不具合事例を検索しても、対策を選んだ理由が分からない。
過去の不具合事例を検索して報告書を見つけても、なぜその対策を選んだかが分からず、当時の担当者に聞き直すことはありませんか。次の対応で必要になる判断根拠を、日々の相談の段階から記録として残します。RELAY（リレイ）は、品質保証と製造が不具合対応で交わすチャットから、検討した対策・確認の過程・採用した対応の理由をAIで整理します。結論だけでは追いにくい経緯を対応履歴とあわせて参照できる知識に育て、過去の事例を次の判断に使うための情報を蓄積します。 【カタログで活用イメージを確認】 関連カタログ「RELAY製造業ユースケース集_品証」をダウンロードして、RELAYの活用イメージをご覧ください。
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基本情報
【不具合事例の振り返りで扱う情報】 対象は品質保証と製造が不具合対応で交わすチャットです。AIが検討した対策・確認の過程・採用した対応の理由を整理します。元の発言・文脈・当時の条件を担当者が確認し、次の相談や業務の判断に使える知識として蓄積・共有します。
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用途／実績例
【活用イメージ 不具合事例の振り返り】 過去の液漏れ事例を調べ、シール交換の記録は見つかったものの、交換を決めた根拠が分からなかった場面。今後の相談では、漏れが出た条件と、部品状態を確認した経緯を残します。次に似た事例を振り返る際、担当者が対策の理由と適用条件を確かめる材料にできます。
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企業情報
DataThink合同会社は、製造現場の会話とデータを、次の判断に使える知識へ変える会社です。 中心となるサービス「RELAY（リレイ）」は、人同士のチャットにAIが加わり、相談や申し送りに含まれる判断の理由・背景・条件を整理。人が確認した知識を蓄積し、次の相談で過去の判断や根拠を参照できる仕組みをつくります。 代表の猪股は、アルミダイカスト・金型設計・CAE解析・品質管理など、製造現場で約17年の実務経験があります。現場の仕事を理解したうえで、AI活用診断、データ整理・データベース構築、業務に合わせたシステム設計・開発まで支援します。 一人の経験を会社の知識に変え、技術継承と日々の業務改善につなげます。
