事例の概要
| 企業 | Intertape Polymer Group（IPG） |
|---|---|
| 地域 | 欧米 |
| 業種 | 素材・その他 |
| 企業規模 | 大企業 |
| 用途 | 生成AI・ナレッジ |
| 使われた技術 | Sight Machine Factory CoPilot（Microsoft Azure上の生成AIアシスタント） |
| 関連する製品・サービス | Sight Machine（Factory CoPilot）（Sight Machine） |
成果
取り組みの内容
工場の生産データは量が多く、改善のヒントを得るには分析の専門家がデータを取り出して集計する必要がありました。現場の管理者が自分で必要な情報にたどり着ける仕組みが求められていました。
Intertape Polymer Groupは、製造データの分析基盤を提供するSight Machineの「Factory CoPilot」を使っています。Factory CoPilotはMicrosoft AzureのAI Copilotテンプレート上で構築され、構造化された生産データに対して自然言語で質問し、回答を得られる仕組みです。Microsoftは2024年4月、Hannover Messe 2024にあわせた発表で同社の利用を紹介しました。
公表されているのは利用の事実と構成で、分析時間の短縮や生産指標の変化は示されていません。
この種の仕組みは、背後にある生産データが設備・工程・品番で正しく構造化されていることが前提です。Sight Machineがデータのモデル化を製品の中心に置いている点は、生成AIの前にデータ整備が必要だという考え方を反映しています。
この事例から読み取れること
- 当サイトの見方では、対話型の分析は生産データのモデル化が済んでいて初めて正しい答えを返せる
- 利用事例として名前が出ているだけで効果は未公表のため、他社事例の比較材料としては限定的である
- 自社で試す場合は、現場がよく聞く質問を集めて回答の正確さを検算する手順から始めるとよい
出典
本ページは企業・提供元が公開した情報にもとづき、費用負担を受けずに作成しています。成果の数字は発表時点のもので、当サイトによる検証値ではありません。
