【Atlas×富士工業】製造業向けAI「Prism」のAgent機能拡充のお知らせ
本拡充では、まずはマネージャー層（約 30 名）でパイロット運用を開始し、煩雑な集計・報告業務を大幅に圧縮することを目標に設定しています。効果検証後、段階的に 300 名規模へ展開し、将来的な “AI 部長” 構想へと発展させる計画です。製造業における知識基盤の高度化は、開発から生産に至るまでの競争力を左右する重要課題です。当社はこれまで、パートナー企業であるAtlasとPoC（概念実証）を進め、生成AIを中核とした技術文書・規則規定・日報等を高速かつ高精度に活用できる体制を構築してまいりました。 Atlasのソリューションは、GraphRAGを採用し、当社独自のデータを動的に参照しながら回答を生成することで、高い情報網羅性と信頼性を実現し、従来の一般的な大規模言語モデル（LLM）によるノウハウ検索では到達できなかった「実用的な精度」の壁を突破しました。 さらに今回の機能拡充では、GraphRAGで抽出された情報に対して、「統計処理」や「表認識」を行う機能を追加する予定です。これにより、複数の日報データや数値データを含む帳票をAIが自動で解釈し、トレンド分析やしきい値判定といった高度な分析を実行できるようになり、意思決定の迅速化や品質予測など、これまで人手に依存していた高度な判断業務においても AI による支援が期待されます。.
本拡充では、まずはマネージャー層（約 30 名）でパイロット運用を開始し、煩雑な集計・報告業務を大幅に圧縮することを目標に設定しています。効果検証後、段階的に 300 名規模へ展開し、将来的な “AI 部長” 構想へと発展させる計画です。製造業における知識基盤の高度化は、開発から生産に至るまでの競争力を左右する重要課題です。当社はこれまで、パートナー企業であるAtlasとPoC（概念実証）を進め、生成AIを中核とした技術文書・規則規定・日報等を高速かつ高精度に活用できる体制を構築してまいりました。 Atlasのソリューションは、GraphRAGを採用し、当社独自のデータを動的に参照しながら回答を生成することで、高い情報網羅性と信頼性を実現し、従来の一般的な大規模言語モデル（LLM）によるノウハウ検索では到達できなかった「実用的な精度」の壁を突破しました。 さらに今回の機能拡充では、GraphRAGで抽出された情報に対して、「統計処理」や「表認識」を行う機能を追加する予定です。これにより、複数の日報データや数値データを含む帳票をAIが自動で解釈し、トレンド分析やしきい値判定といった高度な分析を実行できるようになり、意思決定の迅速化や品質予測など、これまで人手に依存していた高度な判断業務においても AI による支援が期待されます。
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