製造現場で設備・運用に関わりながら、PLC / 画像AI / Raspberry Pi / Python / Go を使った現場向けツールを作っています。

得意なのは、現場の困りごとを拾って終わりではなく、要件整理 → 実装 → 実機導入 → 閉域・オフライン環境への展開 → 保守・改善まで持っていくことです。

主な領域は Factory Automation / Computer Vision / Edge AI / Local API / IoT / OCR / RAG です。

• 三菱PLC（MELSEC）/ MC Protocol を使ったFA機器連携
• PLC・測定機・カメラ・上位アプリケーション間のデータ連携
• OpenCV / PyTorch / YOLOX / PatchCore を使った画像検査・異常検知
• Raspberry Pi を使ったエッジ推論・生産設備向けアプリケーション
• Windows / Linux の閉域・オフライン環境への導入と運用
• FastAPI / Go によるローカルREST API・バックエンド
• ESP32-S3 / M5Stack / Raspberry Pi Pico を使った小型デバイス
• OCR / FAISS / Ollama を使ったローカル検索・RAG
• 現場で継続利用できるようにする監視、自動復旧、配布・更新の仕組み

• gomcprotocol
  三菱PLC向けMC Protocol（3E / 4E）のGoライブラリ。TCP / UDP、Binary / ASCII、ランダムアクセス、リモート操作に対応。

• gomc-rest
  MC ProtocolをREST APIとして扱うGo製ゲートウェイ。PLC通信をHTTP経由で他アプリケーションから利用できるようにします。

• gomc-rest-gui
  Wails + React / TypeScriptで作成した、gomc-restの操作・デバッグGUI。

• gomc_rest_client
  gomc-rest用のPythonクライアントライブラリ。PyPI配布、型付き例外、オフライン導入を想定。

• plc_trigger_recorder
  PLCのビット変化をトリガーに、発生前後の映像をリングバッファから保存するGUI録画ツール。

• ptyolox-garage
  YOLOXの学習・推論・ONNX出力を扱うPythonツールキット。Label Studio連携、GUI、Python API、CPU向けモデル配布に対応。PyPIでも公開しています。

• PatchcoreBackend
  PatchCoreを使った画像異常検知バックエンド。FastAPI、GUI、CPU / CUDA推論、ジョブ管理、ベンチマーク機能を実装。

• rpi_digital_signage
  Raspberry Pi上で動作する生産進捗サイネージ。PLC → FastAPI → Streamlit構成で、Watchdogによる自動復旧も実装。

• barcode-rest
  Excel帳票などから利用することを想定した、Go製のローカルバーコード画像API / CLI。DataMatrix、QR、Code128、EANなどに対応。

• barcodekit
  barcode-restをPythonから利用するためのラッパー。プラットフォーム別バイナリをwheelへ同梱し、追加のシステム依存なしで利用できます。

• Claudial
  M5Stack DialでClaude Codeの利用状況を表示する物理モニター。ESP32-S3 / LVGL / BLEと、PC側Goデーモンで構成。

• faiss-knowledge-search
  FAISS + sentence-transformersを使ったローカルナレッジ検索API。

• llm_query_backend
  FAISS検索とOllamaを組み合わせたRAGバックエンド。

• ocr_web_api
  日本語OCRを画像 / PDFに適用し、CSV / HTMLとして出力するローカルWebアプリケーション。

業務では、公開リポジトリとは別に、製造現場向けの画像検査・AI判定システム、モデル作成支援GUI、PLC・カメラ連携ツールなどの開発と運用も行っています。

特に、ネットワーク制約のある工場環境での運用を前提に、以下のような部分まで扱っています。

• Raspberry Piでのエッジ推論
• PLC通信断・カメラ障害を考慮した再接続 / 自動復旧
• オフラインwheel・実行ファイルを使った閉域環境への展開
• ログ、診断情報、Watchdogなどの保守機能
• 学習データ作成、モデル評価、推論アプリケーションへの組み込み
• 現行システムを止めずに次期版へ移行するための互換性維持・段階移行

• Main: Python, Go
• Computer Vision / ML: OpenCV, PyTorch, YOLOX, PatchCore, TensorFlow / Keras
• Backend / API: FastAPI, REST API, Flask
• Factory Automation: Mitsubishi PLC, MC Protocol / SLMP, VBA
• Edge / Device: Raspberry Pi, ESP32-S3, Raspberry Pi Pico, M5Stack, MicroPython, C / C++
• UI: Tkinter, TypeScript, React, Wails, LVGL, BLE
• Local AI / Search: FAISS, sentence-transformers, Ollama, RAG, OCR
• Platform / Operations: Windows, Linux, Docker, uv, GitHub Actions, offline / air-gapped deployment

現場では「動くこと」だけでなく、止まりにくいこと、復旧できること、導入できること、あとから保守できることを重視しています。

PoCだけで終わらせず、実際の設備・作業者・ネットワーク制約の中で継続利用できる形まで整えることを目標にしています。