業種と業務から、
AIの使いどころを設計する。

設計資料、仕様書、検証レポート、試験記録。技術部門の知識は大量の文書に埋もれています。既存の文書管理システム（DMS）の多くは、ファイルの保管とキーワード検索が中心です。熟練者の異動や退職により、判断の背景が引き継がれにくくなることもあります。

文章だけでなく、表・数式・グラフ・技術図の内容もデータとして整理し、普段の言葉での質問に出典つきで答える基盤を構築します。関連する文書どうしのつながり（同じ部品・仕様を扱う資料など）も見つけ出し、部門・役職ごとの権限設計にも対応します。

紙やスキャンとして残る過去資産の移行、既存DMSとの併存、機密区分に応じた保護まで含めて設計します。他の5つのソリューションが乗る土台にあたる領域です。

図面はPDFやCAD、紙のスキャンなどで保管され、ファイル名や登録情報だけでは内容を探しにくい場合があります。過去の設計を参照したいとき、どこにあるかを知っている人に聞くしかない状態が続きます。

図面から寸法、部品記号、注記、表題欄、公差といった要素を抽出し、意味を持ったデータへ変換します。機器リストと仕様を自動で拾い出し、「この部品を使っている図面」「この公差条件の類似設計」といった、図面の内容そのものを条件にした検索ができるようになります。

積算・調達での拾い出し作業、流用設計の候補探索、部品表との突き合わせに展開できます。図面の書式は企業ごと・年代ごとに異なるため、対象図面に合わせた読み取り設計が導入の中心になります。

外観検査と寸法測定は、いまも人の目と手作業に依存しています。検査員による判定のばらつき、24時間稼働への対応、微細化にともなう限界が同時に課題になります。

材料や部品の傷、へこみ、変色といった欠陥を自動で検出・分類し、目視検査の自動化を支援します（ウェーハ欠陥分類の案件では、評価データで分類精度96%を確認）。部品や組立品の寸法を測定し、指定された公差に合致しているかを確認します。既知の欠陥を分類しながら、どの分類にも属さない未知の欠陥も検出します。

半導体領域などで積み上げた微細計測の技術を、製造業全般の検査工程へ展開します。撮像条件の設計、既存ラインへの接続、現場に合わせたハードウェア構成、リアルタイム監視までを一つの流れとして構築します。作業環境の安全監視やリスク検知にも同じ仕組みを適用できます。

在庫、要員配置、価格設定。いずれも需要の読みに依存しますが、判断が経験則に頼りがちで、市場の変動に追随しきれないことがあります。

顧客行動、経済指標、供給状況などのデータを継続的に取り込み、予測と調整を繰り返します。ATMの現金補充量の予測で用いた仕組みを、在庫回転、配置計画、価格戦略へ展開します。

予測を出すだけでなく、実績との差から予測モデルを更新し続ける運用まで含めて設計します。中古車部品の価格最適化では、複数ECプラットフォームの販売手数料まで計算に含めた価格提案を実装しました。

営業担当者の時間は、CRM入力、資料作成、情報の探索に費やされます。顧客情報は複数のシステムに分散し、必要なときに必要な形で取り出せません。案件の見込み判断が担当者の経験に偏ると、収益予測の根拠をチームで共有しにくくなります。

商談の概要を自動生成し、提案資料やメールの作成を支援します。顧客に応じた営業トークポイントを提示し、営業レポートの作成まで下支えします。CRMと統合して動くため、入力作業そのものを減らせます。

過去の商談データから取引の成約確度と収益を予測し、注力すべき案件を示します。熟練営業の判断を形式知として取り出し、チーム全体で使える状態にすることが、このソリューションの目的です。

問い合わせ対応では、処理量を増やすには人員を増やすのが一般的です。平均処理時間、一次解決率、教育コストが課題となり、ベテランの判断は暗黙知のまま共有されません。

長時間のやり取りをリアルタイムに要約し、顧客の状況に応じた質問候補と回答候補を提示します。感情分析から応答トーンの提案までを支援します。SOP（業務手順書）、業務ナレッジ、会話の文脈を統合し、回答生成だけでなく確認・処理・引き継ぎまでを業務プロセスとして設計します。

通話ログをナレッジへ還元することで、対応するほど自動化できる範囲が広がる運用をつくります。オペレーター支援から始め、品質を確認しながら自動化の範囲を段階的に広げられます。