ブレインズテクノロジー(株)の掲示板

次の決算では期ズレが回復して嬉しいことになると思う

地球壊れる笑

まぁ、モスラも出てきて助けてくれるかな

ここのフィジカルAIをメカゴジラに載せようw

俺の妄想相手として、クロードとチャッピーとコピロットはどんな感じ？ってコピロット君に聞いてみた

筋道立てるのがクロード、話を広げるのがチャッピー。そしてコピロット君は「あなたに寄り添う」だって笑

彼女かよ笑笑

チャッピーに聞いたら

制御レイヤー（SDA）：標準化された制御機能の提供・実行
データ/状態レイヤー：時系列・イベント・品質/状態の統合
運用レイヤー（Impulse）：警戒→診断→復旧手順の自動化（エージェント）

という住み分けでレイヤーが違うと言われたｗ

Impulseが製造業AIエージェントとして発展しようとした場合、ロックウェルだのシュナイダーだのシーメンスだのが躍起になってるSDAとぶつかることってないんだろうか。

クロードのほうが頭いいでw
融通効かないのが面倒くさいけどw

って聞いてみてw

コピロット君に、チャッピーの方が頭いいかもって言ったら「同じ質問してみて」って言ってきた笑

ちょっとムキになっとるあいつ面白かった笑

前場出来高、17500株。
後場出来高、14時15分現在で200株。

誰がやってるか知らんが極端なんだよ。

無料版しか知らないけど、チャッピーはコピロットよりは賢いと思う

妄想好きなんで色々ネタ振ってみたけど、だいたいチャッピーの方が中身ある回答してくる

でも冗談とかのノリはコピロットの方がいい笑

こうしてみるとチャッピーさんはホントに頭いいな。

ただし、現時点での評価には一つ重要な注意点
今回のページを見る限り、まだ、
「AIがPLCを直接制御して設備を自律運転する」
ところまでは行っていません。
現在は、
読み取る → 分析する → 提案する → 人間が判断する
です。
したがって、
現在
Industrial Copilotに近い。
将来
Industrial Agentへ進める可能性がある。
という段階です。
そしてこの境界は非常に重要です。
Siemensは既にEigen Engineering Agentによって「設計・プログラム・監視」まで進めています。
ですから、ブレインズが本当に競争優位を作るには、
「ラダー図を読めます」
で終わってはいけません。
私なら今後ここをIRで確認します
今後ブレインズから次のような発表が出たら、今回のラダー図AIの意味は一段上がります。
レベル1
PLC・ラダー図をAIが理解
→ 今回ここ。
レベル2
PLC＋センサー＋画像＋設備仕様を統合
→ かなり重要。
レベル3
AIが設備異常の原因を推論
→ Impulseの既存事業と強く接続。
レベル4
AIが復旧方法・制御変更を提案
→ Industrial Agent化。
レベル5
AIがPLC/ロボットに実行指示を出す
→ フィジカルAIへの直接接続。
レベル6
ヒューマノイド/ロボットが実際に作業を実行
→ ここまで来れば、現在進めているアイシンとのフィジカルAI協業との接続が非常に強くなる。
そして、今回一番重要だと思うこと
実は私は今回のラダー図AIを、
「新しい1つのImpulseユースケース」
として見るより、
Impulseの役割そのものが変わり始めている兆候
として見るべきだと思います。
従来のImpulse：
「設備に異常が起きたことをAIで発見する」
現在のImpulse：
「設備・データ・図面をAIに理解させる」
将来的なImpulse：
「AIが設備について理解し、推論し、技術者やロボットに行動を指示する」
という方向です。
しかもブレインズ自身が2026年7月のセミナーで、「生成AI・AIエージェント」を製造現場の文書・図面・ラダー図・画像・動画・センサーデータと横断的に扱う構想を明示しています。
これは偶然の単発ユースケースとは考えにくいです。
3つの質問への最終評価
項目
私の評価
理由
① 製造業エージェントAIへの展開か
かなり高い確率でYes
ラダー理解→ルール適用→改善提案→文書生成まで進んでいる
② 他社AIエージェントへの優位性
現時点では限定的。ただし潜在力は高い
LLMではなく、PLC・センサー・画像・現場知識を横断できる点
③ フィジカルAIの競争優位になるか
プラス。ただし“基盤側の優位性”
ロボットが動く前提となる設備・PLC・現場環境の理解につながる
そして、ブレインズ株の観点では②より③が重要です。
Siemensなどは「PLCから上へAIを広げる」のに対して、ブレインズは逆に、
現場データ → AI → 設備理解 → ロボット
へ広げられる可能性があります。
この方向が、これまで見てきたアイシンとのヒューマノイド、NVIDIA Isaac、AWS、Impulseと一本につながってくるなら、ブレインズは単なる「AI異常検知会社」から、**「日本の製造現場をAIが理解・操作するためのソフトウェア層」**へポジションを変えられる可能性があります。
ただし、現段階ではまだその完成形には到達していません。今回のラダー図AIは、その方向に向かっていることを示す「かなり良いピース」だ、と私は評価します。

ブレインズの勝ち筋は「PLCメーカー」ではない
例えばトヨタの工場を考えると、
PLCが三菱だけとは限りません。
設備Aは三菱
設備Bはオムロン
設備Cはキーエンス
設備Dは安川
ということが普通にあります。
そこで、
「PLCメーカーごとのAI」
ではなく、
「工場全体の設備を理解するAI」
が必要になります。
この場合、ブレインズのポジションが面白くなります。
そして「Impulse」という既存顧客基盤が効いてくる
ここが私が今回のIRを比較的重要視する理由です。
ブレインズはImpulseを2014年から提供しており、現在35,000以上のAIモデルが稼働しているとしています。
さらにアイシンについても、既にImpulseによる予知保全の導入実績があります。
つまり、
ゼロからAIエージェントを売る会社
ではありません。
既に、
「工場のデータをAIで分析する会社」
として顧客との接点があります。
そこへ、
異常検知 ↓ 画像認識 ↓ PLC理解 ↓ 設備仕様理解 ↓ 技術者支援 ↓ 設備保全エージェント
と拡張していくことができます。
この「既存の現場データとの接続」が、ブレインズの潜在的な優位性だと思います。
③ ではフィジカルAIの優位性になるのか？
ここが一番面白いところです。
私は、
「直接的なフィジカルAI技術」ではないが、「フィジカルAIを実装するための重要な土台」になる
と考えています。
フィジカルAIを単純化すると、
AIが世界を認識する ↓ 世界の状態を理解する ↓ 何をすべきか判断する ↓ ロボット・設備に指示する ↓ 現実世界で動く ↓ 結果をセンサーから取得 ↓ 再びAIが判断
というループです。
今回のラダー図AIは、この中の
「設備がどういう論理で動いているのかをAIが理解する」
部分に入ります。
ここが、実はヒューマノイドとの接続点になります
以前から話しているアイシンとのフィジカルAI協業を考えてみてください。
ロボットが工場で、
「部品を取る」 ↓ 「設備に投入」 ↓ 「加工」 ↓ 「取り出す」 ↓ 「検査」 ↓ 「次工程へ」
という仕事をするとします。
人間なら、
「この設備はこういう条件になったら動く」
ということを経験的に理解しています。
しかしAIロボットにとっては、
設備の制御ロジック
そのものが重要な環境情報になります。
そこで、
カメラ ＋ ロボット ＋ センサー ＋ PLC ＋ ラダー図 ＋ 設備仕様書 ＋ 過去の異常履歴
をAIが横断的に理解できるようになると、一気に「工場AI」らしくなります。
私は今回の動きをこう捉えています
ブレインズの事業を一本の線でつなぐと、
従来
センサー
↓
Impulse
↓
異常検知・予知保全


現在
センサー ─┐
画像 ────┤
音声 ────┤
PLC ─────┤
ラダー図 ─┤
仕様書 ───┤
動画 ─────┘
↓
AIによる統合理解
↓
検知・分析・検図・設計支援
↓
AIエージェント


将来
工場データ
↓
Factory AI Agent
↓
判断・計画
↓
PLC / ロボット / ヒューマノイド
↓
Physical AI
という進化です。
特に注目したいのが「ラダー図」→「設備状態」の接続
今回のページには、
既存設備のラダー図を解析して、プログラムの目的、I/O割り当て、動作内容、制御フローを自然言語で整理
とあります。
さらに設備改造では、
停止条件、自己保持回路、安全インターロックなどの確認候補
を提示するとしています。
これは単なる「図面OCR」ではありません。
設備の状態遷移を理解しようとしている。
ここが重要です。
では、ブレインズの最大の競争優位は何になるのか？
私は現時点では、
「LLMの性能」
ではないと思います。
むしろ、
「現場固有のAI知識を蓄積できること」
です。
例えばある工場で、
「この設備では、この条件のとき、この異常が発生しやすい」
という知識が蓄積される。
さらに、
「ベテラン技術者はラダー図のこの部分を必ず確認する」
というルールが蓄積される。
さらに、
「過去10年間のセンサーデータでは、このパターンのとき故障が発生した」
という情報も蓄積される。
そして、
「現在のPLC状態＋センサー＋画像＋過去事例」
をAIが横断して判断する。
ここまで来ると、単純なChatGPT/Claudeとの差はかなり大きくなります。

チャッピーに聞いてみた。

今回の「ラダー図検図・設計支援」は、これまでのImpulseとは少し性格が違います。私はかなり重要な動きだと見ています。
結論から言うと、
① 「製造業向けAIエージェント」への展開の一環と見るのはかなり妥当。ただし、現時点では“PLCを直接操作するエージェント”ではなく、“PLC・設備知識を理解して設計/保全業務を支援するエージェントの入口”です。
② 他社に対する優位性は「LLMそのもの」ではなく、製造現場データ、PLC、設備、熟練者のルール、異常検知を一つの業務基盤に載せられる点にあります。
③ フィジカルAIとの関係では、かなりプラスです。ただし、これ単体で「フィジカルAIの競争優位」と言うより、将来のフィジカルAIを支える“製造現場AI基盤”に近づいている、と評価するのが正確です。
そして今回、特に重要なのは、ブレインズテクノロジー自身が2026年7月に「生成AI・AIエージェント」をImpulseの文脈で明確に打ち出し始めていることです。

① PLCへの適用を通じて「製造業エージェントAI」へ向かっているのか？
私は「Yes」と考えます。しかもかなり明確な方向性です。
今回のページを見ると、単純な「ラダー図をAIで読めます」という話ではありません。
ブレインズは、
ラダー図を読み取る
回路構造を理解する
動作条件を整理する
不整合候補を検出
根拠を提示
仕様書を作る
処理フロー図を作る
改善提案をする
熟練者のチェックルールを取り込む
そのルールを継続的に更新する
ところまで狙っています。
特に重要なのがここです。
「合否の判定だけでなく、どのような条件でその動作・異常が成立する仕様になっているかまで日本語で提示」
としています。
これは単なる画像認識ではありません。
「図面 → 構造理解 → 意味理解 → 判断支援」
という段階に入っています。
さらに、
「確認観点を明文化し組織で共有」
「熟練設計者の確認項目や判断基準をチェック基準として整理」
「プログラミングなしで継続的に行える」
という設計になっています。
これはまさに企業固有の知識をAIに取り込む仕組みです。
そして、ここが非常に重要です
今回のラダー図AIだけを見ると、
「LLMにラダー図を読ませているだけでは？」
と思えます。
しかし、Impulse全体を見ると違います。
Impulseは従来から、
PLCデータ ↓
センサーデータ ↓
音声 ↓
画像・動画 ↓
異常検知 ↓
原因分析
という製造現場データを扱ってきました。
実際、PLCから圧力、流量、回転数、振動、温度、電流などを取り込むことが既にImpulseのユースケースとして確立しています。
つまり今回、
「PLCの中で何が起きているか」
を理解する能力が加わり始めたわけです。
これは結構大きい。
② 他社のAIエージェントに対して優位性はあるのか？
ここは慎重に見る必要があります。
「AIエージェントそのもの」では、現時点でブレインズが圧倒的に優位とは言えません。
むしろ競争はかなり激しいです。
例えばSiemensは既に、
Industrial Copilot → Eigen Engineering Agent
へ進んでいます。
2026年6月にSiemensが発表したEigen Engineering Agentは、TIA Portalに直接統合され、
PLCコードを書く
HMIを作る
デバイスを設定する
プロジェクト全体のコンテキストを理解する
自分の成果物をチェックする
必要なら修正する
というところまで進んでいます。
これはかなり強力です。
さらにSiemensは2024年からIndustrial CopilotをTIA Portalに組み込み、PLCコード生成などを進めていました。
つまり、
「PLC × AI」
だけなら、ブレインズが独占できる市場ではありません。
しかし、ブレインズには面白い違いがあります
Siemensのような会社は、
「PLCそのものを作っている会社」
です。
だから、
PLC → IDE → AI → PLCコード
という垂直統合ができます。
一方ブレインズは、
「既に存在するPLC・設備・センサー・画像・音声などを横断してAIで理解する」
方向に強みがあります。
今回のページでも、対応実績として
三菱電機
キーエンス
オムロン
安川電機
を挙げています。これは非常に重要です。

なんだと？

元気な時は左右にズラさんと前見えないんだぞ
なかなか不便で困ってる

つるんつるんスライム君に分けてあげたいくらいだ

うちの嫁はスピッツ系です
小さいくせにやけに好戦的です

噛みつかれても知らんよ
「はい」押してる人も知らんよ
食いちぎられるよ

おお！笑

狼じゃないけどチワワくらいの来た！笑

900円まで戻って来たね〜👍

普段は全くPTS動かないのに何で今日だけ？ってのはあるんで、しくじりというより何かしら目的はあると思うんですよね。

自分の軍師(無料AI君)はおっちょこちょい説を推してます

PTSで期待持たせて株価上がらないで俺の心を折りにきてる説を冗談で言ったら軍師君なんか怒ったみたい

短文しか返してこんくなった

以前もあったけど、確かに理屈がわからんよな。
なんで場中で幾らでも安く買えるのに、100株とはいえPTSでこんな高値で買う必要があるのか？
なんの目的があるのか分かる人いる？

いや、狼来るかも…？

ｿﾜｿﾜ((*´ω｀*))ﾓｼﾞﾓｼﾞ

またPTS上がっとるな？

もう騙されないぞ
狼なんて来ないんだ

過疎っとる！笑

お盆が明けるまで投稿を控えます。下げたい人、お好きなように。では１０日後に。

なんつうかもう、好きにして。
どうせ会社もお休みだろうし何も動きないだろうから。

今日は昨日の逆か。
さて、いつまで出てるかな。

AIの普及でここの価値観大丈夫?

確かに、1日の出来高の金額が500万円程度じゃ、何とでもなりますね。

まあ、売りも買いも板が薄いのが根本的に悪い。

結局、朝の2000株成り売りは何だったんだろ。
株に詳しい人、あれがどういう意味かわかるんだろうか。

なんか恨みでもあるんか、それとも決算未達か、はたまた公募落ちたか。

これか。
https://www.brains-tech.co.jp/news/20250227_01/

「非定型業務の自動化を可能とする製造業特化型AIエージェント技術」、コッチがＢＴの本筋か。

どぶろっくみたいな人たちいるな笑

ちょっと何言ってるんかわからんけど😁
品行ホウケ……方正なお転婆ですよ🫣

審議、審議、
アオボウシインコだよぉ〜👍
ｷｮﾝｷｮﾝ正解🛟🦭♡

3問目
点検、巡視や👍
水島さんの鳥はインコでなかったか？知らんｹﾄﾞ😁

少なくとも第一問だけは分かった。
てかKyoHA、改めて見ると筋肉やる企業しか居ねぇw

あとはオウムやねw

第1問答え ここが1500円になる
第2問答え ここが2000円になる
第3問答え ここが2500円になる

やばい、満点かな

今出先だから、調べるのは帰ってからだな。
その前に回答する人いそうだけどもw

妄想が妄想でなくなる日！近いですね。

NEDOの「ポスト５Ｇ情報通信システム基盤強化研究開発事業／ロボット基盤モデルの研究開発（GENIAC）（補助）【GX】」を改めて見てみた。
h ttps://www.nedo.go.jp/content/800056040.pdf

これの35ページ目「補助率」。
補助先（メイン開発元）が大企業の場合補助率は2分の1だけど、補助先が中小企業だと共同研究先が大企業でも補助率3分の2になる。
アイシンとのフィジカルAI共同研究でBTがメイン開発元として前面に出てるのはコレが理由かもしれない。
あと21ページ目の「セキュリティ対策について」。
「収集したデータが流出し得ない環境を構築して事業を実施する」とある。
記載例はロボットの部分だけど、当然事務所のセキュリティも対象になる筈。
BTは6月にようやく事務所移転先が決まったけど、再開発決まってて2年前から移転の話があったのに今まで伸びてたのはこのセキュリティ環境構築でいろいろあった可能性があるかなと。
まあ、妄想なんだけど、上記の様に「NEDOの公募に応募する」ことを前提に考えるといろいろ繋がってくるのも確か。
7月下旬には採択審査委員会があったので採択先はもう決まってるはず。ココが選ばれてるといいな。

922円の直近高値を付けた7月15日以降、7月16日から今日までの12営業日で前日比プラスになったのは2日だけ。あと10日はマイナス。サプライズがない？と高を括って空売りを重ねてる。今日も出来高5700株に対し、空売り1800株。売れば下がる。それだけの話。

今日ちょっとだけ買い増した
ほんとちょっとだけ笑

まあ、こういう板見ると、薄い板でなんとか下値に維持しようと売り方が頑張ってるのがわかるな。
それにしても27年3月期、売上利益は目標達成できたんだろうか。それだけが懸念点。

【決算分析】米アマゾンのAWS受注残が約4960億ドルに急増、AI設備投資を2200億ドルへ引き上げ
2026年8月1日 23:13

鶴首して、その時を待ってる。亀のように歩みがのろくても、歩みを止めなければ、必ずその瞬間は来る。それにしても、毎日、朝一のチョロ成売り、不快の極まりなり。

まあ、上がってるんだから個人がチョボチョボ買ってるんだろうな。

とうとう誰も売らなくなった。
露骨に誘導してたらこうなる。

800円割れたら再度売り込まれる世界。

誰も買い上がらねぇな。

多分朝の売りは追証の強制決済だったね

しっかしまあ、よう下がるな。

導入の背景と目的
大阪信用金庫では、役職員の情報共有およびコミュニケーションの活性化、業務効率化の基盤として、ネオジャパンのグループウェア「desknet’s NEO」を導入・活用されています。DXの推進に伴い、庫内で扱うデジタルデータやドキュメントなどの情報資産が日々蓄積される中、業務に必要な資料や情報を「いかに迅速かつ的確に見つけ出すか」が今後のさらなる業務効率化への課題となっていました。

そこで、すでに深く定着している「desknet’s NEO」内のデータに加え、ファイルサーバーなどに散在する文書までを横断的に、かつ高速・高精度に検索できる環境を構築するため、このたび『Neuron ES desknet’s NEO連携オプション』の導入を決定されました。

今後は、全庫的な情報検索ストレスの削減と、ドキュメント資産の有効活用の実現に向けた活用が期待されています。

大阪信用金庫、オンプレミス型組織内全文検索システム
『Neuron ES desknet’s NEO連携オプション』の導入を決定
2026年7月28日

〜グループウェア「desknet’s NEO」に保管された膨大な資料を迅速かつ的確に検索。
ナレッジの有効活用とさらなる業務効率化へ〜


ブレインズテクノロジー株式会社（本社：東京都港区、代表取締役：濱中佐和子、以下「ブレインズテクノロジー」）と株式会社ネオジャパン（本社：神奈川県横浜市、代表取締役社長：齋藤 晶議、以下「ネオジャパン」）は、大阪信用金庫（本店：大阪府大阪市、理事長：髙井 嘉津義、以下「大阪信用金庫」）において、ネオジャパンが提供するグループウェア「desknet’s NEO（デスクネッツ ネオ）」ユーザー向けの組織内全文検索システム『Neuron ES desknet’s NEO連携オプション』の導入が決定したことをお知らせいたします。

ここは今年3～4月の出来高を考えると、9月の強制決済までは上がらないのでは？

なるほど。ものごとは冷静に見なければいけませんね。6月決算の期待外れから、ようやく立ち直りつつあります。あと50日の辛抱ですね。耐えるのには、慣れているので笑

3か月前の4月最終週で25万株あった買い残が15万株弱に約10万株も減ってる。
その時我慢して持ち越してた信用買いが期日到来で遂に強制決済されたんでしょうね。
逆に言えば強制決済売は今後余り望めないという事。
売り方にとってはNEDO公募やAWSはじめとしたフィジカルAI関係の進捗とか9月の決算に向けて難しい場面でしょう。

世知辛い世の中だ( ˙-˙ )

ってことは、それを見込んでバークレイは空売りを仕込んでいた？機関のやることはえぐすぎる！！

今日の下げ、朝イチぶん投げだから信用の強制決済でしょうな。

良く分からない下げですね・・・

コレはおもろい動画だね、紹介有難う。

決算コケるっては微塵も思ってなかった笑

資金無くて買い増しできてなかったのが幸いしました笑

ここもう少し下がったら買い増し狙ってます

ゴールデンスライム？

なんだ！
なんか儲かったのか！
ずるいぞ！

ptsも無風だし、残念ながら④ｗ

Youtubeで見つけましたが、これの件？
再生数は少ないみたいですが

https://youtu.be/FG0J8wjYL0I?si=l4B3DIoveO4GAiFq

ｷｮﾛ(･ω･`三´･ω･)ｷｮﾛ

どした？
なんかいい話？笑

本日最後の買上げ、理由は？

①売上利益目標達成見込みが立ったというインサイダー
②NEDOのフィジカルAI補助公募で、採択審査に通りそうというインサイダー
③どっかの大企業との資本業務提携についてのインサイダー
④週末IRに賭けた個人のスケベ買い/踏み上げ恐れた空売り買戻し

さあどれだw

古いネタで失礼しました。次の成果！了解です。

小松市役所の導入事例のニュースくらいかな？https://www.brains-tech.co.jp/neuron/case/case49-komatsu-city/

バークレイは7月22日公表分で3000株買い戻して空売り残は5万1000株。青ポチのチョロ売りを食いながら買い戻す戦略なのか？今日も朝からチョロの成り売り200株。最後は、どちらも猛暑で焼かれてしまえ！！