人手不足・高齢化
目視検査・巡回・段取りが人に依存し、採用も追いつかない
製造業向け AIソリューション
工場運営の全領域をカバー現場の人手不足・ベテラン依存・
工場運営の全領域をカバー
現場の人手不足・ベテラン依存・
データ活用の遅れを、AIで解く。
工場運営の全領域をカバーするAIソリューション。オンプレ対応で、機密データを社外に出さずに導入できます。
オンプレ・VPC対応
製造業に特化
PoCから始められる
Issue
「AIを入れたい。でも、何から・どう始めればいいか分からない。」
製造現場の課題は、個別のAIで確実に解ける。
どの工場も同じ壁に直面しています。大切なのは「全部を一度に」ではなく、効果の出る一点から始め、確かめてから広げることです。
ベテラン依存・暗黙知
熟練者の判断が個人の頭の中にあり、退職とともに失われる
データの分断
設備・品質・生産のデータがつながらず、改善に活かせない
コスト・エネルギー高
電力費・不良・在庫の無駄が利益を圧迫している
Solutions
工場運営の全領域をカバーするAIソリューション
安全から統合基盤まで、すべて独立して導入でき、既存システムへの後付けを前提に設計しています。
工場映像安全管理AI
危険行動・ルール不遵守を映像から自動検出
エネルギー最適化AI
電力・熱・ガスのロスをAIで削減
設備保全AI
センサーで異常予兆を検知し残寿命を予測
設備外観点検AI
腐食・異常発熱・油漏れをカメラで自動検出
需要予測AI
受注変動・季節性から高精度に需要を予測
生産計画・スケジューリングAI
納期・設備・段取りを最適化した計画を自動生成
生産工程データ分析AI
ボトルネックを特定しOEEを改善
外観検査AI
カメラ×AIで目視検査を自動化・標準化
品質トレーサビリティAI
不良原因を4Mデータから特定・対策
在庫最適化AI
部品・仕掛品の過剰と欠品を解消
調達購買AI
見積比較・発注最適化でリードタイム短縮
技術ナレッジAI
散在する技術情報を横断検索できる基盤に
熟練技能伝承AI
ベテランのスキルをデジタル化・標準化
図面解析AI
図面×ナレッジ×判断を一気通貫で自動化
見積・原価自動化AI
図面・仕様から製造原価を自動試算
工場AIオーケストレーション
工場内のAIを連携し全体最適を実現
Pickup
特に引き合いの多い、
4つのソリューション
個別ソリューションから始めて、最後は工場全体の最適化へ。代表的な4つを詳しくご紹介します。
F 人材・ナレッジ ｜ RAG
技術ナレッジAI — 暗黙知を、全員の検索基盤に
設計書・マニュアル・会議録・図面・メール・Slackに散在する技術情報をAIが横断検索。「経験5年のベテランが即答できる質問」に、1年目の担当者がAIと一緒に答えられるようになります。回答には必ず根拠文書リンクが付き、オンプレ・社内LANで機密情報を外に出しません。
応答時間の短縮問い合わせ対応を効率化
確認コールの削減ベテランへの依存を低減
社外送信ゼロオンプレ・VPC運用
主なユースケース
- 自然言語での技術情報検索
- 設計DR議事録・仕様書の横断検索
- 過去の不具合・対策事例の類似提示
- 部門ごとのアクセス権限管理
想定事例
電機メーカーで5年分の設計DR議事録をナレッジ化。新規設計時に過去のNGパターンを即検索でき、設計の手戻りを大きく削減。
G 設計・開発
図面解析AI — 図面読み込みを自動化
CAD・PDF・手書きを問わず図面を入力に、寸法・注記・BOM・公差の自動抽出から量産可否・DfM所見の生成まで一気通貫。日本語・JIS規格を前提に設計し、オンプレ・VPCで機密図面の社外送信をゼロにできます。
判断業務の時間短縮読図・照合の手間を圧縮
図面情報の自動抽出寸法・注記・公差・BOM
機密図面に対応オンプレ・VPC運用
主なユースケース
- 寸法・注記・公差・BOMの自動構造化（JSON出力）
- 量産可否・加工難易度の一次スクリーニング
- 過去案件との類似検索で見積根拠を提示
- JIS・社内規格との自動照合とNG箇所フラグ
想定事例
アルミ押し出しメーカーで、図面受領から量産可否・概算見積の初回回答までの処理時間を大きく短縮し、対応件数を伸ばせます。
D 品質 ｜ 画像
外観検査AI — 目視検査を自動化・標準化
ラインカメラ・産業カメラの製品画像をAIがリアルタイム解析し、傷・汚れ・欠け・変形を自動検出。検査員の技量差・疲労による見落としをゼロにし、判定基準をライン全体で標準化します。既存カメラへの後付けで、ライン改造は不要です。
検査工数の削減目視検査を自動化
高精度な検出傷・汚れ・欠けを判定
判定の標準化担当者・時間帯に依存しない
主なユースケース
- 表面傷・異物・色ムラ・寸法異常の自動検出
- 欠陥種別の自動分類（傷・へこみ・汚れ・印字不良）
- 不良率ダッシュボードと異常ラインへのアラート
- 検査画像・判定根拠の全数記録（トレーサビリティ）
想定事例
樹脂成形品メーカーで、ウェルドライン・ヒケ・変色を高精度に自動検出。顧客クレームを大きく削減。
H 統合基盤
工場AIオーケストレーション — 個別から全社最適へ
個別に入れたAIは、つながらないと効果が頭打ちになります。エッジ→ライン→工場の3層アーキテクチャで工場内のすべてのAIを統合し、「設備が止まりそう→生産計画を即時再立案→不足部品を先行発注→現場に指示」という自動連鎖で工場全体を最適化します。
投資対効果の向上個別導入から全体最適へ
リアルタイム最適化工場全体を自動連携
情報の一元化経営・管理・現場をつなぐ
主なユースケース
- 工場内AIの統合アーキテクチャ設計（3層）
- AI間のデータ連携・プロトコル標準化
- 全社KPIダッシュボード（安全〜エネルギーを一元監視）
- AI間の連鎖アクション設計
想定事例
自動車部品メーカーで設備保全・外観検査・生産計画の3AIを統合し、OEEを改善。AIゼロからの設計・PoC・本番展開まで伴走も可能です。
Flagship Solution
図面解析 × ナレッジ照合
図面に書かれた情報と、現場に眠るナレッジを繋ぎ、ベテランの判断を、組織知に変える。
製造業の判断業務を支えてきたのは、図面から設計意図や加工リスクを瞬時に見抜くベテランの読図力と、長年の現場経験に裏打ちされた深いナレッジです。私たちはこの匠の知恵を、画像認識・自然言語処理・RAGなど複数のAIを組み合わせて構造化し、経験の浅い担当者でも高度な判断を下せる仕組みに変えます。図面という「画像データ」と、過去実績・規格・暗黙知という「ナレッジデータ」を掛け合わせて「判断」まで導く。これは、単なる図面OCRにはできない、リベルクラフトならではのアプローチです。
図面理解
受領した図面から、形状・寸法・特記事項を正しく読み取ります。
READ
- 形状・寸法・公差
- 表題欄・注記
- 材質・表面処理の指示
- BOM・部品構成
ナレッジ検索・照合
図面に対応した過去実績・規格・暗黙知を検索し、照合します。
INPUT
- 過去案件・実績データ
- 設計や製造のノウハウ
- 各種規格や基準（JIS・ISO）
- 社内規定やマニュアル
総合的な判断
様々な情報を踏まえて総合的に判断し、各業務のアウトプットに繋げます。
CHECK
- 量産可否・加工難易度
- コスト・リードタイム
- 設計・品質上のリスク
- 判断根拠の明示
OUTPUT
見積・量産可否判定・納期回答・工程設計・設計レビュー・故障診断 など。PDF・CAD・Excel等の形式で出力し、他システムとも柔軟に連携できます。
| 比較軸 | 図面解析AI（当社） | 汎用OCRツール | 図面検索特化型 | GD&T抽出特化型 |
|---|---|---|---|---|
| カバー領域 | 図面＋ナレッジ＋判断 | テキスト抽出 | 検索特化 | GD&T抽出 |
| 日本語・JIS | ◎ | △ | ◎ | △ |
| 機密図面対応 | オンプレ・VPC対応 | 不可 | クラウド | クラウド |
| 判断エージェント | Agent＋RAG | なし | 限定的 | なし |
| 業務伴走 | 設計＋実装 伴走型 | なし | 限定的 | なし |
対応できる業務の例
見積作成
量産可否判定
納期回答
工程設計
製造条件設定
設計レビュー
調達先選定
類似設計流用
故障診断
修理判断
図面と仕様書の整合性チェック
既存設備改修判断
判断業務を大幅に短縮
図面情報を高精度に抽出
機密図面もオンプレ・VPCで対応
Why LiberCraft
なぜ、製造業のAIはリベルクラフトなのか
私たちの強みは、特定のツールではなく、AI × データサイエンスという一つの技術基盤にあります。外観や設備の画像も、図面も、設備の稼働ログも、需要も、社内に蓄積された文書も。製造現場のあらゆる情報を「データ」として捉え、解析し、判断に変える。だからこそ、16の領域を同じ深さでカバーできます。
データサイエンスを軸にした技術力
画像認識・自然言語処理・最適化・RAGを、課題に合わせて組み合わせます。単機能のツールではなく、現場の判断そのものを設計します。
製造業に特化・大手との実績
汎用SaaSではなく、製造現場の業務に踏み込んで設計します。大手製造業との開発実績にもとづき、現場で使える形に落とし込みます。
オンプレ・VPC標準対応
機密図面や社内データを社外に出さない構成を標準で提供します。閉域環境での運用にも対応します。
業務設計から実装まで伴走
ツールを渡して終わりにしません。業務設計から運用改善まで一気通貫で支援し、日本語・JIS図面を前提に設計します。
Flow
PoCから始め、
確かめてから広げる
いきなり全社展開はしません。効果の出る一点で確かめ、KPIを確認してから広げます。
-
1
Assessment
1ヶ月業務ヒアリング・データ棚卸し・PoC設計・KPI設定。「どこから始めるか」を一緒に見極めます。
-
2
PoC
2〜3ヶ月限定ラインで効果検証・KPI確認・現場フィードバックの反映。投資判断に足る数字を出します。
-
3
Production
6ヶ月〜全ライン展開・運用定着・継続改善・効果測定。改善サイクルを組織能力として定着させます。
Plan
小さく始めて、
確かめてから投資できる
アドバイザリー
月額 ¥200,000〜
導入可否・対象業務・構成案・費用感を整理します。
PoC開発
¥3,000,000〜
限定ラインで精度検証・現場トライアルまで実装します。
本格導入
個別お見積り
全ライン展開・運用定着・継続改善まで伴走します。
＊金額は目安です。対象ソリューション・データの状況により変動します。
FAQ
よくあるご質問
オンプレミスや閉域環境での構築は可能ですか？
はい。機密図面・社内データを社外に送信しない、オンプレミス・VPC構成を標準で提供します。
既存の設備やシステムと接続できますか？
接続方式は環境により異なりますが、CAD・MES・ERP・PLC・カメラなどへの非侵襲な接続を前提に設計しています。CSV・OPC-UA・REST API・データベース直接接続に対応し、具体的な可否はPoC前のアセスメントで確認します。
ソリューションを1つだけ導入することもできますか？
できます。各ソリューションは独立導入が可能です。効果の出る一点から始め、段階的に広げる進め方を推奨しています。
PoCの期間や費用の目安を教えてください。
標準はDiscovery（1ヶ月）→PoC（2〜3ヶ月）です。PoC開発は¥3,000,000〜が目安で、対象ソリューションとデータの状況により変動します。
AI導入の検討段階でも相談できますか？
はい。「何から始めるべきか」のアーキテクチャ設計・優先領域の特定から伴走します。
自社にAIに使えるデータがあるか分かりません。
データ棚卸しから支援します。既存のドキュメント・画像・設備データの範囲を一緒に確認し、PoC可能な領域を特定します。
Contact
まずは、自社の現場でどこから始められるかを整理しませんか。
16ソリューションの詳細をまとめた製造業AIソリューションカタログ（無料）と、オンラインでの無料相談をご用意しています。気になる方はお気軽にどうぞ。