AIが「0件」と答えた不具合履歴。技術文書をAIが読める形に整える進め方を解説。
当資料は、IMPROVE 産業DX総合展 2026で株式会社フライウィールが登壇した講演の資料を、一部抜粋して掲載したものです。 生成AIを導入していても、社内の文書のすべてが期待どおりに検索できるとは限りません。設備名の違いで故障履歴が見つからない、図表内の数値や注記が検索から抜ける、図面の改訂を見落とす──。当資料では、図面や報告書の例を通じて、AI活用で最初につまずきやすい「AIに渡す文書の状態」と、基幹システムの刷新を待たずにどこから始められるかを解説します。 【掲載内容】 ■AIが技術文書を読めない3つの例 ■1つの業務・少量の文書から始める3つのステップ ■事例：トラブル報告書のAI-Readyデータ化（某精密機器） ■AI-Ready Studioと、成果を調査時間で測る考え方 ■自己診断：あなたの文書は、AIにどこまで見えていますか？ ※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。
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基本情報
【資料概要】 ■形式：講演資料（一部抜粋） ■ページ数：12ページ ■講演：IMPROVE 産業DX総合展 2026 ※資料内の報告書・図面の画面は再現サンプルであり、顧客の実資料ではありません。 ※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。
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用途／実績例
【こんな方におすすめ】 ■図面、報告書、不具合履歴などの技術文書を扱う、設計・開発、品質保証、生産技術、保全などの部門の方 ■生成AIを導入したものの、社内文書の活用に課題を感じているDX推進・情報システム部門の方 ※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。
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企業情報
当社は、データ及び人工知能を活用したソリューションの開発・提供、 データ・プロダクト開発に関するコンサルティングを行っている企業です。 企業が抱えるサイロ化・属人化・非構造化データをAIが扱いやすい状態へと 変換する、データ活用プラットフォーム「Conata(コナタ)」をご提供。 私たちは、企業や人々がデータや人工知能をより積極的に活用し 仕事や作業の効率化を加速する「はずみ車」になりたいと考えています。
