検査員の経験差で歩留まりがばらつく
製造課長
画像検査や判定基準が属人化し、品質の安定と教育に時間がかかる。
MANUFACTURING AI
製造業のAI、
工場で使える形に。
品質検査、予知保全、歩留まり改善、需要予測、在庫最適化を、現場制約込みで実装します。
300社+製造業領域の相談想定
500拠点+工場・ライン対応想定
280%ROI改善想定
* 表示数値はサービス説明用の想定値です（実績ではありません）
工場AI診断（無料）製造業の現場の、よくある声。
設備停止の予兆を見逃す
生産技術
センサーや保全履歴はあるのに、停止前の兆候を現場で活かせていない。
データはあるが活用できない
品質保証
検査、設備、在庫、工程のデータが分断され、改善判断が遅れる。
製造業のAI、5つの解決領域。
01
品質検査AI
画像解析や検査ログを使い、不良検出と判定基準の標準化を支援します。
02
予知保全AI
設備データと保全履歴から異常兆候を検知し、停止前の対応を早めます。
03
需要予測AI
受注、在庫、販売、季節性をつなぎ、製造計画と調達判断を支援します。
04
歩留まり改善AI
工程データからロス要因を特定し、改善の優先順位を整理します。
05
在庫最適化AI
需要予測と在庫状況を連携し、欠品と過剰在庫を減らします。
CASE STUDY
製造業の事例、5パターン。
CASE 01
自動車部品
生産計画と在庫配分を最適化し、欠品リスクを低減。
在庫量 ▲42%
CASE 02
食品加工
遠隔監視と工程改善で、ロスと確認工数を削減。
廃棄ロス ▲35%
CASE 03
電子機器
部門間のデータ連携を強化し、意思決定を高速化。
生産効率 +28%
CASE 04
化学
稼働データからエネルギー使用量の偏りを可視化。
使用量 ▲56%
CASE 05
半導体
品質管理プロセスを高度化し、不良率を低減。
不良率 ▲40%
* 表示数値はサービス説明用の想定値です（実績ではありません）
INTERVIEW CASE STUDY
AI導入を、本番運用まで進める。
Q1. 導入前、どのような課題がありましたか？
PoCで終わる取り組みが多く、本番運用までつながっていませんでした。
Q2. 重視したことは？
現場の制約、既存設備、教育まで含めて、実際に使われる形にすることです。
Q3. 導入後の変化は？
歩留まりと検査工数の改善が見え、次のライン展開を判断しやすくなりました。
歩留まり ▲42%
検査工数 ▲70%
* 表示数値はサービス説明用の想定値です（実績ではありません）
製造業に特化した、4ステップ。
01
現場ヒアリング
ライン、設備、帳票、データの状態を確認し、優先課題を決めます。
02
データ収集・PoC
必要データを整備し、短い検証で効果と制約を見ます。
03
本番実装
既存システムと連携し、現場で使える形にします。
04
現場定着・教育
教育、監視、改善サイクルまで運用に乗せます。
工場ITとシームレスに連携。
MES連携
SCADA対応
PLC連携
ERP連携
IoTセンサー
クラウド/オンプレ
OT/IT分離
エッジAI
OT/IT分離、セキュリティ徹底。
ISMS対応
OT/IT分離設計
工場閉域接続
NDA締結
データ削除ルール
FAQ
よくあるご質問
Q1古い設備でも導入できますか？
可能です。PLCやセンサー連携が難しい場合は、CSV、帳票、カメラ、既存ログから段階的に始めます。
Q2現場を止めずにPoCできますか？
はい。既存データや一部ラインから検証し、ライン停止リスクを避けながら進めます。
Q3画像検査AIの精度はどのくらいですか？
対象物、撮影環境、不良サンプル量で変わります。最初に検査条件と判定基準を整理して評価します。
Q4OTセキュリティは対応できますか？
閉域接続、権限管理、ログ、データ持ち出し制御を前提に、工場ITの制約に合わせて設計します。
CONTACT
御社の工場、無料で診断します。
30分のヒアリングで、AI化しやすい工程、必要データ、初期PoC案を整理します。