株式会社スリーアップ・テクノロジー 主要ページ本文（自動生成 2026-08-21） # https://3up-tec.jp/ ## 株式会社スリーアップ・テクノロジー｜製造現場のデータを、AIで使える形にする。 株式会社スリーアップ・テクノロジー｜製造現場のデータを、AIで使える形にする。 本文へスキップ FIELD DATA × AI 毎日の運転データが、 AIで“意味”に変わる。 AIが急速に賢くなるこれからの時代、価値の源泉は現場のデータです。PLC・センサー・カメラから設備の運転データを取得し、AIが読み解き、日報・異常通知・改善提案として自動でお届けします。 株式会社スリーアップ・テクノロジーは、製造業の既存設備からPLC・接点信号・センサー・カメラのデータを後付けで取得し、蓄積・可視化・AI活用まで一貫して実装する大阪の会社です。 動くダッシュボードを見る 導入事例を見る 旧式設備対応 NDA前提 ローカル完結対応 設備の生データ AI AIが解釈・分析 意味のある情報へ（自動配信） 本日のIoT日報 28年以上 代表のFA現場経験 70設備以上 8年間でIoT化した設備 優勝 全日本AIハッカソン2025 決勝 現場のデータは、こう“動く” サンプルデータで動作中の実画面です クリックでフルデモを開く ↗ こうした画面・レポートの構築サービス：AI分析・レポート自動化 → WHY FIELD DATA AIが賢くなるほど、現場データの価値は上がる。 生成AIはこの先も急速に賢くなります。そのとき企業の差になるのは、AIそのものではなく「自社の現場データを持っているか」です。 私たちは、PLC・接点信号・センサー・カメラへの現場接続から対応し、設備のデータを安全かつ継続的に取得・蓄積します。 そのうえで、生成AI・AIエージェントによる可視化・分析・判断支援を実装し、現場で成果が出るところまで伴走します。 スリーアップ・テクノロジーの強み 設備から安全にデータを取る 旧式PLC・接点信号・アナログ信号・センサー・カメラまで対応。光絶縁と後付け施工で、既存設備に影響を与えず取得します。 AI 現場で動くAIを構築する 大型GPUの現場設置、ビジョンAI、ローカルLLM、PLC・ロボット連携まで。クラウドに出せないデータも現場内で処理します。 顧客専用のソフトウェアにする 可視化画面・日報・アラート・分析画面を、生成AIで現場の業務に合わせてゼロから構築。使われる形に仕上げます。 提供サービス 現場データ取得 PLC・センサー・カメラ等からのデータ取得・整形・蓄積 AI分析・レポート自動化 生成AIで現場ごとに最適な可視化画面・レポートを構築 生成AI活用支援 月次の勉強会とPoCで、生成AI活用に伴走するアドバイザリー エッジGPU・ビジョンAI 工場設置用GPUで、検査からロボットビジョンまで現場稼働 解説資料 古い設備から稼働データを取得する方法 PLC・接点信号・後付けIoTの3方式。昭和60年代製設備の実績あり 読む PLCデータ収集を依頼できる会社の選び方 外注前に確認したい7つの項目と当社の回答 読む 工場IoT導入の費用・期間・進め方 費用を決める6要因を公開。現地調査は2日間・15万円＋出張経費 読む クラウド禁止の工場でAI・IoTを使う方法 ローカル完結・閉域網・お客様管理クラウドの3構成 読む なぜ今、設備データの取得が必要なのか AI活用の差は「食わせるデータの差」。データは後から買えない 読む BIツールのライセンス費用が高いと感じたら 人数課金から、生成AIで作る自前ダッシュボードへ 読む アメリカのAIにデータを渡して大丈夫なのか 3社の規約比較・クラウド経由の守り・閉域網の現在地 読む メディア掲載・外部発信 窓の杜・ソフトバンク公式・大阪産業局など第三者による紹介 読む 導入事例 一覧を見る 金属加工メーカー 様 工場まるごとIoT化と日報の自動配信 エッジ端末 約30台 本格運用 5年以上 電力・ガス・温度・稼働を約30台のエッジ端末で蓄積。品質トレーサビリティと稼働分析の基盤として運用中。 鋳造業 様 ※生成AIによるイメージ 協働ロボット連携ビジョンAI 実ライン運用中 AI認識→座標連携 AIが認識した対象の座標を協働ロボットへ受け渡し、自動除去。実ラインで運用中。 鉄鋼加工業 様 主要設備の稼働可視化と日報自動化 日報 毎朝自動配信 長期運用中 日報を自動生成し、毎朝関係者へ配信。全員が同じ数字で現場を把握。 ニュース 2026.07.28 【メディア掲載】総務省「地域社会DXナビ」に代表インタビューが掲載されました 2026.07.04 🏆 全日本AIハッカソン2026 大阪予選 優勝のお知らせ（大阪大会3連覇） 2026.04.27 【活動報告】Anthropic主催のグローバルハッカソン「Built with Opus 4.7」に挑戦しました！ ニュース一覧へ 開発チャレンジ Tencent「HY-Embodied-0.5」を自社環境で検証した結果 AI Vibe Codingで監視システム「3UP-SecVis」を開発してみた 最新AI「Gemini Robotics」を使ったロボットアーム開発に挑戦！ 開発チャレンジ一覧へ まずは、現場の課題からお聞かせください。 対象設備・取得したいデータ・解決したい課題が見えている段階でのご相談を歓迎します。NDA締結のうえ、現場に合わせた進め方をご提案します。 お問い合わせ 導入事例を見る セキュリティ方針 すべてのプロジェクトでNDA（秘密保持契約）を締結し、機密情報を厳格に管理します。取得したデータはお客様の資産であり、目的外利用は一切行いません。 NDA締結の徹底 データの暗号化・厳格管理 第三者提供の禁止 アクセス権限の最小化 〒530-0042 大阪府大阪市北区天満橋3丁目3番5号 天満インキュベーションラボ406 © 2026 株式会社スリーアップ・テクノロジー お問い合わせはこちら --- # https://3up-tec.jp/genba-data/ ## 現場データ取得（後付けIoT化・工場の見える化）｜スリーアップ・テクノロジー 現場データ取得（後付けIoT化・工場の見える化）｜スリーアップ・テクノロジー 本文へスキップ AIが使える現場データを、 設備から取得する。 PLC・センサー・カメラ・設備信号など、現場にある多様なデータを取得し、 蓄積・可視化・分析・AI活用につなげます。 取得できるデータ 稼働・異常信号 稼働・停止状態や異常停止の検知 生産個数 生産数やショット数のカウント ラインスピード 生産速度・加工速度・搬送速度など 電流値 モーターなど設備全体の電流値 回転数 回転体の回転数 温度 熱電対による設備温度の計測値 圧力 圧力センサーの計測値 速度 加工・搬送速度 サイクルタイム 1サイクルに要する時間 バーコード・QRコード 加工指示書番号などとの紐付けに 対応できる信号形態 デジタル信号（24V・AC100V・AC200V） アナログ信号（0〜10V・4-20mA） シリアル通信（RS232C・RS485） 産業機器通信（MODBUS UDP・TCP） 温度データ（熱電対・測温抵抗体） 古い設備から新しい設備まで、すべてに対応 新しい設備はイーサネット経由で接続するだけで、タッチパネルに表示されている情報も取得可能です。古い設備は電気工事が必要になりますが、その分現場に合わせて必要な信号を柔軟に取得できます。スリーアップ・テクノロジーは、このどちらにも対応します。 新しい設備 PLCがEthernet対応の場合 難易度：低い（イーサネット経由で取得） 取得データ量：多い（タッチパネル表示の情報も取得可能） 古い設備 PLCがEthernet非対応の場合 難易度：電気工事が必要 取得データ量：配線した信号のみ（必要な範囲を選んで取得） 新しい設備・PLCがEthernet対応の場合 イーサネット経由・取得データ量が多い エッジコンピュータ追加のみでIoT化 エッジコンピュータを追加し、イーサネット経由でPLCからデータを取得します。タッチパネルに表示されている稼働状況やアラームなどの情報も取得可能で、3つの方法の中で取得できるデータ量が多い方法です。三菱電機・キーエンス・オムロンなど主要メーカーのPLCに対応します。 PLCの通信設定を追加変更するため、変更後もメーカーサポートが継続されるか事前にご確認いただいています。 実際に接続した制御盤の様子 PLCデータ取得ユニット（PLCからEthernet経由で接続） エッジコンピュータ・電源・ブレーカーの3点セット 既存設備・PLCがEthernet非対応の場合 電気工事が必要 操作パネル裏から信号を直接取得 端子台から電気信号を並列接続で取得します。電気工事を伴うため、施工は休日などの設備停止日に実施します。施工後は既存設備の動作に影響を与えず、継続的にデータを取得できます。取得できるのは配線した信号に限られるため、必要なデータを絞ってご相談いただきます。 デジタル信号（24V・AC100V・AC200V） アナログ信号（0〜10V・4-20mA） シリアル通信（RS232C・RS485） 産業機器通信（MODBUS UDP・TCP） 温度データ（熱電対・測温抵抗体） 操作パネル裏（端子台から信号を取得） 端子台への並列接続 シャーリングの端子台からの並列接続によるデータ取得例 比較的古い設備にも対応 電気工事が必要 後付けIoT盤で稼働データを取得 リモートI/Oを使い、稼働信号・生産個数・ラインスピード・電流値・回転数・温度・圧力・速度・サイクルタイムなどを並列接続で取り込みます。電気工事は必要になりますが、昭和に製造された設備にも対応できます。 後付けIoT盤（内部） 設備に取り付けたIoT制御盤 制御盤に空きがあれば盤内にDINレールで直接設置（ボックス不要でコスト抑制） 通信方法とデータの保存先 工場の環境に合わせて、有線LAN・Wi-Fi・LTE回線から適した通信方式を選定し、クラウドの利用可否やご利用中の環境に合わせて保存先を決めます。 有線LAN 最も安定した通信方式です。工場内に配線できる場合におすすめです。 Wi-Fi 配線が難しい場所でも導入しやすい方式です。事前に電波状況を確認します。 LTE回線（モバイル通信） 配線工事が不要で、離れた場所や複数拠点への設置にも対応できます。 クラウド AWS・Azure・さくらインターネットなど、ご要件に応じたクラウド環境に対応します。 Google Workspace連携 すでにご契約のGoogleスプレッドシートへの書き込みや、Googleドライブへのデータアップロードにも対応します。 工場内サーバー・エッジ クラウド利用が難しい場合は、工場内のサーバーやエッジ機器にデータを保存します。 導入企業に実感いただいている効果 品質データの記録 加工条件データを記録することで、問題発生時にすぐ確認できます。車でいうドライブレコーダーのような役割です。 生産効率の記録 生産数や稼働率を記録することで、月次・年次での生産効率の変化を分析できるようになります。 異常発生時のプッシュ通知 設備異常やヒューマンエラーの発生時に通知が届き、現場から離れていても即座に対応できます。 取得したデータをもとに可視化した稼働状況の画面例 動画（76秒） 新規設備でも、古い機械でもIoT化 制御盤からデータ取得する考え方 制御盤・PLC・設備信号から必要なデータを取得し、可視化・分析・AI活用につなげる実務イメージを動画で紹介しています。 安全接続の考え方 光絶縁による安全分離 光絶縁によって既存設備と電気的に分離するため、設備の動作に影響を及ぼしません。制御回路へ直接負荷をかけず、安全に信号を取得します。 信号変換・保護 電圧・電流変換やサージ保護により、設備や取得機器を安全に接続します。 OTネットワークへの安全接続 設備に影響を与えない形で、安全にOTネットワークへ接続します。 こんな状態でしたら、ぜひご相談ください 対象のPLC・設備は決まっており、取得方法を相談したい 取得したい信号・データ項目が具体的に決まっている 生産への影響を最小限に抑えて、決まった範囲のデータを取得したい セキュリティ要件を満たした上で導入したい まずはご相談ください 導入までの流れ ウェブミーティングから始まり、現地調査を経て導入まで進みます。本工事にご発注いただいた場合、現地調査費用は導入費用から差し引きます。 01 ご相談・お見積り ウェブミーティングで課題と取得したいデータを確認 設備の写真・マニュアルをご共有いただく 現地調査のお見積りをご提示 → ご発注 02 現地調査・ご提案 設備構成・信号状況を現地で確認 実現できることをレポートにまとめ、導入のお見積りをご提示 本工事ご発注の場合、現地調査費用は導入費用から差し引き 03 設置工事 標準的な1設備なら、設置・配線・動作確認まで1日程度で完了 電気工事・接続作業は、休日などの設備停止日に実施 04 運用・AI活用 データを安全に取得・蓄積し、可視化・分析 定期ウェブミーティングでデータ活用を継続アドバイス 設置後の開発・保守は基本的にリモート対応で行います。ローカル完結のシステムをご希望の場合は、社内からリモートアクセスできる環境をご用意いただきます。 お悩み別のガイド 古い設備から稼働データを取得する方法 PLC・接点信号・後付けIoTの3つの方法と対応信号の一覧 工場IoT導入の費用・期間・進め方 何が金額を決めるのか、要因をすべて公開 クラウド禁止の工場でAI・IoTを使う方法 ローカル完結・閉域網・お客様管理クラウドの3構成 データ取得のご相談・お見積りはこちら。 ウェブミーティングから、ご提案・設置・運用までワンストップでサポートします。 お問い合わせ 導入事例を見る セキュリティ方針 すべてのプロジェクトでNDA（秘密保持契約）を締結し、機密情報を厳格に管理します。取得したデータはお客様の資産であり、目的外利用は一切行いません。 NDA締結の徹底 データの暗号化・厳格管理 第三者提供の禁止 アクセス権限の最小化 〒530-0042 大阪府大阪市北区天満橋3丁目3番5号 天満インキュベーションラボ406 © 2026 株式会社スリーアップ・テクノロジー お問い合わせはこちら --- # https://3up-tec.jp/ai-agent/ ## AI分析・レポート自動化（稼働監視ダッシュボード・IoT日報）｜スリーアップ・テクノロジー AI分析・レポート自動化（稼働監視ダッシュボード・IoT日報）｜スリーアップ・テクノロジー 本文へスキップ 現場ごとに最適な画面を、 生成AIで構築する。 見たい画面は、お客様ごとに違います。固定のBIツールに現場を合わせるのではなく、Claude・ChatGPTなどの生成AIが、蓄積データをもとに現場ごとに最適な可視化画面とレポートを構築します。 BIツールの時代から、生成AIで画面を作る時代へ これまで可視化画面はBIツールで作るものでした。いま、生成AIは可視化画面そのものをコードごと構築できます。ツールの制約に現場を合わせる必要は、もうありません。 BIツールによる可視化（これまで） 決まった部品の組み合わせでしか画面を作れない 現場ごとの要望に応えるほど、設定作業とコストが膨らむ 項目の追加・変更のたびに開発・設定が発生 分析やレポート作成は、結局人の手作業 生成AIによる画面構築（これから） Claude・ChatGPT（Codex）などの生成AIが、可視化画面そのものを構築 お客様ごとに違う「見たい画面」を、データに合わせてゼロから作れる 蓄積したデータをもとに、傾向や対策をまとめたレポートを生成AIが作成 日報・レポートはメールで自動配信 稼働ダッシュボード（顧客専用）— クリックで動くデモ 停止要因分析 — クリックで動くデモ 毎朝自動配信されるIoT日報 — クリックでデモ 既に貯めてあるデータ、分析まで使えていますか ヒストリアン（PI System等）・SCADA・帳票システム・Excel——多くの工場には、 何年分もの操業データが既に貯まっています 。しかし実態は、画面で眺める・Excelに落とすところまでで、傾向分析・異常の切り分け・レポート作成は人力のまま。データはあるのに、分析する人手がない現場がほとんどです。 生成AIはこの空白を埋めます。当社は時系列データベースの蓄積データをClaude等の生成AIで分析し、 設備トラブルの翌日に3年分の傾向分析レポートを提出する 運用を実際に回しています（ 導入事例 ）。既にデータをお持ちの場合は、 新たなデータ取得工事なし で、分析・レポート自動化から始められます。お使いのデータ基盤の種類を問わずご相談ください。 「貯めて眺める」で止まっている現状と、生成AIで翌日のレポート・改善提案まで使い切る姿。 AI自動分析レポート 品質不良の要因分析 — クリックでレポート チョコ停（短時間停止）分析 — クリックでレポート 作業者別バラつき分析 — クリックでレポート ※ 数値・設備名はすべて架空のデモデータです。 開発の流れ 01 ヒアリング 現場の課題・業務フロー・判断基準をヒアリングし、要件を整理します。 02 データ設計 取得可能なデータを整理し、可視化・分析に最適なデータモデルを設計します。 03 プロトタイプ作成 Claude・ChatGPTなどの生成AIで画面・分析ロジック・レポート案を構築し、短期間でプロトタイプをご提示。 04 レビュー・改善 現場でのレビューを通じて、使いやすさ・見やすさ・分析精度を改善。 05 本番実装・運用支援 本番環境に実装し、運用サポート・定期改善・追加開発まで伴走支援します。 現場の判断が、もっと速く、もっと正確に。 AIエージェントが、現場に合わせた“使える可視化ソフトウェア”をご一緒に作ります。 お問い合わせ 導入事例を見る セキュリティ方針 すべてのプロジェクトでNDA（秘密保持契約）を締結し、機密情報を厳格に管理します。取得したデータはお客様の資産であり、目的外利用は一切行いません。 NDA締結の徹底 データの暗号化・厳格管理 第三者提供の禁止 アクセス権限の最小化 〒530-0042 大阪府大阪市北区天満橋3丁目3番5号 天満インキュベーションラボ406 © 2026 株式会社スリーアップ・テクノロジー お問い合わせはこちら --- # https://3up-tec.jp/tech-validation/ ## 生成AI活用支援｜スリーアップ・テクノロジー 生成AI活用支援｜スリーアップ・テクノロジー 本文へスキップ 生成AI活用に、 継続して伴走する。 何から始めればいいか分からない、という段階からご相談いただけます。 講演・体験ワークショップから、実データを使ったハンズオン研修、 月額の伴走支援、個別開発まで、生成AIによる業務自動化を一緒に前に進めます。 こんな方におすすめです 何から始めればいいか分からない 関心はあるが、社内のどの業務から手をつけるべきか判断できていない。 社内にAI人材がいない 推進役やノウハウが社内になく、独力での立ち上げが難しい。 導入判断の材料がほしい 実演を見て「何ができて何ができないか」を確かめてから判断したい。 研修を実務につなげたい 学んで終わりではなく、自社業務での活用・自動化まで進めたい。 支援メニュー 01 スポット 講演・研修・体験ワークショップ 経営層向けの実演ワークショップから、現場向けの実データハンズオン、講演会まで。1回のみのご依頼も歓迎です。 02 継続伴走 月額アドバイザリー 月1回の定例会、チャットでの随時QA、活用状況のレビューとレポートで、社内活用を継続的に前へ進めます。 03 開発 個別開発・内製化支援 AIコーディングによる業務ツールの内製化支援、既存システムとの連携開発。 まずは1回の講演・ワークショップからで構いません。その体験をもとに、継続支援や開発テーマを一緒に決めていきます。 研修・講演の特徴 自社の実データで体験 一般論ではなく、お客様の議事録・図面・マニュアル・写真をその場でAIに読ませます。 その場で「動くもの」を作る 2D図面から3Dシミュレーター、作業動画から手順書、勤怠データから帳票まで実演。 ツール中立で提案 Gemini・Claude・ChatGPT・Copilotを実際に比較検証し、環境に合う構成を提案。 経営層の判断材料まで 活用法だけでなく、シャドウAI対策・BCPなど環境整備の論点までカバー。 実施実績・講演登壇 AI開発者イベント「SambaNova Tokyo Mingle 5」LT登壇（2026年） 「Node-RED Con 2024」基調講演（製造業IoT） 法人会青年部会向け 生成AI活用講演（岐阜新聞掲載・2025年） 全日本AIハッカソン2025 決勝戦 優勝 企業研修・アドバイザリー実績（一部） 設備工事会社様 Google Workspace×生成AI研修。議事録自動化・マニュアル検索・現場写真からの報告書作成を実データで実習。 産業機械メーカー様 経営層・部長15名への半日ワークショップ。会議データの再利用、図面からの3D生成などを実演＋全員ハンズオン。 医療・介護サービス事業者様 Claude導入ハンズオン研修。実際の予約・スケジュール業務を題材に自動化プロトタイプまで作成。 公的研修機関 公開講座「生成AI実践入門 〜ローカルLLM活用とAI画像認識〜」講師。 公開講座 受講者アンケート 満足度 4.3 /5.0 目的達成度 4.5 /5.0 （受講者11名・回答率100%） 技術力の裏付け 全日本AIハッカソン2025 決勝戦 優勝 全日本AIハッカソン2026 大阪予選 優勝（大阪大会3連覇） Anthropic主催グローバルハッカソン「Built with Opus 4.7」参加 講演・登壇歴 2026 AI開発者イベント「SambaNova Tokyo Mingle 5」LT登壇 2025 法人会青年部会 講演「生成AIによって実現する業務効率化の未来」（岐阜新聞掲載） 2024 Node-RED Con 2024 基調講演「製造業IoTでのNode-REDの運用について」 2023 起業家万博（全国大会）登壇「設備データ可視化サービス」 継続支援の流れ 01 ヒアリング 現状の業務・課題・生成AIへの期待を伺い、方向性を整理します。 02 テーマ選定 自動化・効率化したい業務を1つ選び、実証のゴールを定義します。 03 短期実証（PoC） 選定したテーマで、小さく速く生成AI活用を試します。 04 月次勉強会 毎月1回、進捗の共有とネクストアクションの相談を行います。 05 レポート提出 実施内容・成果・課題をレポートにまとめ、社内展開の判断材料とします。 06 次のテーマへ展開 効果が確認できたテーマから本格運用へ。並行して次のテーマも検討します。 生成AI活用のご相談は、まずは1回のヒアリングから。 講演・研修のみのご依頼も歓迎です。何から始めればいいか分からない段階でもご相談いただけます。 お問い合わせ 導入事例を見る セキュリティ方針 すべてのプロジェクトでNDA（秘密保持契約）を締結し、機密情報を厳格に管理します。取得したデータはお客様の資産であり、目的外利用は一切行いません。 NDA締結の徹底 データの暗号化・厳格管理 第三者提供の禁止 アクセス権限の最小化 〒530-0042 大阪府大阪市北区天満橋3丁目3番5号 天満インキュベーションラボ406 © 2026 株式会社スリーアップ・テクノロジー お問い合わせはこちら --- # https://3up-tec.jp/image-data/ ## エッジGPU・ビジョンAI｜スリーアップ・テクノロジー エッジGPU・ビジョンAI｜スリーアップ・テクノロジー 本文へスキップ 現場に、AIの目を。 これからの製造業に必要な「現場で動く大型GPU」。 RTX 50シリーズ級を粉塵・油の現場で安定稼働させる 間接冷却キャビネットを自社で設計・構築。 産業用カメラ・PLC・ロボット連携からAIソフトウェアまで一貫対応します。 大型GPUを、過酷な現場で動かす 画像を社外に出せない製造業では、現場で動くローカルGPUの需要がこれから確実に増えます。しかし賢いAIほど大きなGPUが必要なのに、粉塵・油の現場でそれを動かす現実的な選択肢が、市場にはほとんどありません。 これまでの選択肢 産業用ファンレスPCは、高価な割に大型ビジョンAIを動かす演算性能がない Jetsonなどの組込GPUは省電力重視で、SAM3クラスの大型モデルには力不足 市販の空冷GPUマシンは、粉塵・油を吸い込んですぐに故障する クラウドGPUは、画像を社外に出せない現場では使えない 弊社の間接冷却GPUキャビネット RTX 50シリーズ・RTX 6000 Proクラスの最新GPUを、そのまま現場に持ち込む 完全密閉×間接冷却のキャビネットを自社設計・製作し、粉塵・油からGPUを守る 画像を外に出さず、ローカルで大型ビジョンAIを推論 中身は市販GPUマシンなので、増強・入替・保守が速くて安い AI RTX 50シリーズ級を現場に RTX 50シリーズ・RTX 6000 Proクラスの大型GPUを現場に設置。画像を外部に送らず、その場で推論します。 完全密閉×間接冷却 粉塵や油を吸い込むと、空冷のGPUマシンは故障します。筐体を完全密閉し、放熱フィンまたは盤クーラーで冷却します。 筐体設計から運用まで一貫対応 キャビネットの設計・製作、現場への設置・配線、AIソフトウェアの構築、運用まですべて自社で対応します。 間接冷却の仕組み（イメージ図）。熱はフィンから逃がし、粉塵・油は中に入れません 工場設置した、GPUマシン内蔵キャビネット（実機） 盤クーラー（インバータークーラー）搭載タイプ（実機） SAM3などの基盤モデルを、現場で使う SAM3（Segment Anything Model 3）などの最新画像認識基盤モデルを活用し、製品や部品の領域を画素単位で抽出します。形が一つひとつ違う不良品や異形部品など、従来の画像認識では難しかった対象にも対応できます。 従来の画像認識では、製品ごとに大量の教師画像を準備し、個別に学習させる必要がありました。基盤モデルの活用により、少ない事前準備から適用可能性を検証できます。検証・運用はローカル環境での処理にも対応します。 SAM3などの基盤モデルで、対象物の領域を画素単位で抽出 少ない事前準備で、実際の製品画像を使って適用可能性を検証 良品・不良品の最終判定は、実際の製品画像・判定条件に合わせて検証・調整 運用中に蓄積した画像を判定条件の改善や追加学習に活用し、認識精度を継続的に改善 AIの目は、産業用カメラから ビジョンAIの精度は、カメラとレンズで決まります。対象物・距離・照明条件に合わせた選定から、取付治具の3D設計、現場への設置・配線まで、多数の案件で自社対応してきました。 協働ロボットの手先に取り付けるハンドアイカメラのマウント・カバーを自社で3D設計（CADアニメーション） 案件に合わせて選定する産業用レンズ群 稼働中の設備に合わせた現場設置 実運用事例：協働ロボット連携ビジョンAI 鋳造工場のコンベアラインで実運用中のシステムです。弊社は産業用カメラ・エッジGPU・AI認識処理（ビジョンAI側）を担当し、認識したワークの座標を協働ロボットへ受け渡して、自動ピッキングを実現しています。 実運用システムのSAM3セグメンテーション画面 ラインに設置した実運用端末 カメラ→AI認識→ロボットが自動除去する流れ（※生成AIによるイメージ） Baslerなどの産業用カメラ（GigE・グローバルシャッター）で、移動中のワークを歪みなく撮影 SAM3＋ファインチューニングで、形が一つひとつ違う対象ワークを識別 座標変換とコンベア遅延補正まで実装し、認識した座標を協働ロボットへ受け渡し 対応テーマ 一般的な物体検出で対応できるテーマではなく、画素単位の高精度なセグメンテーションが必要な「難しいテーマ」を専門としています。 不定形ワークの認識・仕分け 鋳物のバリ・湯道など、形が一つひとつ違い学習データを用意できない対象物を、SAM3のゼロショット抽出で識別します。 ロボットピッキング支援 セグメンテーションで対象物の正確な輪郭と位置を取得し、ロボットへの座標連携で自動取り出しを支援します。 細かな部品の組付け・欠品チェック ボルト・ナット・ワッシャーなど小さな部品の有無・順番違い・部品違いを判定し、確認漏れを防ぎます。 製造現場とAIを、まるごとつなぐ カメラ・照明からAIモデル、画面、PLC・ロボット連携まで、システム一式をワンストップで構築します。制御盤・PLCなどの現場側と、AIソフトウェア側の両方を自社で設計できる会社は、まだ多くありません。 カメラ エリア・解像度・速度に合わせた最適なカメラを選定します。 照明 ワークや検査内容に合わせ、最適な照明方式・角度・色を設計します。 AIモデル セグメンテーション・分類・検出など、用途に応じたモデルを構築・最適化。 保存・ストレージ 画像・結果・メタデータを安全に保存し、検索・集計を容易にします。 画面・可視化 検査結果の表示・アラート・統計をわかりやすい画面で提供します。 PLC・ロボット連携 検査結果のPLCへの信号出力や、産業用ロボットへの座標受け渡しで、自動化を実現します。 自社保有のGPU開発環境 「ローカルAI」を掲げる以上、自社に本物のGPUがあるかどうかは重要です。弊社はRTX系GPU 5基（合計VRAM 104GB）、GPU共有メモリ96GBのAI PC、組込向けJetsonを事務所に常設し、お客様の画像を外部クラウドに出さずに、自社環境で事前検証まで完結できます。 AI デュアルRTX 4090機（24GB×2） 画像生成・大型ビジョンAI・LLMを回す重GPU検証機。 RTX 3090＋RTX 5070 Ti機（24GB＋16GB） ローカルLLM・音声認識・IoT連携を常時稼働させる開発サーバー。 Ryzen AI Max+ 395機（共有メモリ96GB） GPU共有メモリ96GB＋RTX 5070 Ti増設。大容量メモリが必要なAIモデルの検証機。 Jetson AGX Xavier（32GB） 省電力の組込GPU。エッジ側に処理を載せる構成の検証に使用。 まずは事前検証（FS）から いきなり機材購入から始めません。まずWebミーティングでご要望を伺い、事前検証（FS・有償・目安2日）の提案書とお見積りをご提示します。ご発注後に検証を実施し、「何をどこまで判定できるか」を本番導入の可否を判断できる状態まで整理します。 1 Webミーティング まずはオンラインで、ご要望・対象ワーク・現場条件をヒアリングします。 2 FSのご提案・お見積り 事前検証（有償・目安2日）の実施内容と費用をご提示します。 3 FS実施 ご発注後、現地確認・代表ワーク撮影（1日）と持ち帰り検証（1日）を行います。 4 報告・本採用のご判断 検証結果レポート・本番構成案・概算費用をご提示。本採用に進むか判断いただけます。 エッジGPU・ビジョンAIの導入は、 設計・検証・現場導入までワンストップで支援します。 要件整理・GPU選定・カメラ照明設計からAIモデルの構築・現場導入まで対応します。 お問い合わせ 導入事例を見る セキュリティ方針 すべてのプロジェクトでNDA（秘密保持契約）を締結し、機密情報を厳格に管理します。取得したデータはお客様の資産であり、目的外利用は一切行いません。 NDA締結の徹底 データの暗号化・厳格管理 第三者提供の禁止 アクセス権限の最小化 〒530-0042 大阪府大阪市北区天満橋3丁目3番5号 天満インキュベーションラボ406 © 2026 株式会社スリーアップ・テクノロジー お問い合わせはこちら --- # https://3up-tec.jp/cases/ ## 導入事例｜スリーアップ・テクノロジー 導入事例｜スリーアップ・テクノロジー 本文へスキップ 製造業の課題に合わせた導入事例 守秘義務に配慮しながら、業種・課題・技術内容を中心にご紹介します。 取引先名・実データは掲載していません。写真は許可を得た実物写真のほか、一部に生成AIによるイメージ画像を使用しています。 金属加工メーカー 工場まるごとIoT化。品質と稼働分析の基盤に テーマ 現場データ取得・AIレポート 課題 工場全体の稼働・エネルギーの実態が見えず、品質の確認も紙の記録と現場の記憶頼みだった 対応 電力・ガス・温度・設備稼働などの現場データを、エッジ端末約30台の積み上げで段階的に取得・蓄積 導入内容 「いつ・どの設備が・どんな条件で動いていたか」を遡れる品質トレーサビリティと、稼働率・エネルギーの分析基盤を構築。毎朝の日報自動配信まで運用 状況 本格運用5年以上。現在もAI活用へ拡張中 この事例を詳しく見る 鉄鋼加工業 主要設備の稼働可視化と日報の自動配信 テーマ 現場データ取得・AIレポート 課題 設備ごとの稼働状況が、紙の記録と現場の感覚に頼っていた 対応 既存設備の制御盤からデータを後付け取得し、クラウドで可視化 導入内容 圧延機など主要設備の稼働・電力を蓄積し、日報を自動生成して毎朝関係者へ共有 状況 長期運用中。関係者全員が同じ数字で現場を把握できる状態に この事例を詳しく見る 鉄鋼加工業 工業炉の温度監視と異常メール通知 テーマ 現場データ取得・アラート通知 課題 炉の温度記録が紙のレコーダーのみで、事務所から状態が見えず、問題発生時に原因を追えなかった 対応 制御盤に計測機器を後付けし、熱電対温度・ガス消費量・窒素圧力・異常ランプを常時取得してクラウドに蓄積 導入内容 事務所からのリアルタイム監視と、失火・過昇温などの異常メール通知。機能追加は遠隔デプロイで対応 状況 長期運用中。紙の記録から「データで原因を追える」体制に この事例を詳しく見る 製造業 工場の電力デマンド監視と使用量の見える化 テーマ 現場データ取得・エネルギー分析 課題 旧来のデマンド監視装置がWindows7依存で更新できず、カーボンニュートラルに向けた電力量の把握もできていなかった 対応 受電設備の電力パルスを電池式の無線ロガー（電池寿命約4年）で取得し、大がかりな配線工事なしでクラウドへ収集 導入内容 離れた本社からリアルタイム監視。契約電力の90%到達でメール通知。30分デマンド値はお客様のGoogleスプレッドシートにも自動記帳 状況 運用中。電力量の多い設備が特定でき、省エネ・契約見直しの判断材料に 金属圧延加工業 圧延データをGoogleドライブへ自動整理保存 ※画面イメージ（サンプルデータ） テーマ 品質トレーサビリティ・データ活用 課題 加工データがクラウドDBに保存されるだけで日付でしか探せず、品質確認に時間がかかっていた 対応 加工が完了するたびに、エッジコンピュータが板厚・加工条件・インバータ電流・ロール高さのCSVをお客様のGoogle共有ドライブへ自動保存。年度別→板厚別のフォルダに自動整理 導入内容 リアルタイム監視と過去データのグラフ表示を兼ねる専用ビューアーを開発。横軸は測長（m）表示、品質保証データとしてA4横印刷に対応。過去3年分のデータも移行 状況 納品完了・運用中。データを探す時間がほぼゼロになり、品質説明に使える資産に 大学研究機関 研究装置の自動制御システムを開発、実験をフルオート化 テーマ 装置制御・ソフトウェア開発 課題 GPIB拡張カードで機器を制御していた約20年前のパソコン制御システムがPC故障で停止。交換部品はすでに入手不可能で、制御システムごとリニューアルが必要になった（近畿大学 生物理工学部様） 対応 高速パルス制御はArduino、操作画面・データ処理はRaspberry Piの構成で、制御盤ごと自社製作。既存電源のGPIB通信が使えないと判明した際も、アナログ出力・RS232C制御へ即座に切り替え 導入内容 ターゲットごとのスケジュール運転をCSVで指示できるフルオート化。温度・電流のリアルタイムグラフ表示、実験データのCSV自動保存、LTE経由の遠隔サポート 状況 2023年納品・稼働中。納品後の仕様変更もリモートで対応 鋳造業 協働ロボット連携ビジョンAIで、不良品の仕分けを自動化 ※生成AIによるイメージ テーマ エッジGPU・ビジョンAI 課題 形状が一定しない不良品の仕分けが人手頼みだった 対応 SAM3＋ファインチューニングで対象を認識。産業用カメラと、大型GPUを収めた完全密閉・間接冷却GPUキャビネットを粉塵環境の現場に設置 導入内容 コンベア上の対象をAIが認識し、座標を協働ロボットへ受け渡して自動除去 状況 実ラインで運用中。稼働データを使った追加学習で精度を継続改善 金属製品メーカー 組付け忘れを防ぐ、表示型ポカヨケ検査装置 ※生成AIによるイメージ テーマ エッジGPU・ビジョンAI 課題 ボルト・ワッシャー等の欠品・順番違いの確認漏れリスク 対応 作業者がボタンを押すだけで撮影・判定する装置を設計 導入内容 SAM3による部品認識で欠品・部品違いを画面表示。判定画像を保存し、出荷後の確認にも活用 状況 事前検証（FS）で判定可否を確認しながら段階導入を推進中 自社の課題に近い事例について詳しく知りたい方は、お気軽にお問い合わせください。 会社紹介資料をダウンロード お問い合わせ セキュリティ方針 すべてのプロジェクトでNDA（秘密保持契約）を締結し、機密情報を厳格に管理します。取得したデータはお客様の資産であり、目的外利用は一切行いません。 NDA締結の徹底 データの暗号化・厳格管理 第三者提供の禁止 アクセス権限の最小化 〒530-0042 大阪府大阪市北区天満橋3丁目3番5号 天満インキュベーションラボ406 © 2026 株式会社スリーアップ・テクノロジー お問い合わせはこちら --- # https://3up-tec.jp/tech-specs/ ## 技術仕様・対応技術一覧｜スリーアップ・テクノロジー 技術仕様・対応技術一覧｜スリーアップ・テクノロジー 本文へスキップ 技術仕様・対応技術一覧 株式会社スリーアップ・テクノロジーが実案件で使用・対応している技術の一覧です。製造現場のデータ取得からAI実装までを1社で設計するための技術スタックを記載しています。個別の適用可否・構成のご相談は お問い合わせ ください。 データ取得・PLC/フィールド通信 三菱電機PLCとのMCプロトコル通信（Qシリーズ等・Ethernet） キーエンス製・オムロン製PLCからの稼働データ取得 Modbus TCP / RTU（WAGO等のリモートI/O・計測ユニット） MQTTによる軽量データ収集・パブリッシュ/サブスクライブ構成 アナログ入力 4-20mA / 1-5V（MOXA ioLogik等のリモートI/O、圧力・温度センサー） 表示灯（パトライト）・接点信号・三色灯ステータスの取得 QRコード読取による作業指示・生産実績の紐付け（手入力排除・ポカヨケ） ソラコム（SORACOM）を長期運用: SORACOM Air（LTE回線・通信量最適化）、Napter（オンデマンドリモートアクセス）、Arc（セキュアVPN接続）、SORACOM APIによる回線管理の自動化 PLC（ラダー・シーケンス制御）を読めるFA現場技術（元産業機械フィールドエンジニア） 既存制御盤の改造・電気工事に自社対応（休日等の設備停止日に実施、生産への影響を最小化） エッジ・ネットワーク・インフラ Raspberry Pi・産業用エッジゲートウェイの構築・常時運用 WireGuard VPNによる拠点間・現場-クラウド間の暗号化接続 Ubuntu Server / systemd / Docker による安定運用設計 nginx（リバースプロキシ・TLS・IPアドレス制限） さくらVPS等の国内データセンター、またはお客様管理のAWS / Azure / Google Cloud上に構築 公開鍵認証SSH・多段バックアップ（rclone→Google Workspace共有ドライブ等） 時系列データ基盤・可視化 InfluxDB（1.x / 2.x）による時系列データベース構築・移行 Grafanaダッシュボード（稼働監視・電力・ガス・温湿度・デマンド監視） Node-REDによるデータフロー構築（製造業IoT運用の基調講演実績: Node-RED Con 2024） IoT日報のHTMLメール自動配信（毎朝、前日の稼働・電力・アラームを自動集計） しきい値アラートの自動メール通知（コンプレッサー・排水pH・温湿度・炉温等） Googleスプレッドシート・Google Apps Script連携（帳票・温度ロガー等） ビジョンAI・ロボット連携 SAM3（Segment Anything Model 3）によるゼロショットセグメンテーション＋ファインチューニング YOLO系物体検出モデルの学習・現場適用 Basler等の産業用カメラ選定（GigE Vision・グローバルシャッター・解像度/速度設計） レンズ・照明の選定と設計（対象ワーク・距離・環境光に合わせた方式・角度・色） カメラ取付治具・カバーの3D CAD設計と製作 座標変換・コンベア遅延補正を含むロボットへの座標受け渡し（協働ロボット連携ピッキング実運用中） 産業用ロボット制御（三菱電機・DENSO）・IAI製電動シリンダー/電動ハンド統合（5種の異種機器を4.5時間で自動統合した実績） 不定形ワーク（鋳物のバリ・湯道等）の認識・仕分け、細物部品の欠品チェック エッジGPU・耐環境筐体設計 完全密閉×間接冷却のGPUキャビネット自社設計・製作（放熱フィン方式／盤クーラー・インバータークーラー方式） 粉塵・油・ミスト環境での大型GPU安定稼働（防塵・防油） RTX 50シリーズ・RTX 6000 Proクラスの現場設置に対応する熱設計 自社保有GPU: RTX 4090 24GB×2、RTX 3090 24GB、RTX 5070 Ti 16GB、Ryzen AI Max+ 395（GPU共有メモリ96GB）、Jetson AGX Xavier 32GB 画像・データを社外に出さないローカル推論構成（クラウド禁止環境対応） 制御盤設計・電気制御・現場配線まで自社対応（現場側とAI側の両方を1社で設計） 生成AI・LLM Claude / Claude Code / ChatGPT・Codex / Gemini / NotebookLM の業務活用支援・比較検証（Microsoft Copilotとの実力比較検証を含む） ローカルLLM構築・運用（vLLM・llama.cpp・Ollama、VRAM 24GBクラスでの160Kコンテキスト運用等） Whisperによる音声認識・現場会話の文字起こし、ローカルTTS AIエージェント開発（ブラウザ自動操作・業務システム連携・スケジュール転記自動化） 企業向け生成AI研修: 経営層向け実演ワークショップ／現場向け実データハンズオン（議事録・図面・マニュアル・動画持ち込み）／公的研修機関の公開講座講師（満足度4.3/5.0） 2D図面PDFからのWebGL 3Dシミュレーター自動生成、作業動画からの手順書自動生成などの実演実績 開発言語・ソフトウェア Python（Flask・データ処理・帳票生成・画像処理） JavaScript / Node.js / Google Apps Script AI駆動開発・バイブコーディング（Claude Code等によるソフトウェア構築・内製化支援） Docker（CLI）/ WSL2 による開発・実行環境構築 静的サイト・Web画面・HTMLレポートの構築 導入実績（顧客名は非公開・業種で記載） 大手金属加工メーカー: 2017年から8年間継続運用。エッジ端末29台、AI生成の工場全体日報（環境・電力デマンド・設備別稼働率）を毎日自動配信。2026年にクラウド基盤を全面リニューアル、年間保守契約を継続中 鉄鋼圧延メーカー: 圧延機の板厚計測システム改修（2026年）、計測装置タッチパネル更新工事、PLC予備部品の選定コンサルティング、圧延負荷分析 鋳造メーカー: 協働ロボット連携ビジョンAI（不定形ワークの画像認識・ピッキング）を納入 樹脂リサイクルメーカー: 2軸押出機の新設ラインにIoTデータ取得環境を構築（2026年）。約1.5ヶ月の実機データから樹脂圧力・負荷・温度・フィルター目詰まり傾向を分析し、暖機運転の見直し余地を定量提示 近畿大学 生物理工学部様: 研究装置の20年前のGPIB制御PCシステムを完全リニューアル。放射温度計・ステッピングモーター・レーザー発振器等のGPIB計測制御を、Raspberry Pi＋Arduinoによる新規システムで置き換え 大手通信キャリア: 遠隔モニタリング環境の構築を納品（2023年） 国立大学 工学系研究科: 深層学習型画像認識ソフトウェアの改良、AI画像認識講習の実施（2024年） 大手空調グループの装置メーカー: ローカルAIサーバーの構築（2025年〜） スマート農業設備メーカー: 温室栽培制御ユニットのIoT化。稼働ダッシュボード・LINE通知システム、データ送信デバイス設計（2026年） 大手建材メーカー: 生成AI活用のアドバイザリー契約（2026年〜） 産業機器部品メーカー: 2022年から継続取引。生成AIワークショップ実施（2026年）、AI・IoT活用の検討支援を継続中 設備工事会社: 業務用PC環境構築と生成AI活用研修（2026年）／IT企業: AIシステム構築ハンズオン研修（2026年） エンジニアリング企業と2019年から7年継続の協業（ビジョンAI・部品認識システム・閉域網構築の共同展開） ソフトバンク株式会社・i-RooBO Network Forumの5G実証実験に参画（大阪ATC）: 工場見える化ソリューション検証（2021〜2022年、5G＋閉域網SmartVPN＋PLC）および工程間搬送の自動化実証（AGV・協働ロボット）。 ソフトバンク法人公式コラムに実名掲載 実績・体制（確認できる事実） 代表のFA現場経験28年以上。フィールドエンジニアとして見てきた工場現場は500社以上（大阪産業創造館Bplatzインタビュー掲載） 8年間で70設備以上をIoT化。金属加工工場ではエッジ端末約30台を段階導入し、工場まるごとIoT化を本格運用5年以上継続中 全日本AIハッカソン2025 決勝戦 優勝／全日本AIハッカソン2026 大阪予選 優勝（大阪大会3連覇） Anthropic主催「Built with Opus 4.7」にて、5種の異種産業機器の自動統合を4.5時間で完了 Node-RED Con 2024 基調講演「製造業IoTでのNode-REDの運用について」 開発体制: 少数精鋭×生成AIによる開発自動化。従来チームで行っていたソフトウェア構築をClaude等の生成AIで置き換え、低コスト・短納期を実現。当サイト・公開中の動くデモ・日報/アクセスレポート自動配信システム自体が生成AIによる構築物 ※記載の製品名・サービス名は各社の商標または登録商標です。 セキュリティ方針 すべてのプロジェクトでNDA（秘密保持契約）を締結し、機密情報を厳格に管理します。取得したデータはお客様の資産であり、目的外利用は一切行いません。 NDA締結の徹底 データの暗号化・厳格管理 第三者提供の禁止 アクセス権限の最小化 〒530-0042 大阪府大阪市北区天満橋3丁目3番5号 天満インキュベーションラボ406 © 2026 株式会社スリーアップ・テクノロジー お問い合わせはこちら --- # https://3up-tec.jp/security/ ## セキュリティ方針｜スリーアップ・テクノロジー セキュリティ方針｜スリーアップ・テクノロジー 本文へスキップ 製造業の機密情報に配慮した、 AI・IoT実装方針。 NDA前提での対応、通信の暗号化とIPアドレスによるアクセス制限、 お客様の情報システム部門が管理するクラウドへの準拠。 安全なデータ取得とAI活用のための方針をまとめています。 1. 基本方針 NDA締結の徹底 お客様とのNDA（秘密保持契約）締結を前提として、機密情報のやり取り・保管・開示のすべてを厳格に管理します。機密情報を含む資料は、NDA締結後のご提供にも対応します。 実データ・設備写真の掲載制限 提供いただくデータは社内で厳重に管理し、外部への公開は行いません。設備写真は、お客様の許可を得たもの、または企業・製品・工程が特定できないものに限り掲載し、それ以外は非公開とします。 目的外利用の禁止 取得したデータはお客様の資産であり、合意した目的の範囲内でのみ利用します。目的外の利用・第三者提供は行いません。 アクセス権限の最小化 役割に応じた最小権限の原則でアクセスを制御します。作業端末は当社管理の機器に限定し、退場時にはアカウント・鍵を失効させます。 2. クラウド・ネットワークのセキュリティ クラウドサーバーを利用する構成では、以下の対策を標準として構築します。お客様の情報システム部門の基準に応じた追加対策にも対応します。 通信の暗号化 現場機器からサーバーまでの通信は、TLSまたはVPN（WireGuard）で暗号化します。平文でのデータ送信は行いません。 IPアドレスによるアクセス制限 ダッシュボード・データベース・SSHなどの管理系ポートは、指定したIPアドレスからのみ接続できるよう制限します。 公開鍵認証の徹底 サーバーへのログインは公開鍵認証のみとし、パスワード認証は無効化します。不要なポートはすべて閉鎖します。 お客様管理クラウドへの準拠 情報システム部門が管理するAWS・Azure・Google Cloud・Google Workspace環境への構築に対応します。アカウント発行・権限設計はお客様のポリシーに準拠し、適切な暗号化のもとでデータを送信します。 当社管理サーバーの運用 当社管理のサーバーを利用する場合は国内データセンターを使用し、OS・ミドルウェアのセキュリティ更新と定期バックアップを実施します。 ローカル完結構成への対応 クラウド利用が難しい場合は、工場内サーバー・エッジ端末で完結する構成で構築します。外部との通信を持たない構成にも対応します。 OTネットワーク（制御系）への配慮 既存の制御ネットワークに影響を与えない構成とし、IT側ネットワークと分離した設計・通信負荷への配慮のうえで接続します。 3. 生成AI利用時の方針 ローカルLLMでの処理 機密性の高いデータは、外部に送信しないローカルLLM構成で処理できます。工場内・社内で完結するAI活用に対応します。 利用範囲の事前合意 外部の生成AIサービスを利用する場合は、利用範囲とデータの取扱いを事前にご説明し、合意のうえで利用します。 学習への不使用 入力データがAIの学習に利用されない設定・プランを選択して運用します。 4. 事例掲載方針 事例紹介に使用する画像・グラフ・数値は、特定の企業・設備・製品が識別できないように、加工・抽象化・ダミー化を行います。 お客様の許可なく固有情報を掲載することはありません。個人情報の取扱いについては、 プライバシーポリシー をご覧ください。 5. よくある質問 Q. NDAを締結する前に相談することは可能ですか？ + 可能です。機密情報を含まない一般的な範囲でまずご相談いただき、具体的な設備名・データを扱う段階でNDAを締結します。締結前に機密情報をお送りいただく必要はありません。 Q. データはどこに保管されますか？ + お客様のポリシーに応じて選択いただけます。①お客様の情報システム部門が管理するクラウド（AWS・Azure・Google Cloud等）、②当社管理の国内データセンターのサーバー、③工場内サーバー・エッジ端末、のいずれにも対応し、構成図で保管場所を明示します。 Q. クラウドを利用しない構成は可能ですか？ + 可能です。工場内のサーバーやエッジ端末にデータを保存し、外部との通信を持たないローカル完結の構成で構築できます。 Q. セキュリティチェックシートや審査資料への対応はできますか？ + 対応します。システム構成図・データフロー・アカウント権限の一覧など、情報システム部門の審査に必要な資料をご提出できます。お客様のセキュリティチェックシートへの回答にも対応します。 Q. 第三者認証（ISMS等）は取得していますか？ + 当社自体は現時点で第三者認証を取得していませんが、当社管理サーバーが利用するさくらインターネットは、全事業所・全データセンターを範囲とするISMS認証（ISO/IEC 27001）のほか、ISMSクラウドセキュリティ認証・ISMAP登録を取得しています。お客様管理のAWS・Azure・Google Cloudを利用する構成では、各クラウドの認証・準拠状況がそのまま適用されます。当社の運用は本ページの方針に基づき、お客様のセキュリティチェックシートへの回答で個別に確認いただけます。 その他のご質問はこちら セキュリティを最優先に、安心して AI・IoT を現場に実装します。 お問い合わせ 導入事例を見る セキュリティ方針 すべてのプロジェクトでNDA（秘密保持契約）を締結し、機密情報を厳格に管理します。取得したデータはお客様の資産であり、目的外利用は一切行いません。 NDA締結の徹底 データの暗号化・厳格管理 第三者提供の禁止 アクセス権限の最小化 〒530-0042 大阪府大阪市北区天満橋3丁目3番5号 天満インキュベーションラボ406 © 2026 株式会社スリーアップ・テクノロジー お問い合わせはこちら --- # https://3up-tec.jp/faq/ ## よくある質問｜スリーアップ・テクノロジー よくある質問｜スリーアップ・テクノロジー 本文へスキップ よくある質問 導入の進め方・技術・体制・セキュリティについて、よくいただくご質問にお答えします。 導入について Q. 古い設備からでもデータを取れますか？ + 取れます。デジタル信号（24V・AC100V・AC200V）、アナログ信号（0〜10V・4-20mA）、シリアル通信（RS232C・RS485）、Modbus TCP/UDP、熱電対・測温抵抗体まで幅広い信号形態に対応しており、LANポートのない古い設備でも接点信号や電流値から稼働データを取得できます。設備本体の改造は不要な後付け方式が基本です。 Q. 生産を止めずに導入できますか？ + はい。既存設備を止めない後付け施工を基本としています。取り付けは設備の非稼働時間帯に合わせて計画し、稼働への影響を最小化します。 Q. 小さく始めて段階的に広げられますか？ + できます。エッジ端末を1台ずつ積み上げる方式のため、まず1設備・1ラインから始めて効果を確認しながら拡張できます。実際に、金属加工工場ではエッジ端末約30台を段階的に導入し、工場全体のIoT化まで到達した事例があります（本格運用5年以上）。 Q. 導入前にどんなものができるか確認できますか？ + できます。稼働ダッシュボード・停止要因分析・毎朝届くIoT日報の「動くデモ」をWebで公開しています。実際の導入では、これらの画面をお客様の設備・データに合わせてゼロから構築します。 Q. 遠方の工場でも対応できますか？ + 拠点は大阪ですが、導入後の監視・保守はVPN（WireGuard）やソラコム回線を使ったリモート対応が標準です。現地作業が必要な工程と遠隔でできる工程を分けてご提案しますので、まずはご相談ください。 技術・構成について Q. どのメーカーのPLCに対応していますか？ + 三菱電機（MCプロトコル・Qシリーズ等）、キーエンス、オムロンのPLCからのデータ取得実績があります。Modbus TCP/RTU対応のリモートI/O・計測ユニット（WAGO・MOXA ioLogik等）にも対応します。その他の機種は個別にご相談ください。 Q. データを社外（クラウド）に出せないのですが。 + 工場内サーバー・エッジ端末で完結するローカル構成に対応しており、データ取得・蓄積・可視化・異常通知までを工場内で完結できます。外部に送信しないローカルLLMによるデータ分析は、自社環境で実証研究を進めている段階です。クラウドを使う場合も、お客様の情報システム部門が管理するAWS・Azure・Google Cloud環境への構築に対応します。 Q. 可視化画面はBIツールですか？ + BIツールではなく、Claude・ChatGPTなどの生成AIが可視化画面そのものをコードごと構築します。固定ツールに現場を合わせるのではなく「見たい画面」をゼロから作れるため、項目追加・変更も短期間で反映でき、BIツールのライセンス費用も不要です。 体制・開発スタイルについて Q. 少人数の会社のようですが、開発力は大丈夫ですか？ + 当社は少数精鋭の会社ですが、従来はチームで行っていたソフトウェア構築を、Claude等の生成AIを全面活用した開発自動化で置き換えています。その実力は公開情報で確認できます。全日本AIハッカソン2025決勝戦で優勝（2026大阪予選も優勝し大阪3連覇）、Anthropic主催「Built with Opus 4.7」では5種の異種産業機器の統合を4.5時間で完了しました。この会社サイト・公開中の動くデモ・日報やアクセスレポートの自動配信システムも、すべて生成AIで構築したものです。 Q. なぜ低コスト・短納期でできるのですか？ + 理由は3つあります。①可視化画面・分析ロジック・レポートのコードを生成AIが構築するため、開発工数が従来の数分の一で済む。②基盤にInfluxDB・Grafana・Node-REDなどのオープンソースを使うため、ライセンス費用がかからない。③代表が28年以上FA現場のフィールドエンジニアとして設備側を熟知しているため、現場とソフトの間の手戻りが少ない。少人数であることはコスト面の強みであり、品質は公開デモと実運用実績でご確認いただけます。 Q. 生成AIで作ったシステムの品質・実運用は信頼できますか？ + 実運用でご確認いただけます。毎朝のIoT日報自動配信、しきい値アラートの自動通知、稼働ダッシュボードなどを製造業の現場で実運用中です。IoT基盤全体としては、エッジ端末約30台・本格運用5年以上の実績があります。また、どんな画面・レポートができるかは公開中の動くデモでそのまま確認できます。 契約・セキュリティについて Q. 相談や見積りは無料ですか？ + 初回のご相談・概算のご提案は無料です。お問い合わせフォームからご連絡ください。生成AI活用支援は講演・研修などの1回のみのご依頼から、月額の伴走支援まで段階的なメニューを用意しています。 Q. 機密情報の取り扱いが心配です。 + すべてのプロジェクトでNDA（秘密保持契約）の締結を前提としています。通信の暗号化（TLS・WireGuard VPN）、IPアドレスによるアクセス制限、公開鍵認証、目的外利用の禁止を徹底しています。詳細はセキュリティ方針のページをご覧ください。セキュリティチェックシートへの回答にも対応します。 動く稼働ダッシュボードのデモ 技術仕様・対応技術一覧 セキュリティ方針 導入事例 その他のご質問は、お気軽にどうぞ。 設備の型式・現場の状況をお聞かせいただければ、対応可否を含めて具体的にお答えします。 お問い合わせ 導入事例を見る セキュリティ方針 すべてのプロジェクトでNDA（秘密保持契約）を締結し、機密情報を厳格に管理します。取得したデータはお客様の資産であり、目的外利用は一切行いません。 NDA締結の徹底 データの暗号化・厳格管理 第三者提供の禁止 アクセス権限の最小化 〒530-0042 大阪府大阪市北区天満橋3丁目3番5号 天満インキュベーションラボ406 © 2026 株式会社スリーアップ・テクノロジー お問い合わせはこちら --- # https://3up-tec.jp/company/ ## 会社概要｜スリーアップ・テクノロジー 会社概要｜スリーアップ・テクノロジー 本文へスキップ 会社概要 株式会社スリーアップ・テクノロジーは、 製造現場のデータ取得とAI活用実装を支援する会社です。 PLC・センサー・カメラ・設備信号から現場データを取得し、 AIエージェントによる可視化・分析・判断支援ソフトウェアとして、 製造現場で使える形に実装します。 会社紹介資料をダウンロード 会社情報 会社名 株式会社スリーアップ・テクノロジー 所在地 〒530-0042 大阪府大阪市北区天満橋3丁目3番5号 天満インキュベーションラボ406 設立 2024年11月1日（創業：2017年10月10日） 代表取締役 三上 典秀 資本金 300万円 法人番号 7120001269995（インボイス登録番号：T7120001269995） 事業内容 製造現場の後付けIoT化（データ取得・可視化装置の開発・設置） AIエージェントによるデータ分析・レポート自動化ソフトウェアの開発 エッジGPU・ビジョンAIシステムの設計・製作・現場導入 生成AI活用の研修・伴走支援 主な取引業種 金属加工・鋳造・鉄鋼・産業機器メーカー ほか（ 導入事例を見る ） 代表プロフィール 三上 典秀 代表取締役 製造現場で長年、産業機械の修理・据付・制御対応に従事。28年以上にわたるFA現場経験をもとに、メーカー技術者が対応できない設備トラブルにも対応してきました。 独立後は、PLC・センサー・カメラ・クラウド・AIを組み合わせた製造現場向けIoT/AIシステムを開発・導入。現在は、製造現場のデータ取得とAIエージェントによる可視化・分析ソフトウェアの実装、新技術の現場適用検証に取り組んでいます。 私たちの考え方 「現場で使える形まで落とし込むこと」が最大の差別化ポイントです。高度なAI技術も、現場で使えなければ意味がありません。データ取得から可視化・AI実装・運用定着までを一気通貫で支援し、「現場で成果が出ること」にこだわり続けます。 少数精鋭×生成AIという体制 当社は少人数の会社ですが、それを弱みとは考えていません。生成AIで開発の前提は変わり、重要なのは人数ではなく AIを使いこなす技術力 になりました。本サイトも、動くデモも、毎朝の日報自動配信も、この体制で構築・運用している実証です。当社の役割は大規模システムの丸投げ先ではなく、 小さく試して見込みのある技術だけを次へ進める実装パートナー 。基盤はオープンソースと標準技術のため、特定の担当者へのロックインもありません。 メディア掲載・外部発信の一覧 → 沿革 2017 創業。天満インキュベーションラボ（大阪・天満）に入居 「第2回 中堅・中小製造業向けIoTツール」に認定 2018 大阪市のIoTピッチコンテストで受賞 センサ／IoT技術展に出展（以降、製造業向け展示会へ継続出展） 2021 産業用ロボット競技会 WRS2020 で2位受賞 2022 SORACOM Discovery 2022 で導入事例が紹介される 2023 専門職大学の臨地実務実習の受け入れを開始 起業家万博に出場 2024 法人化（株式会社スリーアップ・テクノロジー設立） Node-RED Con 2024 に登壇 2025 大阪・関西万博に「未来の工場」を展示 全日本AIハッカソン2025 決勝戦 優勝 2026 「SambaNova Tokyo Mingle 5」に登壇 Anthropic主催グローバルハッカソン「Built with Opus 4.7」に挑戦 全日本AIハッカソン2026 大阪予選 優勝（大阪大会3連覇） 製造業向け展示会への出展（IoT機器の実機デモ） Node-RED Con 2024 基調講演 全日本AIハッカソン2025 決勝戦 優勝（表彰式） 開発・検証ラボ 大阪・天満インキュベーションラボ内に、IoT・AIの開発と実機検証を行うラボを構えています。実際の設備・センサー・カメラを用いて、現場で使える形まで検証します。 開発・検証ラボの様子（大阪・天満インキュベーションラボ） 実機デモ・検証設備を備えた社内ラボ アクセス 〒530-0042 大阪府大阪市北区天満橋3丁目3番5号 天満インキュベーションラボ406 JR大阪駅から環状線で1駅「JR天満駅」より徒歩5分 Osaka Metro堺筋線「扇町駅」より徒歩8分 天満インキュベーションラボ（中西金属工業株式会社が運営するスタートアップ支援施設）に入居 ※ 中西金属工業の正門からは入れません。建物北側の道路側からお越しください。 紹介動画 代表インタビュー・会社紹介（12分） AI活用は、まず現場データから — 古い設備も後付けでデータ取得（76秒） 公式YouTube 製造業AI×IoTチャンネル 製造業の未来を“現場目線”でハックする専門チャンネル。代表自らが顔を出して、AI・IoTの解説・検証動画を継続公開中。 チャンネルを見る → 会社紹介資料をダウンロード 社内でのご検討・共有用にお使いください。 製造現場のAI活用について、お気軽にご相談ください。 対象設備・取得したいデータ・解決したい現場課題がある段階でご相談いただけます。 お問い合わせ 導入事例を見る セキュリティ方針 すべてのプロジェクトでNDA（秘密保持契約）を締結し、機密情報を厳格に管理します。取得したデータはお客様の資産であり、目的外利用は一切行いません。 NDA締結の徹底 データの暗号化・厳格管理 第三者提供の禁止 アクセス権限の最小化 〒530-0042 大阪府大阪市北区天満橋3丁目3番5号 天満インキュベーションラボ406 © 2026 株式会社スリーアップ・テクノロジー お問い合わせはこちら --- # https://3up-tec.jp/old-equipment-data/ ## 古い設備から稼働データを取得する方法｜PLC・接点信号・後付けIoT｜スリーアップ・テクノロジー 古い設備から稼働データを取得する方法｜PLC・接点信号・後付けIoT｜スリーアップ・テクノロジー 本文へスキップ GUIDE｜後付けIoT 古い設備から稼働データを取得する方法 公開日：2026年7月20日｜最終更新：2026年7月20日｜執筆・監修：三上 典秀（代表取締役・FA現場経験28年以上） 古い生産設備でも、設備を入れ替えずに稼働データを取得できます。 PLCがEthernetに対応していればエッジコンピュータの追加だけで、対応していない場合も制御盤内の端子台から接点信号・電流値・温度などを並列配線で取得できます。PLCがない設備には、リモートI/Oを使った後付けIoT盤で対応します。昭和60年代製の設備での取得実績もあります。 取得方法は3つ。設備の状態で決まります どの方法になるかは「PLCがEthernetに対応しているか」でほぼ決まります。現地調査で設備を確認し、最適な方法をご提案します。 お使いの設備がどの方式になるかは、この2つの質問でほぼ決まります。 方法1 PLCがEthernet対応の場合 電気工事不要 エッジコンピュータの追加だけで取得 エッジコンピュータを追加し、イーサネット経由でPLCからデータを取得します。タッチパネルに表示されている稼働状況・アラームなどの情報も取得でき、3つの方法の中で取得できるデータ量が最も多い方法です。三菱電機・キーエンス・オムロンなど主要メーカーのPLCに対応します。 PLCデータ取得ユニット（Ethernet経由で接続） 方法2 PLCがEthernet非対応の場合 電気工事あり 端子台から信号を並列配線で取得 制御盤・操作パネル裏の端子台から、電気信号を並列接続で取得します。取得できるのは配線した信号に限られるため、稼働・生産数・異常など必要なデータを絞って設計します。施工は休日などの設備停止日に実施し、施工後は既存設備の動作に影響を与えずに継続取得できます。 端子台への並列接続 方法3 さらに古い設備・PLCがない場合 電気工事あり 後付けIoT盤（リモートI/O）で取得 リモートI/Oを収めた後付けIoT盤を設置し、稼働信号・生産個数・電流値・回転数・温度・圧力などを並列接続で取り込みます。昭和に製造された設備にも対応できる方法です。制御盤に空きスペースがあれば、盤内にDINレールで直接設置してコストを抑えることもできます。 後付けIoT盤（内部） 対応できる信号の一覧 古い設備からの取得で実際に使う信号形態です。この範囲であれば、設備の年代を問わず取得を検討できます。 デジタル信号（24V・AC100V・AC200V） アナログ信号（0〜10V・4-20mA・1-5V） シリアル通信（RS232C・RS485） 産業機器通信（Modbus TCP・RTU・UDP） 温度（熱電対・測温抵抗体） 表示灯（パトライト）・三色灯・接点信号 設備を壊さない・保証を損なわないための考え方 光絶縁で電気的に分離 光絶縁によって既存設備と電気的に分離するため、設備の動作に影響を及ぼしません。制御回路へ直接負荷をかけず、安全に信号を取得します。 メーカー保証への配慮 PLCの通信設定を変更する場合は、変更後もメーカーサポートが継続されるかを事前にご確認いただいた上で施工します。端子台からの並列取得は、既存の制御ロジックに手を入れません。 施工は設備停止日に実施 電気工事を伴う接続作業は、休日などの設備停止日に実施します。生産を止めない後付け施工が基本です。 古い設備からの取得事例 鉄鋼加工業 古い鉄鋼設備からの後付けデータ取得 昭和60年代製の設備を含むシャーリング・圧延機の端子台から稼働・電力を取得し、日報を自動配信 事例を詳しく見る 鉄鋼加工業 工業炉の温度・ガス・圧力・異常信号を取得 紙の温度レコーダーしかなかった炉を常時監視化。失火・過昇温はメール通知 事例を詳しく見る 金属加工業 エッジ端末約30台で工場まるごとIoT化 2017年から段階導入で8年間継続運用。電力・ガス・温度・設備稼働を蓄積 事例を詳しく見る よくある質問 古い設備からでも本当にデータを取れますか？ 取れます。PLCがEthernet非対応でも、制御盤内の端子台から接点信号・電流値・温度などを並列配線で取得できます。PLCがない設備でも、リモートI/Oを使った後付けIoT盤で対応でき、昭和60年代製の設備での取得実績もあります。 設備を止めずに導入できますか？ はい。既存設備を止めない後付け施工が基本です。電気工事を伴う接続作業は休日などの設備停止日に実施し、施工後は設備の動作に影響を与えずにデータを取得し続けます。 設備メーカーの保証は大丈夫ですか？ 端子台からの並列取得は既存の制御ロジックに手を入れず、光絶縁で電気的に分離するため、設備側への影響を避けられます。PLCの通信設定を変更する方法を使う場合は、変更後もメーカーサポートが継続されるかを事前に確認した上で進めます。 何から始めればよいですか？ まず1設備からのスモールスタートをおすすめしています。ウェブミーティングで課題と取得したいデータをお聞きし、設備の写真・マニュアルを拝見した上で現地調査を行います。本工事をご発注いただいた場合、現地調査費用は導入費用から差し引きます。 関連ガイド PLCデータ収集を依頼できる会社の選び方 外注前に確認したい7つの項目 工場IoT導入の費用・期間・進め方 何が金額を決めるのかを公開 現場データ取得サービスの詳細 取得できるデータ・通信・保存先の全体像 お手元の設備で取れるか、まず写真だけでもご相談ください。 設備の写真・銘板・制御盤の様子から、取得できる可能性と方法の見当をお伝えできます。 お問い合わせ 導入事例を見る セキュリティ方針 すべてのプロジェクトでNDA（秘密保持契約）を締結し、機密情報を厳格に管理します。取得したデータはお客様の資産であり、目的外利用は一切行いません。 NDA締結の徹底 データの暗号化・厳格管理 第三者提供の禁止 アクセス権限の最小化 〒530-0042 大阪府大阪市北区天満橋3丁目3番5号 天満インキュベーションラボ406 © 2026 株式会社スリーアップ・テクノロジー お問い合わせはこちら --- # https://3up-tec.jp/plc-data-partner/ ## PLCデータ収集を依頼できる会社の選び方｜工場IoTの7つの確認項目｜スリーアップ・テクノロジー PLCデータ収集を依頼できる会社の選び方｜工場IoTの7つの確認項目｜スリーアップ・テクノロジー 本文へスキップ GUIDE｜外注先選び PLCデータ収集を依頼できる会社の選び方 公開日：2026年7月20日｜最終更新：2026年7月20日｜執筆・監修：三上 典秀（代表取締役・FA現場経験28年以上） PLCデータ収集の外注先は「通信ができるか」だけで選ぶと失敗しやすくなります。 実際の工場には古い設備が混在し、電気工事・メーカー保証・データの保存先・導入後の変更対応まで含めて初めて運用が回るためです。ここでは、どの会社に頼む場合でも使える7つの確認項目と、その確認の仕方をまとめました。 外注前に確認したい7つの項目 工場IoTの外注がつまずく典型は、電気工事・PLC・IT・分析が別々の会社に分かれる 「分担発注」 です。設備が止まったとき、データが欠けたとき、「どこに聞けばいいのか分からない」という 責任の空白 が生まれ、会社間の伝言ゲームで話が進まなくなります。 以下の7つの確認項目は、発注前に 「その会社は一社でどこまで対応できるのか」 を見抜くためのチェックリストです。商談の場でそのまま質問として使ってください。 分担発注で生まれる「責任の空白」と、一社一気通貫の対比。 01 PLC通信だけでなく、電気工事もできるか 新しい設備はPLC通信だけで済みますが、古い設備は端子台からの並列配線など電気工事が必要になります。通信ソフトだけの会社だと、工事部分が別発注になり、責任の切り分けが曖昧になりがちです。 確認の仕方：「Ethernet非対応のPLCの場合はどう取得しますか？」と聞く。工事の実施体制（自社か外注か）も確認。 02 古い設備・PLCがない設備にも対応できるか 工場には年代の違う設備が混在します。新しい設備しか対応できない会社だと、IoT化できる範囲が限られ、工場全体の見える化に届きません。 確認の仕方：「昭和・平成初期の設備での取得実績はありますか？」と聞く。リモートI/O・後付けIoT盤の経験があるかがポイント。 03 設備メーカーの保証を損なわない施工か PLCの設定変更や制御回路への割り込みは、やり方を誤ると設備メーカーのサポート対象外になるリスクがあります。 確認の仕方：「既存の制御ロジックに手を入れますか？」「電気的な分離（絶縁）はどうしますか？」と聞く。並列取得・光絶縁が基本の会社は安心。 04 データの保存先を選べるか 特定のクラウドサービスや自社製品にしか保存できない会社だと、後で乗り換えにくくなります（ベンダーロックイン）。クラウド禁止の工場ではローカル保存が必須です。 確認の仕方：「自社管理のクラウドや工場内サーバーにも保存できますか？」「データの所有権はどちらにありますか？」と聞く。 05 導入後の保守・機能追加ができるか IoTは導入して終わりではなく、運用の中で「この項目も見たい」「通知条件を変えたい」が必ず出ます。作りきりの会社だと、その度に大きな費用と時間がかかります。 確認の仕方：「導入後の変更はどう対応しますか？費用感は？」と聞く。リモートでの保守・機能追加体制があるかがポイント。 06 可視化で終わらず、AI活用まで進められるか グラフを出すだけなら多くの会社ができますが、データが溜まった後の分析・日報自動化・AI活用まで進められる会社は限られます。見える化止まりだと投資効果が頭打ちになります。 確認の仕方：「データが溜まった後、何ができますか？」と聞く。分析レポートや自動配信の実例を見せてもらう。 07 長期の運用実績があるか IoTシステムの真価は数年単位の運用で分かります。導入実績が多くても、長く運用が続いている実績が少ない会社は、運用設計が弱い可能性があります。 確認の仕方：「一番長く運用が続いている案件は何年ですか？」と聞く。具体的な年数と規模で答えられるかがポイント。 もっと簡単な見分け方：図面と写真を渡して、質問してみてください 7項目を確認する時間がなければ、こう試してください。 設備メーカーの電気図面・機器構成・制御盤の写真を渡して「この設備からどんなデータが取れますか」と質問する ——それだけです。生成AIを使いこなしている会社なら、図面と写真から取得できる信号を具体的に回答できます。逆に、これに答えられない会社は、AIを使いこなせていない会社だと判断できます。 当社はこの3点（電気図面・機器構成・制御盤の写真）をいただければ、 どのようなデータが取得できるかをお答えします 。 お問い合わせ から「図面診断希望」と一言お送りください。図面や写真はその後のメールでお送りいただくだけで結構です（NDAが必要な場合は締結のうえで拝見します）。 スリーアップ・テクノロジーの場合 上の7項目に対する当社の回答です。PLC通信、制御盤改造、電気工事、エッジ端末、時系列データベース、可視化、AI活用まで一社で対応します。 電気工事 PLC通信・制御盤改造・電気工事まで自社対応（元産業機械フィールドエンジニア）。施工は休日等の設備停止日に実施 古い設備 端子台からの並列取得・後付けIoT盤で、昭和製の設備からの取得実績あり 保証への配慮 並列取得＋光絶縁が基本。PLC設定を変更する場合はメーカーサポート継続を事前確認 保存先 お客様管理のAWS・Azure・Google Cloud、国内VPS、工場内サーバー・エッジのローカル完結まで対応。データはお客様の資産 導入後 VPN経由のリモート保守・機能追加が標準。遠隔デプロイで運用中の機能追加にも対応 AI活用 IoT日報の自動配信・稼働率分析・品質トレーサビリティ・生成AI研修まで一社で対応 長期実績 エッジ端末約30台・2017年から8年間の継続運用（金属加工メーカー）。年間保守契約を継続中 既存制御盤内へのユニット増設・配線の実例。電気工事とPLC設定の両方を自社で施工できることが、外注先選びの分かれ目になります。 関連ガイド 古い設備から稼働データを取得する方法 PLC・接点信号・後付けIoTの3つの方法 読む 工場IoT導入の費用・期間・進め方 何が金額を決めるのかを公開 読む エッジ端末約30台・8年運用の事例 工場まるごとIoT化の実例 読む 7項目、そのままぶつけてください。 上の確認項目を全部聞いていただいて構いません。ウェブミーティングで、設備の状況に合わせて具体的にお答えします。 お問い合わせ 導入事例を見る セキュリティ方針 すべてのプロジェクトでNDA（秘密保持契約）を締結し、機密情報を厳格に管理します。取得したデータはお客様の資産であり、目的外利用は一切行いません。 NDA締結の徹底 データの暗号化・厳格管理 第三者提供の禁止 アクセス権限の最小化 〒530-0042 大阪府大阪市北区天満橋3丁目3番5号 天満インキュベーションラボ406 © 2026 株式会社スリーアップ・テクノロジー お問い合わせはこちら --- # https://3up-tec.jp/iot-cost/ ## 工場IoT導入の費用・期間・進め方｜何が金額を決めるのか｜スリーアップ・テクノロジー 工場IoT導入の費用・期間・進め方｜何が金額を決めるのか｜スリーアップ・テクノロジー 本文へスキップ GUIDE｜費用・期間 工場IoT導入の費用・期間・進め方 公開日：2026年7月20日｜最終更新：2026年7月20日｜執筆・監修：三上 典秀（代表取締役・FA現場経験28年以上） 工場IoTの費用は、設備側の条件でほぼ決まります。 PLCがEthernetに対応していれば工事が少なく、非対応なら電気工事分が加わります。だからこそ当社は一律の定価ではなく、「何が金額を決めるのか」の要因をすべて公開した上で、1設備からのスモールスタートを標準にしています。最初のステップの現地調査は2日間・15万円＋出張経費（本工事ご発注時は導入費用から差し引き）、標準的な1設備の設置は1日程度です。 ※15万円は導入費用ではなく現地調査・レポート作成の費用です。 設備への実装費用は、構成に応じて現地調査後に個別にお見積りします。 費用を決める6つの要因 ① 現地調査 設備構成・信号状況を現地で確認して初めて、構成と金額が確定します。すべての起点となるステップです（詳細は下の「進め方と費用の流れ」へ）。 ② PLCがEthernet対応か 費用を最も左右する要因です。対応していればエッジコンピュータの追加だけで済み、電気工事は不要です。非対応の場合は端子台からの並列配線工事が加わります。 ③ 取得する信号の数と種類 取得点数が増えるほど配線・設定の工数が増えます。「まず何を見たいか」を絞ることが、費用を抑える最大のポイントです。 ④ 通信環境 工場内に有線LANを引けるか、Wi-Fiか、LTE回線（配線工事不要）かで構成が変わります。既設のネットワークを使える場合は費用を抑えられます。 ⑤ データの保存先 お客様が既にお持ちのクラウド・Google Workspace環境を使うか、新規に構築するか、工場内サーバーで完結させるかで費用が変わります。 ⑥ 導入後の保守・活用支援 導入して終わりか、月々の保守・データ活用支援まで含めるかを選べます。保守はVPN経由のリモート対応が標準です。 進め方と費用の流れ 最初のステップである現地調査は、標準パッケージとして 2日間・150,000円＋出張経費（税別） です。その後は1設備の設置 → 効果確認 → 拡大、と進みます。 導入までの進め方とお金の流れ。 1日目 現地調査・打ち合わせ どのようなデータが、どの設備から取得できるかを現地で確認します。その後、会議室で「取得したデータで何ができるか」を打ち合わせます。 2日目 レポート作成・ご提出 データを持ち帰り、実現できることをレポートにまとめてご提出します。内容によっては、導入のお見積りも同時にご提出します。 本工事をご発注いただいた場合、現地調査費用は導入費用から差し引きます ご要望に応じて、生成AIでダッシュボードのデモ画面を作成してご提出することもできます 事前のウェブミーティングで設備の写真・マニュアルをご共有いただくと、調査がスムーズです 期間の目安 設置工事 標準的な1設備なら、設置・配線・動作確認まで1日程度で完了します。電気工事を伴う場合は、休日などの設備停止日に合わせて実施します。 ご相談から運用開始まで 全体の期間は、電気工事を行う設備停止日（休日など）との調整でほぼ決まります。設備を止めない構成なら、最短でご相談の翌月から運用開始した例もあります。 拡張のペース エッジ端末を1台ずつ積み上げる方式のため、効果を確認しながら自社のペースで広げられます。実際にエッジ端末約30台まで、段階導入で広がった工場があります。 費用を抑える4つの考え方 1設備からのスモールスタート 最初から工場全体を対象にせず、効果が見えやすい1設備から始めることで、初期費用と判断リスクを最小化します。 オープンソース基盤でライセンス費ゼロ InfluxDB・Grafana・Node-REDなどのオープンソースを基盤に使うため、BIツールのような継続ライセンス費用がかかりません。 生成AIによる開発自動化 可視化画面・分析ロジック・レポートのコードは生成AIが構築するため、開発工数が従来の数分の一で済みます。低コスト・短納期の最大の理由です。 盤内スペースの活用 制御盤に空きがあれば、後付けボックスを作らずDINレールで盤内に直接設置し、筐体コストを抑えます。 よくある質問 相談や見積りは無料ですか？ 初回のご相談（ウェブミーティング）と概算のご提案は無料です。お問い合わせフォームからご連絡ください。金額の確定には有償の現地調査が必要です。 なぜ金額を一律に出せないのですか？ 同じ「稼働データを取りたい」でも、PLCがEthernet対応なら工事不要、非対応なら電気工事が必要というように、設備側の条件で構成が大きく変わるためです。その代わり、何が金額を決めるのかという要因はすべて公開しています。設備の写真があれば、概算の見当は初回のご相談でお伝えできます。 月額の保守契約は必須ですか？ 必須ではありません。導入のみのご依頼も可能です。ただし運用の中で「この項目も見たい」という要望は必ず出るため、リモートで機能追加できる保守・活用支援契約をご用意しています。 補助金の申請支援はしてもらえますか？ 補助金申請の代行・書類作成は行っていません。IoT関連の補助金は地域・時期が限定されることが多く、確実にご案内できないためです。お客様側で申請を進める場合（申請支援の専門業者や商工団体と組まれる場合）には、見積書や技術資料の提供などで協力いたします。 関連ガイド 古い設備から稼働データを取得する方法 PLC・接点信号・後付けIoTの3つの方法 読む PLCデータ収集を依頼できる会社の選び方 外注前に確認したい7つの項目 読む 導入事例一覧 業種別の課題と導入内容 読む 設備の写真だけで、概算の見当をお伝えできます。 初回のご相談・概算のご提案は無料です。まずは課題と設備の状況をお聞かせください。 お問い合わせ 導入事例を見る セキュリティ方針 すべてのプロジェクトでNDA（秘密保持契約）を締結し、機密情報を厳格に管理します。取得したデータはお客様の資産であり、目的外利用は一切行いません。 NDA締結の徹底 データの暗号化・厳格管理 第三者提供の禁止 アクセス権限の最小化 〒530-0042 大阪府大阪市北区天満橋3丁目3番5号 天満インキュベーションラボ406 © 2026 株式会社スリーアップ・テクノロジー お問い合わせはこちら --- # https://3up-tec.jp/local-ai/ ## クラウド禁止の工場でAI・IoTを使う方法｜ローカル・閉域網構成｜スリーアップ・テクノロジー クラウド禁止の工場でAI・IoTを使う方法｜ローカル・閉域網構成｜スリーアップ・テクノロジー 本文へスキップ GUIDE｜ローカル・閉域構成 クラウド禁止の工場でAI・IoTを使う方法 公開日：2026年7月20日｜最終更新：2026年7月20日｜執筆・監修：三上 典秀（代表取締役・FA現場経験28年以上） データを社外に出せない工場でも、IoTの導入はできます。 データは工場内のサーバー・エッジ端末に保存し、取得・蓄積・可視化・異常通知までを工場内で完結できます。外部クラウドを一切使わない「完全ローカル」、キャリア閉域網・VPNだけで結ぶ「閉域構成」、お客様の情報システム部門が管理するクラウドに構築する構成の3パターンに対応します。生成AI（ローカルLLM）によるデータ分析は、外部にデータを出さない構成での活用を目指して自社で実証研究を進めています。 3つの構成パターン データの置き場所と経路の違い。お客様のセキュリティ要件に合わせて3つの構成から選べます。 構成1 完全ローカル（工場内で完結） データは工場内のサーバー・エッジ端末にのみ保存し、外部への送信は行いません。データ取得・蓄積・可視化・異常通知までを工場内で完結できます。さらに生成AI（ローカルLLM）によるデータ分析も、外部にデータを出さない構成で自社検証を進めています。 データは工場から一切出ない 取得・蓄積・可視化・通知まで工場内で完結 インターネット接続なしでも運用可能 構成2 閉域網・VPN（拠点間を安全に接続） 通信キャリアの閉域網やWireGuard VPNで、工場と本社・データ基盤だけを暗号化接続します。インターネットにデータを晒さずに、複数拠点の一括監視や遠隔保守ができます。ソラコムのLTE回線・セキュアVPN接続（Arc）の長期運用実績があります。 インターネット非公開のまま拠点間接続 遠隔保守は必要な時だけのオンデマンド接続も可 複数工場の一括監視に対応 構成3 お客様管理のクラウド クラウドが使える場合も、当社のサーバーではなく、お客様の情報システム部門が管理するAWS・Azure・Google Cloud環境に構築します。データの所有権・管理権限はお客様側に残ります。 情シス部門の管理下に構築 データはお客様の資産 既存のセキュリティポリシーに準拠 ローカルで動かせるAI 「クラウドが使えない＝AIをあきらめる」ではありません。以下のAI処理は、工場内のGPUサーバー・エッジで実行できます。 ビジョンAI【納入実績あり】 SAM3等による画像認識・仕分けをエッジGPUで実行。画像データは工場内で処理が完結します。協働ロボット連携ピッキングとして実ラインで運用中。粉塵・油環境向けの間接冷却GPUキャビネットも自社設計します。 ローカルLLM【構築実績あり・分析適用は実証中】 ローカルAIサーバーの構築は納入実績があります（大手空調グループの装置メーカー、2025年〜）。vLLM・llama.cppによるIoTデータ分析・日報生成への適用は、自社環境で実証を進めている段階で、検証状況を含めて正直にご提案します。 音声認識（Whisper） 現場の会話・報告の文字起こしをローカルで実行できます。音声データを外部サービスに送信しない構成が組めます。 自社設計のGPUキャビネット内部。粉塵・油のある現場でもRTX級GPUを安定稼働させる、ローカルAIの実行環境です。 セキュリティの担保 NDA締結の徹底 すべてのプロジェクトで秘密保持契約を締結。取得したデータはお客様の資産であり、目的外利用は一切行いません。 暗号化・アクセス制限 TLS・WireGuard VPNによる通信の暗号化、IPアドレスによるアクセス制限、公開鍵認証を標準としています。 セキュリティチェックシート対応 情報システム部門のセキュリティチェックシートへの回答に対応します。詳細はセキュリティ方針のページをご覧ください。 閉域網での実証実績：ソフトバンク・i-RooBO Network Forumの5G実証実験（5G＋閉域網＋PLCによる工場見える化検証）に参画しました。 ソフトバンク法人公式コラム（実名掲載） よくある質問 データを社外（クラウド）に出せないのですが、IoTは導入できますか？ できます。工場内サーバー・エッジ端末で完結するローカル構成に対応しており、データ取得・蓄積・可視化・異常通知までを工場内で完結できます。クラウドを使う場合も、お客様の情報システム部門が管理するAWS・Azure・Google Cloud環境への構築に対応します。 ローカル構成でも遠隔保守はできますか？ ご要件に合わせます。WireGuard VPNやソラコムのオンデマンドリモートアクセス（必要な時だけ接続を開く方式）を使えば、常時外部接続なしで保守できます。完全に接続を持たないローカル完結をご希望の場合は、社内からリモートアクセスできる環境をご用意いただく形で対応します。 AIによるデータ分析もローカルでできますか？ 現在、当社が実運用しているAI分析（日報自動生成など）は、セキュリティ対策を施したサーバーからAIのAPIを利用する構成です。外部にデータを出さないローカルLLM（vLLM・llama.cpp）によるIoTデータ分析は、自社環境で実証研究を進めている段階で、お客様の要件・時期に合わせて検証状況を含めた正直なご提案をします。ローカルAIサーバーの構築自体は納入実績があります。 関連ページ セキュリティ方針 NDA・暗号化・IP制限・ローカル完結の考え方 読む 古い設備から稼働データを取得する方法 PLC・接点信号・後付けIoTの3つの方法 読む 工場IoT導入の費用・期間・進め方 何が金額を決めるのかを公開 読む 「クラウドNG」と言われた段階で、ご相談ください。 セキュリティ要件をお聞きした上で、ローカル・閉域・お客様管理クラウドのどれで実現できるかをご提案します。 お問い合わせ 導入事例を見る セキュリティ方針 すべてのプロジェクトでNDA（秘密保持契約）を締結し、機密情報を厳格に管理します。取得したデータはお客様の資産であり、目的外利用は一切行いません。 NDA締結の徹底 データの暗号化・厳格管理 第三者提供の禁止 アクセス権限の最小化 〒530-0042 大阪府大阪市北区天満橋3丁目3番5号 天満インキュベーションラボ406 © 2026 株式会社スリーアップ・テクノロジー お問い合わせはこちら --- # https://3up-tec.jp/media/ ## メディア掲載・外部発信｜第三者による紹介・出演・掲載の一覧｜スリーアップ・テクノロジー メディア掲載・外部発信｜第三者による紹介・出演・掲載の一覧｜スリーアップ・テクノロジー 本文へスキップ MEDIA｜メディア掲載・外部発信 第三者による紹介・出演・掲載 大手メディア・公的機関・支援機関・コミュニティに当社が紹介・掲載された記事や出演動画の一覧です。いずれも 掲載元（第三者サイト）へのリンク でご確認いただけます。自社発信ではない「外部から見た当社」としてご参照ください。 メディア記事・公的機関 総務省「地域社会DXナビ」 2026.07 地域企業のキーパーソンに聞く｜製造現場をAIで日々改善 中小企業を助けるIoTユニット 総務省が運営する地域DXの情報サイトの連載インタビュー。代表・三上典秀が、制御盤から直接データを取り出す方式に切り替えた理由、光絶縁による安全な取り付け、工場内で完結するAI処理、AI活用の前提となる過去データの蓄積について語っています。 掲載元で読む 窓の杜（Impress Watch） 2025.12 日本最強のAIハッカーが誕生。たった5時間のハッカソンでASIの破壊に挑むゲーム、量子コンピューターに挑む対戦アプリなど力作揃う 全日本AIハッカソン2025決勝戦のレポート記事。当社代表が所属する優勝チーム「たい焼きテクノロジーズ」（2025年大会時のチーム名。2026年は「たこ焼きテクノロジーズ」として大阪予選優勝）が紹介されています。 掲載元で読む ソフトバンク 法人公式コラム 2022 5G×閉域網による工場見える化ソリューションの実証実験 ソフトバンク・i-RooBO Network Forumの5G実証実験（大阪ATC）。当社が実名で掲載されています。 掲載元で読む 大阪産業局 報道資料 2021.11 ATCにオープンしたDX実証環境での第1弾。工場見える化ソリューションを検証 「スリーアップ・テクノロジー（代表：三上 典秀）」として実証実験の実施主体に記載されています。 掲載元で読む Bplatz（大阪産業創造館） 2018.06 500社を超える工場現場を見てきた経験を元に、産業設備のIoT化を支援 創業翌年に掲載された代表インタビュー記事。創業の経緯と事業への考え方が紹介されています。 掲載元で読む 支援機関・教育機関での紹介 iRooBO Network Forum 掲載中 FA導入サポート 専門家紹介 ロボット・FA導入支援の専門家として代表・三上典秀が紹介されています。 掲載元で読む ATCビジネスゲートウェイ 掲載中 「IoT・AI」を活用した自動化で生産性を上げ、日本の製造業の競争力向上に貢献する！ 大阪ATCの入居プロジェクトとしての事業紹介ページ。 掲載元で読む 大阪電子専門学校 2026.01 （株）スリーアップ・テクノロジー 三上先生による講演会を開催しました 電子工学科の学生向けに、大阪・関西万博の事例をもとにAI・IoT技術がもたらす未来について特別講演を実施。 掲載元で読む 動画・コミュニティ AIフェスティバル公式YouTube 2026.07 AIfes2026放送局 ７月号 参加者に聞く!AIフェスティバルの魅力とは!? 大会運営（株式会社サードウェーブ）の公式番組に、参加者インタビューとして代表・三上が出演（9分30秒頃から）。 掲載元で読む スマートライト 中畑隆拓氏 YouTube 工場向け様々なデータ取得IoTやAIをやっている大阪にあるスリーアップ・テクノロジー三上さん Node-REDコミュニティで知られる中畑氏によるインタビュー動画。 掲載元で読む note（優勝チームメンバー） 2026 全日本AIハッカソン2026 大阪大会 振り返り 優勝チーム「たこ焼きテクノロジーズ」メンバーによる振り返り記事。 掲載元で読む note（shi3z氏） 2026 AIハッカー西日本ナンバーワン決定！ 全日本AIハッカソン2026 大阪予選の開催レポート。当社代表所属チームの優勝の様子が紹介されています。 掲載元で読む 関連ページ ニュース 総務省「地域社会DXナビ」に代表インタビューが掲載 読む 会社情報 会社概要・代表プロフィール 読む 実績 導入事例 読む 実績の詳細は、お気軽にお問い合わせください。 掲載記事に関するご質問や、同様の取り組みのご相談を受け付けています。 お問い合わせ 導入事例を見る セキュリティ方針 すべてのプロジェクトでNDA（秘密保持契約）を締結し、機密情報を厳格に管理します。取得したデータはお客様の資産であり、目的外利用は一切行いません。 NDA締結の徹底 データの暗号化・厳格管理 第三者提供の禁止 アクセス権限の最小化 〒530-0042 大阪府大阪市北区天満橋3丁目3番5号 天満インキュベーションラボ406 © 2026 株式会社スリーアップ・テクノロジー お問い合わせはこちら --- # https://3up-tec.jp/why-factory-data/ ## なぜ今、設備データの取得が必要なのか｜AI時代の工場データ｜スリーアップ・テクノロジー なぜ今、設備データの取得が必要なのか｜AI時代の工場データ｜スリーアップ・テクノロジー 本文へスキップ GUIDE｜AI時代の工場データ なぜ今、設備データの取得が必要なのか 公開日：2026年7月25日｜最終更新：2026年7月25日｜執筆・監修：三上 典秀（代表取締役・FA現場経験28年以上） AIは急速に進化していますが、あなたの工場のデータだけは、AIも他社も持っていません。 これからのAI活用の差は「どのAIを使うか」ではなく「AIに何を食わせられるか」で決まります。そして設備データは、 取得を始めた日からしか存在せず、後から遡って手に入れる方法がありません 。これが「今」始めるべき理由のすべてです。 AIは、あなたの工場のことを何も知らない ChatGPTやClaudeのようなAIは、驚くほど賢くなりました。しかし、御社のプレス機が昨日何回止まったか、熱処理炉の温度が夏場にどう暴れるか、ベテランがどのタイミングで「そろそろ危ない」と感じるか—— AIはひとつも知りません 。インターネット上に存在しないからです。 つまりAIが工場で役に立つかどうかは、AIの賢さではなく、 工場側がデータを持っているかどうか で決まります。データがあればAIは分析・予測・報告書作成を数時間でこなす戦力になり、なければ何もできません。同じAIを使っても、成果は「食わせるデータ」の分だけ差がつきます。 AIの成果を分けるのは、モデルの賢さではなく「工場側がデータを持っているか」。 設備データは「後から買えない」唯一の資産 AIモデルは進化するほど安くなり、誰でも使えるようになります。ソフトも機器も、必要になってから買えます。しかし 過去の設備データだけは、どれだけお金を出しても手に入りません 。存在しないからです。 今日データ取得を始めた工場と、2年後に始めた工場の差は、永久に埋まらない「2年分の蓄積」です。設備の劣化傾向・季節による癖・トラブルの前兆パターンは、長期間のデータにしか現れません。だから「AIがもっと賢くなってから考える」は一見慎重に見えて、 実は最も損な選択 です。待った期間はまるごと、データの空白期間になります。 データの蓄積は始めた日からしか増えない。後から始めた工場との差は、時間が経つほど開いていく。 データが貯まっていると、実際にこうなる 当社が保守運用している工場（8年分のデータを蓄積）での、実際の対応例です。分析作業そのものは生成AIが行うため、提出まで当日〜翌日です。 設備トラブルの翌日に、3年分の傾向分析 コンプレッサーの圧力低下が起きたとき、3年分の蓄積データがあれば「一時的な現象か、劣化か」を翌日に切り分けられます。データがなければ、勘と記憶で判断するしかありません。 警報しきい値の見直しが、その日のうちに 「気温との温度差で判定したい」という現場の要望に、3年分の実データから判定値を設計して当日から新方式で運用開始。過去データがあるから、根拠のある設定ができます。 契約電力の見直しに、1年分の裏付け 電力契約の判断に、過去1年のピーク発生時期・頻度のレポートを提出。数十万円/年の判断を、印象ではなくデータで下せます。 実際に毎朝自動配信しているAI生成の工場日報（表示内容はデモ用サンプル）。蓄積データがあるから、この自動化が成立します。 → この工場の導入事例を詳しく見る（エッジ端末約30台・8年継続運用） 専用ラインを持つ工場ほど、データの空白が高くつく 設備データの価値は「設備の台数 × 蓄積年数」で効いてきます。専用ライン・多数の設備・交替勤務を抱える 数百〜数千人規模の工場 では、稼働率1ポイント、デマンド契約の1段階、不良率0.1ポイントの改善がそのまま大きな金額になります。データの空白期間が高くつくのは、まさにこの規模の工場です。ベテランの「音でわかる」「そろそろ怪しい」という判断を会社に残す手段としても、設備データに勝るものはありません。 一方で、始め方まで大がかりにする必要はありません。当社の導入は 既存設備への後付け・まず1設備から が基本です。昭和60年代製の設備からの取得実績もあります。工場全体の構想を先に固めるのではなく、1台で効果を確認してから広げる——現在エッジ端末約30台・8年間の運用が続いている工場も、最初はその1台からでした。 よくある質問 どのくらいの規模の工場が対象ですか？ 当社が最も成果を出してきたのは、従業員数百〜数千人規模で専用ラインを持つ工場です。設備台数が多いほどデータの価値が大きく、稼働率・電力・品質の改善額も規模に比例するためです。大手企業様の開発案件（装置・システムの受託開発）にも対応しています。導入自体は1設備・エッジ端末1台からの後付けで始められます。 AIがもっと進化してから始めた方が得では？ 損です。AIモデルは今後も進化し、誰でも安く使えるようになります。しかし、あなたの工場の過去データは、取得を始めた日からしか存在しません。待った期間はそのまま「データが存在しない期間」になり、後から埋める方法はありません。 何のデータから取ればいいですか？ 目的によりますが、迷ったら「設備の稼働信号」と「電力」が定番です。止まった時刻と頻度、電力の使われ方だけでも、稼働率分析・デマンド管理・異常の早期発見に使えます。現地調査（2日間・15万円＋出張経費）で、どの設備から何が取れるかを具体的にご提案します。 関連ページ デモ 稼働ダッシュボード（動くデモ） 見る ガイド 古い設備から稼働データを取得する方法 見る ガイド 工場IoT導入の費用・期間・進め方 見る 「うちの設備から何が取れるか」からご相談ください。 現地調査2日間（現地確認1日＋レポート作成1日）15万円＋出張経費で、取得できるデータと構成を具体的にご提案します。本工事をご発注の場合は導入費用から差し引きます。 お問い合わせ 導入事例を見る セキュリティ方針 すべてのプロジェクトでNDA（秘密保持契約）を締結し、機密情報を厳格に管理します。取得したデータはお客様の資産であり、目的外利用は一切行いません。 NDA締結の徹底 データの暗号化・厳格管理 第三者提供の禁止 アクセス権限の最小化 〒530-0042 大阪府大阪市北区天満橋3丁目3番5号 天満インキュベーションラボ406 © 2026 株式会社スリーアップ・テクノロジー お問い合わせはこちら --- # https://3up-tec.jp/bi-license-cost/ ## BIツールのライセンス費用が高いと感じたら｜生成AIで作る自前ダッシュボード｜スリーアップ・テクノロジー BIツールのライセンス費用が高いと感じたら｜生成AIで作る自前ダッシュボード｜スリーアップ・テクノロジー 本文へスキップ GUIDE｜BIコスト・既存データ活用 BIツールのライセンス費用、 高いと感じていませんか 公開日：2026年7月25日｜最終更新：2026年7月25日｜執筆・監修：三上 典秀（代表取締役・FA現場経験28年以上） BIツールの人数課金は、 見る人を増やすほど毎年の費用が膨らむ 構造です。生成AIでダッシュボードを自前構築すれば、 構築費のみの作り切りで、閲覧人数は無制限、更新料もありません 。現状の構成とライセンス費用をお聞きし、 どこをどう変えるといくら減るか、当社が改善方法をご提案します 。 人数課金は「見せたい」を諦めさせる 主要なBIツールは、画面を作る人にも見る人にも1人あたりの月額料金がかかります。工場のダッシュボードは本来、現場のリーダー・保全・工務・管理職と 多くの人に見せるほど価値が出る ものですが、人数課金の下では閲覧者を増やすほど請求が増えます。結果、「ライセンスの節約のために見せる人を絞る」という本末転倒が起きがちです。50〜100人に配れば年間数百万円規模が、値上げを伴いながら毎年続きます。 BIツール（人数課金） 生成AIで自前構築 費用構造 利用人数 × 月額課金が永続的に続く 構築費のみの作り切り。月額ライセンス費なし 見る人を増やすと 人数分だけ費用が増える 費用は変わらない（社内Webページと同じ） 画面の変更 BIツールの操作習得、またはベンダーへ依頼 「この数字も並べたい」と日本語で指示 → 数日で反映 更新料・値上げ 毎年の更新料。近年は値上げ傾向 なし 基盤 専用製品にロックイン オープンソース＋標準Web技術。資産はお客様のもの 人数課金の累計はどこかで必ず自前構築を追い越し、その後は差が開き続ける（概念図）。 → 生成AIが構築した画面の実物を見る（動くデモ・種明かし付き） → 既に貯まっているデータの生成AI分析について（AI分析・レポート自動化） 当社が改善方法をご提案します 1 現状をお聞きします お使いのBIツール・ヒストリアン（PI System等）・閲覧人数・年間のライセンス費用・よく見る画面を教えてください。Web会議1時間程度で構いません。 2 改善案をご提案します 「どの画面を自前化するといくら減るか」「貯まっているデータで何が分析できるか」を、費用の比較と合わせた提案書の形でお出しします。 3 小さく作って確かめます 効果の大きい画面1枚から構築し、実際の使い勝手と削減効果を確認してから広げます。 よくある質問 今使っているBIツールを全部やめる必要がありますか？ ありません。全画面の一括置き換えではなく、閲覧者が多い画面・毎日見る画面から順に自前化するのが現実的です。閲覧人数の多い画面ほど人数課金の削減効果が大きいため、効果の出る順に進めます。既存BIと併用しながらの段階移行で問題ありません。 PI System等のヒストリアンのデータを外部に出せないのですが 外部に出さない構成で対応します。工場内・社内ネットワークで完結するローカル構成、閉域網VPN、お客様管理のクラウド内で処理する構成など、データの置き場所はお客様のセキュリティ要件に合わせて設計します。詳しくは「クラウド禁止の工場でAI・IoTを使う方法」をご覧ください。 費用はどのくらいかかりますか？ 対象の画面数・データソース構成によるため、まず現状（お使いのBI・ヒストリアン・閲覧人数・年間ライセンス費）をお聞きして、削減見込みと構築費用を比較できる形でご提案します。現地調査・レポート作成は2日間・15万円＋出張経費（税別）で、本工事をご発注の場合は導入費用から差し引きます。 関連ページ デモ 生成AIが構築したダッシュボードの実物（動くデモ） 見る 解説資料 なぜ今、設備データの取得が必要なのか 見る ガイド クラウド禁止の工場でAI・IoTを使う方法 見る 今のBI費用とデータ構成、一度見せてください。 お使いのBI・ヒストリアン・閲覧人数・年間費用をお聞きし、「どの画面を自前化するといくら減るか」「貯まったデータで何が分析できるか」を具体的にご提案します。 お問い合わせ 導入事例を見る セキュリティ方針 すべてのプロジェクトでNDA（秘密保持契約）を締結し、機密情報を厳格に管理します。取得したデータはお客様の資産であり、目的外利用は一切行いません。 NDA締結の徹底 データの暗号化・厳格管理 第三者提供の禁止 アクセス権限の最小化 〒530-0042 大阪府大阪市北区天満橋3丁目3番5号 天満インキュベーションラボ406 © 2026 株式会社スリーアップ・テクノロジー お問い合わせはこちら --- # https://3up-tec.jp/ai-data-security/ ## OpenAI・Claude・Geminiに自社データは学習されないのか｜製造業のための生成AIデータ保護｜スリーアップ・テクノロジー OpenAI・Claude・Geminiに自社データは学習されないのか｜製造業のための生成AIデータ保護｜スリーアップ・テクノロジー 本文へスキップ GUIDE｜生成AIとデータ保護 アメリカのAIに、自社のデータを 渡して大丈夫なのか 公開日：2026年7月25日｜最終更新：2026年7月25日｜執筆・監修：三上 典秀（代表取締役・FA現場経験28年以上） 結論から言うと、 法人向けAPIでは、OpenAI・Anthropic（Claude）・Google（Gemini）の3社とも「入力データを学習に使わない」ことを規約で明文化しています 。「AIに学習される」という不安の多くは、無料チャット版との混同です。さらにAWS・Azure・Google Cloud経由で使えば、 モデル提供元のAI企業にデータを渡さない構成や、閉域網接続も可能 です。当社はこの構成を、「何を入れて何を入れないか」の線引き設計から支援しています。 ※本記事は2026年7月時点の各社公開情報に基づきます。ポリシーは更新されるため、契約時には必ず最新の規約をご確認ください。 不安の正体は「無料チャット版」と「法人API」の混同 「ChatGPTに入れたデータは学習に使われるらしい」——この話は半分だけ本当です。 無料・個人向けのチャット版 は、設定によっては入力が学習に使われることがあります。一方、システムから呼び出す 法人向けAPI・Enterprise契約 は扱いが全く別で、3社とも入力データを学習に使わないことを明文化しています。まずこの区別を社内で共有するだけで、議論はかなり整理されます。 提供元 学習への利用（法人API） データ保持 日本拠点 OpenAI（ChatGPT / GPT系API） 法人API・Enterprise版の入出力は学習に使わないと明文化 既定30日（不正利用監視のため）。要件を満たす企業はゼロ保持（Zero Data Retention）の適用可 日本法人あり（OpenAI Japan・東京） Anthropic（Claude） APIの入出力は学習に使わないと明文化 標準APIは入出力を既定で保存しない。ゼロ保持（ZDR）契約も適用可。ただし最上位モデル（Fable 5等）は安全監視のため30日保持が必須でZDR対象外 東京オフィスあり Google（Gemini） 有償のVertex AI／Gemini APIの入出力は学習に使わないと明文化（無償版は条件が異なる） Google Cloudのデータガバナンス条件に準拠 日本法人あり（グーグル合同会社） 保持は不正利用監視等の限定目的で、学習には使われません。逆に注意が必要なのは 個人向けの有料プラン です。たとえばClaudeの個人プラン（Pro/Max）は2025年8月の規約改定で、学習への利用を許可する設定（初期値はオン）にすると 保持が最長5年 になりました（許可しなければ30日）。「会社で個人アカウントを使う」運用は、法人APIと全く別の条件で動いている——ここが最大の落とし穴です。 同じAIでも、個人向けチャット版と法人向けAPIでは条件が別物。社内議論はまずこの区別から。 AWS・Azure・Google Cloud経由という「二重の守り」 それでも「AI企業と直接契約するのは不安」という場合に有効なのが、 大手クラウド経由でモデルを使う構成 です。誤解のないように言うと、AWS・Azure・Google Cloudも米国企業です。それでもこの構成に意味があるのは、 不安の中身が変わる からです。契約相手が「付き合いの浅いAI企業」から「既に多くの製造業が社内審査を通して利用しているクラウド事業者」に変わり、AWS（Bedrock）・Azure・Google Cloud（Vertex AI）いずれも自社基盤上でGPT系・Claude・Geminiを動かすため、 データはモデル提供元のAI企業に渡りません 。なお「米国企業そのものを避けたい」のであれば、この構成は答えになりません——その場合は次の章の国内データセンター・ローカルLLMが選択肢です。 重要なのは仕組みです。たとえばAWS Bedrockでは、 入出力は保存されず、モデル提供元のAnthropicにもデータが渡らない ことが規約に明記されています。AzureのOpenAIサービスも同様に、データはOpenAIに送られず、東京を含むリージョンを選んで処理できます。さらに3社とも専用線・閉域接続（AWS Direct Connect、Azure ExpressRoute、Google Cloud Interconnect等）に対応しているため、 インターネットを通さずに生成AIを呼ぶ構成が現在すでに組めます 。注意点はモデルごとの処理リージョンで、最新モデルは米国リージョン限定の場合があります。「経路」と「処理場所」を分けて確認するのが設計の勘所です。 閉域接続でクラウド経由のAIを使う構成。入出力は保存されず、モデル提供元にもデータは渡らない。 日本のデータセンターでのAI活用は、確実に近づいている 「将来的には日本国内で完結させたい」という要望にも、追い風が吹いています。Microsoftは2026年4月、日本のデータを国内に留める ソブリンクラウドの構築を含む約1.6兆円の対日投資 を発表しました。さくらインターネット等の国内事業者もGPU基盤を拡充しており、政府もガバメントAIの検証で国産LLMの評価を進めています。国内リージョンで使える海外モデルも年々増えており、 「国内データセンター×閉域網×生成AI」の選択肢はこれから数年で大きく広がる 見通しです。 今すぐ完全な国内・社内完結が必要な場合は、外部にデータを一切出さない ローカルLLM構成 という選択肢もあります。当社は自社環境でローカルLLMの実証研究を進めており、要件に応じてクラウド経由・閉域・ローカルの構成を使い分けてご提案します（ クラウド禁止の工場でAI・IoTを使う方法 ）。 自社ラボのローカルAI検証環境（GPUキャビネット実機）。外部にデータを出さない構成は、机上ではなく実機で検証しています。 技術より先に、「入れないデータ」を決める 規約と構成でデータが守られていても、実務ではもう一段の設計が必要です。それは 「そもそも何をAIに入れて、何を入れないか」の線引き です。図面・顧客名・原価のような機密はそもそも入力しない前提で業務フローを設計すれば、万一の際の影響そのものを小さくできます。 当社は大手メーカー様の生成AI活用支援で、まさにこの議論——どのクラウド経由なら社内規程を満たすか、保持期間をどう評価するか、機密をマスキングしてどう運用するか——を重ね、 機密を入れない前提の分析システムを実運用まで到達させています 。規約の読み合わせから構成設計・社内ルールづくりまで、実例に基づいてお手伝いできます。 よくある質問 無料のChatGPTと法人APIは何が違うのですか？ 最も大きな違いはデータの扱いです。無料版だけでなく個人向け有料プランも、設定によっては入力内容がモデルの学習に使われ、保持期間が長くなることがあります（例：Claudeの個人プランは学習を許可すると最長5年保持）。一方、法人向けのAPI・Enterprise契約では、入力データを学習に使わないことが各社の規約で明文化されています。「AIにデータを学習される」という不安の多くは、この2つの混同から生まれています。社員が個人アカウントで業務利用する状態を放置せず、法人契約側に寄せるのが基本です。 保持期間中のデータは誰が見るのですか？ 各社とも、不正利用の監視という限定目的での一時保持と説明されています。この保持自体をなくしたい場合は、要件を満たす企業向けにゼロ保持（Zero Data Retention）の契約が用意されています。またAWS・Azure・Google Cloud経由の場合、クラウド側は入出力を保存せず、モデル提供元（OpenAI・Anthropic）にもデータが渡らない構成であることが各クラウドの規約に明記されています。 閉域網での生成AI利用は、将来ではなく今できますか？ クラウド経由であれば現在でも可能です。AWS・Azure・Google Cloudはいずれも専用線・閉域接続サービスを提供しており、インターネットを経由せずに生成AIのAPIへ到達する構成が組めます。ただしモデルによっては処理リージョンが米国等に限定される場合があるため、「経路の閉域化」と「データの処理場所」を分けて確認する必要があります。この確認と構成設計は当社が支援します。 関連ページ ガイド クラウド禁止の工場でAI・IoTを使う方法 見る ガイド BIツールのライセンス費用が高いと感じたら 見る サービス 生成AI活用支援（研修・アドバイザリー） 見る 「うちの社内規程で生成AIは使えるのか」からご相談ください。 お客様のセキュリティ要件をお聞きし、クラウド経由・閉域・ローカルのどの構成なら満たせるか、機密を入れない線引き設計とあわせてご提案します。 お問い合わせ 導入事例を見る セキュリティ方針 すべてのプロジェクトでNDA（秘密保持契約）を締結し、機密情報を厳格に管理します。取得したデータはお客様の資産であり、目的外利用は一切行いません。 NDA締結の徹底 データの暗号化・厳格管理 第三者提供の禁止 アクセス権限の最小化 〒530-0042 大阪府大阪市北区天満橋3丁目3番5号 天満インキュベーションラボ406 © 2026 株式会社スリーアップ・テクノロジー お問い合わせはこちら --- # https://3up-tec.jp/cases/factory-full-iot/ ## エッジ端末約30台・8年継続運用｜工場まるごとIoT化の導入事例｜スリーアップ・テクノロジー エッジ端末約30台・8年継続運用｜工場まるごとIoT化の導入事例｜スリーアップ・テクノロジー 本文へスキップ CASE STUDY｜現場データ取得・AIレポート エッジ端末約30台・8年継続運用。 工場まるごとIoT化 公開日：2026年7月20日｜最終更新：2026年7月20日｜執筆・監修：三上 典秀（代表取締役・FA現場経験28年以上） 取引先名・実データは掲載していません。守秘義務に配慮し、業種・技術内容を中心に記載しています。 事例の概要 業種 金属加工メーカー（大手） 対象 工場全体（年代の異なる設備が混在） 取得方法 エッジ端末を1台ずつ追加する段階導入方式。既存設備を止めない後付け施工 取得項目 電力（30分デマンド含む）・ガス・温度・設備稼働・環境データ 規模 エッジ端末 約30台（29台） 保存先 クラウド（2026年に基盤を全面リニューアル） 運用期間 2017年から8年間継続。本格運用5年以上 導入後の変化 品質トレーサビリティ／稼働率・エネルギー分析／毎朝のAI日報自動配信 保守方法 年間保守契約を継続中。VPN経由のリモート保守・機能追加 課題：工場の実態が「見えない」 工場全体の稼働・エネルギーの実態が見えず、品質の確認も紙の記録と現場の記憶に頼っていました。設備の年代がバラバラで、一括導入型のIoTパッケージでは対応が難しい状態でした。 対応：エッジ端末の段階的な積み上げ 2017年から、電力・ガス・温度・設備稼働などの現場データを取得するエッジ端末を1台ずつ追加していきました。一度に大きな投資をせず、効果を確認しながら約30台まで拡大。古い設備は端子台からの並列取得、新しい設備はPLC通信と、設備ごとに最適な方法を使い分けています。 変化：品質と稼働を「遡れる」工場に 「いつ・どの設備が・どんな条件で動いていたか」を遡れる品質トレーサビリティと、稼働率・エネルギーの分析基盤が整いました。現在は、環境・電力デマンド・設備別稼働率をまとめた工場全体の日報をAIが毎朝自動生成・配信するところまで運用しています。2026年にはクラウド基盤を全面リニューアルし、AI活用へ拡張中です。 蓄積データ×生成AIの即応力（実際の対応例） 8年分のデータが蓄積されていること、分析を生成AIで自動化していることにより、現場からのご依頼に対する分析レポートの提出が当日〜翌日で回っています。実際の対応例です（実データ値は非公開）。 設備トラブルの翌日に、3年分の傾向分析 工場エア（コンプレッサー）の圧力低下が発生した際は、翌日に過去3年分のデータから傾向分析レポートを提出。一時的な現象か、設備劣化によるものかの切り分け材料になりました。 警報しきい値の見直しを、当日に反映 モーター温度警報について「気温との温度差で判定したい」というご要望に対し、過去3年超の実データを分析して判定値を設計し、当日から新方式での警報運用を開始しました。 契約電力の判断材料に、1年分のデマンド分析 デマンド通知の運用切替に合わせ、過去1年分の電気使用状況（ピークの発生時期・頻度）をレポートとして提出。契約電力の見直し判断に使える材料になりました。 現場の様子 取得したデータをもとに可視化した稼働状況の画面例 エッジコンピュータ・電源・ブレーカーの3点セット 実際に接続した制御盤の様子 関連する事例・ガイド 事例 古い鉄鋼設備からの後付けデータ取得 読む 事例 工業炉の温度・ガス・圧力・異常信号の取得 読む ガイド 古い設備から稼働データを取得する方法 読む 自社でも同じことができるか、お聞きください。 この事例も、最初はたった1台のエッジ端末から始まりました。設備の状況をお聞きし、最初の一歩をご提案します。 お問い合わせ 導入事例を見る セキュリティ方針 すべてのプロジェクトでNDA（秘密保持契約）を締結し、機密情報を厳格に管理します。取得したデータはお客様の資産であり、目的外利用は一切行いません。 NDA締結の徹底 データの暗号化・厳格管理 第三者提供の禁止 アクセス権限の最小化 〒530-0042 大阪府大阪市北区天満橋3丁目3番5号 天満インキュベーションラボ406 © 2026 株式会社スリーアップ・テクノロジー お問い合わせはこちら --- # https://3up-tec.jp/cases/steel-retrofit-iot/ ## 古い鉄鋼設備からの後付けデータ取得｜稼働可視化と日報自動配信の導入事例｜スリーアップ・テクノロジー 古い鉄鋼設備からの後付けデータ取得｜稼働可視化と日報自動配信の導入事例｜スリーアップ・テクノロジー 本文へスキップ CASE STUDY｜現場データ取得・AIレポート 古い鉄鋼設備から後付けでデータ取得。 主要設備の稼働可視化と日報自動配信 公開日：2026年7月20日｜最終更新：2026年7月20日｜執筆・監修：三上 典秀（代表取締役・FA現場経験28年以上） 取引先名・実データは掲載していません。守秘義務に配慮し、業種・技術内容を中心に記載しています。 事例の概要 業種 鉄鋼加工業 対象 圧延機・シャーリングなどの主要設備 設備の状況 昭和60年代製の設備を含む既存設備。制御盤からの後付け取得（設備の更新・改造なし） 取得方法 端子台からの並列接続で稼働・電力の信号を取得 取得項目 設備ごとの稼働状況・電力 保存先 クラウド（可視化・蓄積） 運用期間 長期運用中 導入後の変化 関係者全員が同じ数字で現場を把握。日報を自動生成し毎朝配信 保守方法 VPN経由のリモート保守・機能追加 課題：稼働の把握が紙と感覚頼み 設備ごとの稼働状況が、紙の記録と現場の感覚に頼っていました。どの設備がどれだけ動いたかを、後から数字で確認する手段がありませんでした。 対応：古い設備の端子台から後付け取得 昭和60年代製の設備を含む既存設備の制御盤・操作パネル裏の端子台から、稼働・電力の信号を並列接続で取得しました。設備本体の更新や制御改造は行わず、施工は設備停止日に実施。この年代の設備でも、この方法なら生産を止めずにデータ化できます。 変化：毎朝、全員が同じ数字を見る 圧延機など主要設備の稼働・電力をクラウドに蓄積し、日報を自動生成して毎朝関係者へ共有。関係者全員が同じ数字で現場を把握できる状態になりました。長期運用中で、機能追加はリモートで対応しています。 現場の様子 シャーリングの端子台からの並列接続によるデータ取得例 操作パネル裏（端子台から信号を取得） 端子台への並列接続 関連する事例・ガイド 事例 工業炉の温度・ガス・圧力・異常信号の取得 読む 事例 エッジ端末約30台・8年運用の工場まるごとIoT化 読む ガイド 古い設備から稼働データを取得する方法 読む 古い設備でも、データは取れます。 設備の写真・銘板・制御盤の様子から、取得できる可能性と方法の見当をお伝えできます。 お問い合わせ 導入事例を見る セキュリティ方針 すべてのプロジェクトでNDA（秘密保持契約）を締結し、機密情報を厳格に管理します。取得したデータはお客様の資産であり、目的外利用は一切行いません。 NDA締結の徹底 データの暗号化・厳格管理 第三者提供の禁止 アクセス権限の最小化 〒530-0042 大阪府大阪市北区天満橋3丁目3番5号 天満インキュベーションラボ406 © 2026 株式会社スリーアップ・テクノロジー お問い合わせはこちら --- # https://3up-tec.jp/cases/furnace-monitoring/ ## 工業炉の温度・ガス・圧力・異常信号を後付け取得｜異常メール通知の導入事例｜スリーアップ・テクノロジー 工業炉の温度・ガス・圧力・異常信号を後付け取得｜異常メール通知の導入事例｜スリーアップ・テクノロジー 本文へスキップ CASE STUDY｜現場データ取得・アラート通知 工業炉の温度・ガス・圧力・異常信号を後付け取得。 失火・過昇温はメールで通知 公開日：2026年7月20日｜最終更新：2026年7月20日｜執筆・監修：三上 典秀（代表取締役・FA現場経験28年以上） 取引先名・実データは掲載していません。守秘義務に配慮し、業種・技術内容を中心に記載しています。 事例の概要 業種 鉄鋼加工業 対象 工業炉（熱処理炉） 設備の状況 温度記録は紙のレコーダーのみ。事務所から炉の状態が見えない 取得方法 制御盤に計測機器を後付け（設備の更新・改造なし） 取得項目 熱電対温度・ガス消費量・窒素圧力・異常ランプ（接点信号） 保存先 クラウド（常時取得・蓄積） 運用期間 長期運用中 導入後の変化 事務所からのリアルタイム監視。失火・過昇温などの異常をメール通知 保守方法 リモート保守。機能追加は遠隔デプロイで対応 課題：炉の状態が現場でしか分からない 炉の温度記録が紙のレコーダーのみで、事務所から状態を確認する手段がありませんでした。問題が起きても、後から原因を数字で追うことができない状態でした。 対応：制御盤に計測機器を後付け 既設の制御盤に計測機器を後付けし、熱電対温度・ガス消費量・窒素圧力・異常ランプの接点信号を常時取得してクラウドに蓄積するようにしました。炉本体には手を入れず、既存の運転に影響を与えない構成です。 変化：異常が「メールで届く」体制に 事務所からのリアルタイム監視に加え、失火・過昇温などの異常はしきい値判定で自動メール通知。紙の記録から「データで原因を追える」体制になりました。運用開始後の通知条件の調整や機能追加は、現場に行かずに遠隔デプロイで対応しています。 現場の様子 対象となった工業炉のイメージ 関連する事例・ガイド 事例 古い鉄鋼設備からの後付けデータ取得 読む 事例 エッジ端末約30台・8年運用の工場まるごとIoT化 読む ガイド 古い設備から稼働データを取得する方法 読む 炉・乾燥機・ボイラーなどの監視もご相談ください。 紙のレコーダーで記録している設備は、後付けの計測機器でリアルタイム監視・異常通知に変えられます。 お問い合わせ 導入事例を見る セキュリティ方針 すべてのプロジェクトでNDA（秘密保持契約）を締結し、機密情報を厳格に管理します。取得したデータはお客様の資産であり、目的外利用は一切行いません。 NDA締結の徹底 データの暗号化・厳格管理 第三者提供の禁止 アクセス権限の最小化 〒530-0042 大阪府大阪市北区天満橋3丁目3番5号 天満インキュベーションラボ406 © 2026 株式会社スリーアップ・テクノロジー お問い合わせはこちら --- # https://3up-tec.jp/internship/ ## インターン・実務実習（AI・ロボット／大阪）｜スリーアップ・テクノロジー インターン・実務実習（AI・ロボット／大阪）｜スリーアップ・テクノロジー 本文へスキップ INTERNSHIP / 実務実習 生成AIでソフトウェアを組み、 本物のロボットを動かす。 学校ではまだ教わらないChatGPTやClaude Codeなどの最新の生成AIをがっつり使い、システムの設計からコーディング、実機での動作までを自分でやり切る実務実習です。 作ったものは記事として公開され、あなたの名前の実績になります。 公開 2026.01.16 更新 2026.08.04 21名 受け入れ実績（2023年〜） 5 / 5 2025年度 実習満足度 約20本 学生が書いた公開記事 10Gbps インターネット回線（実測 約7Gbps） 01 / ABOUT まず、どんな会社かを知る 実習先がどんな仕事をして、どうやってお客様に選ばれているのか。まずはこの1本でつかめます。 AI・IoT・ロボットを、実践で 生成AI ChatGPTやClaudeで、現場で使えるシステムを作る IoT 工場の設備やセンサーからデータを取り出す ロボット 産業用ロボットを自分のプログラムで制御する この3つを組み合わせて製造業の現場に納めることを、仕事にしている会社での実習です。 教材ではなく、実際の仕事と同じ機材・同じ環境で学びます。 02 / PROGRAM 実習の流れ いきなり実務に放り込むことはしません。研修から始めて、段階的に自分のテーマへ進みます。 01 初日 会社紹介と生成AI研修 初日は会社紹介と、最新の生成AIについての1日研修を行います。座学のあと、Claude CodeでRaspberry Pi 5にSSHで入り、カメラ映像をブラウザへ配信するアプリを動かすところまで。前提知識は問いません。2日目には、当社がどんな仕事でどう稼いでいるか——ビジネスの実物を種明かしする研修も行います。 02 1週目 中西金属工業と合同オリエン 中西金属工業株式会社の実習生と合同で、 天満実装スタジオ にて実習を行います。ロボットキットの組み立て、Linux、Python、センサー制御、ARマーカー検知までを一通り。最終日は遠隔操作でコースを走破するタイムを競います。 03 2週目〜 自分のテーマ それぞれの学科にあった実習テーマを自ら考え、最新の技術を使ってシステム構築・試作を行います。毎朝の朝礼と夕礼で進捗を確認し、分からない点や行き詰まった点をフォローします。放置はしません。 04 最終週 成果発表 7分間の発表と8分間の質疑応答。取引先の関係者も聴講します。成果は次の実習生へ引き継げる形に整理して終わります。 03 / WORKS 実習生が実際に作ったもの 2週目以降は、その時点で最新の技術を使ったテーマに取り組みます。タイトルから各自が書いた記事を読めます。 SAM3で出荷検品を自動化 スマホで撮るだけでAIが個数をカウントし出荷内容を判定。FastAPI・React・Dockerで構築。 2026年／大学2年 大阪・関西万博への出展システム 「変身未来カメラ」「ミライ工場」をIoT開発からイベント運用まで一貫して担当。 2025年／大学4年 OpenVLAでDENSOロボット制御 視覚・言語・行動をつなぐモデルで産業用ロボットを動かすことに挑戦。 2024年／大学4年 ヘルメット判定 × 産業用ロボット 未着用を検知したらロボットを停止させる安全システムをPi 5と実機で構築。 2024年／専門学校2年 リアルタイム映像アニメ化 ComfyUI×YOLOv8で0.6秒ごとに映像をアニメ変換。前例のない組み合わせに挑戦。 2024年／大学2年 VisionAssist（視覚支援） 写真を説明文に変換し音声で読み上げる。Vision API・TTS・Node-REDで屋外実証。 2024年／大学2年 ほかにも、20種類の配管部品を1つのモデルで識別する仕組み、ユーザーを認識して話す対話AI、ローカルで動くデスクトップマスコットなど。 実習記録の一覧はこちら 。 04 / VOICES 実習生の声 他の実習先にも行きましたが、実習生にきちんと研修をしてくれる会社は初めてでした。 2026年度 実習生 三上さんから教わる「AIへの指示の出し方」そのものが、エンジニアとしての武器になりました。 2025年度 実習生 スマートカー実習では、うまく走らない原因を一つずつ潰していくのが面白かったです。「環境を理解して走る」ための微調整の積み重ねが、すごく実践的でした。 2025年度 実習生 2025年度の実習満足度は、 総合評価 5/5（6名全員が最高評価） 、「強く勧めたい」 6/6 でした。 05 / SUPPORT 実習中のサポート 昼食は会社負担 取引先である大手金属加工メーカーの社員食堂を利用できます。毎日の食事代を気にせず通えます。 有料AIの費用も会社負担 実習で使う ChatGPT Plus または Claude Pro の月額費用を支給します。無料版で我慢しません。 交通費を支給 通学定期がない区間の交通費を支給します。 作業服を貸与 現場に出る日も含め、服装で困ることはありません。 実習後も続く関係 アルバイトとして実案件に関わり続ける先輩、就職相談から自己PRや面接準備まで一緒に進めた先輩も。実習で終わらない付き合いが続いています。 実習中に利用できる社員食堂の定食。毎年「食堂が使えるのが嬉しい」と言われる、地味に効くポイントです。 06 / EQUIPMENT 実習環境・機材 実際に顧客の現場へ納めているものと同じ機材が、同じ部屋に揃っています。資料や動画ではなく、実機で試せます。 AI AI AI デュアルRTX 4090機（24GB×2） 画像生成も大型モデルもローカルで回せます EVO-X2＋RTX 5070 Ti Ryzen AI Max+ 395・共有メモリ96GB。実習生専用のAI開発機 IoT IoT PLC・各種センサー・計測機器 制御盤・後付けIoT盤も。現場で実際に使っている機器そのもの 10Gbpsインターネット回線 実測 約7Gbps＋業務用無線AP。モデルのダウンロードで待ちません ROBOT ロボット DENSO製6軸産業用ロボット VP-6242＋RC8Aコントローラ。b-CAPで自分のコードから制御 Basler製 産業用4Kカメラ ドイツBasler社の産業用カメラ。ビジョンAIと組み合わせて使えます ‹ スタジオ全景。ロボット・GPU機・PLCが同じ部屋にあります。 別角度から。展示デモ機や検証中の機材が並びます。 実習生専用のデスクと椅子。2席を専用に確保しています。 実習席からの眺め。すぐ隣がロボットセルです。 デュアルRTX 4090機（24GB×2）。画像生成も大型モデルもローカルで回せます。 EVO-X2（Ryzen AI Max+ 395・共有メモリ96GB）＋RTX 5070 Ti。実習生専用のAI開発機です。 10Gbpsインターネット回線＋業務用無線AP。モデルのダウンロードで待ちません。 PLC・各種センサー・計測機器。現場と同じ構成をそのまま触れます。 後付けIoT盤の中身。工場に設置しているものと同じです。 展示用の各種IoTセンサー・デバイス。実習でそのまま使えます。 DENSO製6軸産業用ロボット。b-CAPで自分のコードから動かせます。 ロボットセルと物体認識AI制御盤。ここでピッキングを開発します。 › ← 横にスクロールすると全12枚が見られます → 07 / MOVIES 実習風景・成果発表 【スマートカー走行会】合同実習 最終日 【成果発表】生成AIによる産業用ロボット制御開発 会社紹介資料（実務実習生向けPDF） 何を解決する会社か、「OT×IT」の橋渡し、開発拠点の雰囲気。短時間で全体像が掴めます。 PDFを開く インターン・実務実習に興味がある方へ 最新のAI技術と、泥臭い「現場」の物理現象。この両方をねじ伏せる経験をしてみたい方は、お気軽にお問い合わせください。 お問い合わせフォームへ 〒530-0042 大阪府大阪市北区天満橋3丁目3番5号 天満インキュベーションラボ406 © 2026 株式会社スリーアップ・テクノロジー お問い合わせはこちら