デジタルヒューマン
人間らしさとAIのメリットを融合。
新しい顧客体験を提供する
「対話+感情表現 AIインターフェース」
企業名:株式会社JINGS
カテゴリ名:
AIエージェント
製品名:設計開発者の“暗黙知”を活用できるAIエージェント
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設計開発者の“暗黙知”を
活用できるAIエージェント
リーンAIエージェントfor設計開発
仕様書・試験データを横断検索し、改善案や事前リスクを抽出。設計品質を均一化・手戻りを削減させ自工程完結を実現。
株式会社JINGSが提供する「リーンAI for 設計」は、設計ナレッジ検索、改善案提案、資料作成を自動化し、設計精度とスピードを向上させます。
3つのPOINT
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欲しい情報がすぐ見つかる
過去の図面や仕様書、変更履歴、レビューコメントまで一括で探せます。変更理由や背景も関連資料から自動で拾い、「どうしてそうなったのか」がすぐにわかります。
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改善策と計画をその場で用意
似た事例や実績をもとに、改善案や是正案を提案。 設計FMEA、仕様書、レビュー報告書、試験計画も社内のフォーマットにわせた形で抜けもれをサジェスト・是正し、抜けやムダを防ぎます。
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品質のつくりこみ
設計の段階で工程ごとのリスクを見える化し、重要度順に整理。 後戻りや不具合を未然に防ぎ、開発の品質とスピードを両立します。
こんな現場は理想でしょうか？
主な機能
活用シーン・ユースケース
- 仕様書・変更履歴・レビューコメントの高速検索と一括参照
- 類似事例からの是正案・改善案の自動提案
- 設計変更時の背景や理由を関連資料から自動紐付け表示
ツール連携
主要なファイル形式（PDF、Word、Excel）に対応
- 主要ファイル形式（PDF、Word、Excel）に対応
- 既存のPLM（製品ライフサイクル管理システム）やPDM（製品データ管理システム）との連携可能
- 文書管理システムや試験データベースとの連携対応
- クラウド／オンプレミスの両環境で利用可能
- API連携によるカスタム機能追加や外部分析ツールとの接続が可能
導入までの流れ
- 事前ヒアリング
現場の課題、既存データ、運用フローを確認し、導入目的と期待成果を明確化します。 - PoC（試験導入）・環境準備
サンプルデータを用いて実際の精度や運用イメージを確認。必要に応じてチューニングを実施します。
対象データ範囲、ユーザー権限、セキュリティ要件を確定し、システム環境を整備します。 - 本導入・初期設定
ナレッジベース構築、初期モデル設定、利用者トレーニングを実施します。 - 運用開始・改善サイクル
実業務に合わせた定期的な改善・モデル更新を行い、効果を最大化します。
お客様の声
- 精密機器メーカー／製品設計部門
過去の図面や仕様変更の理由を探すのに、いつも数時間かかっていました。
導入後は必要な情報がすぐに見つかり、背景まで確認できるので判断が早くなりました。
試験計画も自動で提案されるので、抜けややり過ぎがなくなりました。
- 自動車部品メーカー／開発設計部門
メンバーごとに設計書や試験計画の品質に差がありましたが、このツールを使い始めてからは品質がそろいました。
会議中に改善案まで提示されるので、その場で方針を決定できるようになり、開発全体のスピードが上がりました。
- 産業機械メーカー／技術開発本部
過去トラの活用などで設計段階でリスクを洗い出して対策できるようになり、試作後の手戻りが減少しました。
ベテランの経験も形式知として残せるので、若手の立ち上がりが早くなりましたし、組織全体の設計力が底上げされています。
利用料金
- 利用料金
- 月額は利用規模や機能範囲によって変動しますが、概算で30〜80万円／月が目安です。初年度からROIがプラスになる事例も多く、費用対効果を数値化したご提案が可能です。
- 初期費用
- 300－1000万円
- 無料プラン
- あり
- 無料トライアル
- あり
よくある質問
過去の仕様書が古かったり、社内のあちこちに散らばっていますが大丈夫ですか？
ほとんどの場合は問題なく対応できます。 PDF、Excel、Wordなど形式が混在していても、一括で取り込み・整理し、すぐに検索できる状態にします。 紙資料もOCRでデジタル化可能です。 導入初期には実際の検索・抽出テストを行い、精度や抜け漏れを検証しながら最適化します。
設計変更の影響範囲をどこまで正確に出せますか？
部品構成表（BOM）や工程情報が揃っていればほぼ正確です。 関連部品、図面、試験項目を自動で洗い出しますが、データ欠損や古い情報があると漏れが出る可能性があります。 そのため、初期導入時に整理を行い、実際の設計変更案件での検証を経て精度を確かめることをおすすめします。
AIの提案は本当に精度が高いですか？
既存の試験データや類似事例が多いほど高精度になります。 データが少ない場合でも業界標準や類似部品情報から提案は可能ですが、最初の半年〜1年は社内レビューを通して精度を育てることをおすすめします。
設計変更の影響範囲をどこまで正確に出せますか？
部品構成表（BOM）や工程情報が揃っていればほぼ正確です。 関連部品、図面、試験項目を自動で洗い出しますが、データ欠損や古い情報があると漏れが出るため、初期導入時に整理が必要です。
費用はどのくらいですか？
利用範囲とデータ量によります。 目安としては40〜100万円／月。導入効果として、設計変更時の手戻り工数を50〜80％削減、試験計画の立案時間を1/3に短縮できる事例があります。初期導入時には、ROIの試算を行い、投資回収の見込みも数値でご提示します。
セキュリティについて教えてください。
クラウドでも国内データセンターのみを使用、またはオンプレミス環境に構築できます。
今の設計レビューや承認フローに組み込めますか？
ほとんどの場合スムーズに統合可能です。 既存のフォーマットやワークフローに合わせて設定しますので、新しいシステムを一から覚える必要はありません。
リーンAIエージェントfor設計開発
製品概要
設計開発者の“暗黙知”を活用できるAIエージェント
- 製品説明
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仕様書・試験データを横断検索し、改善案や事前リスクを抽出。設計品質を均一化・手戻りを削減させ自工程完結を実現。株式会社JINGSが提供する「リーンAI for 設計」は、設計ナレッジ検索、改善案提案、資料作成を自動化し、設計精度とスピードを向上させます。
- カテゴリ
- 目的
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- 業務改善（効率化）
- 品質・保全支援
- コスト削減
- 対象業界
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- 製造
- 規模
-
- 大企業向け
- 中小企業向け
会社概要
株式会社JINGS
- 住所
- 〒113-0033 東京都文京区本郷 6-25-14 宗文館ビル 3F
- 資本金
- 349万円
- 設立年月
- 2024年4月
- 従業員数
- 25名
- 事業内容
- JINGSは、製造業の設計・品質保証分野に特化したAIエージェント開発と、DX推進のコンサルティング支援を行っています。
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