Examples

こんなものが作れます

「AIで何ができるのか」は、実際の画面を見るのが一番早いと考えています。 業務ごとに、どんなしくみを作り、何がどう変わるのかを9パターンにまとめました。

柔軟な対応力のあるシステム開発

7パターン

成型品の外観検査AI

課題

すべて目で見て検査。3名・月480時間かけても見逃しが月2〜3件

解決

カメラで全数を撮影し、AIがNGだけを人に回す

検査工数 月480時間 → 月160時間

投資回収 約5ヶ月開発費 480万円
検査モニター画面

成型品の外観検査AI

カメラで全数を撮影し、AIがNGだけを人に回します。検査員は判断だけに集中できます。

検査モニター画面横にスクロールできます

外観検査AI／ 第2成形ライン
稼働中2026-08-15 14:32
本日検査数
486個
NG判定
8個
NG率
1.72%
平均処理時間
2.4秒
最新の判定画像S-2408-0412
CAM-02 / 1920×1080 / f2.8
傷 0.918
判定結果
NG14:32:07 撮影
製品IDS-2408-0412
不良種別傷（表面）
信頼度91.8 %
金型K-118 / 4,208打
NGを確定OKに訂正再撮影
直近の判定履歴
時刻製品ID判定種別信頼度金型確認者
14:32:07S-2408-0412NG傷91.8%K-118未確認
14:31:52S-2408-0411OK—96.4%K-118—
14:31:38S-2408-0410OK—95.1%K-118—
14:29:14S-2408-0407NG色ムラ83.7%K-118山口
14:29:01S-2408-0406OK—97.2%K-118—

想定する現場

月12,000個を、すべて目で見て検査。3名体制で月480時間を要し、それでも見逃しによるお客様からの問い合わせが月2〜3件発生する。判定基準が人によってぶれることも長年の課題。

導入するしくみ

  • ライン上のカメラで全数を自動撮影
  • AIが 傷・欠け・色ムラ を判定し、NGだけを人が確認
  • 現場で発生した新しい不良は、追加学習で判定に反映
  • 判定結果は自動で記録され、日報づくりが不要に

想定される効果

  • 検査工数：月480時間 → 月160時間（AIがNGとした品と、OK品の抜き取りのみ人が確認）
  • 検査担当：3名 → 1名（2名を組立工程へ再配置）
  • 削減した工数：年間3,840時間 ＝ 約1,150万円
  • お客様からの問い合わせ：月2.5件 → 月0.5件／投資回収：約5ヶ月

開発費用と期間の目安金額は税別・目安です

開発費用480万円
月額（実費）約26,000円
導入期間約4ヶ月

不良報告の自動分類

課題

月100件の不良報告を、品質会議の前に1件ずつ読んで手で分類

解決

今のExcelのまま。AIが原因カテゴリを付けて、集計まで自動で出す

集計作業 月6時間 → 20分

投資回収 約6ヶ月開発費 100万円
不良報告台帳 — D〜F列をAIが自動で書き込みます

不良報告の自動分類

現場が書いた自由記述の報告を、AIが原因カテゴリに仕分けます。今までのExcelに列が増えるだけで、新しい画面は増えません。

不良報告台帳 — D〜F列をAIが自動で書き込みます横にスクロールできます

不良報告台帳_2026.xlsx
最終更新 07-28 16:04自動更新
D・E・F列はAIが自動で入力
ABCDEF
1日付工程不良の内容原因カテゴリ確からしさ状態
207-28成形表面に細かい気泡。材料ロット変更後から出ている材料のばらつき93.1%確定
307-28仕上げバリの取り残しが目立つ。刃が摩耗しているかも金型の摩耗88.4%確定
407-27成形寸法が上限ぎりぎり。朝一の3個だけ設定ミス71.2%要確認
507-27梱包角に打痕。台車から落とした可能性あり搬送時の傷95.6%確定
607-26成形ヒケが大きい。冷却時間を延ばして解消した設定ミス90.8%確定
707-26検査寸法測定でNG。ノギスの当て方かもしれない設定ミス68.4%要確認
807-25成形黒い異物が混入。材料袋の口が開いていた材料のばらつき96.2%確定
907-25仕上げ面粗さが規格外。砥石の交換時期か金型の摩耗85.7%確定
1007-24成形ショートショットが3ショット連続で発生設定ミス91.4%確定
1107-24梱包ラベルの貼り位置がずれているその他82.3%確定
不良報告台帳月次集計原因別グラフ

想定する現場

不良報告は月に約100件。品質会議の前に、担当者が1件ずつ読んでカテゴリを付け、Excelで集計。毎月6時間かかるうえ、付ける人によって基準がぶれるため、月ごとの比較ができない。

導入するしくみ

  • 現場は 今までどおりExcelに自由記述で入力（新しい画面はありません）
  • AIが報告文を読み、原因カテゴリと確からしさを自動で判定
  • 判定はシートの列に書き込まれ、月次の集計とグラフが自動で更新
  • 確度の低い判定は 「要確認」として人に回す（月8件程度）

想定される効果

  • 集計作業：月6時間 → 20分（年間68時間 ＝ 約20万円）
  • 分類の基準が揃い、月ごとの比較ができるように
  • 上位2つの原因に対策を打ち、不良率 3.2% → 2.6%（年間製造原価3億円に対し 約180万円）
  • 削減額：年間約200万円／投資回収：約6ヶ月

開発費用と期間の目安金額は税別・目安です

開発費用100万円
月額（実費）約1,000円
導入期間約4週間

現場トラブル検索システム

課題

復旧のたびにベテラン頼み。過去の対処は紙に埋もれている

解決

症状・原因・対処の3項目で貯めて、話し言葉で引き出す

復旧時間 平均2時間 → 50分

投資回収 約1年開発費 175万円
トラブル登録・検索画面

現場トラブル検索システム

症状・原因・対処の3項目で貯めて、話し言葉で引き出す。ベテランの経験が全員のものになります。

トラブル登録・検索画面横にスクロールできます

現場トラブル検索
登録事例 1,284件田中
トラブルを登録する
症状
搬送コンベアの停止、異音あり
原因
駆動プーリの固定ボルト緩み
対処
M6ボルトを規定トルク9.8N・mで増締め。ネジロック剤を塗布して再発防止。
設備 / 発生日
CV-03 ・ 2026-08-15
登録して蓄積写真を添付
過去事例を検索
ボルトが緩んで異音がする
検索
3件が一致（0.4秒）
一致度 91%2026-05-21 ／ 保全 山口
症状　コンベア駆動部から周期的な異音、その後停止
原因　プーリ固定ボルトの緩み（振動による）
対処　規定トルクで増締め＋ネジロック。以後3ヶ月再発なし
一致度 78%2025-11-08 ／ 製造2課 井上
症状　治具の固定が甘く加工寸法がばらつく
原因　クランプボルトの座面摩耗
対処　座金交換。摩耗品は3ヶ月周期で定期交換に変更
一致度 62%2025-07-02 ／ 保全 山口
症状　ポンプ架台から異音。アンカーボルトの緩みが原因

想定する現場

設備トラブルの復旧に平均2時間。過去の対処はベテランの記憶と紙の報告書に散らばっている。

導入するしくみ

  • トラブルが起きたら 症状・原因・対処 を入力（設備と日付は選ぶだけ）
  • 入力した内容がそのまま検索対象に（事前の資料整理は不要）
  • 次に同じ症状が出たら、話し言葉のまま検索して過去の対処を表示

想定される効果

  • 復旧時間：平均2時間 → 50分
  • 同じ原因の再発：約30%減
  • 保全担当と現場の手待ち：年間560時間の削減 ＝ 約170万円
  • 新人が自力で一次対応できる範囲が拡大／投資回収：約1年

開発費用と期間の目安金額は税別・目安です

開発費用175万円
月額（実費）約9,000円
導入期間約2ヶ月

納品書OCR 入庫登録

課題

納品書を毎日80〜100件、入力だけで1日3時間。ミスは棚卸で発覚

解決

撮るだけで品番と数量を読み取り、在庫へ自動登録

打ち込み 1日3時間 → 45分

投資回収 約1年2ヶ月開発費 260万円
納品書取込画面

納品書OCR 入庫登録

撮るだけで品番と数量を読み取り、在庫へ自動登録。転記そのものをなくします。

納品書取込画面横にスクロールできます

納品書取込
本日取込 86件要確認 1
撮影した納品書IMG_0418.jpg
納　品　書
株式会社ミナミ製作所 御中納品日 2026-08-15
品番品名数量単価
BLT-M6-25六角ボルト M6×2550018
WSH-M6平ワッシャー M68004
BRG-6204深溝玉軸受 620424620
合計　22,080 円
読み取り結果
品番数量読取信頼度在庫マスタ
BLT-M6-2550098.4%照合OK
WSH-M680097.6%照合OK
BRG-62042493.1%未登録
BRG-6204　在庫マスタに未登録
取込サマリ
仕入先株式会社ミナミ製作所
納品日2026-08-15
明細3行 ／ 合計 22,080円
在庫へ入庫登録品番を新規登録

想定する現場

毎日80〜100件の納品書が届き、品番と数量を手入力で在庫へ登録。入力だけで1日3時間を要し、ミスは棚卸で初めて発覚する。

導入するしくみ

  • 届いた納品書をスマホで撮影（まとめて可）
  • 品番・数量・納品日 を自動で読み取り
  • 在庫マスタと自動照合し、未登録の品番は警告して止める
  • 確認してワンタップで入庫登録

想定される効果

  • 打ち込み：1日3時間 → 45分（年間540時間 ＝ 約160万円）
  • 棚卸の突合と誤発注の手戻り：年間200時間の削減 ＝ 約60万円
  • 読取精度：97.5%（残りは画面上で確認・修正）
  • 削減額：年間約220万円／投資回収：約1年2ヶ月

開発費用と期間の目安金額は税別・目安です

開発費用260万円
月額（実費）約6,000円
導入期間約2.5ヶ月

部品在庫管理システム

課題

Excel管理で在庫が数日遅れ。欠品でライン停止が月3件

解決

入出庫を打つだけ。基準在庫を下回った品目は朝メールで知らせる

部品切れ 月3件 → 月0.5件

投資回収 約11ヶ月開発費 190万円
在庫ダッシュボード

部品在庫管理システム

入出庫を打つだけ。基準在庫を下回った品目は、翌朝メールで購買担当に届きます。

在庫ダッシュボード横にスクロールできます

部品在庫管理
最終更新 14:28同期済
登録品目数
428
要発注
6
発注中
11
今月の欠品
0
08:00 メール送信済　基準在庫を下回った6品目を購買担当へ通知
在庫状況
品番品名現在庫基準在庫水準ステータス発注状況次回入荷
BRG-6204深溝玉軸受 6204520
緊急発注未発注—
BLT-M6-25六角ボルト M6×25120200
要発注発注済08-18
WSH-M6平ワッシャー M650100
要発注明日手配—
BLT-M8-30六角ボルト M8×30450300
適正——
OIL-32作動油 ISO VG321410
適正——
入出庫入力
品番
BLT-M6-25
数量
120
入庫出庫
今月の消費上位AI提案あり
BLT-M6-251,840個
WSH-M61,510個
BRG-620496個

想定する現場

在庫はExcel管理で、画面の数字が常に数日古い状態。欠品による生産停止が月3件発生している。

導入するしくみ

  • 現場は 入庫／出庫と数量を打つだけ（スマホ対応）
  • 在庫数と発注ステータスが自動で更新
  • 基準在庫を下回った品目を 毎朝8時にメールで通知
  • 消費実績をAIが読み、基準在庫の見直し案を月次で提示

想定される効果

  • 部品切れ：月3件 → 月0.5件（ライン停止に伴う手待ち 年間540時間の削減）
  • 在庫確認と棚卸の工数：年間120時間の削減
  • 在庫情報：数日遅れ → 常に最新
  • 削減額：年間約200万円／投資回収：約11ヶ月

開発費用と期間の目安金額は税別・目安です

開発費用190万円
月額（実費）約5,000円
導入期間約2ヶ月

案件別 予実管理ダッシュボード

成果

どの案件がいくら赤字かが、発生した当日に分かる状態になる

展開

数字の見方が社内に残り、部門別や得意先別にも広げられる

赤字案件の発見 翌月 → 発生当日

投資回収 約11ヶ月開発費 420万円
予実ダッシュボード

案件別 予実管理ダッシュボード

分断された見積と原価を自動で突き合わせ、案件ごとの粗利を当日中に見えるようにします。

予実ダッシュボード横にスクロールできます

案件別 予実ダッシュボード／ 2026年8月度
ERP同期 14:15
データ元：営業見積Excel ＋ 基幹ERP 原価テーブル（自動突合）
月次計画
5,000万
受注実績
4,900万
進捗率
98.0%
粗利率
12.4%
月別 予算と実績単位：百万円
3月
4月
5月
6月
7月
8月
予算実績
要対応AI要約
案件B が赤字
粗利率 −2.0%。部材費が見積比 +10.2万円。仕入単価の改定が反映されていません。
案件E の原価未確定
外注請求が未計上（2件）。粗利率は暫定値です。
営業部長へ共有
案件別 明細
案件得意先受注額実原価粗利粗利率状態
案件Aミナミ製作所5,000,0004,250,000750,00015.0%良好
案件B河内工業3,000,0003,060,000−60,000−2.0%赤字
案件C大浦テック8,000,0006,400,0001,600,00020.0%良好
案件Dミナミ製作所2,400,0002,184,000216,0009.0%要注視
案件E西山金属1,800,0001,530,000270,00015.0%原価未確定

想定する現場

見積は営業のExcel、原価は基幹システムと分かれているため、案件ごとの粗利は月末に3時間かけて手集計。赤字が判明するのは翌月になる。

導入するしくみ

  • 営業の見積Excelから受注額を毎朝自動で取り込み
  • 基幹システムから部材費・加工費・外注費を自動取得
  • 両者を突き合わせ、案件ごとの粗利を自動計算
  • 赤字案件はAIが原因を文章で要約し、責任者へ自動でメール通知

想定される効果

  • 赤字案件の発見：翌月 → 発生当日
  • 早期に手を打てるようになり、粗利が 年間約400万円改善
  • 月末の集計と各部門への確認：年間128時間の削減 ＝ 約38万円
  • 効果合計：年間約440万円／投資回収：約11ヶ月

開発費用と期間の目安金額は税別・目安です

開発費用420万円
月額（実費）約3,000円
導入期間約3.5ヶ月

介護記録からの人員配置分析

成果

「人が足りない」が、時間帯ごとの必要人員という数字になる

展開

シフトを変えた後も、同じ分析を毎月自分たちで回せる

残業 月62時間 → 月40時間

投資回収 約1年6ヶ月開発費 120万円
人員配置分析画面

介護記録からの人員配置分析

既存のケア記録から時間帯ごとの必要人員を割り出し、シフト見直しの根拠をつくります。

人員配置分析画面横にスクロールできます

ケア記録 業務分析／ 2026年7月度
記録 2,140件を集計
月間介護時間
1,206h
常勤換算
8.0名
残業時間
62h
記録漏れ
1.2%
時間帯別 必要人員と実際の配置
6-8時
8-10時
10-12時
12-16時
16-19時
19-6時
必要人員実際の配置人員不足の時間帯
利用者別 1日あたり介護時間
利用者要介護度所要時間/日構成比
C 様要介護44.1 h
A 様要介護33.0 h
B 様要介護22.0 h
D 様要介護21.5 h
改善提案
朝食帯（8-10時）が2.1人分不足
非常勤1名を2時間だけ配置 → 残業 月22h相当を解消
日中（12-16時）が1.4人分過剰
入浴介助を13時台へ寄せると平準化できます
C様の介助が特定職員に集中
移乗手順の共有で担当を3名に分散可能
試算削減額　年 150万円（残業減＋配置適正化）

想定する現場

職員は毎日ケア記録を入力しているのに、シフト作成には使われていない。「人が足りない」という声はあっても、どの時間帯にどれだけ足りないかを示す数字がない。

導入するしくみ

  • 既存のケア記録をそのまま読み込み（現場の入力は増えません）
  • 介助の内容と所要時間を自動で集計
  • 時間帯ごとの必要人員を逆算し、実際のシフトと重ねて表示
  • 不足している時間帯と余っている時間帯を特定し、配置変更案を提示

想定される効果

  • 残業：月62時間 → 月40時間（年間264時間の削減 ＝ 約99万円）
  • 日中の余剰を入浴介助の時間移動で平準化し、応援要請が減少（＝ 約50万円）
  • 朝食帯に非常勤1名を2時間増員（年間約69万円）
  • 削減額：年間約80万円（増員コスト差引後）／投資回収：約1年6ヶ月

開発費用と期間の目安金額は税別・目安です

開発費用120万円
月額（実費）約1,000円
導入期間約2ヶ月

AI活用の一歩を踏み出すリスキリング研修

2パターン

社内ナレッジ検索ボット構築研修

成果

AIで社内業務を1つ、最後まで動かしきった人材が生まれる

展開

手応えと手順が残るので、次の業務も自分たちで進められる

調べ物の時間 平均40分 → 8分

40万円/人 → 実質 10万円/人
研修で公開するSlack画面

社内ナレッジ検索ボット構築研修

社内資料をAIに読ませ、Slackで聞ける状態を対面研修でつくります。作るのは受講者自身です。

研修で公開するSlack画面横にスクロールできます

研修で構築するAIボット
公開済
南部精機
＃ 全社連絡
＃ 現場ヘルプ
＃ 保全記録
＃ 品質会議
アプリ
ナレッジBot
田
田中
@ナレッジBot　M6ボルトの推奨締付トルクって何N・mだっけ？ステンの場合も知りたい
AI
ナレッジBotAPP
M6ボルトの標準締付トルクは 9.8 N・m（強度区分8.8・乾燥状態）です。
ステンレス（A2-70）の場合は焼付き防止のため 7.4 N・m に下げ、二硫化モリブデン系の潤滑剤を塗布してください。
出典：作業標準書 SOP-032「ねじ締結の管理」3.2節 ／ 保全記録 #0912（2026-05-21 プーリ緩み）
役に立った回答を修正原本を開く
山
山口（保全）
合ってる。新人がこれ自分で引けるようになったのはでかい
＃現場ヘルプ にメッセージを送信

想定する現場

作業標準書やトラブル報告書はあるが、どこに何が書いてあるか分かるのはベテランだけ。新人が質問するたびに現場の手が止まる。

導入するしくみ

  • 自社の資料をAIに読み込ませ、実際に質問してみる
  • 回答のズレを直し、出典が必ず付く設定に調整
  • 最後に全社へ公開し、更新の当番と確認ルールまで決めて終了

想定される効果

  • 調べ物の時間：平均40分 → 8分（月30件で 年間192時間 ＝ 約58万円）
  • 新人教育にかかる先輩の時間：約30%削減
  • 回答に出典が付くので、原本での確認がすぐできる

受講料の目安金額は税別・目安です

受講料40万円/人
補助金活用時のご負担10万円/人
形式対面研修
運用の月額（実費）約9,000円

補助金には要件と審査があり、採択を保証するものではありません。

見積書・提案書 自動生成研修

成果

自社のやり方をAIに覚えさせられる人材が生まれる

展開

条件や様式が変わっても、外注に頼らず自分たちで直せる

見積作成 1件30分 → 12分

40万円/人 → 実質 10万円/人
研修で構築する見積アシスタント画面

見積書・提案書 自動生成研修

過去の見積をAIに学ばせ、条件を入れるだけで下書きが出る状態にします。様式は御社のまま。

研修で構築する見積アシスタント画面横にスクロールできます

見積アシスタント
参照した過去見積 32件生成 4.2秒
条件を入力
得意先
株式会社ミナミ製作所
品目
アルミブラケット A-220（切削・アルマイト）
数量
100 個
希望納期
2026-09-05
特記事項
初回取引・図面支給あり。表面処理工程は外注。
AIで見積書を生成条件をクリア
生成された見積書下書き ／ 要承認
御 見 積 書
株式会社ミナミ製作所 御中
No. Q-2608-114
2026-08-15
品名数量単価金額
アルミブラケット A-220 切削加工1001,480148,000
アルマイト処理（外注）10032032,000
初回段取り費124,00024,000
小計204,000
消費税（10%）20,400
合計224,400 円
単価は過去32件の実績レンジの中央値を採用
承認へ回すExcelで開く

想定する現場

見積作成に1件30分。担当者ごとに単価の付け方が異なり、過去にいくらで出したかを都度探している。

導入するしくみ

  • 過去の見積を持ち寄り、自社の様式のままAIに読み込ませる
  • 大口割引や外注工程などの例外を組み込み、金額のズレを調整
  • 誰が入力し誰が承認するかまで決めて、実際の案件でテスト

想定される効果

  • 見積作成：1件30分 → 12分（月26件で 年間94時間 ＝ 約28万円）
  • 提案件数：月20件 → 月26件
  • 担当者ごとの単価のばらつきが縮小

受講料の目安金額は税別・目安です

受講料40万円/人
補助金活用時のご負担10万円/人
形式対面研修
運用の月額（実費）約1,000円

補助金には要件と審査があり、採択を保証するものではありません。

Services

サービスの詳細

それぞれのサービスで、どんな課題にどう取り組むかは各ページにまとめています。

01

柔軟な対応力のあるシステム開発

必要最低限のスモールスタートから、業務整理からのご提案まで。状況に合わせて柔軟に対応し、期間や費用を抑えた解決策をご提示します。

詳しく見る →02

AI活用の一歩を踏み出すリスキリング研修

自社にAIを取り入れたい企業様向けの対面研修（2日間・計10時間）。各企業の実際の業務に合わせてカスタマイズし、リスキリング助成金の活用で実質1人あたり10万円でご受講いただけます。

詳しく見る →03

若手 実務挑戦プロジェクト

実務経験の浅いインターン生が、経験者の伴走のもと、企業の実際の業務課題に挑戦する1週間の実践型プロジェクトです。

詳しく見る →
Contact

似た業務がある、という段階でも構いません

「うちの場合はどうなるか」を、業務の内容をうかがったうえでご提案します。 費用と期間の見積もりもあわせてお出しします。

お問い合わせ →