試作の相談から、次の開発に使える知識を育てる。
製品開発でAIを活用したいものの、日々の業務のどこに使えるかイメージしづらい。RELAY（リレイ）は、試作評価や要求変更など、担当者同士のチャットに含まれる検討経緯を整理する場面でAIを活用します。比較した案、評価条件、採用や見送りの理由を整理し、担当者が元の説明と試験記録を確認したうえで共有。次の試作や担当者の引き継ぎで参照できる知識として残します。開発チームの日常の相談から、何を残して誰が次に使うかを具体化し、経験を次の製品へ引き継ぐための使い方を検討できます。 【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_設計」をダウンロードして、設計部門でのRELAYの活用イメージをご覧ください。製品開発での活用を検討する際の、他部門の参考資料です。
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基本情報
【製品開発のAI活用で扱う情報】 製品開発のAI活用として、チャット内の検討案、評価条件、判断理由を整理します。開発や評価の担当者が元のやり取りと記録を確認し、共有する内容を確かめます。確認した知識を、次の試作、要求変更、業務の引き継ぎに活用します。
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用途／実績例
【活用イメージ 製品開発のAI活用】 試作品の評価について、複数の担当者から結果と改善案がチャットに寄せられた場面。AIが比較した案と見送り理由を整理し、開発担当者が発言の文脈と条件を確認します。確認した内容を残すことで、次の試作でも、前回どの点を重視して案を選んだか振り返る材料になります。
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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。
