導入事例
製造、品質、サプライチェーン、サービス、エネルギーなどの分野における導入事例です。
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事例中の会社名とデータはすべて匿名化されています。目標改善幅は、顧客のベースライン、導入率、パイロット結果と合わせて確認する必要があり、成果を保証するものではありません。
01 緊急オーダーとスケジューリング
営業側から大量の緊急オーダー（例：10,000 個、5 日納期）が突然入り、生産ラインがほぼ満載の中、納期・コスト・ロス・安定性のバランスで最適なスケジューリング判断が求められます。
中核価値：割り込みオーダーのスケジューリングを、人手の経験頼みから標準化・定量化・追跡可能なスマートな意思決定システムへと昇格させ、シナリオ推演を数日から数分に短縮します。
ユーザー操作
ウォールームに入り、「スマート製造緊急スケジューリング」ボードグループを選択すると、リアルタイムのマルチエージェント監視パネルで緊急スケジューリングの全フローを完了できます。
- 緊急スケジューリングの依頼を送信：ウォールーム右側のチャットエリアに緊急オーダーの要件（納期、数量、顧客情報、優先度など）を入力してグループに送信すると、メッセージが自動的に「指揮センター」ボードグループへ送られます
- Agent の分析を確認：左側の時系列コラボレーションマトリクスが、「資材管理」「生産能力計画」「設備メンテナンス」「品質管理」の各 Agent の分析進捗と状態（オンライン / オフライン / 遅延 / 異常）をリアルタイムに表示します
- 方案の比較を取得：「スケジューリング最適化」Agent が複数の候補案を生成後、チャットエリアに直接、方案比較スコアカード（納期達成率、コスト、段取り替え回数などの指標）がプッシュされます
- 承認コマンドを送信：管理者がチャットエリアで承認コマンド（例：「方案 B を承認」）を送信すると、「協調意思決定」Agent が確認後に自動で ERP／MES へ公開します
- 実行乖離を追跡：ダッシュボードが OTD 納期達成率、ライン稼働率（OEE）などの主要指標を継続表示し、重大な異常は自動でアラートメッセージをプッシュします
主要な Agent 連携
| Agent | 能力 | タスク説明 |
|---|---|---|
| スケジューリング最適化 | APS エンジンを呼び出し複数のスケジュールを生成 | 各制約パラメータを受信後、自動で推演し、候補案を協調意思決定ワークフローへ |
| 協調意思決定 | コンフリクト調整と複数案の比較 | すべての制約条件を集約し、最適化推奨を出力して管理者の承認に供する |
| 資材管理 | 在庫・輸送中・代替材料の分析 | WMS／MRP データを照会し、資材不足をフラグして調達提案をプッシュ |
期待される成果
- 緊急オーダーへの対応速度：1–2 日かかっていた人手の複数回確認 → 会議その場での即時意思決定（90%+ 短縮）
- OTD 納期達成率：緊急オーダーと既存オーダーを両立し、5–10 ポイントの向上を見込む
- スケジュール安定性：不必要な工単調整を減らし、ラインの頻繁な段取り替えを低減
導入参考
この事例は スマート製造緊急スケジューリング ボードグループに対応し、8 つのボードで構成されます。
| ボード | 役割 |
|---|---|
| 指揮センター | 緊急オーダータスクの受領、各部門への配分、結果の集約、管理者承認の上呈、実行の公開 |
| 営業オーダー | 顧客優先度、納期コミットメント、遅延リスクとオーダー調整の提案 |
| 生産能力計画 | ライン稼働率、生産能力ギャップ、残業余力、ライン再配分と人員制約の評価 |
| 資材管理 | 在庫照会、輸送中追跡、代替材料評価、急ぎ調達と分割出荷の提案 |
| スケジューリング最適化 | APS エンジン統合、候補スケジュール、制約スコアリングと方案比較 |
| 設備メンテナンス | 設備状態、保守スケジュール、予備設備、故障リスクと初品確認 |
| 品質管理 | 品質リスク、工程資格、検査計画、SPC 監視と顧客仕様適合性 |
| 協調意思決定 | コンフリクト検出、Agent 交渉、妥協案、意思決定記録と管理者への上呈 |
02 AIoT デバイス異常監視
従来のライン監視はダッシュボードのしきい値アラートに依存しており、異常発生後は人が階層ごとに通知し、データを探し、原因を判断する必要があるため、修理に時間がかかり、専門家の経験も再利用しにくい状況です。
中核価値：設備異常の対応を「人による段階的連絡、項目ごとのデータ検索、原因分析」から Agent による自動診断 + スマート調整 へと昇格させ、修理時間を 35–50% 短縮します。
ユーザー操作
ウォールームに入り、「AIoT デバイス異常監視」ボードグループを選択すると、生産ラインの設備状態をリアルタイムに監視し、スマートな診断結果を取得できます。
- 設備ヘルスの概要を確認：左側のダッシュボードがライン横断の設備状態を表示し、異常設備を赤／黄ランプでマークします
- 異常アラートを受信：「エッジセンシング」Agent がセンサーデータの正常範囲からの逸脱を検知すると、ウォールームが設備番号・異常パラメータ・タイムスタンプを付けて自動的にアラートをプッシュします
- 根本原因診断を取得：チャットエリアで「異常診断」Agent から根本原因分析レポートを直接受信します。考えられる原因、類似の過去事例への参照、影響範囲が含まれます
- 調整提案を確認：「スケジューリング調整」Agent が、推奨の保守エンジニア技能タグと修理所要時間の見込みを含むスケジュール調整・派遣提案を自動生成します
- 修理進捗を追跡：時系列コラボレーションマトリクスが、異常トリガー → 診断 → 派遣 → 修理完了までの完全なチェーンを表示し、修理時間のトレンドなどをリアルタイムに監視します
主要な Agent 連携
| Agent | 能力 | タスク説明 |
|---|---|---|
| コマンダー | ライン横断のイベント配分と Agent スケジューリングを統括 | 異常イベントを受信し、各専門 Agent に配分して意思決定を集約 |
| 異常診断 | 保守履歴と信号特性を照合し、根本原因を特定 | エッジセンシング Agent から異常信号、知識蓄積 Agent から過去事例を取得し、診断レポートを生成 |
| 品質予測 | 異常が仕掛品と出荷バッチの品質に与える影響を評価 | 生産バッチと検査記録を関連付け、品質影響評価を生成 |
期待される成果
- 平均修理時間：35–50% 短縮
- 計画外停止時間：30–40% 削減
- 設備稼働率：8–12% 向上
- 知識再利用：修理経験の標準化により、特定の経験者への依存を低減
導入参考
この事例は AIoT デバイス異常監視 ボードグループに対応し、7 つのボード（各 1 つの Agent）で構成されます。
| ボード | 役割 |
|---|---|
| コマンダー | ライン横断のイベント配分、マルチ Agent スケジューリングと意思決定の集約 |
| エッジセンシング | PLC／センサーのデータストリームにリアルタイム接続し、異常信号を検知 |
| 異常診断 | 保守履歴・工程パラメータ・信号特性を照合し、根本原因を特定 |
| スケジューリング調整 | 異常レベルと生産能力の状況に応じて、スケジュールと派遣提案を調整 |
| 品質予測 | 異常が仕掛品と出荷バッチの品質に与える影響を評価 |
| エネルギー管理 | 設備のエネルギー異常を監視し、生産スケジュールとエネルギー消費を関連付け |
| 知識蓄積 | 診断プロセスと修理結果を記録し、知識ベースに書き戻して再利用に供する |
03 エネルギーと炭素管理
電力量計、生産量、調達、炭素排出データが複数のシステムに分散しており、異常検知が遅く、Scope 1/2/3 の口径が不統一で、炭素レポートとエネルギー消費の最適化が人手に大きく依存しています。
中核価値：分散した電力量計・生産量・調達・炭素排出データを一元的に集約し、エネルギー異常の分単位アラート + 炭素インベントリレポートの自動生成を実現。炭素インベントリのサイクルを 70% 短縮します。
ユーザー操作
ウォールームに入り、「エネルギーと炭素管理」ボードグループを選択すると、エネルギー異常をリアルタイムに監視し、最適化提案と炭素レポートを取得できます。
- エネルギー・ダッシュボードを確認：左側のダッシュボードがリアルタイムのエネルギー消費データとベースライン比較を表示し、異常区間をハイライトします
- エネルギー異常アラート：「異常検知」Agent が単位エネルギー消費の逸脱アラートを自動プッシュし、根本原因候補（設備の空転、ピーク・オフピークの偏りなど）をマークします
- 最適化提案：「エネルギー最適化」Agent がピーク移行とスケジュール調整の提案をチャットエリアにプッシュし、見込み削減額を直接表示します
- 炭素レポートを生成：チャットエリアで「今月の炭素レポートを生成」と送信すると、「コンプライアンスレポート」Agent が ISO 14064 準拠のインベントリレポートと監査トレイルを自動生成します
- 炭素トレンドを追跡：時系列コラボレーションマトリクスがエネルギーと炭素排出の変化曲線を表示し、同期のベースラインと比較できます
主要な Agent 連携
| Agent | 能力 | タスク説明 |
|---|---|---|
| タスク分解 | エネルギーイベントを分解し、各 Agent をスケジュールして案を集約 | 異常イベントを受信し、タスクを配分して最適化提案を集約 |
| 異常検知 | 単位エネルギー消費のベースライン区間からの逸脱を識別 | エネルギー監視 Agent からリアルタイムデータを取得し、アラートを発して根本原因候補をマーク |
| 予測分析 | オーダーと生産量から将来のエネルギー・炭素トレンドを予測 | 生産スケジュールと過去データを組み合わせ、予測レポートを生成 |
期待される成果
- 炭素インベントリサイクル：70% 短縮
- 製品単位のエネルギー消費：8–15% 削減
- 異常電力消費：40% 削減
- 3 年間の投資回収率（ROI）：導入コストの約 5.38 倍（≈538%）
導入参考
この事例は エネルギーと炭素管理 ボードグループに対応し、7 つのボード（各 1 つの同名 Agent）で構成されます。
| ボード | 役割 |
|---|---|
| タスク分解 | エネルギーイベントの分解、各 Agent のスケジューリングと案の集約 |
| エネルギー監視 | 電力量計・ライン・設備のエネルギー消費データをリアルタイム集約 |
| 異常検知 | 単位エネルギー消費のベースライン逸脱を識別し、アラートを発動 |
| 炭素計算 | GHG Protocol に基づき Scope 1/2/3 の排出量を計算 |
| エネルギー最適化 | ピーク移行、スケジュール調整、負荷管理の提案 |
| コンプライアンスレポート | インベントリレポートと監査トレイルを自動生成 |
| 予測分析 | オーダーと生産量から将来のエネルギー・炭素トレンドを予測 |
04 スマートサービス
E-mail、WeChat、電話、チャットボットなど複数チャネルの情報が分断されており、サービス担当者が技術者や修理部品のデータを一つずつ照会する必要があり、診断の待ち行列で時間がかかり、修理経験の標準化・蓄積が難しい状況です。
中核価値：アフターサービスを「人を探して対応してもらう」から Agent 連携による自動解決 へと昇格させ、遠隔解決率を高め、初回応答時間を大幅に短縮します。
ユーザー操作
ウォールームに入り、「スマートサービス」ボードグループを選択すると、サービスケースの全フローをリアルタイムに追跡し、Agent と遠隔で連携できます。
- サービスケースの概要：ダッシュボードが当日の受付件数、SLA 達成率、ステータス別ケース分布を表示します
- ケース処理フローの追跡：時系列コラボレーションマトリクスが、各ケースの受付分類 → マルチモーダル診断 → 派遣 → QA 検査の全フローを表示し、各 Agent の処理状況が一目で分かります
- 診断結果を取得：「マルチモーダル診断」Agent がチャットエリアで故障診断の結論をプッシュします。画像／動画の分析結果、可能性のある故障部品、類似の過去事例が含まれます
- 派遣方案：「派遣」Agent がエンジニアの現場到着スケジュールを、部品管理 Agent が部品在庫と手配提案を同時にプッシュします
- 遠隔連携ガイド：現場エンジニアがチャットエリアに故障画像／動画をアップロードすると、「マルチモーダル診断」Agent が即時分析して修理提案をプッシュします
主要な Agent 連携
| Agent | 能力 | タスク説明 |
|---|---|---|
| カスタマーサービスセンター | サービスタスクを分解し、各 Agent をスケジュール | サービスケースを統括し、SLA 状態を監視して処理案を集約 |
| マルチモーダル診断 | 画像／動画／IoT Log を分析し、故障の根本原因を特定 | デバイスデータ Agent から設備データ、知識検索 Agent から事例を取得して診断結論を生成 |
| QA 検査 | 安全プロセスと方案の完全性を検証 | 出力されたすべての案をレビューし、安全・コンプライアンスを確認後、人の承認に供する |
期待される成果
- 初回応答時間：大幅に短縮。マルチ Agent の並列分析が待ち行列に取って代わる
- 遠隔解決率：顕著に向上し、不要な現場派遣を削減
- 修理時間：低下し、段階的な調査が追跡可能
- 知識資産：修理ケースが自動蓄積され、新人の習熟期間を短縮
導入参考
この事例は スマートサービス ボードグループに対応し、8 つのボード（各 1 つの Agent）で構成されます。
| ボード | 役割 |
|---|---|
| カスタマーサービスセンター | サービスタスクの分解、SLA 期限の割当て、各 Agent のスケジューリング |
| 受付分類 | 故障タイプと優先度の判定、保証状態の照会 |
| マルチモーダル診断 | 画像／動画／IoT Log の分析による故障根本原因の特定 |
| 知識検索 | マニュアル、過去の同種故障動画、修理ケースの取得 |
| 派遣 | エンジニアのスケジューリングと現場到着スケジュールの設定 |
| 部品管理 | 在庫・納期・代替材料の照合 |
| デバイスデータ | IoT／PLC の設備稼働データの解析 |
| QA 検査 | 安全プロセスと方案の完全性を検証し、人の承認に供する |
05 サプライチェーンと調達
需要変動、欠品、見積依頼、サプライヤーリスク、物流追跡、契約審査が異なる部門で処理されており、連携に時間がかかり、総合最適な意思決定に到達しにくい状況です。
中核価値：需要予測、見積、サプライヤー管理、物流追跡、リスク監視、コンプライアンス審査の 6 つのプロセスを Agent 連携に一元化し、調達サイクルを短縮し、欠品イベントを 60% 削減します。
ユーザー操作
ウォールームに入り、「サプライチェーン協調とスマート調達」ボードグループを選択すると、サプライチェーンリスクをリアルタイムに監視し、調達意思決定のサポートを得られます。
- サプライチェーンリスク・ダッシュボードを確認：ダッシュボードが欠品アラート、サプライヤーの納入実績、輸送中の物流状況、リスクイベントを表示します
- リスクアラートを受信：「リスク監視」Agent が地政学／気候／原材料価格変動のアラートを自動プッシュし、影響を受ける材料リストをマークします
- 調達比較の提案を取得：「調達意思決定」Agent がチャットエリアで多目的比較結果（価格／納期／品質／炭素の総合スコア）をプッシュし、サプライヤーを項目ごとに比較できます
- 契約リスクを審査：チャットエリアに契約ファイルをアップロードするか条項を貼り付けると、「コンプライアンス審査」Agent が基準から逸脱したリスク項目を自動マークし、審査意見をプッシュします
- 調達意思決定を送信：管理者がチャットエリアで「サプライヤー A を承認」と送信すると、「コントロールセンター」Agent が行動計画を集約して承認フローを発動します
主要な Agent 連携
| Agent | 能力 | タスク説明 |
|---|---|---|
| コントロールセンター | サプライチェーンイベントを分解し、各 Agent をスケジュールして案を集約 | 調達ニーズまたはリスクアラートを受信し、タスクを配分して実行可能な案を生成 |
| 調達意思決定 | 多目的比較（価格／納期／品質／炭素） | サプライヤー管理 Agent からサプライヤーデータを取得し、総合スコアと推奨を生成 |
| リスク監視 | 地政学・気候・原材料価格変動を監視 | コントロールセンター Agent にリスクアラートを自動プッシュし、代替案の生成を促す |
期待される成果
- 欠品イベント：60% 削減
- 調達サイクル：顕著に短縮
- 在庫回転率：25% 向上
- 契約審査サイクル：大幅に圧縮され、リスクの見落としが減少
- 3 年間の投資回収率（ROI）：導入コストの約 4–6 倍
導入参考
この事例は サプライチェーン協調と調達 ボードグループに対応し、7 つのボード（各 1 つの Agent）で構成されます。
| ボード | 役割 |
|---|---|
| コントロールセンター | サプライチェーンイベントの分解、各 Agent のスケジューリングと案の集約 |
| 需要予測 | 過去オーダー・プロモーション計画・市場シグナルから需要を予測 |
| 調達意思決定 | 多目的比較（価格／納期／品質／炭素） |
| サプライヤー管理 | 納入実績・財務健全性・コンプライアンス状態を評価 |
| 物流調整 | 輸送中の追跡、到着見込みの推定、異常アラート |
| リスク監視 | 地政学・気候・原材料価格変動の監視 |
| コンプライアンス審査 | AI による契約条項の審査と基準逸脱リスク項目の識別 |
06 AOI 品質管理
複数工場の AOI、CMM、SPC、工程データが分散しており、画像を見て分析し、タスクを配分し、改善を追跡する作業を人手で行う必要があり、工場をまたぐ品質基準の統一が難しい状況です。
中核価値：複数工場に分散した AOI／CMM／SPC データを Agent 連携に一元接続し、工場横断の品質基準統一 + 欠陥見逃し率 60% 削減を実現します。
ユーザー操作
ウォールームに入り、「AOI 品質管理」ボードグループを選択すると、工場横断の品質データをリアルタイムに監視し、異常分析と再検査サポートを取得できます。
- 品質監視の概要を確認：ダッシュボードが各工場の工程能力指数（Cpk）トレンド、欠陥分布、再検査合格率、初回良品率を表示します
- 品質異常アラートを受信：「SPC 分析」Agent が Cpk が D 級以下に低下したときに自動でアラートをプッシュし、異常バッチ番号・工程パラメータ・現在の Cpk 値をマークします
- 根本原因分析を取得：「根本原因分析」Agent がチャットエリアで分析レポートをプッシュし、異常を工程パラメータ・材料ロット番号・設備状態まで追跡します
- 再検査タスクを処理：「トレース＆再検査」Agent が低信頼度ケースをチャットエリアにプッシュし、品質エンジニアが欠陥画像を確認して結果を提出すると、システムが自動でトレーニングセットに書き戻します
- 改善ループを追跡：時系列コラボレーションマトリクスが、異常トリガー → 根本原因分析 → 改善措置 → 効果検証の完全なチェーンを表示します
主要な Agent 連携
| Agent | 能力 | タスク説明 |
|---|---|---|
| 検査指揮 | 工場横断の検査イベントとタスク配分を統括 | 検査異常を受信し、サブタスクを配分して品質レポートを集約 |
| SPC 分析 | 管理図をリアルタイム監視し、傾向シフトをアラート | 寸法測定 Agent から Cpk データを取得し、段階別アラートを自動発動 |
| トレース＆再検査 | 低信頼度ケースを人の再検査に振り分け | 欠陥認識 Agent の低信頼度結果を受信し、再検査担当者を手配してトレーニングデータを書き戻す |
期待される成果
- 欠陥見逃し率：60% 削減
- 異常応答時間：時間単位から分単位へ短縮
- 予測精度：90% 以上
- 工場横断の品質一致性：検査プロセスを標準化し、人の判断差を排除
導入参考
この事例は AOI スマート品質管理 ボードグループに対応し、7 つのボード（各 1 つの Agent）で構成されます。
| ボード | 役割 |
|---|---|
| 検査指揮 | 工場横断の検査イベントとタスク配分を統括 |
| 欠陥認識 | AI モデルで外観欠陥を識別・分類し、新しい欠陥タイプを継続学習 |
| 寸法測定 | CMM データを解析し、公差と Cp/Cpk を照合 |
| 設備通信 | 各工場の AOI／CMM／PLC 通信プロトコルを一元接続 |
| SPC 分析 | 管理図をリアルタイム監視し、傾向シフトをアラート |
| 根本原因分析 | 異常を工程パラメータ・材料ロット・設備状態まで追跡 |
| トレース＆再検査 | 低信頼度ケースを人の再検査に振り分け、結果をトレーニングセットに書き戻す |
07 販売・生産協同
ある生活用品メーカーを例にとると、LED 照明・家電・家具・収納にまたがる品目を扱い、販売チャネルは日本と国内のオンライン EC およびオフライン店舗です。毎回の販売・生産協調会議の前に長時間かけて Excel データを整理する必要があり、残業・ライン転換・外注案をその場で比較することが難しい状況です。
中核価値：販売・生産会議を「半日以上かかる人手の Excel 整理」から Agent による 30 分以内の自動集計 + 会議その場での即時 What-if シミュレーション へと昇格させ、会議準備の工数を 85% 削減します。
ユーザー操作
ウォールームに入り、「販売・生産協同」ボードグループを選択すると、会議中に販売・生産データをリアルタイムに確認し、What-if シミュレーションと決議管理を行えます。
- 会議前の準備結果を確認：左側のダッシュボードが、注文需要分析 Agent が集計した注文需要、生産能力計画 Agent が分析した生産能力負荷、資材準備 Agent がまとめた資材準備表を表示し、異常議題を赤／黄／緑ランプでマークします
- 会議議題を確認：「販売・生産協調リード」Agent が異常の優先度順に並べた会議議題をチャットエリアに自動プッシュします
- What-if シミュレーションを実行：チャットエリアにシミュレーションコマンドを送信します（例：「10,000 個の緊急オーダーを挿入した場合、既存オーダーへの影響は？」）。Agent が 30 秒以内に候補案と影響評価を生成します
- 会議決議を記録：チャットエリアで @会議連携 Agent を指定して決議内容を送信します（例：「金曜日までに B ラインの型替え完了、責任者：張マネージャー」）。システムが自動で記録し、期限を設定します
- 決議の実行を追跡：ダッシュボードが各決議の実行進捗を表示し、期限超過項目は自動でエスカレーション通知します
主要な Agent 連携
| Agent | 能力 | タスク説明 |
|---|---|---|
| 販売・生産協調リード | 各 Agent の結果を集約し、議題を構成し、異常を監視 | 販売・生産全体像を統括し、アラートランプをプッシュし、各 Agent を調整 |
| 需要分析 | 注文需要を集約し、緊急オーダーと重複を識別 | ERP／CRM からオーダーデータを取得し、割り込みオーダーをマークしてリスクを識別 |
| 生産能力計画 | 生産能力負荷の分析と What-if シミュレーション | MES／APS から稼働率を取得し、シナリオ比較を即時生成 |
期待される成果
- 会議準備工数：4 時間以上 → 30 分以内（85% 削減）
- 会議時間：90 分以上 → 45–60 分（35–50% 短縮）
- 欠品アラートのリードタイム：問題発生後の通知 → 2–4 週間前の自動アラート
- 決議の期限超過率：ほぼゼロ（システム化された記録 + 自動エスカレーション）
導入参考
この事例は 販売・生産協同 ボードグループに対応し、7 つのボードで構成されます。
| ボード | 役割 |
|---|---|
| 販売・生産協調リード | 販売・生産協調の意思決定を統括し、注文・生産能力・資材・品質の 4 大 Agent を調整 |
| 注文需要分析 | 注文需要と出荷優先度を解析し、オーダーリスクと納期達成状態を監視 |
| 生産能力計画 | ライン生産能力とスケジュールを計画し、ボトルネックとタクトを監視 |
| 資材準備 | 資材の準備状況と調達進捗を追跡し、欠品リスクと代替案を識別 |
| 品質リスク | 品質リスクと異常処理を評価し、品質イベントと改善措置に対応 |
| 会議連携 | 販売・生産協調会議を開催し、議題・決議・アクションアイテムを記録 |
| 決議追跡 | 決議の実行進捗を追跡し、アクションアイテムのクローズと遅延を監視 |
08 注文から出荷までの OTD
電子工場の SMT 実装を例にとると、見積 → 納期応答（ATP/CTP）→ 受注 → MRP → 調達 → 生産 → 出荷が分断されて処理されており、納期回答が遅く、重要材料の不足と生産能力の競合が実行段階になってようやく表面化します。
中核価値：見積 → 納期応答（ATP/CTP）→ 受注 → MRP → 調達 → 生産 → 出荷の全プロセスをエンドツーエンドの Agent 連携チェーンに接続し、OTD 納期達成率を 82% から 95%+ に引き上げ、見積回答を 4–6 時間から 30 分以内に短縮します。
ユーザー操作
ウォールームに入り、「注文から出荷までの OTD」ボードグループを選択すると、オーダーの見積から出荷までの全フローをエンドツーエンドで追跡し、リアルタイムの意思決定サポートを取得できます。
- ダッシュボードを確認：ダッシュボードが当日の納期達成率、遅延原因の分類、各プロセスのボトルネック分析、リスクオーダーリストを表示します
- 見積計算を依頼：チャットエリアに見積要件（製品型番、数量、希望納期）を送信すると、「納期試算」Agent が 10 分以内にコミット可能量と納期をプッシュします
- 欠品アラートを取得：「資材・生産能力計画」Agent が資材不足リストを自動プッシュし、重要材料・代替材料の提案・入荷予定時刻をマークします
- オーダー全体の流れを追跡：時系列コラボレーションマトリクスが、各オーダーの見積 → ATP 試算 → 受注 → MRP → 調達 → 生産 → 出荷の全プロセス状態を表示し、遅延しているプロセスをハイライトします
- 意思決定提案を取得：「パフォーマンス＆意思決定」Agent が毎日、意思決定提案リストをプッシュし、リスクオーダー・行動優先度・推奨案をマークします
主要な Agent 連携
| Agent | 能力 | タスク説明 |
|---|---|---|
| 納期試算 | コミット可能量とコミット可能納期をリアルタイム試算 | 資材・生産能力計画 Agent から在庫と生産能力データを取得し、試算結果を生成 |
| 資材・生産能力計画 | MRP 展開を実行し、APS 生産能力と資材不足を照合 | SO 受領後に自動で計算を起動し、調達連携ワークフローへ欠品アラートをプッシュ |
| パフォーマンス＆意思決定 | オーダーリスク・ダッシュボードを集約し、行動提案を生成 | 各ワークフローから全プロセスデータを集約し、毎日意思決定提案リストを生成 |
期待される成果
- OTD 納期達成率：約 82% → 95% 以上（+13%+）
- 見積回答時間：4–6 時間 → 30 分以内（90%+ 短縮）
- 欠品アラートのリードタイム：問題発生後 → 2–4 週間前の自動アラート
- 意思決定サポート：週次集計 → 日次リアルタイム更新
導入参考
この事例は 注文から出荷までの OTD ボードグループに対応し、8 つのボードで構成されます。
| ボード | 役割 |
|---|---|
| 営業リード | 顧客の見積・問合せ窓口。見積受領、価格と納期の回答、出荷通知 |
| 納期試算 | 営業を支援するバックオフィス。在庫と生産能力の利用可能量をリアルタイム照会し、コミット可能な納期と数量を試算 |
| オーダー変換 | 顧客オーダーと見積内容を照合。製品品番／価格／納期／信用限度の比較 |
| 資材・生産能力計画 | プロセスの中核。営業オーダー作成後に MRP／APS 計算を自動起動 |
| 調達連携 | サプライヤーへの見積・価格交渉、発注書送付、納期フォロー。重要材料不足をアラート |
| 生産実行と品質保証 | ラインの工単実行と品質監視。SPI／AOI／X-Ray データを統合し即時アラート |
| 出荷とアフターサービス | 揃い判定後にピッキング・梱包・出荷を調整し、書類処理とアフタークレーム対応 |
| パフォーマンス＆意思決定 | マネージャーレベルの意思決定支援。全プロセスデータを集約して意思決定提案リストを生成 |
導入事例は随時追加されています。特定の業界への適用方法を知りたい場合は、カスタマーサクセスマネージャーにお問い合わせください。