電子部品のはんだ付け
固定カメラ・動画 0:27(フル収録)→ 5工程
- 010:00–0:06こてを予熱する。
- 030:13–0:18加熱したこての先端をリード線と基板の接触部に当てる。
- 040:18–0:22はんだを接触部に供給する。
B
ロボット化の簡易診断(参考値)
出典: Wikimedia Commons / Kofani1997(CC BY-SA 4.0)。生成された手順書は同ライセンスを継承します。
現場の実行から学び続ける、標準作業AIエージェント
現場が動くたび、
標準作業が進化する。
SHOWHOWは、作業動画を一度きりの手順書で終わらせません。実行を観察し、現行の標準との差分を見つけ、改善を提案し、安全条件を確認して、次の実行結果からまた学ぶ。AIが改善サイクルを自律的に回し、正式版にする判断は人に戻す、製造・物流現場向けのAIエージェントです。
ベータ版・無料(月10本まで)。アプリ不要、カード登録はありません。
電子部品はんだ付け作業
解析完了5工程・動画 00:27
元動画 00:00–00:06
工程 01 こてを予熱する
t=0s (0/22)
工程タイムライン00:00 — 00:27
イベント区間
選択中 01 こてを予熱するコツ こての先端が十分に温まるまで待つ注意 こての先端は高温。素手で触れない出典: Wikimedia Commons / Kofani1997(CC BY-SA 4.0)
実際に生成した手順書です(手順・時刻・コツは生成そのまま。確認状況の表示は例)。▶を押すと動画が再生され、再生位置に合わせて工程が切り替わります。
観察から次の改善まで。
AIエージェントがループを回す。
一度作って終わりではありません。実行するたびに差分と結果が蓄積され、次の改善提案につながります。
- 1
現場を観察
いつもの作業を動画で記録。AIエージェントの観察が始まります。
録画中 02:43 - 2
実行を構造化
動作の切れ目、時間、注意点を工程エピソードとして整理します。
工程タイムライン00:00 — 02:4312345AIが切れ目を見つけて、5つの工程に分けます。
- 3
現行版と比較
いまの標準作業と見比べ、工程・時間・条件の変化を検出します。
工程 02 外観を確認 から抽出
- 工具
- 検査用照明
- 注意点
- 照明の反射をずらして側面を見る
- コツ・ポイント
- 反射をずらしながら全面を見る
- 4
変更を提案
待ち、手戻り、現場の工夫を根拠つきの改善候補に変えます。
改善候補
工程4で置き直しが3回。工程時間の25%を使っています。
短縮余地 8〜12秒/回該当箇所 01:42 - 5
安全確認と承認
安全・品質条件の欠落を自動チェック。正式版への反映は人が決めます。
手順書 工程 2/5
確認済み外観を確認
部品を45度ずつ回し、四面に傷がないことを確認する。
- 6
結果から次を学ぶ
人やロボットの次の実行結果を同じ標準へ戻し、改善ループを続けます。
自動化候補
B緩衝材への固定
1日80〜120回・平均41秒。治具を直せばロボット化を検証できます。
作業分析で見える情報は、
ここまで具体的。
1つの工程ごとに、これだけの情報が残ります。
工程 02 外観を確認
精密部品の梱包・出荷前確認
- 工程名
- 外観を確認
- 開始–終了
- 00:24 – 00:57
- 所要時間
- 33秒
- 使用工具
- 検査用照明
- 現場フラグ
- ここでよく失敗する(作業者が記録)
- 注意点
- 素手で端子面に触れない
- コツ・ポイント
- 照明の反射をずらしながら全面を見る
- AI確信度
- 89%
- 確認状態
- AI抽出
AIの推定は「確認済み」扱いにしません。人が確認した情報だけが「確認済み」になります。
※ 上の値は項目を示すためのサンプルです。実際の内容は動画によって変わります。生成例は「実際の結果は、こう見える」をご覧ください。
撮る人、直す人、決める人。
画面はそれぞれ別。
同じ作業を、立場ごとに必要な形で扱えます。現場はスマホで撮るだけ、管理者は動画と見比べて直すだけです。
※ 以下は画面構成を示すサンプルです(サンプルデータ)。実際に生成した例は「実際の結果は、こう見える」と、上部の再生できる画面をご覧ください。
撮影する
現場作業者
撮って、送るだけ。
スマホのブラウザで完結。編集はいりません。
録画中 00:42作業が終わったら
撮影を終了して送る
確認する
製造課長
AIの下書きを、直して確定。
動画と工程を見比べて、違うところだけ直します。
内容を修正 — 精密部品の梱包
保存済み 18:5601確認済み部品を袋から取り出す
frame 0–19 t=0–24s
02AI抽出外観を確認確認済みにする
frame 19–46 t=24–57s
判断する
工場長・改善担当
改善候補と自動化の判断材料を確認。
どの工程に時間がかかるか、数字と映像で確認できます。
工程分析 精密部品の梱包・出荷前確認
2026-07-12
改善候補
工程4の位置調整に、工程時間の25%を使っています。
根拠 置き直しが3回発生映像で確認 01:42–01:55
B
自動化候補 緩衝材への固定
1日80〜120回。位置決めの治具を直せば検証できます。
実際の結果は、
こう見える。
公開動画から実際に生成した2例。動画を送ると、この形で戻ってきます。
📐 固定スタンド
切り株の除去作業
固定カメラ・動画 2:56(フル収録)→ 9工程
- 010:02–0:14切り株の側面をチェーンソーで切断する。
- 030:36–0:44切り株の上面をチェーンソーで切断する。
- 040:44–1:52切り株の内部の木材をチェーンソーで分割する。
E
ロボット化の簡易診断(参考値)
出典: Wikimedia Commons / Sillerkiil(CC BY-SA 4.0)。生成された手順書は同ライセンスを継承します。
※ 実際にSHOWHOWで生成した手順書からの抜粋です(全工程のうち3行を表示。番号が飛ぶのはそのためです)。動画はフル収録。数値・提案は動画の内容によって変わります。
従来のサービスは、手順書という文書を管理します。
SHOWHOWは、改善が続くエージェントループを管理します。
「観察 → 構造化 → 比較 → 提案 → 自動チェック → 人の承認 → 次の実行」を繰り返します。 AIは自律的に候補を作り、危険を伴う変更や正式版への反映は人が統制します。
公式公開情報と比較
手順書を作るAIではなく、
改善を続けるAIへ。
承認・改訂履歴・最新版共有だけでは、現場は自律的に改善しません。SHOWHOWは、新しい実行を現行版と比較し、変更提案・安全チェック・人の承認・次の実行結果までを一つの再帰的な改善ループにつなぎます。
新動画と現行版の差分
安全・品質条件チェック
人間・ロボット共通仕様※1
ローカル構成の個別相談※2
| 比較項目 | SHOWHOW | Teachme Biz | tebiki現場教育 | VideoStep | Dozuki | Poka | Tulip |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 作業動画からAIで手順を作成 | ○ | ○ | △ | △ | ○ | △ | △ |
| 承認・改訂履歴・正式版管理 | ○ | ○ | ○ | ○ | ○ | ○ | ○ |
| 新しい作業動画と現行版を自動比較 | ○ | 未確認 | 未確認 | 未確認 | 未確認 | 未確認 | 未確認 |
| 工程・注意・時間の変更差分を構造化 | ○ | 未確認 | 未確認 | 未確認 | 未確認 | 未確認 | 未確認 |
| 安全・品質条件の削除を自動チェック | ○ | 未確認 | 未確認 | 未確認 | 未確認 | 未確認 | 未確認 |
| 問題・異常から変更提案を作成 | ○ | 未確認 | 未確認 | 未確認 | 未確認 | △ | 未確認 |
| 実行結果を使用した正式版と関連付け | ○ | 未確認 | 未確認 | 未確認 | 未確認 | 未確認 | △ |
| 人間とロボットが同じ作業仕様を参照 | PoC※1 | 未確認 | 未確認 | 未確認 | 未確認 | 未確認 | 未確認 |
| ロボット向け作業仕様を生成 | PoC※1 | 未確認 | 未確認 | 未確認 | 未確認 | 未確認 | 未確認 |
| 人間とロボットの実行結果を比較 | PoC※1 | 未確認 | 未確認 | 未確認 | 未確認 | 未確認 | 未確認 |
| ローカル／オンプレミス構成 | 個別相談※2 | クラウド | クラウド | 要確認 | 要確認 | 要確認 | 要確認 |
○：公式情報またはSHOWHOWの本番機能で確認 △：関連機能はあるが同等範囲は要確認 未確認：公式公開情報上で同等機能を確認できなかったもの（非対応という意味ではありません）。契約プランや提供時期により異なる場合があります。
※1 人間・ロボット共通機能は実装・自動テスト済みですが、一般提供前のPoC機能です。※2 ローカル／オンプレミス構成は標準SaaSではなく、セキュリティ要件・利用モデル・運用条件を確認する個別対応です。
参照した公式情報：Teachme Biz / tebiki現場教育 / VideoStep / Dozuki / Poka / Tulip
AI作業分析・動画手順書・技能伝承
現場の作業を、分析して終わらせない。
SHOWHOWは、AIによる作業分析の結果を、現場で確認できる作業手順書と改訂可能な標準作業につなげます。
製造現場のAIエージェントとは？
現場の実行を観察し、標準作業との差分、改善提案、安全チェック、次の実行までを一つのループとして扱うAIです。正式版への反映は人が承認します。
詳しく読む →作業分析とは？
人の作業を動画で観察し、動作の順序、所要時間、使用工具、注意点を工程ごとに整理することです。SHOWHOWはその下書きをAIで作り、人が確認できる形にします。
詳しく読む →動画から作業手順書を作れますか？
作業動画から工程数を固定せずに区切り、工程名・時刻・コツ・注意点と代表画像を含む手順書の下書きを作成します。公開前に人が修正・確認できます。
詳しく読む →技能伝承や作業教育に使えますか？
熟練者の作業を動画と写真つき手順として残し、正式版と改訂履歴を共有できます。AIの推定と人が確認した内容は画面上で区別されます。
詳しく読む →工程改善にも使えますか？
工程ごとの時間や、待ち・手戻りに見える箇所を改善候補として確認できます。AIの候補は確定判断ではなく、映像と数値を見ながら人が判断するための材料です。
詳しく読む →手順書へのアクセスを限定
作成直後の端末セッション、または確認済みメールアドレスへ送る期限付きリンクから開きます。検索エンジンには載せません。リンクを転送すると転送先でも開けるため、リンクの管理はお客様側でお願いします。
AIの推定と、人の確認を区別
どの情報を誰が確認したか、画面上で常に分かります。
本番データと営業デモを分離
デモ画面はサンプルデータです。お客様のデータと混ざりません。
データは会社ごとに分離
お客様の動画・作業仕様は会社ごとに分離して管理します。AI・ロボット研究開発への利用は、送信前にお客様が許可した場合に限ります(初期設定は不許可)。社外に出せない場合の構成は個別にご相談ください。
動画を社外に出せない
現場には、個別設計を。
無料版では、工程ラベル・修正履歴・お客様を識別できない特徴量を品質改善に利用します。 元動画・音声のAI・ロボット研究開発への利用は任意で、送信前に動画ごとに選べます(初期設定は不許可)。 そもそも動画を社外へ出せない場合は、ローカル／オンプレミス構成を個別に設計します。 標準プランではなく、処理モデル・ネットワーク分離・保守方法を含めて要件確認後に提供可否をご案内します。