人手不足と技能継承
属人化した判断を棚卸しし、熟練者と若手が検証できる記録と支援手順へ変えます。
MANUFACTURING AI / SKILL SUCCESSION
ものづくりの知を、
ものづくりの知を、
現場AIで次世代へ。
熟練者の判断、設備の状態、現場に残る暗黙知を、カメラ・センサー・Edge AIで捉える。人を置き換えるのではなく、技術者が判断し、教え、改善し続けられる仕組みへ変えます。
THE OPERATIONAL GAP
01 / PEOPLE
02 / EQUIPMENT
03 / DATA
残すべきなのは、映像だけではなく、判断の理由です。
少子高齢化、技術者不足、後継者不足が進むなか、町工場や中小製造業を含む現場の知を次へ渡す方法が必要です。作業映像を保存するだけでは、熟練者が何を見て、どの変化を異常と捉え、なぜ次の操作を選んだのかは残りません。設備データ、映像、音、作業記録を同じ時間軸で扱い、判断に至る文脈を次の担い手が利用できる形へ整えます。
設備状態の見落とし
カメラ、音、振動、環境センサーなど、課題に必要な入力から異常の兆候を捉えます。
分断された現場データ
既存設備や業務システムとの接続条件を確認し、必要な情報だけを安全に共有します。
WHAT WE IMPLEMENT
VISION
CONDITION
KNOWLEDGE
SAFETY
EDGE AI
INTEGRATION
カメラからデータ基盤まで、現場に必要な層だけをつなぐ。
最初から大規模な置換を前提にしません。現場課題に対して、入力、Edge AI、既存設備連携、記録・学習のどこから始めるべきかを切り分けます。
品質検査・外観検査
照明条件や対象物に合わせて撮像を設計し、判定根拠を確認できる画像解析へつなぎます。
設備監視・予兆保全
映像とセンサーを組み合わせ、異常候補の抽出と保全担当者の確認を支援します。
技能・判断の継承
作業記録と熟練者の説明を結び、教育、振り返り、標準化に使える知識へ整えます。
安全確認・作業支援
人の最終判断を前提に、見落としや確認漏れを減らす通知・記録・画面を設計します。
閉域・オンプレミス処理
機密性、通信、遅延の条件に応じて、現場側で処理し必要な情報だけを共有します。
既存設備・業務連携
既存PC、カメラ、センサー、API、データベースとの接続範囲を個別に確認します。
POC TO OPERATION
課題を切り分け、小さく確かめ、現場で使える形へ。
PoCの目的は、AIを見せることではなく、本導入の判断材料を揃えることです。評価項目、利用者、データの扱い、既存設備との接続を最初に定めます。
- 01現場課題と判断工程を棚卸し
- 02必要なカメラ・センサー・データを選定
- 03PoCで精度と運用条件を確認
- 04既存設備・業務へ接続
- 05運用データで改善し横展開
PUBLIC IMPLEMENTATION STATUS
現在提供中、統合検証中、将来構想を分けてご案内します。
個別案件の実績、性能、期間、費用は、公開情報だけで一律に断定しません。対象物、設備、データ、運用条件を確認したうえでご提案します。
| 現在提供中 | AI受託開発、画像解析、カメラ・入力評価、Edge AI構成検討、PoC設計。 |
|---|---|
| 統合検証中 | 複数センサーの統合、現場Edgeとデータ基盤の連携、継続学習を含む運用設計。 |
| 将来構想 | 複数拠点で知識とモデルを安全に循環させ、業界横断で改善を積み上げる分散AI基盤。 |
EVIDENCE & GOVERNANCE
DATA
IP
SOURCES
現場の知を扱うから、根拠と守りを先に設計する。
取得目的、保存範囲、閲覧権限、学習利用、知財帰属をPoC前に整理します。出願前の発明、顧客固有の仕様、非公開データは公開ページへ掲載しません。
必要なデータだけを扱う
現場で処理できる情報はEdge側で処理し、共有範囲を目的に合わせて設計します。
知財と契約を分けない
公開済み知財、ライセンス、共同開発、成果物の扱いを事業設計と同じ段階で確認します。
社会課題の根拠を確認する
IPAの技能継承AI事例、JILPTの製造業AI調査など、公開一次資料を参照します。
START FROM THE FIELD
まず、残したい判断と改善したい工程をお聞かせください。
データが揃っていない段階でも、現場課題、利用者、既存設備、守秘条件からPoCの入口を整理します。