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製造業では品質検査の自動化、予期しないダウンタイムの削減、新製品立ち上げ時の効率化が課題。従来の統計的手法ではリアルタイムの異常検知に限界があった。

AI品質検査（コンピュータビジョンによる部品自動検査）、予知保全（振動・温度データからの故障予測）、サイクルタイム最適化（新ライン立ち上げ時のデータ分析）の3領域でAIを展開。2024年からは生成AIで生産データの自然言語分析も開始。2025年秋には外部企業向けAIエージェントプラットフォームも提供予定。

製造業のAI化では、品質・保全・効率の3軸で同時にAIを導入することで相乗効果が生まれる。自社ノウハウのプラットフォーム化による外部展開も新たな収益源に。