営業部通信：AIコンサルティング・サービスをご活用ください。
皆さま、こんにちは。
Stay Home中の2ヵ月で4キロ増量した、IDAJの営業部：担当Nです。
現在は過去の体を取り戻すべく胸・脚のトレーニングの真っ最中です。
こんな辛いときに、「テクノロジーが何とかしてくれないかな？！」と他力本願な妄想するのが好きだったりします。
例えば、VRや5Gといった技術が発達して「家にいながら友人とスクワット対決」などと楽しく筋トレが続けられれば、運動不足が解消できそうじゃないでしょうか？めちゃくちゃキツそうですが(笑)
現在はお客様との打ち合わせにWeb会議システムを活用していますが、VRを使えばお客様とより近い距離間で、かつ迫力のあるご紹介やディスカッションが可能ではないかと思っています。
また、最新テクノロジーの一つであるAIの進化によって営業職がAIに代替されるのでは？と言われていますが、最新テクノロジーと人間のコラボレーションによって、AIだけでは実現できない今以上の付加価値を、お客様にご提供できるのではと私は楽しみにしています。
ところで、AIというワードを聞かない日は無くなってきました。私が担当させていただいているお客様から「CAEに加えてAI技術の開発も仕事になったんですよ」と、業界を問わずお聞きすることも増えました。そんな中で、皆様のお悩みとしてご相談いただくのが
「学習に必要な大量のデータをどう集めるか」
ということです。
本田技術研究所様でのAIコンサルティング活用事例にもありますように、弊社ではCAEデータを活用したAI技術構築サービスをご提供しています。
多目的ロバスト設計最適化支援ツール「modeFRONTIER」によって学習用CAEデータを自動取得します。お客様がお仕事をされていない夜間休日も、modeFRONTIERがせっせとデータを蓄積し、取得したコンター図を教師データとして予測モデルを作成します。
また、ハイパーパラメータのチューニングもmodeFRONTIERが得意な最適化問題の一つですので、多くのケースでご活用いただくことができます。弊社には最適化やディープラーニング技術を専門にしたデータサイエンティストが在籍していますので、学習させるべきデータの選定といった点でもご支援することが可能です。
もちろんmodeFRONTIER単体では、クラスタリングや主成分分析といった教師なし学習が可能ですので、適用テーマに応じて使いわけてください。
参考例：敵対的生成ネットワーク（GAN）によるモーター出力予測
私がIDAJに入社した一番の理由は、様々な業界のお客様が開発されているテクノロジーに携わり、ワクワクし続けたいと考えたからです。これからもお客様と一緒に、常に新しい技術に挑戦できるような営業マンでありたいと思います。
最後までご高覧いただきまして、ありがとうございました！
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