メール、Excel、PDF、議事録、手順書、顧客情報、生産計画、在庫、品質記録。
社内に散らばっている情報を、AIが安全に読み、関連づけ、業務に利用できる構造へ整えます。
文書や社内ナレッジは、Markdownを中心としたオープンな形式で整理。在庫、受発注、生産実績、勤怠、設備ログなどの数値データは、データベースや既存システムと連携。その上でAIエージェントが、情報検索、集計、資料作成、タスク整理、異常通知、対応案の作成を行い、必要に応じて人の承認後に業務を実行します。現場調査、データ設計、社員研修、AIエージェント構築、運用定着まで、一気通貫でご支援します。
AIを「使う」会社から、AIが「働ける」会社へ。
機密データを外部へ送信しない完全オンプレミス構成、クラウドAIを利用する構成、両方を組み合わせるハイブリッド構成から選択できます。
AIの使い方を学ぶだけではなく、実際の社内業務を題材として、動く仕組みと運用できる人材を社内に残します。
会社の資産になるのは、特定のAI製品ではありません。整理された社内データ、業務ルール、判断履歴です。
私たちが構築するのは、単なる社内チャットボットではありません。AIが必要な情報を探し、複数の資料を横断して現在の状況を整理し、資料や対応案を作り、必要な人へ確認を求め、業務を前に進めるための基盤です。仕組みは4つの層で構成されます。
現在使用しているシステムを、すべて廃止する必要はありません。
情報の種類に応じて、適切な形式で整理します。議事録、手順書、判断履歴、顧客経緯、社内ルールなどはMarkdown。在庫、受発注、生産、勤怠、設備ログなどはデータベース、CSV、JSON。画像、図面、契約書、PDFなどは元ファイルを維持し、顧客ID、製品ID、案件ID、設備番号などで相互に関連づけます。
設定されたルールと権限の範囲内で、次の処理を行います。
現場担当者に、複雑なAI操作を覚えてもらう必要はありません。
「あの案件では何を提案したか」「この不具合は以前にも発生していないか」「この設備の設定を変更した理由は何か」。
会議音声や議事録から、決定事項、未決事項、担当者、期限、顧客へ回答する内容、次回確認事項、提案書へ反映する内容を自動で整理します。
会議内容、過去提案、技術資料、社内テンプレートを参照して、初稿を作成します。
散らばった依頼を集め、担当者別のToDoへ整理。返信が必要なメール、顧客への確認事項、期限が近い案件、担当者が未設定の業務、承認待ちの申請。
生産予定、出勤者、経験工程、保有資格、過去の配置、残業状況などを参照して、AIが人員配置案を作成します。管理者は、ゼロから配置を考えるのではなく、AIが作成した案を確認・修正します。AIが勝手に配置を確定するのではなく、最終判断は管理者が行います。
受注メール、注文書、発注書から、顧客名、製品名、数量、納期などを抽出します。製品マスタとの照合、受注登録の下書き、請求書ドラフト、承認依頼までを連携できます。
現場の日報、作業実績、未完了項目を集約し、週次レポートや異常傾向を提示します。単なる件数集計ではなく、「通常より工数が増えている工程」「遅延が続いている案件」など、管理者が確認すべき内容を知らせます。
不具合報告、検査画像、設備条件、過去の是正報告を横断し、類似事例や確認項目を提示します。AIが原因を断定するのではなく、調査対象を絞り、品質担当者の判断を支援します。
Nsightの主軸である画像処理AI・VLM技術と組み合わせることで、まだデータ化されていない現場情報の取得から支援できます。
スマートフォンやカメラでラベル、注文書、帳票を撮影し、品名、ロット番号、数量、期限などを抽出します。VLMによる意味理解を活用することで、従来のOCRと比較して、帳票ごとの領域設定や辞書登録を大幅に減らせます。文字品質や識別難易度によっては、専用OCR、追加設定、マスタ照合を組み合わせます。
読み取った製品情報を、棚情報、社内QR、WMS、在庫台帳と関連づけます。
外観検査結果、設備ログ、生産条件を同じ案件・製品・ロットへ関連づけ、品質傾向や異常傾向を横断分析します。
生産計画・発注の先読み。受注状況、在庫、設備、人員、納期などから、生産計画や発注タイミングの調整案を提示します。さらに、原材料価格、為替、物流状況、供給情報など、業務に関係する外部情報を定期的に取得し、社内の生産・在庫・受注状況と照合します。
重要なのは、画面を開いて分析するだけではなく、AIの側から確認すべき事項を知らせることです。
従来の自動化では、決められた入力形式、事前設定、辞書登録、個別のルール作成が必要でした。現在のLLMやVLMは、文章、帳票、画像の文脈を理解し、情報の意味を判断できる範囲が大きく広がっています。自由記述の日報、形式の異なる帳票、顧客ごとに異なるメールなども、業務で利用できる対象になり始めています。
AIモデルは今後も変わり続けます。しかし、会社の顧客情報、業務ルール、判断履歴、品質ノウハウ、配置実績は、会社固有の資産です。今日から整理を始めた会社と、3年後に始める会社では、AIが利用できる会社の記憶に3年分の差が生まれます。
完全自動化が実現するまで待つ必要はありません。情報を整理するだけでも、探す時間の削減、引き継ぎの容易化、会議後の作業削減、対応漏れの発見、ノウハウの蓄積といった効果が得られます。
さらに、将来の自動化へ移行しやすくなります。詳しくは「なぜ『今』できるのか」もご覧ください。
差がつくのは、契約しているAIの種類ではありません。
AIが利用できる会社の情報と、AIを業務で運用できる組織があるかどうかです。
特定のサービスだけに依存しない、シンプルなテキスト形式です。議事録、手順書、顧客経緯、プロジェクト記録、判断履歴などを、AIと人の両方が利用しやすい形で保存できます。
Markdownファイルを閲覧、編集、検索、関連づけるためのツールとして利用できます。ただし、本サービスの目的はObsidianの導入ではありません。利用環境に応じて、専用Web画面、Slack、Teams、既存システムなどからも情報を利用できるようにします。
在庫数量、受注履歴、生産実績、設備ログなど、大量の構造化データはデータベースで管理します。PDF、画像、図面、動画は元ファイルを保持します。情報の性質に応じた保存形式を選び、それらをAIが横断利用できるようにすることが重要です。
現在の業務、データの持ち方、セキュリティ要件を伺い、どの業務から始めると効果が出やすいかを整理します。
業務フロー、使用ファイル、既存システム、担当者、判断ルール、課題を確認します。
効果、実現性、リスク、データの有無から、最初に取り組む一業務を決めます。
フォルダ構成、Markdownテンプレート、命名規則、メタデータ、顧客ID、案件ID、製品ID、権限を設計します。
実際の社内業務とデータを使い、AIの基礎、データの記録方法、AIの回答確認、セキュリティ、日常運用を学びます。
社内検索、会議後処理、顧客対応、シフト作成、受発注など、効果が確認しやすい一業務から構築します。
検索時間、資料作成時間、対応漏れ、入力時間、AI提案の採用率などを計測し、改善します。
効果が確認できた後、営業、製造、品質、物流、管理業務へ対象を広げます。
私たちの研修は、AIツールの操作方法だけを学ぶものではありません。研修のための研修では終わらせません。実際の社内業務を題材として、学びながら仕組みを構築します。
研修プログラムの詳細はAI研修・伴走支援をご覧ください。助成金の活用もご案内できます。
業務システムだけを見るのではなく、人、設備、製品、品質、物流、前後工程を含めて設計します。
画像認識、VLM、OCR、カメラ、設備連携によって、紙、ラベル、製品、検査結果など、まだデータ化されていない情報を取得できます。
現場情報の取得、社内データ構造、AI検索、業務エージェント、既存システム連携を分断せずに設計します。
セキュリティ、性能、コストに応じて、オンプレミス、クラウド、ハイブリッドから適切な構成を提案します。
システムを納品して終わりではなく、社員が利用し、改善し、他業務へ展開できる状態を目指します。
最初から全社システムを作る必要はありません。現在お使いのメール、Excel、ファイルサーバー、議事録、管理表を確認し、自社では何が実現できるか、どの業務から始めるべきかを整理します。
まずは30分、御社の業務を聞かせてください。
差がつくのは、契約しているAIの種類ではありません。AIが利用できる会社の情報と、AIを業務で運用できる組織があるかどうかです。社内のデータを、AIと人がともに利用できる形へ。その第一歩を、一つの業務からご一緒します。
会社のデータを、働く力へ。