製造業

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製造業ナレッジマネジメントシステム構築

膨大な社内マニュアル・技術文書をAI活用可能な形に整形し、手戻りのないナレッジマネジメントシステムを構築。ベテラン社員の暗黙知をデジタル化し、組織全体の業務効率を大幅に向上。

ナレッジマネジメントRAG文書構造化製造業DX

課題

数十年にわたり蓄積された社内マニュアル・技術文書が、フォーマットの不統一や情報の散在により活用困難な状態に。ベテラン社員の退職に伴う技術伝承の危機も深刻化していました。

1

数万件の技術文書がPDF・Word・紙など多様なフォーマットで散在

2

マニュアルの検索に1件あたり平均30分以上を消費

3

既存のAIツールでは製造業特有の図面・表データの構造化が不可能

4

ベテラン社員の退職により、暗黙知が失われるリスク

📄
文書フォーマット
PDF / Word / 紙 が混在
⏱️
検索時間
1件あたり平均30分以上
🔍
既存AIの限界
図面・表の構造化が不可能
👴
技術伝承リスク
ベテラン退職で暗黙知が消失
導入前のワークフロー
📁
散在する文書
🔍
手作業で検索
⏱️
30分以上
見つからない場合も

ソリューション

INDXのデータ構造化プラットフォームにより、多様なフォーマットの技術文書を統一的に構造化。図面・表データも含めた高精度なメタデータ付与により、即座に検索・活用可能なナレッジベースを構築しました。

PDF・Word・スキャン文書を含む全文書の自動構造化

製造業固有の図面データ・仕様表の高精度解析

メタデータによる多次元検索システムの実現

社内RAGシステムとの連携による対話型ナレッジ検索

INDXメタデータ技術の価値

INDXの独自メタデータ技術により、単なるテキスト検索ではなく、文書の構造・文脈・関連性を理解した高精度検索を実現。製造業固有の専門用語や図面情報も正確に構造化できます。

Before(導入前)
After(導入後)
文書検索
平均30分 / 手作業
2分 / AI自動検索
データ形式
PDF・紙が混在
統一構造化データ
ナレッジ活用
属人的・暗黙知依存
全社で検索・共有可能
図面・表データ
AI解析不可能
99.2%の精度で構造化
導入後のワークフロー
📥
全文書を自動取込
⚙️
INDX構造化
🏷️
メタデータ付与
即座に検索・回答

アプリケーション画面イメージ

実際に構築したアプリケーションの画面イメージです。お客様の業務に合わせたUI/UXを設計・開発します。

app.indx.jp
モーター軸受けの交換手順を検索...
Search
文書種別: マニュアル×製品: ACモーター×工程: メンテナンス×
3 results found

ACモーター軸受け交換マニュアル v3.2

マニュアル | 機械設計部 | 2024.08更新

関連度 98%

軸受け点検チェックリスト

チェックリスト | 品質管理部 | 2024.06更新

関連度 92%

振動異常時の対応フロー

手順書 | 保全部 | 2024.03更新

関連度 87%

メタデータフィルターと自然言語を組み合わせた高精度検索

システム構成

社内に散在する技術文書をINDXで構造化し、RAGベースのナレッジ検索システムとして社員に提供するエンドツーエンドのシステムを構築しました。

フロントエンドフロントエンド / ユーザー向けUI

ナレッジ検索ポータル

自然言語・キーワード・メタデータフィルターを組み合わせた多次元検索画面。検索結果は関連度スコア付きで表示され、文書内の該当箇所をハイライト表示。

Next.jsTypeScriptTailwind CSS

チャット型Q&A インターフェース

社員が自然言語で質問すると、関連する技術文書を根拠として回答を生成。出典元の文書リンクと該当ページを併記し、回答の信頼性を担保。

ReactStreaming UIWebSocket

ドキュメントビューア

構造化されたドキュメントをWebブラウザ上で閲覧。図面・表データも元のレイアウトを保持したまま表示し、メタデータタグとの紐付けを可視化。

PDF.jsCanvas API
バックエンドバックエンド / データ処理基盤

INDX 文書構造化エンジン

PDF・Word・スキャン画像を入力として受け取り、OCR・レイアウト解析・セクション分割を自動実行。製造業固有の図面記号や仕様表のパターンを学習した専用モデルで高精度に構造化。

PythonINDX Core EngineOCR

メタデータ付与パイプライン

構造化された文書に対して、文書種別・技術分野・製品名・工程などのメタデータを自動付与。階層的なタグ体系により、多角的な検索軸を実現。

INDX Metadata APINLP

RAG オーケストレーション

ユーザーの質問をベクトル検索とメタデータフィルタリングで関連文書を検索し、LLMに文脈として提供。回答生成と出典追跡を一貫して管理。

LangChainLLM APIVector Search
インフラインフラ / データストア

ベクトルDB & 検索インデックス

構造化文書のEmbeddingを格納するベクトルデータベースと、メタデータ検索用の全文検索インデックスを併用。ハイブリッド検索により高い検索精度を実現。

QdrantElasticsearch

ドキュメントストレージ

元文書ファイルと構造化済みデータを管理するオブジェクトストレージ。バージョン管理機能により、文書の更新履歴を保持。

S3互換ストレージPostgreSQL

データフロー

📄
PDF / Word 画像 / 紙
⚙️
INDX 構造化エンジン
🏷️
メタデータ 付与
💾
ベクトルDB インデックス
🤖
AI検索 回答生成
👤
ユーザー

導入成果

50%
業務効率向上

マニュアル検索・参照にかかる時間を大幅削減

30分→2分
検索時間短縮

必要な技術文書へのアクセス時間を劇的に改善

99.2%
構造化精度

図面・表データを含む文書の高精度な構造化を達成

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