PHYSICAL EDGE COMPUTING & VISION

IoT・画像認識・エッジAI

現場のカメラやセンサーと連携し、物理世界をリアルタイムに認識・データ化。
農場、畜舎、製造ラインなどの過酷な環境において、エッジデバイス(NVIDIA Jetson等)上で高速推論を実行し、異常検知や自動化を実現します。

REAL-WORLD PERCEPTION

現場の実態を捉える、エッジAIの視覚。

産業用高解像度カメラやスマートフォンからの映像ストリームに対し、ミリ秒単位で物体検出・セグメンテーションを実行。
人手の目視点検に頼っていた現場作業を、ブレのない定量的データへと変換します。

DEMO / 現場認識イメージ
EDGE VISION SYSTEM: FACTORY_INSPECTION_LINE_01
FPS: 60 / LATENCY: 8.2ms
製造工場でのカメラAI外観検査
ACTIVE EDGE INFERENCE (TensorRT)
良品判定 (OK) 2,840 個
不良品検知 (NG) 3 件
稼働時間 07:42:15
PRODUCT #A41: OK (99.2%)
DEFECT: 微小傷 NG (94.7%) → 排出
DEVICE: NVIDIA Jetson AGX Orin / TRIGGER: 光電センサー同期 / PLC SIGNAL: PIN_12 HIGH
GATE ACTUATOR: OPEN (NG排出完了)
EDGE-TO-CLOUD TOPOLOGY

エッジ推論とクラウド管理の統合構成。

帯域を圧迫する大容量映像データは現場のエッジ機で即時解析し、メタデータや警告トリガーのみをクラウドへ送信する高効率なエッジヘビー構成です。

EDGE-FIRST IoT & VISION PIPELINE LOW BANDWIDTH & SUB-SECOND LATENCY
01. INGESTION
CAMERA / SENSOR
産業カメラ、温湿度計、CO2計、設備振動センサー
02. EDGE
EDGE DEVICE
NVIDIA Jetson / Raspberry Pi / エッジ推論機
03. COMM
NETWORK
LoRaWAN / LTE-M / 構内閉域LAN / Wi-Fi
04. HOST
SERVER
クラウド基盤 / オンプレミス集約サーバー
05. ANALYSIS
AI ENGINE
時系列相関分析 / 予兆保全 / 統計モデル
06. UI
DASHBOARD
Web統合監視画面 / 各種端末リモートモニタ
07. CONTROL
ACTION
PLC制御弁開閉 / 排出ゲート / LINE緊急通知
CROSS-INDUSTRY FIELD SCENES

4つの現場利用シーンとセンシング技術。

実写イメージとともに、現場特有の過酷な環境要件と実装アプローチを解説します。

広大な水田・露地圃場での農業AI FIELD 01: 農業

水田・露地・施設園芸

圃場の雑草・病害虫のスマートフォン撮影認識、ビニールハウスの温湿度・日射量連動制御、果実の自動熟度カウントによる収穫適期予測。電源のない屋外での省電力ソーラー稼働に対応します。

病害虫画像認識 LPWA環境センシング 収穫量予測
牛舎・養鶏場での畜産IoT監視 FIELD 02: 畜産

養鶏場・牛舎・養豚場

アンモニアガスや粉塵が存在する過酷環境下での防塵防水センサー配備。熱中症リスク指数(THI)のリアルタイム監視、換気扇稼働異常の即時検知により、家畜の突然死や生育不良を防ぎます。

熱中症予兆アラート 換気扇異常電流検知 多地点無線集約
製造工場でのコンベア検査AI FIELD 03: 工場

製造ライン・外観検査

コンベアを流れる部品の傷、バリ、異物混入を産業用カメラとエッジAIでミリ秒高速判定。PLCと信号直結し、不良品をエアシリンダで瞬時に自動排出します。

リアルタイム欠陥検査 PLCハードウェア連動 タクトタイム短縮
インフラ設備・サーバルーム保全 FIELD 04: 設備

大型設備・プラント保全

大型モーターやポンプの振動・温度変化を三軸加速度センサーで常時モニタリング。ベアリング摩耗や偏心の予兆を機械学習で検知し、計画外の操業停止をゼロにします。

振動周波数解析 予兆保全 (PdM) 改ざん防止ログ
APPLICATION PROTOTYPE WALKTHROUGH

農業AI活用デモUI(5ステップ)

スマートフォンで撮影した現場写真から、雑草候補の認識、圃場条件の照合、適用候補情報の提示までを支援するアプリ画面イメージです。
※本画面はAI活用イメージであり、農薬の使用可否をAIが断定・指示するものではありません。必ず実製品の農薬登録ラベルをご確認ください。

みらい樹 農業AI支援 SAMPLE
1.撮影
2.認識
3.圃場
4.候補
5.確認
田んぼの雑草撮影サンプル
AI画像認識結果(候補)
クログワイ(カヤツリグサ科) 類似度 94.2%
ホタルイ 類似度 71.0%
登録農薬・適用候補情報
条件:水稲(移植水稲) / 発生初期
候補農薬 A水和剤: クログワイ適用登録あり
使用時期:ノビエ3葉期まで
【重要】利用上のご注意
AIの判定は参考情報です。農薬の使用基準・希釈倍率・散布時期は、必ず農林水産省登録ラベル現物を確認の上、栽培管理者の責任において判断してください。
STEP 1: 田んぼ・畑の雑草をスマホカメラで撮影
現場で葉の形状や草丈が明瞭に写るようガイドライン付きカメラで撮像。
STEP 2: AIが画像から複数の雑草候補を提示
農研機構等の公的データに基づく画像モデルが類似度順に候補種を算出。
STEP 3: 圃場情報(作型・移植日・生育ステージ)を入力
散布可能な薬剤を絞り込むための必須条件(散布時期・土壌条件)を指定。
STEP 4: 登録された農薬データベースを検索し候補提示
法的な登録適用病害虫・作物名と合致する候補情報をシステムが高速抽出。
STEP 5: 公式ラベル・適用条件の最終確認
AIが断定するのではなく、使用回数制限や収穫前日数を人間が確実にチェック。
FREQUENTLY ASKED QUESTIONS

IoT・画像認識・エッジAIに関するよくある質問

設置環境、エッジ推論機、現地PoC、既存カメラ連携についてお答えします。

Q 屋外や過酷な環境(工場・農場・畜舎など)でもカメラやセンサーを設置できますか?

はい、防塵防水規格(IP65〜IP67)の堅牢なカメラやセンサーハウジング、防水配線を採用し、温度変化や粉塵・湿気の多い屋外・農業・製造現場にも対応可能です。電源確保や太陽光パネル+バッテリー構成の設計もご相談いただけます。

Q インターネット通信が不安定な山間部や地下施設でも画像認識は動きますか?

はい、動作します。NVIDIA Jetson等のエッジ推論コンピュータを現場に直接設置することで、クラウド通信を行わずに現場完結(オフライン)で毎秒リアルタイムの物体検出・画像認識・警報トリガーを実行できます。

Q カメラやセンサー機器の選定・現地設置作業もお願いできますか?

はい、対応可能です。兵庫県加東市・関西圏をはじめ、全国各地の現場へ出張し、画角・照明・設置位置の現地検証(PoC)からハードウェア選定、設置、ネットワーク配線、クラウド連携まで一括して担当いたします。

Q 既存の監視カメラ(IPカメラ/RTSP)の映像をそのままAIで解析できますか?

はい、可能です。RTSPやONVIF規格に準拠した既存のIPカメラネットワークからストリーム映像を受信し、エッジサーバーや解析サーバー側で画像認識モデルを適用する後付け構成にも対応しています。
CONTACT & CONSULTING

AIを「使う」だけではなく、
必要なら、その仕組みからつくる。

「既存のSaaSでは要件を満たせない」「データを社外に出せない」「現場のカメラやセンサーと連携したい」など、貴社の固有の課題から最適なAI・システム構成をご提案します。

PoC・技術検証フェーズから相談可能
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