事業内容
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タイセイロボティクス株式会社
Driven by Science
製造業の生産性を、科学で最短ルートに。
工場物理学・データサイエンス・経営学、そしてAI・デジタルツインを統合し、製造業を中心に生産性向上をご支援いたします。
フィジカルAIの実装を見据え、投資対効果(ROI)を最大化し、お客様の競争力と独自性を高めるのが当社の役割です。
事業内容
工場企画・生産プロセス最適化　- 工場デジタルツイン
サプライチェーン・工場・ライン・をシミュレーションモデル構築により可視化。
スループット向上、ボトルネック解消、在庫・能力・消費エネルギー等の設計精度を高めるなど。
SIEMENS社 Plant Simulationを活用
生産・経営コンサルティング
事業・投資戦略からKGI/KPI・実行計画まで。工場物理学／SCMに基づく現場改革を、経営計画とつなげる。
生産性向上・生成AI活用支援
生成AIの業務適用、AIエージェント構築、AI駆動組織の実装。PoCから本格展開まで伴走。
ロボットシステムシミュレーション
fastSUITE E2でデジタルファクトリーを構築。干渉・サイクルタイム等を事前検証し、立上げを加速。

用語補足
  • AIエージェント: 目的に応じ自律的にタスクを進めるAI
  • フィジカルAI: 実世界(設備・ロボット)と結合し、知覚—判断—行動を行うAI領域。将来の自律製造の核と期待される
事業詳細 1
工場企画・生産プロセス最適化 - 工場デジタルツイン
概要
SIEMENS社 Plant Simulationで工場・ライン・サプライチェーンをデジタルツイン化し、レイアウト・能力計画・在庫戦略・電力消費／CO2排出量、AGV適正数、工程ごとの付加価値額・コスト等を事前に最適化を試みます。意思決定を理論(工場物理学)やデータ等で裏づけ、投資の確度を高める助けとなります。

用語補足｜工場物理学とは
  • 生産システムの普遍的な法則(例:Littleの法則 WIP = TH × CT、変動の増幅、ボトルネックの支配)に基づき、仕掛在庫(WIP)・スループット(TH)・サイクルタイム(CT)の関係や性能上限を定量化する学問である。
  • 在庫／能力／時間(バッファ)のトレードオフ、ロット・バッチ設計、変動(到着・加工・故障)の制御、ラインバランス等を体系化し、現場の意思決定を再現可能な数理で支える。
  • 目的は「経験や勘」のみに依存せず、再現性のある計画・運用ルールで、生産性・納期信頼性・在庫健全性を最適化することである。
ベネフィット
  • 経営者: 投資判断の精度向上(ROI、回収期間、NPVなどの事前評価が容易)。
  • 工場長: サイクルタイム・WIP・稼働率の最適化によりスループット最大化。需要変動への即応性を確保。
  • 生産技術者: ボトルネック仮説の迅速検証、複数シナリオ比較、工程バランスの自動評価。
導入ステップ(アジャイル〈スクラム〉での推進例)
1
初期整理と目標設定
解決したい課題と指標(例:スループット、在庫、リードタイム)を定め、必要データと対象範囲を確定する。
2
最小構成モデルの作成
レイアウト・工程・制約を最小限の動くモデルで再現する。短時間の定例打合せで認識合わせを行い、手戻りを防ぐ。
3
複数案の検証
生産能力・在庫・人員配置・エネルギー消費など、複数の案を繰り返し試す。区切りごとの確認会で要望や学びを反映し、モデルを更新する。
4
最適化の確定
感度分析→改善仮説→再計算を反復し、最も効果の高い案に収束させる。
5
納品と運用
ROIなどの経営資料、実行計画、モデルの使い方や研修などをご提供。導入後は定期的あるいは必要に応じて随時見直し、需要や現場の変化に合わせて継続改善する。
導入前後の変化(例)
設計段階でのボトルネック顕在化 → 事前対策・最適化
レイアウト変更や設備増設の効果を定量化 → 可能投資の説得力工場
在庫・サイクルタイム・段取り等のバラツキ → 変動源の特定と抑制
事業詳細 2
生産・経営コンサルティング
概要
事業・投資戦略、製品ポートフォリオ、KGI/KPI設計を、工場物理学／SCMとファクトベースで設計。必要に応じてシミュレーション結果を経営計画に直結させ、戦略—現場—財務を一気通貫で整流化いたします。
ベネフィット
  • 経営者: 戦略オプションの価値評価(ROI／IRR／NPV)と優先順位付け。
  • 工場長: 方針と現場KPIの連動(BSC→KPI→現場アクション)。
  • 生産技術者: 工場物理学の観点で、WIP・リードタイム・タクト・稼働率・変動管理やラインバランスを評価し、現場実装を支援。
導入ステップ(アジャイル〈スクラム〉での推進例)
論点整理と目標設定
経営環境と現状から主要論点を特定し、到達目標と評価指標を定める。
現状と市場の分析
社内データと市場・競合情報を突き合わせ、課題の真因と機会領域を明確にする。
代替案の設計と試算
複数の戦略・投資案を作り、効果・コスト・リスクを比較する。
方針と指標の確定
採用方針を決定し、KGI/KPI、実行計画、体制・ルールを固める。
実行と見直しの反復
短い期間で実施→結果を確認→必要に応じて計画を更新、を繰り返し、確実に成果へ結びつける。
導入前後の変化(例)
計画倒れ→ 達成可能な計画へ(KPI連動)
感覚評価 → 数理・財務評価へ
縦割り → 全体整合へ(KPIで接続)
事業詳細 3
生産性向上・生成AI活用支援
概要
生成AIの業務適用、AIエージェント構築(社内知識を学習した対話エージェント、ワークフロー自動化)を実装し、例えばナレッジマネジメント環境の構築を行います。また、AI駆動組織へ移行し、アイディエーションからPoC、本番定着までを設計いたします。
ベネフィット
  • 経営者: 部門横断で生産性を底上げ、固定費レバーを獲得
  • 工場長: 計画・品質・保全のデジタルワークフロー化等による意志決定迅速化
  • 生産技術者: 仕様書・標準書作成、データ整理、ログ解析の自動化／半自動化

用語補足｜AIエージェントとは
  • 目的に応じ自律的にタスクを進めるAI(例：情報収集→要約→起票→通知まで連鎖)
導入ステップ(アジャイル〈スクラム〉での推進例)
適用業務の選定と指標設定
効果が大きい業務を選び、時間短縮率や品質向上などの指標を決める。
小さく試す(試行導入)
限定範囲で早期に試して効果・安全性・運用ルールを確認する。
本格導入に向けた作り込み
システム連携、権限管理、記録・監査を整え、業務で使える水準に仕上げる。
社内展開と教育
利用部門を段階的に広げ、トレーニングとフィードバックで使い勝手を改善する。
効果測定と拡大
指標で成果を測り、対象業務を段階的に拡張する。短い期間ごとに確認と調整を行い、価値を継続的に高める。
導入前後の変化(例)
手作業中心 → AI併走でリードタイム短縮
暗黙知依存 → ナレッジの構造化／再利用（ナレッジマネジメント実装）
単体自動化 → エンドツーエンド自動化(RPA・iPaaS・データ基盤連携)
事業詳細 4
ロボットシステムシミュレーション
(具体的・詳細なデジタルファクトリー)
概要
fastSUITE E2等のデジタルツイン環境で、レイアウト・干渉・到達性・サイクルタイム・オフラインプログラム(OLP)を事前検証。現地立上げの手戻りとダウンタイムの最小化を試みます。
ベネフィット
  • 経営者: 立上げ期間短縮→資本効率の改善。
  • 工場長: 干渉ゼロ設計と最適サイクルで稼働率を安定化。
  • 生産技術者: 実機停止を最小化しながら動作最適化／改造検討が可能。
導入ステップ(アジャイル〈スクラム〉での推進例)
1
要件整理
自動化対象の工程、制約、周辺設備とのつながりを洗い出し、目的と評価基準を共有する。
2
仮想工場の構築
3Dモデルを取り込み、ロボット・治具・搬送を最小構成で再現する。
3
動作の作成と調整
オフラインで動作を作成し、経路最適化や協調タイミングを詰める。
4
合否判定
干渉、サイクルタイム、安全性をデジタル上で確認し、合格基準を満たすまで調整する。
5
現地導入準備
実装計画、手順書、初期設定を整える。
導入前後の変化(例)
現地トライ＆エラー中心 → 仮想上で完成度を担保
単独最適 → ライン全体の整合
属人的なティーチ → 再利用可能なデジタル資産
実績
自動車メーカー様
電機・機械メーカー様／日用品メーカー様
通信事業者様／システムインテグレータ様
プロジェクト例
1
自動車工場新設に向けたライン企画と生産シミュレーション、事前検討
2
多品種混流生産工場のデジタルツイン化、生産プロセス・在庫最適化などに向けたマルチシナリオ設計
3
生成AI活用コンサルティング、導入支援
4
多数のロボットが協調作業を行うロボットシステムのデジタルツイン化による事前検討
当社の強み
戦略-現場-財務を連結
工場シミュレーション成果を投資戦略・中計に直結
理論×実装
工場物理学・データサイエンス・経営学を基盤に、　　　　　　豊富なコンサルティング・モデル開発経験
アジャイル(スクラム)推進
短サイクルのスプリントでお客様のご要求に継続的適応
グループ連携による一気通貫対応
国内外の電気・電子・配線・制御盤・現地工事・FAソフトウェア開発を一体運営。
デジタルとリアルを接続することで、立上げ・品質安定・投資効果の最大化を実現いたします。
制御設計（ハード／PLC／HMI）、制御盤製作、機内配線・電気工事、各種ハーネス製作（宇宙・防衛等の特殊品含む）、ロボットティーチング、電子回路・IoTデバイス開発まで、生産設備の電気・電子・配線をトータルに担います。
FAアプリケーション、システム開発、ITエンジニアの提供により、情報システム面から現場を支えます。
ASEAN域内で設計→制御盤製作→現地工事・作動調整までを現地完結で提供し、立上げ・改造を迅速に実行可能です。
グループ機能と連動し、工場デジタルツインやAIを中核に、事前検証→現地実装までの確度を高めます。
採用情報
事業拡大のため、主にデータサイエンス、AI、ロボティクス領域での新卒・キャリア採用を実施中です。
理工系博士号取得者、博士課程在籍者のかたも大歓迎です！
詳細は、当社公式X、「お問い合わせ」フォームよりご連絡をお願いいたします。
在籍者出身校：
よくあるご質問
1
Q. コンサルタントやエンジニアのバックグラウンドを教えてください。
A. 以下のような専門性を備えたメンバーが担当します。
  • 製造業等での豊富な実務経験と多数のプロジェクト推進経験
  • 経営学修士（MBA）やコンピュータサイエンス／数理科学の修士号を保有
  • 工場物理学・データサイエンス（AI含む）・サプライチェーン最適化の知見をもち、意思決定を数値でご支援
  • お客様と一体となって進める伴走型の進め方を重視し、合意形成やコミュニケーションにも配慮
2
Q. デジタルツインとは何ですか？
A. 現実の工場・設備を仮想空間に再現し、計画・検証・最適化に用いる考え方です。変更の影響を事前に確かめ、現場の手戻りを減らします。
3
Q. フィジカルAIとは何ですか？
A. 実世界(設備・ロボット)と結合し、知覚—判断—行動を行うAI領域のことです。製造文脈では、将来の自律製造の核となると期待されています。
4
Q. まず何から相談すればよいですか？
A. 次の順で進めるのが効率的と思われます。
  1. 無料相談（課題と目標の確認、想定効果のすり合わせ）を行います。
  1. 初期診断（短期間で実行可能性と必要データの棚卸し）を実施します。
  1. 小規模検証（限定範囲で効果と運用上の注意点を見極める）を行います。
  1. 本格導入（段階的に範囲を広げ、定期的に見直す）へ移行します。
5
Q. 要件が固まっていなくてもプロジェクトを開始できますか？
A. 開始できます。最初から要件を完璧に決める必要はありません。まずは目標と評価指標を仮決めし、最小限のデータで「動くたたき台（シミュレーションモデル）」を素早く作ります。あるいは、ダミーデータを用います。そのうえで、短い期間ごとに打ち合わせを行い、結果を確認しながら修正・具体化を重ねていきます。お客様と弊社が併走し、合意できた部分から順に範囲を広げていきますので、途中での見直しや要件の追加にも柔軟に対応できます。
  • 進め方の目安：
  1. 目的と評価指標の仮決め
  1. 最小構成モデルの試作
  1. 短い期間ごとの確認と改良
  1. 合意箇所から順次拡張
  1. 導入後も実績に合わせて調整・改善
この進め方により、意思決定のスピードを保ちながら、ムダな作り直しを最小限に抑えながら前進できます。
6
Q. データが揃っていませんが、進められますか？
A. 進められます。まずは最小限のデータ（レイアウト、主要工程、平均タクト、製品構成、シフト）で「動く最小モデル」を作り、足りない項目は並行して整備します。
7
Q. シミュレーションやAIに必要なデータは何ですか？
A. シミュレーションの場合、代表例は次のとおりです。
  • レイアウト図、設備リスト、工程フロー、能力・故障情報（MTBF/MTTR）
A. AIの場合は、案件の内容に応じてとなります。
8
Q. 効果はどのように測りますか？
事前に指標を定め、スループット・サイクルタイム・在庫数・納期遵守率・投資回収期間などを導入前後で比較します。短期間の検証段階から定量評価を実施します。
9
Q. どのような成果物が得られますか？
A. 次を基本とします。
  • シミュレーションモデル（再利用・改修・他工場への展開可能）と操作手順（お客様が扱う場合）
  • 現状と改善案の比較レポート（ボトルネック、スループット、WIP、稼働率、サイクルタイム、在庫、電力・CO2 など）
  • 経営判断向け投資評価（効果、回収見込み、リスク）
  • 実行計画（レイアウト案、ルール変更、体制・運用の要点）
10
Q. 工場物理学を意思決定にどう活用しますか？
A. WIP(仕掛)・スループット・サイクルタイムの関係や、変動が性能に与える影響を定量化し、在庫水準、作業配分、ロット設計、ラインバランスを数字で比較できる形にします。より根拠あるレイアウト・能力計画が可能になります。
11
Q. 精度はどの程度期待できますか？
A. データの粒度とモデルの作り込みに依存します。前提条件を明示し、現場ヒアリングと実績値で差分を詰めることで、意思決定に耐える精度へ収束させます。
12
Q. 現場改善と経営計画はどうつながりますか？
A. 改善案を財務数値（利益・投資・回収）として算出し、中期計画・KGI/KPIに紐づく形で管理します。シミュレーション結果を投資判断資料として活用します。
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Q. 合意形成を円滑にする方法はありますか？
A. お客様のご要望に合わせい短期間ごとの確認会で、経営層と現場が同じシミュレーションモデル・同じ数字を見て合意します。論点・前提・効果の表を常に更新し、意思決定の根拠を共有します。アジャイル(スクラム)による推進を推奨しております。
14
Q. どの業務が生成AIの適用に向いていますか？
A. 製造領域においては、標準書・手順書・マニュアルなど文書の作成・更新、蓄積されたナレッジの活用、需要・在庫の見立て、品質異常の原因候補抽出など、反復・情報整理・文章化が絡む業務に特に適していると考えております。
そのほか、マーケティングやソフトウェア開発などあらゆる業務に適用できます。
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Q. 社内データをAIに学習させる際の注意点は何ですか？
A. 権限・公開範囲・保存先を明確化し、個人情報・機密の取り扱いルールを定めます。まずは限定範囲で試し、効果とリスクのバランスを確認してから広げます。
16
Q. ナレッジマネジメントとは何ですか？
A. 組織の知識（現場の経験のような暗黙知と、手順書や図面のような形式知）を、つくり出し・共有し・活用して成果につなげる経営の考え方です。野中郁次郎先生（一橋大学名誉教授、北陸先端科学技術大学院大学[JAIST]知識科学研究科初代研究科長）が提唱した知識創造理論（SECIモデル）を土台としており、
  • 共同化（経験を共有して暗黙知を伝え合う）
  • 表出化（経験を言語化・可視化する）
  • 連結化（可視化した知識を整理・統合する）
  • 内面化（統合した知識を現場で使い、自分の力として定着させる）
    という循環を回して、知識を価値に変えていきます。
〈企業の資産としての“ナレッジ継承”の主なベネフィット〉
  • 脱属人化と継承の確実化：ベテランのコツや勘所が共有資産になり、異動・退職でも失われにくくなります。
  • 立ち上がりの加速：新任者の教育・OJTが早まり、習熟までの時間と手戻りを減らせます。
  • 品質・安全の安定：標準手順が整い、再発防止・ヒヤリハット低減に直結します。
  • 改善の高速化：過去事例・原因分析・対策案が検索でき、ムダな再調査を省けます。
  • 研究開発・設計の再現性向上：試行錯誤の履歴が残り、良い判断を再現しやすくなります。
  • 監査・コンプライアンス対応の強化：根拠資料や判断プロセスの証跡を一元管理できます。
  • デジタル活用の拡張：デジタルツインやAIエージェントと連携し、標準や事例から即時に支援を受けられます。
〈製造現場での具体例〉
  • 段取り替えの勘所、品質トラブル時の切り分け手順、FMEA・標準作業票、BOM/BOP、シミュレーションモデル、よく使うAIプロンプトなどを共通の“知識資産”として整備します。
〈進め方の例〉
  1. 重要な知識の棚卸し
  1. 現場ヒアリングや動画・ログで収集
  1. 図・表・事例に整理
  1. 共有基盤（ナレッジベース／文書管理）へ登録
  1. 使い方の教育と周知
  1. 利用状況と効果の計測（検索時間、一次解決率、教育期間など）
  1. 定期更新
ナレッジを企業の無形資産として扱い、継承と活用の循環をつくることで、現場力と意思決定の質を継続的に高めることを目的とします。
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Q. AIエージェントとは何ですか？
A. 目的に応じ自律的にタスクを進めるAIです。(例：情報収集→要約→起票→通知まで連鎖)
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Q. AIエージェントの誤回答や暴走が不安です。
A. 確認ポイントの設定（人が最終確認する段階を設ける）、操作履歴の記録、許可されたデータのみ参照などの仕組みで抑止します。重要処理は段階承認を必須とします。
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Q. AI活用を本番運用に乗せるまでの流れはどうなりますか？
A. ①適用業務を選び指標を決める → ②小さく試す → ③連携・権限・記録を整える → ④段階的に展開する → ⑤指標で効果を測り定期的に見直す、という流れです。
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Q. ロボットシステムシミュレーションとは何ですか？
A. 実システムを構築する前、あるいは既存システムを止めることなく、仮想空間でロボットシステムの動作を作成・検証する手法です。干渉・到達性・サイクルタイムなどを事前に確認でき、立上げの手戻りを減らせます。
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Q. 途中で要件が変わった場合はどうなりますか？
A. 短いサイクルで計画→実施→見直しを繰り返し、必要な変更を都度反映します。重要度と影響範囲を整理し、優先順位を見直します。
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Q. 投資回収はどのように示しますか？
A. 例えば次のとおりです。
投資対効果 ≒（生産量増 × 粗利）＋（時間短縮 × 人件費相当）＋（在庫・不良・電力の削減額）−（投資・維持費）
前提条件を明示し、必要に応じた粒度で算出、複数案で比較します。
また、Plant Simulationにおいてパラメータとしてコスト等の情報を設定することで、設備単位での算出も可能です。
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Q. 社内にノウハウを残せますか？
A. 残せます。シミュレーションモデル／ハンズオン研修／詳細なマニュアル等をご提供し、お客様がモデルを活用される場合はご担当者が自走できる状態まで伴走いたします。
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Q. 導入後のサポートはありますか？
A. 定期点検（指標レビュー・改善提案）、モデル・AIの更新代行、追加対象の段階拡大支援などご要望に応じてご対応させていただきます。
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Q. どのタイミングで声をかけるのが最適ですか？
A. 例えば次の局面が好機です。
  • 新工場・増設・再編、新製品の生産を検討するとき
  • 生産能力・在庫・納期のバランスが崩れ始めたとき
  • AI・自動化の導入余地を短期間で見極めたいとき
  • 重要な投資の根拠資料を整えたいとき
タイセイロボティクス株式会社は、　　　　　　　　　　　　　　　お客様のビジネスに革新的な変化をもたらすパートナーです。
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ロボティクスラボ
用途
  • デモンストレーション(お客様・取引先向け)
  • 案件の事前準備・概念実証(PoC)
  • 社員教育
  • 研究開発
導入ロボット・デジタルツインツール
  • SIEMENS Plant Simulation
  • CENIT fastSUITE E2
  • FANUC CRX‑20iA/L, LR mate 200iD
  • FANUC 3DV/400, 2DV ビジョンセンサ
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