ENGINEERING WITH PURPOSE

Inspektion — 現場向けのAI Vision・IoT・ソフトウェアを開発するエンジニアリング企業

Inspektion（Inspektion Co., Ltd.）は、工場、行政機関、企業・団体向けにハードウェア、ソフトウェア、AIを設計・開発する企業です。2010年にノンタブリー県で設立されました。回路やセンサーから企業のデータ基盤、AIまでを手がけ、タイ国内で導入後のサポートを提供しています。

NATIONAL & ENTERPRISE EXPERIENCE

産業・企業・研究分野での経験

製造、情報システム、研究の経験を基に、お客様の業務に合ったプロジェクト範囲を検討します。

National Infrastructure & Financial Systems

国家インフラ・金融機関

関連実績: National ITMX • TGI • AIS

大規模情報システムを支えるData Lakehouse、データ品質、IT基盤。

Government & Public Sector

行政・公共機関

関連実績: Government & Public Sector

公共業務の情報システム、ID管理、サイバーセキュリティ。

Deep Tech, AI & Research

研究・先端技術

関連実績: 環境品質推進局 (DEQP) • マヒドル大学

研究機関と進める呼気分析や予知保全などのAI研究。

Smart Manufacturing & Industrial IoT

産業・製造

関連実績: Denso • SCG • Unilever • Emerson

SPC、Industrial IoT、AI Visionで設備と生産情報を接続。

事例の詳細を見る

西暦 2010会社設立

55納品記録のある事例

9業種

13行政機関・公的機関への納品事例

このほか、プロトタイプ・PoCと開発実績のある機能： 18 件（上記の集計には含みません）

公共分野の事例は、行政機関、公的機関、大学から受託し、納品記録があるもののみを集計しています。

Inspektionは何を、誰のために開発していますか？

3つの製品群と6つの専門分野のサービスを提供しています。機械・現場データの収集、画像による品質検査、意思決定のためのデータ統合に取り組むチームを支援します。各製品群の一覧は以下をご覧ください。

Modern Factory

AIビジョンを使用した品質検査および生産分析システム

Modern Data

組織内のデータセンター、サイバーセキュリティ、データレイクハウス、AI

Modern Area

災害監視、水位追跡、都市データとコミュニティとの接続

6つの専門分野は何ですか？

6つの専門分野は、Data Analytics & AI、Machine Vision、AIoT、Consult、Security、Software Developmentです。各分野には、業務範囲を確認できる実際の事例が少なくとも1件あります。

Data Analytics & AI

データの集約・分析と組織の文書へのAI活用

実績: 2026年にエネルギー分野の製油所保全業務向けに、検査・修理報告書からバルブの修理履歴を検索するAIシステムをnimitFlow上で納品しました。発注者による業務完了確認書への署名を受領しています。

製油所のバルブ修理履歴を検索するAIの事例を読む関連サービス： Data Analytics & AI

マシンビジョン

カメラと画像処理による部品検査

実績: 2016–2017年に建材工場向けに、屋根瓦のひび割れを検査するカメラシステム8組を設計し、2つの生産ラインに設置しました。

2つの生産ラインで屋根瓦を検査する事例を読む関連サービス：マシンビジョン

AIoT

機械・センサー・測定器の信号をシステムに取り込む

実績: 2026年にタイの4県の河川沿いに、洪水監視用のDoRare Station水位観測設備を20か所設置しました。各設備は太陽光発電を利用し、4G回線でデータを送信します。

4県・20か所のDoRare水位観測設備の事例を読む関連サービス： AIoT

Consult

コンサルティング・計画策定・チーム研修

実績: 2026年にタイのステンレスメーカー向けに実施した1日間の社内AI研修で、AIの実務活用に関する60分のセッションを担当しました。

社内AI研修の講師担当事例を読む関連サービス： Consult

Security

組織のサーバー・クラウド・アクセス権の整備

実績: 2025–2026年に、行政機関向けActive Directoryシステムの保守を12か月契約で実施しました。

行政機関のActive Directory保守事例を読む関連サービス： Security

ソフトウェア開発

業務専用アプリ・Webアプリの開発

実績: 2021年にタイの電気電子研究所向けに、電気・電子機器廃棄物の登録と追跡を行う8つの機能領域を持つWebベースのプロトタイプを開発しました。

QR CodeによるE-Waste追跡プロトタイプの事例を読む関連サービス：ソフトウェア開発

サービスページで6つの専門分野を見る

実際の業務から何を学び、それをお客様の案件にどう活かしますか？

新規案件の計画には3つの教訓を活かしています。数値を元データと照合すること、小さな範囲から始めて拡大すること、本格投資の前にプロトタイプを評価することです。

数値を元データと照合する

実績: 2021年にタイの自動車部品メーカー向けに、射出成形金型のショット数計測と保全周期通知を導入し、2022年にはカンボジアの生産拠点にも設置しました。
私たちが学んだこと: システムの数値を判断に使うには、機械の元データと一致している必要があります。案件完了前に、システムのショット数を射出成形機のレポートファイルと照合しました。
あなたにとって何を意味するのか？: お客様の案件でも、元データとの数値照合を検収基準に含めることを提案します。

タイ・カンボジアの金型ショット数計測事例を読む

小さく始めて拡大する

実績: 2022年にタイの自動車部品メーカーで、Power Appsによる5M1E（人・機械・方法・材料・測定・環境）記録アプリを最初の6つの生産ラインへ展開しました。2022年の年間案件報告には、初期フェーズの完了とフェーズ2の追加受注が記録されています。
私たちが学んだこと: 最初の範囲は、テスト項目を網羅できる規模にする必要があります。この案件では、ログインから承認まで、初期フェーズの検収テスト項目（Exit Criteria）を作成しました。
あなたにとって何を意味するのか？: 最初のラインや部署で導入・検収を完了してから拡大できます。工場全体へ一度に投資する必要はありません。

6つの生産ライン向けPower Apps・5M1Eの事例を読む

投資前にプロトタイプを評価する

実績: 2025年にタイの自動車部品メーカー向けに、キットトレー内の部品がすべてそろっているかを確認するAIカメラのプロトタイプを製作しました。デモ用プロトタイプをトレー運搬台車に設置し、nimitFlow上の手順でAIモデルを学習させました。
私たちが学んだこと: デモが可能なプロトタイプだけでは、実運用の準備が整った証拠にはなりません。試験報告書が得られるまで、精度の数値は提示しません。
あなたにとって何を意味するのか？: AIの試験前に、不良検出率や誤報率などの評価方法を合意することが大切です。全面的に切り替える前に、従来の方法と並行して試用します。

キットトレーを検査するAIカメラのプロトタイプ事例を読む