過去トラ検索や帳票作成が属人化し、本来の設計業務を圧迫している
設計変更のたびに、過去の不具合事例を図面や記録文書から確認する作業が繰り返される。月に何千件も届く注文書から、担当者が品番と納期を転記する。「属人化している文書作成業務」が、残業を生み、組織にとって本質的な仕事に取り組む時間を削っています。
APPROACH
過去の図面・設計文書・技術資料・帳票は、熟練者の判断の蓄積であり、会社の資産です。Spark+は、この非構造化データをAIが参照できる形に整備するところから始めます。
その上で、複数のLLMやAIアルゴリズムを組み合わせて目標を達成させる独自のオーケストレーション機構により、過去の知見を参照した設計リスクの抽出、レビュー資料の下書き生成、帳票からの情報抽出と転記を自動化します。ルールベース処理とLLMを組み合わせ、表記揺れやハルシネーションを抑えた、業務で信頼できる精度を追求します。
辞書更新ループ承認された新規カテゴリを追記し、次回の前処理と分類に反映
※ 実案件の構成を一般化した一例です。構成は要件に応じて変わります。
SERVICE
CASE
熟練設計者の審査知見を参照し、設計レビュー帳票の作成を一部自動化
BEFORE
設計変更時のリスク評価帳票の作成は、過去の不具合事例を知る熟練設計者への依存度が高く、多くの工数を要していた。
AFTER
過去帳票からの抽出や別資料の参照をAIが自動で判断・実行し、次の帳票の雛形まで自動生成。過去トラブルの参照も確実に行われる状態を実現した。
月1万件超の受発注メール処理を、AIエージェントで自動化
BEFORE
受発注・納期変更メールを人力で処理しており、転記作業の負荷と入力ミス、業務の属人化が課題だった。
AFTER
メール本文と添付ファイルから納期・数量・品番・発注可否を自動抽出し、可否判定まで実現。プラットフォームでの一元管理により、担当者の確認・すり合わせの手間を大幅に削減した。
類似仕様表とその差分から、設計知識の検索を自動化
BEFORE
品番や図面番号に表記揺れ・重複・不整合が多く、品番採択のルールも一元化されていないため、システム間のデータ統合が難しかった。データクレンジングに膨大な工数がかかり、AI活用の前段階でつまずきが生じていた。
AFTER
ルールベース処理とLLMを組み合わせた正規化・表記揺れ対策とハルシネーションを抑えた図表処理により、類似仕様表とその差分についての設計知識の検索を自動化した。
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CLIENT
貴社の図面や帳票データをお見せください。
AI適用が可能な範囲と進め方を、実データを元にご提案します。
初回のご相談は無料です。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。