モビテックが提供するデータサイエンスは、設備・設計・実験データをAIや機械学習で解析し、課題の根本原因の解明や将来予測を行う技術です。予兆検知や設計最適化など、AIを活用した高度な意思決定支援への注目は日々高まっています。
しかし、データサイエンスの本当の価値は現場で機能してこそ生まれます。当社は、モビリティ開発の第一線で培った豊富な現場知見（ドメイン知識）を軸に、お客様の課題に深く寄り添い、実務への定着まで一気通貫でサポート。
売り切りではない「密着・伴走型」のアプローチで、御社のビジネスに確かな変革をもたらします。
AIでやりたい事はあるが
対応する工数・スキルがない
「密着・伴走型」のアプローチで
実装教育も合わせた対応が可能
やりたい事に対して
知見のある人にサポートしてほしい
モビリティ開発で培った知見を
軸に柔軟に対応します※大手メーカーでの実績あり
何ができるか分からない
できる事から提案してほしい
案件定義やコンサルも
研修だけで終わらせない、実務直結のAI教育・コンサルティングサービスです。 製造業の豊富な実績・ノウハウをベースに、データの扱いから機械学習の実装、モデル改善まで体系的にサポート。受講者が自ら実案件を運用できるスキルを習得し、ビジネスにおけるAI内製化と確実な現場への定着を支援します。
「不良や精度ばらつきの原因がわからない」という課題を解決するサービスです。設備条件、工程、検査結果などのデータを解析し、重要因子を可視化して対策への示唆を提供します。
AIの俯瞰的調査により人のバイアスを排除し、確実なトラブル解決を支援。また、属人化しがちな原因究明のノウハウを仕組み化することで、誰もが迅速に対応できる体制づくりに貢献します。
設計・解析・実験データを学習し、性能予測や最適化探索を劇的に高速化するサービスです。
CAEや試験の回数を削減し、設計初期の迅速な意思決定を支援。ベテランのノウハウを形式知化して再利用可能にすることで、開発期間の大幅な短縮と品質の安定化に大きく貢献します。
設備の波形やセンサデータ、稼働ログなどから“いつもと違う兆候”を捉え、突発停止や不良の未然防止につなげるサービスです。
正常状態のばらつきを踏まえたモデル化により、誤検知を抑えて早期検知を実現。検知根拠の可視化から現場運用までトータルでサポートし、予兆保全の仕組み化を支援します。できる体制づくりに貢献します。
生成AIやLLMを活用し、社内の知識活用を高度化するサービスです。
分散しがちな技術標準や手順書などのナレッジを集約。セキュアな環境で情報検索や問い合わせ対応、判断支援を効率化します。熟練者のノウハウを確実に伝承し、現場に根付く安全な生成AI活用基盤の構築を強力に支援します。
課題
同品番ベルト伝達効率バラツキ有り。バラツキ因子を特定したい。
バラツキ因子をチューニングする事で効率安定化・向上に繋げたい。
対応内容・成果
バラツキ因子の特定、必要な実験データの追加取得コンサルを実施。
その結果、バラツキ要因を「設備不良」と特定。
課題
熟練技術者の知識や過去の保守・修理履歴が属人化し、次世代への技能伝承や人材不足が深刻な課題に。また、手順書などのデータが社内に分散しているため、必要な知識の収集に多大な時間とコストが発生していた。
対応内容・成果
強度・耐久試験で取得される振動、トルク、回転数などの時系列データをAIに入力し、破損前の異常検知に成功。最弱部位に発生したクラックを早期に捉えることで、二次的な破損被害を防止し、開発部品や試験設備を損傷させることなく、最弱部品の評価を実現。
課題
開発の短納期化が加速する中で、設計ルーチン工程を自動化。エキスパートに属人化してしまう設計判断を、AIにやらせることで、最適な新しい設計提案をしたい。
対応内容・成果
AIに設計条件、設計標準、ノウハウを学習させ、新人エンジニアでも新製品開発などを行うことが可能に。
課題
熟練技術者の知識や過去の保守・修理履歴が属人化し、次世代への技能伝承や人材不足が深刻な課題に。また、手順書などのデータが社内に分散しているため、必要な知識の収集に多大な時間とコストが発生していた。
対応内容・成果
自社情報を学習させたAI仮想社員「AI Employee」を構築。手順書や過去実績から自律的に情報を検索し、異常調査や計算手順へ瞬時に回答する仕組みを実現。安全な社内環境で初期検討時間を劇的に短縮。
