クラウド活用を通じて製造業の業務効率化・安全性向上をご支援いたします。クラウドベースのシステムを活用した設備管理の最適化、生産ラインのデータ統合、そしてIoT技術の応用によって、製造現場特有の課題を解決。迅速なデータ分析と意思決定をサポートし、企業の競争力強化に貢献します。
カメラ検知で作業現場における高い安全性を確立
課題
- 作業現場では、従業員がヘルメット、安全帯などの安全装備を適切に着用しているか目視での定期的なチェックが必要だが、見落としが発生しやすい。
- 安全検査の記録は、紙ベースで行われることが多く、記入ミスや紛失のリスクがあるだけでなく、集計・分析に手間がかかっている。
- 新たな安全確認手順の導入するにしても、作業手順を複雑化し、作業員の負担増となる可能性があるため、現場への影響を最小限に抑える必要がある。
効果
- 作業現場のカメラ映像とAppSheetによるノーコードアプリを連携させることで、安全装備の着用状況を自動的にリアルタイムで検査するシステムを構築。
- AIによる客観的な監視により、安全な作業環境が確立され、従業員の安全意識向上と労働災害の防止につながった。
- 安全装備の着用状況だけでなく、作業員の稼働状況や安全装備の消耗速度などのデータをダッシュボードで可視化。効率的な管理と改善活動を可能に。

AI画像認識による不良品検出の自動化
課題
- 部品の不良品検出を専門作業員が目視で行っているが、検査員の経験や集中力に依存するため、検出精度にばらつきが発生したり、見落としが生じる可能性がある。また、労働人口の減少に伴い、熟練検査員の確保も困難になりつつある。
- 目視検査では、検出結果の記録や集計に時間がかかり、品質管理業務全体の効率化を阻害している。また、検査データを活用した工程改善や原因分析が迅速に行えない。
効果
- AIによる画像認識を用いた外観検査アプリケーションを開発し、属人化を排除した安定した検出精度と、少人数で検査業務に対応できる体制を実現。
- 検査結果をBigQueryに集約することで、データ集計の手間を解消。 迅速な分析が可能になり、不良原因を特定し、生産工程を改善する時間も創出できるようになった。

クラウドエースのクラウド活用支援
クラウドエースは、Google Cloudの導入支援はもちろん、開発から運用・保守までワンストップでご支援いたします。
Google Cloud支払代行
カスタマーサービス初期コスト・手数料不要でGoogle Cloudをご利用いただけます。請求書(円)でのお支払い、カスタマーサポートなどお客様が安心してGoogle Cloudをご利用いただける環境をご提供いたします。
Cloud Booster for 生成AI
豊富な知見を持つクラウドエースの生成AI専門のエンジニアが、お客様のあらゆるご要望にあわせてフレキシブルに対応。内製開発の初期推進力となり、実現力を高める技術開発支援サービスです。
業務システム・アプリケーション開発
Google Cloudの高い技術とナレッジを持ったエンジニアが、システムやアプリケーション開発を支援。クラウドの特性を活かしたシステムのモダナイゼーションやPoC(概念実証)なども対応いたします。
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データ分析基盤の設計・構築を通じて、お客様のデータドリブンな意思決定をサポート。散在するデータを集約・分析し、業務改善に繋がる環境構築をお手伝いいたします。
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クラウドエースが選ばれる理由
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豊富な導入実績

・ Google Cloudの導入・開発・トレーニング実績は1,000社以上(グループ全体)
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・ 優れた実績を収めたパートナー企業を選出する「Google Cloud Partner of the Year」を通算7回受賞
・ Google Cloud認定資格取得数1,800以上 ※2025年1月時点
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よくあるご質問
- Google Cloudとは何ですか。
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Googleがクラウド上で提供するコンピューティングサービスです。 Google社内で使われているものと同じテクノロジーやインフラを使用して、お客様のインフラ環境をクラウド化できます。
- クラウドにデータを預けるのは、セキュリティとして安全なのでしょうか。
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Google Cloudは世界トップクラスのセキュリティ対策を講じており、安心してご利用いただけます。
- BigQueryとは何ですか。類似製品はどんなものがありますか。
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BigQueryは、Google Cloudが提供するフルマネージドなクラウドデータウェアハウスです。データウェアハウスとは、大量のデータを収集・蓄積し、分析しやすいように整理したデータベースのことです。
主な類似製品としては、Amazon Redshift(AWS)、Azure Synapse Analytics(Microsoft Azure)、Snowflakeが挙げられます。
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- カメラ検知の安全性検査システムにはどのくらい専門的な知識が必要ですか。
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さほど専門的な知識は必要ありません。カメラ検知の安全性検査システムには、Vision AIというソリューションを用います。APIを通じてプログラミングで高度なカスタマイズを行うことも可能ですが、AutoML Visionというノーコード・ローコードツールも提供されています。貴社のご状況に応じてナレッジのみのご支援、または、弊社で開発を担うことも可能です。
- AI画像認識でどんな費用対効果が望めますか。
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AI画像認識を導入することで、主に人件費の削減と生産スピードの向上が期待できます。従来、人が行っていた目視検査などの作業をAIが代替することで、これらの効果が生まれます。