動化
成果
点検時間を50%以上短縮

水管橋外観腐食検知AI構築

課題
水管橋の腐食部位の識別・腐食レベルの判定を行う画像認識AIを構築し、点検動画の確認の自動化と調査レポートの自動作成を実現
アプローチ
水管橋の腐食部位の識別・腐食レベルの判定を行う画像認識AIを構築し、点検動画の確認の自動化と調査レポートの自動作成を実現
成果
システム上での点検結果の可視化、将来的な点検時間の短縮

社内業務文書に関する問い合わせ自動化

課題
①社内の技術者からの技術的な問合せへの対応コストが高いため、問合せ対応を自動化したい。
②問合せ対応自動化のためにRAGシステムを構築したいが、RAGで参照すべき技術文書のフォーマットが統一されていないため、AIが読み取りやすい形式に整形したい。
アプローチ
LLM+プロンプトエンジニアリングによる業務文書の整形、RAGの処理フローの構築・評価
成果
問合せ対応業務の工数削減

電力需要予測モデルの構築

課題
省エネ化家屋(太陽光発電などを導入した家屋)の導入推進のため、省エネ化導入によりどれくらいのコスト削減が見込めるか定量化したい。
アプローチ
省エネ化導入有無と世帯の属性情報(世帯人数や家屋の間取りなど)の情報から電力需要を予測する機械学習モデルを構築し、世帯ごとの省エネ化導入有無によるコストメリットを定量化
成果
省エネ化導入のコストメリットを顧客への導入促進に活用

お問合せ

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