フィジカルAI
AIを現場制御に組み込む
- 設備・制御・システムを繋ぎ、"現場で動くAI"の基盤を構築
- 安全性と信頼性を大前提とした現場で動くフィジカルAIを提供
- AIを様々な現場の実環境に合わせて使える形に仕上げる
オファリング
技術・社会・信頼の基盤を整え、すべての人に、
を届けます。
日本企業・組織が今後直面するであろう「高度技術者の不足」「労働人口減少」「DX実行力の格差」という3つの課題に対し、 富士ソフトが持つ「3つの強み」によって、AIで実現可能な「ロボットによる現場労働代替」「AI民主化による生産性向上」「迅速・高品質・柔軟なDX展開」という課題解決を提供します。
Point01
今後大きな成長が予想される「フィジカルAI」市場での圧倒的な強みとして、スマートファクトリ、ロボット、自動運転、社会インフラなど長年蓄積した豊富な経験と信頼を構築。 また、フィジカルAI領域ではデータ・制御・安全性・現場理解がすべて必要で当社が独自に得意とする領域。
Point02
これからAIは"止められない"業務の中核に統合されていく中で、製造・流通・社会インフラで豊富な経験と高い技術力を持ち、数多くのお客様から長期的な信頼を獲得。 また製造ライン・ロボット・自動化・監視などは「再現可能な型」＝オファリング化の余地が極めて高い。
Point03
「考えるAI」から、次の段階である「現場で動かすAI」へ市場がシフトする中で、PoCの量産や上流提案で終わらない、広範な技術力と最後までやり切る力でAI実装に責任を持ち、 AIモデル構築・制御・統合・運用を一貫対応、「動かし続ける力」が導入失敗リスクを最小化します。
AI×IT×OTの統合力を、現場で機能する3つの主戦場に落とし込みます。
AIを現場制御に組み込む
オファリング
AIで業務を作り替える
オファリング
AIでシステムを作り運用する
オファリング
株式会社豊田自動織機
生産設備の設定値を高精度に予測するために、AI/機械学習を活用した自動補正システムを構築。
ジョンソンコントロールズ株式会社
空調システムの不具合検知システムに機械学習システムを導入。人手不足、技術継承の解決に取り組む。
映像アーカイブサイトに生成AIを活用した対話型検索システムを構築。曖昧な質問からでも最適な映像を推薦できる仕組みを実現しました。動画・画像など非テキストデータの検索にも応用可能です。
製造業向けに、生成AIを活用した図面検索基盤を構築。過去の類似図面を素早く検索できる仕組みにより、一からの製図作業を削減し、設計業務の効率化を実現しました。
自然言語の指示でロボットを制御し、物体把持を行う仕組みを構築。対象物が変わっても追加学習やティーチングが不要で、ロボット導入コストの削減が期待できます。
Webカメラで撮影したTV画面をAIで物体検知し、メニューやボタンの操作を自動化。カメラと操作デバイスの導入のみで実現できるため、TVの操作のみでなく、人が目で見て実行する用途に幅広く応用できます。
AIで画像分類、物体検出を行うことにより、ラベルが似ていても文字の違いを認識でき、日本語の読めない外国人労働者でも仕分けが出来るようになりました。
農作物の葉の画像から、病気の発生の有無と病気の種類を判定。農家の方の病気確認作業の補助が出来、見落としを減らすことで収穫量・出荷量を増加することに繋がっています。
敷地内に侵入者がいた場合、防犯カメラの映像で侵入を検知しその結果をネットワークに繋がれた端末に表示。低い体勢での侵入、背景と同色の服を着た人の侵入も検知可能。
スポーツトレーニングの動作をカメラで撮影し、その人の姿勢推定を行うことで、お手本動画との差異の可視化、もしくは類似度を算出することでコーチングを行います。
文書検索において特定の単語のみならず類似語をキーワードとして付加して検索することにより、検索精度を上げることが可能です。
モーターに取り付けたセンサーの実測値からモーターの寿命を予測。異常検知により故障の可能性があると判定することで、機械の故障の時期の予測が可能。
製造機器に取り付けたセンサー値より、不良品が出ない機器の設定値を予測。外的要因により理想値からズレていく実際値を理想値にする為の補正値をAIで予測します。
公共交通機関の入口にカメラを設置し、そのカメラ画像からお客様の性別や年齢といった属性を推定。調査員の感覚による差異なくAIで均一な判断が可能です。
入退室時の検温を高精度かつ迅速化。一般的なサーモグラフィカメラでの一か所の測定ではなく複数個所の測定からAIで体温を予測することで、短時間でより正確な検温を実施。
契約書などの2つの書類の差異を検出。テキストが埋め込まれた書類であれば、テキストの種類やフォント種類、レイアウトが多少異なっていても差分を抽出することが可能。
