支援領域
データ収集・電子化・統合
受け取る情報
紙帳票、Excel、CSV、既存システムからの出力
整理・処理
必要項目を整理し、読み取り、形式統一、データの突合を行う
返すもの
統合台帳、確認が必要なデータの一覧、更新手順
読み取りや突合の精度、例外処理、確認作業は対象データで検証する。
事業内容｜製造業向けAIソリューション
集める・整えるから、現場で使うところまで。
紙・Excel・現場の知識をつなぎ、
日々の業務を支える仕組みをつくります。
対象業務と既存環境を確認し、小さく試す範囲から設計します。
こんな業務から、考えます。
- 情報を集める手間がかかる
- 転記や更新を繰り返している
- 計画と実績を照合したい
- 判断の理由を共有したい
情報をつなぎ、仕事を前へ。
以下は支援内容の例です。対応範囲・成果物・評価方法は、対象業務とデータを確認して個別に設計します。
支援領域
計画・実績の見える化
受け取る情報
生産予定、進捗、配置表、作業実績
整理・処理
計画と実績を対応付け、差分や更新状況を整理する
返すもの
進捗・差分一覧、実績集計、振り返り画面
生産計画や人員配置の自動最適化を、初期提供の約束に含めない。
支援領域
技術・業務ノウハウの継承
受け取る情報
マニュアル、過去記録、ヒアリング、対応履歴
整理・処理
判断背景を整理し、成功・失敗・未確認を区別する
返すもの
根拠付きの検索・回答、事例集、確認事項
根拠のない断定を避け、未確認事項と人が判断する範囲を明示する。
支援領域
AI解析・業務自動化
受け取る情報
検査画像、設備ログ、業務手順、評価用データ
整理・処理
対象業務に合わせた解析・自動化の検証と実装を行う
返すもの
検証レポート、業務支援機能、運用手順
扱えるデータ・精度・費用・期間は業務ごとに確認する。
導入の進め方
業務・データの確認
対象の仕事、困っている作業、既存資料を共有する
整理するもの：課題、対象範囲、利用できるデータ
小さく試す範囲の設計
対象帳票・工程・部署、評価方法をすり合わせる
整理するもの：作るもの、対象外、評価方法、見積もり
試作・検証
実データや実業務に照らして確認する
整理するもの：動く試作、精度・例外・運用負担の確認
本導入の判断
導入前後の作業と効果を比較する
整理するもの：本導入の可否、必要な改善、運用体制
現場に合った、進め方を。
新しく開発することを、前提にしません。既存製品の活用・連携と、個別開発が必要な範囲を整理し、現場に合った進め方を検討します。
解決する力を、企業の中に残す。
個別の業務課題を解きながら、データと判断の背景を蓄積する。その知識を次の改善に活かし、企業自身がAIや業務システムをつくり、改善し続けられる状態を目指します。
よくあるご質問
最初に何を準備すればよいですか？
現在の作業の流れと、差し支えない範囲の帳票・Excel・出力例をご用意ください。機密データの共有方法は事前に相談します。
データが未整理でも相談できますか？
現在の業務と情報の所在を確認し、整理が必要な範囲から検討します。
費用と期間はどう決まりますか？
対象業務、データの状態、接続先、評価方法、運用範囲を確認したうえで見積もります。