生成AI
ログや時系列を要約し、報告書、問い合わせ回答、試験項目、原因候補を整理します。
AI Agent × IoT × Loop EngineeringAIを「答える道具」から、
AIを「答える道具」から、
現場改善を続ける仕組みへ。
観測データ、気象、電池、電波、障害履歴を継続的に読み取り、AIエージェントが状況と作業案を提示。人の判断と実機検証を経て、運用・ファーム・ハード・画面設計へ戻します。
タブレインのAI活用
AIエージェント
複数デバイスを継続確認し、欠測・電池・電波・気象を横断して、確認対象と推奨手順を優先順位付きで提示します。
予測・異常検知
積雪、温度、距離、電池、通信品質から、急変、故障兆候、将来値、保守時期を分析します。
ループエンジニアリング
作って終わりにせず、実運用の結果を次の設計へ戻して、精度・省電力・通信安定性・操作性を継続的に高めます。
観測センサー・気象・デバイス
→AI分析異常・予測・原因
→人が承認安全・費用・現場
→改善設計電力・通信・判定
→実装・再検証効果を測って再び観測へ
↻TABsnowでの具体例
観測＋気象
積雪深、温度、電池、電波と気象を重ね、自然変化と機器異常を切り分けます。
AIエージェント監視
欠測や急変を検出し、確認すべきデバイス、理由、推奨する現場作業を提示します。
設計へ戻す
再送回数、起動時間、測定ばらつきから条件を改善し、次のデバイスへ反映します。