日本では、インフラ老朽化、熟練人材不足、現場作業員の高齢化が同時に進み、安全・保全・運用判断の重要性がこれまで以上に高まっています。一方で、ドローン、カメラ、IoT等により現場の画像・映像データは急増しているものの、その多くは記録や報告にとどまり、事故予防や保全判断には十分活用されていません。

私たちは、画像・映像を単なる「見るためのデータ」ではなく、現場で次の行動を決めるための判断基盤に変えたいと考えています。暗所・地下・遠隔地・動体撮影など、既存AIが苦手としてきた実環境でも高精度に解析し、GIS・デジタルツイン・設備情報等と組み合わせることで、安全確認、保全優先度判断、遠隔監視、災害対応まで支援することを目指しています。

Yodo Vision AIを通じて、現場で働く人々の事故を未然に防ぎ、設備やインフラの異常を重大な故障につながる前に捉え、日本の産業と社会インフラをより安全で持続可能なものにしていきたいと考えています。

ここは「技術の説明」よりも、どういう考え方で成長させるかを伝える場所なので、少し理念寄りにすると良いです。

私たちは、AIを現場から切り離された技術ではなく、現場の人の判断を支える実用技術として育てたいと考えています。

そのため、単に画像内の異常を検知するだけではなく、現場で「何を優先すべきか」「今すぐ対応すべきか」「どの業務フローに接続すべきか」まで考えられるAIを目指しています。画像解析に加え、GIS・デジタルツイン・設備情報・天候・点検履歴などを組み合わせることで、現場の状況に即した判断支援を実現していきます。

また、Yodo Vision AIは一社だけで完成するものではなく、現場データ、業務知見、既存システム、顧客基盤を持つパートナー企業との共創によって、各業界に本当に使われる形へ進化させていきたいと考えています。PoCで終わらない、現場実装・事業化前提のAIを大切にしています。