AIを、現場で使える
仕組みへ。
生成AIや自律型AIエージェントを導入すること自体が目的ではありません。レガシーな既存システム・点在する図面や文書・複雑な社内承認フローを精緻につなぎ、現場スタッフが日々の判断と業務の中でストレスなく自然に使えるインフラを構築します。
こんな課題はありませんか？
AIの活用意欲はありながらも、既存フォーマットの不統一や業務プロセスの暗黙知が壁となり、実運用に進めないケースが多発しています。
資料・図面を探す時間の浪費
社内の過去見積書、技術図面、仕様書がファイルサーバーや各PC内に分散。担当者が探すだけで1日1〜2時間を費やしている。
日報・現場報告の集計負荷
現場作業後の日報や点検報告書の作成・転記作業に追われ、本来注力すべき品質管理や営業・顧客折衝業務が圧迫されている。
熟練技術者のノウハウ属人化
特定のベテラン技術者に判断基準やノウハウが偏在。退職時の技術流出リスクや、若手へのノウハウ継承の長期化が起きている。
投資対効果 (ROI) の不透明さ
「AIで何かを革新したい」という社内号令はあるものの、具体的にどの業務から着手し、どう費用対効果を証明するか設計できない。
実務に定着せずPoCで頓挫する「PoC倒れ」
チャットツール上で生成AIのPoC（概念実証）を実施したものの、「回答精度が現場の許容レベルに達しない」「既存システムへの再入力が二度手間」「セキュリティ懸念で実機データが入れられない」という理由で、実際の業務で使われず立ち消えに。
エンタープライズをつなぐ、
4つのAI実装領域。
DG Technoは、単なるAPI連携を超えて社内セキュリティ基準、基幹システム、現場UIまで一体でインテグレーションします。
AI KNOWLEDGE 基盤
社内文書・技術マニュアル・PDF・CAD図面メタデータ・仕様書を構造化し、必要なときに自然言語で即座に高精度抽出できるRAG（検索拡張生成）基盤を構築。
AI AUTOMATION ワークフロー
日報や現場点検報告の音声・写真からの自動要約・ドラフト生成、受信メールの仕分け、既存ERPへのデータ転記など、反復業務を完全自動化・省力化。
AI AGENT システム横断自律連携
ERP・CRM・社内独自DB・サードパーティAPIを自律的に横断。ユーザーの自然言語による「先月の納品遅延案件と原因を整理して」という指示から、複数システムを照会して自律集計。
DATA & AI 意思決定ダッシュボード
点在する販売実績・部品在庫・調達コスト・外部市況データをレイクハウスに集約。機械学習による需要予測モデルとAIによる要因分析を組み合わせ、経営判断を直接支援。
まず、小さく試す。
そして現場の運用定着まで伴走する。
大規模な先行投資は求めません。実データを用いた2〜4週間のスモールプロトタイプで実効性を証明した上で、本番アーキテクチャへと展開します。
課題整理・データ監査
現場の業務プロセス、点在する文書形式、セキュリティ要件を詳細ヒアリング。AI化の費用対効果が高い箇所を特定。
AI PoC (小規模検証)
対象文書やサンプルデータで検索精度・要約精度を検証。現場の担当者が直接触れるUIモックを提供。
業務適合性検証
「現場スタッフが使いこなせるか」「ハルシネーション（誤回答）の許容範囲」を実地運用に照らして定量的に評価。
本番基盤・システム統合
ハノイ開発拠点と連携し、既存ERP・グループウェアとのセキュアな本番API接続、権限管理、監査ログを実装。
現場定着 & 継続改善
操作マニュアルの現場浸透、定期プロンプトチューニング、モデルのバージョンアップ追随を専属でサポート。
業界別の具現化シナリオ
現場の業務リアリティを熟知した専門エンジニアが、業界固有の商習慣とドキュメントフォーマットに合わせて最適化します。
図面・仕様書の即時横断検索と熟練知継承
PDF化された古い仕様書や手書き注釈入り図面をOCR＋マルチモーダルAIで解析。品目名や寸法、加工条件による自然言語検索を実現。
製造ラインでのトラブル時、エラーコードや現象を入力すると、過去の是正処置報告書から最適な復旧手順を即座に提示。
現場の端末から作業実績を音声入力するだけで、所定フォーマットの日報を自動整形。ERP在庫データと突合した欠品リスク予測。
現場施工写真の自動整理と安全書類・見積ナレッジ活用
スマートフォンで撮影した施工写真から工種・施工部位をAIが自動判別。写真台帳および工事日報の下書きを数秒で自動生成。
膨大な施工計画書、安全衛生規約、行政提出基準から、現場監督が求める規定箇所をモバイル端末からピンポイントで引き出し。
過去の類似工種案件の積算単価や下請発注実績を参照し、若手積算担当者でも適正レンジのブレない見積作成を支援。
導入実績ケーススタディ
「膨大な過去図面と仕様書の検索に要していた時間を75%削減。若手でも即座に設計情報にアクセス可能に。」
30年分のCAD図面と手書き仕様書がサーバーと紙文書に混在。過去の設計意図がベテランの記憶の中にしかなく、顧客からの改造問い合わせに1週間以上を要していた。
社内オンプレミス環境と連携するセキュアなハイブリッドRAG基盤を構築。ベトナム拠点専任チームが図面メタデータ抽出パイプラインを開発し、2ヶ月で本番稼働。
若手設計者でもチャットに要望寸法や過去の案件名を入力するだけで該当図面と過去のトラブル履歴が2秒で提示。見積回答が即日可能になり新規受注率が向上。
AIを、さらに業務へつなぐ。
AIの真価は、業務データを持つOdoo ERPや、AIを前提に設計した業務システムとつながったときに最大化します。
まだ、何をつくるか決まっていなくても構いません。
「社内のこの業務に無駄がある」「過去資料の整理に困っている」といった現場の生の声をお聞かせください。技術検証の実現性から投資対効果の算出まで、日越のエンジニアリングチームが誠実に壁打ち対応します。