SaaS / 製造業 / 2025–現在
危険源解析AIプラットフォーム
画像解析×RAGで安全点検を自動化し、知見を標準化
担当: アーキテクト / フルスタック（PL兼任）
- 課題
- 工場・製造ライン現場での危険事象の発見や安全教育が属人的で、見落としや教育コストが課題。
- やったこと
- 現場画像をLLM・埋め込みモデルで解析し、危険源の分析と安全対策を自動生成するSaaSを、アーキテクチャ設計からフロント／バックエンド／クラウド／CI/CDまで一貫して構築。1週間スプリントのアジャイルでMVPを継続改善。
- 成果
- 安全点検の自動化と知見の標準化を実現。RAG・画像解析パイプラインを本番運用。
処理の流れ
- 1
入力
製造ライン・作業現場の画像
- 2
前処理
FastAPI バックエンドで受領・正規化
- 3
LLM解析
Azure OpenAI で画像解析 ＋ Embeddings（RAG）
- 4
オーケストレーション
LangGraph / LangChain で分析〜対策生成のワークフローを制御
- 5
出力
危険源レポート・安全対策の自動提案
構成
- FastAPI
- Azure OpenAI
- PostgreSQL
- Blob Storage
- ACR
- GitHub Actions (CI/CD)
- App Service
使った技術
- Python
- FastAPI
- LangGraph
- LangChain
- PostgreSQL
- Azure OpenAI
- CI/CD
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