現場DX推進の背景と課題
インフラ、プラント、建設、製造、物流、防災といった多様な現場では、設備の老朽化や熟練技術者の不足が深刻化しており、点検・調査・記録・報告業務の効率化と省人化が喫緊の課題となっています。ロボットやドローン、カメラ、IoT機器、AI解析ツールなどの技術導入は進んでいるものの、取得されたデータが個別の機器やシステムに分断され、既存の業務や管理システムとの連携が不十分なケースも少なくありません。このため、技術を導入するだけでなく、取得データを業務に活用できる形でつなぎ、現場に定着させる仕組みが求められています。
Liberawareの「LAPIS」とパーソルクロステクノロジーの強み
Liberawareは、狭くて、暗くて、危険な屋内空間の点検に特化した小型ドローン「IBIS」シリーズや、取得データを活用した画像解析・デジタルツイン技術を通じて、インフラ点検・維持管理の効率化に取り組んできました。同社の空間iPaaS基盤「LAPIS」(Integration Platform as a Serviceの略称で、デジタル空間におけるロボット・ドローン・カメラなどのデバイスや各種ソフトウェアを一元的に繋ぐためのクラウド型データ連携基盤を指します)は、ロボットやドローンによるデータ取得から、AI解析、3D可視化、既存業務システムへの連携までを一気通貫で実現し、現場データの活用価値を高める役割を担っています。

一方、パーソルクロステクノロジーは、エンジニアリング、IT、DX領域における豊富な知見と人材支援力を有しています。今回の共創事業では、両社の強みを組み合わせることで、技術と人材の両面からロボティクス社会実装を支援するモデルの構築を目指しています。

共創事業の具体的な取り組み
本取り組みでは、以下の3つの柱を中心に推進されます。
1. 現場データの取得・管理・解析・活用をつなぐ「LAPIS」活用モデルの構築
ロボット、ドローン、カメラ、IoT機器などから取得される映像・画像・センサーデータなどを「LAPIS」上で統合・管理し、AI解析や既存業務システムとの連携に活用するモデルを構築します。これにより、現場で取得したデータを単なる記録にとどめず、点検結果の可視化、異常検知、報告書作成、業務システムへの連携などに活用できる仕組みづくりを目指します。
2. パーソルクロステクノロジーとの連携による実装支援体制の構築
パーソルクロステクノロジーが持つエンジニアリング、IT、DX、プロジェクト推進に関する知見・人材ネットワークと、Liberawareのロボティクス・空間データ活用技術を組み合わせ、PoC(概念実証)の企画から現場実装、運用設計、業務定着までを支援する体制の構築を目指します。ロボットやAIなどの先端技術を現場業務に導入する際には、技術検証だけでなく、業務プロセス整理、現場運用設計、データ活用設計、導入後の運用人材確保が重要となるため、両社の連携が不可欠です。
3. 業界別ソリューションへの展開
本取り組みで得られた知見をもとに、インフラ、プラント、建設、製造、物流、防災など、幅広い産業分野に向けた「LAPIS」活用ソリューションを展開していく予定です。
今後の展望
Liberawareは今後、MoRo、パーソルクロステクノロジー、そして関係パートナーと連携し、ロボティクス技術の社会実装に向けたPoCおよび事業化検討を進めていくとしています。まずは、各産業現場における具体的な業務課題を整理し、データ取得から管理・解析・活用までのプロセスを設計した上で、「LAPIS」を活用した実証モデルの構築を進める計画です。将来的には、ロボティクス技術と空間データ活用を組み合わせた新たな現場DXサービスとして、幅広い産業分野への展開を目指しています。

関連情報
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MoRo(.make Mobility & Robotics)公式サイト:
https://akiba.dmm.com/moro -
TIB CATAPULT公式サイト:
https://tibcatapult.metro.tokyo.go.jp/ -
パーソルクロステクノロジー株式会社:
https://persol-xtech.co.jp/ -
合同会社DMM.com 企業サイト:
https://dmm-corp.com/ -
株式会社Liberaware:
https://liberaware.co.jp/ -
株式会社Liberaware Xアカウント:
https://x.com/liberaware

AI Workstyle Lab編集部コメント
今回のLiberawareとパーソルクロステクノロジーの共創事業は、特にインフラや製造業など、人手不足が深刻な現場を抱える企業にとって大きな意味を持つでしょう。空間iPaaS「LAPIS」によるデータの一元管理とAI解析、そしてパーソルクロステクノロジーが持つエンジニアリング・人材支援の知見が融合することで、PoC段階で終わらず、実際に現場で運用され、成果を出すDXが期待できます。これにより、点検・保守業務の効率化や安全性向上、さらには熟練技術者のノウハウ継承といった多岐にわたる課題解決に貢献し、新たな収益機会の創出にもつながる可能性を秘めていると見ています。
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本記事は、各社の公式発表および公開情報を基に、AI Workstyle Lab編集部が 事実確認・再構成を行い作成しています。一次情報の内容は編集部にて確認し、 CoWriter(AI自動生成システム)で速報性を高めつつ、最終的な編集プロセスを経て公開しています。

