AI エージェントの製造業事例

Transcript

1. © Headwaters Co., Ltd. 1 AI エージェントの製造業事例
2. © Headwaters Co., Ltd. 2 製造業特有の課題・ニーズ 文書作成業務の負担が大きい 情報過多により情報連携・処理が困難 知識・ノウハウの属人化 現場業務の可視化が困難 従業員の雇用流動性が高く、 問い合わせ重複が頻発する 人手不足で雇用が獲得できない事に加え、 アルバイトなど入れ替わりの激しさから雇用流 動性が高く、従業員のトレーニングや重複する 説明にコストがかかっている。 紙媒体の資料作成負荷が高く、また、情報の 整理や流用が難しい。機械や専門性の高い 用語知識が必要で、取得する情報が多い。 ベテラン社員のノウハウ伝授が場所や人の時 間確保によって困難で、属人化してしまう。ま た、工場を多数展開している場合、レクチャー による差分や品質管理、全体の稼働管理な ど現場の状況把握やコントロールが難しい。 専門用語のやり取りを 生成AIだと内容を読み込めない！ ベテランのノウハウを共有し、汎用化するのに 時間と場所、様々な障壁がある・・ 情報処理負荷が高く、 問い合わせ対応の増加！教育が大変。 業務負荷・情報連携の障壁 海外の工場との連携が難しい・・ どのような状態なのか把握しずらい・・！
3. © Headwaters Co., Ltd. 3 そのお悩み・・・AIエージェント×XRで解決します！ AI エージェント×XRによる現場への価値 エージェント×XRによる業務効率の価値 リアルタイム情報表示・共有 XR技術により、現場にリアルタイム情報を提供。作業に 必要なデータを表示しながら作業ができる。 さらに、リアルタイム映像を共有することで、現場にベテラ ンがいなくても内容を確認、的確な指示受けが可能。 XRによるトレーニングアシスト 文書作成業務の効率化 AIエージェントによって決まったフォーマット・要望に合 わせた文書を自動的に生成。 人的エラーの削減 生成AIにて仕組化されたプロセスにより、人的ミスを軽減。 作業に関する再鑑を生成AIにて行うことも可能。 業務問い合わせ対応の削減 マニュアル・ドキュメントなどのノウハウをエージェント化することによ り対応は、人→エージェントへ。 業務の不明点はエージェントに問い合わせることですぐに解決。 業務の効率化、他業務への作業時間確保が可能。 ルール、マニュアル・ドキュメントを生成AIに読み込ませエージェントを作成、またその機能をXR技術に組み込むことで、次の価値を 提供可能！ XR技術によって、現場で必要となるデータや見本作業等を表 示し、実際のマニュアルをリアルな現実と重ね合わせながら作業 可能。教育面の最適化も実現。 さらに、ベテランの視点共有やノウハウ連携などもリンクしながらの トレーニングが可能。 デバイスの集約 複数のデバイスで管理していた業務を集約可能。 1つのデバイスで作業することにより、両手が空く状態をキープ。
4. © Headwaters Co., Ltd. 4 XR x 生成AI を活用した 「製造業向け業務生産性向上アシスタント」 現実に仮想データを重ね合わせ、生成AIを活用することで、現場作業の可能性を広げます。
5. © Headwaters Co., Ltd. 5 デバイスに依存しないインターフェースSDKをR&D Meta Quest ThinkReality Lenovo Meta XREAL XREAL
6. © Headwaters Co., Ltd. 6 インダストリアルメタバース 映像解析AI×メタバース ヒトや物体認識を行い、 その結果をメタバース空間に反映。
7. © Headwaters Co., Ltd. 7 各カメラ、センサー情報をAzureに取り込み、都市計画シミュレーションや未来の３D都市空間へ応用 Unreal Engineで３Dシミュレーション Azure Digital Twinsで IoTプロセスマネジメント 都市計画３Dシミュレーション
8. © Headwaters Co., Ltd. 8 大手製造業様 ドキュメント翻訳＆要約 翻訳 RAG ・専門用語の検索 過去ナレッジ蓄積 Users アウトプット ＜原文＞ ** ＜翻訳＞ ** ＜翻訳＆要約＞ ** プロジェクトのドキュメント原文を翻訳＋要約を行いました。グローバルに展開されているお客 様で、ドイツ語や中国語など様々な言語のドキュメントが存在し、業務負荷が高いため相互の翻 訳や文章の要約を行い効率化を実現。 翻訳されたドキュメント 要約
9. © Headwaters Co., Ltd. 9 大手産業機械メーカー様 ドキュメントチェック効率化 アップロード ドキュメント受領 画像等解析 ナレッジ化、ベクトル検索 アウトプット テキスト整形・要約 過去のドキュメントのナレッジから類似観点を抽出し、チェック業務を効率化 新しいドキュメントのチェックに時間がか かっている。 項目が多くチェック漏れが発生している 課題： 過去のドキュメント（重要クレームなど） のナレッジから類似観点を抽出し、チェッ ク業務を効率化する。 目的：
10. © Headwaters Co., Ltd. 10 大手産業機械メーカー様 DB効率化 クラウドへ アップロード ドキュメント受領 画像等解析 DB化 アウトプット テキスト整形・要約 （GPT4o） AIエージジェントを用いて、検査要領書から項目を抽出し、DB化することで作業の効率化を 図る。 検査要領書から人が手打ちで項目を入力し、 検査指示書を作っているため、かなり時間 がかかってしまっている。 課題： AIエージェントを用いて、検査要領書か ら項目を抽出し、DB化することで作業の 効率化を図る。 目的： ※検査要領書：検査に関する項目をまとめたもの DBに検査要領書の項目を登録することで 同じ事例があった際に、検索したらすぐに 回答がくる
11. © Headwaters Co., Ltd. 11 大手エネルギー業様 設備関連の質問等を抽出 クラウドへ アップロード ドキュメント受領 画像等解析 アウトプット テキスト整形・要約 （GPT4o） AIエージジェントを用いて、設備に関連する質問を生成。過去の質問事項を抽出することにより、 リスク回避や最適な提案につなげる。 AIエージジェントを用いて、設備に関連 する質問を生成/過去の質問事項を抽出す ることにより、リスク回避や最適な提案に つなげる 目的： ナレッジ化、ベクトル検索