現場オペレーションの完全自律化：AI状況判断 × ロボット自動対応

For Various Industries 業界別活用例

01. 製造業（ライン異常検知・設備保守）

活用例

製造ラインの動作異常や異物混入をカメラ映像からリアルタイムで検知。

特定の設備の振動や温度変化に基づき、LLMが故障リスクを判断し予兆保全アクションを提案。

ロボットアームのズレや停止を検知し、ROS経由で自動的にアーム位置を微修正・復旧指示。

効果

生産ラインの停止時間を最小化し、生産性の向上に貢献。

予兆保全により、突発的な故障による高額な修理コストを削減。

品質問題発生時の初動対応を迅速化し、不良品の流出リスクを低減。

02.建設・インフラ業（安全管理・遠隔点検）

活用例

建設現場での作業員の危険行動（安全帯不着用など）をカメラ映像で検知し、管理者と現場ロボットに即時アラート。

ドローン撮影したインフラ設備（橋梁、風力発電機）の映像から、亀裂や錆などの変化を検知。

検知された異常に対し、点検ロボットに詳細撮影や簡易補修アクションを遠隔で提案・実行。

効果

労働災害リスクを大幅に低減し、現場の安全性を強化。

広範囲にわたるインフラ点検作業の効率化と点検品質の均一化を実現。

危険エリアへの立ち入りを減らし、点検コストと人的リスクを削減。

03.倉庫・物流業（在庫異常検知・仕分け最適化）

活用例

倉庫内の特定エリアでの荷崩れや、在庫の数量・配置異常を監視カメラで検知。

仕分けロボットの動作エラーや、処理すべき荷物量の急増をLLMが分析し、対応アクション（速度調整、経路変更）を提案。

検知された異常に対し、AGV（無人搬送車）を作動させて荷物の再配置や片付けを自動で実施。

効果

倉庫内の在庫管理精度と作業効率が向上。

繁忙期における仕分け作業のボトルネックを解消し、物流のスループットを向上。

荷崩れなどのトラブル対応に必要な人的リソースと時間を削減。