Knowledge DB
(社内知識の統合)
規定・マスタ・過去資料を統一ベクトル空間で横断利用。RAG で業務の問いに答える。
Manufacturing ｜ 製造
ひとつひとつの努力が、
全員のちからになる。
製造業は、さまざまな知識や業務で構成されています。これまでは個別に改善を積み重ね、知識も業務も現場で磨き上げてきました。しかし、そうした知識を幅広く応用できたらどうでしょうか? 業務についても、共通性のあるところと、個別部分を切り分け、効率よく構築できたらどうでしょうか。ひとつひとつ積み上げても、かならず全体のちからになる。そういうシステム化を、わたしたちは支援します。
DX から、
インテリジェンスへ。
システムが実現する機能もデータも、個別の業務のために最適化されてきました。それ自体は、悪いことではありません。けれど変化に対応するには、個別ではなく組織を横断してつなぎ、単なる可視化ではなく、戦略立案につながるインテリジェンスへ高める必要があります。こうした仕組みを、私たちは実現します。
私たちが、解くこと。
01
社内の知識を統合する
規定・マスタ・過去資料をひとつの Knowledge DB に。RAG で業務の問いに答える
02
業務をエージェント化する
問い合わせ応答・集計・突合・転記・読取・評価を、業務単位のエージェントで自動化
03
全部 AI にしない
ルールで足りる前段はルールで、判断が要る所だけ AI、最後は人。安全・安価に
04
下を共通化し、上を分ける
共通基盤 + 再利用コア + 業務プラグイン。2 件目以降ほど速く・安くなる
確かめながら、本番へ。
工場・ラインの業務を理解し、解くべき問いを定義。
PoCと業務検証で確かめてから、本番運用・定着へ。新ラインは "作り直し" でなく "横展開" で増やします。
構想
理解・調査
工場・ラインの業務を調べ尽くす。
構想
問いを立てる
解くべき問いを定義する。
反復
PoC
技術コンセプトを確かめる。
反復
業務検証
業務と ROI を確かめる。
本番
本番開発
本番システムへ作り込む。
本番
定着・自走
本番運用・定着まで。
製造に効く、
私たちの能力。
Knowledge DB
AI エージェント開発
(業務のエージェント化)
業務を "動詞"(応答 / 集計 / 突合 / 転記 / 読取 / 評価)で分解し、エージェントの組み合わせで自動化。Ravel 基盤で安全に運用(詳細は横断ページ「AI エージェント開発」へ)。
最適化
(量子活用を含む)
必要なら、生産計画・配置などの組合せ最適化も同じ基盤で。
最後は、人が決める。
すべてを AI に置き換えるのではありません。
ルールで足りるところはルールで、
判断が要るところだけ AI に任せ、
最後は人が決める。
だから現場で使われ続け、
安全に回り続けます。