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🏭 製造業向けデジタルトランスフォーメーションのワンストップソリューション

すべての設備に語らせ
すべての意思決定に根拠を

データ統合管理プラットフォーム——設備収集からAI分析まで、エネルギー管理から予知保全まで、 製造企業がデータで生産をドライブし、業界のベンチマーク「ランタン工場」へ歩むのを支援します。

*上記データは導入済みプロジェクトの実測結果に基づきます。実際の効果は企業の現状により異なります

30%+ 生産効率向上
↓50%+ 非計画停止削減
20%+ 運営コスト削減
100% データプライベートデプロイ

6大機能モジュールを、一度でわかりやすく

技術用語を知らなくても大丈夫。下のシーンタブをクリックすれば、3分で各シーンの「何か・どこが良いか・何が得られるか」がわかります。

販売データBIダッシュボード

ERP、CRM、Excelに散らばった販売データを、ETLツールで自動抽出・クレンジング・集約して一つのプラットフォームにまとめ、リアルタイム更新の可視化チャートにします。手作業のレポート作成は不要、システムが毎日自動でデータを処理します。

💡 一言で言うと:以前はデータを見るには「レポート待ち」でしたが、今は画面を開けば「リアルタイム全体像」です。
知識ポイント

これは何?どんな問題を解決する?

お客様の販売データは異なるシステム・異なる地域のExcelに散らばっており、集計のたびに数日かかっていませんか。データダッシュボードはETLツール(自動抽出-変換-ロード)ですべてのデータソースを接続し、自動生成します:

  • データ概要ダッシュボード:売上、受注数、顧客数などの核心指標を一目で把握
  • 達成率トラッキング:業務目標を設定すれば、システムが進捗を自動計算し年度比較も実施
  • 地域/製品分析:地域別ランキング、製品カテゴリ占有率、前期比増減を自動計算
  • トレンド比較:多次元タイムライントレンド図で、繁忙期・閑散期の規律が一目瞭然
コア優位性

従来の方法と比べて、どこが良い?

Excelを手作業で集計、レポートは月1回 データはリアルタイム更新、いつでも開いてすぐ確認
各地域のデータ口径が不一致で、数字が合わない データソースを統一、一つのプラットフォームに一つの基準
目標の達成度は月末にならないとわからない 達成率を毎日自動追跡、ズレを即発見
スマホでは見られず、PCの前に座るしかない PC/タブレット/スマホのマルチデバイス対応、いつでもどこでも把握
導入効果

導入後、何が得られる?

経営層はもう「報告待ち」しません。システムを開けば最新の全体像。目標のズレはその日のうちに発見・調整でき、月末に「大変なことに」となることはありません。

3日→10分レポート作成時間
リアルタイムデータ更新頻度
100%データ口径統一

設備リアルタイム監視

設備に「センサー+データ収集モジュール」(PLC収集)を取り付けると、温度、振動、回転数、圧力などの稼働パラメータがリアルタイムでシステムに送信されます。古い設備も交換不要、モジュールの追加設置で対応できます。

💡 一言で言うと:すべての設備を「沈黙する鉄の塊」から「状態を報告するスタッフ」に変えます。
知識ポイント

これは何?どんな問題を解決する?

以前は設備が稼働しているか、状態が良いかは、人が現場を巡回するしかありませんでした。今はスマート収集モジュールにより設備データが自動報告され、システムが見守ります:

  • 古い設備の低コスト改造:スマート収集モジュールの追加設置だけでよく、生産ラインの交換は不要。温度/回転数/圧力などの核心指標をプリセット
  • OEE自動集計:設備総合効率、稼働率を自動計算。人手によるストップウォッチ測定は不要
  • 履歴トレンド記録:すべての稼働データを保存し、問題発生時に「当時何が起きたか」を追跡可能
  • シミュレーショントポロジー図:設備・配管網の状態をグラフィカルに表示。地図を見るように設備を把握
コア優位性

従来の方法と比べて、どこが良い?

人の巡回点検、1日に数回しか確認できない 7×24時間無休の自動モニタリング
設備が止まって初めて故障に気づく パラメータ異常の時点で「未病」のサインを確認可能
OEEは人の推定で、誤差が大きい システムが自動で正確に計算、データが物語る
古い設備はデジタル化できず、買い替えしかない モジュール追加で接続可能、小さな投資で素早い効果
導入効果

導入後、何が得られる?

設備状態の透明化で「見えない停止ロス」を根絶——設備は動いているのに効率が低い、そんな状況はもう隠せません。

↑25%OEE向上
200+1プロジェクトあたり接続設備数
100%状態可視化率

スマート警告クローズドループ

重要パラメータに「安全ライン」(閾値)を設定。超過すれば、システムがスマホアプリや現場ダッシュボード経由で自動的に担当者へ警告をプッシュし、問題がクローズされるまで処理結果を追跡します。

💡 一言で言うと:問題を夜越させず、責任を押し付け合わない——システムが見守ります。人より頼りになります。
知識ポイント

これは何?どんな問題を解決する?

工場で最も恐ろしいのは「問題が起きること」ではなく「問題が起きても誰も気づかないこと」。スマート警告クローズドループはこの課題を解決します:

  • 多段階警告:温度、振動などのパラメータに閾値を設定、超過時は自動的に異なるレベルのアラートを発報
  • マルチチャネルプッシュ:スマホアプリ、現場ダッシュボード、モバイル端末に同時配信し、担当者が確実に確認
  • クローズドループ処理:誰が受けて、どう処理し、結果はどうだったか、全過程を記録し追跡可能
  • 「監視-警告-処置」メカニズム:発見から解決まで完全なチェーンを形成し、未処理を残さない
コア優位性

従来の方法と比べて、どこが良い?

設備が壊れてから修理依頼、生産を止めて修理待ち パラメータ異常の時点で警告、小さな問題を大きな故障にしない
修理依頼は電話頼み、漏れや遅れが発生しやすい システムが自動で作業を割り当て、処理進捗を全程可視化
事故後の原因調査は、記憶頼み 全プロセスのデータ記録、ミリ秒単位の高速追跡
夜勤は誰も見ておらず、異常は誰にもわからない 7×24時間の自動監視、決して居眠りしない
導入効果

導入後、何が得られる?

「事後修理」から「事前警告」へ。異常対応は時間単位から分単位に短縮され、故障の影響範囲が大幅に縮小します。

秒単位警告プッシュ速度
マルチチャネル冗長プッシュで確実配信
全過程処理記録で追跡可能

エネルギー消費精細管理

電気・水道・ガスメーターにスマート収集デバイスを追加設置(またはカメラで旧式メーターの読数を認識)。エネルギーデータは自動的にシステムへ報告され、生産ライン・設備・時間帯の3次元で精細に分析します。

💡 一言で言うと:1kWhの電気がどこに使われたか、明確に——「電気の虎」を見つけ出し、確実にコストを削減。
知識ポイント

これは何?どんな問題を解決する?

毎月の電気代の数字は大きいのに、具体的にどの設備・どの時間帯に使われているかご存じですか?エネルギー管理システムが答えを出します:

  • 水・電気・ガスの全域収集:すべてのエネルギーデータを自動集約、人手による検針から解放
  • 2つの方式から選択可能:スマートメーターへの直接交換、またはカメラによる旧式メーター改造(より低コスト)
  • 多次元分析:生産ライン/設備/時間帯で分解し、高消費エネルギーの工程を正確に特定
  • 3Dサーバ室シミュレーション:温湿度+設備データを統合表示、運用担当者が異常箇所を正確に特定
コア優位性

従来の方法と比べて、どこが良い?

人手の検針は時間と手間がかかり、ミスも起きやすい 自動収集・報告で、漏れゼロ・誤差ゼロ
電気代が高いのに原因がわからない 高消費エネルギー設備と異常時間帯を自動識別
省エネは「こまめに消灯」のスローガン頼み データ駆動で具体的な省エネ最適化提案を出力
旧式メーターはデジタル化できず、交換しかない カメラ改造方式で、旧式メーターも自動読取可能
導入効果

導入後、何が得られる?

総合エネルギー消費を15-20%削減し、毎年数十万元のエネルギーコストを節約するとともに、グリーン低炭素生産目標の達成にも貢献します。

↓15-20%総合エネルギー消費削減
数十万元/年エネルギーコスト削減
0人手検針の回数

AIスマートデータ照会

話しかけるだけでデータを照会。例えば「先月の華東地域の売上は?」と聞けば、AIが質問を理解し、データプラットフォームから正確な数字を取り出して回答します。中国語と日本語に対応し、音声での質問も可能です。

💡 一言で言うと:データ照会は「レポート待ち」から「一言で秒速回答」に変わります。
知識ポイント

これは何?どんな問題を解決する?

上司が急にデータを照会したいとき、以前は部下に資料作成を依頼して長時間待っていました。今はシステムに直接「質問」、人に聞くのと同じくらい簡単です:

  • 自然言語で質問:AIが意図を自動解析し、BIエンジンと連携して正確なデータを返答
  • 中日バイリンガル+音声:音声入出力に対応、利用のハードルはゼロ
  • AI分析レポート:経営分析テンプレートを内蔵し、ワンクリックでPPTレポート生成(データ+チャート付き)
  • スマート業務アシスタント:承認ルールQA、かんたん代行申請、進捗照会をワンストップで提供
コア優位性

市販のソリューションと比べて、どこが良い?

NL2SQL方式:簡単な質問なら問題ないが、複雑な分析は不正確 AI+BIアーキテクチャ:データは事前計算モデルから取得、照会結果はBIダッシュボードと完全一致
新しい指標の追加は再開発が必要で、時間がかかる BIデータモデルの更新だけでOK、スピーディなイテレーション
データセキュリティが心配、業務データが大規模モデルに送信される 企業向けLLMをプライベートに独立デプロイ、業務データには触れない
データ照会にはSQLと表作成のスキルが必要 話せれば照会できる、音声でもOK
導入効果

導入後、何が得られる?

経営層がいつでもどこでも「データに質問」でき、意思決定はもう勘頼みではありません。月次報告の準備時間は数日から数分に短縮されます。

秒単位応答速度
モデル級データ精度(事前計算モデル由来)
↓95%レポート準備時間

予知保全

システムが設備の稼働データの規律を継続的に学習し、データに「未病」のサインが現れた時点(人がまだ気づかない段階)で、AIが7-14日前に警告を発し、エンジニアに「この設備はもうすぐ故障する可能性があります。いつ修理すべきか」を伝えます。

💡 一言で言うと:「壊れてから直す」を「壊れる前に防ぐ」へ——設備にベテランの主治医をつけたようなものです。
知識ポイント

これは何?どんな問題を解決する?

設備が突然故障し、生産ラインが停止、納期が遅延、修理費が高額に——これはすべての製造企業の悩みです。予知保全の解決アプローチ:

  • 設備「履歴カルテ」:ライフサイクル全体の修理・メンテナンス記録を、一台ごとに管理
  • AI故障予測:稼働データの規律に基づき、潜在的な故障を7-14日前に警告
  • スマートスケジューリング:メンテナンス計画を生産に影響しない時間帯に自動配置
  • 部品寿命予測:交換時期をスマートに警告し、予備部品の在庫コストを削減
コア優位性

従来の方法と比べて、どこが良い?

設備が壊れてから修理、停止ロスが大きい 事前予測で、計画保全は生産を止めない
一律の定期メンテナンスは、人力・物力の無駄 設備の実際の健全度に応じた精密メンテナンス
部品は多いと資金を圧迫、少ないと支障が出る 寿命予測+スマート補充で、在庫コストを最適化
ベテランが退職すると、経験も失われる データ+アルゴリズムで蓄積、経験は永遠に流失しない
導入効果

導入後、何が得られる?

非計画停止を50%以上削減し、設備寿命を大幅に延長、年間修理費用は百万元以上を節約——「非計画停止ゼロ」の目標へ前進します。

↓50%+非計画停止削減
7-14日前故障の事前警告
百万級/年修理費用削減

4大コアシーン、生産全プロセスをカバー

「大きくて完璧」な見せかけではなく、毎日直面する実際の課題を本当に解決します

シーン1:設備の可視化モニタリング

もう現場に行かなくても設備の稼働状況がわかります。オフィスに座って、スマホを開けば、全設備の状態が一目瞭然。

  • 設備の稼働パラメータ(温度/振動/圧力/回転数)をリアルタイム収集、OEE・稼働率を自動集計
  • 古い設備にスマート収集モジュールを追加設置するだけで、生産ラインを交換せずにデジタル化を実現
  • シミュレーショントポロジー図+トレンド折れ線グラフで、設備状態を直感的・定量的に可視化

シーン2:スマート警告とクローズドループ処理

設備の異常はもう「ベテランの勘」頼みではありません。システムは人より鋭く、異常発生時にすぐ担当者へ通知します。

  • 多段階警告メカニズム:パラメータ閾値トリガー→モバイル/ダッシュボードへプッシュ→クローズドループ処理記録
  • AI予知保全:稼働データに基づき潜在的な故障を予測、7-14日前に警告
  • 異常処理の全過程をデジタル追跡し、「修理依頼したが放置される」状況を根絶

シーン3:AIスマートデータ分析

経営者が「先月の華東地域の売上は前年同期比でどう?」を知りたいとき——レポートを待たず、システムに直接質問、秒速で回答。

  • 自然言語で質問、AIが意図を解析しBIエンジンと連携して正確なデータを返答
  • 中日バイリンガル認識、音声入出力に対応、利用のハードルはゼロ
  • 複数の経営分析テンプレートを内蔵、ワンクリックでPPT分析レポートを生成
  • AI+BIアーキテクチャで照会結果はBIダッシュボードと一致、NL2SQLの「およそ」方式ではありません

シーン4:エネルギー消費監視と予測管理

毎月の電気代を見て心が痛いのに、どこに使われたかわからない?今は、1kWhの電気の行き先まで明確です。

  • 水・電気・ガスの全域収集、生産ライン/設備/時間帯で多次元・精細に分析
  • 高消費エネルギー設備と異常な電力使用時間帯を自動識別し、省エネ最適化提案を出力
  • スマート検針で人の巡検を代替、カメラ+スマート水道メーターの2方式から選択可能

すでに導入済み、成果は目に見えます

異なる業界・異なる規模の製造企業が、私たちのプラットフォームでデジタル化を実現しています

精密製造

ある日系精密部品企業

200台以上のCNC設備をプラットフォームに接続し、設備状態のリアルタイム監視とOEE自動集計を実現。予知保全により非計画停止が大幅に減少し、年間修理費用を百万元以上節約。

200+ 接続設備数
↓60% 非計画停止
↑25% OEE向上
完全な事例を見る:背景・機能・導入方法・効果
販売管理

あるグローバル貿易企業グループ

複数地域・複数製品ラインの販売データを統合し、リアルタイムBIダッシュボードを構築。経営層はAIデータ照会でいつでも経営全体像を把握し、月次報告の準備時間は数日から数分に短縮。

8个 地域データ統合
↓95% レポート作成時間
实时 データ更新頻度
完全な事例を見る:背景・機能・導入方法・効果
エネルギー管理

ある大手化学製造企業

空気圧縮機パイプラインの全ネットワーク監視+エネルギー消費の精細管理で、シミュレーショントポロジー図により設備状態を透明化。異常警告の応答時間を時間単位から分単位に短縮。

↓18% 総合エネルギー消費削減
秒単位 警告応答速度
100% 社内ネットワークデプロイの安全性
完全な事例を見る:背景・機能・導入方法・効果
スマートオフィス

ある製造業グループの承認デジタル化

AIスマート業務アシスタントをデプロイし、承認ルールQA、かんたん代行申請、進捗照会をワンストップで実現。データ可視化ダッシュボードと組み合わせ、経費管理効率が大幅に向上。

↓70% 承認に関する相談数
秒単位 AI問答応答
全員 利用カバー率
完全な事例を見る:背景・機能・導入方法・効果
精密製造

ある日系精密部品企業

200台以上のCNC設備を全面的に接続し、「人力による巡回点検」から「データ駆動の運用保全」へ転換したデジタルトランスフォーメーションのベンチマーク。

200+接続設備数
↓60%非計画停止
↑25%OEE向上
🏭

プロジェクト背景Background

同社は200台以上のCNC精密加工設備を保有していますが、これまでの設備管理は主に人手の巡回点検と紙の記録に依存していました:

  • !設備状態の不透明:設備が稼働しているか、効率はどうか、人が現場に行って確認するしかなく、大量の「見えない停止」が存在。
  • !非計画停止の頻発:設備はいつも「突然故障」し、生産ラインは修理待ちで停止を余儀なくされ、納期に影響。
  • !OEE集計は推定頼み:設備総合効率を正確に衡量できず、経営判断にデータ根拠が不足。
  • !修理コストが高止まり:事後修理の費用が高く、予備部品の在庫を正確に管理するのが困難。
⚙️

導入機能Solutions Deployed

  • PLC設備データ収集:設備にスマート収集モジュールを追加設置し、温度、回転数、圧力などの稼働パラメータをリアルタイム収集。
  • 設備可視化監視:全台の設備状態を一画面で把握、OEE・稼働率を自動集計。
  • スマート警告クローズドループ:パラメータが閾値を超えると自動的に警告を配信、処理の全過程を記録。
  • 予知保全:AIが稼働データに基づき故障を予測し、メンテナンス計画をスマートにスケジューリング。
  • 設備履歴カルテ:ライフサイクル全体の修理・メンテナンス記録を、一台ごとに追溯可能に管理。
🚀

導入方式Implementation

「スモールステップ・高速実行、段階的導入」戦略を採用し、プライベートな社内ネットワークデプロイでデータセキュリティを確保:

1

診断とパイロット(2-3週間)

現場で設備の現状を調査し、ボトルネック生産ラインをパイロットに選定、改造の優先順位を明確化。

2

設備接続・収集(4-6週間)

スマート収集モジュールとPLCゲートウェイを追加設置、古い設備も交換なしで接続可能、データはリアルタイムでクラウド(プライベートクラウド)へ。

3

プラットフォームとダッシュボードの公開(3-4週間)

データミドルプラットフォームとBI可視化ダッシュボードを構築、OEE自動集計、マルチデバイス対応(PC/スマホ)。

4

AI予知保全(6-8週間)

十分な稼働データの蓄積後、AI故障予測モデルを訓練し、全工場の200台以上の設備へ段階的に展開。

📈

導入効果Results

プロジェクトの全面導入後、定量化可能な顕著な成果を獲得:

200台以上設備をすべてプラットフォームに接続、状態100%可視化
↓60%非計画停止が大幅に減少、生産能力を解放
↑25%設備総合効率OEEが顕著に向上
百万級/年修理と予備部品のコスト削減

お客様の設備にも「おしゃべり」させませんか?

同社と同タイプのデジタルトランスフォーメーション診断プランを入手

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販売管理

あるグローバル貿易企業グループ

8地域・複数製品ラインの販売データを完全に接続し、経営層は「レポート待ち」から「データに質問」へ。

8件地域データ統合
↓95%レポート作成時間
秒単位AIデータ照会応答
🌐

プロジェクト背景Background

同グループは8地域・複数製品ラインに事業を展開し、販売データ管理に典型的な課題を抱えていました:

  • !データの分散・孤立:各地域のデータが異なるシステムとExcelに散在し、集約は人手頼みで時間と手間がかかる。
  • !口径の不一致:各地域の統計基準が異なり、数字が「合わず」、横比較が困難。
  • !レポートの遅延:月次経営レポートの準備に数日かかり、経営層はリアルタイムに全体像を把握できない。
  • !目標追跡が困難:業務目標の達成状況は月末にならないとわからず、ズレをタイムリーに修正できない。
⚙️

導入機能Solutions Deployed

  • ETLデータ統合:マルチソースの販売データを自動抽出・クレンジング・集約し、口径を統一。
  • 販売BIダッシュボード:データ概要、地域ランキング、製品比率、トレンド比較を一画面で表示。
  • 達成率トラッキング:業務目標を設定すれば、達成進捗を自動計算し年度比較も実施。
  • AIスマートデータ照会:中日バイリンガルの自然言語質問に秒速で正確なデータを返答、音声にも対応。
  • モバイル対応:スマホ/タブレットでいつでも確認、管理は場所を選ばない。
🚀

導入方式Implementation

「データガバナンス先行、ダッシュボードで素早く効果、AIを段階的に深化」のパスで推進:

1

データソースの棚卸し(1-2週間)

各地域・各システムのデータソースを棚卸し、指標の口径と統計基準を統一。

2

データミドルプラットフォーム構築(3-4週間)

ETLツールをデプロイしてマルチソースデータを接続、毎日自動更新でリアルタイム性と正確性を確保。

3

BIダッシュボードのカスタマイズ(2-3週間)

経営層のニーズに合わせて概要、地域、製品、達成率などの多次元ダッシュボードをカスタマイズ。

4

AIデータ照会の公開(3-4週間)

企業向けLLMのプライベート独立デプロイに基づき、データモデルを事前計算し、中日バイリンガルのデータ照会を実現。

📈

導入効果Results

データ駆動型の経営管理モデルが全面的に定着:

8地域データを全面的に統合、口径100%統一
数日→数分月次報告の準備時間を大幅に短縮
リアルタイムデータは毎日自動更新、いつでも照会可能
秒単位AIデータ照会は即問即答、意思決定がより迅速に

データに「いつでも質問、すぐ回答」させませんか?

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エネルギー管理

ある大手化学製造企業

空気圧縮機パイプラインの全ネットワーク監視+エネルギー消費の精細管理、社内ネットワークのクローズドループデプロイでセキュリティの防衛ラインを構築。

↓18%総合エネルギー消費削減
秒単位警告応答速度
100%社内ネットワークデプロイの安全性
🏭

プロジェクト背景Background

同化学企業はエネルギーコストが高く、設備運用保全の負担が大きく、かつデータセキュリティへの要求が極めて高い:

  • !エネルギーコストが高い:空気圧縮機などの高消費エネルギー設備の稼働状態が把握できず、電気代が高止まりしても原因が不明。
  • !設備点検は人手頼み:パイプラインと設備の状態は人の巡回に依存し、異常発見が遅れる。
  • !警告応答が遅い:異常の発見から処置まで往往数時間かかり、生産安全に影響。
  • !データセキュリティの懸念:化学生産データは機密性が高く、パブリッククラウドへのアップロードは不可、社内ネットワークでのクローズドループが必須。
⚙️

導入機能Solutions Deployed

  • 空気圧縮機パイプライン監視:シミュレーショントポロジー図で設備稼働パラメータを全方位監視、状態を直感的に可視化。
  • エネルギー消費監視・予測:水・電気・ガスの全域収集、生産ライン/設備/時間帯で精細に分析。
  • 異常のプロアクティブ警告:パラメータをリアルタイム監視、異常時は担当者に詳細情報を自動プッシュ。
  • 3Dサーバ室シミュレーション:温湿度+設備データを統合表示、異常箇所を正確に特定。
  • 社内ネットワークプライベートデプロイ:全経路を社内ネットワーク内で閉じ、データ外部流出リスクを根絶。
🚀

導入方式Implementation

「セキュリティを最低ライン、監視を基盤、省エネを目標に」推進:

1

社内ネットワーク環境の構築(2-3週間)

社内サーバーとデータミドルプラットフォームを構築、全経路で外部ネットワークに接続せず、データセキュリティを確保。

2

センサーの追加設置・接続(4-6週間)

空気圧縮機、パイプライン、エネルギーメーターに収集モジュールを追加設置、データは自動報告。

3

シミュレーショントポロジーとダッシュボード(3-4週間)

シミュレーショントポロジー図と3Dサーバ室レイアウトを構築、多次元トレンド図を直感的に表示。

4

警告クローズドループと省エネ最適化(4-6週間)

「監視-警告-処置」クローズドループを構築し、省エネ最適化提案を出力して継続的にイテレーション。

📈

導入効果Results

安全性と収益性を両立し、グリーン生産目標を着実に達成:

↓18%総合エネルギー消費を削減、年間数十万元を節約
時間単位→秒単位異常警告の応答速度が大幅に向上
100%社内ネットワークのクローズドループデプロイ、データ外部流出ゼロ
透明化設備状態とエネルギーの行き先が一目瞭然

エネルギーコストを削減し、データセキュリティを盤石にしませんか?

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スマートオフィス

ある製造業グループの承認デジタル化

AIスマート業務アシスタント+データ可視化ダッシュボードで、承認と経費管理を高効率・透明に。

↓70%承認に関する相談数
秒単位AI問答応答
全員利用カバー率
🏢

プロジェクト背景Background

同グループは承認プロセスが複雑で従業員が多く、従来のオフィス方式には効率のボトルネックが顕著:

  • !承認ルールが複雑:規則制度が多く、従業員がHR/総務に頻繁に質問、重複コミュニケーションのコストが高い。
  • !代行申請の効率が低い:申請代行プロセスが煩雑で進捗が不透明、従業員体験が悪い。
  • !経費分析が困難:経費予算データが分散し、経営層にリアルタイム分析ツールが不足。
  • !知識の蓄積が困難:制度文書があちこちに散在し、新人の立ち上がりが遅い。
⚙️

導入機能Solutions Deployed

  • AIスマート業務アシスタント:承認ルールQA、かんたん代行申請、進捗照会をワンストップで提供。
  • 企業ナレッジベース:承認規則制度を蓄積し、AIがナレッジベースと連携して正確に問答。
  • データ可視化ダッシュボード:経費管理データを分析、企業独自のカスタム計算ルールに対応。
  • 多次元テーブル+入力フォーム:データ管理と分析の業務シーンを迅速に構築。
  • 経営分析アシスタント:経営層により大きな権限のデータ分析とチャート生成能力を提供。
🚀

導入方式Implementation

プライベートデプロイとSaaSコンピューティングプラットフォームの2方式を提供、柔軟に対応:

1

ナレッジベース構築(2-3週間)

承認規則制度の文書を整理し、企業ナレッジベースを構築、AI問答の基盤とする。

2

AIアシスタントのデプロイ(3-4週間)

GPUコンピューティングパワーを設定(プライベートまたはSaaS)、AI業務アシスタントとMCP代行機能をデプロイ。

3

可視化ダッシュボードの構築(2-3週間)

承認プロセスのリアルタイムデータと連携し、経費分析ダッシュボードと多次元テーブルを構築。

4

全員への展開と最適化(継続)

全員研修で展開し、利用フィードバックを収集、問答の正確率と体験を継続的に最適化。

📈

導入効果Results

オフィス効率と従業員体験がともに向上:

↓70%承認の重複質問が大幅に減少
秒単位AI問答が即時応答、体験はスムーズ
全員全員が利用可能、制度はすぐそばに
リアルタイム経費データの可視化、意思決定に根拠

オフィスをよりスマートに、より高効率にしませんか?

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私たちのコア機能

ソフトウェアを売るだけではなく、計画から導入まで全サイクルのデジタル化伴走サービスを提供します

01

全域データ収集

PLC/センサー/スマートモジュールのマルチプロトコル対応、新旧設備を問わず接続可能。生産ラインの交換なしで、低コストに設備の「おしゃべり」を実現。

02

データミドルプラットフォーム

ETL+BIデュアルエンジン駆動で、ERP/MES/SCADAなどの既存システムと連携。データは一度集約すれば、全体をリアルタイムで可視化。

03

AIスマート分析

企業向けLLMを社内ネットワークにプライベートデプロイ、データは外部に出ず安全に管理。自然言語でのデータ照会+分析レポート自動生成で、正確性はNL2SQL方式を大きく上回ります。

04

予知保全

設備稼働ビッグデータ+AIアルゴリズムに基づき、故障リスクを事前に予測。「壊れてから直す」を「壊れる前に防ぐ」へ転換し、非計画停止ゼロを目指します。

05

プライベートセキュリティデプロイ

全経路を社内ネットワーク内で閉じ、外部ネットワークに接続しません。8大セキュリティ規範体系、フィールドレベルの権限制御+操作監査ログで、データは100%お客様の手の中に。

06

マルチデバイス対応体験

PC大画面/タブレット/スマホの全端末に対応。経営者が出張中でも、スマホで全体像を確認し意思決定でき、管理は場所を選びません。

すべての役割が自分の「超能力」を見つけられる

CEOから現場オペレーターまで、システムが一人ひとりに合わせた働き方を提供します

👔

経営者 / 幹部

意思決定が「勘」から「データ」へ

概要ページを開けば、複数工場の経営データが一目瞭然。会議中の意思決定もデータで支えられ、段階的な報告待ちが不要に。

📋

部門マネージャー

管理が「人による監視」から「データ駆動」へ

ワンクリックで作業指示、リアルタイムKPI監視、異常の自動プッシュ。全過程をデジタル追跡し、責任の押し付け合いを根絶。

🔧

設備エンジニア

保全が「事後対応」から「事前予防」へ

リアルタイムパラメータ監視+AI故障警告で、健全度データに基づく保全計画を策定し、非計画停止ゼロへ。

👷

現場オペレーター

操作が「経験頼み」から「指示に従う」へ

工位のステータスランプが一目瞭然、異常処理の提案を自動プッシュ。デジタル引き継ぎで情報の断絶なし。

スマートファクトリーからランタン工場への構築の道

世界経済フォーラムの「ランタン工場」基準をベンチマークに、明確な5ステップの構築パスを計画しました。 各ステップに明確な成果物と定量化可能な結果があります。

📋 第1段階:診断評価とトップレベル設計

現場を深く調査し、デジタル成熟度を評価。課題と優先順位を整理し、「デジタルトランスフォーメーション・ブループリント」と実施ロードマップを出力。「何を先に、何を後にするか」を明確にし、やみくもな投資を回避します。

⏱ 期間:2-4週間
1

📡 第2段階:設備接続とデータ収集

重要設備にスマート収集モジュールを追加設置し、PLCデータゲートウェイをデプロイ。設備の接続とデータのクラウド(プライベートクラウド)化を完了し、核心設備の状態をリアルタイムで可視化。これがデジタル化の「土台」です。

⏱ 期間:4-8週間
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📊 第3段階:データミドルプラットフォームとBI可視化

データミドルプラットフォームを構築し、ETLでERP/MES/SCADAなどのマルチソースデータを統合。カスタマイズBIダッシュボードと経営コックピットで、経営層が「一画面で全体を把握」。同時にAIデータ照会機能もデプロイ。

⏱ 期間:6-10週間
3

🤖 第4段階:AI本格活用とスマート最適化

予知保全、スマート生産計画、エネルギー最適化などのAIアプリケーションをリリース。AI分析レポート自動生成機能もデプロイ。「データを見る」から「データを使う」へ進化し、データ駆動の意思決定クローズドループを実現。

⏱ 期間:8-12週間
4

🏆 第5段階:ランタン工場認定と継続的イテレーション

WEFランタン工場の選定基準をベンチマークに、デジタル化の成果とROIデータを整理。ランタン工場/スマート製造モデル工場への申請を実施。継続的な最適化メカニズムを構築し、デジタル化を企業の「永久機関」に。

⏱ 期間:継続的運営
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💡 ヒント:一気にやる必要はありません!「スモールステップ・高速実行」モードに対応——まず1-2個の課題シーンで素早く成果を出し、その後段階的に拡大できます。

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お客様のデータは、お客様だけのもの

8大セキュリティ保障体系で、「個人情報保護法」「ネットワークセキュリティ法」などの法規制に準拠

🏠

プライベートデプロイ

全システムを社内ネットワーク内で閉じて運用、外部ネットワークに接続せず、データ外部流出リスクはゼロ

🔐

データ暗号化

機密データは暗号化して保存、TLS/SSL暗号化伝送チャネルで保護

👁️

権限制御

ロールベースのアクセス制御(RBAC)、フィールドレベルのデータ可視化権限

📝

監査ログ

全操作を記録、フィールドレベルのログで、コンプライアンス監査要件を満たす

🗂️

データ分類

機密性と重要度による分級保護、差別化されたセキュリティポリシー

🔑

多要素認証

MFA多要素認証で、承認済み人員のみアクセス可能

🗑️

データ廃棄

厳格なデータ廃棄基準、アカウント削除時にデータを完全に消去

⚖️

コンプライアンス保障

「個人情報保護法」「ネットワークセキュリティ法」をベンチマークに、コンプライアンス戦略を継続的に更新

🗺️ データセキュリティ全プロセスガイド図

データ収集から利用まで、各工程にセキュリティガードレール——この図がわかれば、私たちのセキュリティ体系がわかります

🔒 社内ネットワーク内クローズドループデプロイ · 全過程で外部ネットワーク非接続 · データ外部流出ゼロ
🗄️

データソース

ERP / MES / SCADA / 設備
データの分類・分級 ソース側の権限分離
🔄

収集・伝送レイヤー

RPA / ETL 工具
HTTPS暗号化チャネル 社内専用線伝送
🏛️

ストレージ・計算レイヤー

データミドルプラットフォーム(社内サーバー)
機密データの暗号化保存 フィールドレベルの権限制御
📊

アプリケーション・表示レイヤー

BIダッシュボード / AIデータ照会
ロールRBAC権限 データ可視化権限
👤

ユーザー利用レイヤー

承認済み人員
MFA多要素認証 全操作監査ログ

✅ データの全ライフサイクル(収集→伝送→保存→利用→廃棄)にそれぞれ対応するセキュリティ機構;
✅ 大規模言語モデルは意図認識のみに使用し、業務データには触れません(企業向けLLMをプライベートに独立デプロイ);
✅ すべてのアクセスと操作をログに記録、安全に監査可能・追跡可能

デジタルトランスフォーメーションは、今日の一本の電話から

技術の知識は不要、大きなチームも不要。
課題をお聞かせください。残りは私たちにお任せ。
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