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RAG

RAG(生成AI・AIエージェント)

RAG(生成AI・AIエージェント)ロゴ

収集したデータを技術継承に活用

現場の膨大な暗黙知やノウハウは、マニュアル化による継承には限界があります。これらをRAG(検索拡張生成)システムへ集約し、生成AIで活用。技術者の貴重な知見を漏らさず資産化し、効率的で確実な技術継承を支援します。

D4c MONOZUKURI Rag

RAG(生成AI・AIエージェント)

複雑化する製品知識や、失われゆく熟練のノウハウ。人手不足や属人化という現代の製造業が直面する壁を、生成AIとRAGの融合が打ち破ります。ビジネスの現場を劇的に進化させる、代表的な活用事例です。

Case Study

現場の「眠れる知見」を、攻めの資産へ。

膨大なドキュメントやベテランの経験値など、組織内に埋もれた情報をAIが即座に呼び出し、具体的なアクションへと繋げる。D4c MONOZUKURI RAGが実現する、新たな現場変革の形をご紹介します。

製造・技術伝承領域

課題

技術者の高齢化と人手不足
熟練技術者の引退に伴い、暗黙知やノウハウが失われる危機。人手不足によりスキルの継承が困難。

解決策

生成AIによるナレッジ環境の構築
マニュアルや過去のトラブル事例をRAG化。誰でも熟練の知見にアクセスできる環境を整備し、技術伝承を支援。

営業・プロモーション領域

STEP 01 – INPUT

営業担当者の入力は「最小限」

準備や長時間の顧客リサーチは不要です。営業マンが入力するのはわずか2つ。

企業名
「〇〇精機株式会社」
所在県
「愛知県」
STEP 02 – PROCESSING

AIの自律複合リサーチ

システムが自社ナレッジ(製品資料・製造知見・過去の提案書など)と、ネット上の最新情報を横断してリサーチ。

🗄 自社ナレッジ (RAG) 接続済
🌐 Web外部検索
(ニュースetc.)
取得中
STEP 03 – OUTPUT

ディスカッションペーパー作成

顧客の経営課題を自動分析。刺さる提案書を即座に作成します。

📄 PDF

提案書

ファイルダウンロード

「探す時間」を「創造する時間」に変える。

生成AIの環境構築からRAGの設定・実装まで、貴社のデータ活用を伴走支援で実現します。

01

環境構築Secure Environment

セキュアなクラウド環境構築
セキュリティプロトコルの実装

02

RAG設定・データ統合Data Integration

社内ドキュメント(マニュアル・設計書)の連携
外部データ検索の統合
検索ロジックの最適化

03

実装・伴走支援Implementation

現場へのシステム展開
継続的なチューニングと精度向上
定着化に向けたサポート

RAG図解

私たちの強み:3つの専門領域

データ解析 × 製造知見 × SIer知見。3つの専門領域の融合が、実効性の高いDXを支えます。

データ解析
製造知見
SIer知見
D4c Value

データ解析(Data Science)

優秀なデータサイエンティスト在籍。高度なAIモデリングと統計解析力。

製造知見(Monozukuri)

製造現場のQCD(品質・コスト・納期)や制約条件を深く理解したドメイン知識。

SIer知見(System Integration)

現場に定着するITシステムを構築・実装するエンジニアリング能力。

サービス導入プロセス

現状調査から本稼働・自走化支援まで、段階的なアプローチでリスクを低減

約1〜2か月
STEP 01

ヒアリング・調査

スコープの定義。社内マニュアル、HPデータ、内部文書など、活用可能なデータソースの特定と整理。

STEP 02

環境構築・PoC

セキュアなクラウド環境の構築。サンプルデータを用いたプロトタイプ開発により、RAGの回答精度を検証。

継続的
STEP 03

チューニング・
RAG設定

プロンプトエンジニアリングの最適化。PoCの結果に基づき、検索ロジックと回答生成の精度を向上。

STEP 04

本番運用・伴走支援

全社的な展開と運用開始。ビジネスニーズの変化に合わせた継続的なサポートにより、システムを陳腐化させない。

まずはPoC(概念実証)からのスタートも可能。お気軽にご相談ください。

貴重なノウハウ、途絶えてしまう前に資産化しませんか?

「マニュアル化すらされていない…」「すべてベテランの頭の中にしかない…」 そんな伝承が難しい技術こそ、組織の資産へ変えるチャンスです。

FAQ よくあるご質問(D4c MONOZUKURI RAG)

  • Q

    利用するLLMに制約はありますか?

    A

    特に制約はございません。お客様が既に導入されているLLMをベースにシステムを構築することも可能です。また、ご利用用途や各LLMの特性(得意・不得意)に合わせて、最適なモデルを選定してご提案も可能です。

  • Q

    インターネット上のLLMを使えない環境ですが、導入できますか?

    A

    はい、可能です。外部ネットワークから遮断された、貴社内のローカル環境(オンプレミス)で安全に稼働するLLMのご提案・構築も承っております。

  • Q

    「ファインチューニング(追加学習)」とは何が違うのですか?

    A

    AIの知識そのものをアップデートして「辞書を書き換える(学習)」か、AIの横に最新の社内資料を置いて参照させる「資料を横に置く(RAG)」かの違いです。自社データが頻繁に更新される業務には、コストを抑えて正確な情報を参照できるRAGが適しています。

  • Q

    相談は無料ですか?

    A

    はい、無料です。お客様の課題やご要望をお伺いし、当社のサービスがどのようにお役に立てるかをご説明する段階では費用は発生いたしません。お気軽にお問い合わせください。

  • Q

    NDA締結前の相談も可能ですか?

    A

    はい、可能です。ただし機密性の高い情報をお話しいただく際には、事前に秘密保持契約(NDA)を締結していただくことを強く推奨いたします。