製造業AI活用支援
現場課題に合わせたAI導入・PoC・業務定着まで支援します
このようなお悩みはありませんか？
AIを導入したいが、自社に何が合うか判断できない
ベンダーの提案が本当に自社の課題を解決するか、見極められない
PoCで終わり、現場に定着しなかった
実証実験はやったが、結局日常業務には組み込まれなかった
データはあるが、AIに使える状態になっていない
Excelのセル結合、色分け、手入力の混在で、そのままではAIに渡せない
生成AIを業務に活かしたいが、具体的な使い方が見えない
ChatGPTは知っているが、自社の業務にどう使えばよいか分からない
AI導入の費用対効果を経営層に説明できない
投資判断の根拠をどう整理すべきか分からない
システムサーチが支援できること
不良率予測・分析
製造データから不良発生の傾向を分析。要因分析と予測モデルの構築で、不良率低減を支援します。
需要予測
受注データ、季節変動、外部要因を加味した需要予測モデルを構築。在庫の最適化と欠品リスクの低減に貢献します。
設備異常検知
センサーデータやログデータを活用し、設備の異常兆候を早期検知するシステムを構築します。
生成AIによる業務自動化
議事録作成、月次レポート、報告書の自動生成。実際に月320時間の間接業務削減を実現した実績があります。
AIエージェント構築
複数のシステムからデータを自動取得し、集計・分析・レポート出力までを自律的に行うAIエージェントを構築します。
データ構造設計（AI前提）
「画面は人間のために、データ構造はAIのために設計する」既存のExcel業務をAIが読める構造に変換する設計を支援します。
AI導入ロードマップ策定
自社に合ったAI活用テーマの選定から、投資計画、段階的な導入スケジュールまでを整理します。
AI導入の進め方
課題整理（1〜2週間）
現場の業務フロー、データの状態、組織体制をヒアリング。「AIで解決すべき課題」と「先にやるべき業務整理」を切り分けます。
データ確認・設計（2〜4週間）
AI活用に必要なデータの棚卸し。データが不足している場合は、収集の仕組みから設計します。
※ 製造業AI案件の9割はデータ構造で躓きます。ここを丁寧に行います。
小規模PoC（1〜2ヶ月）
1つの業務テーマに絞り、小さくAIを試します。大規模投資の前に、効果と実現性を確認できます。
本格導入・運用定着（2〜6ヶ月）
PoCで確認した効果をもとに、本番環境への導入を進めます。現場が「使い続けられる」運用設計まで支援します。
一般的なAIベンダーとの違い
| 項目 | 一般的なAIベンダー | システムサーチ |
|---|---|---|
| アプローチ | ツール・技術起点 | 業務課題起点 |
| 製造業理解 | 汎用的 | 20年以上の現場経験 |
| データ設計 | クライアント任せ | データ構造から支援 |
| PoC後の運用 | 納品して終了 | 運用定着まで伴走 |
| 提案範囲 | AIモデル開発のみ | 業務整理〜システム化まで |
関連実績
製造業での生成AI導入により間接業務を削減（議事録・月次レポート・データ集計の自動化）
工場データ分析により生産効率を向上
マルチエージェントアーキテクチャによる自律的なデータ処理・レポート生成基盤の構築
AI活用について、まずはご相談ください
「何から始めればいいか分からない」という段階からでも対応可能です。
現状の課題をお聞かせいただければ、AI活用の可能性と進め方を整理してご提案します。