PHYSICAL AI VALIDATION

フィジカルAI・ロボット 導入検証支援

実機を動かす前に、失敗条件まで見える化。

点群・BIM/CIM・GISから現場を再現し、ロボット、センサー、AIモデル、巡回ルート、 明るさや障害物を同じ条件で比較。映像を見るだけではなく、 導入可否を判断できる検証コンソールを構築します。 点群がない場合や品質に不安がある場合は、取得計画から支援します。

  • 点群取得・品質設計
  • GIS・BIM/CIM・デジタルツイン
  • AI・ロボット・センサー
  • 条件比較・評価レポート

VALIDATION / RUN-024SITE-A01 ・ ROUTE A

COMPLETE
総合判定 条件付きで
導入可能
巡回完了率
94%
設備確認率
87%
緊急停止
2
RECOMMENDATION

カメラ位置を上方へ調整し、通路Cの経由点を再設定

画面構成例・数値はサンプルです

「動いた」で終わらせず、 「導入できる」まで測る。

3D空間でロボットを自由に動かせること自体がゴールではありません。 どの条件なら業務で使え、どこに改善が必要かを、関係者が同じ画面で判断できることが価値です。

01 / VISUALIZE

現場と失敗条件を見える化

点群や3Dモデル上に、ルート、設備、死角、停止・見逃し箇所を重ねます。

02 / COMPARE

同じ基準でA/B比較

モデル、センサー、ルート、環境条件を固定した評価指標で比較します。

03 / DECIDE

次の投資判断につなげる

合格条件、既知の限界、改善案を整理し、実機試験へ進む範囲を絞ります。

SELF-PRODUCED DEMO / 04:01

操作デモを、4分で見る。

Isaac SimとブラウザGUIを連携し、ユーザーがシミュレーターを操作する様子を収録した Link Fieldの自主制作デモです。画像を押すとGoogle Driveの動画プレーヤーに切り替わります。

VIDEO OUTLINE
  1. 01
    検証条件を設定現場・ロボット・センサー・環境条件を選択
  2. 02
    シミュレーションを実行巡回、認識、回避などのイベントを確認
  3. 03
    結果から次の判断へKPI、失敗箇所、条件差を比較
別ウィンドウで動画を見る

この動画は自主検証の操作デモであり、顧客導入事例ではありません。 画面内の表示や数値は構成例で、実環境での性能を保証するものではありません。再生時はGoogle Driveへ接続します。

INTERACTIVE PREVIEW

条件を変えると、判断材料が変わる。

「動かせる3D」だけで終わらず、導入可否を比較できる画面へ。 下のサンプルで検証条件を選び、結果の変化をお試しください。

FIELD VALIDATION 巡回点検 / SITE-A01
READY 操作イメージ・数値はサンプル
02
デジタルツイン LIVE VIEW
点検ルート
設備エリアの巡回点検シミュレーション ロボットが設備間を移動し、カメラとLiDARで点検する画面イメージです。 AREA A / EQUIPMENT AREA B / INSPECTION SCALE 1:250 AMR-01 TRACKING
00:00
17:40

基準条件のサンプル結果を表示しています。

※ これはWebページ上の操作説明用デモです。表示値は実案件の測定結果ではありません。 実際の評価項目・合格条件は、対象業務と現場リスクに合わせて設計します。

現場担当者にも、技術者にも。

同じ検証結果を、役割に合わせた情報量で共有できる画面を設計します。

01
簡易モードFOR BUSINESS & FIELD

業務、場所、条件を選び、判定と改善案を確認。営業説明や現場との要件整理に使います。

  • 業務・現場・ルートの選択
  • シミュレーション実行
  • 総合判定とA/B比較
  • レポート出力
02
詳細モードFOR AI & ROBOTICS

モデルや物理条件、センサーノイズ、イベントログを確認し、原因分析と再検証に使います。

  • モデル・しきい値・センサー仕様
  • 物理・環境パラメーター
  • フレーム・イベントログ
  • 条件プリセットと版管理

検証に必要な4つを、
一つの流れで。

見栄えのよい3Dだけではなく、現場データの整備、条件設計、評価、実機・GIS連携まで、 導入判断に必要な範囲を組み合わせます。

01

現場デジタルツイン

点群、メッシュ、BIM/CIM、GIS、図面から、検証に必要な現場・設備・通行領域を構成します。

  • 座標・スケール・設備ID
  • 通行/禁止/点検領域
  • センサー遮蔽と死角
02

専用の操作GUI

標準ツールの複雑さを隠し、対象業務に必要な条件設定、実行、比較、レポートだけを見せます。

  • 条件プリセット・保存
  • A/B比較・イベント確認
  • 簡易/詳細モード
03

評価設計・比較レポート

成功率だけでなく、見逃し、停止、時間、死角など、業務上の失敗を測れる指標へ変換します。

  • 合格条件とKPI
  • 失敗箇所・原因候補
  • 既知の限界と改善案
04

GIS・AI・実機連携

GISで計画したルートを検証へ渡し、必要に応じてROS 2、AI推論、実機ログ、設備台帳へつなぎます。

  • ルート・設備台帳連携
  • AIモデル・センサー連携
  • 結果・履歴のGIS返却

点群取得から、
デジタルツインの品質を設計。

すでに取得した点群が検証に使えるか分からない場合も、これから取得する場合も対応します。 GIS・測量の専門家チームが、利用目的から逆算して最適な取得・整備方法を組み立てます。

点群取得から相談する
  1. 01 / CHECK 既存点群を診断

    精度、密度、欠損、死角、ノイズ、座標系を確認し、目的の検証に足りるかを整理します。

  2. 02 / PLAN 最適な取得方法を設計

    地上レーザー、UAV、SLAM・モバイル計測などから、現場と必要精度に合う方法を選定します。

  3. 03 / PREPARE 使えるデータへ整備

    基準点・座標の統合、位置合わせ、不要点除去、必要範囲の抽出まで一貫して支援します。

  • 必要精度・点密度
  • 座標系・基準点
  • 遮蔽・死角対策
  • 屋内外の統合
  • 設備ID・GIS連携

計画・検証・実行・記録を、分断しない。

Link FieldのGISと現場データの知見を、シミュレーションの前後までつなげます。

  1. 01 GISで計画 設備・ルート・禁止区域
  2. 02 デジタルツインで検証 条件変更・A/B比較
  3. 03 実機で実行 現場差・安全条件を確認
  4. 04 結果をGISへ戻す 設備ID・履歴・未点検区域

変更できる条件

現場
シーン、エリア、フロア、設備
業務
巡回、搬送、点検、設備認識
ロボット
機体、速度、開始位置、停止条件
AI・センサー
モデル、しきい値、RGB、深度、LiDAR
環境
明るさ、遮蔽、人、車両、障害物
ルート
開始点、経由点、目的地、禁止区域

判断できる結果

遂行
巡回完了率、到達率、所要時間
点検
点検カバレッジ、未確認設備、見逃し
安全
衝突、緊急停止、最小離隔
認識
検出率、誤検出、推論時間
位置
自己位置喪失、センサー死角
改善
失敗条件、推奨構成、次の実機試験

SaaSありきにせず、
判断できる最小範囲から。

現場、点群品質、機体、モデル、合格条件は案件ごとに異なります。 最初から大規模な共通基盤を作らず、検証価値が見える段階から進めます。

STEP 01

適用性診断

業務と失敗条件を整理し、既存データで何を検証できるか、PoCの範囲を決めます。

  • 対象業務・合格条件の整理
  • データ・機体・モデル確認
  • 検証シナリオ案
成果:PoC計画・論点一覧
STEP 03

実機連携・継続検証

PoCで絞った構成を実機で確認し、GIS・設備台帳・運用ログと連携します。

  • 実機・ROS 2・AI連携
  • 現場差の確認と調整
  • モデル・条件の回帰テスト
成果:導入構成・運用手順

モデルだけでなく、
判断を再現できる情報を残します。

納品範囲はPoCごとに合意します。次の担当者が、なぜその結論になったかを追える形で共有します。

  • 01検証シナリオ・合格条件
  • 02条件プリセット・操作GUI
  • 03KPI・イベントログ
  • 04A/B比較結果
  • 05既知の限界・実機差
  • 06改善案・次の検証計画

導入検証の進め方

各段階で確認結果を共有し、次へ進むかを判断します。

  1. 01
    業務と合格条件を整理

    何を実行し、どの失敗を減らしたいか確認します。

  2. 02
    現場データ・機器を確認

    点群、図面、設備、ロボット、モデル、センサーを棚卸しします。

  3. 03
    検証環境とGUIを構築

    デジタルツイン、条件プリセット、評価ロジックを作ります。

  4. 04
    条件別に実行・比較

    基準条件と難条件を同じKPIで測り、失敗イベントを確認します。

  5. 05
    結果共有・実機計画

    改善案と残る不確実性を整理し、次の実機試験を決めます。

よくある質問

01 点群や3Dモデルがなくても相談できますか?

はい。図面、写真、サンプルシーンなど、現在使える情報から確認できる最小範囲を整理します。新たな点群取得が必要な場合や既存点群の精度・密度・死角に不安がある場合は、GIS・測量の専門チームが計測手法、座標系、必要精度、取得範囲を設計し、デジタルツインに適したデータ整備まで支援します。

02 使用するシミュレーターやロボットが未定でも進められますか?

進められます。先に業務、失敗すると困る条件、合格基準を整理し、その後に必要な物理表現、センサー、連携方式から候補を選びます。特定製品ありきではなく、判断に必要な検証から設計します。

03 シミュレーション結果だけで実機導入を決められますか?

シミュレーションは候補の絞り込みと失敗条件の発見に有効ですが、実環境との差は残ります。最終判断では、停止距離、通信、路面、照明、人との共存などを実機試験で確認する前提の計画をご提案します。

04 AIモデルやセンサー構成をA/B比較できますか?

はい。同じシーン、ルート、評価条件を固定し、モデル、しきい値、カメラ位置、LiDAR構成などを比較できます。比較項目と合格条件は、検証前にお客様と合意します。

05 ブラウザから操作できる形にできますか?

要件に応じて可能です。利用人数、GPU、データ機密性、認証、同時接続、利用時間を確認し、ブラウザ配信、専用アプリ、録画とレポート共有のどれが適切かを設計します。

自社の現場データで、
何を検証できるか。

点群やロボットが未確定でも構いません。対象業務と困っている失敗から、 最小の検証範囲を一緒に整理します。

フィジカルAI導入検証について相談 初回相談無料 / オンライン対応 / 内容が未整理でも可