製造業の現場でよく伺うお困りごとと、AIによる解決のかたちです。
ここにない課題も、ご相談ください。「AIで解決できるかどうか」の見極めから一緒に考えます。
課題を相談する製造業の現場でよくある5つの場面で、AIができることをご紹介します。
図面の形状から、似た部品を過去の資産の中から瞬時に提示。ファイル名やキーワードを覚えていなくても、目的の図面にたどり着けます。
紙や手書きの記録をテキスト化し、社内ナレッジとして蓄積。質問すると、AIが社内の資料をもとに根拠つきで回答します。
熟練者の作業動画と音声をAIが解析し、手順書のたたき台を自動で作成。言葉にしにくい現場のノウハウを、教育に使える形で残せます。
カメラ画像から良否をリアルタイムに判定。蓄積したデータから不良の兆しを予測し、目視検査の負担軽減や品質の安定につなげます。
社内のサーバーでAIを動かす構成にすれば、図面やノウハウを外部のサービスに送らずにAIを活用できます。機密性の高い製造業の情報も安心です。
特定のツールありきではなく、業務とデータに合った技術を組み合わせて設計します。
社内のPDF・Excel・技術メモなどをもとに、AIが根拠を示しながら回答。ベクトル検索で意味の近い情報を探し、ハルシネーションを抑えます。
オンプレミス・自社サーバーで動くAIの導入を支援。データを外部に送らないため、機密性の高い業務にも使えます。
生産・在庫・設備データを機械学習で分析し、需要予測・異常検知・傾向分析に活用。予測モデルの構築からダッシュボード化まで支援します。
カメラ画像による良否判定や、紙・手書き帳票の読み取りと構造化。目視や手入力に頼っていた作業の負担を減らします。
AIがツールやデータベースを呼び出して業務を進める仕組みを構築。Slack・Google・社内DBなどとつなぎ、問い合わせ対応やレポート作成を自動化します。
Dify・Claude Codeなどを活用し、コストを抑えた生成AI環境を構築。オンプレミス・クラウドに合わせて、導入から運用まで支援します。
当社がこれまでに取り組んできたAI活用の例です。導入前と導入後で、現場の仕事がどう変わったかをご紹介します。
金型製作・プラスチック成形を本業とする当社のエンジニアが、現場の言葉で課題を整理します。図面・日報・不具合記録の「実際の使われ方」を踏まえて設計できます。
AIは「やってみないと分からない」部分がある技術です。まずPoC（概念実証）で実データを使って効果を確かめ、投資対効果を見極めてから本開発へ進みます。
自社の業務で実際にAIやシステムを使い、改善を重ねてきました。現場で使い続けられるかどうかまで考えて、導入後の運用もサポートします。
小規模なPoC（概念実証）から始めて、効果を確かめながら進めます。
エンジニアが直接、業務の困り事とAI活用の目的を伺います
データの種類・量・品質を確認し、成功の基準を決めます
小さな試作を短期間でつくり、実データで効果を検証します
当社の強み結果をもとに、本開発に進むか方針を見直すかを一緒に判断します
業務フローへの組み込みから、導入後の保守・運用まで対応します
精度が出るかどうかは、データの量・品質や業務との相性によって変わります。
PoCで実現性を早めに確かめることで、大きな投資の前に判断できます。
「この作業に時間がかかっている」「この資料が探せない」など、現場の困りごとをひとつお聞かせください。AIで解決できるかどうかも含めて、一緒に整理します。
まずお持ちのデータの種類・量・品質を確認し、PoCで実現性を検証します。紙の資料のデジタル化など、データの整備から一緒に進めることもできます。
社内のサーバーで動かすローカルAIの構成をご提案できます。図面やノウハウを外部のサービスに送らずにAIを活用できます。