M&Aクラウドの導入事例
プロダクト詳細導入企業｜株式会社エイシング
課題・目的
データを集めたもののどう活用していいか分からないお客さまがいる
活用したいテーマはあるものの人材不足などの理由で実現できないお客さまがいる
データ収集後のソリューションまで提供する持続可能なビジネス化の難易度が高い
導入後の効果
相互理解が大きく前進した
高い確率で成功できるという期待が膨らんだ
社内でAI開発を行っている部署と早い段階で一緒に進めることができた
まとめ
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プロに相談する導入事例の詳細
導入前の課題
データを集めたもののどう活用していいか分からないお客さまがいる
活用したいテーマはあるものの人材不足などの理由で実現できないお客さまがいる
データ収集後のソリューションまで提供する持続可能なビジネス化の難易度が高い
導入の目的
Joyシリーズの強みを活かし事業領域を広げるため
データ収集後のソリューションまで提供するコンセプトを形にするため
一緒にお客さまの課題に向き合ってくれる開発パートナーを見つけるため
導入後の効果
相互理解が大きく前進した
高い確率で成功できるという期待が膨らんだ
社内でAI開発を行っている部署と早い段階で一緒に進めることができた
導入の決め手
互いのミッションやビジョンの近しさ
PoC（概念実証）期間中の相互理解の前進と高い成功確率の期待
社内他部署も含めたプロジェクトへの熱意と意気込みの醸成
エイシング側の技術力と人柄への信頼
焦らずに関係を深めていくという合意と調達スケジュールの余裕
導入のプロセス
まずはPoC（概念実証）という形で、資本を入れない状態で事業検証から始め、施設に来てもらってデータを共有し打ち合わせを重ねた。
活用方法
資金調達クラウドに記事を掲載し、出資のオファーを受け、パートナー企業を探した。
社内の反応
プロジェクトが進むにつれて、「エイシングさんとの協業で、東京ガスのAIをもっと進化させたい」という強い意気込みが醸成されていった。
今後の展望
まずは東京ガスの『Joyシリーズ』プロジェクトを成功させ、既存プロジェクトに限らず多方面で包括的に協業していく。また、プロダクトを生み出せる可能性があり、協業の範囲を広げていきたい。
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株式会社エイシング
11〜30名
非上場
東京都
高度な制御技術とAI技術を融合したフィジカルAIにより、製造業における製品やFAの個別制御から、エネルギー・インフラ業界の複雑な全体制御まで、幅広い産業領域でのAI適用を実現。マイコンなどの省メモリ環境でも実装可能な独自のエッジAI技術を強みとし、世界的半導体企業各社とのパートナーシップを通じて「小さく始めるAI」の普及に取り組む。
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