AIレビューアー POC実施計画書

アジェンダ

POCの目的

設計業務効率化・品質向上への貢献度検証

機能検証

技術文書検索・設計注意点提案機能の実用性評価

効果測定

業務効率化効果と検索精度の定量評価

UI/UX評価

製造業設計者向けインターフェースの使いやすさ検証

POCの目的と背景

製造業の課題

熟練者の引退による品質低下・開発遅延リスク
技術文書の活用不足：検索性悪化、属人化されたノウハウ
不具合発生コスト：リコール費用、設計やり直し
人手不足下での開発期間短縮要求

検証目標

設計業務効率化と設計品質向上への貢献可能性を実証的に検証

品質向上効果

熟練者依存の品質マネジメントから脱却し、不具合の未然防止を実現

開発加速

AIによる設計支援で開発スピードの加速を検証

プロトタイプの機能概要

サービス概要: モノづくりのノウハウを活かして設計開発を支援するAIレビューアー。設計品質を強化し、開発スピードを加速するAIエージェント。

技術文書検索機能

ハイブリッド検索（キーワード + ベクトル検索）

設計基準書、技術計算書、過去トラ等の横断検索
部品名・文書カテゴリーでのフィルタリング
チェックリスト機能による重要文書管理

データベース化機能

過去トラ・設計基準文書の自動タグ付け

非構造化データの自動分類
検索性向上のためのメタデータ付与

設計注意点提案

AI解析による設計見直し点の自動提案

技術文書との照合による注意点抽出
過去の不具合情報に基づく懸念点指摘

UI/UX

Streamlit構築による直感的操作

検索結果表示・PDFプレビュー
フィルタリング・ソート機能

検証項目・指標・検証方法

業務効率化効果の測定

AIレビューアー使用による設計関連業務の効率向上を定量評価

測定指標

情報検索タスクの所要時間（人手 vs プロトタイプ）
設計注意点抽出・作成時間
関連文書収集・読解時間
デザインレビュー準備時間

検証方法: 同一タスクでの人手作業とプロトタイプ使用の時間比較測定、アンケート・ヒアリングによる主観評価収集

出力情報の精度検証

検索結果と設計注意点提案の適切性・正確性を評価

精度指標

再現率（Recall = m/n）: 理想的検索結果に対するプロトタイプ出力の網羅性
適合率（Precision = m/k）: プロトタイプ出力の適切性
設計注意点の正誤率: 提案内容の適切性評価

検証方法: ゴールドスタンダード50件との比較評価、専門家による設計注意点の適切性判定

UI/UX評価・意見収集

製造業設計者向けインターフェースの使いやすさと改善点の特定

評価観点

操作の容易さ・分かりやすさ
画面デザインの視認性・情報配置
機能の利用感（文書プレビュー、フィルタリング等）
全体的な満足度・今後の期待

収集方法: 2週間の試用期間、UI/UXアンケート、グループインタビュー・個別ヒアリング

設計品質向上への貢献度

長期的な設計品質向上可能性の定性評価

期待効果指標

デザインレビューでの懸念点発見率向上（特に非熟練者）
FMEA/DRBFM等での検討漏れ低減
過去不具合・設計基準の考慮漏れ防止
熟練者と非熟練者の設計検討レベル差縮小

評価方法: 重要懸念点発見事例収集、「気づき」効果のヒアリング、未然防止活動への影響評価

製造業の課題解決に効果的な検証方法

実データ活用

POC参加企業の実際の技術文書（PDF, DOCX, XLSX等）、過去トラ、設計基準を使用し、実業務環境での機能性を評価

ターゲットユーザー選定

設計部門（非熟練者・熟練者）、品質部門からPOC参加者を選定し、多角的な視点から評価

実シナリオ検証

既存製品の設計変更、特定部品の不具合対策検討など、代表的な設計シナリオでの実践検証

未然防止連携

FMEA・DRBFMプロセスにプロトタイプを組み込み、実践的な貢献度を評価

継続フィードバック

週次ミーティングによる継続的な情報共有とタイムリーな改善検討を実施

実施体制とスケジュール

AIONA株式会社

POC全体管理
プロトタイプ提供・運用・保守
データ分析・最終レポート作成

顧客

POC参加者選定
検証タスク実施
データソース提供・評価・フィードバック

1-3

ヶ月間のPOC期間

週1

進捗確認ミーティング

実施フェーズ

準備

準備フェーズ

環境構築、データ投入、参加者オリエンテーション

検証

検証実施フェーズ

検証タスク実施、データ収集、ヒアリング

評価

評価・報告フェーズ

データ分析、レポート作成、結果報告会

評価方法・基準と成果物

定量的評価

所要時間計測
検索精度指標（再現率・適合率）計算

定性評価

アンケート結果分析
ヒアリング結果分析

成功基準例:

主要業務タスクで〇〇%以上の時間削減効果
主要検索クエリで再現率〇〇%以上達成
重要懸念点の「気づき」事例〇〇件以上確認

成果物

POC結果報告書: 総合的な検証結果と提言
収集データ一式: 時間計測、検索結果比較、アンケート・ヒアリング結果
改善要望リスト: プロトタイプの具体的改善提案