徐 聖博
株式会社シンシア 代表取締役社長
株式会社シンシア(Xincere, Inc.)代表取締役。中国生まれ・3歳から日本で育ち、日本語・中国語・英語を操るトリリンガル。大学院でコンピュータサイエンス(進化型ニューラルネットワーク)を研究し、GREE・メドレー・カウンティア・Indeed Japan などで検索エンジン開発やスタートアップの立ち上げ・グロースを経験。2020年に「人の価値をテクノロジーで最大化する」という想いでシンシアを創業した。エンジニア歴15年以上、代表でありながらほぼ毎日コードを書く現役エンジニアとして、基幹システム開発からAIエージェント活用まで顧客の事業成長に並走している。創業に込めた思いはnoteの創業ストーリーに綴っている。
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徐 聖博株式会社シンシア 代表取締役社長
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製造業AIが「入れたのに使われない」に終わる理由|河北省の成功84場景と失敗事例を作る側から読む
河北省の「人工知能+製造」報道から、検査効率300%向上や年2,200万元超のコスト削減といった成功例と、10万元超のモデルが遊休化した失敗例を並べて読む。製造業のAI投資が成否を分けるのは、モデル選定ではなく設備接続とデータ標準化の順番である理由を、受託開発の立場から整理する。
記事を読む予測精度20%改善は「計画システムに直結しているか」で決まる——BASFのサプライチェーンAIを読む
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SiemensとP&GがAI外観検査「VIC」を世界の製造拠点へ展開。スクラップ10〜20%削減、展開5〜10倍高速化の背景にある、PLC連携で不良品排除まで実行する閉ループと横展開テンプレートを、受託開発の目線で分解し、開発会社の事業判断への含意を整理する。
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日機装はERP(AS/400)を置き換えず、kintoneで営業・技術・製造・品質・サービスをつなぎ、受注約1.5倍・年間2万3467時間削減を実現した。受託開発の立場から、製造業DXで「AI導入が先」ではなく業務接続とデータ統合を先に置くべき理由と、開発会社が提案で押さえる論点を整理する。
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ニトリHDが基幹システムをOCI・Exadataへ移行し、需要予測計算を6時間弱から1時間半、DR切替を12時間から3時間に短縮。基幹システムのクラウド移行で要件に置くべき締め切り時刻・ピーク・復旧時間を、受託開発の立場から整理します。
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