AI活用事例｜株式会社ハイロン・テクノロジー

AIを業務に組み込んだ取り組みの一覧です。

仕様駆動開発でAIの生成を制御し、母体規模6,400KLのシステム再構築に取り組んでいます。先行検証では、Data/Entityクラスの移行工数を従来手法比で最大約80%削減しました（先行検証時点・対象範囲での結果）。

過去の登録履歴からKDGが判断基準を学習し、担当者の暗黙知を人が読めるSOPとして取り出せるかを検証。担当者の登録内容との一致率は86.3%（PoC検証時点）です。

組織の知識を構造化し、AIが使える形に整えるサービスです。導入の進め方や4層構造の詳しい説明は、KDGサービスサイトでご覧いただけます。

別サイトが開きます

設計書・ソースコード・設定情報・試験結果を横断して検索・分析できる環境を生成AIで構築しました。提示されたバグ票での検証では、残存不具合10件中9件を検出し、原因箇所と修正方針が実際の修正と整合しました（検証時点・対象範囲での結果）。

商品情報の登録に掛かる作業の効率化を実現するため、商品パッケージの写真を撮り、画像に記載している文字情報を読み取り、マスタ情報を精度高く登録しました。

現行ソースコードを解析してグラフDBに格納するCode RAGを導入し、ナレッジ駆動開発の体系を構築しました。現行仕様の調査時間は約40%短縮、詳細設計から実装完了までの生産性は約31%向上しました（計測時点・対象範囲での結果）。

AI画像解析アプリケーション構築フレームワーク「AIAF」を採用し、高速道路の交通量監視、立体駐車場の車両管理、工場の異常検知を短期間で構築した3つの事例をご紹介します。

数千項目のチェックリストに基づく設計レビューを、KDGで形式化したナレッジベースで自動化。有識者の判断と一致する水準の一次チェックを目指し、研究を進めています。

取引先企業に関連する情報の分析を目的として、自然言語を用いて情報を取得、集計、分析するサービスを開発しました。

AI画像解析システムの開発において、共通化可能な機能をフレームワーク化することで、システム導入に掛かる期間を短縮。また、リアルタイム解析を必要とする高性能なシステムに対応し、柔軟性を持ったプラトフォームを構築。

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