自動車部品・機械部品メーカーの
設備保全・品質保証・生産技術の皆さまへ
原因調査から、
対策の比較まで。
設備保全の判断を支える
AI-FTAエージェント。
AIエージェントが過去のトラブル記録を調べ、原因の仮説を提案。
計算エンジンが対策の効果を実施前に試算し、
担当者が根拠と計算条件を確認して判断します。
原因調査がどう進むか、
32秒でご覧ください。
「保温後も、ノズル詰まりが再発する。」
を例に、
探す・絞る・比べる・決めるの流れを追います。
記録済みの分析をもとに再構成したデモです。試算はモデルと入力条件に基づく比較であり、実測効果ではありません。
過去トラは、
しまっておくものではない。次の判断に使うものです。
記録はExcel・報告書・担当者の記憶に散らばり、同じ故障が別の現場で繰り返される。
HOZENは、散らばった記録を一つの因果の構造に結び、
原因調査と対策の比較を同じ画面で進めるためのシステムです。
似たトラブルの記録が見つからない。対策したはずの故障がまた起きる。選んだ対策の根拠を報告書に書けない。どれも、記録・原因・判断の間が切れていることから起きています。
従来のやり方
HOZEN
Excel・報告書・担当者の記憶を順にたどる。出典が揃いにくい。
関連する記録を出典つきで並べ、記録ごとの信頼度を表示します。
経験をもとに仮説を立てる。確かめる順番は決めにくい。
原因のつながりを計算し、結果を最も動かす事象を絞ります。
実施してから効果を確認する。事前に比べる手段が少ない。
同じモデルで条件を変え、単独・複合の対策を実施前に比べます。
選んだ理由が残りにくく、次の調査で同じ所から始めがち。
採用したシナリオと判断の履歴を、なぜなぜ・8D・再発防止報告書に反映します。
現場のために。
判断のために。
AIが起案し、計算エンジンが試算し、人が承認する。役割を分けることで、根拠のない答えが通らない仕組みにしています。
全社の知識を探す。
工場・ライン・設備を横断して、関連する過去トラを出典つきで探します。
目の前の故障を
調べる。
選んだ調査の記録・因果関係・計算結果をもとに、仮説の整理、試算、報告書のドラフトを支えます。
故障が起きた日の、
HOZENの使い方。
「保温後も、ノズル詰まりが再発する。」
を例に、
最初から最後まで。
関連する記録を探す
エージェントに「類似の過去トラを探して」と頼むと、全社の記録から関連する過去トラが出典つきで並びます。記録ごとの信頼度（HIGH／MEDIUM／LOW）も一緒に表示されます。
原因の仮説を整理する
フォールトツリーが原因のつながりを図にし、結果を左右する事象を計算。次に観測・確認すべき事象が示されます。
対策の効果を試算する
What-if で対策の条件を変え、単独・組み合わせの差を同じモデルで比較。試算はモデルと入力条件に基づく比較であり、実測効果ではありません。
採用し、報告書に残す
根拠と条件を確認して承認・却下。採用したシナリオと判断の履歴が、なぜなぜ・8D・再発防止報告書のドラフトに反映されます。
人が決めるために。計算で支える。
「IngaDB」は、HOZENに組み込まれた計算エンジンです。対策の試算は、生成AIの回答ではなく、計算エンジン「IngaDB」がFTAのモデルと入力条件をもとに計算します。条件を変えた結果を比較し、対策ごとの差を確認できます。
※試算結果はモデルと入力条件に依存します。原因仮説や対策の有効性は、現場の記録・観察と照らして判断します。
AIが起案し、エンジンが計算し、人が決める
過去の記録から、原因の仮説と出典を提案
所見 原因仮説
同じモデルで条件を変え、対策ごとの差を計算
計算 フォールトツリー
対策ごとの差
根拠と条件を確認し、承認・却下を判断
承認 確認項目
HOZENの機能
いつもの記録ファイルを、
そのまま入れる
txt・md・csv・log・pdf・docx の不具合・故障ログを取り込み、記録を抽出します。
抽出した記録に、
信頼度を付けて並べる
部位・故障モード・症状・原因・処置を整理し、HIGH／MEDIUM／LOW を表示。LOW があれば次へ進む前に確認を促します。
原因のつながりを、
図で確かめる
原因のつながりを木の形に整理し、どこが結果を左右するかを示します。図は画像で書き出せます。
計算の根拠が、
常に見える
発生の見込み、直近12ヶ月の件数、数値の根拠が「実測」か「推定」かを一つの帯で表示します。
次に確かめる事象を、
絞り込む
結果に効いている原因の組み合わせを順に並べ、次に確かめるべき事象を示します。
AIが起案し、
人が承認する
承認式の所見カード（観測→解釈→根拠→推奨）。参照した記録と確度ラベルを添え、担当者が承認・却下します。
対策の効果を、
実施前に比べる
単独・複合の対策を同じモデルで試算。採用したシナリオは再発防止報告書の効果セクションに反映されます。
報告書の型を揃えて、
根拠ごと残す
なぜなぜ分析シート（CSV／Markdown）、8D、FMEA、再発防止報告書、分析所見をライブラリに保存します。
画面はデモ案件（合成データ）のものです。表示される件数・確率はデモ上の値であり、実際の効果を示すものではありません。
データの保管場所も、
AIの接続先も選べる。
社内LLMへの接続から、オンプレミス提供まで。情報管理の条件に合わせて、導入構成を選べます。
クラウドで始める
サーバーの運用・更新は弊社が担当。AIの接続先は、法人向けAPIや社内LLMから構成に応じて選択できます。
自社環境で運用する
製品全体を御社サーバーに設置。データを社外に置けない現場や、社内ネットワークで完結させたい運用に対応します。
- ワークスペース単位のデータ分離
- 権限管理と操作履歴
- 接続先の許可制
- モデル学習に利用しない契約条件
御社の記録で確かめながら、
本番運用へ。
過去トラ健診、有償実証、本番運用。
段階ごとに、自社の業務で使えるかを確認しながら導入します。
過去トラ健診
（無料）
手元の記録100〜300件をお預かりし、抽出と検索の精度を確認。5営業日で結果をご報告します。
有償実証
（4週間）
判定基準を事前に書面化。実際の業務で検証し、導入できるかを評価します。
年間契約・
本番運用
健診・実証のデータを引き継ぎ、現場での運用を始めます。構成と料金は個別にご提案します。
健診では、
御社の記録そのもので
結果をお見せします。
NDA締結・データ削除証明つき。結果は30分のオンライン報告会でご説明します。
健診でお返しするもの
- 検索ヒット率レポート
- 御社の記録で、関連する過去トラがどれだけ見つかるか。
- なぜなぜ分析シート 1件
- 基事象からトップ事象までの経路を「なぜ」の連鎖に。
- 再発リスク上位一覧
- 原因の計算結果から、次に確かめる事象を提示。
- 構造化した過去トラデータベース
- Excel・CSV・テキスト付きPDFに対応。
まず、
御社の記録で確かめる。
お預かりする記録の件数
結果をご報告するまでの期間
オンライン報告会
Q01今の保全システムやExcelを置き換える必要はありますか？
ありません。日々の記録は今のツールで続けながら、CSVやExcelなどで出力したデータを取り込めます。HOZENは、その記録を原因調査や報告書の作成に活用します。
Q02どんな資料を取り込めますか？
Excel・CSV・テキスト付きPDF・テキストファイルに対応しています。紙やスキャン画像だけの資料への対応は準備中です。特殊な帳票は、過去トラ健診で抽出精度を確認し、導入時に項目の対応を調整します。
Q03AIの分析結果は、どこまで信用できますか？
AIは記録を整理し、原因仮説や報告書のドラフトを提案します。数値は計算エンジンが算出し、画面では実績と推定を区別して表示します。担当者が元の記録やモデルの前提を確認したうえで、提案の採否を判断します。
Q04データを社外に出せない環境でも使えますか？
社内LLMへの接続と、製品全体を御社サーバーに設置するオンプレミス提供に対応しています。データの保管場所、接続先、ネットワークの条件を確認して構成をご提案します。
Q05データがAIの学習に使われることはありますか？
お客様のデータをモデル学習に使用しない契約条件で法人向けAPIを利用します。社内LLMや、お客様が契約するAPIの利用もご相談いただけます。
Q06自社の報告書の様式にも対応できますか？
なぜなぜ・8D・再発防止報告書はテンプレートをもとに作成し、ワークスペースごとに文面や観点を調整できます。個別の様式は導入時にご相談ください。
Q07料金と契約形態を教えてください。
利用人数・取込件数・AI利用量に応じた年間契約の月額制です。御社の規模と構成に合わせて個別にお見積りします。まずは無料の過去トラ健診で、実データへの適用を確認できます。
Q08解約時にデータを取り出せますか？
登録データはCSV等でエクスポートできます。解約後はワークスペースのデータを削除し、削除証明を発行します。
眠っている過去トラを、
まず無料で診断する。
手元の記録100〜300件をお預かりし、検索の精度と分析の結果を実データでご報告します。
社内LLM・オンプレミス提供にも対応。