現場の巡回はもういらない？古いiPhoneとKintoneで設備を『自動監視』してみた

当社は創業60年の粉体塗装の工場です。中小企業で従業員30人もいません。工場の製造現場には、まだまだIoT化されていない古い設備がたくさんあります。 「エラーが起きたら（既定値の上限・下限の数値など）、操作盤の液晶に文字が出るだけ」。そんな設備を監視するためだけに人が定期的に見回りをするのは、どう考えてもリソースの無駄です。

「古い設備に手を加えずに、なんとか自動監視できないか？」 そう考えて今回、「使わなくなったiPhone７に９年前のipad pro 10.5インチ」と「Google Apps Script (GAS)」「Gemini API」、そして「Kintone」を組み合わせて、超低コストかつ強力な【AI簡易監視アラームシステム】をDIYで構築しました。

🛠️ システムの全体構成

システムのフローは非常にシンプルですが、各ツールの一番美味しいところを組み合わせています。

1. 【撮影＆送信】iPhone７（ショートカットアプリ） 現場の操作盤の前にiPhone７を固定。iOS標準の「ショートカット」アプリで無限ループを組み、一定間隔でプレビューなしのステルス撮影を実行。iPhoneで撮った写真を「Base64」という長～い暗号テキストに変換し、それを「POST」という安全な小包に詰めて、Googleの裏口である「GAS」に送る。

2. 【AI判定】Google Apps Script ＋ Gemini API 送られてきた画像をGASで受け取り、そのままGemini（画像認識AI）に投げます。プロンプトで「画面に『◯◯異常』の文字があればブラック、なければホワイトとだけ出力せよ」と指示し、AIに異常の有無を判断させます。

3. 【警報＆記録】Kintone ＋ JavaScriptカスタマイズ AIが「ブラック（異常あり）」と判定した場合、Kintoneの監視アプリへAPIでエラーレコードを自動登録。Kintone側には専用のJavaScript/CSSを仕込んでおり、異常レコードが入った瞬間、画面全体がパトカーのように赤く激しく点滅し、タブレットと接続したスピーカーから「ピーッ！◯◯です！」と警告ボイスが爆音で鳴り響く仕様にしました。

🚧 立ちはだかった４つの壁と解決策

テスト環境では一瞬で動いたものの、いざ「現場」に導入しようとすると様々なトラブルに見舞われました。

1. 物理（カメラ位置と光の反射）の壁

最大の難関はAIやコードではなく「物理」でした。 iPhoneを操作盤に近づけすぎるとピントが合わず、角度によっては照明が白飛びしたり、虹色のモアレが発生してAIが文字を読めなくなります。 「近さよりピント。1歩下がって少し斜めから狙う」というような微調整が、画像認識においては最も重要な要素でした。

また、ちゃんと撮れているか確認したく、カメラアプリを前面に持ってきたらショートカットから写真をとってもいいですか？とダイアログが出て先に進まなくなる。

普通のカメラアプリを開いている時に、裏でコソコソとショートカットが写真を撮ろうとすると、「おい！誰かが勝手に写真撮ろうとしてるぞ！いいのか！？」とiPhoneがセキュリティを強めてしまうらしい。

2. iOSショートカットの「隠れバグ」

高画質なiPhoneの写真をそのまま送るとデータが重すぎて通信エラーになります。そこでショートカット内で「画像のリサイズ」を挟んだのですが、ここで罠がありました。 「サイズ変更した画像をそのままBase64に渡すと、データが空っぽになる」というiOSのバグです。間に「変数を設定」ブロックを挟み、画像を一度変数に格納してからエンコードすることで解決しました。

3. AIが気を利かせてしまう「誤報」問題

当初、AIに「〇〇異常」の文字があるか教えて」と指示したところ、「『◯◯異常』という文字はありませんでした」と丁寧に返答してきました。 GAS側は「返答の中に『◯◯異常』という単語が含まれていたらKintoneに送る」という処理だったため、まさかの誤報が発生。 AIには余計な言葉を一切喋らせず、「異常があればブラック、なければホワイトの4文字だけを出力せよ」と極限までシンプルなプロンプトに変更することで、誤報を完全にゼロに抑え込みました。

4. スピーカーが繋がらない問題

ipadからスピーカーにBluetooth接続をしてケーブルをスマートにしたかったが、Spotifyみたいな「音楽アプリ」はBluetoothへ素直に音を流すけど，Kintoneのような「SafariやChromeなどのブラウザから鳴らす警告音・機械音声（Web Audio API等）」は、iPadが勝手に「これは通知音だから本体のスピーカーから鳴らそう」と判断して、Bluetoothを無視する。

それに、工場のような環境ではBluetoothは「電波の混線」や「スリープによる切断」の危険が常にある。 「物理ケーブル（AUX）で直接繋ぐ」のが、誤報や不発が許されない監視システムにおいて、重要だと分かる。

💡 まとめ：DXは身近なツールの組み合わせで出来る

古い設備をメーカーに頼んでIoT化すれば数百万円かかることもあります。しかし、手元にあるiPhoneのショートカット機能や、安価で強力な生成AIのAPI、そして柔軟なKintoneを組み合わせることで、実用レベルの監視システムを自作することができました。

AIを使えば、中小企業の私たちでもおおよそ一日でシステムは完成しています。そして、現場での調整におおよそ１日で完成しました。勿論、運用中に別の問題が発生する可能性もあります。

しかし、これを他の応用に使えばプレッシャーゲージも見て記録するじゃなく、勝手に記録して、閾値を超えたらアラームなんて出来ますね。

iPhoneの容量は大丈夫？
今回のシステムでは、ショートカット内で写真を「幅800ピクセル」に自動リサイズ（縮小）してから保存＆送信しています。このサイズなら1枚あたりたったの【約0.2MB】しかありません。

1分間に1回のペースで「1500回（＝25時間ぶっ通し）」撮影し続けても、1日のトータルデータ量は【たったの約300MB】です！ 最近のiPhone（128GBなど）なら、本体容量のたった「0.2%」程度。高画質な動画を数分撮るよりも全然軽いです！数日に1回、iPhoneの写真アルバムからまとめて画像を削除してあげれば、容量パンクの心配は一切ありません！

大切なのは、しっかり写っているかが肝心です。しっかりAIが認識できているかは、現場の作業員以外でも見ることが出来るので、たまには確認してあげましょう。

「システム開発」というと大掛かりに聞こえますが、現場の課題解決は「今あるツールをどう繋ぎ合わせるか」のアイデア勝負です。 この記事が、同じように古い設備の監視に悩む現場の方々のヒントになれば幸いです！

最後まで読んでいただき、ありがとうございました！

私たちは、埼玉県草加市で粉体塗装を行っている会社です。
有限会社山口金属塗装