製造業の判断は、単なるデータ処理ではない。
現場の知識、過去の経験、暗黙の基準。
それらの構造を理解し、整理し、再現可能にする。
製造業の情報は、システムごとに分断されている。
ID連携、マスタ設計、情報フローを整理し、判断可能な構造を作る。
ベテランの判断基準、暗黙知、経験則。
それらを3現主義（現場・現物・現実）で理解し、再現可能な形に構造化する。
単なるデータ検索ではなく、構造化された情報から推論するAIを設計する。
判断のプロセスを再現し、説明可能な形で実装する。
3現主義で現場に入り、判断の構造、情報の流れ、暗黙知を理解する。
システム間のID連携、マスタ設計、情報構造を整理し、判断可能な形を作る。
判断基準を構造化し、推論可能なAIアーキテクチャを設計する。
現場で検証しながら実装し、判断精度を高め、運用可能な形へ。
受注情報、在庫、生産計画、過去実績から納期を推論。
ベテラン判断を再現可能に。
需要予測、設備状況、在庫制約から最適な生産計画を生成。
計画担当者の判断を構造化。
分断された情報を統合し、繰り返し判断を自動化。
情報構造の整理から実現。
設備データ、稼働履歴、保守記録から異常を検知。
保守判断の再現性を高める。