AIの能力は飛躍的に向上しましたが、AIはまだ「現実世界」を完全には理解していません。 センサーや設備からのデータは形式が異なり、語意もバラバラです。
例えば、AIは「Sensor_03 = 1」という数値は見えても、それが「駐車場A12が満車である」という状態（Context）だとは理解できません。
Friendtrolは、この「データの意味」と「文脈」を埋める架け橋となります。
AI Context Layerが提供する価値
異なるメーカー、異なる通信プロトコルの設備（センサー、電源、ネットワーク機器）を統合。データソースに関わらず、統一されたContextプールに格納します。
単なる数値データにタグ付けを行い、意味を与えます。「Sensor_03=1」ではなく「ParkingSlot_A12=Occupied」として定義することで、AIが即座に理解可能になります。
AIはハードウェアの詳細を知る必要はありません。Context Poolにアクセスするだけで、現在の状態（コンテキスト）を取得し、即座に分析・意思決定が可能です。
Friendtrolのハードウェアは、物理層（Physical Layer）とAI層の間に位置し、データ収集、正規化、そしてコンテキスト生成をエッジで行います。
センサー、制御装置、ネットワーク機器など、現場のあらゆるデバイスを統合します。Friendtrolが「通訳」となることで、AI開発企業は底層のハードウェア仕様を気にする必要がなくなります。
開発期間の短縮
PoCから本番運用までの時間を大幅に削減します。
スマートビルディング、スマートパーキング、産業施設管理など
実際の環境でのデータ統合と活用イメージ
システムアーキテクチャと連携の流れ
車位状態、電力、ネットワーク品質を統合し、即時誘導や異常検知を実現。
空間使用率、設備状態、人流を定義し、自動省エネや予測保全へ活用。
設備稼働状況や異常イベントをリアルタイムにContext化し、リスク予測へ。