捕獲数・位置・害虫種・時間帯・設備・清掃記録を横断し、発生源候補を現場ごとに整理。
食品工場や飲食施設、物流倉庫などの害虫防除では、施設内に複数のトラップを設置し、定期的に捕獲数を確認します。捕獲数の増減自体は把握できても、その場所が発生源なのか、移動途中で捕獲されただけなのかは簡単には判断できません。 例えば厨房の壁際でチャバネゴキブリが多く捕獲されても、原因が排水周辺なのか、什器裏の残渣なのか、搬入口からの持ち込みなのかで対策は変わります。従来は担当者が現地を歩き、設備配置や清掃状態、過去の経験をもとに原因を推測していました。 そのため、同じ捕獲結果でも担当者によって確認箇所や報告内容に差が出やすく、過去の類似事例も十分に再利用できていないことが課題でした。
トラップID、設置場所、害虫種、捕獲数、確認日時を施設図上の位置情報と紐付けて記録。どのエリアで、いつ、何が増えたのかを時系列で追えるようにしました。
厨房設備、排水口、食品保管場所、搬入口、清掃実施履歴、廃棄物置場など周辺環境の情報を重ね、捕獲パターンと関連する条件を分析します。
AIは「排水設備周辺」「什器背面」「搬入口付近」などの候補を優先度付きで提示し、担当者が次にどこを確認すべきかを整理します。
現地確認で実際に見つかった営巣箇所、侵入経路、清掃不備、施工上の隙間などを結果として蓄積し、類似施設・類似害虫の次回分析に再利用します。
担当者ごとに異なっていた確認順序を整理し、経験の浅い担当者でも漏れなく現地調査を進めやすくなりました。
単に捕獲数の増減を伝えるだけでなく、どの場所・条件が原因候補なのか、次に何を改善すべきかまで顧客へ説明できるようになりました。
発生源、侵入経路、対策後の結果まで履歴として残すことで、似た施設・似た捕獲パターンの対応に過去知見を活かせるようになりました。
施設図上の捕獲位置と時系列変化を整理し、害虫種ごとの行動特性、周辺設備、清掃状況、過去事例を組み合わせて分析。捕獲が集中している場所だけでなく、周辺条件との関係から発生源・侵入経路の候補を順位付けします。
2カ月
300万円