まだ触れたことのない技術で、ワクワクさせる改善を。
AIとかIoTとか聞いたことはあるけど触ったことのないような技術。遠い存在と思っていませんか？
当社にお任せください。身近な存在にします。
画像認識・会話AI・設備の異常検知・需要予測など、やりたいことを形にします。新たな挑戦の手応えを共有しましょう。
こんなお悩みやご希望ありませんか？
- 【現場】手書きで日報に記録している、このメーターの数字、自動で取れたりしない？
- 【品質】検査の見逃し・ばらつきをなくしたい
- 【保全】設備の故障や劣化を前もって察知したりできない？
- 【事務・コール】問い合わせ対応をAIに任せたりできる？
- 【経営】AI？まず何から始めれば良いかが分からない。費用感も不安
ポイントは「試す」。当社は無理とは言いたくありません。試し、成功体験を作りながら、人と仕事に合うかを確かめます。
進め方（小さく始めて、確実に）
- “要望”出し：まずは要望を出してください。業務に携わる皆様の求める形が正解に近いはずです。それに対して実現可能か、チャレンジになるのかを判断します。
- ミニ試作：チャレンジの場合はいろいろな形で試作品を用意し、最適な形を探していきます。可否判断もここで。
- 現場検証→本番化：入力のしやすさや安全性の配慮など、運用に向けての形に仕上げていき、テスト運用を行います。
- 運用と学習（改善の循環）：1か所の成功を活かし、横展開水平展開を行っていき実績の拡大を行います。
できること（例）
- 画像認識：外観検査／不良種別の自動判定／作業状態の検出
- 会話AI：マニュアル検索・一次回答／手順ガイドのチャット化
- 設備モニタ：稼働・振動・温度から異常兆候を検知
- 予測：日々の数字から需要・人員・材料を見積もり
- 連携：通知・承認・レポートを自動で回す（Teams／メール／ダッシュボード）
実績・対応例（8件）
すべて当社の実績に基づいています。※業種のみ表記
01. 生産設備 状態見える化（製造業／現場）
- 課題（Before）*：設備は定期点検を除くと、ほぼ大半が突発故障となる。外部からは壊れるかどうかなど見分けがつかず、いざ壊れてしまうとラインは止まり生産性が下落したり、部位によっては部品取り寄せに時間が掛かったりと大きな問題に発展する可能性が高い。
- 施策（Solution）*：設備のモーター本体や動力への配線を使って、設備の状態（例えば揺れ、温度、負荷）をセンサ＆マイコンを使って取得。クラウドサービスを用いて一元管理できるようにし、しきい値をひいて危険状態の場合はメール通知できるようにした。
- 効果（KPI）*：短期：異常を検知し、応急対応を迅速に行えるように（ライン停止時間の極小化） 長期：グラフによる傾向監視と過去の故障履歴の積み上げにより、故障サイクルを予測・点検交換を最適化する（ライン停止の未然防止）
- PoC期間_開発*：設置は各所1日で完結
- PoC期間_検証*：この先ずっと（積み上げたデータが活きていく）
- 参考予算レンジ：1設備1-2万円程度
02. 試作マイコンプログラム相談・特注（製造業／その他）
- 課題（Before）*：マイコンを使いセンサを動かすプレゼンを先方に行いたいが、ネットで調べてもわからない。
- 施策（Solution）*：マイコンとセンサを用いたIoTプログラミングの相談、教育、試作品の納品を行った。
- 効果（KPI）*：プレゼンは無事成功 頼める人材がいないため相談相手ができてうれしい
- PoC期間_開発*：1週間
- PoC期間_検証*：1週間
03. メーターの針の数値デジタル化（製造業／現場）
- 課題（Before）*：アナログメーター（時計のように針で数値を指し示す昔ながらのメーター）を日々現場作業者が紙で記録しているが、リアルタイムで数値を見たい。
- 施策（Solution）*：OpenCVという画像認識AIの仕組みを使って、カメラに映し出したアナログメーターの針をデジタル数値化。クラウドサービスを用いて数値を見える化し、常に確認できるようにした。しきい値メールも同時設定。
- 効果（KPI）*：自動取得による作業者の記録作業の低減（▲30分）とともに、アナログメーターを使う設備の数値常時監視＆異常即時通知など、設備の安定稼働に寄与
- PoC期間_開発*：2か月
- PoC期間_検証*：2か月
- 参考予算レンジ：1設備5-6万円程度
04. 既存設備からの情報取得（PLC）（製造業／現場）
- 課題（Before）*：設備の様々な状態を取得したい。設備にはPLCがついておりそこで制御をしている。現地に行けば見えるが、事務所で情報を確認したい。
- 施策（Solution）*：PLCとネットワークを接続し、作業PCにPLC情報取得用のプログラムを動かし、常にPLCの情報を抜き出すようにした。抜き出した情報はデータベースに格納し、Power BIで可視化した。
- 効果（KPI）*：現地への確認時間の低減（▲10分/回） リアルタイムでの設備状況の確認ができ、設備に依る品質異常等の未然防止に貢献する
- PoC期間_開発*：1か月
- PoC期間_検証*：2か月
- 参考予算レンジ：業務委託費のみ
05. 既存設備からの情報取得（アナログ）（製造業／現場）
- 課題（Before）*：設備についているセンサから情報を取得したい。現地に行けば数値は確認できるが、事務所で常に情報を確認したい。
- 施策（Solution）*：センサにアナログ出力があることを確認し、アナログ電流を元に数値化するマイコンを作成、クラウドサービスを用いて一元管理＆しきい値メール対応。
- 効果（KPI）*：現地への確認時間の低減（▲10分/回） リアルタイムでの設備状況の確認＆異常値通知により、設備の安定稼働に寄与
- PoC期間_開発*：2週間
- PoC期間_検証*：1か月
- 参考予算レンジ：1設備1万円程度
06. 「安否確認」の仕組み構築（販売業／その他）
- 課題（Before）*：さまざまな災害が発生している昨今、いざ起きてしまった際に安否を確認する術がない。
- 施策（Solution）*：各人のスマホにメールに加え、「SMS」を送る仕組みを構築。リンクからFormsに飛び、安否の回答ができる。管理者はTeamsで状況を随時確認することができる。
- 効果（KPI）*：SMSに送る仕組みで災害時の連絡チャネルが広がり、確認速度が速くなる また安否確認の仕組みは大手セキュリティ会社などが構築しているが、平時での料金も多く取られるが、この仕組みなら平時はランニングコストは微小。
- PoC期間_開発*：1か月
- PoC期間_検証*：2か月
- 参考予算レンジ：平時数百円/月、発生時数千円/回程度
07. 防犯カメラでの不審者監視（製造業／管理部門）
- 課題（Before）*：工場内に立ち入る不審者や、工場内で異常行動をしている作業者がいないか監視したい。
- 施策（Solution）*：工場内インターネットを確認し、WEBカメラを設置。PCで一覧確認できるとともに、WEBカメラの監視機能を用いて人の動きをスマホに通知記録するよう設定。
- 効果（KPI）*：常時確認と異常者通知を同時実現
- PoC期間_開発*：1日
- PoC期間_検証*：即運用
- 参考予算レンジ：1台1万円前後
08. 最新ITサービスの紹介・提供（その他／その他）
- 課題（Before）*：業務改善に役立つ最新技術を知りたい。
- 施策（Solution）*：各種生成AIや、トレンドのアプリやサービスなど、常に最新技術を試し、興味のあるユーザーにレビューする。
- 効果（KPI）*：業務に役立つ役立たない、使える使えないを触る前に得られ、判断が早くなる。
- PoC期間_開発*：都度
- PoC期間_検証*：都度
- 参考予算レンジ：内容に依る
契約形態について：
基本的に当社は月額サブスクリプションの業務委託契約となっております。上記事例など、行える改善はご要望に沿って都度ベストエフォートで対応させていただきます。
基本的に当社は月額サブスクリプションの業務委託契約となっております。上記事例など、行える改善はご要望に沿って都度ベストエフォートで対応させていただきます。
よくある質問
Q. AI/IoTは初めてですが、大丈夫？
A. 大丈夫です。仕様が不明でも、実態観察とログ分析から設計します。まずは小さく動かします。
Q. センサーや機材がありません。
A. 評価キットで十分に試せます。必要になったら最適な機材をご提案します。
Q. セキュリティや情報漏えいが心配。
A. 最小権限・ログ・匿名化を前提に設計します。社外送信の可否や法令・規約も確認します。
Q. 費用はどのくらい？
A. 小さなPoCから。本番化は規模次第ですが、段階導入で無理なく進めます。
Q. 失敗したら？
A. 事前に撤退条件を決めます。合わないと判断したら、学びを残して次の一手へ。
用語ミニ解説（やさしく）
- LLM（大規模言語モデル）：チャットや要約、検索の賢いエンジン
- Vision AI：画像や動画から状態を読み取るAI
- Edge／Cloud：現場デバイスで処理（Edge）／クラウドで処理（Cloud）
- MLOps：モデルの更新・監視・再学習まで含めた運用の型
- IoT Hub：データを集めて処理や通知につなぐ中枢
- データ匿名化：個人や機密が分からない形に加工して使うこと