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す。そのうえで、特に多い「画像データが検索に引っかからない」という「データ」の問題について、解決策となるデータ基盤のAI-Ready化のポイントを詳しくご紹介します。
【この資料でわかること】
・AI活用プロジェクトが止まる3つの典型的な悩みと、自社がどこでつまずいているかの診断チャート
・社内資料をそのまま社内RAGや汎用AIモデルに投入したときに、何が起きているのか
・社内書類をAIが理解できるように翻訳する「AI-Ready化」の流れと具体例
・AI-Ready化の3つの工程（情報の仕分け／AIによる解読と文章の整形／検索しやすいデータベースへ）
・AI-Ready化の前後で、同じ質問への回答がどう変わるか
【AI-Ready化に取り組んだお客様の代表的な声】
・画像や図面などの検索できなかった情報が、検索できるようになった
・インプットデータを網羅的・複合的に解釈できるようになった
・リファレンス提示率が改善し、回答精度が上がった
・ハルシネーションが低減し、「人」による確認工数が減った
【こんな方におすすめ】
・トラブル報告書や研究データなど、社内文書を生成AIで活用したい製造業の方
・社内RAGや汎用AIツールを導入したものの、回答精度に課題を感じている方
このカタログについて
| ドキュメント名 | チャートで診断！社内のAI化プロジェクト「3つの典型的な悩み」と解決策｜データ基盤編【ホワイトペーパー】 |
|---|---|
| ドキュメント種別 | ホワイトペーパー |
| ファイルサイズ | 1.3Mb |
| 登録カテゴリ | |
| 取り扱い企業 | 株式会社フライウィール (この企業の取り扱いカタログ一覧) |
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このカタログの内容
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チャートで診断！
社内のAI化プロジェクト
「３つの典型的な悩み」と解決策
データ基盤編
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社内のAI化プロジェクト「３つの典型的な悩み」と解決策
製造業の皆様が、AI活⽤を検討する代表的な⼆つの領域
製造業のAIプロジェクトを弊社FLYWHEELが伴⾛⽀援をしてきた中で、よく聞く状況がこちらです。
よくあるAI活⽤⽅法 1. トラブル報告書の原因分析と改善⽅法の抽出
2. 研究データの横断分析や要点整理
よく起こる問題 ⾃社で⽣成AI導⼊や、RAG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
AIが嘘をつく「ハルシネーション」や、リファレンス不⾜の回答などが
よく起こる問題例です。
AI活⽤プロジェクトが⽌まる原因には「データ∕評価∕改善サイクル」などの
複数の要因があります。御社の状況はいかがでしょうか？ 次のページで「チャート診断」
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チャートで診断！
3つの典型的な悩みと、解決策。
お悩み1 : お悩み2 : お悩み3 :
画像データが ⾃社RAGを組んだが、 AIのリファレンスが⽢くて、
検索に引っかからない 他のテーマで応⽤できない やっぱり使えない…
A.モデルの問題 B.データの問題 A. PoC乱⽴ B.評価軸の設定 A. AIを疑う B.改善を模索
Copilotには難し AIにデータを渡す RAGをテーマ別に 何ができて、何が 専⾨性の⾼い仕事 使いにくい点やエ
い？ClaudeCode 前に、必要な⼯程 構築。毎回PoCを できないのか、整 は、AIには難しい ラー、抜け漏れを
ならできるかも？ があるかも？ 実施している。 理が必要かも？ のでは？ 改善しよう
Success Fail Success
Fail Fail Success
データ前処理⽤の AI精度を評価し 現場の負担なく、
仕組み（パイプラ 原因を特定する 改善サイクルを回
イン）を構築。 指標を構築。 す仕組みを構築。
「データ」の問題 「評価」の問題 「PDCAサイクル」の問題
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解決策：データの問題
データ基盤のAI-Ready化のポイント
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「画像データが検索に引っかからない」の裏で起きていること
社内資料を、そのまま社内RAGや汎⽤AIモデルに投⼊し、⼈間の⾔語でアウトプットを求めている
01. インプット 02. 解釈‧推論‧⽣成 03. アウトプット
‧エクセル ‧画像 ‧数式 汎⽤AIモデル
‧パワーポイント ‧図⾯ ‧グラフ 社内RAG
‧ワード ‧⼿書きメモ ‧Copilot
最終成果物
‧PDF ‧Gemini など
社内の専⾨知識を 社会全般の知識を
複合的な社内書類を、⽣成AIモデルに投⼊ 付与 統合 ⼈間の⾔語でアウトプットを作成
RAGに投⼊する前の、データのパイプラインがない状態 本当は、システム⾔語※1
で話してほしいな。
特に、画像や図⾯は解釈
が難しい…
※1この資料で指すシステム⾔語は、構造化データ形式（JSON/Markdown等）を指しています。
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AI-Ready化すると、どう変わる？
「画像データが検索に引っかからない」というお悩みに対応する「AI-Ready化」の流れ
01. インプット 03. 解釈‧推論‧⽣成 04. アウトプット
‧エクセル ‧画像 ‧数式 汎⽤AIモデル
‧パワーポイント ‧図⾯ ‧グラフ 社内RAG
⼿書きメモ ‧Copilot
‧ワード ‧ ‧Gemini など 最終成果物
‧PDF
社内の専⾨知識を 社会全般の知識を
複合的な社内書類を、⽣成AIモデルに投⼊ 付与 統合 ⼈間の⾔語でアウトプットを作成
02. AI-Ready化 システム⾔語 に翻訳されると
既存のRAGや、AIモデルでも
読み解ける！
システム⾔語の代表例
⾮構造化データ ‧JSON（.json）
‧Markdown（.md）
社内の専⾨知識をAI-Ready化し、 ‧セマンティック HTML（.html）
AIが理解できるシステム⾔語に翻訳 ‧Mermaid構⽂（ダイアグラムコード）
次のページで、具体例を紹介
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AI-Ready化の具体例がこちら
Before After
⻄出
AI-Ready化する際に使⽤する
システム⾔語には複数があり、
内容と⽬的に応じて最適な⾔語
社内書類 JSONデータ を選択します。
これが「AI-Ready化」の
最終形態！
※弊社で架空の研究データを⽣成
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少し専⾨的な内容も
さらに詳しく、AI-Ready化の中⾝を⾒てみると… 紹介するよ！
PDFやエクセル、画像や図⾯、表やグラフなどの様々なデータをAI-Ready化する、具体的な⼯程です。
3 STEP 01 定型項⽬の整理 02 構造化データへ 03 検索できる形へ
‧トラブル報告書
‧研究データ
‧図⾯ etc スキーマ定義 システム⾔語へ変換 RAG最適化
情報の仕分け AIによる解読と⽂章整形 検索しやすいデータベースへ
資料の項⽬ごと（原因‧現 画像や図⾯、表などを、AI 構造化データに、何の情報
実際の作業 象‧対応策など）に定義を （マルチモーダルAI ※2) に かが分かるタグを付けて、
定める。 「何が書かれているか」を読 データ倉庫にしまう。AIの
さらに、システム⾔語へ翻 み取らせる。さらに、JSON 情報検索性を上げるための
訳する際の共通フォーマッ やMarkdownなどのシステム 処理（ベクトル化など）も
トを作成し、標準化する。 ⾔語へ書き直す。 実施。
※2 フライウィールでは、独⾃AI「Conata Data Agent」を利⽤しています。
データ毎に、デモをご⽤意しているので、
お気軽にお問い合わせください！
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AIによる解読と
⽂章の整形
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AI-Ready化で、アウトプットはどう変わる？
「同じ質問」で得られる回答がどう変化したのか、具体例がこちらです。
Before After
具体的な根拠を 結論を提⽰
⽰唆を提⽰ 提⽰
AI-Ready化されたことで
AI-Ready化前も、 インプットデータをAIが
「ただし、最適条件と 詳細に解読できるように
いう表現には注意」 なり、
という表記の下に、 質問に対して具体的な
確認を促す⽰唆が提⽰ リファレンスチェックを
されている。 踏まえて、結論を提⽰し
ている。
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AI-Ready化に取り組んだ、お客様の代表的な声
AI-Ready化することで得られる、代表的なベネフィットがこちらです。
USER VOICE 1 USER VOICE 3 さらに、アウトプットの精度を上げるための
評価制度やPDCAサイクルもご⽤意しています！
画像や図⾯などの ハルシネーションが低減
検索できなかった情報が し、「⼈」による
検索できるようになった！ 確認⼯数が減った！ USER VOICE 4
リファレンス提⽰率が
USER VOICE 2 改善し、
回答精度が上がった！
インプットデータを
網羅的‧複合的に解釈できる
ようになった！
「AI-Ready化」で得られる
メリットは⼤きいよ！
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