製造業向け
熟練者の仕事を
AIエージェントが1ヶ月で自動化
熟練者が引退し、判断が属人化していく。社内に答えはあるのに、辿り着けない。
検図・不具合の原因分析・技術相談。今あるシステム・データをそのまま使います。
WHAT YOU CAN DO
設計からアフターサービスまで、
各社独自の業務をAIエージェントで自動化
組立系製造業
設計
調達・試作・
量産準備
量産準備
製造・品質
物流
アフター
サービス
サービス
化学/素材系製造業
研究・処方
試作・
スケールアップ
スケールアップ
調達・受入
製造・運転
品質・出荷
AIエージェントが、今あるシステム・データを使って業務を遂行
探す・活用
図面・規格を解読
関係を辿る
最適化・予測
USE CASES
自社に近い業務から、ユースケースを探す
OUR APPROACH
AIに、御社の業務を教える
AIを入れても、設計・製造・保守そのものは変わらない。よく聞くのは、この2つです。
汎用チャットでは、調べもの止まりCopilotやチャットボットは質問回答まで。設計・製造・保守という業務の中核には踏み込めない。
個別に作ると、高くつき次に繋がらない1つは動いた。だが隣の業務では、要件定義もデータ整備も、また一から始めることになる。
原因は共通で、AIが御社の業務を知らないこと
データを意味でつなぎ、AIに業務を伝える層をつくる
私たちはこれを「コンテキスト層」と呼んでいます。
文脈の持ち方（グラフ／ベクトル／構造化データ 等）は、対象業務とデータの状態に応じて選択します。
意味でつながると、できるようになること
部門をまたいだ問いに、根拠つきで答えられる「この不具合、他の機種にも出るか」。1つの入口から関係を辿り、参照元つきで返します。
熟練者しか辿れなかった関係を、AIが辿るどの記録をどう突き合わせるか。ベテランの頭の中にあった経路を、AIが代わりに回します。
1度つくれば、次の業務でも使い回せる整えた文脈は業務ごとの使い捨てになりません。2件目以降の立ち上げが速くなります。
原因をもっと詳しく
データが、意味でつながっていない
AIが理解できる状態になっていない図面やPDFは、記載の意味づけ（何の部品の・どの要件か）がされていない。同じ名前の旧版ファイルが大量に眠る。基幹システムの実績はAPI／MCPが未整備で取り出せない。項目の定義も部門ごとに揺れている。
判断の根拠が、関係として残らない何をどう判断したかが残らない。残っていても、製品・部品・工程とのつながりが失われ、AIに渡せる形になっていない。
AIが、御社の業務を知らない
業務プロセスを、緻密に教えていない業務手順・判断基準・用語だけでなく、どの部門が何を担い、どのシステムに何があるかも渡していない。だから調べもの以上のことができない。
そして、つなぐ工数がかかる理由
案件ごとに、整備をやり直している要件定義、データの抽出・加工、用語辞書、機械学習モデルの学習・評価、プロンプトと評価の作り込み──業務ごとに一式を組み直すため、次にも同じ立ち上げコストがかかる。
WHY ONE MONTH
1ヶ月で動く、3つの理由
1
AIエージェント基盤を用意
データの接続・統合、意味と関係のインデックス化、検索、実行・権限管理まで、
共通機能を予めプロダクトとして整備しています。
AIエージェント基盤（6レイヤ・43機能）を見る
AIエージェント基盤（6レイヤ・43機能）
構成そのものは一般的です。違いは、下2層（データ・連携／コンテキスト管理）を共通機能として予めプロダクト化してある点です。 だから、個社ごとに作るのは御社仕様の部分だけになります。
アプリ・UI
チャット（テキスト）
画像入出力
入力フォーム業務特化型
カスタムBIダッシュボード
Agentビルダー管理者UI
エージェント
管理
管理
エージェント実行管理
LLM呼出し／ルーティング
Deep Research
HITL
ワークフロー
マルチエージェント管理
ガードレール／レビュー
コスト管理
・・・
評価・改善ループ
精度評価
フィードバック
観測・トレース
自動検証
自動最適化
ツール・
スキル
スキル
検索
ベクトル／KW検索
グラフ検索
根拠抽出
用語辞書変換
SQL生成
Web検索
データ処理
定型データ加工
OCR
画像解釈／Text付与
生成・計算
Python実行
資料生成
最適化問題ソルバ
機械学習推論
アクション
SaaS書込
ガバナンス
権限管理
構造化データ非構造化データ
監査ログ
個人情報検知
コンテキスト
管理
管理
データカタログ／メタデータ管理
構造化データ非構造化データ
ナレッジグラフ
メモリ・プロンプト
データ・連携
DWH
RDB
ファイルSharePoint／Box／Drive
ETL
構造化非構造化
SaaS連携（API／MCP）
2
個社対応の作業も、生成AIで自動化
「データ基盤構築」「エージェント設定」「運用改善」といった個社ごとの対応も
生成AIで実施し、高速化しています。
生成AIが実行データ基盤構築エージェント設定運用改善
3
FDE体制 —— 何を作るかは、人が決める
エンジニアが業務に入り込みます（私たちはこれをFDE体制と呼んでいます）。パッケージの導入ではなく、
御社仕様で動くAIエージェントを作り切ります。
OUR STRENGTHS
2,500社のデータを扱ってきたから、
AIに最短で繋げる。
御社のデータをAIに繋げられるパートナーかどうかが、成否を分けます。
2,500社の現場知
コンテキスト整備を、最短ルートで。
AIに渡すデータを整えてきた実績です。TROCCO（データ統合）とデータ基盤構築で国内2,500社を担当し、業種ごとのデータのクセと躓きどころを把握しています。一番時間がかかる工程だから、効きます。
データ基盤×AIを一社で
データ整備からAI稼働まで、一気通貫。
「AIの会社」か「データ基盤の会社」か、ではなく、両方の技術と知見を持ちます。だから、データはあるのに繋げられないという事態が起きません。
プロダクト化＋個別対応
止まらずに、前へ進める。
共通部分はプロダクト、固有部分は2,500社のノウハウを積んだAIで高速実装。
DIAGNOSIS
どの業務から始めるか、無料で一緒に決めませんか。
既製のパッケージを、当てはめません
御社の業務内容から仮説を私たちが用意し、討議・探索。ROI（効果 vs 投資）で優先テーマを絞ります。進め方は検討の段階に合わせて3通りからお選びいただけます。
FAQ
よくあるご質問
既存のシステムを置き換える必要がありますか？
必要ありません。既存システムはそのまま使い、その上に業務の文脈をつなぐ層を置く考え方です。マスタ・実績を参照して骨格をつくり、文書を紐づけます。すでにお使いのAIツールがあれば、それを入口や部品として活かす構成もご相談いただけます。
図面や設計データを社外に出せません。対応できますか？
図面を外に出さない構成での実現もご相談いただけます。要件により構成・費用は変わりますので、個別にご相談ください。
データが整備されていませんが、始められますか？
始められます。全社データの一元管理は前提としません。対象業務に関係するデータ・関係だけを、業務ドメイン別につなぎます。判断に迷う文書は人が確認する運用を組み込みます。
本当に1ヶ月で動くのですか？
対象を1業務に絞り、必要な範囲のデータだけをつなぐ前提で、最短1ヶ月での稼働を想定しています。共通機能を予めプロダクトとして用意し、個社ごとの設定も生成AIで高速化しているためです。以降は1〜3ヶ月ごとに追加していきます。
AIの出力は信頼できますか？誤っていた場合はどうなりますか？
根拠つきの候補提示を基本とし、採否は人が判断する運用から始めます。辿った経路と参照元、確信度を併せて提示し、判断できない場合は「不明」と返します。運用のなかで検証を重ね、リスクと精度が折り合う範囲については、実行までAIに任せる形へ広げることもできます。
製造業のノウハウ・知見はありますか？
あります。私たちのメンバーが実装・関与してきた領域には、検図・図面検索、不具合の原因解析、構造物設計の最適化、生産スケジューリング、配合条件からの性能予測などがあります（他社での実装事例を含みます）。業種ごとのデータの持ち方や躓きどころを踏まえ、初回のご相談から具体的な仮説をご提示できます。
どの業務から始めるべきか分かりません。
「AI活用箇所の診断」メニューをご用意しています。御社の業務内容から仮説を私たちが用意し、討議・探索したうえで、ROI（効果 vs 投資）で優先テーマを絞ります。進め方は検討の段階に合わせて3通りからお選びいただけます。
AI活用箇所の診断を見る ›
AI活用箇所の診断を見る ›
アクセス権限や機密情報の扱いはどうなりますか？
既存システムの権限設計を尊重し、権限のない情報が表示されないように構成します。実現方法は環境やご要件によって異なるため、個別にご相談ください。監査ログや個人情報の検知も含めて設計します。
まずは、無料でご相談ください。
この業務はAIでできるのかというご相談から、AI活用箇所の診断、個別のお見積りまで承ります。
資料のダウンロードも無料でご利用いただけます。
導入に関するご相談も承ります。お気軽にお問い合わせください。