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。

RAG手順書・品質記録の検索
AWS安全なデータ基盤
PoC小さく検証して本番へ

Issue

よくある課題

品質管理

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。

工程管理

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。

在庫・問い合わせ

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。

AI検索

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。

AWS

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。

改善

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

01

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。

02

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。

03

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。

04

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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Next Step

まずは30分で、現状と優先順位を整理します。

業界、課題、予算、社内体制が未整理でも問題ありません。必要なサービス、概算費用、最初に着手すべき範囲を一緒に切り分けます。