支援事例

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大手製造業 ドキュメントAI

大手製造業向け / 技術文書・規格文書の確認業務支援AI

業界:

大手製造業

課題:

数百ページ規模の技術文書・規格文書・チェックリストを、担当者がその都度読み解いて確認する業務。変更が発生すると複数の文書にまたがる影響確認が必要で、判断の根拠を探すこと自体に時間がかかっていた

支援内容:

確認業務と文書構造の棚卸し ／ 文書を高精度に読み解き構造化データとして保持するAIの設計・実装 ／ 根拠箇所の提示・差分比較・変更影響候補の抽出 ／ 精度評価と確認フローの運用設計

ポイント:

文書の構造化を人手に頼らず、AIが担う設計とした。AIが合否を判断するのではなく、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作った

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RAG

製造業 ナレッジRAG

製造業向け / ベテラン知見の検索・参照基盤（ナレッジRAG）

業界:

製造業

課題:

熟練者の判断根拠や過去の経緯が、個人の記憶と部門ごとに散在する文書に依存。若手や異動者が過去の判断を探すのに時間がかかり、同じ検討が繰り返されていた

支援内容:

過去文書・判断記録の整備とデータ構造設計 ／ 出典を示しながら回答する検索・要約AIの構築 ／ 回答精度の検証と確認フローの設計

ポイント:

根拠のない回答は現場では使えない。すべての回答に出典を必須とする設計により、「確認できる回答」だけを返す基盤とした

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RAG

大手企業 RAG ナレッジ基盤

大手企業向け / マルチRAG基盤構築

業界:

大手企業（業種非公開）

課題:

複数システム・文書に情報が散在し、必要な情報に辿り着けない

支援内容:

データソース棚卸、RAGアーキテクチャ設計、検索・要約ロジック実装

実装範囲:

基盤設計、検索・要約、権限・セキュリティ、評価基盤

ポイント:

すべての回答に出典を示す設計とし、回答根拠をその場で確認できる基盤とした

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BPR

企業 BPR AIエージェント

企業向け / BPR × AIエージェント

業界:

企業（業種非公開）

課題:

業務の属人化・AI導入の前提となる業務整理が不足

支援内容:

業務棚卸、To-Be設計、AIエージェント設計・実装

実装範囲:

業務再設計、エージェント実装、精度評価、運用定着支援

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