現場向け「専門業務AIエージェント」
優秀な社員の分身が、現場を変える。
・経験者の確保が難しい
・ベテランの知見が言葉にならない
・データ収集や転記に時間を取られる
専門業務AIエージェントは、そんな「判断できる人材への依存」に、1業務から向き合います。
大企業向け・数千万円の受託開発ではありません。1業務から、スモールスタートで始められます。
東証グロース市場上場
証券コード：478A
ISMS認証取得
ISO/IEC 27001:2022
および JIS Q 27001:2023
技術顧問 金出武雄 氏
カーネギーメロン大学 創始者記念全学教授
CEATEC AWARD 2025部門賞受賞
ロート製薬(株)共同開発
研究開発AIエージェント「リアラボAI」
PROBLEM
製造現場で深刻化する3つの課題
01
経験者の確保が難しい
負荷が一部の人に集中、その人が抜けると現場が止まる
02
ベテランの知見が暗黙知
判断の基準が言葉にならず、退職とともに失われる
03
データ収集や転記が多い
本来の業務に集中できず、現場改善が後回しになる
これらは別々の問題ではなく、「判断できる人材への依存」
という共通課題から生まれています
WHY NOT
御社の「あと一歩」を止めているのは、ツールではなく仕組み
RPAや生成AIだけでは、なぜ「業務プロセス」は回らないのか？
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The Data is Not Available
AIエージェントは単なる「回答」ではなく「業務遂行」が可能
SOLUTION
優秀な社員の業務をAIで再現する
属人化しているのは、知識だけではありません。資料の探し方、Excelの見方、計算の順番、判断の癖、 レポートのまとめ方まで含めて、その人の仕事になっています。専門業務AIエージェントは、 その作業場そのものをAI化し、使うほどテンプレートや注意点、判断の履歴が蓄積される仕組みです。
01
高度な資料読解と検証
要約ではなく、要件との
整合性まで厳密に確認する
02
データ加工・計算
数値を実務で使える形に整え
ロジックに沿って計算する
03
専門的知見に基づく判断
過去事例･組織基準･法的制約
などに照らして判定する
04
構造化された成果物の生成
そのまま使えるレポートや
稟議案へ出力する
05
プロセスの記録と透明化
判断の根拠を残し
ブラックボックス化を防ぐ
判断できる人材＝専門家が無意識に連続実行している5ステップを再現
USECASE
ものづくり現場のユースケース
「マニュアル化しづらい判断」を含む業務こそ、AIエージェントの得意分野です。
製造・設備管理部門
予知保全案の提示
INPUT
設備の稼働ログ、センサーデータ、メンテナンス履歴
OUTPUT
設備の稼働ログ、センサーデータ、メンテナンス履歴
設計・営業・生産管理部門
BOM案・見積もり案の自動作成
INPUT
顧客の要望書、商談メモ、仕様条件
OUTPUT
判断根拠ログ付きのBOM案＋コスト幅付き見積もり案
製造・保全・品質管理部門
異常時の原因切り分け
INPUT
発生中のエラー内容、機種情報、現在のログ
OUTPUT
可能性の高い原因・確認箇所・過去の類似事例
生産管理・製造部門
最適な生産計画案の生成
INPUT
過去の人員配置データ、生産計画、実績生産量
OUTPUT
ボトルネック分析・改善根拠付きの生産計画案
KNOWLEDGE TRANSFER
技術継承を「人」から「組織資産」へ
使うほど積み上がる4つの資産
01
判断履歴の資産化
AIの判断と人間のフィードバックを記録し、ベテランの勘がデータとして組織に残る
02
テンプレートの動的洗練
成功事例を重ねるごとに成果物の「型」が磨かれ、提案書・レポートの品質が向上する
03
勘所のデータ化
熟練者の直感をロジックに組み込む。ベテランが退職しても判断基準が組織に残り続ける
04
検討知見の再利用
過去に検討した論点を呼び出し、ゼロベースの検討を排除し、業務スピードが上がる
WHY Hutzper
1業務から始める現場主義の設計
大企業向け・数千万円の受託開発ではありません。1業務から、スモールスタートで始められます。
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The Data is Not Available
現場が新しいツールを覚える必要はない
既存のExcelや社内システムをそのまま使い
裏側でエージェントが動く設計
「いつものExcelに入力するだけ」で業務が進む
機密データを外に出さずに動かせる
ローカルLLM「ラクラグ」との組み合わせで配合レシピや設計データを社外に送らずAIを活用できるので、情報漏洩リスクが極めて低い
製造業出身者による現場主義の伴走
AIを納品して終わりではなく、業務理解→設計→構築→現場定着まで一気通貫
「本当に使えるものを現場に届ける」伴走支援
STEP
導入ステップ
判断基準が明確で効果の大きい1業務にベテランのロジックを移植し、ROIを証明することから始めます。
01
ターゲット選定
「属人化」「データが残る」「成果物が出る」の3条件で対象業務を特定
02
ワークスペース構築
ベテランの思考手順・参照ルール・判断基準をAIに組み込む
03
実運用とナレッジ蓄積
判断履歴や現場の注意点が自然に溜まる仕組みを定着させる
04
横展開
溜まった成功パターンを関連業務や他部署へ広げる
資料ダウンロード・無料相談
うちのこの業務は、エージェント化できるのか？
まずは資料ダウンロードから。
「何から始めればいいかわからない」という段階からでも、一緒に整理します。
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判断基準が明確で効果の大きい1業務にベテランのロジックを移植し、ROIを証明することから始めます。
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