AI・IoT
センサーとAIを組み合わせ、現場の「見えない」を「見える化」する。予兆検知・自動化・最適化で、現場の判断を支援します。
データを「判断力」に
変える
現場には膨大なデータが眠っています。しかし多くの場合、それは収集・活用されず、職人の「勘」や「経験」に頼った意思決定が続いています。
IoTで現場のデータを収集し、AIで意味を見出す——このサイクルを構築することで、現場の「気づき」を「判断力」に変換します。
センサー選定・通信設計・データパイプライン・AIモデル構築・ダッシュボード開発まで、ワンストップで対応します。
対応技術スタック
- センサー（温度・振動・電流・CO2・画像）
- 通信（MQTT・Modbus・OPC-UA・BLE・LTE）
- 時系列AI（LSTM・Prophet・Isolation Forest）
- LLM連携（OpenAI API・Claude API・RAG構築）
- ダッシュボード（Grafana・Power BI・カスタム開発）
- クラウド基盤（AWS IoT Core・Azure IoT Hub・GCP）
できること
予兆検知・異常監視
機械・設備のセンサーデータをAIが常時解析し、故障の予兆を事前に検知。計画外のダウンタイムを防ぎ、保全コストを削減します。
リアルタイムデータ収集・可視化
各種センサー（温度・振動・電流・CO2等）をクラウドに集約し、ダッシュボードで一元管理。現場の「今」をリアルタイムで把握できます。
プロセス最適化・自動制御
収集したデータをもとにAIが最適なパラメータを提案・自動調整。エネルギー効率の改善や品質の安定化を実現します。
需要予測・在庫最適化
販売・生産・物流データをAIで分析し、需要を高精度に予測。過剰在庫・欠品の双方を最小化し、キャッシュフローを改善します。
自然言語・音声インターフェース
LLMを活用したオペレーター向けAIアシスタントの構築。マニュアル参照・レポート生成・異常対応のガイドを音声・テキストで提供します。
よくあるご質問
Q既存の設備にIoTを後付けできますか？
はい。多くの設備はセンサーを後付けすることでIoT化が可能です。通信プロトコル（Modbus・OPC-UA・MQTT等）の対応確認を含め、現地調査の上で最適な方法をご提案します。
QAIモデルの精度向上には時間がかかりますか？
初期モデルはPoCフェーズで構築し、運用データが蓄積されるにつれて継続的に精度を向上させます。多くの場合、3〜6ヶ月で実用的な精度に到達します。
Qクラウドは必須ですか？オンプレミスでも動きますか？
どちらにも対応しています。セキュリティ要件やネットワーク環境に合わせて、エッジ処理・オンプレミス・クラウドのハイブリッド構成をご提案します。
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