FIELD NOTES

現場から、AI活用のリアルを届ける。

AIを「できない」を「できる」に変えるための実践知を記録する場です。
プロジェクトの工夫、学び、試行錯誤のプロセスを公開していきます。

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製造メーカーの修理、取扱説明書、カスタマーサポートを生成AIでつなぐ実務設計を解説。ChatGPTプロジェクトで修理受付・一次回答を構築する具体例と、人が確認すべき安全上の境界を整理します。

生成AIはPLC制御の実行者ではなく、GX Works3とPLC技術者を支援するAIメンバーとして、仕様整理・レビュー・テスト設計・変更管理・保全に活用する。

ChatGPT ProjectsをAI部署の作業室として活用するため、料金プランの違い、管理境界、データ・承認・監査との役割分担を整理します。

議会議事録向けRAG研究を手掛かりに、発言者の専門性、引用の追跡性、多視点の網羅性を企業のAI検索・要約で点検する方法を解説します。

点検ログを全部読ませるのではなく、将来の診断に効く記録を選んで残すConMem。製鉄所の実験・現場試験の数値と、業務AIへ応用する条件を解説します。

CyberAgent、NVIDIA、Metaなどの事例から、AIを現場でスケールさせる際の運用設計、コスト管理、技術負債対応の要点を整理します。