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Human Sense 状態監視AI

目視を超える、次世代「状態監視」

「Human Sense 状態監視AI」は、人の目と従来のAIを超える次世代の状態監視ソリューションです。

本製品は、人が目で見て脳で判断するプロセスを応用した独自の画像解析技術により、事前に膨大な学習をさせることなく、リアルタイムでの異常検知を可能にします。

この革新的な技術によって、多様な現場の監視業務を自動化し、品質向上や業務効率化、安全性の向上を実現します。

目次

01

状態監視における課題

状態監視における課題

状態監視業務において、人による目視ではヒューマンエラーや判断のばらつきが課題となっており、それを補うはずの従来のAIでも誤検知や未知の異常に対応できないという限界があります。

E4 N Eezgr Gi Dao U50 Wq Yr 2025 6 4 16 20 26 Human Sense AI Monitoring 03 (2)

02

Human Sense 状態監視AIについて

Human Sense 状態監視AIについて

事前学習不要な独自開発の画像解析技術「Human Sense AI」を活用することで、未知の異常や、これまで検知できなかった異常にも対応します。

E4 N Eezgr Gi Dao U50 Wq Yr 2025 6 5 13 34 55 Human Sense AI Monitoring 05 (2)

人の目が認識するプロセスを応用

人が目で見て脳で判断するプロセスをベースとした、独自開発の画像解析アルゴリズムを活用。⻑年の次世代ディスプレイ研究から生まれたノウハウを元に、構築されたソリューションです。

E4 N Eezgr Gi Dao U50 Wq Yr 2025 6 4 15 32 36 Human Sense Ai04 (3) (2)

03

Human Sense 状態監視AIの特徴

事前学習プロセス不要

事前に大量の正常時画像を学習させる必要はありません。時間軸上で一定間隔(例: 30秒)で撮影された複数の画像(撮像画像1〜4)を比較し、その差分や変化のパターンから異常を検出します。

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一般のPCで高速処理可能

GPUが不要で高価で専門的な機材を新たに導入する必要はなく、現在お使いの一般的なPCでも高速な処理を実現します。これにより、導入コストを抑えつつ、高度な監視システムを構築できます。

従来のAIを活用した状態監視 Human Sense 状態監視AI
  • 高価なGPUが必要
  • 専用の処理サーバーが必要
  • 導入・運用コストが高い

E4 N Eezgr Gi Dao U50 Wq Yr 2025 6 4 16 9 7 Gpu (2)

  • 一般的なPCで処理可能
  • 高速処理を実現
  • 導入コストを大幅に削減

E4 N Eezgr Gi Dao U50 Wq Yr 2025 6 4 16 8 55 Pc (2)

 

柔軟なカスタマイズ

物体の輪郭を捉える「エッジ検出」や、光と影を考慮する「明るさの解析」など、開発済みの複数の解析技術をお客様の監視対象に合わせてカスタマイズが可能です。

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04

Human Sense 状態監視AIの活用事例

鉄板製造工程の設備監視

鉄板製造の設備監視において、検査員の目視では負担が重く見逃しの課題があったため、リアルタイム異常検知システムを導入し、監視業務の自動化と省人化を実現。

課題
  • 検査員が交代で目視確認を行っていて負担が大きい
  • 見逃しが発生すると生産率に大きな影響が出る
対策
  • 対象設備の正常稼働および異常発生をリアルタイムに解析
  • 異常発生検出時に信号を出力
効果
  • 検査員の負担軽減
  • 見逃し防止

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半導体ウェハの洗浄状態監視

洗浄装置の監視業務において、作業員による定期的な見回りでは全数チェックができないという課題があり、Webカメラと自動検知システムを導入し、洗浄状態の常時監視と自動化を実現。

課題
  • 洗浄装置の稼働状況を定期的に監視員が見回り確認
  • 全数チェックができていない
対策
  • 設備毎にWebカメラを設置し洗浄状態を監視
  • 左記監視項目の状態を自動検知
効果
  • 見回り検査の省力化
  • 全数チェックの実現

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箱詰め作業の取り漏れ検知

製品の箱詰め工程において、人手では入れ忘れによる手戻りが非効率という課題があり、AIカメラによる検知システムを導入し、ミスの早期発見と作業の効率化を実現。

課題
  • 納品箱に製品を詰める工程で取り漏れ(入れ忘れ)が発生
  • 取り漏れが発生すると正しい状態に戻す工程が非効率
対策
  • 取り漏れ(入れ忘れ)発生をリアルタイムにお知らせ
  • 監視カメラで作業を記録(監視サービス提供会社)
効果
  • 取り漏れミスの軽減
  • ミス発生時の改善作業の効率化

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レール付近の危険状態監視

線路周辺の保守点検において、危険箇所での作業は非効率かつ危険という課題があり、AIによる映像解析システムを導入し、遠隔での自動監視と安全な点検作業を実現。

課題
  • 線路付近に災害が発生する可能性のある危険領域での保守点検作業の効率化を促進したい
対策
  • 危険領域に監視カメラとエッジサーバを設置(遠隔監視)
  • 監視カメラの映像を解析し、異常を自動検知
効果
  • 遠隔監視による状況把握の実現
  • 危険状態の早期発見

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05

導入について

導入実績

業界を問わず、お客様の現場に合わせて柔軟なカスタマイズが可能です。特に、不良発生率が低く教師データの収集が困難なケースや、予知が難しい異常の監視など、従来のAIでは解決が難しかった多様な課題にお応えできる点が高く評価されています。

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導入の流れ

現場の課題や環境に応じて柔軟に設計が可能です。お客様の業務に最適な形でご活用いただけるよう、
導入前のヒアリングから導入まで、現場に合ったご提案をいたします。

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06

フォージビジョン株式会社について

事業概要

フォージビジョンはソフトウェア開発やクラウドインテグレーション等の多様なプロフェッショナルサービスを通じてお客様の課題解決を支援するパートナーです。最新技術と豊富なノウハウを駆使し、企画から開発、保守運用まで一貫してサポートするトータルシステムソリューションを実現します。

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会社概要

E4 N Eezgr Gi Dao U50 Wq Yr 2025 6 3 19 41 30 Logo201 (1)

社名

フォージビジョン株式会社 (ForgeVision, Inc.)

設立

2006年4月

代表者

代表取締役 喜多 泰祐

本社所在地

東京都千代田区九段北1-5-10 九段クレストビル4階

ホームページ

https://forgevision.com/

セキュリティ体制

ISO/IEC 27001:2022 & JIS Q 27001:2023

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