ひもとき ・ モジュール
エッジAIモジュール 35本
専用機が数百万円でやることを、市販のカメラとPCでやる。 現場で動いているモジュールを1本ずつ、入力から出力まで動きで見られます。
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品質検査
不良を外に出さない。目視と手数えの属人化を、撮って判定する仕組みに置き換える。
外観検査
目視検査が属人化・人手不足・見逃し。検査機は数百万円。
製品を撮影 → 良否判定 → NGを弾く → 記録。専用機を数万円で。
動きで見る部品カウント
棚卸し・受入検品で毎回手数え。数え間違い・工数・属人化。
写真1枚 → 個数を自動カウント → 期待数量と照合 → 記録。
動きで見る印字検査
賞味期限・ロットの印字ミスは回収事故に直結。全数目視は続かない。
撮影 → 期待値と自動照合 → 日付違い・欠字・かすれを弾く → 記録。
動きで見る色検査
色ロットのブレを目視管理。人によって判断が違い、色ズレの流出が起きる。
見本色を登録 → 色差ΔE（CIE Lab）で合否＋ずれの方向を数値化。学習ゼロ・0円運用。
動きで見る統計的工程管理
不良が出てから気づく。工程の「じわっとしたズレ」を早期に掴めない。
Xbar-R管理図＋連・トレンド判定で工程の乱れを不良の前に検知。Cp/Cpkで工程能力も。
動きで見るポカヨケ検査
トレー・キットの入れ忘れ・異品混入が流出。専用センサは高価。
見本1枚＋枠登録 → 位置合わせ → セルごとに照合 → 欠品を赤枠で。
動きで見る回転ずしネタ判定
レーンに何がどれだけ流れたか感覚頼み。人気・廃棄・投入バランスが見えない。
レーン動画 → ゾーンでネタ（品目）判定 → ライン通過を計数 → 品目別集計・CSV。
動きで見る設備保全
止まる前に気づく。設備の稼働と劣化を、配線工事なしで見える化する。
稼働アンドン
設備の稼働率が感覚値。PLC接続や配線工事は高くて止められない。
既設パトライトにカメラを向けるだけ → 稼働ログ → 経営レポートへ。
動きで見る稼働ロガー
古い設備の稼働が見えない。後付け監視システムは数十万円/台。
タワーランプに光センサーを貼るだけ → WiFi収集 → 稼働率・日報CSV。
動きで見る設備予知保全
突発故障で生産停止。定期交換はムダも多い。予知保全システムは高価。
振動・温度・電流を基準学習 → 乖離で予兆検知 → 壊れる前に対処。
動きで見る寿命予測
「いつ壊れるか」が読めず、部品発注が間に合わない。まだ使える物も一斉交換。
劣化トレンドを外挿 → 残り寿命を幅つきで提示 → 発注と停止を段取れる。
動きで見る異音検知
ベアリングの当たりや摩擦は、壊れる前に「音」に出る。人の耳頼みでは属人化。
正常音を登録 → FFTスペクトルで帯域の乖離を検知 → 異音の予兆を早期に掴む。
動きで見る振動診断
「異常です」までは分かっても、どこが悪いのかはベテランの振動診断技術者頼み。
次数分析＋包絡線解析で部位を名指し → 劣化の段階を出す → 交換を段取れる。
動きで見る異常対応ナビ
異常は分かっても次に何をすべきか属人化。ベテラン頼み。
予兆 → 対処ナレッジと照合 → 原因候補と手順を提示（技能継承）。
動きで見る設備サイクル計測
タクトも稼働率も体感でしか語れない。チョコ停は日報に載らないまま1直ぶん積もる。
可動部に磁石を貼るだけ（設備は無改造）→ 1動作=1パルス → タクト・チョコ停・稼働率。
動きで見る技能継承
熟練者の判断・知識・手の動きを、辞めてしまう前に捕まえて次の世代へ渡す。
技能継承スイート
熟練者の退職で、良否の目・勘所・手の型がまとめて失われる。
判断（外観検査）・知識（技能インタビュー）・動作（手の動き解析）の3層で技能を丸ごと継承。学習ゼロ・エッジ完結。
動きで見る技能インタビュー
ベテランの勘・判断が言葉にならないまま、退職で失われる。
AIが聞き手になり暗黙知を対話/録音から引き出す → 知識カード → 砥石・確認クイズ・多言語で習得、運用台帳で死蔵防止。
動きで見る手の動き解析
熟練者の手の動きが「見て盗め」で言語化されず、若手に伝わらない。
模範と比較（型ズレ・滑らかさ）＋動作分析（サイクル・稼働率・ムダ）＋手順遵守（順序違い・抜け・誤り検知）。学習ゼロ・映像非保存・将来のロボ模倣学習にも流用可（LeRobot互換）。
動きで見る現場・安全
人と車の動きを数える・見分ける。通行・入退・居眠りを自動で記録する。
交通量カウント
交通量調査は人が数取器で張り付き。長時間は続かず、集計も手作業。
定点動画 → 車・バイク・トラック・人を自動分別 → 方向別に台数集計 → CSV。
動きで見る立入検知
危険区域への立入は「見ていた人」頼み。夜間の動物侵入・入退場の記録も残らない。
枠とラインを引くだけ → 立入を検知して鳴らす → 入退場を数える。ライブでも動く。
動きで見るVIP顔認証
お得意様の顔と好みを知るのは担当者だけ。不在だと応対の質が落ちる。
同意のうえで顔を登録 → 来訪時に右画面へプロフィールと応対メモを自動表示。
動きで見る骨格ライブ
作業姿勢の負担も動作のばらつきも、見て言うだけで数字が残らない。
カメラの前に立つだけで全身17点の骨格と関節角が出る。手が写れば指21点も重なる。
動きで見るナンバー読取ゲート
出入口の車両記録が手書き・目視控え。記録漏れと照合の手間が続く。
ゲート動画 → ゾーンでナンバー読取 → 入場/退場を自動記録・CSV。ぼかし出力も。
動きで見る居眠りチェッカー
運転者・夜勤・長時間作業の居眠りは重大事故に直結。常時監視は人手が続かない。
カメラで目の開きを見る → 平常時を登録 → 連続閉眼・PERCLOSで眠気を検知 → 注意喚起。
動きで見る事務・情報
紙と問い合わせの往復をなくす。読む・書く・答えるを任せる。
帳票OCR
請求書・納品書を毎月何百枚も手入力。多言語・様式バラバラ。
写真/PDF → 自動抽出 → 確認 → 基幹/会計/Excel へ。
動きで見る議事録要約
会議の議事録づくりが手間。決定事項・TODOが埋もれる。
文字起こし → 要約・決定事項・TODO・論点に自動構造化。
動きで見る社内ナレッジQA
マニュアルが多すぎて探せない。新人の質問対応が属人化。
社内マニュアルから根拠つきで質問回答（RAG）。出典も提示。
動きで見るかざして図鑑
検出AIの実力が言葉では伝わらない。展示の案内は人手頼み。
写真をかざす → 何かを当てる → プロフィールを自動リサーチして表示。体感型の入口デモ。
動きで見る現場ヘルプデスク
同じ問い合わせの一次対応に追われる。緊急案件の取りこぼしも。
マニュアルから自己解決を提示 → 解決不可/緊急は自動でチケット起票。
動きで見る経営・可視化
バラバラの数字を1枚に。需要・歩留まり・稼働・積載を先読みして手を打つ。
業務ダッシュボード
Excel乱立・手作業集計・最新が不明・属人化。
取込 → ためる → 見える化 → 自動化。リアルタイムの数字。
動きで見る需要予測
発注は勘と経験。欠品と過剰在庫のムダが両方出る。
出荷履歴 → 傾向＋曜日周期で需要予測 → 安全在庫まで算出。
動きで見る歩留まり予測
不良の原因が特定できない。試行錯誤で歩留まりが上がらない。
工程条件と良否実績 → 不良確率を予測 → 効くパラメータを特定。
動きで見る稼働レポート自動生成
各システムの結果を毎朝人が見て回って日報にまとめている。
各モジュールの状態を集約 → 対応要否を自動判断 → 日報を自動生成。
動きで見る積載効率チェック
トラックが満載かガラガラかを誰も数字で言えず、便数も荷姿も見直せない。
荷台の写真で空き具合を読み、積載率は寸法×枚数で積み上げ → 便の集約まで提案。
動きで見る防災・リスク
台風の風速と、構造・地盤への影響を着工前に机上で確かめる。
AIの階層
「AI」とひとことで言うと選定を誤ります。同じ課題でも、条件で判定すれば足りるものと、 見本を学習しないと解けないものがあります。学習ゼロで済むならその方が速く、安く、説明もつきます。
① ルールベース
人が決めた条件で判定する。学習ゼロで、なぜそうなったかを説明できる
② 従来型ML・画像処理
少ないデータで軽く動く。輪郭や差分など、昔からの手法が効く場面
③ 深層学習
見本を学習して見分ける。精度は高く、データを集める手間がかかる
④ 生成AI
文章や表を作る・読む。汎用だが、送り先とコストの管理が要る
仕組みそのものを先に知りたいなら
学習と推論の違い、RAG、API、AIエージェントへの任せ方 ― モジュールの土台になっている仕組みは「ひもとき」本編で1本数分にまとめています。
まずは30分、見学から。
無料・オンライン。動いている事務所をそのままお見せします。