東海発の独自生成AI基盤「JAVIS」本格展開。図面や品質情報の活用で製造業を支援

発表内容のポイント

• 外部API非依存の設計により、機密情報や図面データの外部流出リスクを遮断
• 図面や品質情報、設備履歴などの視覚・言語データを処理する複数の独自モデルを搭載
• 2026年7月に商談や打合せをリアルタイム支援するアシスタント機能をローンチ予定

発表の背景

多くの企業で生成AIの導入が進む一方、「現場に定着しない」「既存の業務フローに組み込めない」「セキュリティ要件と両立できない」といった課題が浮き彫りになっています。同社は、この原因がAI単体の性能ではなく、企業内情報の分断と業務接続の不足にあると分析。テキストや画像の生成にとどまらず、実際の業務実行や判断支援に直接つなげることを目的に、本基盤の開発・展開に至りました。

何が発表されたのか

JAVISは、用途ごとに最適化された複数の独自生成AIモデルで構成されています。図面や帳票などの視覚情報を理解するマルチモーダルAI「Javis-VL-30B-A3B-Thinking-AWQ」や、言語処理に特化した「Javis-14B-AWQ」、音声認識を行う「Javis (Voice) 1.55B」を組み合わせることで、実運用における処理精度と応答速度、コストの最適化を図っています。さらに、既存システムと連携してタスク自動登録などを行う「Workflow AI」の開発・検証も進められています。

製造業・生産管理への見方

製造業の生産現場や管理部門において、図面、品質情報、設備履歴、作業記録といった多種多様なデータの活用は、生産性向上や熟練者の技能継承における大きな課題です。JAVISはこれらの視覚・テキスト情報を統合的に理解するモデルを備えており、現場のナレッジ共有を安全に推進する基盤として期待されます。また、外部APIに依存しないクローズドな環境で動作するため、競合他社に漏洩させてはならない製品仕様や製造ノウハウなどの機密情報を安全に扱える点が、製造業DXにおいて極めて実用的です。

現場で確認したいポイント

• 自社の図面データや設備履歴、作業記録をどの程度スムーズに読み込ませて活用できるか
• 既存の生産管理システムや社内ワークフローツールとの連携に必要な開発要件とコスト
• 2026年7月予定のリアルタイムアシスタント機能における、現場での音声認識の精度

確認しておきたい点

先行導入企業における「商談後のタスク整理・議事録作成時間を平均70％削減」という実績は、営業担当10名・計200商談での比較結果であり、製造現場の直接部門における生産性向上効果については、今後の実証や個別検証での確認が必要です。

関連リンク

• 発表企業サイト：株式会社AJテクノロジーズの公式サイトです。
• 発表企業のPR TIMESページ

出典情報