貴社の課題に応じたオーダーメイドAIを提供し、事業成果の創出まで伴走いたします
図面、設計帳票、技術文書、実験データ、応対記録。日本の産業を支えてきた現場の知を、AIが扱える資産に変えます。
現場のデータや業務プロセスを深く理解した上で真に必要なAIを提供し、アルゴリズム開発から現場への定着までを一気通貫で伴走いたします。
ISSUES
経営の課題、業務の課題、導入の課題。今のお立場にかかわらず、貴社の課題解決に伴走いたします。
設計・帳票業務の自動化
設計レビューの会議準備や特殊帳票作成に、熟練者の時間が費やされている。過去の設計知見を参照し、リスク抽出や資料作成を支援します。
詳しく見る →
図面検索・物体検出
図面の記号を目視で数える。外観を目視で検査する。情報抽出・数量拾い・類似図面検索を行う工程を、画像処理AIで自動化します。
詳しく見る →
プロダクトをベースに構築社内文書・ナレッジの活用
図表だらけのPDF、散在する規定類、図面データ。社内データを横断して検索・回答するAIで、もの探し工数を、本質的な業務のための時間に変えていきます。
詳しく見る →
プロダクトをベースに構築
電話・コールセンター業務の自動化
電話応対に人手が割かれ、取り逃しも起きている。音声対話AI「SparkTalk」が、問い合わせ対応から予約受付・リマインドコールまで、受電・架電業務を自動化します。
SparkTalkを見る ↗
INDUSTRY
AIソリューションのプロジェクト実績は100件を超え、
製造業をはじめとする幅広い業界で大手企業との協働を重ねてきました。
業界の商習慣と実データを踏まえて、取り組みを設計します。
USE CASES
業務の流れに沿って整理した、AI活用例です。扱う文書やデータの形式が同じであれば、業界を問わずそのまま適用できます。
図面からの部材集計
建築図面から特定の記号や表を検出し、内部の文字を抽出して部材の数量を自動集計します。
図面検索・物体検出 →類似図面の検索
新規図面の形状やサイズをもとに、過去図面から近いものを検索します。
図面検索・物体検出 →過去の設計知見の参照
過去の設計文書や不具合記録をAIが参照し、設計変更時に確認すべきリスク候補を提示します。
設計・帳票業務の自動化 →仕様表の差分検索
表記の揺れを正規化したうえで、類似する仕様表とその差分を検索できるようにします。
設計・帳票業務の自動化 →特殊帳票の自動作成
熟練者に頼ってきた専門性の高い帳票について、過去帳票からの抽出と別資料の参照の要否を自動で判断し、ひな形まで作成します。
設計・帳票業務の自動化 →
受発注メールの自動読み取り
メール本文と添付ファイルから、納期・数量・品番を抽出し、発注可否の判定を支援します。
設計・帳票業務の自動化 →手書き書類の形式チェック
手書きの提出物を読み取り、形式要件を項目ごとに自動判定します。
図面検索・物体検出 →シフト作成の最適化
勤務条件や人員配置の制約を踏まえ、最適な割り当て案を作成します。
製品外観の自動検査
製造ラインで撮影した画像から、表面の欠陥を検出して合否を判定します。
図面検索・物体検出 →欠陥種類の自動分類
画像に加えて検査時の数値データも用いて、欠陥の種類を分類します。
図面検索・物体検出 →作業順序の自動確認
作業映像から部品の取付順序を解析し、正しい手順で行われているかを判定します。
技能・暗黙知の継承 →推定根拠の可視化
物体検出モデルがどの領域に注目して判断したかを可視化し、結果の妥当性を確認できるようにします。
PoC止まりからの脱却 →
通話記録の自動要約
顧客応対の通話記録を読み取り、要点を整理します。
オンプレ・閉域環境でのAI活用 →提案書の勝敗要因の分析
過去の提案書と結果を横断的に解析し、勝敗に影響する要素を可視化します。
社内文書・ナレッジの活用 →
オーダーメイドAIを、案件ごとにゼロから作っているわけではありません。データ整備から順に積み上げた共通の基盤の上に、これまでの研究開発や過去のプロジェクトで開発したモジュールを組み合わせ、アプリケーションとして提供しています。どの層からでも単体でご依頼いただけますが、すべての土台となるのはデータ整備です。
社内文書探索基盤RAG / Agentic Search
整備された文書・データを横断的に探索し、根拠とともに回答・推論する基盤。Spark+のプロダクト「ORION」をベースに構築し、図表を含む社内文書の検索からAIエージェントによる調査・分析までを担います。閉域・オンプレミス環境にも対応します。
業務プロセスの構造化コンサルティング
業務の用語・関係・ルールを棚卸ししてモデル化する工程。AIが正しく推論するための土台です。
データ整備コンサルティング
散在する図面・帳票・記録などの非構造データを取り込み、AIが扱える形に整備・構造化する工程。あらゆる活用の出発点です。
FLOW
1
課題のヒアリング
- 課題の洗い出し、解決策の実現性と進め方の確認
- 業務プロセスの棚卸し、データの保有状況やシステム要件の確認
2
PoC（概念検証）
- データの収集・整備とアノテーション（正解ラベルの付与）を通じてデータセットを構築し、ソリューションの実現可能性を検証
- 検証結果をもとに、本開発に進むための社内審査・稟議への対応を支援
3
本開発
- 審査通過後、業務で利用できるアプリケーション・APIとして実装
4
保守運用
- データのドリフト（時間経過に伴う精度低下）への対策として、最新データでの追加学習を実施
- その他、機能の追加・修正
CLIENT
貴社の課題を、まずはお気軽にご相談ください。
構想段階や、課題がまだ言葉になっていない段階でも構いません。現状を伺いながら、AIで解ける課題かどうかのアセスメントからご一緒します。