CHALLENGES
製造業がAI導入で直面する、3つの壁
01
設計データの機密性
図面やCADデータは企業の生命線。外部のクラウドAIには送れず、多くの現場でAI活用が止まっています。
02
技能伝承の危機
熟練工の引退とともに、言葉や紙では伝えきれないノウハウが失われていきます。
03
多国籍化する現場
外国人スタッフが増える一方、言語の壁で教育が進まず、安全性と生産性に影響しています。
SOLUTIONS
MetAIが提供する、5つの解決策
解決策 1
設計データの社内AI処理
CAD図面や技術文書を外部に送らず、社内サーバーでAI検索・要約。蓄積されたナレッジを、機密を守りながら最大限に活用できます。
解決策 2
4DGSによる技能伝承
熟練工の機械操作や組立手順を4D Gaussian Splattingで立体記録。あらゆる角度から確認でき、映像以上にわかりやすく新人に伝えられます。
解決策 3
多言語作業マニュアル
作業手順をAIアバター動画にして、100以上の言語に対応。外国人スタッフも母国語で学べ、安全性と習熟スピードが向上します。
解決策 4NEW
カメラAIで、数える・記録する
Laya Live Cameraが手・部品・人をその場で検出し、種類ごとの個数や作業回数を記録。「午前中に何個組み立てた？」と聞けば答えます。映像は外に出ません。
WHY ON-PREMISE
なぜオンプレミスAIなのか
| 特徴 | クラウドAI | MetAI オンプレミス |
|---|---|---|
| 設計データ | 外部に送信 | 社内サーバー内で完結 |
| 情報漏洩リスク | 常にあり | 物理的に遮断可能 |
| コスト | 従量課金で予測困難 | 初期投資後は固定費 |
| ネット環境 | 接続必須 | オフラインでも動作 |
PROCESS
ヒアリングから本番稼働まで、最短6週間。
- 01
ヒアリング（無料）
現場の課題とデータ環境を把握。
- 02
構成提案
最適なハードウェア・モデルを2週間で提案。
- 03
PoC
小規模で効果を検証。
- 04
本番構築
機材調達から社内システム連携まで。
- 05
運用研修
社員が自走できるまで伴走。