仕様書・規格書・技術標準をAIが高精度に読み解き、構造化データとして保持。
人が判断する前に、根拠と影響候補を揃えます。
仕様書・規格書・チェックリスト・技術標準。そして、ベテランだけが持つ設計の見方や判断の根拠。1台のクルマの背後には、紙と人に宿った膨大な知見があります。
Vallは自動車業界に特化し、その知見をAIが構造化して「探せる・確かめられる・受け継げる」形に変えます。判断するのは、これまでどおり現場の人。AIはその手前で、根拠を揃えます。
環境は整った。それでも、こんな声が増えています。
用途が曖昧なまま、トップダウンで進む。
「便利そう」で入れて、現場で使われなくなる。
検証では動くが、業務とシステムに組み込めない。
AIと人の役割が曖昧なまま、設計がずれる。
原因はAIの性能ではなく、業務の切り分けと適用順序にあります。
では、どう変えるか。
要件整理・To-Be設計から実装・評価・本番導入・継続改善まで。
お客様の業務と既存システムに合わせて設計します。
仕様書・規格書・チェックリストなどの文書を、AIが高精度に読み解き、構造化データとして保持します。
複数のデータソースを横断する検索・要約基盤を構築します。ベテランの知見や過去の経緯も対象です。
「AIで何をやるべきか・やらないべきか」の切り分けから支援します。
既存システムとつながる開発・自動化・データ基盤の整備を支援します。
数百ページ規模の技術文書・規格文書をAIが高精度に読み解き、構造化データとして保持。そこから根拠箇所の提示・差分比較・変更影響候補の抽出までを設計・実装し、人がレビューする前に「読むべき箇所・根拠・影響候補」が揃っている状態をつくりました。
熟練者の判断根拠や過去の経緯を対象に、出典を示しながら回答する検索・要約AIを構築。すべての回答に出典を必須とする設計で、「確認できる回答」だけを返す基盤としました。
複数データソースを横断するRAG基盤を設計・構築。すべての回答に出典を示す設計で、情報探索時間の削減と回答根拠の可視化を両立。
業務は大きく、イテレーション作業とフロー作業に分かれます。
試行錯誤を繰り返して、成果を生み出す作業。
定義済みのプロセスに沿って、段階的に実行する作業。
まずは、該当する業務があるかの確認から。
NDAを締結のうえ、ミニ診断・小型PoCまでは無償で小さく確かめてから進めます。
該当する業務があるかの確認から始めます。
文書・データの内容に触れる前に締結します。
少量のサンプル文書で「読む・探す・比較する・影響を見る」のどれが効くかを確認します。
現場で使える形まで実装します。
導入後も運用に伴走し、継続的に改善します。
机上の仕様ではなく、現場理解とモックから始めます。仕様を先に固める従来の流れを避け、手戻りと導入後のズレを最小化します。
業務環境・既存プロセス・AI活用状況を整理し、表面的な要望ではなく解くべき課題を特定します。
課題とニーズをもとにモック・試作を作成。
早期に具体物を共有し、認識ズレを縮めます。
LLM選定・インフラ・データ扱い・運用フローまで含めて要件を整理します。
完成ではなく実運用に乗ることが目的。手戻りを抑えつつスピード感を持って実装します。
現場理解 → モック → 要件定義 → 実装
この順序が、後悔のないAI開発につながります。
自動車・製造業を中心に、業務ごとの特性に踏み込んで支援します。
AIを入れる前に、何を残すべきかを整理します。
業務理解とBPRに踏み込み、現場に定着する形まで設計します。
社内文書・技術文書・OCR文書・社内ナレッジなど、構造化されていないデータが得意領域。AIが高精度に読み解いて構造化データに変え、検索・抽出・判断支援に活かします。
業務理解とBPRに踏み込み、既存業務・既存システムと接続する形で実装。検証で終わらせず、現場で使われ続けるところまで責任を持って設計します。
AIを入れる前に、何を残すべきかを整理。属人化した判断や見方を言語化・構造化し、AIにも人にも受け継がれる組織資産として蓄積します。
AIを入れたこと自体は成功ではありません。
成功とは、日々の業務で使われ、改善効果が見え、組織に知見が残ること。
日々の業務で無理なく使い続けられる状態。特別な運用体制ではなく、通常業務の一部として自然に組み込まれていること。
時間・品質・コストで改善が見える状態。導入前後を比較できる指標が設計され、継続的に効果を確認できること。
思考や判断の型が共有され、人材育成にも活かせる状態。属人化していた見方や勘所が、組織資産として次の人へ渡せること。
