MANUFACTURING VALUE CHAIN × AI

製造業のバリューチェーンに、 現場で育つAIを組み込む。

EnCiteは、製造業のバリューチェーン全体に渡る手作業や職人の判断基準を、現場で運用しながら再利用できるAIソリューションに変えていくプロダクト群です。

手元の図面・帳票・生産データ・作業動画を使ったデモにも対応します。

EnCite Console — スケジューラーAI RUNNING
金曜午後は深穴加工機メンテ
Bラインの深穴加工を前倒しし、空き時間へ再配置します。
品番X-2210は納期優先で
優先度を反映した計画案を再生成しました。

CONSTRAINTS

  • 金曜PM 深穴加工機メンテ
  • X-2210 納期優先
  • 段取り替え 最小化

SCHEDULE PLAN

制約を反映し、ラインごとに生産計画を最適化

現場制約を反映し、ラインごとの計画案を組み替える

※ 画面はイメージです

開発・設計図面チェック
開発・設計部品カウント
調達NCプログラム生成
見積・購買帳票変換
見積・購買検査成績書確認
生産計画計画立案
生産計画工程表確認
品質管理不良分析
品質管理検査記録整理
販売・マーケナレッジ検索
VALUE CHAIN

製造業のバリューチェーン全体に、各工程に最適化されたAIを展開する。

EnCiteは、単一の汎用AIツールではありません。
製造現場ごとの業務・データ・ルールに合わせてAIを最適化し、課題の大きい工程から段階的に展開できます。

01 開発・設計 検図ルールの標準化・再利用を支援 検図AI
02 調達 加工条件に応じたNCプログラム生成を支援 NCプログラム生成
03 見積・購買 帳票の自社フォーマット変換を支援 フォーマットAI
04 生産計画 現場制約をふまえた計画作成を支援 スケジューラーAI
05 品質管理 不良原因の整理と再発防止策の検討を支援 なぜなぜ分析AI タイムスタディAI QAエージェント
06 販売・マーケ 提案履歴を活かした営業活動を支援 営業支援AI

横断的に関わる部門:DX推進 ・ 情報システム

※ 導入範囲・対応工程は対象業務やデータにより異なります。各プロダクトの定量的な効果は、それぞれの製品ページでご確認いただけます。

THE PROBLEM

現場の判断も、業務のノウハウも。
“人の経験”に頼りすぎていませんか。

現場に眠る暗黙知や個別ルールが、製造業DXを阻む大きな壁になっています。

業務が、工程ごとに分断されている

開発・生産・管理の各工程でデータやノウハウが孤立し、製品や取引先が増えるほど調整コストが膨らむ。

判断基準が、担当者ごとに属人化している

現場ごとの確認・判断ノウハウや条件出しが経験や勘に依存し、技術伝承や他拠点への横展開を拒んでいる。

データ形式が、拠点・工程ごとにバラバラ

社内外で交わされる仕様書・実績データ・帳票の形式が異なり、日常的な転記やフォーマット変換の手作業が消えない。

変化に合わせて、仕組みを更新しきれない

製品仕様の変更や運用ルールの見直しのたびにシステム改修が追いつかず、結局現場の手作業に戻ってしまう。

WHY ENCITE

なぜ、汎用AIやRPAではなくEnCiteなのか。

EnCiteで得られるのは、単なる自動化ではありません。
現場の知見を業務ロジックとして蓄積し、使うほど自社業務に馴染むAI基盤です。

判断基準が人の頭にしかない

現場固有の判断ルールを標準AIツールでは再現できない

AIとの対話で判断理由を整理し、現場で使えるルールとして蓄積

非定型なデータや書類が多く構造化できない

多種多様なフォーマットや非定型データは、誤認識や個別対応が発生しやすい

データ間の差分や解釈の違いを、現場主導の変換ルールとして保存

PoCで終わり、本番に定着しない

精度や保守性が足りず、結局手作業に戻りやすい

人が補正した判断をルールに反映し、運用するほどAIの精度と再利用性が高まる

1工程の自動化で止まってしまう

工程ごとに別ツール・別ルールが必要になりやすい

開発から出荷・営業まで、同一基盤の上にプロダクトを段階的に展開

PRODUCTS

バリューチェーン全体に潜む熟練者の判断を、再利用できるAIルールへ。

各工程の多様な業務に残る判断基準やノウハウをAIが整理し、人が確認・承認しながら自社全体で再利用できるルールに変えていきます。

開発・設計|検図AI

作業前後の図面の差分から、再利用できる検図ルールをつくる。

作業前後の図面から色塗り・カウント・検図の判断を整理し、別図面にも使えるルールとして保存します。

  • 作業前後の差分からルール化
  • 人が根拠を確認・補正
  • 別図面へ再利用
こんな現場で

「ベテランの退職後、図面の確認基準が引き継げない」「毎回ゼロから色塗り・カウントをやり直している」

検図AIのコンセプト:図面からAI解析を経てルールカードへ
TRUST MODEL

AIの判断候補を、現場が確認して使う。

EnCiteは、AIにすべてを任せる仕組みではありません。
各工程のAIが判断候補を出し、人が根拠と適用範囲を確認したうえで、次回以降も使える条件・基準として蓄積します。

01AIが判断候補を作成

各工程の入力データや業務資料から、対象・除外・変換・制約条件などの判断候補を整理します。

02人が根拠を確認・補正

根拠箇所、差分、適用範囲を確認し、現場判断で補正します。

03承認済みルールとして再利用

確認済みの判断だけをルール・ナレッジ化し、同種の業務や他工程へ再利用します。

根拠表示・適用範囲管理・履歴管理により、現場が確認できる形でAIを業務に組み込みます。

HOW TO START

小さく試して、大きく広げる。

まずは手元データを使ったデモから。
現場の判断とAIの出力を比較しながら、段階的に業務へ組み込みます。

STEP 01

手元データでデモ

実際の業務データや資料をもとに、適用対象となる業務や工程を確認します。

STEP 02

PoC

実データで、工数・精度・運用負荷を確認します。

STEP 03

本番運用

対象工程に組み込み、承認済みルールを蓄積します。

STEP 04

横展開

他部門・他工程・他拠点へ段階的に広げます。

FAQ

よくあるご質問

RPAや汎用AIとEnCiteの違いは何ですか?

RPAは定型処理、汎用AIは一般的な質問や文章生成に向いています。EnCiteは、製造業の現場固有の制約条件・図面ルール・帳票フォーマットを、業務ロジックとして蓄積し、実業務で再利用できる点が特徴です。

CADデータや整ったデータがなくても始められますか?

はい。検図AIはスキャン図面・画像PDF・手書き図面も対象にできます。フォーマットAIはPDF・Excel・CSVから始められます。スケジューラーAIは既存の生産データと現場ヒアリングをもとに制約条件を整理できます。

導入はどこから始められますか?

課題の大きい1工程・1プロダクトから始められます。手元データでデモを行い、PoCで人の作業や計画と並行評価しながら、精度と運用負荷を確認します。

AIの誤検知やハルシネーションはどう防ぎますか?

AIの判断をそのまま確定しません。根拠箇所、差分、適用範囲を人が確認・補正し、承認済みルールとして蓄積してから再利用します。

データの取り扱いやセキュリティは相談できますか?

はい。PoCや本番導入の前に、利用データの範囲、保管方法、アクセス権限、社内規定への対応を確認します。情報システム部門の要件に合わせて進め方を調整できます。

EnCiteはMES、ERP、APS、MRPを置き換えるものですか?

必ずしも置き換えるものではありません。既存のERP、MES、APS、MRP、SAPを活かしながら、図面・帳票・計画に残る暗黙知を業務ロジック化します。

まずは、サービス概要資料でご確認ください。

EnCiteのプロダクト概要、対応領域、導入の進め方などをまとめた資料をご案内します。バリューチェーン全体のどこから優先して展開すべきかも確認できます。

DOCUMENTS

EnCite サービス概要資料

会社名・お名前・メールアドレス、部署、ご関心のある領域、知りたい内容をご入力ください。送信後、サービス概要資料をご案内します。

  • プロダクト機能概要
  • 導入事例・成功パターン
  • 料金・導入フロー
  • よくあるご質問

送信後、資料のご案内ページへ移動します。ご入力いただいた情報は、資料請求への対応の目的にのみ利用します。