なぜ全社DWHや従来のRAGでは、現場業務の真の自動化を達成できないのか？

モデルサイズへの依存から脱却し、事実と関係性に基づく自律型インダストリアルAI基盤を提供します。

業務の基本ルールや定義を司る『Ontology (オントロジー)』と、具体的事象を結ぶ『Knowledge Graph (ナレッジグラフ)』の二層で管理。部門ごとの異なる用語や表記揺れを正しく解釈し、データ同士の文脈を自律的に紐解きます。

単に脳（モデルパラメータ）を巨大化させるのではなく、企業専用の厳密な根拠付け（Grounding）を行う推論エンジンを構築。ハルシネーションを構造的に排除し、監査対応可能な「説明責任のある回答」を出力します。

①初期推論提示 → ②ベテランによるレビュー → ③優先順位・現場勘の指導 → ④特化型モデル学習 の「4ステップ・フィードバックループ」により、水面下に沈んでいた熟練者のノウハウを継続的・半自動的にモデルへと継承します。

役割特化型AIエージェント群がグラフ構造上で自律的に協調。「検知」「原因判断」「在庫引当」「承認手配・作業指示」など、複数ステップにわたる現場タスクや例外処理をバケツリレー形式で完遂します。

現場スタッフを煩雑な手作業から解放し、持続的な組織資産を創出します。

■現場ダウンタイムの極小化
初動対応と原因究明スピードを劇的に高め、設備停止やラインストップによる多額の機会損失を防止します。

■調整・事務業務の工数削減
電話確認や手作業入力から解放。現場スタッフが製造・保守・改善など本来のコア業務に集中できる時間を生み出します。

■属人化解消と技術伝承
ベテラン技術者の頭の中にあった暗黙知をナレッジグラフ化。次世代や全社で即座に共有・活用できる永続的資産にします。

基幹システムに負担をかけず、安全かつ厳格に運用できる堅牢なアーキテクチャ。

ERP、CRM、IoT基盤、帳票システムからデータを複製・集約することなく、分散環境のまま安全にコネクトします。

役職、事業所、プロジェクト単位での情報出し分けをナレッジグラフ側で確実に制御。不要なデータ漏洩や閲覧を防ぎます。

発注手配や設備停止などミッションクリティカルな意思決定には「管理者のワンクリック承認」を介在させ、誤動作を完全に防止します。

世界最高水準の製造現場や規格化機関で導入実証された、具体的な活用シナリオ

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本導入前に一定の期間と費用でデータやモデルの作成・検証を行ってAI導入リスクを最小化し、PoC完了後はセキュリティ要件やコスト等を判断して最適なインフラ構成を選定のうえシステムをご利用いただけます。