ARTIFICIAL INTELLIGENCE
AIによる製造系スタートアップの変革

AIソリューションの提供により、台湾のスタートアップ企業が保有する、製造メーカーに関する膨大なデータベースの管理の支援や、設計・見積・データ管理における重大な非効率性の克服を実現しました。AIを活用した包括的なプラットフォームの導入により、同社は業務効率を大幅に向上させるとともに、顧客満足度の大幅な改善を実現しました。
企業のオペレーション上の課題は、企業の成長を制限し、競争力へ悪影響を及ぼします。これらの課題を克服するため同社は、世界中の顧客に革新的なソリューションを提供しているALTENグループ傘下のVMO社へ支援を依頼しました。VMOは、航空宇宙、自動車、オートメーション業界向けに、電子部品のリサーチ・設計・調達プロセスを効率化するための支援を行っています。

顧客の課題: 市場の価格/品質のばらつきに対応しながら、部品設計と調達の効率を向上させる
ALTENのソリューション: LLM、OCR、オートメーションといった先進的なAIツールを活用した包括的なWebプラットフォームを構築する
導入によるメリット:
- データの一貫性向上
- 設計・見積工数の短縮
- 顧客の意思決定と業務効率の改善
- 顧客満足度の向上
主な成果指標(KPI):
- 従前と比較して処理時間を80%削減
- 図面の読み取り精度を改善;複雑な図面は93%、単純な図面は100%の読み取り精度
- リサーチにかかる時間を88%削減
- 調達コストを32%削減
3つの課題、1つのソリューション
顧客の非効率性を解消するためには、3つの重要な課題に取り組む必要がありました:①部品のばらつき、②設計の非効率、③見積作業のボトルネック
1点目は、電子部品がメーカーごとに供給体制が異なるため、正確で一貫した部品データへのアクセスが困難である点です。これにより会社の収益減少と顧客満足度の低下にも繋がりました。
2点目は、顧客が設計において外部ツールに依存して技術図面を作成・修正していたために、設計フローが遅く、エラーも発生しやすい状況である点です。これにより、プロジェクトの遅延や設計調整の複雑化が頻発していました。
最後に、部品表(BOM)の作成や見積作成を手作業で行っていたため、膨大な工数が発生していました。価格の変動や供給状況の変化も加わり、見積システムが市場動向に追いつけず、遅延や不正確さが生じ、顧客の意思決定に影響を及ぼしていました。
こうした課題に対し、VMOはこれら全てを解決できる統合的なソリューションを提案しました。
AIでコアプロセスを変革
VMOのアプローチは、AIを活用して主要プロセスを自動化し、データの一貫性を高め、業務効率を向上させることでした。
まず、大規模言語モデル(LLM)を活用したデータ標準化により、データの不一致問題が解決されました。高度なAIシステムにより、複数メーカーから取得した非構造化データを分析・標準化することで、部品仕様を一元的かつ一貫性のある形で提供できるようにしました。さらに、類似部品検索機能を搭載し、各メーカー間で互換性のある部品を迅速に見つけられるようになり、ユーザーにさらなる選択肢を提供しました。
設計に関しては、OCR(光学文字認識)とオブジェクト検出を活用したドキュメント自動処理を導入し、技術図面(PDFやスキャンした文書)を構造化された機械可読データへと変換しました。オブジェクト検出アルゴリズムにより、図面から必要な設計要素を自動識別・抽出できるようになり、設計の調整に要する工数を大幅に削減しました。これにより、外部ツールに依存せず、迅速かつ高精度な設計フローを実現しました。
見積作業については、AIがサプライヤーの在庫状況や市場動向をもとに提案する仕組みを構築し、見積と部品表(BOM)の作成を迅速かつ正確に行えるようになりました。このプロセスの高速化により、顧客はより迅速・的確な意思決定ができるようになりました。
あらゆる機能を備えたWebアプリケーション
これらのAIソリューションは、11社の主要メーカーから集約した34万5000点の部品におよぶ膨大なデータを搭載した新たなWebアプリケーションに統合されました。
本プラットフォームは、NextJSやNestJSを用いたWebアプリケーション、MySQLとRedisによるデータベース、検索にはElasticsearchといった複数の技術を組み合わせ構築されており、高パフォーマンスな環境を実現しています。
AIを活用した技術(PythonベースのAIモデル、Amazon Textract、Google Cloud Vision AI、および自社開発のAI技術を含む)が、プラットフォームの機能向上に貢献しています。AWSやGCPなどのクラウドプラットフォームは、システムをスムーズに拡張するために必要なインフラストラクチャ(基盤)を提供しています。また、開発手法にはAgile Scrumを採用し、継続的な機能改善と素早いユーザーフィードバック対応を実現しました。
業務効率と顧客満足度の向上
AIソリューションをこのプラットフォームに統合することで、全体的に大幅な改善が実現しました。顧客は、AI技術を採用することで、長年の課題であった非効率性を解消しました。
この包括的な変革により、UX(ユーザーエクスペリエンス)が大きく向上し、顧客満足度の向上にも繋がりました。