製造業 / 外観検査
外観検査の自動化
人の目に頼っていた判定を、根拠が残る形に置き換え。
- 課題
- 検査がベテランの経験則に依存し、担当者で判断がぶれる
- 対応
- 画像認識で判定し、異常箇所と理由・信頼度を同時に出す
- 結果
- 判断がデータとして残り、次の改善に使える
AI · IoT · Robotics for Manufacturing
HAYABUSAのPhysical AIで、革命を。
AI・IoT・ロボティクスを組み合わせ、研究開発からPoC、現場実装まで一気通貫で支援します。資料ではなく、現場で毎日動くシステムを納品します。
What We Do
サービス
テーマの検討段階から、検証、開発、現場への定着まで対応します。着手した段階から運用開始まで、同じチームが担当します。
01
決める
何をやるかを選ぶ
02
確かめる
できるかを見る
03
作る
現場で動く形にする
04
使われ続ける
現場に定着させる
研究開発
技術的に可能か
PoC・受託開発
御社のデータで確かめ、現場で毎日動く形にする
AI導入支援
着手する順番を決める
AI研修
現場で使いこなす
研究開発
確かめる
PoC・受託開発
確かめる 〜 使われ続ける
AI導入支援
決める 〜 確かめる
AI研修
使われ続ける
Solutions
対応領域
製造業でよくある課題を4つの領域に整理しています。各領域について、当社が想定して作成したデモ画面があります。
Product
デモ画面
当社が想定して作成したデモ画面です。実案件の納品物ではありませんが、実際に操作していただけます。同じ課題でも、誰がいつ何を見るかによって画面の作りは変わります。
しきい値を調整する
スライダーでしきい値を変更すると、自動判定する件数と人が確認する件数が変わります。検出枠を選択すると、判定理由と測定値を表示します。
外観検査
判定と、その根拠を残す
A-2140-018LOT-2411A不良
0.80
3
不良
2
要確認
2
良品
この判定の根拠
打痕
0.96
縦線がしきい値（0.80）
周囲の旋削目が途切れ、光の反射が局所的に強い。母材が押し込まれた形状。
- 測定値
- 長径 3.1mm / 深さ推定 0.28mm
しきい値以上のため、自動で不良としました。
ライン脇の操作盤
しきい値以上は自動で不良判定、未満は人の確認に回します。しきい値を上げると確認件数は減りますが、見逃しは増えます。この判断基準は工程ごとに設定します。
画像・品番・測定値はすべて当社が作成した架空のものです。実在する企業の部品ではありません。
01
判断の根拠が必ず残る
どこを見てそう判断したかを、画像の位置や文書の該当箇所まで残します。現場が納得して使えます。
02
自信が無いものは人に回す
確信が高いものはAIが判定し、低いものだけを人に回します。なぜ回したかも添えるので、人は全件を見ずに済みます。
03
調整の結果がその場で見える
しきい値を上げれば人の負担は減り、見逃しは増えます。そのトレードオフを、現場が自分で触って決められる形にします。
Case Studies
導入・支援事例
実際に支援・導入した案件です。研究開発中のテーマは別に扱っています。
製造業 / IoT
IoTデバイスの開発
定時巡回による確認を、センサーとエッジデバイスの自動監視に置き換え。
- 課題
- 担当者が定時ごとに巡回して確認していた
- 対応
- センサーとマイコンで自動収集し、データベースに蓄積
- 結果
- 閾値を超えた時点で通知が届く
製造業 / コンサルティング
AI導入ロードマップの策定
AI導入テーマが未定の段階から、着手順と技術選定までを整理。
- 課題
- AIを使いたいが、着手する順番が決められない
- 対応
- 現場と業務を見たうえで優先順位をつけ、段階的な計画に落とす
- 結果
- 各段階で何を使うかまで定まった
製造業 / 人材育成
現場向けAI活用研修
自社の業務データを題材にしたハンズオン形式で実施。
- 課題
- 導入しても、現場で何にどう使うか分からない
- 対応
- 自社の業務を題材にしたハンズオン形式で設計
- 結果
- 自分の仕事のどこで使えるかを持ち帰れる状態に
Why HAYABUSA
なぜHAYABUSAか
01
研究から実装まで
論文・最新技術の調査だけで終わらせず、PoC・システム実装まで対応します。
02
AIだけで終わらない
センサー、エッジ、クラウド、PLC、ロボットまで含めてシステムを設計します。
03
現場から設計する
技術ありきではなく、設備・工程・運用条件から実装方法を決めます。
End to End
- 01
Research
調査・検証
- 02
PoC
実データで確かめる
- 03
Development
現場で動く形に
- 04
Operation
使われ続ける状態へ
Technology
扱う技術領域
理解（Perception）・判断（Intelligence）・作用（Physical）の3層を扱います。現場の課題は、このいずれかの箇所で途切れています。
Perception
見る・読む
カメラ・センサー・帳票から状態を取り出します
Intelligence
決める
取り出した情報から、次の一手を出します
Physical
動かす
設備・ロボット・人の手順に返します
Perception
現実世界を理解する
- Computer Vision
- Object Detection
- Anomaly Detection
- Multimodal AI
- 3D Vision
Intelligence
判断・予測・最適化する
- Machine Learning
- Generative AI
- LLM / RAG
- Time Series
- Optimization
Physical
現実世界へ作用する
- IoT
- Edge AI
- Sensors
- Robotics
- Control / PLC
Vision
From Factory to Space.
製造現場で鍛えた認識技術を、ロボティクス、さらに宇宙開発へ展開します。
NOW
Industrial AI
製造現場へのAI導入
NEXT
Physical AI
AI × Robotics
FUTURE
Space
人類の活動領域を拡張
Contact
現場の課題から、ご相談ください。
AI導入テーマが決まっていない段階から、技術検証・PoC・実装方法をご相談いただけます。
こんなご相談から
- 外観検査を自動化できるか相談したい
- 設備・センサーデータを活用したい
- AI導入テーマから一緒に検討したい
- ロボット・PLCとAIを連携したい