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BUSINESS AI / DEVELOPMENT

製造業・業務向けAI開発現場の知識を、業務で使えるAIへ。

技術伝承、設計・品質、設備保全、ロボット、営業事務、社内AI基盤。6分野・24の業務課題に対する個別開発・導入支援をご相談いただけます。

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個別開発・導入支援として、業務整理から小規模検証、システム連携、運用改善までご相談いただけます。

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技術・技能伝承

現場の知識を、探せて引き継げる形に。

熟練者ノウハウ整理

技術者へのヒアリングをもとに、判断基準・注意点・例外対応を整理し、担当者の確認を経て知識として蓄積します。

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作業動画マニュアル化

作業動画の工程を整理し、説明文・画像・確認項目を組み合わせたマニュアル作成を支援します。

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技術者教育・研修AI

社内資料を使った質問対応、演習問題、理解度確認を設計し、教育担当者の運用に合わせて構築します。

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設計・品質

設計資料と品質記録を、次の判断に生かす。

仕様書・設計レビュー支援

要件の抜けや記述の矛盾、確認事項の抽出を支援します。設計の承認は担当技術者が行います。

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検査成績書・品質帳票処理

PDF・画像から検査値を抽出し、合意した規格値との照合や確認が必要な項目の抽出を支援します。

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不具合・顧客要望分析

問い合わせ・不具合・要望を分類し、頻出課題や改善候補を担当部門が検討できる形に整理します。

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設備・現場

点検から原因調査、部品管理までをつなぐ。

設備保全・故障調査AI

エラー情報と修理履歴をもとに、原因調査の候補と参照資料を提示する仕組みを開発します。

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点検記録・報告書自動化

写真・音声・測定値から点検報告書の下書きを作り、担当者の確認と記録保存を支援します。

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映像による外観検査・異常検知

対象物と撮影条件に合わせて検出モデルを開発し、見逃し・誤検知を実データで評価します。

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部品需要・在庫最適化

部品の使用履歴、在庫、調達期間から需要予測と発注提案を検証します。発注承認は既存の業務ルールに従います。

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ロボット・Physical AI

運用データと学習・シミュレーションをつなぐ。

ロボット運用ログ分析

エラー・停止・復旧の記録を集約し、発生傾向の把握と原因調査を支援します。

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ロボット学習データ整備

映像と操作ログの欠損、時刻同期、データ形式を確認し、学習用途に合わせて整理・変換します。

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動画からのモーション生成

動画の動きを機体向けに変換し、学習・シミュレーション評価を行う研究開発のご相談を受け付けます。現在検証中で、実機動作を保証する即納サービスではありません。

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シミュレーション・動作評価

作業成功率、接触、遅延などの評価条件を定め、複数条件で動作を検証します。実機試験は別途設計します。

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営業・バックオフィス

問い合わせから帳票処理まで、確認と承認を含めて効率化。

技術問い合わせ・FAQ AI

製品資料から回答案を生成し、担当者の確認を経てFAQに反映する運用を構築します。

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提案書・見積作成支援

要望と過去案件から提案書・見積の下書きを作成します。金額や納期は担当者が確認して確定します。

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業務依頼・進捗管理AI

依頼の分類、担当振り分け、期限管理、催促を業務フローに合わせて設計します。

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注文書・請求書入力自動化

帳票から必要項目を抽出し、確認・承認後に業務システムへ登録する処理を構築します。

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社内AI基盤

機密情報と既存システムを扱うための導入基盤。

オンプレミスAI構築

社内GPUでの推論・文書検索環境を設計します。外部通信、利用モデル、権限、更新方法を要件に合わせて確認します。

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社内ヘルプデスクAI

情シス・総務などの問い合わせ対応を、社内資料の検索と担当部署への引き継ぎで支援します。

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音声受付・通話分析AI

音声受付、文字起こし、要約、担当者への引き継ぎを、録音・保存の運用要件に合わせて構築します。

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AIエージェント・システム連携

既存システムと接続し、権限・承認・操作記録を備えた業務処理を開発します。

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まず、動く見本で確認

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小さく検証して、業務への導入を判断

01

業務と評価基準を整理

対象業務、利用データ、確認・承認の担当、必要な精度を整理します。費用・期間・成果物は個別にお見積もりします。

02

サンプルデータで検証

限定した業務で試作し、回答の根拠、処理時間、見逃しや誤検知、修正工数を評価します。

03

連携・導入と運用改善

検証結果をもとに導入範囲を決定します。既存システム連携、文書更新、精度評価、運用監視・改善支援の継続契約もご相談いただけます。

導入前に確認すること

データの利用権、保存場所、アクセス権限、外部送信の可否を確認します。オンプレミス構成を含め、情報管理要件に合わせて設計します。

対応形式、精度、連携範囲、納期は対象データと環境によって異なります。重要な判断・承認は担当者が行う運用とし、試作の結果を確認して本導入を判断します。

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