製造業向けAI実装・業務改善支援
品質・工程・在庫・問い合わせの情報を、AIで使える知識へ変えます
Manufacturing AI
現場に眠る記録と知見を、業務改善に使える仕組みへ。
品質記録、作業手順、問い合わせ履歴、在庫情報が分散していると、判断が人に依存します。製造業の現場で使いやすいAI検索、業務フロー整理、AWS基盤、権限設計までまとめて支援します。
Issue
よくある課題
品質記録や報告書を探す時間が長い
過去の不具合、対応履歴、検査記録が分散し、同じ確認を何度も行っている状態を整理します。
現場判断が属人化している
ベテランの判断基準、作業手順、注意点をナレッジ化し、引き継ぎや教育に使える形へ整えます。
確認業務が人手に依存している
在庫、納期、仕様確認、社内問い合わせをAIやWebシステムで整理し、対応の抜け漏れを減らします。
Support Scope
支援できること
相談だけで終わらせず、研修、設計、実装、公開、運用改善まで、必要な範囲を切り分けます。
社内ナレッジ検索・RAG構築
手順書、FAQ、品質記録、議事録などをAIで検索できる形へ整備します。
データ保管・権限・監視の設計
AWSを軸に、扱う情報の機密性に合わせた構成、権限、ログ、運用手順を設計します。
PoCから本番運用まで伴走
小さなテーマで効果を確認し、運用に乗る範囲から段階的に実装します。
Process
進め方
現場情報を棚卸し
業務フロー、帳票、問い合わせ、手順書、既存システムを確認します。
AI化テーマを選定
費用対効果、リスク、現場の使いやすさから、最初に試すテーマを決めます。
PoC・実装
AI検索、API連携、管理画面、AWS構成など、必要な範囲を小さく作ります。
運用定着
現場フィードバックを反映し、教育・改善・保守の流れを整えます。
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近い匿名支援事例
相談前に、課題、支援範囲、成果の近い事例を確認できます。
AI Training
社員のAI活用レベルを揃える実務研修
- 課題
- ChatGPTのCodexなどのAIエージェントを契約しているものの、部署ごとに活用差があり、資料作成や情報整理に定着していない。
- 成果
- 研修後に使う場面が明確になり、資料作成、議事録、情報整理、社内ナレッジ化へ展開しやすくなった。
属人化したAWS構成をIaCで再現可能に
- 課題
- 手作業で構築されたAWS環境の変更履歴が分かりにくく、権限、監視、コスト、デプロイ手順が属人化していた。
- 成果
- 構成をコードでレビューできる状態にし、変更時のリスクと引き継ぎコストを下げた。
API・DB設計を見直し、運用しやすい基盤へ
- 課題
- 外部API連携、権限、エラーハンドリング、DB設計が複雑化し、改修時の影響範囲が読みにくい。
- 成果
- 改修しやすい境界を設計し、追加開発や保守で確認すべきポイントを明確にした。
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