DEMO ENVIRONMENTDM
03 / TASK PLANNER

AI作業振分

ひとつの指示から、チームが動く。

サンプルデータを表示中デモ開始で、仮想の現場が動き出します
実機不要
分解したタスク
5件
0件完了 · 5件残り
計画所要時間
53分
依存順に実行 · 説明用の見積もり
人が担当する時間
15分
判断・安全・品質の確認に集中
実行の進捗
0%
計画の承認を待っています

やりたいことを、そのまま。

ひとつの指示から、実行できる計画へ。

5〜2,000文字 · 場所と数量を含めると具体的に17文字

それぞれの得意を、つなぐ。

PHYSICAL AI ASSISTANT
提案

在庫確認と日報はAIへ。反復する搬送はロボットへ。破損や例外の判断は人が担当する計画です。

HUMAN1件
AI3件
ROBOT1件

AI分析

現場に、もうひとつの視点を。

サーバーで安全に分析します。APIキー未設定時はモックで動作します。

AIの出力は参考情報です。操作・安全判断は担当者が確認してください。実機への命令は生成・送信しません。
管理者向け:実AI接続

サーバー側でプロバイダーキーとアクセス制限を設定した場合のみ使用できます。下記はプロバイダーのAPIキーではありません。

割当の前提

適用前に、必ず現場の条件を確認。

明示した場所・数量を使用しています。

人・AI・ロボットはすべて仮想リソースです。担当変更は実際の作業適性を保証しません。

すべてのタスクを依存順に実行し、5分相当を1デモ更新で進めます。

チームの実行計画

A倉庫 → B倉庫 · 商品500個

承認待ち
モックAIが初期割当
01
未着手

A倉庫の在庫データと商品500個の引当可能数を照合します。

AI Agent-014分
前提: 計画の承認
02
未着手

A倉庫からB倉庫までの通行可能な経路と混雑を確認します。

AI Agent-013分
前提: 在庫確認
03
未着手

AMRで商品500個をA倉庫からB倉庫へ移動します。1便50個の仮定です。

AMR-00128分
前提: 搬送経路の確認
04
未着手

B倉庫で受入担当者が破損と数量を確認し、例外を判断します。

作業員A15分
前提: 商品の搬送
05
未着手

確認済みの結果を日報にまとめ、仮想在庫へ反映します。

AI Agent-013分
前提: 破損・数量の確認

割当を確認したら、動かしてみる。

0 / 5
タスク分解・割当・所要時間はキーワードと固定ルールによるモックです。実AIは「AI分析」から別途利用できます。実行は画面上のシミュレーションのみで、在庫・外部システム・実機は変更しません。

作業タスクの詳細

このプロトタイプについて

PROTOTYPE v1.0

触れてわかる、未来の働き方。

実機や外部APIがなくても、仮想ロボット・センサー・作業員の動きを体験できます。データはこの画面内のみで扱い、リロードすると初期化されます。

デモの使い方

  1. 「デモ開始」でシミュレーションを開始
  2. カードやボタンから詳細・割当を操作
  3. 「AI分析」で改善案を確認
  4. 「リセット」で最初からやり直す

ご利用にあたって

予測値・代替率・最適化の効果は説明用のモデルです。実際の雇用、保守、安全制御の判断には利用できません。実AIへ入力を送る場合は機密・個人情報を含めないでください。

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