製造現場
もう判断で悩まない現場へ。
AIが最適解を即答。
結局、判断できる人がいないと
現場が回らない…
判断できる人が限られていることで業務が集中し、流れが止まりやすい現場に。
そこへナレッジの分散も重なり、判断の負荷が大きくなっています。
- 結局、ベテランに聞かないと判断できない…。
- 新人を育てる余裕がない。教える側も手一杯だ…。
- 一つの判断ミスが許されない。毎回、胃が痛い。
- 早く対応したいのに、情報が頭の中と紙でしか残っていない…。
その課題、Leapnet なら解決できます。
Leapnet は、分散した情報を一括で理解し、判断業務をAIエージェントが自動化。
判断のムラや遅れをなくし、現場全体の動きをスムーズにします。
-
“精度”が段違い
DX Suite のノウハウで高精度なデータセット化を実現。現場で使えない答えを出さない設計。
-
“判断の型”を誰でも作れる
ノーコードで判断ロジックを作成可能。IT部門に依存せず、変更にもすぐ対応。
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“使った分だけ”の従量課金
50円/30秒の従量制。固定費ゼロで繁忙期だけの利用も柔軟に。
ユースケース
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不具合報告
トリアージ 不具合の重大度を診断 - 設備異常診断 設備異常発生時の原因特定
- 品質異常診断 人に頼らない不良判定
- 工程逸脱検知 標準作業からの逸脱検知
- 部品交換判断 設備の交換優先度を算出
こうして解決!
不具合報告
トリアージの場合
課題だったこと
不具合が起きると、品質部門が毎回内容をチェックして重大度を判断していましたが、初動がどうしても人頼り。重大な案件の発見が遅れやすく、現場では“なんとかしたい”という声が上がっていました。
Leapnet で生成した
AIエージェントで解決
AIが不具合を自動分類し、過去事例検索・重大度判定・原因候補の抽出・対応部署特定までを一気に実行。初期判断は 15分 → 5分、重大不具合の初動は 50％短縮と、初動のスピードが劇的に向上しました。
課題を解決するまでのSTEP
入力データ例
- 不具合内容
- 設備ID
- 工程情報
- 現物写真・関連データ
参照データ例
- 過去の不具合履歴
- 品質基準書
- 工程仕様書
- クレーム履歴
分析例
- 類似事例の即時検索
- 重大度の自動判定
- 原因候補の抽出
- 対応すべき部署の特定
出力情報例
- 判定された重大度
- 推定される原因候補
- 対応部署
- 初動対応の指示内容
期待される効果
- 初期判断：15分 → 5分
- 重大不具合の 初動時間を
50%短縮
想定投資対効果（ROI）
保全担当者 → AI
18倍
こうして解決!
設備異常診断の場合
課題だったこと
設備アラート発生時の原因特定に、膨大なログ確認・故障履歴・保全マニュアルの検索が必要で、初動対応に時間がかかっていました。担当者の経験に依存しやすく、判断のばらつきも課題となっていました。
Leapnet で生成した
AIエージェントで解決
AIが過去の故障履歴・保全マニュアル・ログ情報を横断的に参照し、原因候補と推奨対応を即座に提示。初期対応時間を30分→10分へ短縮し、保全作業の属人化を大幅に低減しました。
課題を解決するまでのSTEP
入力データ例
- 異常ログデータ
- 設備ID
- 周辺の写真
参照データ例
- 設備ログ履歴
- 過去故障履歴
- 点検・保全マニュアル
分析例
- 異常ログの解析
- 過去の類似故障パターン検索
- 真因推定と応急対応
- 保全の優先度判定
出力情報例
- 原因候補
- 応急対応策
- 具体的な対応指示
期待される効果
- 初期判断：30分 → 10分
- 設備停止時間を
20%短縮
想定投資対効果（ROI）
保全担当者 → AI
16倍
こうして解決!
品質異常診断の場合
課題だったこと
品質検査結果の判定が担当者の基準や経験に依存しており、判断のばらつきや確認工数の増大が発生していました。過去の不良事例の参照にも時間がかかっていました。
Leapnet で生成した
AIエージェントで解決
AIが検査画像と品質基準・過去不良履歴を照合し、不良判定と原因候補を自動化。
判定時間を短縮するとともに、判断基準の標準化を実現しました。
課題を解決するまでのSTEP
入力データ例
- 検査数値データ
- 高精細な検査画像
参照データ例
- 品質管理基準
- 不良履歴DB
- 過去の検査履歴データ
分析例
- 不良判定
- 原因候補抽出
- 再発防止改善案
出力情報例
- 不良判定（OK/NG）
- 推定原因
- 改善アクション案
期待される効果
- 判定時間：10分 → 3分
- 不良流出率を
10～20%低減
想定投資対効果（ROI）
保全担当者 → AI
17倍
こうして解決!
工程逸脱検知の場合
課題だったこと
標準作業手順（SOP）からの逸脱を事後の監査やログ確認で後追いしていたため、リアルタイムの検知が出来ず、逸脱の見逃しや対応遅れが発生していました。
Leapnet で生成した
AIエージェントで解決
AIが作業動画や工程ログを標準手順と照合し、工程逸脱をリアルタイムで検知。
逸脱理由と是正案を提示することで、不良発生の未然防止につなげました。
課題を解決するまでのSTEP
入力データ例
- 作業エリアの動画
- 工程動作ログ
参照データ例
- 標準作業書（SOP）
- 過去の逸脱事例データ
分析例
- 逸脱検知
- 原因推定
- 是正指示・改善案
出力情報例
- 逸脱箇所の特定
- 原因推定
- 是正アクション
期待される効果
- 監査確認：30分 → 10分
- 作業品質のばらつきを
30%低減
想定投資対効果（ROI）
生産管理担当者 → AI
9倍
こうして解決!
部品交換判断の場合
課題だったこと
部品の交換判断が担当者の経験に依存しており、過剰な交換によるコスト増や、交換遅れによる突発停止といったトラブルが発生していました。
Leapnet で生成した
AIエージェントで解決
AIが稼働履歴、部品寿命データ、点検結果を分析し、最適な交換時期と優先度を提示。
突発停止の削減と保全コストの最適化を実現しました。
課題を解決するまでのSTEP
入力データ例
- 設備稼働時間データ
- 定期点検結果
参照データ例
- 部品寿命DB
- 過去の交換・修理履歴
分析例
- 残寿命推定
- 交換必要性判定
- 交換優先度
出力情報例
- 交換推奨フラグ
- 優先度スコア
- 部品手配依頼
期待される効果
- 判断時間：20分 → 5分
- 突発的な設備停止を
15%低減
想定投資対効果（ROI）
保全担当者 → AI
10倍
業務特化AIエージェントサービスの活用で
簡単にAIエージェント化できます
業務特化AIエージェントサービスとは
業務特化AIエージェントサービスは、お客様の業務で活用できるAIエージェントを作成するための
テンプレート型サービスです。「サンプルデータセット用ファイル」「サンプルAIエージェント作成プロンプト」
「検証用簡易アプリ」があらかじめセットになっています。
「ゼロから作る」必要はありません
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1. すぐに試せる
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2. 自社データへの置換
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ノーコード環境で、自社独自のルールや例外対応をプロンプト等で簡単に追加・修正可能
