製造業｜住友重機械プロセス機器株式会社
時系列データ分析による製造プロセスの意思決定支援
- 相談前の課題
- 現場に蓄積された時系列データが十分に活用されておらず、そこに潜むパターンや傾向を業務上の意思決定に活かしたい。
- 担当範囲
- 分析設計からモデル実装・示唆の言語化まで一貫して担当
- 成果物・利用場面
- 異常検知・状態推定モデルと、分析結果の示唆をまとめたレポート。現場の意思決定に向けて提供しています。
社会の可用性と適応性を極限まで高め、継続的に合理化・最適化される社会システムを構築する。
現場のデータを、判断と業務に使える形へ。
熊本大学発のデータ・AI技術チームとして、製造・医療・自治体のデータ活用を、分析・基盤構築から業務システムへの実装まで支援します。
手元のデータから、Asmiraiが作るもの
- お持ちのデータ: 設備のセンサー値
- 作るもの: 異常の兆しの検知
- お持ちのデータ: 売上・在庫の記録
- 作るもの: 需要予測・ダッシュボード
- お持ちのデータ: アンケートの自由記述
- 作るもの: 意見の分類・レポート
- お持ちのデータ: 紙・Excelの事務作業
- 作るもの: 業務システム
自治体・行政｜熊本県八代市 / 長崎県
AIによる市民の声の分析・可視化（ブロードリスニング）
- 相談前の課題
- アンケートや公聴会では限られた意見しか集められず、膨大な市民の声の手作業での集計・分析には時間とコストがかかっていた。
- 担当範囲
- 分析設計からレポート提供まで担当
- 成果物・利用場面
- 意見の分類と可視化の結果、政策立案に活用できる形のレポート。
データ分析・予測モデリング
データから判断の根拠を見つける
相談例
- データは蓄積されているが、どう使えばよいか分からない
- 故障・需要・業務量を事前に予測したい
- 支援内容
- 現状データの調査、分析設計・仮説検証、時系列分析・異常検知・需要予測のモデル開発
- 成果物
- 分析レポート、予測・検知モデル、結果の可視化
データ基盤・BI構築
データをいつでも使える状態に整える
相談例
- Excelや複数システムにデータが散在している
- 集計やレポート作成に時間がかかっている
- 支援内容
- データ収集・統合、ETLパイプライン、BigQuery・データマートの構築
- 成果物
- データ基盤、BI・ダッシュボード、定期集計・レポートの自動化
AI・業務システム開発
分析の結果を業務で使える仕組みにする
相談例
- AIのPoCを実施したが、現場導入まで進まない
- 独自業務に合ったシステムが欲しい
- 支援内容
- 独自AIモデルの組み込み、LLM・RAG・音声認識・画像解析の活用、業務アプリケーションとクラウド環境の構築
- 成果物
- 業務アプリケーション、API・クラウド環境、運用・保守
口木 裕太郎
CEO / エンジニア
AI・データサイエンス研究／フルスタック開発
熊本大学大学院でAI・データサイエンスの研究と、現場実装を両立してきたフルスタックエンジニア。研究・現場・地域という三つの視点から、事業と技術の設計を行います。
徳石 和樹
CTO / エンジニア
機械学習・FPGA（博士課程在籍）／データサイエンス実務
データサイエンティストとして東京のベンチャー企業で経験を積み、機械学習とFPGAを専門とする博士課程に在籍。研究やAIのコンペでも様々な実績を持っています。
- メンバー5名（うち博士課程在籍2名）
- 熊本大学発ベンチャー（2025年12月 称号授与）
公開事例にみる技術判断
分析は「現場でどう使えるか」を起点に設計し、示唆の言語化まで担当する。
製造業の時系列分析患者情報を扱う前提で、自動化の対象とセキュリティ設計を最初に整理する。
医療DXツールの共同開発市民の意見分析にはオープンソースの「広聴AI」を使い、結果を公開レポートで確認できる形にする。
自治体のブロードリスニング
相談から導入まで
課題とデータの状態に合わせて、必要な段階を組み合わせて進めます。
相談・ヒアリング
課題、扱えるデータ、現場の業務を伺い、相談の範囲を整理します。
診断・企画
データの状態と実現可能性を確認し、進め方と体制をご提案します。
技術検証必要に応じて
小さく試して、精度や効果、運用上の課題を確かめます。
実装
分析モデル、データ基盤、業務画面などを構築し、現場に導入します。
運用改善
使われ方を見ながら、精度・機能・業務フローを改善します。
- データの種類
- 設備のセンサー値、売上・在庫の記録、アンケートの自由記述など
- 困っている業務
- 集計を手作業で行っている、判断が担当者の経験に頼っている など
- 実現したい状態
- 異常の兆しを早く知りたい、必要な数字をすぐ確認したい など