【会社概要】テクノプロ・デザイン社

“設計手戻りが多く納期がひっ迫する”“技術ノウハウの共有が
上手くいかず属人的になりがち”などのお悩みはありませんか？

『設計業務改善ソリューション』は、設計現場の調査・分析を行い
問題・課題を可視化するサービスです。

可視化された課題について改善ソリューションをご提案します。

【特長】
■設計プロセス整流化
■不具合情報利活用
■手順書整理
■技術管理体制構築
■業務分析可視化
■設計者のマインド教育

※採用事例付のサービス紹介資料は、下記「PDFダウンロード」からご覧いただけます。 （詳細を見る）

『AI導入・検証サービス』は、データ利活用の目標と費用対効果を設定し、
お客様のデータを使用したモデルの構築を行います。

開発済みのデータ分析プラットフォームとベースモデルライブラリを
使用するので一から開発するよりもスピーディーにシステムの構築が可能。

AIによる既存業務の改善はもちろん、AIを取り入れた新規サービスの創出を
目指したい方も歓迎いたします。

【特長】
■AI導入
・データ分析の知識やプロセスの獲得
■当社独自のアルゴリズムの利用
・高精度な機械学習アルゴリズムの利用
■一気通貫型なサービス
・データ分析からシステム構築までの一気通貫でのサービス

※採用事例付のサービス紹介資料は、下記「PDFダウンロード」からご覧いただけます。 （詳細を見る）

いざ「これからAIを業務に導入しよう！」と思っても、その先には、様々な
ハードルが待ち構えています。

テクノプロが提供する『AIアドバイザリーサービス』では、当社で育成した
300名超のデータサイエンティストが実務で経験してきた案件での知見を
活かして、見えにくいハードルを明らかにし、そしてハードルを飛び越えるための
ご支援をさせて頂きます。

ご用命の際はお気軽にお問い合わせ下さい。

【特長】
■300人の実績に基づくアドバイス
■簡易分析によるデータアセスメント
■AIを導入しない選択肢も提示
■AI活用ができる人材育成の支援

※採用事例付のサービス紹介資料は、下記「PDFダウンロード」からご覧いただけます。 （詳細を見る）

SOCアナリスト育成サービス

脅威の監視と対処のほか、セキュリティシステムおよび防御策の弱点や改善すべき点の評価に対応することも可能なトレーニングを実施いたします。 （詳細を見る）

BluetoothLE（Bluetooth Low Energy / BLE）は、近距離無線通信規格の1つであるBluetoothの拡張仕様です。通信可能距離は短く通信速度は低速ですが、極めて消費電力が少なく長期的に稼働できることが特徴です。自動車ではキーレスエントリーシステムなどでBLEの採用が進んでいます。

BluetoothLE通信アプリケーションの開発実績がございます。これらIC各社提供のSKDを利用した開発を経験を活かし、お客様の製品開発をご支援いたします。 （詳細を見る）

Salesforceの導入にかかわる業務整理・初期設定および機能開発・ユーザトレーニングの全般をご支援いたします （詳細を見る）

HILS（Hardware-In-the-Loop-Simulation）は、制御対象となる実機の挙動を疑似的に再現し、ECU(コントローラ）の性能をリアルタイムでシミュレーションできる仮想環境を構築できるシミュレータのことです。
任意のパラメータを設定しながら幾通りものテストパターンを実行でき、製品開発での品質向上、開発時間削減、コスト低減につながります。

【想定課題】
・市場不具合を減らすためシステム検証用のHILS構築を行いたいが、知見が少なく人員も不足している
・単一ECU用のデバッグ装置はあるが複数ECU用の検証環境がない
・HILS構築に必要となるHW/SWの知見がない
・手動試験の工数を省人化・自動化することで削減したい

【想定効果】
・HILS構築で必要となるHW/SWの選定、自動検証環境構築まで一括で対応可能
・HILS構築を行うことで、HW/SWの一体検証が可能
・仮想環境上での検証による開発期間の短縮 （詳細を見る）

工程毎の内容、つながりの説明だけではなく自ら考えて行動し意思疎通、新規アイデアを提案できるエンジニアを育てます。担当業務が一通り理解できたエンジニア向けの研修です。 （詳細を見る）

MBSE (Model-Based Systems Engineering)とは、モデルを用いて進めるシステムズエンジニアリングのことです。
自動車、航空・宇宙、防衛・軍事、鉄道など複雑で大規模なシステム開発において特に導入が進んでいます。
数理モデルを用いてシミュレーションを行いながら効率的な製品開発を進めることが可能となります。

【想定課題】
・市場不具合を減らすためMBSEを適用したシステム開発を行いたいが知見が少なく人員も不足している
・システム設計書がないため正常系試験の網羅および意地悪試験ができていない
・ECU間の連携仕様を把握している設計者がいない
・車両を使用した試験しかできていないため実施できる試験が限られる

【想定効果】
・要件分析からシステム試験までを一気通貫で対応が可能
・SysMLを使用したシステム設計書(自然言語ではない)のアウトプット
・システム設計書を元にシステム検証環境の構築が可能
・検証環境を用いて効率的な不具合箇所の発見が可能 （詳細を見る）

MBD(Model Based Development）ではプラントモデル（制御される側）と制御モデル/コントローラモデル（制御する側）のモデリングが必要となります。
広範な物理数学の知見と制御対象への深い理解が求められ、物理的な挙動を数理モデルで記述するMBDモデリングは昨今の製品開発において重要性が高まっています。

【想定課題】
・MBDを進めたいが必要となるモデルがない
・制御対象のプラントモデル作成が出来ない
・ガイドラインに沿ったモデルが作成されていない

【想定効果】
・業界標準に沿ったモデル作成が可能
・ガイドラインの作成によるモデル作成の効率化
・設計開発プロセスの手戻り削減 （詳細を見る）

工業用製品の外観検査はこれまで検査員の手や目で実施されてきましたが、AIと画像認識技術により高精度でリアルタイムかつ人的コストを抑えた検査が可能になってきています。
生産ラインにカメラ・センサを設置し、AI分析による検査を実施することでヒューマンエラーの発生がなく、不良品の流通リスクを低減できます。


【想定課題】
・外観検査をする人員や場所が多く必要であり、製造数量増加したいがボトルネックになっている
・検査員の経験値によって検査品質にブレが発生し、多段階検査が必要になっている

【想定効果】
・AI判定で省スペース化が実現され、製造量の変動にも容易に追従可能
・モデルの統一による検査品質安定化
 （詳細を見る）

自動車に代表されるように組込みソフトウェアの複雑化、大規模化に伴い、モデルベース開発やシミュレーションによる開発効率化が進んでいます。SILS、HILSでの検証自動化により大幅に試験工数を削減することができます。

【想定課題】
・市場不具合を減らすためシステム検証を効率的に行いたいが、知見が少なく人員も不足している
・複数のテスト対象に対して効率的な検証を行いたい
・手動試験の工数を省人化・自動化することにより削減したい

【想定効果】
・HILS構築に必要となるHW/SWの選定、自動検証環境構築まで一括で対応可能
・お客様提供のECUのHW仕様書から必要となるHILSのHW/SWについて検証が可能
・自動検証環境の構築による工数削減 （詳細を見る）

画像認識とAI技術の進化により、人の動きをリアルタイムで正確に捉えることが可能になってきました。人物の動作/行動認識は、工場での動線可視化や事故防止をはじめ、店舗や各種施設でのマーケティング分析など様々な領域で活用されています。

【想定課題】
・作業員の転倒等の異常行動を検知したい
・作業員の作業に無駄がないかを確認したい
・動線を可視化することにより、資材の配置を最適化したい

【想定効果】
・早期アラートによる事故被害の抑制
・作業効率の改善による生産性の向上
・ツールの利用頻度に合わせた資材配置による移動コスト削減 （詳細を見る）

様々なセンサが装置・デバイスに繋がり、そこで得られるデータをAI分析し経営に活用していく「IoTの時代」が到来しています。
生産設備の異常予知の技術により、製造業においては工場の生産設備に設置したセンサデータをIoT技術で収集・分析し、設備トラブルを未然に察知し対応することが可能になり、設備停止によるリスクとコスト増を回避できます。

【想定課題】
・クリティカルパスにある機器は壊れてはいけないため、点検、部品交換を頻繁に実施しているが、過剰である可能性がある
・故障が発生した場合の要因判定に時間がかかっている

【想定効果】
・機器の異常度を判定基準としたメンテナンスによる過剰メンテナンスの抑制
・異常検知モデルが異常要因を推定することにより、修理部品調達や準備が時間削減 （詳細を見る）

モノづくり現場において製品の品質向上、歩留まり改善が経営を左右する1つのファクターであるといっても過言ではありません。
品質の良し悪しと設備のコンディションをデータを介して結び付け、そこから得られる統計データにもとづき製造装置に最適なパラメータを適応することで歩留まり改善と高品質な製造を実現します。

【想定課題】
・製品開発における実験計画が若手のメンバーだと上手く作れない
・製品品質を左右するパラメータが不明なため、何を修正したら性能が改善するのかわからない

【想定効果】
・実験計画ナレッジAIを用いた実験計画書の半自動生成による業務時間の削減
・要因分析による品質決定パラメータの抽出による性能改善 （詳細を見る）

従業員（タレント）の保有している能力・スキルを的確に把握し、能力開発、人事評価、戦略的な人材配置などにより、個人および組織のパフォーマンスを最大化することを目的とした人事管理手法をタレントマネジメントといいます。従業員の能力を一元管理し、経営に活かしていくことが求められています。
人材配置の最適化、スキルアップリコメンド、採用スクリーニングの自動化、退職リスクスコアリングなど、データに基づく意思決定支援、人事業務自動化により、データ駆動人事戦略を実現いたします。

【想定課題】
・人材データが統合管理されていないため、データに基づく人事戦略が立てられない
・ビジネス環境の変化に対応した社員のリスキル検討が進まない
・人事業務の効率化が図れていない
・社員のエンゲージメント向上策が打てていない

【想定効果】
・データに基づく人事意思決定が可能
・人事業務の効率化アップ
・将来を予測した組織構築、チーム編成
・社員のエンゲージメント向上
 （詳細を見る）

IoT(Internet of Things / モノのインターネット）とは、モノ（様々なデバイス）がインターネットに繋がる技術。ネットワークを介してデバイスに搭載されたカメラ・センサから様々なデータをクラウド上に集約し、ソフトウェアがビックデータをリアルタイム処理し最適な制御を行う一連のシステムの集合体（プラットフォーム）です。
データ収集/監視・制御から総合的なデータ管理/高度分析まで、機械学習ソリューションとデータ基盤を統合したプラットフォームの構築/運用をご支援いたします。

【想定課題】
・データを蓄積し、活用する基盤がない
・センシング環境が整備されていない
・設備稼働の効率的な計画、実行ができていない
・異常発生時の原因究明がされていない
・高度なデータ分析結果をもとにした施策が打てていない

【想定効果】
・データに基づく意思決定、原因究明
・設備稼働の最適化
・段取り時間削減
・効率低下要因の究明
・不具合要因分析による品質安定化、歩留まり向上 （詳細を見る）

経済産業書によると、IT人材の不足は現状約17万人から2030年には約79万人に拡大すると予測されています。
特に各業界で本格導入が加速しているAI領域における人材育成が急務となっています。

管理職層向けには、DXプロジェクトならではの課題抽出および実現可能性の評価方法を体系的に学ぶことができるワークショップもご提供しております。

【想定課題】
・AIの知識をもった人材がいない
・現場にAI活用が浸透していない
・知見がないため外注の管理、コントロールができない
・DX推進リーダーが不在

【想定効果】
・経営戦略にAI活用を組み入れ、投資へのコミットメントが可能
・独自のAI開発・事業展開の実現
・AI分析、実装ができる社員の増加
・ベンダーロックインの回避 （詳細を見る）

設計において、CAE解析は高品質な製品を効率的に設計するのに欠かせない技術です。
リアルな環境では再現困難な検証や、流体や熱の流れ、電磁場など目に見えないものに対してコンピュータ上でシミュレーションが可能です。AI技術との組み合わせでCAE技術の高度化も進んでいます。


【想定課題】
・計算機シミュレータのパラメータ調整が属人化しており、実機検証との乖離ばらつきが発生している
・トレードオフ関係の要求性能の実現が難しく、作業負荷が高い

【想定効果】
・実測値との乖離を最小化するためのパラメータ調整の自動化
・多目的最適化解の探索および知見の抽出により、精度が高く迅速な意思決定が可能 （詳細を見る）

デジタル化の潮流においてDX（デジタルトランスフォーメーション）への変革に向けた取り組みが加速しています。様々なテクノロジーが台頭するなか、「自社の抱える課題」と「あるべき姿」を踏まえ必要な技術を見極めることが重要です。
テーマ策定、概念実証(PoC)への移行検討、実現化のための要件定義などDX推進のコンサルティングをさせていただきます。

【想定課題】
・データ活用を検討するにあたり、何から手をつけてよいかわからない
・進め方が正しいのか不安
・一気通貫のプランが立てられない

【想定効果】
・テーマ策定、目標設定ができるようになる
・PoCを実施するためにやるべき内容が明確になる
・社内データの活用方針が決められるようになる （詳細を見る）

画像AI技術が進化するなか、防犯、品質検査、インフラ点検、人やモノの動線分析など幅広いシーンで応用されています。画像技術とAIが組み合わされることで人の目や感覚などアナログでは検知できない情報の分析が可能となり、様々なビジネス課題を解決できます。

（例）
・バス/トラック運転手の疲労状態把握・居眠検知による事故防止
・イベント会場や施設などの混雑度の把握
・人の動線分析によるレイアウト改善

【想定課題】
・運転手起因の交通事故を削減したい
・施設の混雑や行列によるトラブルを回避したい
・人流分析により最適な店内・売場のレイアウトを実現したい
・画像認識を活用したサービス導入で業務効率を向上させたい

【想定効果】
・交通事故の削減
・混雑状況の把握による入場制限の判断や、人の誘導による快適な空間の提供
・商品配置改善により、お客様への快適な店舗環境の提供が可能
・工場やオフィスのレイアウト改善による効率化
 （詳細を見る）

部品図の標準化（ライブラリ化）サービス。標準部品を作成することで、図面作成を簡略化します。

仕向け変更に対応したベースモデルの構築サービス。パラメーター設定で寸法変更、勝手反対等を変更できるベースモデルを構築し図面作成を簡略化します。

CAE解析を活用した設計の妥当性確認サービス。CAE解析で設計の妥当性を検証し、開発を正しい方向に導きます。

【想定課題】
・引合いが増えているが、見積用の図面作成に時間がかかり、取りこぼしに繋がっている
・短納期化が進み開発スケジュールに余裕がない
・図面作成工数を減少させ、その工数を新規開発に充てたい

【想定効果】
・図面作成速度の向上
・迅速な見積検討による、案件の取りこぼし削減
・図面作成工数の低減
・新規開発テーマの工数確保 （詳細を見る）

当社内で回路・機構・ソフトの全てに対応することで、お客さまの調整工数削減と社内連携による速やかな開発を実現します。

【想定課題】
・回路、機構、ソフトをばらばらに委託しているため調整が大変
・回路と筐体、回路とソフトの調整に時間がかかり齟齬も発生している

【想定効果】
・管理工数削減
・総費用、納期の明確化 （詳細を見る）

労働人口減少、少子高齢化が進むこれからの社会においてロボット活用の重要性が年々高まっています。
定型型の作業だけでなく、これまで人間の行っていた複雑な非定型の作業においてもロボット技術の進化で適用範囲が広がっています。

「AGV開発による搬送のスマート化」、「スマート化による新たな付加価値の創出」など工場のスマート化をご支援いたします。

【想定課題】
・省力化、省人化してコストダウンしたい
・生産性をアップして売り上げを上げたい
・人的ミスを減らして品質価値を高めたい
・変種変量生産に効率よく対応したい

【想定効果】
・工数とコストの削減
・生産性の向上と歩留まりの向上
・製品品質の向上
・製品やサービスの付加価値を高める業務への人材配置が可能 （詳細を見る）

モノの生産から消費者の手に渡るまでのサプライチェーンをIT技術で連携し効率化するという概念であるスマート物流が注目されています。情報の流れ、モノの流れをシステムで一元管理し、最適で高効率な物流システムが求められています。

ICタグ・トラックのGPS情報などを使った配送品の移動トレースにより、現在の配送状況の把握と予測までをAI技術で一括管理できるシステムの構築をご支援いたします。

【想定課題】
・配送状況の見える化をしたい
・配送ルートの効率的な選択によりコストを削減したい

【想定効果】
・配送状況の正確な現状把握
・天候情報、道路の混雑情報などを利用し、配送状況の高精度な予測
・配達情報の一括管理による迅速な情報連携 （詳細を見る）

人手不足が深刻な食品業界においてロボット活用が注目されています。食品工場では人と共同で作業を行う協働ロボットや食材の搬送を行うAGV（無人搬送車）、レストランにおいてはロボットによる無人配膳など、新たな技術を組み合わせた自動化の取り組みが進んでいます。

「人と協働するロボットで省人化」、「各種コンベア・AGVでオートメーション化」など、食品工場の自動化・省人化をご支援いたします。

【想定課題】
・省力化、省人化してコストダウンしたい
・生産性をアップして売り上げを上げたい
・人的ミスを減らして品質価値を高めたい

【想定効果】
・コスト改善（人件費の削減）
・収益向上（リードタイム改善）
・品質向上（ヒューマンエラーによる生産性のバラつき防止） （詳細を見る）

エッジ コンピューティングとは、AI 搭載のエッジデバイス（端末側）や、周辺サーバーなどでリアルタイムに処理を行うコンピューティングの概念です。

クラウドではなく端末側で高速処理が行えるので、制御の遅れが致命的なリスクとなる自動車への応用やIoTの普及で今後ますます重要になる技術です。

【想定課題】
・AI分析で大量のデータを扱うためため大容量高速通信設備を整えたい
・データ分析に必要な情報をクラウドサーバーに送ることによる情報漏洩リスクが懸念

【想定効果】
・端末内でAI分析が行われることでクラウドサーバーに送られる情報削減によるデータ通信の効率化
・端末内でAI分析が行われることで個人情報や機密情報が加工され、数値化されたデータだけがクラウドサーバーに送られることでセキュリティが向上 （詳細を見る）

SalesCloudとは、セールスフォース・ドットコム社が提供するクラウドベースの営業支援（SFA）および顧客管理（CRM）を備えたプラットフォームです。

【想定課題】
・案件情報、営業活動状況を複数のExcelシートで管理しており、報告資料などデータ集計が属人的
・営業社員の事務負担が多く営業活動に専念できない。
・営業活動標準化、売上見込精度向上を図りたい
・営業状況のリアルタイム共有に課題を感じている

【想定効果】
・複数のExcelシートなどからデータ集計などの作業から解放され、営業活動の可視化による素早い経営判断が可能
・導入支援を通じた業務プロセスの整理
・業務プロセスにマッチしたSalesforceシステムの獲得
・当社からの運用ノウハウ提供やユーザ利用トレーニング支援により自社内ノウハウの蓄積 （詳細を見る）

ServiceCloudとは、セールスフォース・ドットコム社が提供するクラウドベースのコールセンター・カスタマーサポート向けのプラットフォームです。


【想定課題】
・複数部署での情報管理や複数システムが乱立しており、お客様情報一元管理できていない
・お客様問合履歴管理を効率化したい
・FAQサイトと問合管理を連動させたい

【想定効果】
・お客様情報を正しく一元管理することで、そのデータ活用によるお客様満足度の向上を実現
・導入支援を通じた業務プロセスの整理
・業務プロセスにマッチしたSalesforceシステムの獲得
・当社からの運用ノウハウ提供やユーザ利用トレーニング支援により自社内ノウハウの蓄積 （詳細を見る）

Salesforceシステムの運用・機能拡張などのカスタマイズ

【想定課題】
・当初導入時の機能は利用できているが、既存機能のカスタマイズ、新機能構築に手が回らない
・Salesforceの自社内ノウハウを蓄積したいが、何から手を付ければいいか分からない
・自社Salesforceの設定内容が管理できておらず、棚卸をしたい

【想定効果】
・難易度の高いカスタマイズを外注することで、より重要度の高い業務運用に専念が可能
・ノウハウ移転を受けることで、自社内製で対応できる範囲の拡大が可能
・Salesforce設定内容の可視化 （詳細を見る）

ベテランエンジニアの頭の中を見える化（暗黙知の体系化）し、企業のノウハウとして標準化して活用することが企業競争力を高めます。ベテランから若手への技術伝承にくわえ、現在ではベテランの技術・経験をAIやロボットを活用してシステム化する動きも見られます。

設計／開発作業工程の現状分析～見直しを行い、「あるべきプロセス」を構築し、効果的かつ、抜け漏れのない体系化を実現します。
不具合の発生による手戻り削減の効果も含め、作業全体の工数圧縮に繋がります。

【想定課題】
・設計工数が増加している
・流用設計が多いはずなのに、ベテランに工数が集中する
・（軽微な）不具合の発生を止めたい
・不具合による手戻りが多く、設計工数がかかり、品質が安定しない

【想定効果】
・熟練者の設計ロジックを可視化し手順書や設計プログラム等に反映
・誰が作業をしても一定以上の品質確保が可能
・設計品質の向上に繋がり、全体工数が削減 （詳細を見る）

同じような問題が何度も再発してしまう。また、不具合情報は蓄積しているが活用できるDBではないという課題があります。過去のトラブルや不具合情報を「活用できる形」で蓄積・一元管理し、企業のナレッジとして参照できる状態をつくることが再発防止と品質向上につながります。

不具合情報の検索時間を少なくできるので、工数圧縮に繋がります。DB構築だけでなく、企業様が自走して構築、検索できるまでサポートいたします。

【想定課題】
・不具合対応の工数が増加している
・情報がどこにあるのかが分からない
・過去の不具合が再発する
・過去不具合情報の記入ばらつきがあり活用できない

【想定効果】
・DBから短時間で不具合情報の検索が可能
・過去の不具合情報の活用により、同じ不具合の再発を防止
・設計品質の向上による全体設計力の向上 （詳細を見る）

自社製品力学モデルによる設計者教育

設計の技術要素である4力学をヒアリングから専門の実務力学に再構成して、設計者教育を行い、設計力学向上に繋げます。

【想定課題】
・ツール依存型の開発により、力学等の工学的な理解をしないままに設計している
・設計に流用が多いため、基本設計を理解する機会がない
・自社製品に特化した設計教育を自社内で行いたい

【想定効果】
・製品に働く力を定量的に分析できるようになる
・熟達者階層の設計意図を理解できるようになる
・自社製品の機構の特長を力学的視点から理解できるようになる
・自社独自のノウハウの詰まった製品を取り上げることで、技術伝承の効果、次世代製品の開発に繋がる

 （詳細を見る）

ソリューション思考研修

日ごろの問題を課題化して目指すべき姿までを可視化する方法を学びます。課題を見える化することで次へのアクションに繋げられる思考体系が身につきます。

【想定課題】
・現場の課題に気づかない、気づけない
・何を改善するべきか分からず、モグラ叩き的な行動が多い
・論理的な思考が身についておらず、場当たり的な対応になる

【想定効果】
・能動的に課題解決をするマインドと、課題を客観的に捉えることができる
・目指す姿を捉えた上で、狙いを持って解決のアクションがとれる
・論理的な思考で物事を捉えるようになる （詳細を見る）

メカ/エレキ協調制御研修

メカに接続・搭載されているエレキ、制御ソフトの性能と役割を理解することで、メカ・エレキ・ソフトの統合における相違を考慮したうえでの連携業務を進める素養が身につけます。


【想定課題】
・回路系、制御ソフト系を搭載する機構システムの開発・設計業務を指揮できるメカ系エンジニアが育たない
・開発構想を統合する段階で、各系の考え方の相違が問題となることがある
・各系の機能分担が明確になっていない

【想定効果】
・前提条件下で最良の機能分担を図った機械システム全体の設計方法・知識教育
・メカ系・回路系・ソフト系、各チーム連携がとれるようになる
・複雑なシステム開発・設計業務をスムーズに進められるようになる （詳細を見る）

解析受託（メカ）

専門コンサルタントのヒアリングから、適切なCAE解析のソリューションを提案いたします。アライアンス先のCAEベンダーの紹介をはじめ、解析と実機の結果乖離問題やリソースの相談、提供をいたします。

【想定課題】
・CAE解析をおこないたいがインフラや知見・要員が不足している
・大型精密設備において耐震スペックが満足しているか事前検討しながら設計を進めたいが、解析要員やインフラが不足している
・外部委託したいが、設計意図を捉えた品質/精度のよい解析をしてくれる委託先を探せない

【想定効果】
・当社の解析技術を持った担当者がお客様ニーズをヒアリングするため最適な再委託先の選択が可能
・結果提出において単純な解析データの橋渡しではなく、 数値処理・分析し当社が取りまとめするため、二重チェックされた解析結果が得られる （詳細を見る）

構造解析教育（線形・非線形基礎）

解析理論や非線形ソフトの理解を深めます。結果の乖離に対する原因・修正を行い、理屈に基づいた解析精度を向上する方法、知見を身につけることができます。


【想定課題】
・非線形ソフトは持っているがうまく使いこなせない、精度も上がらない
・割れやすい部品納品等に剛性強度試験も行って納入しているが、試験結果とそれを裏付けするCAEの結果が乖離しており、品質の信ぴょう性が上がらない
・どうすれば解析精度が上がっていくか手法、知見を向上させたい

【想定効果】
・解析理論が分かる（物性値の数式化手法、境界条件の影響度等含む）
・測定値との乖離の原因を追究・修正するための論理思考・脳内Simulationの鍛錬が身につく
・画一的なオペレーションではなく、 理屈を知った上での原因分析・修正力が向上する （詳細を見る）

インターネットを介した外部からのサイバー攻撃だけにとどまらず自社内からの情報漏洩リスクなど、情報化社会においてサイバーセキュリティの重要性は年々高まっています。日々進化するサイバー攻撃に迅速に対処するためセキュリティ対策とリスクマネジメントは欠くことのできない大きな経営課題の一つです。

現在、インターネットなどを介したサイバー犯罪が増えています。また新たなサイバー攻撃の手法も日々進化しており、企業などが運営するWebサイトやネットワークシステムの脆弱性を定期的に診断することが必要となってきてます。

【想定課題】
・不定期にセキュリティ対策しているが新たな脅威に不安がある
・ユーザーから機密情報管理が甘いと指摘を受けている
・セキュリティの制約が多く業務に支障が出ている

【想定効果】
・システムを網羅的に診断し、深層部の脆弱性も発見できる
・セキュリティー診断書にて管理のエビデンスが明確に表示できる
・セキュリティー診断の結果、適正なツールを導入することにより効率よく業務が行える （詳細を見る）

サイバーセキュリティの重要性が高まる一方で、そのスキルを備えた人材不足が大きな課題となっています。2017年には内閣サイバーセキュリティセンター（NISC）がサイバーセキュリティ人材育成プログラムを公表し、国としても人材育成に注力しています。

増加し続けているサイバー攻撃の脅威に対し、自社の様々な情報を守るため、セキュリティ部門向けをはじめ経営層から一般部門まで各部門や役割の方を対象とした多様なメニューのサイバーセキュリティトレーニングを実施しております。

【想定課題】
・セキュリティインシデント発生時の対応力が不安
・社員のシステム、メールの取扱いの統制が取れない
・経営者のサイバーセキュリティへの理解が乏しい

【想定効果】
・全社員がサイバーセキュリティーに関する意識の向上
・IT部門の社員が正しい知識でリスク対応が可能
・セキュリティーリスクの現状と会社のIT環境のギャップを理解 （詳細を見る）

「AUTOSAR Classic Platformのリプログラミング機能、ダイアグサービス機能、CAN機能の開発」や「既存BSWを扱ったECU開発だけでなく、BSW本体コアコードの開発」の実績がございます。
また、複数BSW/OEMにも対応しているため、幅広い知見を活かした開発が可能です。

【想定課題】
・お客様指定のマイコンで動作するように変更したい
・ダイアグサービス機能をお客様の仕様に合わせたい
・セキュリティ機能をソフト（CSM）からハード (HSM）に変更したい
・UDS規格のMICROSARシミュレーション環境の構築およびその評価を行いたいがノウハウがない
・ダイアグサービス機能の評価を行いたい
・CANoeを用いて評価環境の構築を行いたい

【想定効果】
・BSW開発会社との連携実績より、サプライヤ・ベンダ双方の観点でのサポートが可能
・検証については検証環境の構築から検証まで一貫した対応が可能となり開発期間の短縮が可能 （詳細を見る）

BluetoothLE（Bluetooth Low Energy / BLE）は、近距離無線通信規格の1つであるBluetoothの拡張仕様です。通信可能距離は短く通信速度は低速ですが、極めて消費電力が少なく長期的に稼働できることが特徴です。自動車ではキーレスエントリーシステムなどでBLEの採用が進んでいます。

BluetoothLE通信アプリケーションの開発実績がございます。これらIC各社提供のSKDを利用した開発を経験を活かし、お客様の製品開発をご支援いたします。

【想定課題】
・独自のプロファイルでシステムを構築したことがない
・IC各社提供のSDKの利用経験がない
・RTOSを利用したシステムを構築したことがない
・無線通信回線のセキュリティを確保したい

【想定効果】
・独自プロファイルを使ったカスタムアプリケーションの構築が可能
・認証方式と暗号技術を使ったセキュアな無線通信システムの構築 （詳細を見る）

BluetoothLE（Bluetooth Low Energy / BLE）は、近距離無線通信規格の1つであるBluetoothの拡張仕様です。通信可能距離は短く通信速度は低速ですが、極めて消費電力が少なく長期的に稼働できることが特徴です。自動車ではキーレスエントリーシステムなどでBLEの採用が進んでいます。

BluetoothLE通信ICの調査、ベンチマーク、試作の開発実績がございます。これらIC各社提供のSKDを利用した開発を経験を活かし、お客様の製品開発をご支援いたします。

【想定課題】
・どのメーカのICが自社製品に適合する判断できない
・BluetoothLE通信ICを利用したPOCで要件検証ができない

【想定効果】
・IC選定において自社製品に向いた評価軸を定めベンチマーク結果が得られる
・既成評価ボードとSDKを利用した要件検証・試作が可能 （詳細を見る）

タッチパネル機器用ソフト自動検証装置であるFinger1はまるで人が操作しているようにタップ・スワイプなどを行いながら、タッチパネル機器のソフトウェアが期待通りの動きをしているかどうかを画像認識により自動検証するIoT機器です。

【使用例】
■連続試験によるメモリーリーク等のバグ発見
■デグレーションテストを行わせて効率化
■ゲームなどのアプリケーションの検証
■車載機の検証

※デモ動画公開中。詳しくはお問い合わせいただくかPDFをダウンロードしてご覧ください。 （詳細を見る）

当社の先端技術センターでは豊富な知見をもつデータサイエンティストが
多数在籍しており、企画検討、データ収集・分析、AI開発、導入・検証まで
トータルで対応。AIリテラシー教育など人材育成サポートも提供可能です。

7,000名を超える当社所属エンジニアは製造業界向けの開発支援に
長年従事しており幅広い知識やノウハウを元に貴社のAI活用を推進します。

現在、ビジネス課題の解決に向けたAI開発事例（全14事例）を掲載した
『AIソリューション事例集』を進呈中です。

【事例集の中身を一部ご紹介】
◎BIシステム構築(設備データ統合/可視化)【IoT】
◎空調設備の消費エネルギー予測による消費電力の削減【予測分析】
◎自動車部品インバータ回路基板の品質検査【データ分析】
◎自動運転向け画像認識技術【ディープラーニング】
◎電気自動車の電池性能向上の要因分析【データ分析】
◎Lot番号によって製品データを自動的に紐づけ【業務効率化ツール】
◎センサー利活用のアドバイス【AIアドバイザリー】

※詳しい内容はダウンロードボタンよりスグにご覧いただけます。 （詳細を見る）

テクノプロの『AI導入・検証サービス』では、
製造業におけるAI技術の導入・DX化における諸課題の解決をご支援しています。

【AI導入に関して、このような課題はありませんか？】
・製品の生産設備/装置の故障やトラブルが頻発。予兆監視システムの構築が求めらている
・生産設備の故障原因の特定に、多くの時間と費用が掛かっている
・材料プロセスが複雑な場合に、手動での材料パラメータ調整に時間が掛かっている...等

当社では、データ利活用の目標・費用対効果の設定から、
お客様のデータを使用したモデル・システム構築までを一気通貫でご支援。
AIによる既存業務の改善はもちろん、AIを取り入れた新規サービスの創出もサポートします。

【『AI導入・検証サービス』が選ばれるポイント】
■AI導入におけるデータ分析の知識・プロセスの獲得
■データ分析～システム構築までを一気通貫で支援
■開発済みのデータ分析プラットフォームとベースモデルライブラリを活用
→一から開発するよりもスピーディーにシステムを構築可能

※採用事例付のサービス紹介資料は、下記「PDFダウンロード」からご覧ください。 （詳細を見る）

製造業界でも徐々に浸透してきている「AI」の導入ですが、
導入に際しては、様々なハードルが皆さんを待ち構えています。

テクノプロが提供する『AIアドバイザリーサービス』では、当社で育成した
300名超の経験豊富なデータサイエンティストが、AI導入において発生する課題解決をサポート。

貴社の保有データの質量や、課題・目的に応じて、AIの導入の必要性の有無も含めて総合的にアドバイス。
当社のAI人材育成のノウハウを元に、貴社のAI事業の核となる人材の育成も行い、
長期的にAIを事業に導入して頂くための、組織作りまでご支援させて頂きます。

【『AIアドバイザリーサービス』が選ばれるポイント】
■製造業に精通した300名超のデータサイエンティスト
■簡易分析によるデータアセスメント
■当社のノウハウを元に、AI事業の核となる人材育成をサポート
■今後のAI導入の有無に関わらず、貴社の課題解決をご支援

※採用事例付のサービス紹介資料は、下記「PDFダウンロード」からご覧いただけます。 （詳細を見る）

当社は、AI/データサイエンス、制御システム、ハードウェア・ソフトウェアの開発などを主軸に、
技術コンサルティング、エンジニアリング、教育・研修サービスなどを提供してます。
7000名を超えるエンジニアと製造業における豊富な経験をもとに、
貴社の様々な課題解決にワンストップで対応可能です。

現在、設計ロジックの可視化、受託解析、設計者の育成支援など、
様々なソリューションの提案例をまとめた資料を進呈中！
詳しくは、PDFダウンロードよりご覧いただけます。お問合せもお気軽にどうぞ。

【資料の中身を一部ご紹介】
◎新製品開発試作サービス【技術体系化/開発支援】
◎CAEソリューション（受託解析・解析精度向上・教育）
◎設計者育成支援(メカ/ソフト/エレキ)【技術者教育】
◎強度を確保したコストダウン設計【FA/メカトロ】
◎MBSEを適用した要件分析～システム試験【車載組込】
◎Excelの複数仕様書のファイル集約業務【RPA・DX】
◎物理シミュレーションの最適化【AIソリューション】 （詳細を見る）

当社の先端技術センターでは豊富な知見をもつデータサイエンティストが
多数在籍しており、企画検討、データ収集・分析、AI開発、導入・検証まで
トータルで対応。AIリテラシー教育など人材育成サポートも提供可能です。

7,000名を超える当社所属エンジニアは製造業界向けの開発支援に
長年従事しており幅広い知識やノウハウを元に貴社のAI活用を推進します。

現在、ビジネス課題の解決に向けたAI開発事例（全24事例）を掲載した
『AIソリューション事例集』を進呈中です。

【事例集の中身を一部ご紹介】
◎BIシステム構築(設備データ統合/可視化)【IoT】
◎空調設備の消費エネルギー予測による消費電力の削減【予測分析】
◎自動車部品インバータ回路基板の品質検査【データ分析】
◎自動運転向け画像認識技術【ディープラーニング】
◎電気自動車の電池性能向上の要因分析【データ分析】
◎Lot番号によって製品データを自動的に紐づけ【業務効率化ツール】
◎センサー利活用のアドバイス【AIアドバイザリー】

※詳しい内容はダウンロードボタンよりスグにご覧いただけます。 （詳細を見る）

生産設備の『パラメータ最適化』は生産性向上の重要手段です。生産設備のパラメーターは生産物の品質につながる重要な情報なので、現場のだれもが適切な値を知りたいと考えているはずです。

この難問について適切な考え方を解説し、どのようにアプローチしていくかを生産設備に関わる皆さま向けに実施したセミナーの資料を公開します。

沢山の方がセミナーに参加いただき、活発なディスカッションが起きた事で、『パラメータの最適化』に悩まれている方が多い事を実感しました。
この機会に資料をご覧いただき、生産設備のパラメーターの最適化に取り組んでみませんか？

【資料の目次】
• 会社紹介
• はじめに
• 最適化問題のおさらい
• 実世界で生じる課題と解決方法
• テクノプロが支援できること
• おわりに （詳細を見る）