AIoT AIoTシステム開発 設備のデータを集めて、
異常や欠陥はAIが見つける。

2026年の台湾でのカスタム開発を基準にすると、現場調査と計画は約NT$10万〜30万、1ラインまたは1種類の設備でのPoC検証は約NT$50万〜100万、複数設備のデータ基盤、ダッシュボード、AIモデルの本番運用、MES・ERP連携までで約NT$100万〜250万、複数拠点・複数モデルのプラットフォーム型はNT$250万〜です。センサー、エッジ端末、クラウド、GPUの費用は別途かかります。

現場調査からPoCの結果が出るまで約3〜5か月です（現場調査2〜4週間、PoC検証2〜4か月）。PoCで効果が確認できた後の拡大と連携は約5〜8か月、複数拠点のプラットフォーム型は8か月以上かかります。期間は主に、データをどれだけ早く取得できるか、設備や既存システムのインターフェースが公開されているかで変わります。

できます。データ収集、モデルの学習、システム開発、公開後のモデル更新は当社が担当します。お客様には、現場をよく知る方に判定基準の説明やラベルの確認をお願いし、PoCでは一緒に数字を確認していただきます。

先にデータを集め、それからAIに取り組みます。現場調査で既存データの量と質を確認し、足りなければセンサーやカメラを設置してラベル付けの流れを整えます。その間はしきい値によるアラートで課題の一部を解決し、学習に十分なデータがそろってからPoCに進みます。

できます。当社はMESやERPを置き換えるのではなく、設備データとAIの層を構築し、認識結果、アラート、設備データをAPIで既存システムへ書き戻します。APIがない場合はデータベースやファイル連携も使えますが、安定性と保守コストを先に評価します。

精度の低下は起こり得るため、あらかじめ計画しておきます。材料や治具、照明が変わると精度が下がることがあります。当社は認識結果を監視し、誤判定のサンプルを集めて再ラベル付けと再学習を行い、検証してからモデルを更新します。この内容は公開後の保守契約に含めます。