【ご来場の御礼】防衛産業参入促進展2023出展報告：株式会社BRICSと共同で設備、カメラ、AI技術をワンストップソリューションとして展示(XAI/QAAI)

手作業工程もAIの力を借りて大幅に効率化！製造現場の動画から作業工程を解析

作業者解析とは 作業者解析AIは、製造ラインにおける作業をリアルタイムおよび録画映像で見える化し、効率的な生産プロセスを実現するための革新的なツールです。サイクルタイムの正確な把握、工程フローの最適化、作業動作の改善、人材配置の最適化、作業漏れ検知、作業負荷の推定など、製造現場の生産性と品質を飛躍的に向上させることができます。 作業解析のメリット 1.驚異的な効率化 ・作業工程の詳細解析で無駄を排除し、作業効率を大幅に向上させます。 2.最高品質の確保 ・一貫した手順で作業漏れやエラーを減少させ、製品品質を劇的に向上させます。 3.安全性の向上 ・作業動作をリアルタイムで監視し、リスク行動を早期発見・是正することで、安全な作業環境を提供します。 4.コスト削減 ・無駄な作業と重複を排除し、人材と資源を最適化することで、運用コストを削減します。 当社製品を選ぶ理由 製造業特化のAIソリューションを提供し、豊富なノウハウと柔軟なカスタマイズが可能。XAIやQAAI技術で透明性を確保し、直感的な操作性と迅速な導入を実現します。事前検証でリスクを最小限に抑え、高い導入効果を保証します。

• 画像解析ソフト

AI初心者でも簡単操作！工場の自動化と品質管理を実現する次世代AIプラットフォーム

製造業向けに設計されたAIプラットフォームです。このツールを使うことで、工場の自動化や省人化を実現し、品質管理も簡単に行えます。 目視検査や作業者の行動分析といった業務をAIでサポートし、現場での運用を支援します。 なぜ良いのか AIの専門知識がなくても使える直感的な操作が可能です。少量のデータからでも学習できるため、導入が簡単です。さらに、以下の先端技術を採用しています。 ・XAI (説明可能AI): AIの判断根拠を明確にし、ユーザーがAIの動きを理解できるようにします。 ・QAAI (品質保証AI): 環境変化や外乱を考慮したデータ生成と品質検証を行い、安定したAIモデルを提供します。 なぜ説明性や頑健なAIが必要か 製造現場では、AIがどのように判断しているのかを理解することが重要です。XAIにより、AIの判断根拠を明示することで、信頼性が向上し、安心して運用できます。また、QAAIは外乱や環境変化に対応できる頑健なモデルを提供するため、現場での安定したパフォーマンスが保証されます。 ※詳細は『関連カタログ』をご参照のうえ、お問い合わせください。

• 画像解析ソフト

AIの判断根拠とリスクを理解。少量のデータから学習可能。直感的操作可能でAI知識不要。PoCで終わらない継続的な品質管理を実現。

製造現場における実用的な「外観検査AI」は、直感的な操作で少量のデータから高精度な学習・運用が可能です。現場管理者にとって使いやすく、即効性のあるAIツールです。 対象業界 製造業（半導体、鋳造業、自動車、加工食品）/化学/医薬品 対象者 ・生産管理部: 生産計画の立案と管理、生産効率の向上、不良品の削減 ・生産技術部: 生産プロセスの最適化、新技術の導入、設備の保守管理、自動化技術の活用 ・品質管理部: 製品の品質検査、不良品の検出と対策、品質保証プロセスの確立、規格適合性の確認 ・DX推進部門: デジタルトランスフォーメーションの推進、AIの導入、データ分析による業務改善 ・画像検査機を導入済みで、過検出が課題 主な特徴 ・直感的な操作: AI知識不要。AIモデルの作成から運用・品質管理まで簡単。 ・少量のデータで学習: ドメイン特化型データ拡張技術により、現場環境に合わせた学習データを生成。 ・可視化による品質管理: XAI技術でAIの判断根拠を可視化し、モデルの改善が容易。 ・AI向け品質検証: QAAIでデータ・モデルの品質検証、見える化、変化点の管理が可能。

• 外観検査装置

AI導入検討の方必見！NG画像生成とデータ管理を効率化、機械学習の前処理が驚くほど簡単に！

AI導入を検討中の製造業に最適なデータ管理ツールです。 AI学習データの準備が簡単になり、検査時間の短縮と作業負担の軽減が実現します。 こんな課題に ・データ管理が複雑: 画像データの整理が大変で、AIの学習に時間がかかる。 ・NGデータが不足: 不良品データが少なく、AIの精度が上がらない。 ・品質管理が難しい: データの品質が一定でなく、検査結果がばらつく。 導入はとても簡単！ ・ツールをインストール: クラウド提供で簡単に設定。 ・データをアップロード: 既存の画像データをツールにアップロード。 ・NGサンプルを生成: 必要な不良品データを自動生成。 ・AIを学習: 高品質なデータでAIを効果的に学習。 既に外観検査を導入済みの方にも最適！ ・データ管理の効率化: 現在の外観検査データを簡単に統合・管理。 ・品質向上: 既存データの品質評価と向上をサポート。 ・柔軟な対応: 既存の外観検査AIとの連携もスムーズに行えます。 ・AI検証対応: 導入後のAIモデルの性能を検証し、最適化を支援します。 詳細は『関連カタログ』をご参照のうえ、お問い合わせください。

• 画像解析ソフト

注目：画像検査の自動化で作業効率アップ！判断根拠のわかるAIによる良品検出と不良品画像生成、データ管理を簡単・高品質に導入可能

製造業向けに設計された AI ソリューションです。工場の検査業務の自動化、作業効率の向上、品質管理の精度を劇的に改善します。 NGデータの生成と管理を一元化し、AI 学習データの作成・管理の効率化を図ります。 また、検査業務のスキルを標準化し、スキルレス化を実現します。 主な特長 ・直感的な操作: AIの盗難が不要で、誰でも簡単に操作可能 ・少量のデータで学習: 効率的な学習で、すぐに高精度なモデルを構築する ・判断根拠の可視化: XAI技術でAIの判断根拠を明確にし、信頼性を向上 ・不良品データの生成と管理: データ収集の手間を削減し、品質管理を最適化 対象者 ・生産管理部: 生産計画の立案と管理、生産効率の向上、不良品の削減 ・生産者: 生産プロセスの最適化、新技術の導入、設備の保守管理、自動化技術の活用 ・品質管理部: 製品の品質検査、不良品の検出と対策、品質保証プロセスの確立、規格適合性の確認 ・DX推進部門: デジタルトランスフォーメーションの推進、AIの導入、データ分析による業務改善 ・画像検査機を導入済みで、過検出が問題の企業 ※別途お問い合わせください。

• 外観検査装置
• 画像処理ソフト
• 画像解析ソフト

【製造業向け】動画をAI解析で現場作業を比較・分析 – ボトルネックを特定し、IE手法で作業効率を劇的に改善

『作業者解析AI』は、製造ラインのルーティンワークをAIで見える化し、サイクルタイムの把握、工程フローの最適化、作業動作の改善、人材配置の最適化、作業漏れ検知、作業負荷の推定などを実現します。 【最適な業務】 ・作業者間の比較: ECRS（排除、結合、交換、簡素化）手法で作業の一貫性と効率性を向上 ・マニュアルの作成: 3S（整理、整頓、清掃）を促進 ・継続的運用: 3M（ムリ、ムダ、ムラ）を見直し最適化 【対象者】 ・生産技術部: 工程改善と効率化を目指す方。TQC（総合的品質管理）手法を推進。 ・生産管理: サイクルタイムの正確な把握と生産フローの最適化を図りたい方。KY（危険予知）活動をサポート。 ・品質管理: 作業漏れの検知と作業負荷の推定を通じて品質向上を目指す方。 ・DX推進部: デジタルトランスフォーメーションを推進し、IE（インダストリアル・エンジニアリング）手法で作業効率化を目指す方。 ・出荷管理: 出荷プロセスの効率化と正確性の向上を図る方。 実際の導入事例やデモをご覧いただけます。 ※詳細は『別紙カタログ』をご参照のうえ、お問い合わせください。

• 画像解析ソフト

作業者解析AIでDX化：作業工程を見える化し、『暗黙知』を『形式知』に変換。製造プロセスを効率化し、最適化します！

製造業や物流業のミスの多い作業、時間のかかる作業を明確にし、適材適所の人材配置や教育、作業負荷の確認、作業ミスの改善を実現します。 そのため業務のDX化（デジタルトランスフォーメーション）を推進し、生産性と品質の向上を図ることができます。 人手不足や技術伝承の課題を解決するために、『作業者解析AI』を活用して、SECIモデル（社会化、外在化、連結化、内在化）をスムーズに回し、人材教育、効率的な作業、ナレッジ共有を促進しましょう。『作業者解析AI』は、企業の競争力を強化し、持続可能な成長をサポートします。 【暗黙知を形式知にする必要性】 各業務で熟練作業者の経験が暗黙知として個人に蓄積されがちです。暗黙知を形式知にすることで以下のメリットがあります ・標準化: 作業手順と品質を一貫させる。 ・効率的な教育: 新人教育が迅速に行える。 ・ナレッジ共有: 組織全体の知識を共有し、パフォーマンスを向上。 ・リスク軽減: 作業者の異動や退職によるリスクを低減。 ・継続的改善: プロセス改善を推進し、効率とコストを最適化。 ※詳細は『関連カタログ』『その他資料』をご参照の上お問合せください。

• 画像解析ソフト

「溶媒不要な固相マイクロ抽出 (SPME)」は、従来の液液抽出やヘッドスペース法に比べて、前処理の手間を削減し、高感度・高再現性の分析結果を実現する技術です。 一口にSPMEと言っても、様々な抽出相が存在することで「どのタイプを選べばいいのか？」 と迷ったことはありませんか？ Restek（レステック）開催の本セミナーでは、SPMEの選び方から実践的な最適化手法まで、具体的な事例を交えながらSPME初心者でも分かりやすく解説します。迷わないSPME選びの基本知識を身につけ、効率的な分析メソッドを確立しましょう！ ＜次のような方にお勧め＞ ＊SPMEの基礎と技術について知りたい方 ＊用途に応じた液相の選択が難しいと感じている方 ＊SmartやArrowなど新しいSPMEを試したい方 他 ************************** 詳細ならびにお申込みはこちら https://register.gotowebinar.com/register/3002694131704463193 **************************

皆様のご来場を心よりお待ちしております！ 2/13（木）開催 2025 作業負担軽減現場環境の改善体験展 会場：三木市立かじやの里メッセみき（兵庫県三木市） 時間：10:00～17:00

皆様のご来場を心よりお待ちしております！ 2/19（水）開催 2025 三重わいわい市 会場：四日市市文化会館（三重県四日市市）　第1展示室　 時間：10:00～19:00

[講　師] 株式会社電通プロモーションプラス 木村 仁昭 氏 [重点講義内容] 今年で114年の歴史を誇る流通小売分野における世界最大のコンベンション「NRF2025: Retail’s Big Show」。21世紀も四半世紀が過ぎ、コロナパンデミックが完全収束して5年。消費社会のパラダイムシフトが鮮明となった。今回の NRF では、“ AI の社会実装、それが最も分かり易く提示される、流通小売業のいま”に焦点が当たりました。 現地へリアル・フィジカルに赴いたからこそわかる最新トピックスを、時系列・定点観測を行ってきている講師ならではの視点・分析によって、流通小売業界における最新技術トレンド、ポストコロナにおける消費パラダイムシフトを、お届け致します。 [講演項目] １．米国社会のいま2025 ２．リテール・コマース領域の現在地 ３．コンベンションの中での目立ったテクノロジー（AI 他） ４．リテール DX ケース・スタディ ５．店舗視察を5事例前後 ６．NRF APAC2025（6月開催）に向けて ７．質疑応答

[講　師] デロイトトーマツリスクアドバイザリー合同会社 Deloitte Analytics パートナー／Deloitte AI Institute 所長 神津 友武 氏 [重点講義内容] AIエージェントは、未来の働き方を劇的に変革する可能性を秘めています。高度な自然言語処理や機械学習技術を駆使することで、AIは単純作業の自動化だけでなく、創造的・戦略的な業務のサポートまで行えるようになっています。これにより、従業員はより付加価値の高い業務に集中し、イノベーションを加速させる環境が実現します。 本講演では、AIエージェントの最新技術、導入事例、課題、そして未来の職場における人間とAIの協働の可能性について探ります。AIがもたらす効率性と柔軟性が、私たちの働き方をどのように再定義するかをご紹介します。 [講演項目] １．AIエージェントの役割と最新技術 ２．業務自動化と効率化 ３．創造性と意思決定支援 ４．職場における人間とAIの協働 ５．新しいスキルとキャリアのあり方 ６．倫理的課題と未来展望 ７．質疑応答／名刺交換