現場課題に応じて最適な技術を組み合わせるAI開発
” 現場を置き去りにしたSFテクノロジーはいらない “
深層学習・画像認識・数理最適化など必要な技術を現場に合わせて実装し、
人手不足や業務負荷を実際に解消するまで、泥臭く伴走します。
行動分析
人・物の動きをリアルタイムで検出・分析。作業員の動線・姿勢を把握しヒヤリハットを防止します。
安全管理
作業効率化
ヒヤリハット防止
数理最適化
制約条件のもとで最適解を算出するアルゴリズムを実装。シフト・配車・積み付けの最適化に対応します。
配置最適化
設備最適化
積載最適化
ハードウェア連携
PLC・センサー・カメラ等との統合設計。光学設計・電気工事・治具設計まで内製対応します。
設備接続
センサー統合
光学設計
エッジ実装
工場設備・デバイスにAIを直接組み込み、クラウドを介さずリアルタイムに推論・制御します。
ライン組み込み
リアルタイム制御
オフライン稼働
画像認識
カメラ画像・映像から情報を抽出・判定。外観検査・品番特定・作業状態モニタリングに活用します。
外観検査
品番特定
設備監視
深層学習
複雑なパターン認識・予測モデルを構築。品質検査の自動化から設備の故障予兆検知まで対応します。
品質予測
異常検知
故障予兆検知
データ分析
生産実績・品質データ・センサーログを構造化し、需要予測・要因分析・KPIダッシュボードに活用します。
需要予測
要因分析
原因特定
LLM・RAG・AIエージェント
社内ナレッジの資産化・AI活用による業務自動化。汎用AIとは異なり、画像認識やデータ構造化などの専門技術と組み合わせることで、現場業務に深く入り込んだAIを構築できます。
社内RAG
インシデント管理
業務効率化
ユースケース
業種・業務を問わず、課題に合わせた専門AIを構築してきた実績があります。
行動・動作データ
- 自動車・機械
｜
自動車関連メーカー_6
技能協議会における作業時間分析
行動・動作データ
- スポーツ・エンタメ
｜
イベント運営業
ブランディングショーにおける観客反応データ検知システム
行動・動作データ
- 資源循環業
｜
自動車解体業
自動車解体工場内におけるオペレーション最適化システム
行動・動作データ
- 化学・医薬品
｜
化学メーカー
原料投入作業における不備・安全管理のための行動分析
行動・動作データ
- 電機・電子部品
｜
電機メーカー
パソコン組立工程における生産性向上のための行動分析
行動・動作データ
- 自動車・機械
｜
自動車関連メーカー_2
整備工場ストール内における安全管理システム
業務・トランザクションデータ
- 卸売, 運輸・物流
｜
自動車関連部品卸売
トラックバース進捗管理ボードデジタル化
業務・トランザクションデータ
- 資源循環業
｜
リサイクル業
廃車リサイクル工程連携による価値可視化システム
業務・トランザクションデータ
- 自動車・機械
｜
重工業・総合メーカー
特殊機器部品の需要予測
業務・トランザクションデータ
- 自動車・機械
｜
自動車関連メーカー_4
技能スキルの可視化・育成支援プラットフォーム
業務・トランザクションデータ
- 運輸・物流
｜
物流・運輸企業
配車最適化＋トラック積み付け自動最適化AIシステム
業務・トランザクションデータ
- 公共・行政
｜
足立区
コミュニティバスAI分析によるダイヤ改正実装
センサ・ログデータ
- 自動車・機械
｜
自動車関連メーカー_5
工場内設備の表面温度解析・異常検知システム
センサ・ログデータ
- 小売
｜
自動販売機事業
自動販売機内エラー検知システム
センサ・ログデータ
- 電機・電子部品
｜
電気計測器メーカー
生産設備異常検知・AIアドバイスシステム
センサ・ログデータ
- スポーツ・エンタメ
｜
モータースポーツチーム
走行ログ・路面状況からセットアップ最適化・ドライバー分析
テキスト・ドキュメントデータ
- 情報サービス
｜
気象情報サービス
報告書作成＆監査AIエージェント
テキスト・ドキュメントデータ
- サービス・コンサル
｜
経営コンサルティング
役員会議の質問対応AIエージェント
テキスト・ドキュメントデータ
- サービス・コンサル
｜
総合コンサルティング・会計事務所
社内ツール内にインシデント報告を一次受け・管理するAIエージェント
実験・研究データ
- 食品製造
｜
食品メーカー
新商品開発自動化AIエージェント
実験・研究データ
- 化学・医薬品
｜
化学・医薬品メーカー
過去処方データ＋特許情報を活用した錠剤処方最適化AIエージェント
実験・研究データ
- 鉄鋼・金属
｜
鉄鋼・金属部品メーカー
過去実験データ＋オープンデータを活用した金属組成最適化AI基盤
図面・設計データ
- 自動車・機械
｜
自動車関連メーカー_3
設計データを自動作図
図面・設計データ
- 建設, 自動車・機械
｜
ゼネコン・機械メーカー
社内図面読み取りから類似検索・見積・図面生成を自動化するAIエージェント
行動・動作データ
- 自動車・機械
｜
自動車関連メーカー_6
行動・動作データ
- スポーツ・エンタメ
｜
イベント運営業
業務・トランザクションデータ
- 卸売, 運輸・物流
｜
自動車関連部品卸売
行動・動作データ
- 電機・電子部品
｜
電機メーカー
業務・トランザクションデータ
- 自動車・機械
｜
自動車関連メーカー_4
行動・動作データ
- 自動車・機械
｜
自動車関連メーカー_1
組立工程における作業管理システム
画像・映像データ
- 商社, 運輸・物流
｜
アパレル物流・商社
衣類検品業務におけるAIガイダンスシステム
画像・映像データ
- 建設
｜
ゼネコン
建築木材の劣化度合い把握のための画像検査
画像・映像データ
- 小売, 資源循環業
｜
小売・卸売業
オフィス家具の数量カウントシステム
画像・映像データ
- 鉄鋼・金属
｜
金属加工業
AI画像解析による危険物自動検知＆検収サポートシステム
画像・映像データ
- 小売, 資源循環業
｜
総合買取専門サービス
庫内作業効率評価行動検出モデル
画像・映像データ
- 建材・住宅設備
｜
住宅設備・建材メーカー
実験・研究データ
- 食品製造
｜
食品メーカー
テキスト・ドキュメントデータ
- 情報サービス
｜
気象情報サービス
テキスト・ドキュメントデータ
- サービス・コンサル
｜
経営コンサルティング
図面・設計データ
- 自動車・機械
｜
自動車関連メーカー_3
図面・設計データ
- 建設, 自動車・機械
｜
ゼネコン・機械メーカー
画像・映像データ
- 小売, 食品製造
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小売・食品メーカー
ラベル読み取り・食品表示業務効率化AI-OCR付きAIエージェント
行動・動作データ
- 資源循環業
｜
自動車解体業
業務・トランザクションデータ
- 資源循環業
｜
リサイクル業
業務・トランザクションデータ
- 運輸・物流
｜
物流・運輸企業
実験・研究データ
- 化学・医薬品
｜
化学・医薬品メーカー
実験・研究データ
- 鉄鋼・金属
｜
鉄鋼・金属部品メーカー
センサ・ログデータ
- スポーツ・エンタメ
｜
モータースポーツチーム
センサ・ログデータ
- 自動車・機械
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自動車関連メーカー_5
センサ・ログデータ
- 小売
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自動販売機事業
行動・動作データ
- 化学・医薬品
｜
化学メーカー
センサ・ログデータ
- 電機・電子部品
｜
電気計測器メーカー
画像・映像データ
- 鉄鋼・金属
｜
金属加工業
行動・動作データ
- 自動車・機械
｜
自動車関連メーカー_2
行動・動作データ
- 自動車・機械
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自動車関連メーカー_6
センサ・ログデータ
- 自動車・機械
｜
自動車関連メーカー_5
業務・トランザクションデータ
- 自動車・機械
｜
重工業・総合メーカー
業務・トランザクションデータ
- 自動車・機械
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自動車関連メーカー_4
図面・設計データ
- 自動車・機械
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自動車関連メーカー_3
行動・動作データ
- 自動車・機械
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自動車関連メーカー_2
行動・動作データ
- 化学・医薬品
｜
化学メーカー
画像・映像データ
- 鉄鋼・金属
｜
金属加工業
実験・研究データ
- 化学・医薬品
｜
化学・医薬品メーカー
実験・研究データ
- 鉄鋼・金属
｜
鉄鋼・金属部品メーカー
実験・研究データ
- 食品製造
｜
食品メーカー
画像・映像データ
- 小売, 食品製造
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小売・食品メーカー
行動・動作データ
- 資源循環業
｜
自動車解体業
センサ・ログデータ
- 小売
｜
自動販売機事業
業務・トランザクションデータ
- 資源循環業
｜
リサイクル業
画像・映像データ
- 小売, 資源循環業
｜
小売・卸売業
画像・映像データ
- 小売, 資源循環業
｜
総合買取専門サービス
画像・映像データ
- 小売, 食品製造
｜
小売・食品メーカー
画像・映像データ
- 建設
｜
ゼネコン
図面・設計データ
- 建設, 自動車・機械
｜
ゼネコン・機械メーカー
画像・映像データ
- 建材・住宅設備
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住宅設備・建材メーカー
業務・トランザクションデータ
- 公共・行政
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足立区
行動・動作データ
- スポーツ・エンタメ
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イベント運営業
テキスト・ドキュメントデータ
- 情報サービス
｜
気象情報サービス
テキスト・ドキュメントデータ
- サービス・コンサル
｜
経営コンサルティング
テキスト・ドキュメントデータ
- サービス・コンサル
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総合コンサルティング・会計事務所
センサ・ログデータ
- スポーツ・エンタメ
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モータースポーツチーム
フツパーが選ばれる理由
「製造業の現場を知り、技術を本物で持ち、最後まで諦めない」その3つが揃っているから、PoCで終わらない
1
多様な専門家が、一つのチームにいる
社員の60%がエンジニア。AIエンジニア・データサイエンティスト・光学エンジニア・電気回路/制御エンジニア・ハードウェア設計エンジニアまで、一社でフルスタックに対応できます。
2
製造業の現場を、内側から知っている
品質管理・生産技術出身のメンバーが在籍し、工場の文脈でAIを設計します。webに落ちていない現場の生データや業務の勘所を、開発の起点にできることが強みです。
3
現場に落とすまで、離れない
戦略コンサルタントから現場DXプロジェクトマネージャーまで。テーマ設定・実装・定着まで一気通貫で伴走します。
導入の流れ
「どこから始めればいいか分からない」——その悩みから、一緒に考えます。
机上の理論ではなく、現場の難しさを知っているから言えることがあります。
製造業出身のメンバーが貴社の実情に深く向き合い、「真に使われる仕組み」にこだわりながら、
費用対効果の高い要件を見極め、確実なプロジェクト推進をご支援します。
01
ヒアリング（課題整理）
「どんな業務にAIを使えるか」ではなく、「現場のどこに本当の課題があるか」を掘り下げる
02
テーマ設計（ROI試算）
実現可能性と投資対効果を試算し、「何を作れば現場が変わるか」のテーマを確定
03
PoC・検証
まず小さく作って現場で動かす
完璧より、早く試して学ぶことを優先
04
実装・導入
現場に根付く形で実装
使われないまま終わらせないために、定着まで伴走
05
運用・改善
導入がゴールではない
現場の変化や新たな課題に合わせ、継続的にブラッシュアップ
事業責任者紹介
エンタープライズAI事業部 開発部 部長／テクノキングオブフツパー
執行役員／エンタープライズAI事業部 事業部長
AIビジョン事業部 エンジニアリング本部
ソフトウェアエンジニアリング部 部長／VPoE
お問い合わせ
お問い合わせやご相談などはこちらのフォームより受け付けております。お気軽にお問い合わせください。
2～3営業日以内に、担当よりメールにて返信させていただきます。
予算感・導入検討時期によってはデリバリーチームが早期より参加しますので、ぜひご記入ください。