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IoA-8Lab IoA-8Lab
研究に裏打ちされたAI技術

現場の知識をAIで
実装可能な能力

農業・製造業・インフラの現場課題を、研究に裏打ちされたAI技術で解決します。

現場が抱える共通課題

あらゆる産業に共通する、AIで解決すべき構造的な問題

熟練者の知識が失われていく

ベテランの退職とともに、長年蓄積された暗黙知やノウハウが組織から消えていきます。

手作業では限界がある

人手に頼る検査・判定・管理プロセスは、事業拡大とともにボトルネックとなります。

汎用AIでは現場に合わない

既製品のAIツールは、業界固有の条件や現場の制約に対応しきれません。

IoA-8Lab とは

名前に込められた哲学

「すべての組織に固有の課題がある。私たちはそれを解決する厳密さとツールを持ち込み、その能力を残して去る規律を持つ。」

IoA

Internet of Ability

Internet of Ability — 誰もが実践的な能力と専門知識を獲得できるという概念

8

Infinity

無限のスケーラビリティと継続的な進化を象徴

Lab

Laboratory

研究室を起源とし、厳密さとエビデンスに基づく開発を重視

7 日本特許
10 査読付き論文
9 国際会議発表

対応領域

農業・製造業・インフラの現場課題に対応

農業
摘粒ロボット、等級判定、収穫時期推定、AR支援システムなど、ぶどう栽培を中心に多品目へ展開。
  • ぶどう摘粒ロボット
  • ぶどう等級判定
  • 収穫時期推定
  • AR農作業支援
  • こんにゃく芋サイズ推定
製造業
予知保全、外観検査、生産ライン異常検知、デジタルツインなど、工場のAI化を支援。
  • 予知保全システム
  • 外観検査AI
  • 生産ライン異常検知
  • デジタルツイン
  • 自動メーター読取
インフラ・サービス
AR遠隔支援、ナレッジキャプチャ、フィールド監視など、現場業務のデジタル変革を推進。
  • AR遠隔支援
  • ナレッジキャプチャ
  • フィールド監視
  • 半自動アノテーション

能力移転メソドロジー

AIを納品して終わりではなく、運用能力ごとお渡しします

1

診断

現場の課題を構造化し、AI適用可能性を評価

2

設計

研究知見に基づいたソリューションアーキテクチャを策定

3

実装

実証済みモデルとツールで本番システムを構築

4

移転

運用ノウハウとモデル管理能力をお客様チームへ

5

進化

継続的な改善サイクルで精度と価値を向上

実証済みの成果

査読付き論文で裏付けられた導入事例

農業
2023
ぶどう摘粒AR支援システム
Computers and Electronics in Agriculture

課題

ぶどう摘粒は熟練農家の経験と勘に依存する高度な技術であり、新規就農者や未熟練者にとって習得が困難。

解決策

深層学習による粒検出とARグラスを組み合わせ、リアルタイムで摘粒ガイダンスを表示するシステムを開発。

成果

未熟練農家がシステム使用時に、熟練農家より8.18%高い品質スコアを達成。

+8.18% quality
農業
2025
玉ねぎ異常検知システム
Smart Agricultural Technology

課題

玉ねぎの選別は人手に依存し、異常品の混入が品質と歩留まりに影響。従来の画像認識では現場環境での精度が不足。

解決策

特徴適応型の異常検知手法を開発。ラボ環境と実運用環境の両方で検証。

成果

ラボ環境で97%、実運用環境で86%の検知精度を達成。

97% lab / 86% field

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