AIでCOI業務を革新する：実際の工場ユースケース（Hybrid Rasa + LangChain）
工場における COI（Certificate of Inspection）管理は、多くの手作業と時間が必要です。
顧客検索、Lot番号確認、QCデータ閲覧、Excelテンプレート入力、メール送信…。
工程が多く、ミスも発生しやすいのが現状です。
Simplico は、Rasa（構造化された安全な対話制御） と
LangChain（推論、データ検索、ファイル生成） を組み合わせた
ハイブリッド型 AI アシスタント を開発しました。
本記事では、工場の実環境を想定した リアルなユースケース を日本語で紹介します。
さらに、AI がどのように COI ワークフローを自動化するのか、
その システム構成図 も合わせて解説します。
🧠 システムアーキテクチャ（Hybrid Rasa + LangChain）
以下は、COI システムと連携する AI アシスタントの構成図です：
┌─────────────────────────────┐
│ 工場スタッフ (QC/営業) │
└──────────────┬───────────────┘
│
▼
┌─────────────────────────────┐
│ WebチャットUI │
│ (Browser, LINE, Slackなど) │
└──────────────┬───────────────┘
│
▼
┌────────────────────────────────────┐
│ AIゲートウェイレイヤー │
│ Rasa/LangChain にメッセージ振分け │
└───────┬────────────────────────────┘
│
┌──────────────────┼───────────────────┐
│ │ │
▼ ▼ ▼
┌────────────────┐ ┌───────────────────┐ ┌───────────────────────┐
│ Rasa NLU + │ │ LangChain RAG │ │ LangChain Agent │
│ 対話管理 │ │ 文書検索(SOP/Manual)│ │ SQL/生成/推論ツール群 │
└────────────────┘ └───────────────────┘ └───────────────────────┘
│ │
▼ ▼
┌──────────────────────────┐ ┌────────────────────────────────┐
│ Rasa Actions (Python) │ │ エージェントツール群 │
│ ・あいまい名称の解決 │ │ ・SQLクエリツール │
│ ・ユーザー選択管理 │ │ ・COI Excel生成ツール │
└───────────────┬──────────┘ │ ・Lot検索ツール │
│ └───────────────┬────────────────┘
▼ ▼
┌────────────────────────────────┐ ┌──────────────────────────────────┐
│ COI / QC データベース │ │ 文書&ベクターストア │
│ 顧客、製品、Lot、QC、履歴 │ │ Manual/SOP/Embeddings │
└────────────────────────────────┘ └──────────────────────────────────┘🔍 1. 顧客データの検索を会話で実現
ユーザー：
「Toyota のデータを見せて」
AI が COI データベースを検索し、類似名が複数ある場合は確認を行います。
AI：
「Toyota という名前の顧客が複数見つかりました。番号を選択してください。
- Toyota Motor
- Toyota Thailand
- Toyota Industrial Asia
- Toyota Logistics Service」
ユーザー：
「2」
AI：
「Toyota Thailand を選択しました。
概要は以下の通りです：
- 顧客コード：C-TH-112
- COI発行数：243
- 有効な製品コード：18
- 所在地：サムットプラカーン」
🧾 2. COI ファイルを自動生成
ユーザー：
「Lot 123-456A の COI を作成して」
AI が Lot 情報、QC結果、テンプレートを確認し、
Excelファイルを自動生成します。
AI：
「COIを生成しています…
✔ QC：合格
✔ テンプレート：COI_Template_v3.xlsx
ファイルが準備できました：
📄 Toyota_Thailand_COI_123-456A.xlsx
ダウンロードリンク：s3://coi/...」
手作業で10分以上かかる工程が、数秒で完了します。
📦 3. 製品コードから Lot 一覧を取得
ユーザー：
「P-9981 の Lot を一覧で見せて」
AI：
「該当する Lot は以下の通りです：
- 123-456A — 完了
- 123-456B — QC待ち
- 123-457A — 完了
- 123-458C — テスト中
- 123-460A — COI未作成
どの Lot を表示しますか？」
🏭 4. Lot 詳細を即座に表示
ユーザー：
「1」
AI：
「Lot 123-456A の詳細です：
製品情報
- 製品コード：P-9981
- 名称：Aluminum Housing
QC結果
- 硬度：88.5 HRC
- 化学成分：合格
- 寸法チェック：合格
- 外観検査：問題なし
生産情報
- 生産ライン：CNC Line #2
- 生産日：2025-01-14
- 担当チーム：B
- サイクルタイム：2.8分」
📘 5. SOP検索（RAGによる文書検索）
ユーザー：
「この製品の SOP を見せて」
AI（RAG検索）：
「P-9981 の SOP 抜粋：
- 外観検査
- 寸法測定（±0.05mm）
- 硬度試験（85–90 HRC）
- XRF分析
- COI準備」
PDF文書から抽出されたリアルな情報です。
📊 6. COI履歴のまとめ
ユーザー：
「Toyota Thailand の COI をまとめて」
AI：
COI サマリー（過去90日）
- 発行 COI：62
- QC合格率：98.3%
- 遅延ケース：2
- 主要製品：P-9981
PDF / Excel / メール送信も可能。
🚀 まとめ
このユースケースは、Hybrid Rasa + LangChain AI が
工場の COI 業務をどのように自動化するかを示しています。
- 会話でデータ検索
- COIの自動生成
- Lot/QC情報の迅速な取得
- SOP検索
- 自動レポート生成
これは単なるチャットボットではなく、
工場向けの “AIアシスタント” です。
業務スピードを大幅に向上させ、人為的ミスを削減し、
工場の生産性向上に直結します。
Get in Touch with us
Chat with Us on LINE
iiitum1984
Related Posts
- SimpliAgentic — 次世代の自律型スマートファクトリーがここから始まる
- なぜ「Android Internals（Androidの内部構造）」が重要なのか ― ビジネスを強化するハイバリューサービスとは
- なぜ企業は自社専用の EC システムを開発すべきなのか（レンタル型プラットフォームではなく）
- Upstream / Downstream / Fork を理解する：Android・Linux 開発者のための完全ガイド
- NVIDIA、Microsoft、OpenAI、Google、Oracle、そしてAMDはどのように“AIバブル”を形成しているのか？
- 不動産開発におけるディープラーニング
- コード修正・レガシーシステム保守サービス — Simplico がビジネスの安定運用を支えます
- Python Deep Learningによる工場自動化：完全ガイド（2025年最新版）
- 工場・製造業向け Python 開発＆トレーニングサービス
- Python + Django がモダンな eコマース開発に最適な理由（完全ガイド + 料金プラン付き）
- 中国ビジネス戦略「三十六計」：中国企業の思考・競争・交渉術を理解するための現代版ガイド
- Training・Validation・Test を理解する
- ニューラルネットワークを深く理解する
- AIによる真贋判定システム：現代のリテールブランド向け最新ソリューション
- 永遠の知恵：実験物理学者のように「考える」ための本
- SimpliBreakout：世界市場対応のブレイクアウト＆トレンドスクリーナー
- SimpliUni：大学生活をスマートにするキャンパスサービスアプリ
- Pythonでマルチマーケット株式ブレイクアウトスクリーナーを作る
- Agentic AI と MCP サーバー：インテリジェント・オートメーションの次なる進化
- Django + DRF + Docker + PostgreSQL を使った EC システムにおける DevOps の活用
