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、図面・帳票・生産計画に残る手作業と判断基準を、現場で確認しながら再利用できるAIルールに変えるプロダクト群です。

手元の図面・帳票・生産データ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 詳しく見る →
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 詳しく見る → 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 詳しく見る →
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
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

計画も、図面も、書類も。
“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

図面確認、帳票整形、生産計画が別々に残り、品番や取引先が増えるほど確認工数が膨らむ。

判断基準が、
担当者ごとに属人化している

図面の読み方、段取り、検査基準が経験や勘に依存し、引き継ぎや横展開に時間がかかる。

データ形式が、
現場ごとにバラバラ

図面、請求書、検査成績書の形式が取引先や拠点ごとに異なり、転記・変換・貼り替えが手戻りにつながる。

変化に合わせて、
仕組みを更新しきれない

書式変更、品番追加、設計変更のたびに例外処理が増え、結局また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

現場固有のルールを標準では反映できない

AIとの対話で判断候補を整理し、現場で使えるルールとして蓄積

図面・帳票がバラバラで構造化できない

非定型の図面・帳票は誤認識や個別対応が発生しやすい

Before/After差分や書式の違いを、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

図面・帳票・計画を同じ基盤で段階的に展開

PRODUCTS

図面・帳票・計画に散らばる熟練者の判断を、再利用できるルールへ。

図面確認、帳票変換、生産計画、それぞれの作業に残る判断基準をAIが整理し、人が確認・承認しながら別業務にも使え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
見積・購買|フォーマットAI

バラバラな書式を、
自社標準のフォーマットへ。

取引先ごとに異なる請求書・納品書・検査成績書などを、自社ExcelやSAP取込CSVとして使える形に変換します。

  • PDF・Excel・CSVを取り込み
  • 項目名や並びを自社形式へ変換
  • 月次の貼り替え作業を削減
こんな現場で

「月末に50社分の請求書を手作業で転記している」「担当者が変わると変換ルールが分からなくなる」

フォーマットAIのコンセプト:バラバラな帳票をAIで統一
生産計画|スケジューラーAI

現場の暗黙知を、生産計画ロジックへ。

現場の制約条件をAIとの対話で追加し、ラインごとの計画ロジックとして蓄積します。

  • 1ラインからスモールスタート
  • 自然文の制約を計画に反映
  • 人の補正を次回以降に活用
こんな現場で

「計画担当が1人しかおらず、急な変更に対応できない」「段取り替えや設備メンテの条件が計画に反映されていない」

スケジューラーAIのコンセプト:制約条件を反映した生産計画
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。
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・基準として保存します。

01AIが判断候補を作成

図面・帳票・生産データから、対象・除外・変換・制約条件の候補を整理します。

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化し、同じ形式の業務に再利用します。

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

図面・帳票・生産データをもとに、対象業務を確認します。

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保存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、料金の考え方をまとめた資料をご案内します。図面・帳票・生産計画のどこから検討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。