TABrain
IoT＋AI 全体構成現場から判断・改善までを一つの循環にします
01現場・センサ距離／温度／振動／位置
02省電力端末MGIM／ESP32／SIMCom
03通信・クラウドLTE-M／API／DB
04AI・運用予測／異常検知／保守
Products & Services

デバイスからクラウドAIまで、
動き続けるIoTを一つに。

自社モジュールだけに限定せず、設置環境、通信エリア、消費電力、データ量、量産条件から最適な構成を選びます。

主力IoTモジュール

4GIM V1.0 通信モジュール
LTE / 4G

4GIM

35×25mmの小型基板にLTE通信と制御マイコンを搭載。UARTから既存マイコンと接続でき、HTTP通信、時刻取得、ATコマンド透過制御などを小さな構成で実現します。

通信
LTE、HL7539
制御
ARM Cortex-M0+（LPC812）
特長
小型、UART接続、Arduino向けライブラリ
用途
設備監視、遠隔制御、既存機器のIoT化
MGIM V4.1正面写真
Latest / LTE-M Cat.M1

MGIM V4.1

LTE-M通信モジュールHL7800-MとSAMD21G18Aを一枚に搭載したArduino Zero互換のIoT実運用ボードです。省電力、豊富なI/O、Arduino資産を両立し、試作から長期運用・量産まで支えます。

外形・重量
25 × 35 × 5 mm、約5 g
通信
LTE-M（Cat.M1）、HL7800-M、Band 1 / 19
MCU
SAMD21G18A、Arduino Zero互換
I/O
UART、I²C、SPI、GPIO、Analog
電源・電流
3.3～4.2 V推奨、通信時最大約300 mA／最小スリープ時約30 µA（利用条件による）
用途
防災、積雪、農業、見守り、設備、位置情報

MGIM V4.1の設計思想

  • 実運用に必要な部品へ絞り、小型化と低消費電力化を重視
  • Arduino IDEと豊富なセンサライブラリで、試作から改良まで迅速化
  • WDT、RTC、再送、状態保存を組み合わせ、無人環境での停止リスクを低減
  • 収集データをクラウドAIへ接続し、異常検知や予測分析へ展開可能

多様な通信モジュールとMCUの開発経験

自社製品の4GIM・MGIMに加え、通信方式や供給条件に応じて複数メーカーを比較し、回路・アンテナ・ファームウェア・認証まで含めて構成します。

SIMCom

LTE・LTE-M・NB-IoT

  • SIM7600系などのLTEモジュールを使ったデータ通信・遠隔制御
  • SIM7080G等によるLTE-M／NB-IoT・GNSS対応の省電力端末
  • ATコマンド制御、接続監視、再接続、通信失敗時の復帰設計
  • 国・通信事業者・対応バンドを確認した採用検討と実機評価
ESP32

Wi-Fi・BLE・ESP-NOW

  • ESP32によるWi-Fiクラウド接続、Web設定、OTA更新
  • BLEを使ったスマートフォン・iPadとの初期設定や近距離操作
  • ESP-NOWによる親機・子機間の低遅延通信と複数グループ識別
  • ディープスリープと起動要因管理によるバッテリ運用
Selection

用途起点の選定

  • LTE／LTE-M／Wi-Fi／BLE／独自近距離通信を比較
  • 通信距離、遅延、消費電力、料金、海外利用、供給性を評価
  • 生成AIで比較観点とリスクを網羅し、技術者がデータシートと実測で検証
  • 一社一方式に固定せず、量産後の保守まで考えた部品を採用

製品からサービスまで

Device

デバイス

  • センサ、電源、通信、アンテナ、筐体を設置環境に合わせ、試作から量産可能な回路・基板へまとめます。
  • Arduino／SAMD21／ESP32を中心に、WDT、RTC、再送、状態保存を組み込み、無人現場で止まりにくいファームウェアを設計します。
  • 測定・通信ログをAIで解析し、起動時間、測定回数、送信周期を見直して、情報価値を保ちながら消費電力を削減します。
  • 低温、結露、電波変動、電池電圧低下などを実機試験し、AIの提案を測定結果で検証してから採用します。
Cloud

クラウド

  • HTTP／HTTPS、API、CSV、データベースを使い、端末ごとの計測値、電池、電波、起動理由、通信状態を安全に保存します。
  • PC・iPad・iPhoneに対応した監視画面で、グラフ、地図、端末一覧、欠測、警報、設定、履歴を分かりやすく表示します。
  • 生成AIが大量のログを要約し、運用者向けコメント、異常の候補、確認すべき端末を提示します。最終判断は人が行える構成です。
  • 時系列分析で積雪・設備値の傾向、異常兆候、将来値、電池交換時期を予測し、予防保守と巡回計画に役立てます。
Operation

運用

  • 端末の死活、欠測、電池、電波、再起動回数を継続監視し、優先して確認すべき端末を一覧化します。
  • 検査治具、書込み手順、製造検査、出荷判定、設置手順を整え、担当者が変わっても同じ品質で運用できる状態にします。
  • AIで問い合わせ・障害履歴を分類し、類似事例と確認手順を提示して、原因切り分けと復旧までの時間を短縮します。
  • ファーム更新、SIM・通信契約、部品交換、現地作業、クラウド改良を一つの保守計画として管理します。
Web application

積雪深監視Webアプリ「TABsnow1」

積雪深計IoTデバイスから届く積雪深、距離センサ値、温度、電池電圧、電波状態を、端末一覧・グラフ・地図で確認するWebアプリです。PC、iPad、スマートフォンから現場状況を把握できます。

AI・分析支援の主な機能

  • AIコメント時系列データの変化や注意点を、運用者が確認しやすい文章で整理
  • 異常・欠測検知通信中断、長時間欠測、電池・電波の変化から確認対象を絞り込み
  • 天気との関連確認近隣の天気予報と積雪データを並べ、今後の変化を判断する材料を提示
  • 予測・予防保守蓄積データから積雪傾向や交換・巡回時期を検討し、人の判断を支援
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旧製品アーカイブ

通信方式や世代別の製品写真、特徴、移行時の注意点を12製品・シリーズに整理しました。

12製品の写真と説明を見る

採用モジュールから一緒に検討します。

通信方式、電池寿命、設置環境、台数、AI活用目的を確認し、実測可能な構成をご提案します。

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