計画支援
過去の生産実績・部材在庫・作業時間から最適な生産スケジュールを自動生成
在庫や原価の最適化を実現
の
生産管理AIエージェント
在庫や原価の最適化を実現
の
生産管理AIエージェント
※上記は融資のご活用方法についてのご提案となり、北國銀行が融資を約するものではありません。融資にあたっては所定の審査が必要となります。
AIエージェント導入で、工場業務を効率・自動化
人・設備・在庫・進捗など生産現場の情報をリアルタイムに把握し、最適な判断を支援するAIエージェント。属人化しがちな現場業務をデータで可視化・標準化し、生産性と対応力を飛躍的に向上させます。
製造業のこんなお悩み、ありませんか？
- 生産進捗がリアルタイムで把握できない
- 属人化された現場判断に依存
- 人・設備の稼働状況がつかみにくい
- 在庫・仕掛品の過不足でラインが止まる
- 品質トラブルの原因が追えない
- 急な生産変更・短納期オーダーに対応できない
AIエージェントを導入すると
AIが工場の全データを把握し、ルーティン業務の
代行から生産性の改善までをフルサポート
AIエージェントができる一例
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-
稼働モニタリング
IoT/PLCと連携し、設備稼働状況をリアルタイム可視化。アラートや異常検知
-
進捗トラッキング
現場からの入力やセンサーデータをもとに、進捗・遅延要因を把握
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原価見積・実績比較
AIが標準時間と実績差を分析し、原価ズレの要因を特定
-
ナレッジ化
作業指示や段取りノウハウを対話で収集・蓄積し、作業者に提示
-
帳票の依頼
報告用の帳票等のルーティンワークをAIエージェントに依頼
データ加工・分析とリアルタイムデータを突合
AIエージェントの実現イメージ
AIエージェントで業務はこう変わる
従来
AIエージェントがない場合
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生産
計画過去のExcelデータや現場からの報告を手動で集計し、経験に基づいて計画を策定。属人化しやすく、計画変更に時間がかかる。
-
設備
トラブル現場作業員がマニュアルを検索し、担当技術者に電話で問い合わせる。復旧までに時間がかかり、ライン停止時間が長期化する。
-
進捗・
実績把握現場の作業日誌やIoTデータを人が個別に収集し、手動で集計・分析。
データの反映にラグがあり、リアルタイムな判断ができない。 -
原因究明
・改善会議を開き、経験者に意見を聞きながら「なぜ遅延したか」を推測。原因特定に時間がかかり、対策の実行が遅れる。
-
ナレッジ
活用熟練作業員のノウハウが紙や個人の頭の中に留まり、若手への共有が困難。教育に時間がかかり、品質が属人化する。
導入後
AIエージェントがある場合
-
生産
計画「計画支援」エージェントが、リアルタイムの在庫、稼働状況、作業時間から最適な生産スケジュールを自動生成。
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設備
トラブル「トラブル解決」エージェントに対話で状況を説明し、AIが過去事例やナレッジから即座に最適な対応手順を提示。
-
進捗・
実績把握「稼働モニタリング」や「進捗トラッキング」エージェントが、リアルタイムのデータ収集・可視化を自動実行。差異を検知し、即座に担当者へアラート。
-
原因究明
・改善「原因究明・実績比較」エージェントが、実績と標準値のデータを自動で比較分析し、非効率の具体的な原因を推定し提示。
-
ナレッジ
活用「ナレッジ化」エージェントが、会話や作業データからノウハウを自動で抽出・蓄積し、必要な時に作業者に指示として提示。
具体的なエージェントシステム構成
自ら調べ、自ら動かすAIエージェント
AI次世代の自動化ソリューション
APA（AI Process Automation And Assistant）
自律的プロセス自動化
（APA)
AIが常に業務全体を最適に制御。
環境変化にも自ら判断し対応。
事務処理現場の現実
- 今あるレガシーシステムを活用するしか選択肢がない
- 人が確認・判断し、業務システム間を「人の知見」で繋いでいる
- システム刷新やAPI化/RPAやAIエージェント等の全自動化は非現実的
人の判断を挟まない
業務の超高速自動化
意思決定の時間をゼロに。
計画の変更から実行までを瞬時に完了。
実装のためのステップ
- 3日～
査定・見積もり3日～
現場設備を調査し、データ収集・管理する設備を特定して初期見積に加えて必要な追加見積もりを実施。
- 3日～
課題整理と実現アプリ化3日～
データ化対象を整理し、優先順位を決定。同時に業務上の課題を整理してデジタル化効果を試算。
- 1ヶ月～
データ化と現業デジタル化1ヶ月～
生産設備に稼動管理の仕組みを人の稼動管理にSaaSを導入してデジタル化。
- 1週～
データ統合と整備1週～
データ化された情報を企業のシステムに接続し、データベースとして整備。AI活用するためのRAG化を実施。
- 2ヶ月～
AIエージェント構築と整備2ヶ月～
データを基にして、業務に特化したAIエージェントを「AI副工場長（仮）」といった形で設計・導入。
-
運用・改善サポート
導入後の運用支援と、AIエージェントの最適化・改善提案を実施。
費用
-
1stSTEP
2時間/回×4回/月×1ヶ月
150万円
要件定義
AIエージェント構築範囲検討、必要なデータ検討、全体のアーキテクチャ設計を実施
-
2ndSTEP
３ヶ月(データボリュームによる)
600万円～
データ整備
貴社内でナレッジ保有者にヒアリング、ナレッジを体系化し、整備する
-
3rdSTEP
初期費用
1200万円～
AIエージェント構築
貴社内における各種システムからデータを抽出してRAGを構築し、AIエージェントを実装
工場長・管理部門
生産管理・稼働管理の2つの業務領域のAIエージェント構築の場合の費用感
※ライセンス、LLMサービス利用料含む
※RAG構築・エージェント開発を含む
※RAGの更新などランニングは月20万～
STEP０
AIエージェントモック構築
データ活用できるAIエージェントを限定的に構築し、テスト使用。目的に合うか小さく検証する開発期間
1ヶ月程度
200万円
北國銀行の融資※パッケージで負担額０円
INDUSTRIAL-XによるAIエージェントの構築に対して、コンサルティングや導入にかかる費用について北國銀行で融資※相談が可能です。これにより実質初期持ち出し０円でAIエージェントを導入することも可能です。
お取り組みイメージ
※上記は融資のご活用方法についてのご提案となり、北國銀行が融資を約するものではありません。融資にあたっては所定の審査が必要となります。
よくあるご質問
A.ご相談だけのお打ち合わせももちろん可能です。
お気軽にお問い合わせください。
お気軽にお問い合わせください。
A.まずは現在抱えている問題点、今後目指したい姿などをお教えいただければ、課題発見・抽出、及びアクション計画に至るまでお見積りを踏まえて、トータルにご支援いたします。
A.はい、可能です。エージェントを最大限に活用していただくため、お客様の環境に合わせた導入研修プログラムをご用意しております。
A.はい、可能です。導入後に業務プロセスが変わった際や、新たな連携ツールが必要になった際は、追加のカスタマイズや機能開発を柔軟に承ります。担当コンサルタントにご相談ください。
A.はい、可能です。大規模な導入の前に、特定の部門や業務に絞ったスモールスタートでのPoCを実施し、費用対効果と実用性を検証してから本格導入へ移行することをご提案いたします。
AIエージェント活用をテーマに
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