🎯 目的: 製品が完成する前に、リアルタイムで生産データを分析し品質不良を予測する。
📦 ソリューション: 機械学習による異常検知 + アラートダッシュボード
⚙️ 技術: TensorFlow、Scikit-learn、Streamlit、InfluxDB
📈 成果: 不良品を35%削減、後工程の検査コストを削減
⏱️ PoC期間: 3週間
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⏱️ PoC期間: 3週間
お客様の背景 お客様は、近くレガシーシステムに伴うクラウド化を計画しています。レガシーシステムの言語はCOBOL、JCLなどを使用しています。 COBOLからJavaへのマイグレーションを実行すれば、標準化されたJavaアプリ開発のSpringフレームワーク運用が行えるようになります。 ...


課題: ユーザーがスムーズに操作できます。 マネタイゼーション: 広告やペイウォールを通じて収益を上げます コンペティション:オンライン上の仮想空間である「メタバース」を用いたゲームは魅力を多くの人に伝えるため、開発者はユニークで魅力的な体験を創造する必要があります。 成功するメタバース...
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