製造業のAI化提案製造業のAI化提案
担当者に聞かなくても、工場の状況が分かる仕組みをご提案します。 生成AIサービスの契約も、AI専用サーバ（ローカルLLM）も必要ありません。 情報は、すでに御社のシステムの中にあります。 ただ、引き出せる人が限られているだけです。
「生成AIは何でも知っている。
だから導入すれば全て解決する」
いま最もよく聞くお話であり、そして大きな間違いです。 この一点を最初に整理しておかないと、AI化の投資はほぼ確実に失敗します。
御社の「実務」を知りません。
なのに知ったぶりをして、平気で「嘘」をつきます。
どんなに優れたAIを導入しても、製造業の現場を知りません。
しかし御社の製造データと経験知は、御社にしかありません。
AI技術者は、AIに現場の知見を
記録しようと日夜努力しています
その取り組みは「RAG化」と呼ばれます。 RAG は Retrieval-Augmented Generation（検索により拡張された生成） の略で、 仕組みとしては次の3段階です。
-
Retrieval ／ 検索
質問に関連する情報を「検索」して取り出す
社内の文書や記録の中から、質問に関係しそうな部分を探し出します。
-
Augmented ／ 拡張
取り出した情報をプロンプトに入れる
見つけた内容を、生成AIへの指示文に添えて渡します。
-
Generation ／ 生成
AIが回答を書く
渡された内容を読んで、AIが文章として答えを作ります。
- 生成AIは「製造業の実務（経験知）」を知らない
- 製造業のデータは数値とコードが中心であり、ベクトル検索はその両方に弱い
- 製造の仕組みが変わるたびに、RAGを作り直さなければならない
- 部門によってRAGの定義が異なり、そのすべてを維持し続けられない
実務経験知のない相手に、苦手なベクトル検索用のRAGを作らせようとしている ──
そこが間違いです。
当ラボは、
「構造化リトリーバル型」をご提案します
文書を生成AIに読ませて推測させるのではなく、
既存のデータベースを、そのままRAGとして使う方法です。
御社のシステムが計算した確定値を、そのまま取り出してお見せします。
RAGは、意図×スロット方式 (Intent-Slot Architecture)で実現します。AIはスロット（選択条件）を絞り込むだけで、弊社ソフト（Intent）で実行します
構造化リトリーバル型の6つの優位点
| No | 優位点 | 内容 |
|---|---|---|
| 1 | 数値が正確 | 在庫数・単価・配合率が、文書からの抽出ではなく確定値として取れます。文書の版違い・単位違い・類似品との取り違えが起こりません。 |
| 2 | 権限が正しく効く | 行・列単位で権限を制御できます。ベクトル検索では「機密文書がヒットしたが除外したので回答が作れない」という状態が発生します。 |
| 3 | 鮮度が管理できる | いつ時点のデータかが明確です。文書は「いつの版か」の管理が難しく、古い手順で回答する事故が起きます。 |
| 4 | 保守できる | テーブル定義とSQLは、読める・レビューできる・テストできます。ベクトル空間の中身は誰も検証できません。 |
| 5 | 部門ごとの差異を吸収できる | これが最大の利点です。「部門によってRAG定義が異なる」「そのつどメンテナンスが要る」という問題が、そもそも発生しません。 |
| 6 | RAGのメンテが不要 | ベクトル型では、製造の仕組みを変更するたびにRAGの再構成が必要です。構造化リトリーバル型では、データベースが正であり続けます。 |
世の中のAI導入と、何が違うのか
企業のAI導入として最も多いのは「ベクトル型」── 社内文書を生成AIに読み込ませて答えさせる方式です。アイテックの構造化リトリーバル型方式と並べます。
| 比較の観点 | ベクトル型 生成AIに文書を読ませる |
構造化リトリーバル型 アイテックの方式 |
|---|---|---|
| 情報の取り出し方 | 文書を読ませて推測させる | データベースから確定値を取り出す |
| 数値の正確さ | 間違うことがある | 御社のシステムの確定値そのもの |
| 古い情報 | 古い版の文書で答えることがある | 常に現在のデータ |
| 権限による制御 | 難しい | 項目・行ごとに制御できる |
| 生成AIの契約 | 必要（使用量に応じた課金） | 不要 |
| AI専用サーバ | 必要 | 不要（既存サーバで動作） |
| データの社外送信 | 方式により発生する | 発生しない |
| 導入費用 | 契約料 ＋ 機器 | 追加投資なし |
製造業の生産管理で必要な情報 ── 在庫数、発注残、入庫予定、生産計画、消費予定、
検査結果、判定、歩留、有効期限、発注条件、原料構成表、単価 ──
は、そのほとんどが御社のデータベースに正確な数値として入っています。
これらを文書化して生成AIに読ませる必要はありません。
製造業の生産管理では、データベースのRAG化方式で必要な機能の80%以上を網羅します。
製造業は、経験知が山のように累積している
「宝の山」です
システムの利用やExcelの利用を通じて、御社にはすでに膨大な経験知が積み上がっています。
系統立てて整理すれば、過去の知識を資産化し、AIとして活用できます。
御社がお持ちの資産は、次の2つです。
長年蓄積してきた
製造データ
実績、履歴、検査結果、判定、変更の記録 ── 10年、20年、30年分が、 御社のシステムとExcelの中にあります。 記録されている限り、消えません。
社員の方々が
持っている経験知
「この処方はここで失敗しやすい」「この原料が遅れたときは、こう凌ぐ」 「この基準を守らなかったら、以前こうなった」── 記録されていないものは、その方がいなくなれば消えます。
- ベテランの方の定年退職
- 世代交代
- 異動・転職
- 「あの人しか分からない」状態のまま、時間が過ぎる
多くの企業が、これを「いつかやらなければ」と思ったまま機会を逃しています。
引き継ぐべき方がいらっしゃる間にしかできない作業です。
経験知の資産化を、お手伝いします
なぜアイテックにお手伝いできるのか
何を聞くべきかが分かる
40年・500社を超える業務知識があるため、ベテランの方から引き出すべき論点が分かります。
データと結びつけられる
御社のデータベースの構造が分かるため、経験知を実際のデータと対応づけられます。
記録すべき項目を提案できる
同業他社での事例を踏まえて、残しておくべき項目をご提案できます。
御社が長年蓄積してきた「製造データ」と、 社員の方々が持っている「経験知」です。
AIの製造知見は、言葉だけで実態がありません。
情報を「引き出すPULL」から、「押し出すPUSH」へ
システムは、それを操作する担当者の専用ツールと化しています（属人化）。
結果として、担当者しか情報を見られません。
アイテックがご提案する「見える化」の中心にあるのは、この転換です。
プル型
担当者が、必要なときに情報を引き出す
- 担当者が画面を開く
- 条件を入力する
- 一覧を見る
- Excelに落とす
- 前回と比べる
- 問題を見つける
＝ 知っている人が、見に行ったときだけ分かる
プッシュ型
AIが常に情報を押し出している
- 画面に常時表示されている
- 問題があれば表示される
- 気になるところはAIに聞く
＝ 誰でも、見に行かなくても分かる
今までは、業務知識と操作の習熟の両方が必要でした。
だから担当者しかできません。
そして担当者は、他の仕事をしている間は見ていません。
情報を「引き出す(PULL)」方式である以上、引き出せる人がいなければ、
情報は存在しないのと同じです。
見える化(PUSH)によって、何がどう変わるか
| 観点 | 現 在 | ご提案後 |
|---|---|---|
| 情報の取り出し方 | 担当者が画面を開き、ボタンを押して確認する | 画面に常時表示されている |
| 情報を見られる人 | その業務の担当者 | 担当者以外も、経営者も見られる |
| 気づくきっかけ | 担当者が見に行ったとき | 問題があれば表示される |
| 全体の把握 | 他の部署の状況は分からない | 総合監視コンソールに、全工場の「今」が表示されている |
製造業の生産管理に限れば、この「見える化」がAI導入の成果です。
担当者に依存している状態は、経営上の課題です
確認する人が一人しかいない状態は、その方にとっても、会社にとっても重い負担です。
ご提案の内容
― 総合監視コンソールを中心に ―
常時表示の「総合監視コンソール」を中心に、
権限に応じた3層構成、
経営層向けの原価判断、
工程の状態管理、
過去事例の検索に加え、
3か月先までの「未来の見える化」までをご提供します。
6-1 常時表示の監視画面 ──「総合監視コンソール」
探す操作はありません。事務所の大画面を見れば、 あるいは手元のパソコンやタブレットを開けば、そこに状況が出ています。 表示するのは「対応が必要なもの」と「注意が必要なもの」で、 正常・注意・対応必要を区別して強調表示します。
- 通りかかった人が気づく ── 見ようと思わなくても目に入ります
- 朝礼・会議でそのまま使える ── 資料を作る必要がありません
- 他部署の状況が分かる ──「今どこが大変か」が全社で共有されます
- 来訪者にもお見せできる ── 管理体制の説明材料になります
大画面には、市販のテレビと小型パソコンで足ります。専用の機器は必要ありません。 なお、大画面に表示するのは第1層（問題の件数と種類だけ）です。 来訪者の目に触れても、処方や単価が漏れる経路は構造的に存在しません。
6-2 権限による3層構成
「全社員が見られる」ことと「機密情報を守る」ことは、両立できます。
| 層 | 表示する内容 | ご覧いただける方 |
|---|---|---|
| 第1層 | 問題の件数と種類だけ（品目名も表示しません） | 全社員 |
| 第2層 | 品目・数量・日付・期限 | 購買・製造・計画・品質の各担当 |
| 第3層 | 単価・原価・粗利・処方・取引条件 | 部門責任者・経営層 |
第1層に品目名を表示しない設計にしているため、事務・営業を含む全社員に開放できます。 「今どこかで問題が起きている」と全社が知っている状態は、 それだけで大きな違いを生みます。
6-3 経営層向け：原価への影響と価格の判断
原材料の価格が上がったとき、経営が必要とするのは
「原価はいくら上がるのか」
「どの製品が影響を受けるのか」
「粗利を維持するにはいくら値上げすればよいのか」
「どの取引先と交渉すべきか」
の4点です。
この計算は、御社のシステムが持っているデータから機械的に出せます。
「粗利を維持するには売価を何%上げる必要があるか」まで表示します。
御社の原料構成表と単価があれば計算できる内容です。新たな入力作業は発生しません。
6-4 未来の見える化 ── 先のことが、事前に分かりません
「今」が見えるようになっても、「これから」が見えなければ、打てる手は限られます。 次の4点は、いずれもすでに御社のシステムが持っているデータから先読みできる内容です。
来月・再来月の在庫が、
月末にどうなっているか
分かりません
在庫の推移は既に計算されています。しかし担当者が画面を開いて確認しない限り、 誰の目にも触れません。気づくのは、通常の発注では間に合わなくなってからです。
危険物の貯蔵量やタンクの容量に収まるかが、事前に分かりません
足りるかどうかは確認されていても、多すぎないかは見られていません。 危険物には保管量の上限があり、在庫タンクは受入が重なるとあふれます。
一日に受け入れられる量を超えた入庫が、そのまま組まれます
必要な日から逆算して発注するため、入庫が同じ日に重なります。 荷受けが回らないことが分かるのは、当日になってからです。
世界情勢の影響を受ける原料が、どれで、いつまで持つのか分かりません
原産国は登録されています。しかし国から原料を引く手段がないため、 調べるには担当者が一品目ずつ確認することになります。
いずれも予測ではありません。御社の生産計画と発注残から積み上げた計算結果です。 これまでも計算されていたもので、お見せしていなかっただけです。
6-5 トラブルの報告が、上がってきません
隠すつもりがなくても、報告が上がらない仕組みになっていることがあります。
報告すると工程が止まるため、現場で処理されます
報告は、書く人にとって負担であり、責任を問われる材料にもなります。 「大きな問題ではない」と判断されれば、記録は残りません。
特に新製品でトラブルが多く、しかも前例がありません
初回製造には過去の実績がなく、何に気をつけるべきかが分かりません。 ベテランの「あの製品に似ている」という記憶だけが頼りになっています。
報告書が個人のExcelや紙にとどまり、共有されません
書かれた報告も、探せる形になっていなければ、次に同じことが起きたときに使われません。 書いた人だけが覚えている状態になります。
誰が、いつ、何を変えたのかが残りません
記録の変更履歴がなければ、取引先監査やISO・GMPの審査の場面で、 管理体制を説明することができません。
報告がなくても、異常は見えます。 報告書が上がってこなくても、システムには必ず痕跡が残ります。 当ラボは、その痕跡を監視画面に出します。
| 痕 跡 | システムに残っている事実 |
|---|---|
| 収率 | 標準の歩留を下回ったロット |
| 再製造 | 計画外の再製造・再加工の登録 |
| 廃棄 | 廃棄・格下げ・ロット分割の登録 |
呼び方を、間違えません。 「隠蔽の検知」とは申しません。「気づきにくい状態の可視化」です。 犯人を探す仕組みではなく、後工程と品質保証が早く気づくための仕組みです。 見えるのは、収率の低下や計画外の再製造など、システムに既に記録されている事実だけです。
なお、新製品の立ち上げ前には、処方構成が近い製品の過去の逸脱を、 初回製造の前に自動で表示します。初回製造・処方変更後の初回・設備変更後の初回は、 マスタから機械的に判定できるため、聞かれる前に押し出せます（6-8）。
6-6 工程の状態管理（熟成・エージング・乾燥・冷却等）
時間の経過とともに状態が変化する工程について、あるべき推移との差を監視します。
自然に任せるのではなく、次工程の開始日に間に合わせるための促進・遅延の方法までお示しします。 同じ考え方は、冷却工程・乾燥工程にも適用できます。 ※ アイテックは日本酒の熟成技術を扱ってまいりました。その知見を応用しています。
6-7 工程の滞留と、検査の優先度
最も気づかれにくいのは、異常ではないのに止まっているもの ── 検査を待っているロットです。 前工程の担当者は自分の作業を終えており、次工程の担当者はまだ着手していません。 誰も悪くないのに、時間だけが過ぎていきます。
6-8 過去の対応事例の検索
報告書、議事録、作業標準書 ── 多くはExcelや紙の中にあります。これらを探せる形に整備します。 必ず出典を表示します。 「この報告書のここに書かれています」と示せなければ、現場は信用しません。 原本はそのまま保管し、探すための索引を作る形をとります。
この機能の中心的な価値は、新製品の立ち上げ前に、 処方構成が近い製品の過去のトラブルを確認できることです。
言葉を制限したAI機能
― 嘘をつかれるより「知らない」がベスト ―
製造業の日常業務では、AIに確認する言葉が決まっています（日付、コード、不足、予定など）。 であれば、質問範囲と答える範囲を絞ってしまえばよい ── これがアイテックの考え方です。
設計方針（3つのお約束）
-
お約束 1
数値を作らせません
表示される数値は、御社の基幹システムが計算した確定値そのものです。 アイテックの仕組みが計算し直すことはありません。 したがって、御社の帳票と表示される数字は必ず一致します。
-
お約束 2
答えられる範囲を、あらかじめ決めます
問い合わせに答えられる範囲を事前に定め、その外は「お答えできません」と 明示的にお断りします。 「分からないことは分からないと答える」ことを、設計上の要件としています。
-
お約束 3
既存システムに手を入れません
御社の既存システムへの変更は、データを受け渡す仕組みを1つ追加するだけです。 今お使いの画面・帳票・処理には一切触れません。 他社製システム・Excel運用の場合も導入できます。
「見える化(PUSH)」「経験知の資産化」には、
次のものが必要ありません
新たなAIサービスの契約も、ハードウェア投資も発生しません。
生成AIサービスの契約
御社のデータベースから確定値を取り出す方式のため、必要ありません。
AI専用サーバ
（ローカルLLM）
既存のサーバで動作します。
既存システムの改修
データを受け渡す仕組みを1つ追加するだけです。
月々の従量課金
使用量に応じた課金は発生しません。
製造業では、この方式で必要な機能の80%以上を網羅します。
より高度な機能（人の判断への助言、ベテランの経験知識の活用）をご希望の場合にのみ、
生成AIまたは専用サーバが必要になります（Step 4 以降）。
その必要が生じたときに、ご検討いただければ十分です。
導入の効果は、
立場によって異なります
現場・管理者・経営、それぞれに変わります。
9-1 現 場
| 現 在 | ご提案後 |
|---|---|
| 他の部署の状況は分からない | 総合監視コンソールに表示される |
| 担当者が画面を開いて確認する | 開けば表示されている |
| 複数の画面とExcelを突き合わせる | 1画面で状況が分かる |
| 問題に気づくのが遅れる | 早い段階で分かる |
9-2 管理者
| 現 在 | ご提案後 |
|---|---|
| 担当者に聞かないと分からない | 自分で確認できる |
| 担当者の報告を待つ | 同じ画面を見られる |
| 担当者が不在だと止まる | 他の人が見られる |
9-3 経 営
| 現 在 | ご提案後 |
|---|---|
| 状況は報告で知る | ご自身で確認できます |
| 原価への影響の把握に時間がかかる | 即座に確認できます |
| 値上げ交渉の根拠づくりに時間がかかる | 目標値が出ています |
| 特定の担当者に業務が集中している | 複数の人が状況を把握できます |
9-4 対外的な信用
次の場面で、御社は「業務が属人化していないか」を問われます。
| 場 面 | 問われること |
|---|---|
| 金融機関の融資審査 | 事業の継続性 |
| 親会社・元請の取引先監査 | 管理体制 |
| 大手取引先との新規取引審査 | 管理体制 |
| ISO・GMP等の審査 | 記録と管理体制 |
| 事業承継・事業譲渡 | 業務が特定の人に依存していないか |
その場でお見せできる証拠になり、 説明資料を作る必要がありません。
これは効率化の話ではありません。会社の信用の話です。
導入の手順
― Step 3 までは、契約もサーバも不要 ―
AI化の前に、まずは社内のAIルールの整理から始めます。 そのうえで、部門単位で段階的に進めます。
| Step | 内 容 | 期 間 |
|---|---|---|
| Step 0 | ご相談・AIデモのご確認 ── 現状と課題をお聞かせください | ― |
| Step 1 | 現状のAI利用の確認と、AI利用のルールづくり | 4〜8週 |
| Step 2 | AI運用上のご希望の収集と、あるべきAIの姿のご提示 | 4〜8週 |
| Step 3 | 部門AI化 第1段階：AI照会 ★ 生成AI・専用サーバは不要 |
4〜6週 |
| Step 4 | 部門AI化 第2段階：AI解釈（ご希望に応じて） 生成AIまたは小規模の専用サーバが必要 |
要相談 |
| Step 5 | 部門AI化 第3段階：AI伝承（ご希望に応じて） 生成AIまたは専用サーバが必要 |
要相談 |
| Step 6 | 総合AI化（将来） ── 総合AI管理の仕組みが必要。開発途上の技術 | 時期未定 |
★ 製造業の生産管理では、Step 3 で80%以上を網羅します。
Step 3 までは既存のサーバで動作し、新たな契約やハードウェア投資は発生しません。
Step 4 以降は、必要が生じたときにご検討いただければ十分です。
Step 0 〜 Step 2 ── 土台をつくる
-
Step 0
ご相談・AIデモのご確認
現在のシステム構成と、お困りの業務をお聞かせください。 実際のAIデモ画面をご覧いただき、できること・できないことを率直にご説明します。
-
Step 1 ／ 社内ルールの構築
AI利用のルールづくり
① 現在のAI利用状況の確認（誰がどのサービスをどう使っているか）／ ② AI利用方針の策定（御社の規程として制定できる形でお渡しします）／ ③ 管理体制の整備と教育（管理者のご選任、ご利用者向けの研修）。
この規程は、AI化の導入とは無関係に、今すぐ御社に必要なものです。 この工程だけでもご依頼いただけます。 -
Step 2
あるべきAIの姿のご提示
① 部門ごとのご希望の収集／② 監視項目と判定基準の設計／ ③ データの確認と整備計画／④ 実データでの試算／ ⑤ あるべきAIの姿のご提示（Step 3〜6のうち必要な範囲）。
④と⑤が Step 3 へ進むかどうかの判断材料になります。 御社の数字でご確認のうえ、「どこまでやるか」をお決めください。
Step 3 部門AI化 第1段階 ── AI照会
★ 生成AIの契約も、専用サーバも必要ありません。ご提供内容は次のとおりです。
- 総合監視コンソール（6-1）
- 権限による3層構成（6-2）
- 経営層向け：原価への影響と価格の判断（6-3）
- 未来の見える化 ── 在庫・貯蔵量・入庫・原料の先読み（6-4）
- 報告がなくても異常が見える仕組み（6-5）
- 工程の状態管理（6-6）
- 工程の滞留と検査の優先度（6-7）
- 過去の対応事例の検索（6-8）
- データの鮮度表示（6-9）
- 普段の言葉での問い合わせ（第7章）
最初は1部門から始めます。購買・在庫をお勧めしています。 効果が金額で確認でき、必要なデータが整っていることが多いためです。 多くのお客様は、ここで十分な効果を得られます。 Step 4 以降は、Step 3 の結果をご覧になってからご判断ください。
Step 4 〜 Step 6 ── ご希望に応じて
Step 4 AI解釈
人の判断を支援します
「不足しています」（Step 3）に、判断の材料を加えます。 特急発注／まとめ生産への寄せ／代替原料への切替、 さらに「過去に同様の状況が2件ありました」と過去事例を提示します。 判断するのはご担当者です。AIは決定いたしません。
Step 5 AI伝承
経験を引き出せるように
作業標準書・作業指図書の注意点、どこにも記録されていないベテランの判断の理由、 過去のトラブルの根本原因と対策の理由、 「この処方はここで失敗しやすい」という経験知識、洗浄順序・製造順序の経験則。 主な作業はベテランの方へのヒアリングです。
Step 6 総合AI化
将来の選択肢
部門ごとのAIを統合し、全社を横断して管理する仕組み（SOOS等）です。 現在まだ開発途上の技術であり、時期は未定です。 SOOSの考え方を読む
継続 ── サポートと監視項目の追加
月次でご報告し、監視項目を追加していきます。 ［ご利用状況］確認された回数・対応が必要と表示された件数・対応済み件数／ ［見えていなかった項目］ご利用者から寄せられた「これも見たい」のご要望／ ［ご提案］次に追加すべき監視項目。
御社にご協力いただくこと
| Step | ご協力いただく内容 | 目 安 |
|---|---|---|
| Step 1 | 利用実態のヒアリング／管理者のご選任／研修へのご参加 | 数時間 × 数回 |
| Step 2 | 部門ごとのヒアリング | 部門あたり2〜3時間 |
| Step 3 | 現在の作業時間の記録／動作確認／部門ごとのヒアリング | 2週間程度 |
| Step 4 | 判断の考え方のヒアリング | 部門あたり数時間 |
| Step 5 | ベテランの方へのヒアリング | 最も重要。要相談 |
| 継続 | 月次報告のご確認 | 月1時間 |
ここは御社の業務知識そのものであり、アイテックが代わりに用意することができません。 逆に申しますと、ここにお時間をいただければ、他はすべてアイテックが行います。 なお、大画面でご利用の場合は、市販のテレビと小型パソコンのご用意をお願いいたします。
画面イメージは、
デモ画面でご確認いただけます
部門ごとのAIエージェントのデモ画面をご用意しております。 実機でのご確認をお勧めします。 閲覧用のパスワードは、お問い合わせ窓口よりお申し込みください。
- 画面を開いた瞬間に、状況が一望できること
- 担当者以外も、この画面を見られること
- 表示されている数値が、御社の帳票と一致すること
- 業務外の質問には答えないこと（「お答えできません」とお答えし、業務でお聞きになれる項目の候補をお示しします）
よくあるご質問
| 生成AIの契約は必要ですか | Step 3 までは不要です。御社のデータベースから確定値を取り出す方式のため、生成AIを使いません。Step 4 以降にお進みになる場合に必要になります。 |
|---|---|
| AI専用のサーバを購入する必要がありますか | Step 3 までは不要です。既存のサーバで動作します。Step 4 以降で専用サーバをご選択の場合も、機器はアイテックからのレンタルが可能です。 |
| Step 3 だけで止めてもよいのですか | 結構です。製造業の生産管理に限れば、Step 3 で必要な機能の80%以上を網羅します。Step 4 以降は、必要が生じたときにご検討ください。 |
| 大画面を設置する必要がありますか | 必須ではありません。手元のパソコンやタブレットでもご覧いただけます。ただし大画面をお勧めしています。市販のテレビと小型パソコンで足ります。 |
| 既存のシステムでも同じ情報は見られます。何が違うのですか | 情報そのものは同じです。違うのは「誰が、いつ、どうやって見るか」です。開けば表示されていて、担当者以外も見られる状態をご提案しています。 |
| AIが間違えたらどうなりますか | 表示される数値は御社のシステムが計算した確定値であり、アイテックの仕組みは数値を作りません。また発注や出荷などの実行は行いません。判断はご担当者が行います。 |
| 社内のデータが外に出ませんか | 出ません。Step 3 まではデータが社外に出る経路がありません。Step 4 以降で専用サーバをご選択の場合も、機器は御社内に設置します。 |
| 処方や単価が、全社員に見えてしまいませんか | なりません。全社員が見られるのは問題の件数と種類だけで、品目名も表示しません。単価・原価・処方は、権限をお持ちの方のみに表示します（6-2）。 |
| うちのデータは整理されていませんが、使えますか | 既存システムのマスタが使えていれば十分です。Excel運用の場合は、標準の形式に整理する工程からご支援します。この整理自体が御社の資産になります。 |
| 他社のシステムを使っていますが、導入できますか | できます。御社のシステムからCSVを出力していただくだけで、相手システムに手を入れる必要はありません。 |
| 複数の工場がありますが、まとめて見られますか | ご覧いただけます。複数拠点のデータを1つの総合監視コンソールに集約できます。 |
| 導入したら人を減らせますか | 人減らしではなく、確認作業の時間短縮と、特定の担当者への依存の解消が目的です。最初の部門で削減時間を実測してからご判断ください。 |
| どのくらいの期間で使えるようになりますか | Step 1・Step 2 に2〜4ヶ月、Step 3 の稼働までさらに1〜1.5ヶ月が目安です。ただしAI利用規程は Step 1 の早い段階でお渡しできます。 |
| 費用負担・途中でやめられますか | Step 3 以降は月額契約です。部門や監視項目を増やすかどうかは、そのつどご判断いただけます。途中解約可能です。 |
| ChatGPTなどを使うのとは、どう違うのですか | ChatGPT等は御社のデータを持っていません。アイテックの仕組みは、御社のシステムのデータを、権限に応じて、確定値のままお見せします。 |
結論
構造化リトリーバル型RAGにより、
既存のデータベースをRAG化
文書を読ませて推測させるのではなく、御社のデータベースから確定値を取り出します。
プル(PULL)型から、
AIが全員に押し出すプッシュ(PUSH)型へ
担当者が引き出さなくても、必要な情報が誰の目にも入る状態をつくります。
言葉を制限したAI機能の実現
― AI契約もローカルLLMも不要 ―
答えられる範囲をあらかじめ決め、その外は「お答えできません」とお断りします。
AI化の前に、まずは
社内のAIルールの整理から
この工程だけでもご依頼いただけます。AI化に進むかどうかは、その後で判断できます。
AI化において最も価値のある資産は、最新のAIソフトではありません。
御社が長年蓄積してきた「製造データ」と、社員の方々が持っている「経験知」です。
アイテックは、この「見える化」「経験知の資産化」をお手伝いします。
まずは、現状のご確認から
現在のシステム構成と、お困りの業務をお聞かせください。 実際のAIデモ画面をご覧いただき、できること・できないことを率直にご説明します。 訪問・オンライン（Zoom等）いずれも対応いたします。
バナースペース
