生産性の向上
原因調査・分析など、これまで人が行っていた一連の業務をAIエージェントが自律的に支援。専門業務にかかる時間を短縮し、人はより重要な判断や業務に集中できます。
Industrial AI Agent
業務特化型
AIエージェント
あらゆる産業における専門的で複雑な業務を、
自律的に認識・判断・実行するAI
業務知識を組み込んだAIエージェントを構築します
製品をお渡しして終わりにはしません。当社のエンジニアが業務に入り込み（FDE）、業務知識を組み込んだAIエージェントの構築から、業務成果の実現までを担当します。
EXPECTED IMPACT
期待する効果
専門業務の自動化だけでなく、判断ノウハウの組織化と業務品質の標準化まで。AIエージェントが、人と組織の生産性を継続的に高めます。
属人化の解消
熟練者が持つ業務手順や判断基準、過去の対応ノウハウをAIエージェントに組み込み、組織で活用できる知識へ。担当者や経験年数に左右されにくい業務運用を実現します。
業務品質の維持・向上
社内文書・図面・過去の対応記録に加え、設備データやセンサーデータまで横断的に参照。根拠に基づいた判断・対応を支援し、業務品質のばらつきを抑えながら継続的な改善につなげます。
USE CASES
あらゆる産業の、あらゆる部門へ。
専門的な判断が人に依存している業務であれば、業種を問わず同じ型で設計できます。
設備保全
異常の検知から原因究明、対応方針の判断まで。
製造プラント・エネルギー運輸
点検・不具合
報告書の作成
点検結果や不具合の記録を、根拠つきで作成。
全産業共通
設計図面検査
図面・ラダー図の規約違反や過去トラ該当を指摘。
製造建設エンジニアリング
品質管理・傾向分析
工程データを横断し、品質変動の要因を提示。
製造プラント食品医療
作業手順書の
生成・更新
実作業の記録から標準手順を文書化し、変更に追従。
製造プラント建設医療
お問い合わせ対応
規程・過去回答を根拠に、社内外の照会へ回答。
情報通信公共金融・保険
照会・申請・
届出書類の作成
必要書類と規約の調査から、作成・校閲まで。
公共・自治体金融・保険建設
規程・法令改正の
影響調査
影響する社内文書を特定し、改訂案を提示。
公共・自治体金融・保険
これらのユースケースは一例です。自動化・省人化したい業務があれば、ご相談ください。
例：設備保全エージェント
Before：人が聞いて回る ／ After：エージェントが調べて動く
BEFORE ─ いま（属人化）人が、聞いて回る
「設備が計画外停止した。どう対処すればいい？」
「誰に聞く？」「どこにある？」
設備メーカー問い合わせ・回答待ち
工務・プログラマラダー回路を追う
保全担当者
社内の専門家不在なら、止まる
マニュアル・エクセルどこに何があるか不明
一次回答まで半日〜数日
対応の記録個人のメモに散在
時間も品質も、人に依存します。・熟練者が不在だと判断が止まり、復旧が遅れる
・判断の理由が記録に残らず、次に活かせない
・同じ異常でも、対応する人によって結果が変わる
・判断の理由が記録に残らず、次に活かせない
・同じ異常でも、対応する人によって結果が変わる
AFTER ─ 業務特化型AIエージェント Industrial AI Agentエージェントが、調べて動く
「設備が計画外停止した。対処法を教えて」
↓
スーパーバイザー・エージェント何を、どう調べるかを自ら計画し、指示する
↓
データ取得エージェント
データ分析エージェント
文書検索エージェント
PLC・
デジタルツイン
デジタルツイン
設備データ・
センサー時系列
センサー時系列
過去トラ・マニュアル
図面・FTA
図面・FTA
「原因は◯◯です。以下の手順で対処してください」根拠：センサーAの異常挙動 ／ 3年前の類似事例 ／ 保全マニュアル p.○○
※ 重要な判断は、要所で人が承認します（Human-in-the-loop）
※ 重要な判断は、要所で人が承認します（Human-in-the-loop）
対応内容を自動で記録し、次に使える知として蓄積する
一次回答まで数分
対応の記録組織の資産として蓄積
対象業務の候補を、一緒に絞り込みます
CHALLENGES
こんなことでお困りではありませんか
生成AI・AIエージェントに取り組む企業から、よくいただくご相談です。ひとつでも当てはまれば、お役に立てます。
課題
何から手をつければいいか分からない
Industrial AI Agentなら
どの業務から始めるかも、成果をどの数字で測るかも、当社のエンジニアが現場に入って一緒に決めます
現場に入って伴走する課題
生成AIに聞いても、一般論しか返ってこない
Industrial AI Agentなら
仕事の手順と、情報のありかを、AIが分かる形で持たせます
業務知識をAIに組み込む課題
毎回、大量の前置きを書いている
Industrial AI Agentなら
前提はAI側が持ちます。毎回書く必要はありません
前置きが要らない課題
人によって、答えの精度が違う
Industrial AI Agentなら
前置きが要らないので、聞き方の上手い下手が結果に響きません
誰が使っても同じ課題
業務が変わると、使えなくなる
Industrial AI Agentなら
業務が変われば、AIが自動で覚え直します
作り直しが発生しない課題
渡したいデータを渡せない（図面・紙・設備ログ）
Industrial AI Agentなら
図面も紙も、設備のデータも扱えます。文書の検索は Neuron ES、データ分析は Impulse。当社の既存製品をそのまま使います
既存の資産を活かす当てはまるものがあれば、まず60分の業務ヒアリングから
CAPABILITY
当社のAIエージェントは、何が違うのか。
生成AIにも、RAG（社内文書検索）にも、それぞれ適した領域があります。そのうえで、どこが違うのかを整理しました。
| 観点 | 一般的な生成AI | RAG | 業務特化型AIエージェント Industrial AI Agent |
|---|---|---|---|
| 向いている用途 | 汎用的な調べもの・文章作成 | 社内文書の検索・要約 | 専門的で複雑な業務の実行 |
| 業務知識の持ち方 | 持たない。都度プロンプトで人が与える | 登録した文書の範囲で補う | 仕事の手順と判断の基準を、AIが持っている |
| 情報のありか | 人が貼り付ける／都度指定する | 登録済みの文書に限られる | どこに何があるかを把握し、自分で取りに行く |
| IT側のデータ | 会話で渡せるテキスト・画像 | 登録済みの社内文書 | 文書・図面・紙・帳票・基幹システム |
| 現場（OT）のデータ | ✕ 扱えない | ✕ 扱えない | ◎ 設備の稼働データ・センサー・制御ログ・画像・映像 |
| 回答・実行の根拠 | 一般論と、プロンプトに書かれた内容 | 文書に書かれていること | いま現場で起きていること ＋社内の文書＋過去の対応記録 |
| 業務の実行範囲 | 会話で完結（実行は人） | 回答で完結（実行は人） | 対策の提示・作業指示・記録まで |
| 導入時の構築 | 不要（すぐ使える） | 文書整備・チャンク設計・評価が必要 | 準備はAIが自動で行う。人が作り込む必要はない |
| 業務変更への追従 | 都度プロンプトを書き直す | 再整備・再調整が必要 | 業務が変われば、AIが自動で覚え直す |
| 使う人による差 | 聞き方（プロンプト）で結果が変わる | 検索のヒット具合に左右される | 聞き方を工夫しなくても、誰が使っても同じ |
※ 各社の一般的特性に基づく当社見解（2026年8月時点）
技術構成の詳細については、お打ち合わせの際にご紹介いたします
CASE STUDIES
リーディングカンパニーとの、実証の現在地。
プラント・化学・素材・産業機械 ── 各社の現場データ × AIエージェントで、実証（PoC）を推進しています。
大手プラント
設備の不具合調査エージェント
図面・保全履歴・トラブル報告・時系列データを横断し、機器の特定から原因究明・対策の提示、報告書の作成までを自動化。
大手素材メーカー
生産プロセスの品質異常 原因究明
操業データと現場の知見を組み合わせ、品質異常の要因候補を絞り込み、対策の検討を支援。
大手産業機械メーカー
PLC保全の省人化
ラダープログラムと実行ログをAIが読解し、アラームや「だんまり異常」の原因ロジックを自動で特定。
大手化学メーカー
生産条件の予測エージェント
データの前処理からモデルの学習・予測までを自動化し、現場に最適な製造条件（設定値）を提示。
※ いずれも各社との実証・実現性検証（PoC）に基づく取り組みです。
PROCESS
一度に全部は、変えません。
まず1つの業務で成果を確かめ、そこから広げます。対象の見立てから定着まで、当社が伴走します。
アセスメント
対象業務と期待できる効果を、現場に入って見立てる
PoC
1つの業務で、価値が出るかを実証する
本番化
既存のシステムを前提に、業務へ組み込む
運用・定着
使われ続ける状態まで、運用を一緒に整える
FORWARD DEPLOYED ENGINEER
FDE
FDE：Forward Deployed Engineer
当社エンジニアが業務に入り込みます
当社エンジニアが業務に入り込みます（FDE：Forward Deployed Engineer）。会議室のヒアリングで終わらせず、短期間で動くものを実装し、実際の業務で確かめながら進めます。導入完了ではなく、業務成果の実現までを担当します。
CONTACT
まず、対象1業務から。
まずは60分の業務ヒアリングから。対象業務の候補を3つに絞り、効果試算に必要な数値を洗い出します。そのうえで、アセスメント（約1か月）に進むかをご判断ください。
ご用意いただきたいもの（分かる範囲で）対象業務の作業手順 ／ 参照する書類・図面等の文書や画像データ ／ 体制と人員の状況 ／ 業務実態（作業時間や実行頻度等）
お問い合わせはこちら必要事項をご入力ください。担当者よりご連絡いたします。