4つの専門領域

航空・物流の現場では、日々大量の運行データ・配送データが生まれています。しかし多くの現場でそのデータは活用されず、ベテランの「勘」に頼った意思決定が続いています。

KIYOMINEは、この「動く現場のデータ」をAIで解析し、ルート最適化・需要予測・異常検知を自動化します。

主な支援内容

• ドローン運航管理システムの開発（飛行ルート最適化・衝突回避）
• 配送ルート最適化AIの導入（時間・コスト・CO₂削減）
• 運行データ解析・需要予測ダッシュボードの構築
• 物流オペレーションの異常検知・アラート自動化

こんな課題を持つ事業者に

• 配送コストが高く、ドライバーの経験に依存している
• ドローン事業を始めたいが、運航管理の仕組みがない
• 物流データが蓄積されているが分析に活用できていない

「見て判断する」業務——橋梁・設備の点検、製品の外観検査——これらは熟練者の目に頼ることが多く、人手不足や品質のばらつきが課題になっています。

画像認識AIを使えば、カメラ映像やドローン空撮から自動的に異常を検出し、見落としゼロ・24時間稼働を実現します。

主な支援内容

• インフラ点検（橋・道路・鉄塔）の亀裂・腐食検出モデル開発
• 製造ラインの外観検査自動化（キズ・異物・色ムラ検知）
• ドローン空撮映像のAI解析システム構築
• 点検結果のレポート自動生成・記録管理

こんな課題を持つ事業者に

• 熟練検査員が減少し、品質のばらつきが増えている
• 点検作業の記録・報告に多大な工数がかかっている
• 不良品の流出リスクを減らしたい

センサーを設置してデータを収集したものの、「CSVが溜まるだけで何も活用できていない」という声をよく耳にします。データを集めることは手段であって目的ではありません。

KIYOMINEは、センサーデータを「次のアクション提案まで」自動化します。単なるモニタリングを超えた、判断するIoTを実現します。

主な支援内容

• 各種センサー（温度・振動・電流・画像）とクラウドの連携構築
• 設備の予知保全モデル開発（故障の予兆を事前検知）
• リアルタイムダッシュボード構築（Grafana/Power BI等）
• 異常値の自動アラートと対処提案の仕組み化

こんな課題を持つ事業者に

• IoT機器を導入したがデータを活用できていない
• 設備故障の事前検知で計画外停止をなくしたい
• 現場の状態をリアルタイムで把握したい

上記3領域の知見を横断的に活用し、業界を問わず中小・中堅企業の業務効率化を支援します。「大企業向けのAIは費用が高すぎる」「自社に合うAIが見つからない」そんな悩みに応えます。

主な支援内容

• 書類処理・データ入力のRPA+AI自動化
• 社内問い合わせ対応・FAQ回答のAIチャットボット
• レポート・議事録の生成AI活用（コスト削減）
• 社内データ活用基盤の構築・AI研修

こんな課題を持つ事業者に

• 繰り返し業務に多くの工数がとられている
• AIを導入したいが何から始めればいいかわからない
• DX推進部門がなく、専門家のサポートが必要