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Leapcom 株式会社

01CASE STUDY ・ 製造業（多品種バッチ）

生産計画 AI エージェント

会話しながら、生産計画を一緒に組み立てる AI エージェント。

CASE 01顧客名は匿名表記

業種
製造業（多品種・バッチ生産）
お客様
中堅製造業のお客様
関連する柱
AI＋DX／システム開発
キーワード
AI エージェント／複数案提案／制約条件／組織知化
生産計画 AI エージェントのイメージ: 計画担当者と AI が大きな計画ボードを前に並び、複数のバッチ案を重ねたガントチャートを見比べている（色鉛筆スケッチ）
色鉛筆スケッチ。特定の企業・製品を識別する要素は意図的に省いた業務概念の表現で、実際の現場写真ではありません。

01SUMMARY

このプロジェクトを一言で

製造バッチの生産計画づくりを、会話しながら一緒に進める AI エージェントです。

複数の受注をどの順番で流すかによって、設備の段取り時間や納期の余裕は大きく動きます。受注が 6 件あれば順序の組み合わせは数千通りにのぼります。エージェントは、その下準備と複数案づくりを引き受け、担当の方には見比べと判断にじっくり時間を使っていただけるようにします。

主な役割

  • 日々の生産工程（バッチ）の計画案づくりを支援
  • 急ぎ案件を受注したとき、計画済みのバッチとの関連を踏まえ、納期や複雑な制約条件の中で計画変更の案を提案
  • 複雑な制約条件をクリアした提案を、複数案で提示
  • 「なぜ、この計画が提案されたのか」の理由を、日本語で解説

02HOW IT WORKS

会話しながら、計画を組む

急ぎ案件が入ってから、計画を保存するまで 下準備と複数案づくりは AI エージェントが、見比べと判断は担当の方が。保存などの操作は、担当の方が承認したあとにだけ実行されます。

  1. 1 人

    急ぎ案件を、会話で依頼

    組み込みたい受注を、エージェントに伝えます

  2. 2 AI

    計画と制約を取り寄せる

    いまの計画と、設備・工程の制約を取得

  3. 3 AI

    挿入案を複数つくり、検証

    納期や制約を満たすかを、一つずつ確かめます

  4. 4 AI

    代表案 1 つ＋別案を、理由つきで

    理由は日本語で 2〜4 文。数値は計算ツールの結果から引用

  5. 5 人

    見比べて、承認して保存

    やり取りは履歴に残り、判断の理由がそのまま記録に

制約条件の扱い方 製造工程には、いくつもの制約条件が絡み合います。守り方を 2 つに分けて、現場の状況に合った落としどころを示します。

HARD CONSTRAINTS

必ず満たす（ハード制約）

  • 設備の互換性
  • ロット上限
  • 実行中で動かせない工程
  • 樹脂ごとの段取り行列

SOFT CONSTRAINTS

重みとして扱う（ソフト制約）

  • 納期遵守
  • 段取り最小化
  • 受注順の尊重

03DEVELOPMENT POINTS

開発のポイント

  • POINT 01 ・ AI

    会話しながら計画を組み立てるエージェント

    Claude を中核に、計画づくりに必要な機能（計画の取得・制約の取得・挿入案の生成・計画の検証・計画データの書き出し）をエージェントに持たせました。急ぎ案件を依頼すると、既存計画との関連を踏まえて複数の挿入案を生成し、それぞれが納期や制約を満たすかを検証したうえで、代表案 1 つ ＋ 別案を比較できる形で提示します。

  • POINT 02 ・ CONSTRAINT

    複雑な制約条件をクリアした提案

    製造工程には、設備の互換性、ロット上限、実行中で動かせない工程、樹脂ごとの段取り行列など、いくつもの制約条件が絡み合います。

    エージェントは、これらのハード制約を満たした計画だけを提案し、ソフト制約（納期遵守・段取り最小化・受注順の尊重）は重みとして扱うことで、現場の状況に合った落としどころを示します。

  • POINT 03 ・ EXPLAIN

    「なぜこの計画なのか」を日本語で解説

    提案された計画には、判断の理由を日本語で 2〜4 文添えます。数値（段取り時間・完了時刻・納期の余裕など）はすべて計算ツールの結果から引用する設計とし、もっともらしい数字を AI が独自に作り出すことのないようにしています。

  • POINT 04 ・ OPERATION

    どなたでも使える、いつもの操作

    よく使う操作はボタンにまとめ、クリック数回で「受注一覧の最新化 → 急ぎ案件として組み込み → 計画の保存」まで完結できます。

    操作のやり取りは履歴として残るため、判断の理由がそのまま記録され、新しく担当になった方への引き継ぎ素材としても活用いただけます。

  • POINT 05 ・ VISUALIZE

    計画をひと目で

    計画はガントチャート（横軸＝時間／縦軸＝設備別）で可視化し、変更前と提案後を重ねて描くことで「どこが動いたか」がひと目で分かります。実行中で動かせない工程は枠の色で明示し、安心して判断いただけるよう支援します。

OUR ROLE

Leapcom の役割

製造現場の業務を深く理解したうえで、「最速の最適解を 1 つ出す」のではなく、現場の経験を、組織でいつでも引き出せる知識として一緒に育てていくことを設計の軸に置きました。

長年の経験で培われてきた判断を、AI が日本語の説明として書き残していくことで、計画づくりが一部の方に集中していた状態からチームで分担できる体制へと少しずつ移していけます。新しく担当になった方も、AI の提案を確認するところから段階的に慣れていける仕組みです。

お客様には引き続き既存の計画システムをお使いいただき、AI エージェントはその入力を助ける補助役として位置づけました。保存などの操作は担当の方が承認したあとにだけ実行され、外部に渡すデータは当該受注とマスタ情報に絞るなど、安心してお使いいただくための設計を一貫して行っています。

04CLIENT VOICE

お客様の評価

本提案と、実際に動くプロトタイプを、お客様にご評価いただきました。

「他社の提案では、全然イメージできなかったけれど、これなら実現できそう。」

そのうえで「上層部の役員に話す」というお言葉もいただき、現場の実際のニーズに応えられる仕組みであることを確かめることができました。

05HIGHLIGHTS

このプロジェクトのハイライト

  1. AI エージェント × 生産計画：「AI が会話しながら一緒に計画を組む」新しい体験。当社初の AI エージェント事例

  2. 複雑な制約条件をクリアした複数案提案：段取り・納期・設備競合という製造業の難所を満たしたうえで複数案を提示

  3. 「なぜこの計画か」を日本語で説明：判断の理由が言葉として残り、個人の知識が組織の知識として育っていく

  4. どなたでも使える：長年の経験に支えられてきた計画づくりを、新しく担当になった方も AI と一緒に進められる

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