製造

製造現場をつなぐインテリジェンス

製造インサイトを生み出す、つながるインテリジェンス

よりスマートで、
より安定した製造を実現

製造現場の高度化と安定した運用を支援します

生産工程や設備、サプライチェーン、OT環境を統合的に把握し、業務効率とセキュリティリスクを一元的に管理できる製造オペレーション基盤を提供します。

Defined Friction Points

絶え間ないプレッシャーにさらされる製造業

生産競争力と安定操業の両立が求められる製造環境

Cyber Security
01

スマートファクトリーの拡大に伴う攻撃対象領域の拡大

  • -OT設備・リモートアクセス・サプライチェーンとの連携拡大に伴い、新たな侵入経路が増加
  • -セキュリティインシデントが生産停止や品質低下など、製造オペレーション全体のリスクへと波及
02

複雑な製造環境におけるセキュリティ運用

  • -IT・OT・クラウド・サプライチェーンにまたがる運用の複雑化により、管理対象やセキュリティイベントが増加
  • -分散した資産と限られた人員により対応の優先順位付けが難しく、脅威の判断や対応が遅延
Strategic Data Intelligence
01

分断された製造現場の可視性

  • -ERP・MES・PLM・SCADA・サプライチェーンのデータが分散しているため、生産・品質・在庫の状況を統合的に把握することが困難
  • -生産現場とサプライチェーンのデータを連携できず、ボトルネック分析や生産に関する意思決定の最適化に制約
02

製造現場の業務コンテキストを理解できないAI

  • -汎用AIでは、BOM・工程・設備運用など、製造業に特化した業務コンテキストを十分に理解することが困難
  • -データ品質と現場の業務コンテキストが不足しているため、AIの出力に対する信頼性が低下し、実務への活用が限定的
Industry Approaches

AIを活用したレジリエントなオペレーションを支える製造インテリジェンス基盤

AIによる生産最適化と操業継続性を支える製造インテリジェンス体制

生産を中心としたエクスポージャー管理

オペレーショナル・エクスポージャー管理

  • - OT資産・リモートメンテナンス・取引先との接続環境をCTEM・ASMで継続的に特定し、生産への影響度に基づいて優先的に対応すべき対象を選定
  • - PLC・SCADAへの侵入につながる実際の可能性をCARTによる攻撃経路検証で継続的に評価し、操業停止リスクを最小化

製造業向け脅威インテリジェンス

脅威インテリジェンス・オペレーション

  • - ランサムウェア・サプライチェーン攻撃・APTの脅威を、製造業特有の攻撃手法と生産資産との関係に基づいて分析し、優先的に対応すべき脅威を特定
  • - 検知・分析・対応のプロセスをAI SecOps・スレットハンティングで自動化し、操業継続性と製造業の知的財産(IP)の保護を強化

製造業向けコンテキストインテリジェンス

製造業向けコンテキスト基盤

  • - ERP・MES・PLM・SCADA・品質・サプライチェーンのデータをオントロジーとナレッジグラフで関連付け、製品(BOM)・工程・設備を中心とした製造オペレーションのコンテキストを構築
  • - 生産・品質・設備・調達部門ごとの業務コンテキストをセマンティックレイヤーで統合し、複数領域を横断した分析を通じて、一貫性のある製造上の意思決定を支援

AIで統合・制御する工場オペレーション

AIを活用した製造オペレーション

  • - 生産計画・品質検査・設備運用・予知保全のワークフローをドメイン特化型AI・AIエージェントで自動化し、オペレーション効率を向上
  • - 生産スケジュール・設備状態・工程条件を継続的に分析・調整し、生産性と歩留まりを改善
Use Cases & Operational Success

世界的大手自動車メーカーA社の導入事例

外部攻撃対象領域のモニタリング|ダークウェブ・Telegramインテリジェンス

ASMを活用して外部に露出した資産と攻撃経路を継続的に検証し、 生産活動に影響を及ぼす可能性のあるリスクを優先的に特定しました。 CTIに基づき、ダークウェブやTelegram上の自社・取引先に関する脅威、設計図や生産 データの流出兆候を早期に分析することで、生産への支障やサプライチェーンリスクを未然 に管理しました。

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