不具合対応のスピードを上げる
ベテラン依存だった初動対応を、AIが類似事例と画像を瞬時に検索することで、誰でも数分で済ませられる仕組みに変えます。
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AI × MANUFACTURING DX — PROVEN
製造業の不具合・故障・品質課題を、
製造業の不具合・故障・品質課題を、
AIとデータで"現場で使える"改善へ。
BIGRING社は、過去トラブル検索AI／不具合画像AI／故障診断AI／Power Apps業務アプリを、
実プロジェクトで検証しながら提供する製造業特化型のAI・DX支援会社です。
Excel・PDF・画像・センサーデータをそのまま起点に、現場で使い続けられる改善を実装します。
100%
過去トラブル画像検索
ChatGPTで正答率実証
ChatGPTで正答率実証
7×14
部門 × AI施策
体系化済みマップ
体系化済みマップ
▲50%
FMEA作成時間／
原因特定時間 など
原因特定時間 など
世界初
自動車故障診断AI
企画・設計実績
企画・設計実績
CHALLENGES
製造現場で、こんなお悩みはありませんか？
製造業の品質改善は、データやノウハウが社内に散らばっていて手を付けにくい——多くの現場で聞かれる声です。
BIGRING社は、その"あるある"をAIとPower Platformで解決します。
- ベテランが退職すると、過去の不具合への対応がわからなくなる
- 不具合の写真はあるのに、似た事例の探し方がわからない
- 故障診断が人によってバラつき、若手がなかなか育たない
- 品質データはExcelに溜まっているが、活かせていない
- DXツールを入れても、現場で使われずに止まってしまう
- 外注でアプリを作っても、改修できず止まる／費用が膨らむ
一つでも当てはまる場合、ぜひ続きをご覧ください。
LINE 01
不具合対応のスピードを上げる
ベテランの記憶に頼っていた不具合対応を、誰でも数分で。
過去事例の検索がベテラン経験頼みになっていることは、品質保証・製造現場の大きな課題です。
AIが類似事例と画像を即座に検索し、若手でもベテラン並みの初動対応ができる仕組みを構築します。
過去トラブル検索AI
過去の不具合報告書、クレーム、対策資料を、自然文やキーワードで横断検索できるAIです。「同じような事象は過去にあったか」「その時の原因と対策は」を数秒で確認できます。
- Excel・Word・PDFに散らばった過去資料をデータベース化
- 報告書本文だけでなく、原因・対策・関連部品まで紐付けて検索
- Power Apps上の検索アプリとして現場に提供
主な対象部門 品質保証／製造／サービス／開発
実績詳細を見る →不具合画像AI（類似画像検索）
新規の不具合写真を入力すると、過去の類似画像と紐づく原因・対策をAIが提示します。「言葉で説明しづらい不具合」を画像で照合できます。
- PDF・ZIP・Excelに分散した画像を管理番号で紐付け
- 撮影アングルや色味が違っても類似事例を抽出
- 検査・受入・現場の初動判断に活用
主な対象部門 品質保証／検査／製造
LINE 02
品質トラブルを未然に防ぐ
事後対応から、未然防止へ。
故障・センサー・画像データをAIで読み解き、不具合が顕在化する前に兆候を捉えます。
経営層と品質部門の意思決定を、感覚ではなく事実で支えます。
故障診断AI
故障コードや診断データから、原因・故障部位・処置方法・想定費用をAIが自動推定。サービス・保守部門の判断スピードと品質を底上げします。
- 故障情報と過去対応履歴の組合せで原因候補をランキング表示
- 処置時間や費用も併せて出力し、見積・回答業務を高速化
- スマホ／Webからの利用にも対応可能
主な対象部門 サービス／保守／品質保証／経営層
Power BI品質ダッシュボード
不具合件数、故障率、部品別傾向、LOT別変化点、客先・地域・季節傾向を可視化。「気になる兆候」を早期に発見できる仕組みです。
- 月次／四半期に縛られず、必要な切り口で即時集計
- 部品別ランキングと近似曲線で異常傾向を検出
- 経営・品質会議での共通言語となるダッシュボード
主な対象部門 経営層／品質保証／製造
画像・動画AIによる工程リスク抽出
組立・検査の作業画像をAIが解析し、サークリップ未装着、向き間違い、ピン挿入不完全などのリスクを抽出。ポカヨケ・治具改善につなげます。
- 目視検査では見落としやすい作業ミスを可視化
- 設備・治具・作業方法の3軸で改善案を整理
- 安全リスクの先回り把握にも対応
主な対象部門 製造／生産技術／品質保証
LINE 03
現場主導でDXを内製化する
現場で使われ続けるDXを、自社で育てる。
「ツールを入れても使われない」を避けるために、Power Appsを中心に、現場が自分たちで運用・改修できる仕組みを設計します。
最初の構想から人材育成まで伴走します。
Power Apps業務アプリ開発
不具合検索、品質記録、承認フロー、レポート作成など、Excel・紙の業務を現場が使えるアプリに変換します。Dataverse・AI Builder・Copilot Studioとの連携で「考えるアプリ」へ。
- 現場入力 → AI要約 → レポート出力までを1アプリで実現
- ライセンス設計とデータ設計から伴走
- 改修ノウハウも合わせて社内に残す
主な対象部門 DX推進／製造／品質保証／開発
製造業DXアセスメント
「どこから始めればよいか」を、現場ヒアリングと既存データ確認から整理します。投資対効果の高いテーマから優先順位を提示します。
- Excel・PDF・画像など既存資産を起点に評価
- AI化／アプリ化／可視化を分けて棚卸し
- 半年以内に成果が出やすいテーマを最初の提案に
主な対象部門 経営層／DX推進
AI活用研修・DX人材育成
ChatGPT、生成AI、Power Platform、データ分析の実務活用を体系化。「一部の人だけがAIを使う」状態から、「組織全体で使える」状態へ。
- 製造・品質・開発・調達部門の業務文脈に合わせた教材
- プロンプト活用、議事録作成、資料作成、翻訳の実例つき
- 経営層向けのAI活用方針づくりにも対応
主な対象部門 全社／DX推進／経営層
PROCESS
最短3〜6ヶ月で、現場で使える形に。
最初から大きく始める必要はありません。
中小製造業のお客様には、半年以内に現場で使えるAI・アプリを目標に、段階的に進めます。
-
STEP 1
課題ヒアリング
品質不良・故障・業務効率化など具体的な悩みを整理。対象データと業務フローを確認します。
〜2週間 -
STEP 2
PoC設計と試作
小さく試せるAI検索／画像照合／ダッシュボード／業務アプリを試作。実データで効果と課題を検証します。
〜1ヶ月 -
STEP 3
本番実装
Dataverse、Power Apps、AI Builder、Power BIで現場利用できる形に構築します。
〜2ヶ月 -
STEP 4
現場テストと運用定着
実データで使い勝手を確認。手順書・教育を整え、継続利用と改修まで伴走します。
継続
FOR YOUR TEAM
あなたの部門で、何が変わるか
製造業の主要5部門それぞれに、AI・データ活用で得られる効果があります。
| 対象部門 | 主な課題 | 期待される効果 |
|---|---|---|
| 経営層 | 品質課題の全体像が見えづらい／投資判断材料が乏しい | Power BIで品質課題と費用インパクトを可視化。DX投資の優先順位を事実ベースで判断可能に |
| 品質保証 | 不具合対応がベテラン依存／再発防止が定着しない | 過去トラブル検索AIと不具合画像AIで初動対応を平準化。再発防止をプロセス化 |
| 製造 | 工程内不具合の原因が経験頼り／変化点把握が遅い | 工程リスク抽出と品質ダッシュボードで、変化点と異常傾向を早期発見 |
| 開発 | 設計段階の品質評価が属人的／過去知見が活かせない | 過去トラブル検索AIで、設計時に類似不具合と対策を即参照可能に |
| DX推進 | 外注依存／ツールが現場に定着しない | Power Apps中心の内製化支援で、現場で続くDXの仕組みを構築 |
SERVICE MATRIX
主要サービスの特徴を、3つの視点で整理しました
「効果の大きさ」「始めやすさ」「他社との違い」の3視点で、主要サービスの位置づけをまとめました。
最初の一歩を選ぶ参考にしてください。
| サービス | 効果の大きさ | 始めやすさ | 他社との違い |
|---|---|---|---|
| 過去トラブル検索AI | ◎ 属人化解消・初動短縮 | ◎ 既存Excel/PDFから着手可 | ◎ 製造業の不具合データ構造に最適化 |
| 不具合画像AI | ◎ 判断品質の平準化 | ○ 画像と管理番号の紐付けが鍵 | ◎ PDF/ZIP横断検索は他社が少ない |
| 故障診断AI | ◎ 保守費削減・顧客満足度向上 | ○ 診断データ蓄積が前提 | ◎ ハード→ソフトサービス転換ノウハウ |
| Power BI品質ダッシュボード | ○ 経営判断材料の高度化 | ◎ 既存データから即着手 | ○ 標準的だが製造業ノウハウあり |
| 画像・動画AI工程リスク抽出 | ◎ 未然防止の実効性 | △ 撮影環境整備が必要 | ◎ 製造現場特化のリスク類型 |
| Power Apps業務アプリ | ○ 業務効率化と内製化 | ◎ 小さく始めやすい | ◎ 製造業×内製化伴走の経験 |
| 製造業DXアセスメント | ○ テーマと優先順位の明確化 | ◎ ヒアリングから即着手 | ○ 業界知見と現場経験 |
| AI活用研修・DX人材育成 | ○ 組織全体への波及 | ◎ 座学から始められる | ○ 実務応用への接続が強み |
◎ 特に高い ○ 標準的 △ 条件が整えば高い
PROVEN RESULTS
実プロジェクトで検証した改善効果
過去の支援案件で実際に観測・試算されたKPI改善幅です。
AIとデータをどの業務にどう当てると、どれだけの効果が出るのか——数字で確認いただけます。
▲30〜50%
設計手戻り工数
図面の抜けモレ自動チェック
▲50%
FMEA作成時間
DRBFM／FMEA支援（RPN自動評価）
▲10〜20%
タクトタイム
作業動画のムダ取り（動作可視化）
▲50%
原因特定時間
画像×工程データ原因推定
▲30%
需要予測誤差（MAPE）
SKU×顧客別 時系列需要予測
▲20〜40%
工程内不良率
SPC自動監視（Cpk／傾向）
▲30〜50%
設備ダウンタイム
故障予兆検知（ログ分析）
▲70%
作業報告作成時間
音声→構造化レポート自動生成
▲40%
点検工数
画像×計測データの自動設備点検
※数値は弊社が支援した実プロジェクトでの観測・試算値です。対象テーマ・データの整備状況によって幅があります。
CASE STUDIES
実際に取り組んだ代表的な実績
製造業の品質改善・故障診断・過去トラブル活用において、実証検証や実装まで踏み込んだ代表的な取り組みです。
各カードをクリックすると、課題・解決策・使用技術・効果を含む実績詳細をご覧いただけます。
VERIFIED ChatGPT 100%
CASE 01
過去トラブル検索AI
アルミ鋳造工程の割れ不具合
自動車故障診断AIアプリの
Power BIによる不具合早期発見
VIDEO AI
CASE 05
組立工程の画像・動画AI
7 DEPARTMENTS × 14 USE CASES
CASE 06
部門別AI活用施策マップ
過去トラブル検索AI
（不具合画像の類似事例検出）
切り取った2枚の不具合画像から、過去DBの「正解ID」を特定できるかをChatGPT／Genspark／Geminiの3サービスで実測検証。ChatGPTが正答率100%（2/2問）を達成し、現場実用化の第一候補として推奨した実績。
- Excel管理の不具合マスタ＋画像DBを横断照合
- AI比較検証レポートを実データで作成（2025年12月）
- 過去画像→正解ID特定の精度を定量評価
アルミ鋳造工程の割れ不具合
要因解明
工程内不具合情報・設備センサー・材料成分の3種データを横断解析し、「冷却水温度27.5℃以下 × 鋳型降下速度50mm/分以下」の領域で割れが集中することをAIと研究論文分析で特定。工程条件と管理ポイントの再設定に貢献。
- 不具合データ・センサー・成分・研究論文を統合分析
- AI機械学習で割れメカニズムの相関を可視化
- 具体的な管理閾値を提示し対策案を策定
自動車故障診断AIアプリの
企画・設計
世界中の自動車故障情報をデータベース化し、メーカー毎の故障コードから故障要因・故障部品・処置方法・作業時間・費用までAIが瞬時に算出する世界初の取り組み。BENZ等メーカー別の故障データ分析・自動回答プロトタイプまで実装。
- 各メーカー（BENZ等）の故障コード別件数を分析
- 故障要因・処置内容・手順を詳細に自動回答
- スマホ／URL接続／グローバル展開を視野に設計
Power BIによる不具合早期発見
（5軸ダッシュボード）
部品別ランキング・製造LOT変化点・客先地域別・使用時間別・季節別の5つの切り口で不具合を可視化。例えば「2021年9月LOTから不具合が急増」といった変化点を即時に検出し、上位10部品への重点対策で迅速な品質改善に貢献。
- 金額・件数別ランキングと近似曲線アラート
- 製造LOT別の変化点検出と原因深掘り
- 使用時間×故障パターンで製造不良を早期判別
組立工程の画像・動画AI
リスク抽出と対策
組立作業の画像・動画をAIで解析し、サークリップ未装着・向き間違い・ピン挿入不完全などの潜在リスクを抽出→深堀対策まで実施。スポーツ動作分析にも応用展開し、成功／失敗シーン比較から戦術改善案を立案するノウハウも蓄積。
- 定点／GoPro動画から作業ムダ・リスクを可視化
- 設備・治具・作業方法の3軸で対策案を整理
- 応用：動画AIによる動作分析・対策提案
部門別AI活用施策マップ
（開発〜保全の14施策）
開発・製造・調達・営業・品質・サービス・保全の7部門に対し14のAI施策を体系化。図面チェック、需要予測、SPC自動監視、故障予兆、音声→報告書自動化など、即効性の高い施策を業務文脈に応じてご提案します。
- 各施策に対象データ／KPI／技術スタックを定義
- SaaS型・成果連動型などビジネスモデル設計も支援
- scikit-learn / PyTorch / LangChain / FastAPI 等で実装
FAQ
よくあるご質問
PoCにはどの程度の費用と期間がかかりますか？
テーマと既存データの状態によって変わりますが、過去トラブル検索AIやPower Appsの小規模PoCは、1〜2ヶ月・数十万円規模から始められるテーマが多くあります。最初に無料診断で対象テーマを絞り込んでからご提案します。
データがExcelや紙、画像のままでも始められますか？
はい。BIGRING社の支援は、既存のExcel・PDF・画像・紙資料を起点に進めることを前提にしています。データを整え直してから着手するのではなく、整えながら成果を出す進め方を取ります。
社内にAI人材がいなくても進められますか？
進められます。構想・PoC・実装は弊社が伴走し、運用定着のフェーズで現場担当者が使えるよう教育と手順整備を行います。Power Apps中心の構成のため、改修も社内で対応できる体制を一緒に整えます。
どの部門から相談すればよいですか？
品質保証・製造・DX推進部門のいずれからでも対応可能です。経営層からの全社構想、現場からの個別課題、どちらの起点でもご相談ください。
大手向けと中小向けで、サービス内容に違いはありますか？
進め方とスケールが異なります。大手製造業には全社品質改善・複数部門連携を前提とした構想設計、中小製造業には既存資産から始められる現実的な実装支援を中心に提供します。
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