リアルケース

課題: 手動巡回ではバイタル連続監視が困難で、転倒リスクと点滴安全は断続的な観察に依存していた。

ソリューション: IoT バイタル取得、スマート監視マットレス、ミリ波非接触転倒検知、スマート輸液管理を病棟全域に導入。

成果: 病棟監視のクローズドループを実現：バイタル自動アップロード、リスク先回り通知、看護巡回の簡素化、ケア実行効率の明確な向上。

課題: コンセプト・パッケージ・価格レンジの検証は 30 名のデプスインタビューに依存しており、ローンチ判断が数週間遅延していた。

ソリューション: iMario はブランドのユーザーアーキタイプから 2,000 人規模の合成パネルを構築：25-45 歳、初心者からエキスパートまでのスキンケア層、加えて 1-3 級都市の男性購入層。3 ラウンドを並行実行（パッケージバリアント、機能ランキング、価格帯テスト）、最後に 10 名の人間 IDI で主要発見をクロスバリデート。

成果: 調査サイクルは 5 週間から 24 時間以内に短縮、サンプルサイズは 30 名から 2,000 名に拡大、コストは 1/5 に縮小。

課題: 営業チームは C 級経営層・部門責任者・調達決裁者との重要商談前に練習が必要だが、これらの相手は事前接触が極めて難しい。

ソリューション: iMario は LinkedIn 由来の実プロファイルに基づく合成ペルソナを提供。B2B 営業がターゲット企業の意思決定者に近い合成キャラクターに対してメッセージングや反論対応をリハーサルできるようにした。

成果: WBR Insights は企業顧客に「商談前リハーサル」レイヤーを提供できるようになり、難接触の上層アクセスを拡張し、後段の受注率を向上させた。

課題: 大規模な水着カタログを英語・スペイン語・ロシア語向けに画像と動画でローカライズする必要があったが、従来の制作体制では SKU 数とコスト上限を両立できなかった。

ソリューション: EasySKU SaaS パイプラインを活用し、300 以上の SKU について英語・スペイン語・ロシア語市場向けのローカライズ画像と動画を制作。

成果: 制作コストを約 12,000 米ドル削減、越境 EC の GMV を 23% 向上。

課題: 色・柄・サイズの異なる織帯について、従来のマシンビジョンと 1 ライン 2-6 名の人手検査では速度と一貫性を両立できなかった。

ソリューション: 複数特許を含む AI ビジョン深層学習による検査機。検査速度 ≥100 m/min、最小 ≤1 mm の欠陥を検出、各種色・柄・サイズに対応。

成果: 1 台で 2-6 名の検査員を置き換え、検査能力は従来比 +30%、技術指標は世界最先端、現在は世界各地の工場に展開済み。

課題: パイプ径・編組方式・表面パターンの異なるゴムホースを、産ライン速度を保ちながら 360° で在線検査する必要があり、従来手法では困難だった。

ソリューション: 特許の撮像系とアルゴリズムを採用した AI ビジョン深層学習検査機。在線速度 ≥45 m/min、0.25 mm 以下の微小欠陥を検出、再現率 > 99.3%。

成果: 検査能力と品質安定性が大幅に向上、現在は住友理工の世界各拠点に展開中。

課題: 8 台の織機から流れる 30 ラインの白坯帯について、人手巡回ではカバーしきれない連続的な在線欠陥検査が必要だった。

ソリューション: 異常検出 AI アルゴリズムを 30 ラインの白坯帯に適用、欠陥検出率 ≥95%、連続カバレッジ ≥99% を実現。

成果: 従来の人手検査を置き換え、検査能力を大幅に強化、品質を安定化、短納期で導入——「コストダウン・効率向上・品質向上」を達成。

課題: エアバッグ組立後の品質検査は、付属品の有無・表裏・寸法・ラベルなど 17 項目以上を同時にチェックする必要があり、従来の多人数による目視では一貫性を保てなかった。

ソリューション: AI ビジョン深層学習をベースとしたソフト・ハード一式を提供し、既存ラインの PLC と連携して 17 項目すべてを在線検査。

成果: 多人数による同時目視検査を置き換え、検査能力を大幅に向上、品質を安定化。

課題: 糊コーティング後のエアバッグ生地は、底抜け塗布・針跡・糊スジ・糊点・結節糸の 5 種類の欠陥を産ライン速度で検出する必要があった。

ソリューション: AI ビジョン深層学習に基づく 5 欠陥クラス専用アルゴリズムを開発、再現率 ≥95%、誤報率 <5% を達成。

成果: 品質管理をコーティング工程まで拡張、精度を安定保持しつつ作業者負荷も低水準に維持。