01
業務の流れごとAIで動かす
帳票を読み、判定し、記録を残すまでを一つの流れとしてAIに任せます。
個人の作業時間ではなく、業務の流れがどれだけ変わったかで効果を測るので、成果を社内に説明しやすくなります。
製造業向け AI業務自動化パッケージ
図面も、報告書も、AIで自動化する。
ユースケースからでも、業務の棚卸しからでも。社内勉強会から始めて、本番の運用までつなげます。
対応できる業務の例
- 図面の一次チェック
- 報告書・所見の作成
- 紙帳票・PDFの入力
- 設備の予兆保全
- 故障・不具合の対応
- 社内資料の検索
CO-LABO AIの製造業向けパッケージ
業務の流れごとAIで動かす製造業のためのAI業務自動化パッケージ
チャットで質問できるだけのAIではなく、図面の確認や報告書の作成といった業務の流れそのものをAIで動かします。担当者の確認・修正は次の判定に活かされるので、使うほど精度が上がります。
図面の一次チェックの工数
80%削減
報告書・所見の作成の工数
約88%削減
AI博覧会 Fukuoka 2026
約400社と対話
※ 削減率は当社が公開したモデルケースの試算で、導入実績を示すものではありません。約400社は当社ブースで対話した企業の数です。
こんなお悩みはありませんか？
製造業のAI活用で、よく聞く課題
何から始めればいいかわからない
「AIで何かしろ」と言われたものの、どの業務が向いているのか判断がつかない。
チャットAIを入れても、業務は変わらない
一人ひとりの作業は少し楽になっても、業務の流れはそのまま。成果として説明できない。
ベテランの判断を引き継げない
検図の観点や所見の書き方が、特定の担当者の経験に頼ったままになっている。
定型の確認作業に追われている
寸法・注記の抜けの確認や帳票の転記など、目視の作業に多くの時間をとられている。
過去の資料が活かせていない
報告書・図面・不具合の記録は大量にあるのに、探せず、次の仕事に活かせていない。
社外のAIにデータを出せない
図面や品質データは社外秘。どこまで任せてよいか、誰が何を使ったかの記録が残るのかが不安。
CO-LABO AIのパッケージ
ユースケースからでも、業務の棚卸しからでも。社内勉強会から始めて、オントロジーまでつなげます。
ユースケースから
選んだユースケースを実データで動かして確かめるブートキャンプ
業務の棚卸しから
業務を洗い出してAIに任せる範囲を仕分ける
社内勉強会から本番まで、4つの段階で進めます
- 01
社内勉強会
現場の担当者の方と、AIで何ができるか、どの業務が向いているかを、実例を見ながら整理します。
- 02
棚卸しかブートキャンプ
業務の棚卸しで「AIで自動化できる」「条件付きで自動化できる」「人が判断する」に仕分けるか、選んだユースケースを実データで動かして確かめます。
- 03
オントロジーにまとめる
試して分かった社内の言葉と判断の基準を、言葉とつながりの設計図（オントロジー）にまとめ、AIが同じ意味で読めるようにします。
- 04
本番で使い、広げる
担当者の確認・修正を取り込みながら本番で運用し、効果の出た業務から隣の業務へ広げます。
まずは、どこから始めるかの相談から。
ユースケースからでも、業務の棚卸しからでも。貴社の業務に合わせて進め方をご提案します。
CO-LABO AIが選ばれる理由
02
自社のデータで、自社のAIが育つ
担当者の確認・修正は判定ルールに反映され、使うほど精度が上がります。
育てたルールと評価の基準は貴社の資産として残り、誰が何を頼み、AIが何を読んだかの記録も残ります。
03
小さく始めて、段階的に広げる
最初から大きな仕組みはつくりません。社内勉強会のあと、実際の図面や帳票で効果を確かめてから本番に進み、成果の出た業務から隣の業務へ広げます。
業務の整理からAIの開発、システムへの実装まで一貫して支援します。
自社の業務で、何ができるか確かめませんか。
お持ちの図面や帳票をもとに、AIに任せられる範囲と進め方をご提案します。
ユースケース一覧
製造業の現場でよくご相談いただく業務です。気になる業務から相談できます。
設計・品質
図面の一次チェック
寸法・公差の記載漏れや注記の抜けなど、ルールで判定できる項目からAIが確認します。最終の判断は担当者です。
一次チェックの工数 80%削減（試算）報告書・所見の作成
分析・検査の結果から、過去の判断ルールに沿った所見の案をAIが作ります。修正した内容は次の所見に活かされます。
所見作成の工数 約88%削減（試算）保全・トラブル対応
設備の予兆保全
電流値・温度・振動などのデータを見続け、いつもと違う変化や故障の兆しを見つけて担当者に知らせます。
設備確認の工数 75%削減（試算）故障・不具合の対応
過去の不具合の記録から似た事例と原因の候補を探し出し、製品・品番の情報と照らし合わせて確認を助けます。
検索・整理の工数 75%削減（試算）帳票・ナレッジ
紙帳票・PDFの入力
紙やPDFの帳票から必要な項目を読み取り、Excelや既存のシステムへの入力までをつなぎます。
転記・確認の工数 70%削減（試算）社内資料の検索
手順書や過去の対応記録をまとめて探せるようにし、ベテランから新人まで同じ答えにたどり着けます。
社内の情報を、全部知っているAI
※ 削減率は当社が公開したモデルケースの試算です。実際の効果は、対象の業務、図面・帳票の形式、データ、運用の方法によって異なります。
GOAL
自社のデータで、自社のAIが育ち続ける現場へ。
公開中のAI活用モデル
公開中のAI活用モデル
製造業の業務ごとに、AIの使い方と効果の試算を公開しています。自社の業務に近いものからご覧ください。
- 品質・検査約88%所見作成の工数を削減（試算）公開中
報告書・所見作成業務のAI活用モデル
2026/10/31 - 設計80%一次チェックの工数を削減（試算）公開中
図面・設計チェック業務のAI活用モデル
2026/10/31 - 相談の分析約4割図面・帳票・見積など紙と手作業の相談公開中
生成AI導入は“チャット止まり” AI博覧会 Fukuoka 2026の相談を分析
2026/10/14 - 品質保証75%検索・整理の工数を削減（試算）公開中
故障・不具合対応のAI活用モデル
2026/09/28 - 設備保全75%設備確認の工数を削減（試算）公開中
予兆保全AIの活用モデル
2026/09/25 - 事務・帳票70%転記・確認の工数を削減（試算）公開中
紙文書・PDF業務のAI活用モデル（AI-OCRから業務自動化まで）
2026/09/25
CO-LABO AIの3つのパッケージ
目的に合わせて、組み合わせて使えます
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ユースケースのご相談でも、業務の棚卸しからのご相談でも承ります。現状の課題を伺い、貴社に合った進め方をご提案します。
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日程が合わないときも、3営業日以内にメールでご連絡します。