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TRYETINGと同じく地元愛知県に本社を構える3Gサポート株式会社様（以下、3Gサポート）は、工場の自動化技術を促進するFAaaS（Factory Automation as a Service）を開発するテック企業です。今回、3Gサポートが手掛けるトラック物流改善システム「AirDia（エアダイア）」のAI実装でUMWELTを導入。導入に至ったきっかけや連携の狙いについて、同社代表取締役専務の長谷川様と、本プロジェクト担当のTRYETING田原による対談インタビューを行いました。
長谷川様（以下、敬称略）
3Gサポート株式会社代表取締役専務。大手自動車部品メーカーで生産技術職を経験したのち、2017年に共同代表の田中様とともに3Gサポートを創業。社内では経営者の傍らエンジニアとしてAirDiaを中心に開発の前線に立つ。田原
TRYETINGコンサルタント。1社目はメーカーでM&A、ベンチャー投資関連の企画、2社目ではITエンジニアとして自動運転関連の自動評価環境開発に携わる。2021年5月よりTRYEITNGにジョインし、同社初のコンサルタントを務める。
※インタビューはオンラインで実施しました。
UMWELTで荷物量や作業時間を予測する機能を実装
ー本日はよろしくお願いします。まずはじめに、3Gサポートさんの事業についてお伺いさせてください。
長谷川：はい。3Gサポートは、2017年7月に共同代表の田中と一緒に創業した会社です。一言で簡単に言うと、主にIoT機器の開発・製造をしている会社になります。田中とはもともと、前職のトヨタ系の大手部品製造会社に在籍してたときの同期です。2人とも生産技術やFA技術のバックグラウンドがあるので、その知見を生かした取り組みができないかと考え事業をスタートしました。
ーその事業のうちの1つが、AirDiaなんですね。今回のAirDiaへのAI実装の取り組みについて教えて頂けますか？
長谷川：AirDiaは、IoT機器のビーコンやスマートフォンを用い、トラックの駐車場である「バース」の利用状況に関するデータを取得し、AIにより分析するサービスです。このAirDiaへのAI実装にUMWELTを使っています。
田原：荷物量などの情報から作業時間を予測する機能を実装し、最適な物流ダイアを生成すること。これが、本プロジェクトの目的です。この機能を実装することで、荷主側のトラックダイヤ最適化や作成工数削減ができるようになり、ドライバーの待機負担軽減が可能となります。
長谷川：AirDiaのユーザーヒアリングでとある運送会社さんとお話した際に、「既存の実績データから精度の良い予測を立てることはできないか」と問いかけを頂いたんですね。その問いかけが、AirDiaへAI実装をしようと思ったきっかけとなりました。
自社開発では実装し切れない箇所をUMWELTが伴走サポート
ー3Gサポート自身もテック企業であり、自社単独でAirDiaへのAI実装をする選択肢もあるかと思います。今回、UMWELT導入をご検討するに至った経緯はどこにあるのでしょうか？
長谷川：AirDiaへのAI実装は、経産省がリードする令和２年度商業・サービス競争力強化連携支援事業費補助金の採択プログラムになります。
運送会社さんから、実績値をもとに予測をしてダイヤを計画することはできないかという問いかけをいただいたことをきっかけに、AIを実装した予測算出のためのプロダクトを作ろうということで、事業として進めることにしました。
もともと初年度は、自社単独でデータ取りや解析まで実施していましたが、どうしても予測精度が上がらずに暗中模索の期間が続いていました。そんな折に知り合いのベンチャーキャピタルの方を通してTRYETINGを紹介してもらい、藁をもすがる思いで相談してみることにしたのです。そして、TRYETINGさんから「大丈夫です」と快い言葉をいただき、このプロジェクトが進むこととなりました。
ー最初、TRYETINGやUMWELTはどんな印象でしたか？
長谷川：UMWELTは既にパッケージ化されたソフトウェアなので、はじめはカスタマイズが効かない印象がありました。また、AirDiaにAIを導入しようにも、その技術をどうAirDiaに活かすことができるか、最初はイメージが掴めていませんでしたね。
最初の打ち合わせで驚いたのは、「プロジェクトのゴールはどこですか？」「実装を実現するためにはなにが必要ですか？」と質問されたことです。ただUMWELTの話をするだけでなく、目的達成に必要な事柄を出した上で、UMWELTで出来ることを丁寧に話してもらいました。その後も週次の定例ミーティングを設定してもらい、都度進捗を共有しながらプロジェクトを進めてもらった点は非常に心強かったです。
田原：本プロジェクトでは、データ集めで長谷川さんに多大なご尽力を頂きました。精度の良い予測をするためには、やはり質の高いデータ集めが必要になります。しかしながら、このデータ集めの作業は時間も労力もかかります。会社経営のお仕事もある中で、長谷川さんが必要なデータをスケジュール通り集めて頂いたおかげで、プロジェクトをスムーズに進めることができました。
今回のプロジェクトはあくまでも出発点、さらなるAI実装を加速！
ー今後の展望について教えて下さい！
田原：開発期間は2021年5月〜2022年3月で一度区切りがついた形となりますが、引き続きAirDiaの精度を上げることに貢献したいと思います。また、会社としては、補助金プログラムで自社サービスへのAI実装をした事例として、今回の取り組みをしっかりアピールしていきたいですね！
長谷川：先日、大手の運送会社様に早速AI実装されたAirDiaを使って頂いたところ、非常に好感触でした。開発の区切りはつきましたが、今回のプロジェクトを出発点に、UMWELTを使ったAI実装を更に進めたいと考えています。3GサポートにはAirDia以外のFAaaSがあり、AIによる需要予測や在庫管理機能の実装余地があります。引き続きご支援願いたいです。
ーありがとうございました！
広報部あとがき
長谷川様と田原の対談インタビューを通して、UMWELTの伴走型支援の考え方が、お客様の自社サービスへのAI実装にどう貢献できるかを知る貴重な機会となりました。田原が前述したように、今後TRYETINGでは補助金等を活用して自社サービスへのAI実装を検討している企業様に対し、UMWELTの導入を通した連携を強化していく姿勢です。
AI活用を伴走しながら支援してほしい！と感じている企業担当者様は、システム開発不要・伴走型支援のノーコードAIクラウドUMWELTのサービスページをぜひご一読ください！
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