※ 掲載ロゴは株式会社SCIENのお取引先です。EnCite OSの導入実績を示すものではありません。
製造業の各工程に、現場に合わせたAIを
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01
開発・設計
検図AI
詳細は
こちら図面の判断基準をルールへ
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02
見積・購買
フォーマットAI
詳細は
こちら帳票を自社の標準書式へ
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03
生産計画
スケジューラーAI
詳細は
こちら現場制約を生産計画案へ
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04
製造・現場改善
タイムスタディAI
詳細は
こちら作業動画を分析データへ
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05
品質保証
品質保証AI
詳細は
こちら不具合報告から兆候を発見
5つの製品は、それぞれの工程に合わせて導入を検討できます。製品間の自動連携を前提とするものではありません。
その作業・引き継ぎ、
毎回やり直していませんか?
こういう細かいところって、言葉で伝えるの難しいんだよな…
これ、前にもあった気がするけど…どこを見ればいいんだろう
あの人がいないと、この作業の理由がわからない…
EnCite OS
現場で確かめながら、自社の業務に合うAIへ
情報を整理
計画作成を支援
蓄積し 次回の作業に活用
業務を支える5つのAIプロダクト
※ 動画内の画面は開発中のイメージです。対応可否や効果は、対象業務・データ・運用条件に応じてデモまたはPoCで確認します。
数字で見る、SCIENの業務改善実績
| Before | After |
|---|---|
| 製造業|品質管理における不具合報告対応 | |
15時間 不具合報告の処理時間 |
1.5時間 処理時間を90%短縮 |
| 製造業|外観検査の確認作業 | |
100% 従来の確認対象を100%として比較 |
27.6% 製造側の確認対象を72.4%削減 |
| 医療情報サービス|応対評価AIの指示改善 | |
1サイクル 2週間 AIへの指示の改善にかかる時間 |
1サイクル 10分 指示改善の所要時間を99%以上短縮 |
※ 外観検査の数値は社内検証データに基づきます。EnCite OSの導入実績を示すものではありません。効果は対象業務や条件によって異なります。
現場の判断を、
使い続けられる
仕組みへ。
表は左右にスクロールできます。
| 比較項目 | EnCite OS | 競合A | 競合B |
|---|---|---|---|
| 主な用途 | 手作業の効率化・判断の標準化 | 技能伝承・知識共有 | 品質保証・設計判断の支援 |
| 知識の取り込み方 | 作業データと担当者への聞き取り | 熟練者とのAI対話 | 過去事例・既存資料 |
| 現場での活用方法 | 判断基準を使った業務処理 | 蓄積した知識で質問に回答 | 事例検索・是正案作成の支援 |
導入後の定着と成果創出まで徹底的に伴走します
- STEP 01
業務ヒアリング
作業の流れや熟練者の判断を伺い、課題や導入の進め方を整理します。
- STEP 02
記憶の構築
現場に即したデータを収集・整理し、暗黙知を繰り返し使える形にします。
- STEP 03
PoC評価
実際の業務データで精度と効果を検証し、運用に向けた改善点を明らかにします。
- STEP 04
運用
実証実験で終わらせず、実際の業務でAIの活用を推進します。
- STEP 05
導入後のフォロー
長期的なパートナーとして、精度や使い勝手の改善を続けます。
一つの業務から、工程横断の活用へ
課題の大きい業務を一つ選び、PoCで効果を確かめます。
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〜4か月
単体で導入
- 対象業務を一つ選び、データと基準を整理
- 熟練者の判断を記憶として構築
- 効果の確かめ方を決め、AIの活用を開始
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〜8か月
記憶と評価を整備
- 失敗例を蓄積し、評価データを整備
- 評価・改善・承認の運用を定着
- 熟練者への質問の頻度を下げる
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〜12か月
隣接工程へ連携
- 部品・設備・作業の情報を工程間でつなぐ
- 前工程の出力を次の業務で活用
- 2つ目のソリューションを導入
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13か月目〜
全体を継続運用
- 開発設計から品質保証まで、判断の理由を引き継ぐ
- 熟練者の異動・退職に左右されにくい運用へ
- 現場で知識とAIを評価・改善し、貴社専用の基盤に育てる
現場で使える形まで知を実装する

AIを導入する前に、どの判断を、何のために使うのか。私たちは、現場の仕事とデータを確かめ、担当者が確認しながら使える形にすることを大切にしています。
図面や帳票、生産計画には、現場ごとの条件や例外があります。それらを一緒に整理し、AIが示した結果を担当者と確かめる。業務の選定から効果の検証、導入後の改善まで、現場とともに進めます。
株式会社SCIEN 代表取締役
東京大学大学院修士課程修了
- NHKロボコンに出場し、準優勝。
- コンピュータビジョン分野で学会発表・特許取得。
- 自動運転の認識(Perception)分野の研究に従事。
- 株式会社松尾研究所のAI共同研究開発プロジェクトに参画。
よくあるご質問
導入するとどんなメリットがありますか?
確認・転記・計画・作業分析など、対象業務の手作業を見直せます。EnCite OSは熟練者の判断基準とその根拠を記録し、担当者が承認したルールや事例を次の案件に使える形で残します。まずは一つの業務でPoCを行い、作業時間や確認負荷の変化を確かめてから適用範囲を広げます。
費用はいくらですか?
費用は、対象業務、扱うデータの種類や量、既存システムとの連携、導入後の支援範囲によって変わります。無料相談では現在の作業と改善したい点を伺い、まず取り組む業務やPoCの進め方を整理します。その内容を踏まえて個別にお見積もりしますので、要件が固まっていない段階でもご相談ください。
RPAや生成AIとEnCite OSの違いは何ですか?
RPAは定めた手順を繰り返し、汎用の生成AIは入力に応じて回答や成果物を作ります。EnCite OSは図面や帳票、生産計画などの業務で、現場の条件や例外を判断基準として記録します。AIが出した候補は担当者が根拠と適用範囲を確認・承認し、その結果を次の案件に使うルールや事例として残します。
データの取り扱いやセキュリティは相談できますか?
図面・帳票・映像・不具合報告を社内ネットワークに留め、アプリケーションと記憶DBをプライベートクラウドやオンプレに配置する構成を検討できます。外部のLLM APIを使う場合は、送信する項目とログの扱いをゲートウェイで制御します。実際の保管場所、アクセス権限、外部サービスの利用有無は、貴社の要件を確認して決めます。
依頼してから納品まで、どれくらいかかりますか?
まず対象業務とデータ、現場の判断基準を整理し、デモやPoCで使い方と効果を確認します。その後、導入する範囲、データの準備状況、既存システムとの連携や担当者の確認方法を踏まえて日程を組みます。一つの業務を約4か月で導入する例を掲載していますが、実際の期間は条件によって変わるため、要件確認後に目安をご案内します。
導入後のサポートはありますか?
はい。導入後も利用状況や担当者による確認・修正の結果を踏まえ、判断基準の見直しや運用上の改善をご相談いただけます。対象業務を広げる場合は、必要なデータや確認手順も含めて対応を検討します。支援の期間と範囲は、ご契約内容に合わせて決めます。
Claude FableやChatGPTのAstraと何が違いますか?
Claude FableやChatGPTのAstraは幅広い用途で使う汎用AIです。EnCite OSは製造業の工程に合わせ、図面確認・帳票変換・生産計画・作業分析・品質保証を支援します。業務ごとに入力データと人が確認する箇所を定め、判断の根拠、承認履歴、版を残して運用する設計です。既存システムとの連携も、対象の環境とデータ形式を確認して検討します。
お客様の声
※ いずれもSCIENの支援事例です。EnCite OSの導入実績を示すものではありません。





















