SERVICES 製造業系AIソリューション
製造業系AIソリューションについて
Archaicの製造業向けAIソリューションは、製造業DXとAI活用による現場変革をテーマに、図面・工程・品質データを横断的に理解し、製造現場の知識をデジタル化・自動化することを目的としています。図面解析AI・RAG技術・AIエージェント・画像認識を組み合わせ、設計・生産・品質の全工程をAIでつなぐことで、属人的な業務や確認作業を効率化し、製造現場の判断をより早く、より正確に支援します。さらに、企業全体の知識資産化とAI活用を通じて、持続的な競争優位性を生むDX基盤を構築します。
USE CASES 活用シーン
様々なビジネスシーン
-
膨大な図面の調査
過去数千件に及ぶ図面や工程資料から、類似部品や過去事例を瞬時に検索・抽出。設計変更や新規開発時に「どの図面を参考にすべきか」をAIが提案し、熟練者の暗黙知を再現・共有します。
-
図面の自動チェック
AIが図面データを自動解析し、部品表（BOM）との不整合や、図面ルールとの違反箇所を検出。ヒューマンエラーを早期に防ぎ、設計レビューや受入検査のスピードを大幅に向上します。
-
資料生成
図面や仕様書を基に、組立手順書・加工指示書・解説資料などを自動生成。ドキュメント作成にかかる時間を削減し、標準化されたフォーマットで社内外共有を容易にします。
-
工程管理
進捗や異常をAIがリアルタイムで把握し、関係者への共有・報告を自動化。工程ごとの作業履歴を一元管理することで、リードタイム短縮とトレーサビリティ確保を両立します。
-
品質チェック
製造後の製品や材料を対象に、画像解析・スペクトル分析を組み合わせて成分・外観品質をAIが検証。人の目では判断しづらい微細な欠陥も検出し、品質の安定化と再現性向上を実現します。
PRODUCT プロダクト一覧
図面 × AIエージェント
図面・仕様書・部品表を理解し、図面内の特徴（部材、マーク、製造指示）を自動検出します。さらに、図面ルールやBOMとの整合性をチェックし、設計ミスや不備を早期に発見できます。会話形式で質問可能なインターフェースを備えており、「この部品はどこで使われているか？」「前回の設計との差分は？」といった質問にも即時応答します。
また、検索機能を用いて類似図面や過去事例を抽出したり、図面上にコメントを直接掲載してチームで共有することも可能です。これにより図面データのDX化が進み、設計ノウハウやレビュー知見が自然に蓄積され、組織的な設計知識の継承と品質向上につながります。
CAD × AIエージェント
クライアントが使用しているCAD環境をベースに、AIエージェント化を行うソリューションです。既存のCAD操作や設計データをAIが理解し、RAG（Retrieval-Augmented Generation）による情報共有、マクロの自動生成、設計支援を実現します。
設計中にはAIがリアルタイムで最適な部品選定や干渉リスク、過去設計例を提案し、自動設計支援を行います。また、設計ルールや図面ルールに基づいたチェック機能も搭載でき、設計精度の均一化を図ります。
これにより、CAD上で設計ナレッジを共有しながら、設計スピードの向上と品質の標準化、属人化の防止を同時に実現します。
AI工程管理
各工程の作業結果や試験結果を共有できる仕組みを提供し、現場で発生するデータをリアルタイムに収集・分析します。AIが入力支援を行い、作業者の負担を軽減するとともに、AIエージェントが作業支援を行うことで判断ミスや報告漏れを防止します。
AIが各工程の進捗や結果を可視化し、異常の兆候や不具合の再発傾向を検出。関連部門との連携を促進し、工程全体の最適化と品質安定化を実現します。これにより、作業記録・試験データ・進捗情報を一元化し、製造工程のDX化とナレッジ共有の促進を支援します。
ハイパースペクトルカメラ × AI画像認識
通常のカメラでは識別できない材質・成分の違いをスペクトル情報として解析。AIが異物混入・表面欠陥・組成差を高精度で検知し、品質保証の自動化を実現します。撮影環境や照明条件に依存しない学習モデルにより、ライン上でのリアルタイム検査にも対応。特に金属・樹脂・複合材などの微細な違いを識別し、外観検査や原料受入検査の高度化を支援します。
BENEFITS 導入メリット
製造業DXの加速と知識資産化
ArchaicのAIソリューションは、図面・工程・品質といった膨大なデータを統合・構造化し、現場の知見を資産として蓄積します。これにより、属人化していたノウハウをAIが引き継ぎ、製造業のDX化を実質的に推進します。設計から生産、品質管理までのデータを一貫管理することで、知識が循環し続ける強い組織基盤を構築します。
業務効率化とスピードアップ
調査・確認・資料作成・報告などの手作業をAIが自動化。リードタイムの短縮と人的コスト削減を同時に実現します。AIが過去の設計・生産データを活用して最適解を提案するため、経験や勘に頼らない再現性の高い業務遂行が可能になります。
品質向上とAI活用による継続的改善
AIが図面ルール・工程データ・検査結果を横断的に分析し、品質のばらつきやリスク要因を可視化。その結果をもとに継続的な改善サイクルを回すことで、高品質かつ安定した製造プロセスを構築します。さらに、大量のデータがAIの学習資源となり、導入後も精度・判断力が進化し続けます。
データ資産の最大活用
製造過程で生まれるあらゆるデータを単なる記録ではなく「知的資産」として再利用可能にします。図面・BOM・試験結果・現場ログをAIが理解することで、自社データを活かした独自のAI活用基盤が構築されます。これにより、製造現場から経営レベルまでを貫くデータドリブン経営を支援し、未来の製造業を形づくる持続的な競争力を創出します。
CASE STUDY 導入事例
大手製造業様
仕様書と図面の自動照合システム
課題
外注向け仕様書と外注先仕様書の一致確認に多大な時間がかかり、設計・品質保証部門に大きな負担が発生。
1案件あたり2〜3人日を要し、確認漏れが原因で製造後に仕様違いが発覚するケースも多発。
その際は再製造や出荷停止により、1件あたり数百万円規模の損害が生じていた。
ソリューション
Archaicの図面解析AIによる仕様書と図面の自動照合システムを導入し、文言・数値・図表の差異を高精度に検出。
従来人手で行っていた照合作業を自動化し、確認工数と見逃しリスクを大幅に削減。
成果
確認工数を約85%削減（年間1,200時間削減）、手戻り件数を80%削減。
再製造・納期遅延コストを約900万円→150万円に低減し、品質リスクを大幅に抑制。
全体の開発リードタイムも約20%短縮し、品質保証部門の負担軽減を実現。
