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SUS

ここでは「AI開発で失敗したくない」とお考えの担当者様のために、AI開発で実績を持つSUS(エスユーエス)の魅力をご紹介。企業としての特徴や主な対応領域など、ぜひ業者選びのご参考にしてください。

SUSのAI開発事例

公式サイトに記載がありませんでした。

業界別で見るAI導入事例を見る

SUSはどんなAI開発ベンダー?

幅広い設計開発に対応

東証マザーズ上場のSUSは、メタバース、AI、AR・VRの自社開発をはじめ、自動車、ロケット、家電、産業機械など、多種多様な分野のプロジェクトで、ソフトウェア・制御設計など幅広い設計開発に携わっている企業です。

エンジニアリング、研究開発、起業支援/事業投資、Human Resource Managementの4事業領域を展開。日本でも指折りのデータサイエンティストと連携したAIプロジェクトの推進や、エンジニアリングパートナーとして大手システム会社や優良企業などを支えるなど、社会やマーケットの絶え間ない変化をキャッチアップしながら、着実に実績を構築しています。

高いスキルを持つ1,600人のエンジニアが在籍

SUSの強みは、ITから機械/電気・電子/化学・バイオまで、幅広い領域の正社員エンジニア1,600人※が在籍している点。数多くのプロジェクトで高いスキル・ノウハウ・現場対応力を培ってきたエンジニアが、チームで開発課題の解決に当たっています。

一人ひとりが高いスキルを持ち、新たな領域技術に柔軟に対応。企業としても、AR/VR、AIだけでなく、新しい技術の潮流をにらんで戦略的な育成を行い、エンジニア自身も常に新領域の技術の習得に取り組んでいます。

参照元:SUS(https://www.sus-g.co.jp/service/)
※2022年10月3日調査時点

SUSはこんな企業におすすめ

1999年の創業以来、自社で先進技術による事業開発に挑んできたSUS。工場内等での外観検査を効率化し、品質向上をサポートする画像診断/外観検査、製造現場の異常をいち早く検知する異常検知/設備等の非破壊検査、個別の問題への最適化、スケジュール・シフト調整、販売店舗での販売管理/在庫予測など、経験豊富なスタッフが、AI技術によって企業課題の解決をサポートしています。

クライアント企業の課題をしっかりとヒアリングし、幅広いサービスの中から適切なAIソリューションを提案してくれるので安心。IT分野、機械分野、電気/電子分野、バイオ/化学分野などでAIの導入を検討している企業に特におすすめです。

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SUSのAI開発における主な対応領域

画像認識・検出 対応可
人物認識・検出 公式HPに記載なし
音声認識・検出 公式HPに記載なし
需要予測 対応可
購買予測 公式HPに記載なし
マッチング 対応可

SUSの会社情報

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人材・サポート体制を築くAI受託開発ベンダー3選
AI導入の企画・要件定義から導入・運用までワンストップで対応し、公式ホームページで導入事例や取引実績を公表しているAI受託開発ベンダーを厳選(※)。その中で企業の課題解決のために特徴的な人材・サポート体制を築いている企業を紹介します。

※Google検索で「AI受託開発 ベンダー」と検索し、表示される企業をピックアップし、公式HPに導入事例・取引実績を掲載している企業を選出しています
(2022年8月29日時点)

要件定義が決まっているなら
Laboro.AI
Laboro.AI
引用元:Laboro.AI
https://laboro.ai/service/
こんな方におすすめ
  • 具体的なAI開発案件が定まっている
  • 一度AI開発に失敗してしまった方
主な対応領域
画像認識・検出
人物認識・検出
音声認識・検出
自然言語
処理
需要予測
購買予測
マッチング

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大手コンサルティング会社に
依頼したいなら
Accenture(旧Albert)
Albert
引用元:Albert
https://www.albert2005.co.jp/
こんな方におすすめ
  • 大手コンサルファームに任せたい
  • 自社データの分析活用をしたい
主な対応領域
画像分類
物体検出
異常検知
自然言語
処理
需要予測
購買予測
分析基板
構築

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HPを見る

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特徴や事例を詳しく見る

低コスト開発を検討しているなら
KICONIA WORKS
KICONIA WORKS
引用元:KICONIA WORKS
https://www.kiconiaworks.com/
こんな方におすすめ
  • AI導入自体が初めて
  • なるべく安く導入したい
主な対応領域
画像認識
自然言語
処理
需要予測
最適化

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【選出理由】
Laboro.AI:調査した40社のうち、業界知識を持ち、ビジネスコンサル経験豊富な担当者が要件定義・PoCの段階から保守・運用まで対応してくれるという、「伴走」が期待できる記載があったため。
Accenture(旧Albert):調査した40社のうち、最もデータサイエンティストの在籍数が豊富で、統計学や金融学といった分野の研究も行なっているという「データ分析・活用」が期待できる記載があったため。
KICONIA WORKS:調査した40社のうち、最も社員在籍数が少ないながらも、少数精鋭で早期に顧客価値を生み出す、無駄なコストを削減といった「スピード対応・低予算」が期待できる記載があったため。

※「主な対応領域」は各社HPで確認できる情報をもとに作成しております。