Digital Twin Solution
フォトリアル3Dツインを、
判断・予測・行動
につながる空間AI基盤へ。
Kudan PRISMは、施設・インフラデータをフォトリアルな3D空間に統合する次世代のデジタルツインプラットフォームです。
現場状況、設備情報、IoTデータ等を一つの3D空間で管理。情報管理、空間理解、シミュレーション、変化検出、リスク予測により、現場の意思決定を高度化します。
見るためのデジタルツインから、
判断するための空間インテリジェンスへ。
現場データは増えている。
しかし、判断に使える形になっていない。
現場では、図面や写真、センサーデータが別々に管理され、
情報検索や現場確認、認識のズレが大きな負担となっています。
また、取得した様々なデータも専門ツールに閉じてしまい、
日々の業務に十分活用されていないのが現状です。
情報の散在
データが分散し、必要な情報の検索・確認に時間がかかる。
現場確認への依存
状況把握や合意形成のため、頻繁な現地訪問が発生する。
2Dデータの限界
2Dデータでは情報量が不足しており、関係者間での共有や活用が非生産的になっている。
AI活用の停滞
データが未整理で、異常検出やリスク予測に適用できない。
PRISMは、現場を再現し、空間を理解し、
変化を捉え、次の対応を支援します。
Kudan PRISMは、現場をフォトリアル3D空間として再現し、あらゆる情報とAI解析結果を紐づけて一元管理します。
コアのアルゴリズムが空間を理解し、変化を検出し、リスクを予測することで、
現場管理を受動的な記録から能動的な意思決定支援へと進化させます。
点群中心の管理から、
AIが活用できる
フォトリアル3D基盤へ。
| 比較項目 | 従来手法 (点群・BIM中心) | Kudan PRISM |
|---|---|---|
| 3D表現 | 点群中心で直感的に把握しづらい | フォトリアル3Dで誰でも理解しやすい |
| データ容量 | 大きく閲覧環境を選ぶ | 軽量でWeb等で扱いやすい |
| 情報管理 | システムごとに分散 | 3D空間上に一元管理 |
| AI活用 | 複雑でAIに活用しづらい | 空間知覚とAIがシームレス連携 |
| 変化把握 | 目視や個別資料の比較に依存 | 3D差分解析で変化を自動検出 |
| シミュレーション | 2D図面等で個別検討 | フォトリアル3D上で直感的に検証 |
| リスク管理 | 過去の記録や経験に依存 | データに基づきリスクを分析 |
| 意思決定 | 資料集めや現場確認に時間がかかる | 3D空間を見ながら迅速に判断 |
3DGS × 空間知覚
3Dデータを「見るためのモデル」から「判断に使える業務データ」へ変換します。
3D Gaussian Splatting
役割
現場のフォトリアルな3D再現
提供価値
現場状況を、誰でも直感的に理解できる形で共有。
Spatial Perception
役割
位置、構造、空間関係の把握
提供価値
設備や構造物の位置関係、空間内の動線、配置、アクセス性を把握。
Semantic Spatial Understanding
役割
空間の意味理解
提供価値
設備や危険箇所などを3D空間内で認識・意味づけ。
Spatial Editing & Simulation
役割
空間編集と事前検証
提供価値
設備配置や動線、施工手順を3D空間上でシミュレーション。
Change & Difference Analysis
役割
時系列変化と差分の検出
提供価値
過去と現在のデータを比較し、施工進捗や劣化、異常を検出。
Predictive Risk Analytics
役割
リスク予測と優先順位付け
提供価値
各種データから異常の兆候を分析し、保守優先度の判断を支援。
PRISMが実現する、
次世代の空間・資産管理
AIが理解できる現場データ基盤を構築する。
01. フォトリアル3Dツイン
3DGSにより、現場を写真のようにリアルな3D空間として再現。現場状況を直感的に理解できます。
02. セマンティック空間理解
AIが3D空間内の設備や構造物を認識・意味づけし、検索・分析・判断に使えるデータベースへ。
03. 3D空間上での情報統合
設備台帳、図面、点検履歴、IoTデータ等を3D空間上の対象物に紐づけて一元管理。
04. 環境変化・差分解析
過去と現在の3Dモデルを比較し、変化や異常を検出。確認漏れを減らし、保守精度を高めます。
05. 施工・配置シミュレーション
重機配置や作業動線を3D空間上で検証。干渉チェックにより手戻りを削減します。
06. 予測型リスク解析
点検履歴やセンサーデータをもとに異常の兆候を分析。予防保全やリスク管理を支援します。
07. IoT・CAD・BIM連携
各種IoTデータを3D空間上に重畳。CAD/BIMや既存システムとも連携可能です。
08. 柔軟な展開形態
Cloud、Private Cloud、Localなど、要件に応じて柔軟に導入できます。
インフラ・設備・都市・ロボティクスまで。
現場データの活用を拡張。
点検、保守、施工、説明、シミュレーションを一つの3D基盤に。
情報を集約するだけでなく、
次の判断と行動につなげる。
Asset Management
設備情報を、3D空間上で“探さず使える”状態へ。
課題
複数システムに情報が分散し、確認や共有に時間がかかる。
PRISMによる解決
設備情報やマニュアルを3Dモデル上に統合。AIが設備を認識し、登録作業も効率化します。
設備情報の一元管理
3D空間からの直感的な検索
AIによる設備検出・自動登録
修繕履歴・点検記録の時系列管理
Inspection & Maintenance
点検を、目視依存からAI支援型の予防保全へ。
課題
大型施設等の点検は時間とコストがかかり、目視に依存しやすい。
PRISMによる解決
ドローンやAIによる異常検出、過去データとの比較により、効率的な予防保全を実現します。
ひび割れ、錆、変形、劣化箇所の検出
過去モデルとの3D差分比較
危険箇所や高所点検の省人化
補修優先度の判断支援
Construction Simulation
施工前に、配置・動線・干渉を3Dで検証。
課題
図面だけでは認識がズレやすく、手戻りが発生しやすい。
PRISMによる解決
3D空間上で配置や動線を確認。干渉チェックや施工計画の検証をスムーズに行えます。
重機・設備配置のシミュレーション
搬入経路・作業動線の確認
干渉チェック
作業手順の事前検証
Real-Time Monitoring
3D空間上で、設備稼働と現場状況をリアルタイムに把握。
課題
情報が分散し、異常発生場所を直感的に把握しづらい。
PRISMによる解決
監視カメラやセンサーデータを3D空間に統合し、現場状況をリアルタイムに把握できます。
センサーデータの3D空間表示
異常発生場所の直感的な把握
設備稼働状況の可視化
アラートと対応履歴の一元管理
Stakeholder Alignment
同じ3D空間を見ながら、より速く、より正確に合意形成。
課題
図面や専門資料だけでは伝わりづらく、合意形成に時間がかかる。
PRISMによる解決
フォトリアル3Dで完成イメージを共有し、関係者との合意形成を迅速化します。
説明品質の向上
認識齟齬の削減
合意形成の迅速化
関係者間の共通理解
Robotics Simulation
実環境を、ロボット開発の仮想テストベッドへ。
課題
ロボットの実環境テストには多くの時間とリソースがかかる。
PRISMによる解決
3D空間上で配置や動線を確認。干渉チェックや施工計画の検証をスムーズに行えます。
実環境ベースのシミュレーション
ナビゲーション経路の事前検証
障害物回避・作業動線の確認
現場導入前のリスク低減
現場確認・情報検索・点検・
説明にかかる時間を削減。
現場データを、見える資産から
使える資産へ。
Reduced Site Visits
最新の3D空間情報から、現場に行かずに状況確認。
Cost Reduction
情報検索や現地訪問の手間を減らし、運用コストを削減。
Productivity
設備管理から意思決定までを一つの3D空間で効率化。
Enhanced Reliability
劣化や異常を早期に把握し、保守判断を高度化。
Predictive Maintenance
各種データから異常の兆候を把握し、予防保全を支援。
Knowledge Transfer
熟練者の知見を3D空間上に記録し、技術継承を支援。
クラウドからエッジまで、
運用環境に合わせて柔軟に展開。
Kudan PRISMは、組織全体での共有・活用に適したCloud環境と、
現場・閉域網・セキュリティ要件に対応するEdge / On-premise環境の両方に対応します。
PRISM Cloud
複数拠点・全社展開に適したクラウド型。
Webブラウザから手軽にアクセス可能。
Private Cloud
顧客環境で運用。
高いセキュリティ要件や社内ポリシーに対応。
PRISM Local
閉域網や厳格なデータ管理が必要な環境向け。
Windowsアプリとしてローカル運用可能。
現場データを、
判断に使える3D資産へ。
Kudan PRISMは、空間AIにより現場を理解し、リスクを予測し、次の行動へと導きます。
3Dデータ活用をPoCで終わらせず、日々の運用へ。
PRISMはデータと判断をつなぐ新しい情報基盤です。