Hitachi MI Platform

実験データと機械学習をつなぎ、材料探索の仮説検証を速く回せます。研究部門でも共有しやすいです。

配合やプロセス条件の最適化を、組織のMI基盤として進めやすいです。

Citrine PlatformはグローバルなMI基盤を前提とするため、国内向けの導入支援や問い合わせ窓口は事前に確認が要ります。

日立のデータサイエンティストによる分析受託や国内共同創生まで一括で求めるなら、Hitachi MI Platformが噛み合います。

少量データから性能予測やメカニズム理解を進め、材料開発を支援できます。

トヨタの素材開発知見を背景に、研究現場のデータ活用へ寄せやすいです。

Toyota WAVEBASEは少量データからの解析に強みを置く一方、分析環境の提供や受託の範囲は製品により切り分けられています。

クラウド分析環境とデータサイエンティストの支援をまとめて使いたいなら、Hitachi MI Platformが合います。

材料開発データを集約し、ベイズ最適化や予測モデルを扱いやすいです。

国内のMI伴走支援に強く、実験計画とナレッジ共有を進めやすいです。

MI-6 miHubは実験計画を回すSaaSが中心で、日立の分析受託とは日々の使い方や担当者の関わり方が異なります。

分析環境の提供と支援サービスを組み合わせて任せたいなら、Hitachi MI Platformが向きます。

組合せ最適化を高速に解き、複雑な候補探索を進めやすいです。部門横断でも使いやすいです。

量子着想の最適化サービスとして、材料設計や創薬にも応用しやすいです。

Fujitsu Digital Annealerは最適化エンジンが主役で、材料データの蓄積や分析基盤は別途用意する前提になります。

実験データの分析とAIモデルの運用を主軸に据えたいなら、Hitachi MI Platformが合います。