こんな課題はありませんか？

• case 1 ドキュメントが構造化されていないので、情報活用が難しい…
  • 技術資料・検査報告書・作業日報・会議議事録などが PDF や紙、音声、 Excel 等で散在し、形式もバラバラ
  • 必要な情報がどこにあるのか分からず、検索性・再利用性が低い
  • データベース化や整備に手間がかかり、活用に至らない
• case 2 担当者の属人的な判断に頼っていて、情報検索の精度に偏りがある…
  • 担当者の知識や検索スキルに依存しており、必要な情報にたどり着けないことが多い
  • キーワード検索ではカバーしきれず、見落としやバイアスのある判断が起きやすい
• case 3 専門領域の情報検索がうまくいかない…
  • 特定の技術領域（素材、装置、加工技術など）に関する情報は、一般検索では見つかりにくい
  • 自社特有の用語や表現、業界特有の専門用語が検索・共有の障壁となる
• case 4 生成AI（RAG）の精度と信頼性に課題を感じている…
  • 検索フェーズの精度不足により、関連性の低い情報が参照され、生成される回答の正確性に課題がある
  • なぜその回答に至ったのかというプロセスや根拠が不透明で、専門性の高い判断を求められる現場ではAI 活用への信頼が得られるかどうかがキーポイントになる
• case 5 属人化された熟練者のスキルをうまく伝承できていない…
  • 熟練者の経験・判断・ノウハウが構造化されておらず、後継者が学びにくい
  • 定年退職や人員の流動化により、技能伝承が途絶えやすい