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データサイエンティスト不要：現場で育てる「エッジAI」

• 専門知識や複雑なプログラミングは一切不要
• 現場のOT担当者が既存の設備データを活用しながら、機械学習モデルを簡単に構築・運用できる環境を提供します。

異常「検知」から異常「識別」によるメンテナンスコストの最小化

• 専門知識が組み込まれているため、特定のアプリケーション（ファン、ポンプ、モーター等）は単に故障を検知するだけではなく、例えばアセットにおいてベアリングの損傷やキャビテーションの発生といった異常の識別ができます。それにより現場でのトラブルシューティング時間を大幅に短縮し、復旧までの時間を最小化します。
• 機械学習により新しく故障モードのラベル付けや、エンジニアからのフィードバックにより不具合の文脈化も可能です。