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EdgeLab
建設特化ノウハウ伝承AIエージェント

図面を見るときの着眼点も、現場で下す判断も、ベテランの頭の中にしかありません。それらをAIエージェントが引き出して蓄積し、誰もが日々の業務で使える形にします。

課題

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退職とともに判断の根拠が消える

図面をどう見るか、現場でどう対応するか。書類は残っても、その判断に至った理由は残りません。同じ検討を若手がゼロからやり直しています。

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情報の形式がばらばらで探せない

図面はCAD、議事録はWord、写真は共有フォルダ。設計でも施工でも、必要なときに必要な資料へたどり着けません。

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教える時間が現場にない

設計室でも施工現場でも、熟練者ほど忙しく、体系立てて教える余裕がありません。結果として伝承がOJT頼みになります。

全体像

営業から維持管理まで、部門ごとに眠るノウハウをAIが抽出し、まずはその部門の業務で使う。貯まったノウハウは部門を越えて参照でき、会社全体の知の基盤に育っていきます。現在は設計と施工の2領域から、対応領域を順次拡大していきます。

案件の流れ営業設計調達施工維持管理
LAYER 03

現場活用・経営効果

職員が日々の業務で使い、経営の数字につながる

  • 営業担当営業
    • 受注率の向上
    • 提案品質の底上げ
    • 見積精度の改善
  • 設計者設計
    • 手戻り・設計ミスの削減
    • 図面品質の平準化
    • レビュー工数の削減
  • 調達担当調達
    • 調達コストの低減
    • 納期遅延の防止
    • 選定根拠の透明化
  • 施工管理者施工
    • 工期遵守と生産性向上
    • 事故・手戻りの防止
    • 若手の早期戦力化
  • 保全担当維持管理
    • LCC（生涯コスト）低減
    • 不具合再発の防止
    • 点検・修繕の効率化
ノウハウを活用し、日々の業務を高度化
LAYER 02

AI・知識層

生データをノウハウに変え、部門を超えた接続をする

部門を越えてノウハウを相互参照

営業今後展開予定受注/失注の判断
設計提供中せっちゃんAIAIエージェント抽出・レビュー・提示蓄積活用ノウハウDB設計判断・採否根拠詳しく見る →
調達今後展開予定選定判断・理由
施工提供中たっくんAIAIエージェント抽出・レビュー・提示蓄積活用ノウハウDB施工判断・対策詳しく見る →
維持管理今後展開予定不具合原因・実性能
AIが一次情報からノウハウを抽出・構造化
LAYER 01

データ層

案件データを上流から下流へ受け渡す

  • 営業提案書・商談記録
  • 設計図面・BIM・仕様書
  • 調達見積・発注書
  • 施工施工計画書・会議データ・検査結果
  • 維持管理点検・修繕記録
部門を越えてノウハウを相互参照下の層から上の層へ、AIが価値を還流させる
せっちゃんAI
設計ノウハウ伝承AIエージェント

ベテランの査図の勘所を蓄積し、図面チェックで活かす

御社の標準チェックリストと、朱書きが入った過去図面。そこに眠るベテランの着眼点をチェック項目として蓄積します。蓄積した項目をもとにAIが図面をデザインレビューするほか、過去の指摘やチェック項目、過去図面そのものをチャットで検索して引き出せます。

Input
社内の標準チェックリスト・仕様書
朱書きの入った過去図面
意匠図・構造図・設備図
せっちゃんAI使うほど精度が上がる
Output
AIデザインレビュー
過去指摘やチェック項目のチャット検索
過去図面のチャット/キーワード検索
たっくんAI
施工管理ノウハウ伝承AIエージェント

ベテランの判断を蓄積し、現場判断・計画策定に活かす

会議、現場パトロール、書類、熟練者へのインタビュー。日々の業務から「状況・対応・理由」の形でベテランの判断を蓄積します。蓄積したノウハウは、会議へのリアルタイムなツッコミ、施工計画書のレビューや作成、音声での壁打ちといった形で、根拠つきで引き出せます。

Input
会議の録画・録音
現場パトロールの写真と発話
施工計画書・報告書
熟練者へのインタビュー
たっくんAI使うほど精度が上がる
Output
会議へのリアルタイムツッコミ
施工計画書のレビュー / 作成
ノウハウAIへの音声での壁打ち
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