Solution

AIソリューション

画期的なAIソリューションを提供するインジェンタ株式会社と提携し、
現場のさらなる効率化に貢献します。

「なんとなく非効率だ」「もっと楽にしたい」。そんな現場の実感こそがAI活用の出発点です。
独自の「Graph AI」で革新的なソリューションを提供するインジェンタ株式会社は現場の課題を深く理解し、
標準3カ月という短期間で「確実な成果」を実装する専門家集団です。
検討を、確信へ。3カ月後の現場に「価値ある余白」を。

ソリューション紹介

01. 現場作業向けAI（外観検査・記録・教育負荷の削減）

Case 01

外観判定のバラつき削減と報告書自動作成

現場課題
  • 熟練者でも日によって判定に“波”が出る
  • 判断基準が属人化し、品質が安定しない
  • 記録が残らず、後から報告書作成に時間がかかる
省力化ポイント
  • 外観撮影写真をAIが分類・判定し、結果を自動整理
  • 写真・分類結果・コメントを含むレポートを自動生成
  • 判定基準の統一と教育コスト削減を同時に実現
実績
  • 完成品データとの照合による自動検知システムを複数領域で導入

Case 02

転記自動化による記録作業の削減

現場課題
  • 紙やExcelへの記録を後で転記する二度手間
  • 記録が散在し、後から探すのが大変
  • 転記ミスが品質管理に影響
省力化ポイント
  • 現場で残した記録をAIが整理し、ログとして自動転記
  • 記録の統一・検索性向上により、管理者の確認作業も短縮
実績
  • 現場ログ整理・転記自動化システムを提供

Case 03

作業者の要求スキル低減と人件費最適化

現場課題
  • 熟練者でないと判断できない作業が多く、採用が難しい
  • 教育に時間がかかり、現場の負担が大きい
  • 熟練者が雑務に追われ、本来のコア業務に集中できない
省力化ポイント
  • AIが判定・分類・記録を担い、作業者の要求スキルを大幅に低減
  • 熟練者はコア業務に集中でき、人件費の最適化が可能
実績
  • 外観基準の自動化・作業支援AIを製造現場へ導入

02. コールセンター向けAI（記録・教育・品質管理・突発調査）

Case 01

通話内容の自動記録・要点抽出

現場課題
  • 通話後の記録作業が負担
  • メモ漏れ・記憶違いが発生しやすい
  • 記録の品質が揃わず、管理が難しい
省力化ポイント
  • 通話音声を自動で文字化し、要点を抽出
  • 記録の粒度が統一され、管理者の確認も容易
実績
  • 音声ログ整理・要点抽出AIを導入

Case 02

対応品質の自動チェック（教育活用）

現場課題
  • 管理者が全件チェックできず、教育が属人化
  • 改善ポイントが見えず、対応品質が安定しない
省力化ポイント
  • AIが会話内容を分析し、対応の良し悪しを自動判定
  • 教育ポイントを抽出し、指導の効率化を実現
実績
  • 会話内容の自動評価AIを提供

Case 03

上司への報告・日常確認の自動化

現場課題
  • 報告書作成・確認作業が双方に負担
  • 過去ログを探すのに時間がかかる
省力化ポイント
  • 音声ログに対してチャットで質問するとAIが内容を回答
  • 上司はログを見なくても状況把握が可能
実績
  • 音声ログQAアシスタントを導入

Case 04

突発調査の迅速化（健康被害ニュースなど）

現場課題
  • 他社の事故・健康被害ニュースが出ると、急遽「自社に類似ケースがないか」調査が必要
  • 過去ログを手作業で探すと膨大な時間がかかる
省力化ポイント
  • 「◯◯に関する過去事例を調べて」とチャットで依頼するだけでAIが関連ログを自動抽出
  • 過去ログを読み込む必要がなく、調査時間を大幅短縮
実績
  • 過去ログ検索・関連情報抽出AIをコールセンター向けに提供

03. 営業事務・バックオフィス向け

Case 01

日報・顧客メモの品質統一と活用促進

現場課題
  • 日報作成に時間がかかる書く人によって品質がバラバラ
  • 情報が散らばり調べにくい
  • 結果として誰も使わない、活用されない
省力化ポイント
  • 営業の随時メモからAIが要素を抽出し、自動で日報・顧客記録を生成
  • ヒアリング中にAIが「次に聞くべき質問」を示唆し、内容の抜け漏れを防止
  • 記録の粒度が統一され、検索性・活用性が向上
実績
  • 営業日報自動生成AI
  • ヒアリング要点抽出AI
  • 顧客情報自動整理システム

Case 02

提案書・要件定義・技術文書の自動化

現場課題
  • 営業が文書作成に追われ、本来の営業活動に時間を割けない
  • 提案書や要件定義の作り方が属人化し、過去知見が活かされない
  • 要件定義が曖昧だと後工程（技術文書作成）が混乱
省力化ポイント
  • 過去案件・顧客情報・ヒアリング内容をAIが統合し、提案書や要件定義を自動生成
  • 正確な要件定義が整えば、技術文書（仕様書・構成案）も自動生成が可能
  • 文書作成の属人化を解消し、品質を統一
実績
  • 提案書・要件定義自動生成AI
  • 技術文書テンプレート自動生成システム

Case 03

見積比較・仕様適合チェックの効率化

現場課題
  • 各社見積の比較に時間がかかる
  • 購入仕様書や顧客要件に“完全一致”する見積は少なく判断が難しい
  • 差分や注意点の整理が属人化し、判断基準が揃わない
省力化ポイント
  • 見積書をAIが読み取り、仕様書・顧客要件との“差分”を自動抽出
  • 注意点・不足点をAIがコメントし、現場判断をサポート
実績
  • 見積比較レビューAI
  • 仕様書適合チェック自動化システム