異音検出にとどまらず、スマートな生産品質管理を担うAIデジタルエンジニアチーム。

生産ライン向けにカスタマイズしたAI異音検査——1台ずつ100%全数検査、秒単位のOK/NG判定、人手聴音を代替し、生産タクトは増やしません。

研究開発向けの音響/振動/NVHデータ分析プラットフォーム。ローコードでフローを構築し、データから根因まで素早く特定します。

MCPレイヤーと接続したデジタルワーカーステーション——会話するだけでなく、実際に作業します。検査・分析・運用保守のすべてのツールを呼び出し、熟練者の経験をSkillとして定着させます。

百の目を持つ巨人のように常時見守り、リモート監視・警報・診断により、品質の守りを現場の垣根の向こうへ広げます。

自己教師あり事前学習の深層聴覚モデルで、欠陥サンプルに依存せずに開始。全体音紋/聴感整合/時間テクスチャの3視点で独立採点し、スコア層で統合。誤判定バジェットという一つのつまみで検出と過検出を管理し、しきい値は現場に合わせて日次で更新されます。

深層学習を使わない軽量検出路線：4秒の録音を398個の物理的意味を持つ読み値に圧縮、CPUのみで257ms/個、誤判定は個別に読み値まで遡って確認可能。不良品10件でコールドスタートでき、約1ヶ月で検出率≈90%に収束します。