CO-CREATE
共創する
現場・経営・ITの関係者が集まるワークショップで、投資対効果の高いテーマを一緒に見極めます。
- 現場診断・アセスメント
- ユースケース優先度づけ
- ROI試算
NEW2026年秋、東京・共創ラボを拡張オープン
現場の知恵を、
AIで次世代の
競争力へ。
TCS Industrial Intelligence Foundryは、製造業・プラント・エネルギー企業のためのインダストリアルAI共創拠点です。デジタルツイン、予知保全、AI外観検査、技能伝承まで。「PoCで終わらせない」現場実装を、8週間で形にします。
- 8週間でPoC完了
- オンプレミス・エッジ対応
- 日本語での一貫サポート
設備総合効率（OEE）
87.2%
▲ 6.4pt 前年比
予兆アラート（本日）
3件
● 要確認 1件
CO₂排出量（月次）
−18%
▼ 目標達成ペース
PREDICTIVE ALERTプレス#3 主軸ベアリングに摩耗の兆候。残存寿命 約14日。次回の計画停止（10/29）での交換を推奨します。
ISSUES
こんなお悩みはありませんか？
人手不足、熟練者の退職、エネルギー価格の高騰。日本のものづくり現場が直面する課題は、年々複雑になっています。
熟練者の退職で、ノウハウが失われつつある
段取り替えや異常時の判断が特定のベテランに依存し、技能伝承が追いついていない。
設備の突発停止が、生産計画を狂わせる
時間基準保全（TBM）から脱却できず、部品交換コストとダウンタイムが膨らんでいる。
目視検査の品質が、人によってばらつく
検査員の確保が難しく、見逃しや過検出による手戻り・廃棄ロスが発生している。
工場ごとにデータがサイロ化している
PLC・MES・ERPのデータがつながらず、拠点横断での分析や意思決定ができない。
脱炭素の目標と、コスト削減を両立したい
Scope1・2の見える化は進んだが、具体的な削減施策の打ち手が見つからない。
AIのPoCを重ねても、本番導入に進まない
検証は成功したのに、現場への定着・全社展開のところで止まってしまう。
その課題、Foundryが
「現場で動くAI」で解決します。
ABOUT
Foundryとは
— 現場とAIをつなぐ「鋳造所」
Foundry（ファウンドリー）は、金属を溶かし形にする「鋳造所」を意味します。私たちは、お客様の現場に眠るデータと熟練者の知恵を溶かし合わせ、実際に現場で使われるAIへと鋳造します。
OT（制御・設備）とIT（業務システム）の両方を理解する専門チームが、データ基盤の整備からAIモデルの開発、現場への定着まで、一つのチームで伴走します。
AI / APPS予知保全外観検査技能伝承AI計画最適化AIエージェント
▲ INSIGHT
DIGITAL TWIN設備・工程モデルシミュレーション3D可視化
▲ CONTEXT
DATA PLATFORM統合データ基盤ナレッジグラフデータガバナンス
▲ DATA
EDGE / OTPLCSCADAMESセンサー・カメラOPC UA
BUILD
つくる
実データを用いた8週間のPoCで、効果と現場への適合性を検証。本番を見据えた設計で作り込みます。
- データ収集・前処理
- AIモデル開発
- 現場UIの設計
SCALE
ひろげる
1ラインの成功を、複数工場・グローバル拠点へ。運用（MLOps）と人材育成まで支援します。
- 横展開テンプレート化
- MLOps・運用保守
- 社内人材の育成
SOLUTIONS
ソリューション
現場の課題に合わせて、6つの領域から最適な組み合わせをご提案します。
01
デジタルツイン
DIGITAL TWIN
工場・設備・工程を仮想空間に再現。稼働状況のリアルタイム監視と、レイアウト変更や増産時のシミュレーションを実現します。
−30%立上げ期間の短縮（例）
02
予知保全
PREDICTIVE MAINTENANCE
振動・電流・温度などのセンサーデータから故障の兆候を早期に検知。突発停止を防ぎ、状態基準保全（CBM）へ移行します。
−45%突発停止時間（例）
03
AI外観検査
VISION INSPECTION
画像AIで傷・異物・寸法不良を自動判定。少量の不良画像からでも学習でき、検査員の負担と見逃しを同時に減らします。
99.2%検出率（例）
04
技能伝承AI
KNOWLEDGE AI
作業標準書・トラブル報告書・熟練者へのヒアリングを生成AIで構造化。現場の誰もが、自然な日本語で「ベテランに聞ける」環境をつくります。
1/3新人の立上げ期間（例）
05
生産計画最適化
PRODUCTION PLANNING
受注・在庫・設備能力・人員配置を考慮し、数理最適化とAIで計画を自動立案。急な特急オーダーにも即座に再計画します。
8h→15分計画立案時間（例）
06
GX・エネルギー最適化
GREEN TRANSFORMATION
工場全体のエネルギー使用を可視化し、AIで空調・コンプレッサー・炉の運転を最適化。CO₂削減とコスト削減を両立します。
−18%エネルギー使用量（例）
NUMBERS
数字で見るFoundry
グローバルでの製造業支援
0社以上
TCSグループ全体
PoCから本番移行した割合
0%
Foundry支援案件
PoCの標準期間
0週間
アセスメント後
産業AIの専門人材
0名
日本・インド・欧州
CASE STUDIES
導入事例
業種・規模を問わず、さまざまな現場でFoundryのAIが稼働しています。
自動車部品
大手自動車部品メーカー A社 ／ 従業員 約12,000名
プレス設備の予知保全で、突発停止を半減
- 課題
- 月平均14時間の突発停止が発生
- 施策
- 振動センサー×AIで異常兆候を検知
−52%突発停止時間
1.8億円年間効果
化学・素材
総合化学メーカー B社 ／ 国内5拠点
技能伝承AIで、ベテランの判断を全員の手元に
- 課題
- 運転員の世代交代で異常対応力が低下
- 施策
- 過去20年の運転日誌を生成AIで検索可能に
−65%調査・確認時間
1/3新人の立上げ期間
食品・飲料
食品メーカー C社 ／ 包装ライン 12本
AI外観検査で、目視検査員を付加価値業務へ
- 課題
- 印字不良・異物の見逃しによるクレーム
- 施策
- エッジAIカメラで全数インライン検査
99.2%不良検出率
−70%検査工数
FLOW
導入の流れ
ご相談から全社展開まで、段階的に進めることで投資リスクを抑えます。各ステップで継続可否をご判断いただけます。
STEP
無料相談
60分現場の課題やご要望をヒアリングし、AI活用の可能性をお伝えします。
STEP
アセスメント
2〜4週間現場診断とデータ確認を行い、テーマの優先度とROIを可視化します。
STEP
PoC
8週間実データでAIを構築し、効果と現場運用への適合性を検証します。
STEP
本番実装
3〜6か月既存システムと連携し、現場で使い続けられる形で導入します。
STEP
全社展開
継続他ライン・他拠点への横展開と、運用・改善・人材育成を支援します。
※ 期間は標準的な目安です。対象範囲・データの状況により前後します。
WHY FOUNDRY
Foundryが選ばれる4つの理由
REASON01
OTとITの両方がわかる
制御・設備の知見を持つエンジニアと、データサイエンティストが同じチームに。現場の言葉で会話できるから、要件のずれが起きません。
REASON02
「PoC止まり」にさせない設計
PoCの段階から本番運用・横展開を見据えたアーキテクチャで構築。検証して終わり、にはしません。
REASON03
グローバルの知見を日本の現場へ
世界の製造業における支援実績とアセットを活用し、日本の現場に合わせて最適化。ゼロから作るより早く、確実です。
REASON04
セキュリティと安心の体制
工場データを外に出さないオンプレミス・エッジ構成に対応。日本語での一貫サポートと、長期の運用保守をお約束します。
NEWS
お知らせ
FAQ
よくあるご質問
まだAI活用の方針が決まっていない段階でも相談できますか？
はい、もちろん可能です。多くのお客様が「何から始めればよいかわからない」という段階からご相談くださいます。現場の課題整理から伴走いたしますので、お気軽にお問い合わせください。初回のオンライン相談（60分）は無料です。
PoCの期間と費用の目安を教えてください。
標準的なPoCの期間は8週間です。費用は対象範囲やデータの整備状況によって異なるため、アセスメント（2〜4週間）の結果をもとに、お見積りをご提示します。
工場のデータを社外に出せないのですが、対応できますか？
はい、対応可能です。オンプレミスやエッジ環境で完結する構成、閉域網での接続など、お客様のセキュリティポリシーに合わせた構成をご提案します。
データがまだ十分に揃っていません。
データ収集の仕組みづくり（センサーの選定・設置、既存設備からのデータ取得）から支援します。少量データで学習できる手法や、シミュレーションによるデータ生成も活用します。
既存のMESやERP、他社のシステムと連携できますか？
はい。OPC UAやMQTTなどの標準プロトコル、各種APIを通じて、既存システムを活かしたまま連携します。特定のベンダー製品に縛られない構成が可能です。
導入後のサポートや、社内人材の育成もお願いできますか？
運用保守（MLOps）、モデルの再学習、改善提案に加え、お客様社内のデータ活用人材を育成する研修プログラムもご用意しています。