■ 本件の概要
弊所代表の上脇 優人は、2024年5月より東京農工大学農学部にて産学官連携研究員として従事してまいりましたが、2025年4月1日付で「東京農工大学農学部」および「東京農工大学大学院農学府」の特任助教に着任いたしました。今後もデータサイエンスを基軸とした研究教育活動に従事いたします。
■ アカデミアの知見からビジネス課題の解決へ
国立大学の研究教育機関で培われる「データサイエンスの厳密な学術的アプローチ」は、弊社が提供する各種ソリューションの品質を支える強力な基盤となります。
- 戦略的データ活用『SHINRA』／研究開発サポート
企業が抱える複雑なビジネスデータに対し、流行のAIツールを表面適用するのではなく、アカデミア基準の統計的・数理的精査を行います。データの品質評価からモデル構築まで、大学教員としての知見を活かし、客観的で納得感のある意思決定（データドリブン経営）や研究開発を支援いたします。 - 時系列センサーデータ解析（『MITERAS』『G-SENSIA』）
自然環境（農学分野）のような予測困難でノイズの多い環境下におけるデータ解析の知見は、製造現場やインフラ設備における異常検知技術にも直結しています。弊社の異常検知システムは、現場に設置された各種センサーが捉える複雑な時系列データのみを対象とし、高度な数学的フィルタリングによって環境ノイズを除去することで、突発的な設備故障や害虫発生の兆候を高精度に検知・レポーティングいたします。
■ 高度なデータ解析・研究開発に関するご相談
「学術的な根拠に基づいた、精度の高い予測モデルを自社データで構築したい」 「現場のノイズが多いセンサーデータから、確実な異常検知を行いたい」 といった高度な課題をお持ちの企業様は、弊社へご相談ください。最新の研究知見に基づき、本質的なデータモデリングをご提案いたします。
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