開発担当者からのメッセージ
AIは非常に大きな可能性を持つ一方で、導入すればすぐに成果が出るものではありません。特に、これまで人の経験や勘に頼ってきた業務をAIに置き換える場合、現場の理解や試行錯誤が必要です。当社では、まずお客様の業務を深く理解することからスタートし、AIを活用すべきプロセスと成果について一緒に考えます。
実際のプロジェクトでは、最初から完璧な仕組みを目指すのではなく、小さく試しながら精度を高めていくアプローチを採用。その過程で得られた知見は、お客様にとって将来の資産となり、他の業務や新たなビジネスにも展開できる可能性があります。
当社は単なる開発会社ではなく、お客様と同じ目線で課題に向き合うパートナーでありたいと考えています。AIの力を活かしながら、現場に根づく仕組みをともに築いていくので、AIについて何でもご相談ください。
属人化した業務をAIで効率化!現場のノウハウを活かしたDXを実現します
ビジネスの現場で長年培われてきたノウハウは、担当者の定年や退職とともに失われやすく、業務の停滞につながることも少なくありません。特に、システム化されていない業務やExcelで運用されている業務、パッケージソフトが存在しない分野ほど、属人化が進みやすい領域です。
当社では、こうした人の手に依存している業務こそAI活用の可能性が高いと考えています。個別性の高い業務であっても、過去のデータや判断基準をAIに学習させることで、傾向を捉え、適切なアウトプットを導き出す仕組みを構築可能です。AI活用はまだ確立された手法が少ない領域ですが、早期に取り組むことで業務効率化だけでなく、新たな価値創出にもつながります。
お客様と伴走しながらAI活用の最適な形を探り、成果が出た取り組みは他部門や他社へ横展開できる資産へと昇華。自社のDXだけでなく、新しいビジネスモデルの確立まで見据えて支援できるのが当社の強みです。
現場と経営のズレを丁寧に解消!実効性の高いAI活用を実現します
AI導入を成功させるために重要なのは、システムの話から入るのではなく、現場の業務課題を正しく捉えることです。当社ではまず、部長などの管理職から現状の課題をヒアリングし、全体像を把握。その上で、実際に業務を担う現場担当者と対話を重ね、日々の運用や細かな判断基準まで掘り下げていきます。
こうしたプロセスを通じて、管理職と現場の認識のズレも丁寧にすり合わせ、実効性のある解決策へと落とし込むことが得意です。また、導入にあたっては予算面の課題にも向き合い、補助金の活用を含めた現実的な提案を心がけています。
技術面では、Google GeminiやLLM(大規模言語モデル)、生成AIを活用し、AI開発プラットフォーム「Dify」を基盤にRAGで過去データを読み込ませることで、精度の高いアウトプットを実現。現場に根づくAI活用を、着実に形にしていきます。
AIが担うのは考察補助の役割!その前提でシステム・AI・人が連携できる環境を構築します
AIを活用した品質分析のモデルケースをご紹介します。AIは万能ではなく、あくまで意思決定を支援するツールです。当社ではこの前提に立ち、AIと人が適切に役割分担できる仕組みを構築しています。
本ケースではまず、データ収集・データ解析・事実整理の3工程をシステムで一元的に管理できる環境を整備しました。その上でAIを活用し、分析結果をもとに考察を補助します。例えば、特定の装置で異常値が検出された場合、過去データの傾向も踏まえながら、原因や将来的なリスクについてAIが仮説を提示します。最終的な判断は人が行うことで、精度と信頼性を担保しています。
具体的には、SPC管理システムに蓄積されたデータを、LLM(大規模言語モデル)とRAGを組み合わせたAIで分析し、品質異常レポートを自動生成する仕組みを構築しました。これにより、異常兆候の検知や要因分析にかかる工数を大幅に削減できます。
さらに、この仕組みは属人化しやすい業務にも応用可能です。ベテランと若手の間で生じる品質のばらつきを抑え、組織全体の業務レベルを底上げすることにもつながります。AIと人の強みを活かした品質改善をご検討の際は、ぜひ当社にご相談ください。