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Avintonジャパン株式会社では、PythonやTensorFlowを活用したビッグデータの解析、それを用いた機械学習の仕組みづくりに注力。画像、音声、数値といった様々なデータを集め、解析し業務効率化、改善につなげるソリューションを開発している。

ある半導体製造メーカーでは、ICチップの生産ラインに人が立ち、目で見て確認を行っていた。次々と流れるICチップを長年の経験を頼りに、職人はひとつひとつ確認していく。欠品検査には熟練の技術者を必要とするが、育成が困難になってきており、自動化したいという課題であった。
一枚の半導体には約3000から4000ほどのチップが埋め込まれている。ユーザーから提供されたトレーニングデータでビッグデータを作っていく。それをもとに画像認識、欠品確認を行い、そのデータをさらに取集していく。その繰り返しが機械学習となり、より精度の高い解析が行えるようになる。こういった取り組みによって、職人の育成コスト、労働コストの削減、業務の効率化を実現したという。
その他にも医療用MRIデータの画像解析や監視カメラの画像処理を解析しシステム化するといったことも行い、現在も活用されている。

SAP、ERPを活用し、売上・販売予測を行っていた企業に対しては、クライアントから提供された過去数年分の日時データをもとに販売予測を自動化。人件費削減、業務効率化を実現している。

音声を数値データ（デシベル化）することで解析、学習が可能になる。騒音測定企業では、トラックに集音器を積んで全国を走り、環境騒音の収集をしている。それをトラック、バイク、工事、などジャンル分け、レベル分けしヒートマップ化する。今までは人が行っていたが、解析用の音声データをもとにベースを構築。音声を数値化し、判定することで、同じようにヒートマップを作成することができる。これも機械学習を取り入れることによって、精度の向上につなげている。