株式会社フライウィールのカタログ一覧

AI導入は済んだ。なぜ、成果が出ないのか。

多くの企業でAI活用は「導入」から「成果創出」の段階で停滞しています。本書は、従業員1000名以上の企業に勤める426名を対象に2026年3月に実施した調査をもとに、BtoB領域におけるAI活用の実態と構造的な詰まりを明らかにしたレポートです。「...

AIが「0件」と答えた不具合履歴。実は同じ設備の記録が4つの名前で残っていた。

生成AIを導入していても、社内の文書のすべてが期待どおりに検索できるとは限りません。本資料は、IMPROVE 産業DX総合展 2026で株式会社フライウィールが登壇した講演の資料を、一部抜粋して掲載したものです。図面や報告書の例を通じて、AI活用で最...

生成AIを導入したのに、思ったような答えが返ってこない。その原因は、AIの性能ではなく「データ」にあるかもしれません。本資料では、AIが言葉の意味を理解する仕組み「ベクトル化」を、「りんご」と「みかん」の例でわかりやすく解説します。さらに、「東京...

自社で生成AIの導入やRAGの構築に取り組んだものの、求めているアウトプットが出てこない。製造業のAIプロジェクトを伴走支援してきた中で、よく聞く悩みです。本資料では、AI活用プロジェクトでよくある3つの悩みを、チャートで診断できるようにしていま...

社内に散在するExcel・PDF・Wordを、AIが使えるデータに整える支援内容をご...

生成AIを導入したものの、「精度が出ない」「業務に組み込めない」。その原因の多くは、AIではなく、社内データが"AIに読めない形"のままであることにあります。本資料では、社内に散在するExcel・PDF・Word・業務データを、AIが理解・活用できる...

設備運用・保守・品質の現場の文書をAIで活かす、3つのレイヤーの支援内容をご紹介

「似た障害があった気がするが、誰に聞けばいいか分からない」「Copilotを入れたが、現場用語が通じず使ってもらえない」。こうした課題の多くは、AIそのものではなく、AIが読む業務文書の状態に原因があります。本資料では、フライウィールの「業務文書 A...