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音声・画像・映像 から簡単にナレッジ収集できる「Knowledge Collector」に生成AIオプションが登場

音声入力レポートから必要情報を生成AIが自動抽出
生成AIがレポートに対し的確なアドバイスを提供

 当社は、音声や画像、映像など、多様なデータ入力方式でナレッジを簡単に収集できるオリジナルAIプロダクト 「Knowledge Collector(ナレッジコレクター)」に、データ活用をさらに拡張する大規模言語モデル(LLM)を追加した 「Knowledge Collector 生成AIオプション」 を、4月上旬より発売します。

 シナモンAIの「Knowledge Collector」は、AI 音声認識やAI-OCRなどAI技術を組み合わせたナレッジ収集ツールで、2023年11月に正式発売しました。騒音環境下での優れた音声認識精度や、画像・動画を活用したスピーディで詳細なナレッジ共有など、多くの企業でその有用性が評価されています。

 この度の生成AIオプションの登場により、情報整理の効率化や、オリジナルのサジェスト機能など、さらなるナレッジ活用が実現します。

例えば、

・製造業・建設業などにおけるヒヤリハット報告から「いつ」「どこで」「何をしたときに」「何がおこった」「その原因」の必要な情報をAIが自動で抽出

・営業日報から「打合せ目的」「内容」「課題」「ネクストアクション」「営業的なAIアドバイス」へのサマライズとサジェスト

 など製造業・建設業におけるリスクアセスメントへの活用や、営業マネジメントの効率化への活用が可能となります。

「Knowledge Collector 生成AIオプション」 のイメージ

【ヒヤリハットの音声入力例】

12月15日の午前中、東海工場の生産ラインで機械の点検を行っていた際、手袋を着用せずに機械部品に手を触れました。その結果、左手の指に軽傷を負いました。手袋の着用漏れと、作業中の機械の回転部に十分な注意を払わなかったためです。今後は手袋の着用を徹底し、機械操作時の注意をより高めることを心掛けます。

【ヒヤリハットの情報抽出例】

いつ12月15日の午前中
どこで東海工場の生産ライン
何をしたときに機械の点検を行っていた際
どうなった左手の指に軽傷を負った
原因手袋の着用漏れと、作業中の機械の回転部に十分な注意を払わなかったため

【営業日報の音声入力例】

本日、日本製造株式会社、製造本部の鈴木様と面談しました。技術関連情報をベースにしたコミュニケーションツールが欲しいとのことで、課題感をいくつか伺いました。各工場のラインと製造本部の接点が少ないため現場がどのタイミングで本部に相談したら良いかわからなかったり、何を相談すれば良いかわからなかったり、どこに相談すれば良いかがわからずに、現場が一生懸命、時間をかけて自分で調べてしまって、現場に負担をかけてしまっているとのことでした。これにより現場側の人の心が折れ、そのままプロジェクトが消えてしまう事態がしばしばあるようです。製造本部としてはもっと早く相談して欲しかったと思うことがしばしばあり、本部に相談できずに消えていったプロジェクトで把握できている量は氷山の一角で実はそういったことが相当量あるのではないか、と鈴木様は考えているようです。

【営業日報の情報抽出、生成AIアドバイス例】

参加者– 鈴木様(日本製造株式会社、製造本部)
打合せ目的– 技術関連情報をベースにしたコミュニケーションツールの要望の確認
打合せ内容– 現場と製造本部の接点の不足による課題の共有
課題– 各工場のラインと製造本部の接点が少ないため、現場が相談するタイミングや相談内容、相談先がわからない – 現場が自分で調べることで時間と負担がかかり、プロジェクトが消える事態が発生している
ネクストアクション– 現場と製造本部のコミュニケーションを改善するための具体的な対策を検討する – 現場側に相談しやすい仕組みや担当者を設ける – 現場の課題や相談内容を把握するための報告システムを導入する
AIアドバイス– 現場と製造本部のコミュニケーションを円滑にするために、定期的なミーティングや報告体制の整備を検討してください。 – 現場側に相談しやすい環境を整えることで、プロジェクトの消滅を防ぐことができます。

 「Knowledge Collector」は音声認識によるテキスト入力、手書き・活字などの写真画像からAI-OCRによるテキストの自動抽出、エビデンスとなる動画、フリーテキストなど幅広い入力方式に対応しています。各種PC・スマートフォンよりWEBブラウザ(アプリのインストール不要)で使用でき、また、レポートのテンプレートを自由にカスタマイズできるノーコードレポートビルダー機能を搭載しているため、全社各部門で簡単かつスピーディに導入することが可能です。

 「Knowledge Collector」で蓄積したデータは、AIで構造化データへと置き換えることで、新サービス企画やノウハウの継承、計画高度化など企業の競争優位性につながる新たな価値として活用いただけます。(データ活用に最適な構造化データの作成・活用は個別開発にて対応します)

■「Knowledge Collector」のパートナー募集中

 シナモンAIでは「Knowledge Collector」のOEMパートナー、システム連携パートナー、販売パートナーを募集しております。

 OEMパートナーはKnowledge Collectorを自社製品ラインナップに組み込むことで、お客様に高品質なAI機能を提供できます。システム連携パートナーはシームレスなシステム統合を可能にすることで、お客様の業務プロセスの効率化を支援します。また、販売パートナーとの連携により、地域や業界の特性に合わせたマーケティング戦略や販売促進活動を展開し、市場へリーチします。

 当社は、さまざまなパートナーシップを通じて、お客様に価値あるソリューションを提供することに力を注ぎます。興味をお持ちのパートナー企業は、ぜひお問い合わせください。

■開発の背景: AIを活用してナレッジ収集の負担を最小限に、活用を最大限に

 100年企業の多い日本の企業が蓄積するナレッジは膨大です。一方で、労働者の高齢化、人口減、DX導入の遅れなど、ナレッジの効率的な継承・活用は多くの企業において急務であると言えます。また、職種や部署、チームによりナレッジの蓄積や報告方法は様々であることが多く、技術やノウハウが属人的となり、貴重なナレッジの吸い上げ自体ができていない現状もあります。さらに企業のナレッジ収集の障壁として、手書き・キーボードでの入力に関わらず、“書いて報告する” こと自体が担当者の負担となり、これが原因でナレッジを効果的に収集できていないケースもあります。

 シナモンAIはこれらの課題を解決するため、利用者がさまざまな手段で簡単に情報入力ができる「Knowledge Collector」を開発しました。記憶が鮮明な“その場”で音声記録をすることは、情報の量と質の向上が期待できるほか、通常のテキスト入力と比べ入力負担を軽減します。また、AIプロダクトの導入は、労働集約型産業で多く見られる、紙への記録をなくし、ペーパーレス化、デジタイゼーションにもつながります。

■ 「Knowledge Collector」の業界別導入イメージ

ノーコードレポートビルダーで簡単かつ自由にテンプレートが作成できるため、全社各部門で導入いただけます。

【保険・金融・製薬】
営業日報 / アジャスター業務報告 / 情報共有

【製造業】
トラブル報告 / 検査記録 / 作業日報 / ヒヤリハット報告 / 日々の気づき
保全巡回記録 / 申し送り / マニュアル作成 / 研究記録 / 官能評価

【物流業】
業務報告 / 申し送り / マニュアル作成 / ヒヤリハット報告

【メンテナンス業】
メンテナンス業務記録

【小売業】
顧客のご意見 / 業務日報

■ 「Knowledge Collector」によるナレッジ活用例

新サービス企画 / ノウハウの継承 / 人的ミスの検知 / 判断基準の統一 / 早期発見 / 生産性向上 /
計画高度化 / 負荷低減 / 情報発信共有 / コミュニケーション向上 / タスクシフトによる人材不足の解消・長時間労働の是正・業務の質の向上 / リスクアセスメント

■ 「Knowledge Collector」 UIイメージ

ノーコードレポートビルダーでレポートテンプレートを簡単に作成
音声入力 / プルダウン / ラジオボタン / 写真 / 動画 / バーコード / QRコード など

スマートフォンで簡単入力
ブラウザアプリで利用可能(アプリインストール不要)

■シナモンAIの 「IDP技術」 で実現するハイパーオートメーション

 シナモンAIは、2017年より、オリジナルの高精度AI-OCR「Flax Scanner」をはじめ、音声認識技術、自然言語処理技術などのAIソリューションを、国内大手企業を中心に提供してまいりました。技術資産としてノウハウを蓄積してきた、これらの高度な 「IDP技術(インテリジェント・ドキュメント・プロセシング=文書を解析し情報を抽出・整理するための先進技術)」 は、近年新たな発展をみせる生成AI技術との統合など、世界的に進化するAIテクノロジーを取り込むことで、よりイノベーティブなAIソリューション開発を実現しています。

 「IDP技術」 は、企業のハイパーオートメーションを実現するためのベースとなる重要な技術で、シナモンAIはトップ国際会議で論文採択されるなど、この領域における優れたAIテクノロジーを有しています。