生成AI・画像認識・AI-OCR・RAG・Difyを活用し、企業ごとの業務に合わせたAI開発を行います。 単なるチャットボット導入ではなく、図面確認、見積変換、技術文書検索、問い合わせ対応、提案書作成など、 現場で時間がかかっている業務をAIで再設計します。
建築図面からドア・窓などの建具記号を目視で確認しExcelへ転記していた積算業務をAIで自動化。PDFやCAD平面図、立面図、建具表、仕様書をAIで解析し、建具記号の検出、位置特定、種類・サイズ・数量の集計、積算表の生成までを行う仕組みを開発しました。
建具の数量拾いは、図面を読み慣れた担当者の経験に依存しやすく、転記ミスや数え漏れが発生しやすい業務です。図面変更が入るたびに再確認が必要となり、積算担当者の負荷が大きくなっていました。
AIが図面上の建具記号を認識し、記号ごとの数量を自動集計。必要に応じて単価マスタと連携し、積算表として出力できる構成にしました。
設計図面の寸法漏れ、穴数の不一致、記入ミス、作成者情報の不足などをAIでチェックする仕組みを開発。熟練者が目視で行っていた検図業務に対し、AIが問題箇所を検出し、ハイライト表示と指摘一覧の作成を行います。
検図はチェック項目が多く、熟練者でも見落としが発生しやすい業務です。特に機械部品図、建築図面、製造図面では確認対象が多く、検図工程がボトルネックになりがちでした。
図面をAIで解析し、寸法線の記載漏れや設計仕様との不整合を自動チェック。問題箇所を画面上で可視化し、修正すべきポイントを一覧化できるようにしました。
建築平面図から部屋領域をAIで認識し、部屋名の読み取り、ラベル付け、面積計算までを自動化する仕組みを開発しました。住宅図面、オフィスレイアウト図、施設図面などに対応し、面積表の作成までを効率化します。
従来は平面図を目視で確認し、各部屋の面積をスケールで測定・手計算していました。部屋数が多い場合や図面変更がある場合、再計算に時間がかかっていました。
AIが壁や境界線を認識して部屋領域を検出。OCRで部屋名を読み取り、寸法線から縮尺を算出して、各部屋の面積を自動計算する仕組みを構築しました。
技術文書、納入仕様書、製品マニュアル、設計資料などをAIで解析し、必要な情報を横断検索できる仕組みを開発。自然言語で質問すると、関連資料を参照しながら回答し、根拠となる資料やページ番号も提示できるようにしました。
技術文書が増えるほど、必要な情報がどの資料のどこにあるのか分かりにくくなります。キーワード検索だけでは関連情報を見落としやすく、新人や他部署からの問い合わせ対応にも時間がかかっていました。
複数のPDFをAIが解析し、全文検索・要約・質問応答に対応。回答の根拠となる資料やページ番号を明示することで、業務利用しやすいAI検索環境を構築しました。
大手保険会社向けに、Difyを活用した問い合わせ対応AIエージェントを開発。LINEと基幹システムを連携し、お客様からの問い合わせに対して、AIが適切な情報を参照しながら対応できる仕組みを構築しました。
問い合わせ対応では、顧客情報や契約情報など、複数システムの情報を確認する必要があります。対応品質を保ちながら、問い合わせ対応の効率化を実現することが課題でした。
Difyをベースに、LINE、基幹システム、検索機能、機能連携を組み合わせたAIエージェントを設計。必要な情報にアクセスしながら、お客様向けの問い合わせ対応を支援できる構成にしました。
大手食品メーカー向けに、既存AI環境をリプレースし、経理・総務などの社内問い合わせを削減するAIチャット環境を構築しました。社内ルール、申請手順、マニュアル、FAQなどをAIに参照させ、社員が自然言語で質問できる仕組みにしています。
経理・総務部門には、同じような問い合わせが日々発生します。担当者が都度回答する体制では、問い合わせ対応に時間を取られ、本来の業務に集中しづらい状態でした。
Difyを活用し、社内文書やFAQを参照するAIチャットを構築。既存AI環境のリプレースも含め、使いやすさと運用しやすさを重視した構成にしました。
大手SIer企業に対し、AIエージェントプロダクトの開発支援を実施。アーキテクチャレビュー、検出精度・出力精度の改善、プロダクトとしての実用性向上を支援しました。
AIエージェントは、単にLLMを接続するだけでは業務利用に耐えないケースがあります。業務データ、ツール連携、プロンプト、評価設計、出力品質の管理まで含めた設計が必要でした。
AIエージェントの構成をレビューし、業務フローに合わせた改善案を提示。検出・出力の精度向上に向けて、設計面と実装面の両方から支援しました。
営業部門で扱うPDF見積書をAI-OCRで読み取り、Excel形式の見積データへ変換する仕組みを支援しました。紙・PDF・Excelが混在する見積業務に対し、AIを活用して入力負荷と転記ミスの削減を目指しました。
見積書の内容を手作業で転記する業務は、時間がかかるうえにミスも発生しやすい領域です。営業担当者や事務担当者の負荷を下げ、データ活用しやすい形に整える必要がありました。
PDF見積書をAI-OCRで読み取り、必要項目を抽出。Excelへの変換や後続処理につなげられるよう、営業業務に合わせたワークフローを設計しました。
営業部門の提案書作成プロセスを改善するため、AI議事録から提案書のたたき台を作成するワークフローを支援しました。商談内容の整理、顧客課題の抽出、提案骨子の作成、スライド化までを一連の流れとして設計しました。
提案書作成は、商談内容の整理、課題分析、提案構成、資料化など多くの工程があり、担当者ごとに品質やスピードのばらつきが出やすい業務です。
AI議事録の内容をもとに、顧客課題や提案ポイントを整理し、提案書の骨子作成につなげるワークフローを構築。資料作成のスピードと品質の平準化を目指しました。
音声で受け答えできるAIアバターを活用し、受付、接客、商談、営業ロールプレイなどに対応する仕組みを開発。自社の商品情報やサービス情報を学習させることで、来店者対応や研修用途に活用できます。
受付や接客、営業研修では、人による対応品質のばらつきや、教育コストの高さが課題になりがちです。繰り返し発生する案内や説明をAIで補助することで、現場負荷を下げられます。
AIアバターに商品・サービス情報を学習させ、音声対話で自然に受け答えできる環境を構築。接客、受付、営業練習など、複数用途に展開できる設計にしました。
ヒューマノイドロボットや双腕ロボットを活用し、ユーザーが実際に使いたい業務シーンに合わせたロボット動作を検証・実装します。NVIDIA Isaac GR00TやIsaac Labなどのロボット学習基盤を活用し、模倣学習・強化学習・シミュレーションを組み合わせることで、フィジカルAIが将来的に業務現場で使えることを具体的に示します。Isaac GR00Tはヒューマノイド向けのロボット基盤モデルとデータパイプラインを加速させる研究・開発プラットフォーム、Isaac Labはロボット学習ワークフローを簡素化する統合フレームワーク、Isaac Simは物理ベースの仮想環境でロボットの設計・シミュレーション・テスト・学習を行うための基盤として活用できます。
フィジカルAIは注目されている一方で、顧客にとっては「本当に現場で使えるのか」「どの業務に適用できるのか」「ロボットがどこまで自律的に動けるのか」が見えにくい状況です。また、実機だけで検証するとコスト・安全性・試行回数に制約があり、導入前に十分な検証を行いにくいことも課題です。
ヒューマノイドロボットまたは双腕ロボットを対象に、デジタルツイン・VR環境上で業務シーンを再現し、模倣学習や強化学習による動作獲得を検証します。代表の20年以上にわたるVR開発経験を活かし、AI×3Dの技術を組み合わせることで、現場に近い仮想空間でロボット動作を高速に検証できる環境を構築します。フィジカルAIの検証・実装、デジタルツイン／VR環境の構築、Isaac Sim／Isaac Labを活用したロボット学習環境の検証、模倣学習・強化学習による動作生成、ロボットと人が協働する業務環境の設計、顧客向けデモ・PoCシナリオの作成までを支援します。
建築図面から建具記号を検出し、数量集計・積算表作成までを自動化
寸法漏れや穴数不一致など、熟練者の目視確認をAIがサポート
部屋領域を検出し、部屋名・面積を自動で一覧化
複数PDFを読み込み、質問に対して根拠付きで回答
LINEや社内システムと連携し、問い合わせ対応をAIエージェント化
社内マニュアルやFAQをもとに、社員からの質問に自動回答
アーキテクチャ設計から精度改善まで、実用化を支援
PDF見積書を読み取り、営業事務の転記作業を効率化
商談内容をもとに、提案書の骨子作成までをAIで支援
音声対話できるAIアバターが商品説明やロールプレイに対応
ヒューマノイド・双腕ロボットの動作をIsaac Labで検証、フィジカルAIの実用可能性を可視化
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