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ゼンク

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開発で実績を持つゼンクの魅力をご紹介。開発事例や主な対応領域などもご参考にしてください。

ゼンクのAI開発事例

対応業界:農業

ゼンクのAI開発事例
引用元:ゼンク
https://zenk.co.jp/service/ai/contract/case23/

「過去の野菜の卸売価格15年分のデータ」と「天気予報データ」「AIによる機械学習」によって、未来の野菜価格を予測できるシステムを開発しました。手持ちのスマホ・パソコンを使って簡単に予測価格をチェックできるので、初期コストや人件費を抑えることが可能です。

対応内容:価格予測

対応業界:パン・菓子製造

ゼンクのAI開発事例
引用元:ゼンク
https://zenk.co.jp/service/ai/contract/case1/

パン、生菓子は製造に時間がかかる上に日持ちがしないので、「廃棄ロス」という課題にいつも悩まされています。そこで、過去データを中心に、天気データも用いて、全店舗の全商品を毎日予測計算するAIシステムを開発。昨年同月比で廃棄ロスが月平均22%削減できました。

対応内容:購買予測

対応業界:製造業

ゼンクのAI開発事例
引用元:ゼンク
https://zenk.co.jp/service/ai/contract/case20/

目視による異常検知(異物の混入・不良品の判断)では、作業員の熟練度に依存してしまう上、時間がかかる、漏れが多いのが課題です。そこで、画像解析による判断が出来るように、システムを構築。人間の目では検知できなかった微細な異常も、高精度で検知が可能になります。

対応内容:異常検知

業界別で見るAI導入事例を見る

ゼンクはどんなAI開発ベンダー?

オープンソースソフトウェア活用をサポート

ゼンクは、企業のオープンソースソフトウェア(OSS)活用をサポートしているIT集団です。OSSは多様なシーンで利用できる上、安定性、安全性や導入コスト削減など多くのメリットがある一方、導入に伴う多角的な評価や、運用時・緊急時のサポート、脆弱性への対応などが欠かせません。

ゼンクではこれまでに蓄積した技術・ノウハウをもとに、企業におけるOSS活用を積極的にサポート。既成概念にとらわれず、お客様視点でより良いソリューションを提案しています。

導入後の保守やアップデートまで対応

AIの開発では、店舗型のビジネス向け予測AI「AI Hawk」や、運送業・物流事業社向け予測AI「AI Buffalo」、価格変更に伴う需要予測をAIがサポートする宿泊業・旅館業向けの「pricing giant」など、誰でも容易に利用できる各種AIサービスを提供。受託開発は、豊富な情報と確かな知識で、企業のニーズに合ったAIの開発・活用方法を提案しています。

初めてのAI導入・開発、DX推進をする企業にもわかりやすく手軽なサポートをしてくれる上、導入後のシステム運用・保守、実運用状況に対するシステム過不足の検討、システム拡充提案、アップデート対応までトータルに行ってくれるので安心です。

ゼンクはこんな企業におすすめ

ゼンクは、お客様視点でより良いソリューションを提案するITのプロ集団です。AIの受託開発では、豊富なノウハウと知見を元に、初めてAIを導入する企業にも分かりやすいサポートを行っています。2022年5月からは、物流予測や来店客数予測で実績豊富なAI開発ベンダー・ROXと協業し、開発、運用、販売面など、両社の得意分野を活かしたサービスを提供しています。

公式サイトでは、需要予測を中心に、価格の自動計算、バイタルデータ解析、与信審査の自動化・高速化、価格の最適化、スポーツの勝敗予想など、バラエティ豊かな開発事例が多数掲載されていますので、「どんなことを依頼できるか分からない」という企業の方は、ぜひ参考にしてみてください。

顧客の課題解決に寄り添う
AI受託開発ベンダー3選を見る

ゼンクのAI開発における主な対応領域

画像認識・検出 公式HPに記載なし
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 公式HPに記載なし
購買予測 公式HPに記載なし
マッチング 公式HPに記載なし

ゼンクの会社情報

顧客の課題解決に寄り添う
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

Laboro.AIの
HPを見る

Laboro.AIの
特徴や事例を詳しく見る

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

Accenture(旧Albert)の
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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HPを見る

KICONIA WORKSの
特徴や事例を詳しく見る

【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。