アクロクエストテクノロジー、Amazon SageMakerを活用して、短期間で検証できるAI分析サポートを開始

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　アクロクエストテクノロジー株式会社（本社：神奈川県横浜市、代表取締役：新免流、以下「アクロクエスト」）は、IoTデータ分析ソリューション「Torrentio Cloud（トレンティオ・クラウド）」（以下、Torrentio）にて、アマゾンウェブサービス（以下、AWS）のAmazon SageMaker を活用し、ユーザー固有の特性やデータに柔軟に対応しながら、短期間で実現可能なAI分析サポートを開始したことをお知らせします。

　本サポートでは、Torrentioにおいて、センサーやデバイスから収集したデータに対して、Amazon SageMakerを利用した機械学習のモデル構築や分析処理を実行可能にしました。これにより、既存で提供している異常予兆検知AIエンジンに加え、様々な顧客のデータ分析ニーズに、素早くかつ柔軟に対応できるようになり、PoCから実運用に至るまで、学習モデルの構築と検証のサイクルを、従来よりも大幅に短縮することが可能となりました。

■背景

　製造業や工場内の生産設備においては、機械設備の動作や特性に応じた固有の検討が必要となるケースも多く、それらの幅広いニーズに対応することが求められていましたが、それらを実施するにあたり、リードタイムや導入コストが大きくなってしまう場合があることが課題となっていました。

　今回のAmazon SageMakerを活用したデータ分析を実現にしたことにより、それらの課題を解決できるようになります。

■特長

・AIエンジンとデータサイエンティストとのハイブリッド対応

Torrentioでは、従来から異常予兆検知AIエンジンを提供していましたが、Amazon SageMakerの活用により、自動で学習モデルを生成する他、同社のデータサイエンティストが参画し、アルゴリズム選定や学習モデル構築なども実施することができます。それによって、短期間で、検証のサイクルを効率よく回すことが可能です。

・エッジAIの実現

Amazon SageMakerを利用して構築された学習モデルは、AWS Greengrass ML Inferenceを活用して、エッジデバイスにも配備・実行することができ、それによってエッジAIを実現できます。エッジ側では、オフラインでの異常予兆検知やパターン分析などを行うことも可能となります。

■ご利用ケース

・工作機械やロボットアームなどの生産設備における異常予兆検知／予知保全

・画像／映像解析をエッジ側で実施し、リアルタイムで結果をフィードバック

■販売目標

当社は、今後3年間で、80システムでの導入を目指します。

今回の発表に際し、以下のエンドースメントをいただいております。

アマゾンウェブサービスジャパン株式会社のパートナーアライアンス本部統括本部長渡邉宗行氏は今回の取り組みについて次のように述べています。

「アクロクエスト様の提供するデータ分析ソリューションと、Amazon SageMaker やAWS Greengrass といったAWS のマネージドサービスを組み合わせることによって、機械学習のプロセスにおいてより柔軟でスケーラブルな構成が可能となります。データサイエンティストや開発者の皆様の検証をより短期間・低コストで実現する環境ができたことを嬉しく思います。

今回の取り組みを通じて、より多くのお客様でデータを価値に変えるような取り組みが促進されることを

期待しております。」

※アマゾンウェブサービス、Amazon Web Services、AWS、Amazon SageMaker、およびAWS Greengrassは、Amazon.com, Inc.またはその関連会社の商標です。

※その他、記載されている会社名、製品名は、各社の登録商標または商標です。