「現場を知っているAI」へ。マルチモーダルRAGによる現場学習サービスを開始
株式会社アトラックラボ
写真・マニュアル・点検履歴・故障事例など、現場に蓄積された知識をAI点検に活用
株式会社アトラックラボ（所在地：埼玉県入間郡三芳町藤久保16-37、代表取締役：伊豆 智幸）は、画像、文書、図面、点検履歴など、企業や現場に蓄積された情報をAI点検に活用する「マルチモーダルRAGによる現場学習サービス」の提供を開始します。
一般的なAIは、画像から「錆がある」「部品が変形している」といった状態を認識できます。しかし、「この設備ではどこに不具合が起きやすいか」「以前どのような故障が発生したか」「この状態では何に注意すべきか」といった、その現場固有の知識までは持っていません。
本サービスでは、設備写真、点検報告書、マニュアル、図面、故障・修理履歴などをマルチモーダルRAG（Retrieval-Augmented Generation）に登録。AIが点検時に関連する情報を検索・参照することで、単に画像を見るAIから、「現場を知っているAI」へ進化させます。
[画像:
https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/52796/126/52796-126-b2006760a22bd212dc8f36f860cdfd7b-1536x1024.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
現場を知っているAI
「現場を知っているAI」とは
設備点検では、目の前の画像だけでは判断できないことが数多くあります。
例えば、同じように見える錆でも、
・ 過去に同じ場所で腐食が進行していた
・ この機種では特定部分に不具合が発生しやすい
・ 過去に似た状態から故障につながった
・ マニュアルでは、この状態で点検や交換が必要とされている
といった情報があれば、点検の意味は大きく変わります。
マルチモーダルRAGでは、ロボットやカメラが取得した画像に対して、関連する過去画像、点検報告書、マニュアル、故障履歴などを横断的に検索します。
VLM／LLMがそれらの情報を参照することで、「今、何が見えているか」だけでなく、「この現場では、それが何を意味するのか」まで考慮した点検を支援します。
画像・文書・履歴をまとめて現場の知識に
本サービスでは、例えば次のような情報を登録・活用できます。
・ 設備・部品の正常時／異常時の画像
・ 過去の点検写真
・ 点検報告書
・ 設備マニュアル
・ 図面・仕様書
・ 故障・修理履歴
・ 設備固有の注意事項
・ 企業独自の点検基準・判定基準
画像だけ、文書だけを検索するのではなく、複数種類の情報を関連付けて利用できることがマルチモーダルRAGの特徴です。
点検するほど、現場の知識が蓄積
新たな点検結果や修理記録も、次回以降の点検で利用する現場知識として蓄積できます。
現場を点検
→ 結果を記録
→ 現場知識として蓄積
→ 次回の点検で検索・参照
というサイクルを構築します。
これまで担当者や紙の報告書、個別のデータとして蓄積されてきた情報を、AIが必要なときに検索できる「現場の記憶」として活用します。
AT-Synapseと連携し、ロボットも「現場を知っている」存在へ
アトラックラボが開発するAI自律制御システム「AT-Synapse」と組み合わせることで、UGV、UAV、レール型ロボットなどによる自動点検にも活用できます。
ロボットが現場を巡回して設備を撮影し、マルチモーダルRAGから関連する過去データを検索。VLM／LLMが現場画像と検索した情報を組み合わせて解析し、点検結果を記録します。
ロボットが見る
→ AIが関連情報を探す
→ 過去の知識と照らし合わせる
→ 状態を判断する
→ 結果を現場の新しい知識として残す
という一連の点検システムを構築できます。
追加学習とRAGを組み合わせる
アトラックラボでは、AIモデルそのものに新しい検出能力を持たせる「追加学習」と、現場固有の情報を検索してAIに与える「RAG」を目的に応じて使い分けます。
特定の異常そのものを認識できるようにする場合には追加学習、設備履歴、マニュアル、過去の故障事例などを参照して判断する場合にはRAGを活用します。
両者を組み合わせることで、汎用AIを導入するだけではなく、それぞれの現場を知り、その現場に適したAI点検システムを構築します。
代表取締役 伊豆智幸 コメント
「AI点検で重要なのは、AIモデルの性能だけではなく、そのAIがどれだけ現場を知っているかだと考えています。
実際の設備には、機器特有の不具合や注意点があり、さらに企業ごとに長年蓄積してきた点検ノウハウがあります。写真、報告書、マニュアル、故障履歴などをマルチモーダルRAGで活用することで、こうした現場の経験をAI点検に取り込むことができます。
AT-Synapseと組み合わせることで、ロボット自身が現場を巡回し、過去の知識を参照しながら点検する。『現場を知っているAI』をロボットに搭載することで、現場作業の省人化をさらに進めていきたいと考えています。」
株式会社アトラックラボについて
株式会社アトラックラボは、UGV、UAV、USVなどの無人機およびロボットシステムの研究開発を行っています。ROS 2、画像認識、VLM／LLM、LiDAR SLAM、遠隔通信などの技術を組み合わせ、点検・調査・農業・災害対応など、さまざまな現場で利用できるロボットシステムを開発しています。
会社名：株式会社アトラックラボ
所在地：埼玉県入間郡三芳町藤久保16-37
代表者：代表取締役 伊豆智幸
事業内容：フィールドロボットのシステムインテグレーション、AI活用ロボットの開発
URL：
https://attraclab.com/
本件に関するお問い合わせ先
株式会社アトラックラボ
E-mail：sales@attraclab.com
プレスリリース提供：PR TIMES
記事提供：PRTimes
