記事一覧（2ページ目）

製造業・建設業・小売/物流の現場でAIをどう使えば成果が出るのかを、実務ベースで解説しています。

製造業2026年8月12日

製造業のAI活用は予知保全・外観検査・生産計画の3領域に大別できます。どれを選ぶべきかは「使えるデータの種類」ではなく「事象の発生件数」で決まります。判断基準、導入手順、体制と費用、KPIの置き方までを実務ベースで解説します。

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建設業2026年8月8日

3次元測量はドローンとレーザースキャナで得意領域が異なります。地形か構造物か、植生の有無、要求精度、天候の制約という4つの軸で使い分けを整理し、外注と内製の判断、データ処理にかかる実務の負荷まで解説します。

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小売/物流2026年8月6日

倉庫自動化は「入れれば省人化できる」とは限りません。物量の変動幅、品目特性、拠点の残存年数という3条件で適否が分かれます。設備別の向き不向き、投資回収の計算、段階導入の考え方を解説します。

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建設業2026年8月5日

安全管理AIが現場で使われなくなる最大の原因は誤検知です。閾値を上げて件数を減らす対処が逆効果になる理由と、現場が5秒で誤りを戻せる導線の設計、誤検知の理由を残す再学習の回し方を解説します。

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製造業2026年8月1日

外観検査の自動化は、モデルの性能より撮像条件で結果が決まります。検出したい欠陥サイズから必要な解像度を計算する方法、照明の選び方、見逃しと過検出のどちらを優先するかの設計、判定できない欠陥の見極め方を解説します。

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建設業2026年7月28日

生成AIで書類作成を減らすには、対象書類の選び方が結果を決めます。定型度と確認コストの2軸で対象を選ぶ方法、社内情報を安全に扱う運用ルール、削減時間の正しい数え方までを手順で解説します。

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小売/物流2026年7月25日

店舗在庫をECで販売する仕組みは、在庫精度と引当ルールの設計で成否が決まります。何を一元化すべきか、店舗の売り逃しをどう防ぐか、店舗出荷の運用負荷をどう抑えるかを実務ベースで解説します。

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製造業2026年7月22日

予知保全と異常検知は目的も必要データも異なります。両者の違いを整理し、自社の故障事例の件数からどちらを選ぶべきかを判断する手順、データ量の誤解、投資回収の考え方までを解説します。

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製造業2026年7月19日

既存設備へのセンサー後付けは、何が取れて何が取れないかを理解しないと投資が無駄になります。電流・振動・温度・画像それぞれで分かること、サンプリング周期の決め方、通信方式の選び方を実務ベースで解説します。

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