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ICCサミット KYOTO 2020 スタートアップ・カタパルトに登壇いただいた、 トライエッティング 長江 祐樹さんのプレゼンテーション動画【「トライエッティング」は“ノーコードAIクラウド”の提供で、日本のデジタル労働力のインフラをつくる】の文字起こし版をお届けします。ぜひご覧ください！
ICCサミットは「ともに学び、ともに産業を創る。」ための場です。毎回200名以上が登壇し、総勢900名以上が参加する。そして参加者同士が朝から晩まで真剣に議論し、学び合うエクストリーム・カンファレンスです。 次回ICCサミット FUKUOKA 2021は、2021年2月15日〜2月18日 福岡市での開催を予定しております。参加登録は公式ページのアップデートをお待ちください。
本セッションは、ICCサミット KYOTO 2020 ダイヤモンド・スポンサーのノバセル にサポート頂きました。
▶【ICC史上初!!】間接費削減クラウド「Leaner」と専門医シェア「Medii」がスタートアップ・カタパルト同率優勝！／ライブ中継映像あり（ICC KYOTO 2020）
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【登壇者情報】
2020年9月1〜3日開催
ICCサミット KYOTO 2020
Session 1A
STARTUP CATAPULT
スタートアップの登竜門
Supported by ノバセル
長江 祐樹
株式会社トライエッティング
代表取締役社長・CEO兼CRO
1989年愛知県生まれ。名古屋大学大学院工学研究科博士前期課程修了後、2016年〜2017年米国スタンフォード大学にて客員研究員としてAIによる新材料発見技術「Materials Informatics」研究に従事。一方で、共同生活していた現地スマートウォッチ開発スタートアップにて一時ジョインしAIソフトウェア開発支援を行う。2016年のTRYETING創業からは、AI技術を活用した在庫・生産計画最適化、人員配置最適化など『モノ・ヒトの最適化』技術の開発に従事。現在大手企業などからの資金調達を経て、メーカー・小売・商社などとの協業を中心にした『サプライチェーン最適化』を主題に、企業の基幹システムへローリスクなAI導入が可能なAaaSの提供および在庫生産管理・人員計画自動作成SaaSの開発提供を行なっている。
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AIシステム導入のハードルとは？
長江 祐樹さん 皆さん、おはようございます！
名古屋からやってまいりました、黄色い三角形のロゴでおなじみの、AIの開発会社トライエッティングです。
皆さん、今日はAIという言葉を何度も耳にされたと思います。そこで今から、AIとは一体どのようなものなのかについてスライドでご説明します。
皆さんは、AIの活用事例についてお聞きになったことはありますか？
どうしてAIが活用されないのでしょうか？
それは、遅くて、高くて、効果が分かりにくいからです。
「需要予測」のAIを9秒台で構築できる
私が今日紹介するのは、「速い・安い・うまい」ノーコードAIクラウドです。
プログラミングフリーで、画面上のドラッグ＆ドロップでAIを作っていただけるDXツールをご紹介します。
たとえば私たちの「需要予測プロジェクト」のAI構築は、 ウサイン・ボルトが100mを走るよりも速く、9秒台でできます。
今や日本には、AIを9秒台で構築できる時代がやってきました。
RPA（Robotic Process Automation、ロボットで定型業務を自動化する技術）でデータを取得し、自動機械学習を行い、データを出力します。
創業5年目でここまでやってきました。
ノーコードAIクラウド「UMWELT」で挑む、ヒト・モノの最適化
それが、ノーコードAIクラウド「UMWELT」です。
私たちはものづくりの街・名古屋で、大手企業のDXニーズをこれ1つで実現してまいりました。
ものを作って運んで売るまでの、ヒト・モノの最適化に取り組んできたのです。
在庫管理、生産管理、法律の諸条件を満たした上で、シフトの完全自動作成、ハイテク材料の開発、需給に応じた販売価格の調整、CRM、理化学研究所との遺伝子分析、広告効果分析、物流の最適化と幅広く手がけています。
全て、ヒト・モノの最適化です。
導入実績多数、データサイエンティストのノウハウを蓄積
シリーズAを迎え、豊田合成様から出資いただき（※1）、三井物産様との協業（※2）についてもニュースリリースを出しております。
▶豊田合成、AIのスタートアップ「トライエッティング社」に出資（2019年08月29日、豊田合成）
▶名古屋大学発AIベンチャーのTRYETINGが、三井物産とサプライチェーン最適化の共同実証実験を開始（2020年1月8日、Tryeting）
堅実な実績を、ひっそりと積み重ねてまいりました。
ごく一部ですが、許可をいただいた企業の社名をこちらに掲載しています。
こうしたユーザーの方々に累計24万回以上もサービスをご利用いただき、使い込まれ、データが蓄積されたプラットフォームには、私たちデータサイエンティストのノウハウが詰まっています。
得意とするのは、現場の“カン・コツ”業務の自動化
今日、AI（人工知能）という言葉がたくさん出ましたが、そもそも知能とは何なのでしょうか？
私たちは、認識（みる）、予測（わかる）、最適化（さがす）の3つだと思っています。
自動化が可能な知能業務は、日常業務の49%に及ぶと言われています。
私たちが得意な領域は、ディープラーニングなどの機械学習技術だけではできない知能業務、つまり「さがす」を組み合わせなければ行えないような現場の“カン・コツ”業務（※）を自動化する分野です。
▶編集注：熟練者の中に存在するノウハウ・暗黙知などを頼りに行われる業務。
後ほど出てきますが、現場への落とし込みが重要です。
「UMWELT」の機能をご紹介！
豊田合成様からご許可いただきましたので、ここで実際の事例を画面付きでお見せします。
ログインしていただき、AIのパーツであるアルゴリズムを、真ん中で「レシピ」という形で組み合わせて保存します。
1アカウント持っていただければ、それを各部署、グループ会社で共有いただくことが可能です。
お名前を入力し、部署を選択し、ワンクリックで簡単に追加できます。そして、ドラッグ＆ドロップでノーコードでAIを組んでいただけます。
一連の処理について、データ分析と自動機械学習を行います。
エクセルのスプレッドシートなどの既存リソースをお持ちのお客様が多いので、RPA機能を標準搭載しており、それらともつぶさに連携してデータ処理・学習を行います。
さらにAPI（Application Programming Interface）を標準搭載し、SlackやMicrosoft Teamsなどのチャットツールへの連携機能を強化しているので、IT部門や監査部門の専用のチャネルでタスク監視としてご覧いただくことも可能です。
また、クラウドサービスであるため、インターネットがあればどこからでも実行していただくことが可能です。IPアドレスのアクセス制限も自由自在です。
APIで既存システムを外付けで知能化
BI（Business Intelligence）、既存サービス、基幹システムを新たに開発・改造することなく、APIで、外付けで知能化するのがポイントです。
APIでシステムを知能化するので、余計なコストもかかりません。
現場エクセルを使用しながら裏側でAI化
現場で使っているエクセルについて、現場の方が気づかないように、先ほどのようにRPAとAIをつなげて裏側でAIの分析を回し、結果をエクセルで出力します。
現場で使い慣れたデータシートそのままに、こっそりAI導入をしています。
BIツールにも簡単に接続
もちろん、BI（ビジネス・インテリジェンス）にも簡単に接続していただけます。
ピンク色の濃いところが空き物件で、5年で初期投資に対して何%回収できるのかを、色を濃くして見せています。
提供したいのはAIではなく「デジタル労働力」
でも、私たちが提供したいのは、AIではなくデジタル労働力です。
①デジタル労働力の威力：工数を大幅削減
デジタル労働力を使うことによる、削減工数がすごいのです。
例えば、全国100施設25コーナー、120人のベテランマネージャーが行なっていたシフト作成を完全自動化しUMWELTひとつで24万時間の業務時間をカバーしました。
②デジタル労働力の威力：稼働時間は24時間365日
また、20万品番にわたる毎月の発注・調整業務を、24時間365日体制でチェックし自動調整できるように高度化することに成功しています。
③デジタル労働力の威力：人間の気づかないことにも気づける
人間が気づかなかったリコールの原因が着色剤の温度耐性にあったことも、UMWELTが発見しました。
④デジタル労働力の威力：需要予測・在庫管理も得意
人間では考慮しきれない、数十年分・数万品番の過去販売データから需要予測したり、天気データなどの外的要因データを学習することで、在庫を3割減らしたりすることに成功しました。
格安で導入できる
しかも、導入支援として弊社のコンサルタントがついて、相場の32.7分の1でSaaSが使い放題です。
大手ITプラットフォーマーからスタートアップとしての厚い支援をいただいており、感謝しています。
目指すのは日本の「デジタル労働力のインフラ」
最後に、私たちは、これから確実に減っていく労働生産性を、デジタル労働力の提供によって底上げしていきたいと考えています。
目指しているのは、現在の低い労働生産性を先進国トップクラスに上げられるような、デジタル労働力のインフラです。
明日の未来を今日つくっていきましょう。
ありがとうございました。
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編集チーム：小林 雅／浅郷 浩子／フローゼ祥子／戸田 秀成／大塚 幸
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