HEROZ

HEROZ AIとは？

HEROZ AIは、将棋AIの開発で培った機械学習・深層学習のコア技術を土台に、業界横断の課題解決を支援するAIソリューション群です。HEROZが提供する「HEROZ Kishin」を中核に、予測、最適化、異常検知、パターン認識などのアルゴリズムを企業データに適用し、現場の意思決定をデータドリブンへと転換します。高難度の探索と評価を繰り返す将棋AIで蓄積した手法をビジネスに応用し、膨大な選択肢から合理的な打ち手を導く意思決定支援を実現。画像・センサー・ログ・テキストなど多様なデータから価値ある特徴を抽出し、需要予測の精度向上、業務の自動化、コスト削減、リスクの早期検知といった成果につなげます。PoCから本番運用までの立ち上げを加速し、運用中の継続学習・改善にも対応することで、現場で使われ続ける実用的なAIを提供します。

HEROZ AIの主な機能

• 予測分析・需要予測：売上や需要の変動をモデル化し、在庫・仕入れ・リソース配分を最適化
• 異常検知・リスク兆候検出：センサーやログのパターンから不正・故障・品質劣化を早期に察知
• 最適化アルゴリズム：スケジューリング、ルーティング、配車、配置などの制約最適化を支援
• 画像認識・検査：製造・建設・インフラ点検での欠陥検出や進捗把握を自動化
• 時系列データ分析：需要・価格・設備稼働などの時間変化を捉えた高精度モデリング
• モデル運用の継続学習：データ更新に合わせた再学習・精度監視で劣化を抑制
• ダッシュボード・可視化：予測結果や重要指標を見やすく提示し業務判断を支援
• 導入・検証の伴走支援：課題定義からPoC、本番展開までのプロセスをトータルで支援

HEROZ AIの対象ユーザー

HEROZ AIは、データを活用して業務の精度と効率を高めたい企業・組織に適しています。製造・物流・小売・金融・建設・インフラ・サービスなど、データ量が多く意思決定が頻繁な業界で特に有効です。経営企画や事業部、現場オペレーション部門、データサイエンス・IT部門、プロダクトマネージャーなど、役割横断での利用が想定されます。既存システムにAIを組み込みたい企業や、PoCから本番運用まで一気通貫で進めたい組織にも向いています。

HEROZ AIの使い方

1. 相談・課題整理：業務課題とKPI、活用可能なデータ、期待する成果を明確化する。
2. データ準備：必要なデータの収集・前処理・特徴抽出の要件を整える。
3. モデリング方針の設計：予測・最適化・異常検知など目的に応じてアルゴリズムを選定する。
4. PoC実施：小規模で効果検証を行い、精度・再現性・業務適合性を確認する。
5. 本番設計：運用フロー、API連携、ダッシュボード、精度監視・再学習の仕組みを設計する。
6. 本番導入：既存システムと統合し、ユーザー教育・権限設定・運用手順を整備する。
7. 継続改善：モデルのドリフト監視、再学習、フィードバック反映で精度と使い勝手を高める。

HEROZ AIの業界での活用事例

製造業では、画像認識を用いた外観検査の自動化や、稼働データからの設備故障予兆検知によりダウンタイムを削減。物流・小売では、需要予測と在庫最適化、配車・ルート最適化で配送効率と在庫回転を改善。金融領域では、取引ログのパターン分析による不正検知やリスクスコアリングで審査・監視を高度化。建設やインフラでは、進捗や点検データの解析により安全性向上と工期短縮を支援します。こうしたユースケースで、データから得られる示唆を現場の意思決定に直結させるのが特徴です。

HEROZ AIの料金プラン

導入範囲や要件、データ量、連携システム、サポート内容などによって費用は大きく変動します。一般的には、課題定義・検証（PoC）を経て本番運用に移行する段階的な進め方が採用され、ライセンスや開発・連携、運用支援の費用が組み合わさる形が想定されます。詳細は個別の要件整理とともに見積もりで確認する流れになります。

HEROZ AIのメリットとデメリット

HEROZ AIに関するよくある質問

• 質問：

  「HEROZ Kishin」との関係は何ですか？

• 質問：

  どの業界・業務で効果を発揮しますか？

• 質問：

  既存の基幹システムやデータベースと連携できますか？

• 質問：

  導入までの期間はどのくらいかかりますか？

• 質問：

  運用開始後のモデル精度の劣化にはどう対応しますか？