SAPEET AX Solution
AIでつながる製造業界のバリューチェーン
AIの力でより安全に・より速く・より良いものづくりをご支援
SOLUTION
代表的なAIソリューション
暗黙知のナレッジエンジニアリングと組織実装（全工程横断）
熟練者の暗黙知は、製造業における競争優位の源泉です。本人も十分に意識していないがゆえに言語化・ナレッジ化が難しく、十分に継承されにくいという課題があります。さらにそのベテランは退職前であり、現場に残ってくれている「今」こそが、組織の暗黙知をデジタル資産化できる唯一のラストチャンスです。 私たちは、現場の暗黙知を独自技術で抽出・構造化し、AIが活用できる形式知へ変換してアプリケーションへ実装。 個人に閉じた知見を組織全体の持続的な資産へと転換することで、業務品質・生産性の安定的な向上を実現するとともに、 ナレッジの継承・蓄積を仕組み化し、競争力が継続的に高まる組織を構築します。
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設計・開発エンジニアリングにおけるAI活用支援
研究・設計開発は、過去の仕様書やトラブル記録、設計ノウハウを的確に参照しながら要件定義からテスト項目の洗い出しまでを行う、高い専門性が求められる領域です。 しかしその判断は担当エンジニアの経験に依存する部分が大きく、属人化による品質のばらつきや、上流工程での見落としが下流工程の手戻りにつながりやすいという課題があります。 私たちは、過去の設計記録・仕様書をナレッジDBとして構造化し、事例参照や原因推定を行うAIと、RFPから要件定義書・テスト項目のたたき台を作成するAIエージェント群を構築します。 最上流・最下流の重点工程からQCD悪化リスクを早期に可視化するとともに、エンジニアが最終判断と仕上げに専念できる、属人性に左右されない開発オペレーションを実現します。
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生産計画・在庫最適化における数理最適化AI活用支援
生産計画や需要予測、在庫・物流の最適化は、需要変動や設備・人員などの制約条件を同時に考慮する必要があり、熟練担当者の経験的な判断に大きく依存する業務です。そのためExcel等での手作業運用が属人化しやすく、担当者交代や需要変化への対応力が課題となりやすい領域です。 私たちは、基幹システムのデータや外部の市況情報を取り込み、工程・リソース・制約・評価の観点で現場運用をモデル化した上で、需要予測・計画生成・発注最適化を担うAIエージェント群を構築します。
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外観検査・異物検知・動作解析におけるAI画像解析支援
製造現場における外観検査や設備巡視、作業動作の確認は、熟練検査員の経験や目視に依存する部分が大きく、判定基準の属人化による検査品質のばらつきや、確認にかかる工数・危険箇所への立入といった負担が課題となる領域です。 私たちは、カメラや動画データをもとに、影響度と識別性の観点で検知・確認対象を整理した上で、優先度の高い異物・異常・動作パターンから段階的に検知アルゴリズムを構築します。撮像から解析、結果の可視化までを一気通貫でシステム化し、「常時確認する」運用から「AIが検知した時だけ対応する」運用へ転換。 検査・確認工数の削減と、判定品質の標準化・現場の安全性向上を同時に実現します。
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製品企画・コンセプト生成におけるAI活用支援
製品企画は、市場創出力と自社の実行可能性を掛け合わせる高度な判断が求められ、深いリサーチ力・先見性・過去ノウハウの活用が不可欠です。 そのため、成功パターンの再現性が保ちにくく、アウトプットにばらつきが生じやすい領域です。私たちは、市場トレンドや顧客ニーズのリサーチからペルソナ・コンセプト設計、企画立案に至る各プロセスのコアナレッジを確立し、プロセスごとに最適化されたAIエージェントを構築します。アウトプットの標準化を通じて組織全体の企画品質を底上げするとともに、人は意思決定と独自のアイデア創出に専念できる次世代の製品企画オペレーションを実現します。
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カスタマーサポート対応におけるAI活用支援
製造業の問い合わせ対応は、専門用語や製品知識が求められるハードルの高い業務でありながら、売上・顧客満足度・顧客ニーズの把握に直結する重要な領域です。 一方で、担当者の経験やスキルへの依存度が高く、 対応品質のばらつきがそのまま顧客満足度の損失につながりやすい構造があります。 私たちは、文脈や企業固有の専門用語を理解したうえで、状況把握から最適な対応方針の選定までをナビゲートするAIエージェントを構築。 担当者の経験・スキルに依存しない均一で迅速な対応品質を実現するとともに、 対応内容をAIが構造化し営業・製造部門など他部門へシームレスに連携。カスタマーサポートを起点に、全社の顧客理解と意思決定の底上げを支援します。
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人材配置・育成最適化におけるAI活用支援（全工程横断）
人材の配属・配置は、適性検査やスキル、面談結果、過去の配属実績など複数の情報を総合的に踏まえた高度な判断が求められる一方、情報が部署や担当者ごとに散在し、経験や勘に頼った主観的な意思決定になりやすい領域です。私たちは、人事データや現場・拠点からの要件を構造化してマッチング基盤に整理し、候補者の評価・最適化・推薦理由の言語化までを担うAIエージェント群を構築します。 理由・期待効果・注意点を根拠付きで提示することで配属の意思決定を高速化するとともに、人事担当者は候補の検証と最終判断に専念できる、データに基づく人材配置オペレーションを実現します。
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部署横断データ分析・データ基盤構築におけるAI活用支援（全工程横断）
各部署に散在する設計資産や過去のトラブル記録、業務データは、AI活用の重要な土台でありながら非構造化のまま蓄積され、部署間で共有・横展開しにくいという課題を抱えています。 加えて、乱立しがちなAI活用テーマの優先順位付けや、データ整備・構造化そのものに専門性が求められることも、活用が進みにくい要因です。 私たちは、想定インパクトと実現難易度でAI活用テーマを整理した上で、設計資産や過去データをデータエンジニアリングで構造化し、検索・チェック・リスク洗い出しなどを担うAIエージェント群を構築します。これらにより、ナレッジ資産化と全社的なデータ活用の底上げを実現します。
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MESSAGE
事業部長のメッセージ
AIが産業や社会に急速に浸透するいま、多くの企業がAI活用を推進し、目覚ましい進化を目の当たりにしています。
しかし私たちが、AI黎明期であった
2016年からビジネス領域の現場に入り込み、実業務の中で専門性の発揮される瞬間や属人化の本質、成果を分ける構造を実直に科学し続けて見えてきた現実は、業務効率化は進みつつあるものの、事業成果に直結するレベルでAIを活用できている企業は、決して多くないという実情です。
私たちが目指すのは、AIが人に取って代わる未来ではありません。
定型的な処理はAIが担い、その先にある柔軟な思考や高度な判断といった人間だからこそ発揮できる価値をAIが支え拡張していく。AIとの協業を前提に人の働き方や組織の判断構造が変わり、経営の意思決定の質を高めていく——そうした変革のプロセスを、現場に根ざした形で再現性高く設計・実装することがSapeetの使命です。
「ひとを科学する」——これが私たちの出発点です。人と組織への深い理解なくして、真に機能するAIは生まれない。その信念のもと、人を科学する技術と現場への深い寄り添いをもって、お客様の変革に誠実に向き合い、共に成長し続けるパートナーとして、未来をつくり続けていきたいと考えています。