電機・半導体メーカーの知識資産を、
AIが活用できる状態にする
組込みソフト・回路設計資産の解析から、歩留まり改善・技術移管の高速化まで。 Jiteraは電機・電子・半導体メーカーが抱える「AIに渡せない情報」を、 コード・設計資産・製造データ・熟練知ごと正しくコンテキスト化します。
Jiteraの概要動画（約30秒）
※ 動画URL未定
CHALLENGES
電機・電子・半導体が直面する3つの課題と、
Jiteraの解決アプローチ
レガシー設計資産を読み解くAIで、電機・電子・半導体メーカーのDXが動き出す。Jiteraは組込みコード・設計資産・製造ノウハウを理解し、CIO/CDIOが推進できるAI Ready基盤を構築します。
※当社実績につき、案件により異なります。
1レガシー設計資産
組込みソフト・回路資産のブラックボックス化が、設備更新・モダナイゼーションの足かせになっている
長期改修された組込みコードや回路図が複雑化し、設計書と実装が乖離。製品終息後も長期保守が続き、仕様を把握できる技術者が減少している。
現行仕様調査・設計書草案作成工数削減
組込みコード・回路資産をAIが自動解析し、設計書草案を生成。担当技術者が即座に参照・補正できる状態に。半導体・精密機器メーカーでは既存コードの仕様理解・設計書作成工数を最大50%削減した実績があります。
2製造知識の属人化
歩留まり改善・プロセス条件の調整ノウハウが熟練者に集中し、若手への継承が困難になっている
レシピ変更の背景や微調整の勘所が正式文書に残らず、設備差・材料差による例外条件が属人化。担当交代時に過去の判断根拠が失われやすい。
歩留まり調査・報告書作成工数削減
MES・QMS・監視基盤の横断データからAIが類似不良・原因仮説を整理し、初動対応を高速化。
3グローバル技術移管
海外拠点への技術移管・立上げで、本社と現地の情報格差が解消できず対応が長期化している
標準書だけでは作業の勘所や異常時判断を伝えきれず、現地からの照会が時差・言語差で長期化。拠点ごとの改善知見が本社へ還流しにくい。
技術移管・グローバル展開をAIで加速
標準書・作業ノウハウ・異常時判断をAIが構造化し、海外拠点への技術移管と現地照会対応を高速化。
DEMO VIDEO
Jiteraを3分で理解する
AIコンテキストプラットフォームの仕組みと電機・電子・半導体メーカーでの活用イメージをご覧ください。
電機・電子・半導体メーカー向けデモ動画（約60秒）
※ 動画URL未定
USE CASES
電機・電子・半導体メーカーでのJitera活用ユースケース
開発AIと業務AIの2軸で、電機・電子・半導体メーカー固有の課題を解決します。
組込みソフトウェア・ファームウェアの現行仕様理解と設計書草案作成支援
BEFORE
- 長期改修された組込みコードが複雑化・レガシー化
- 設計書と実装が乖離し、現行仕様の確認に時間
- デバイスドライバ・通信・制御処理の依存が不明瞭
- 製品終息後も長期保守が続き、有識者へ確認が集中
AFTER
- 特許取得済みの技術でソースコードから設計書草案を自動生成
- 対応可能なコードと登録資料から構造・処理・依存候補を整理
- 現行仕様・処理フロー・関連情報のレビュー用草案を作成
- 技術者の確認結果を設計文書と組織コンテキストへ反映
AIが処理ステップを支援
コード・既存資料の対応形式を確認
制御コード・仕様書
対象範囲とビルド条件を整理
ハードウェア依存・形式確認
構造・処理・依存候補を整理
レビュー用草案の提示
担当技術者が原資料と照合
修正・承認・知識蓄積
設計書草案作成工数 大幅削減
回路・基板・検証資料の横断参照と変更確認候補の整理
BEFORE
- 回路図・部品表・基板データ・検証結果が各基盤に散在
- 版数・部品置換・評価結果の対応関係を追いにくい
- 回路変更が基板・ファーム・認証・試験へ与える影響が不明
- 過去の設計根拠や不採用理由を担当者しか把握していない
AFTER
- 対応可能なPDF・表・テキスト・出力データを個別登録・連携
- 部品番号・版・信号名など資料間の対応情報を整備
- 整備された範囲で関連資料と変更確認候補を整理
- 検証観点・注意点・根拠候補のレビュー用草案を作成
AIが処理ステップを支援
資料形式と連携方法を確認
回路図・部品表・基板データ
部品・版・信号の対応情報を整備
識別子・版管理
関連資料・確認候補を整理
変更影響・試験観点
各設計・評価担当がレビュー
原資料と照合・確認
設計変更計画へ反映
半導体製造装置の制御ソフトと関連資料を用いた仕様継承支援
BEFORE
- 装置制御コードとレシピ・プロセスパラメータの関係が複雑
- 機種・世代ごとの独自実装と例外処理が蓄積
- 仕様変更時のシーケンス・I/O・アラーム影響を追いにくい
- 装置動作の意図が設計書に残らず、担当者へ確認が集中
AFTER
- 対応可能なコードと装置仕様・レシピ定義等を個別登録・連携
- I/O表・警報表などの識別子と版の対応情報を整備
- 関連箇所・版差分・影響候補・試験観点を整理
- 制御仕様と変更レビュー資料の草案を作成
AIが処理ステップを支援
コード・関連資料の形式を確認
装置仕様・レシピ定義
識別子・版・対応関係を整備
I/O表・警報表
関連・差分・試験観点を整理
影響候補・レビュー草案
装置・プロセス担当が検証
実機確認・承認
承認済み仕様へ反映
多品種少量生産に向けた類似設計検索・設計流用支援
BEFORE
- 顧客別・用途別の派生設計が増え、類似資産を探しにくい
- 流用可否の判断がベテランの記憶と人脈に依存
- 回路・基板・筐体・ファーム・試験の差分確認が煩雑
- 過去不具合や部品終息条件を見落とすリスクがある
AFTER
- 要求・設計・部品・コード・検証・品質履歴を利用可能な方法で登録
- 登録・連携された範囲から仕様の近い過去案件を検索
- 流用候補・差分・制約・追加検証の草案を整理
- 設計者の採否判断と理由を次の派生設計へ活用
AIが処理ステップを支援
新規要求と利用可能な資産を登録
設計・部品・品質履歴
類似案件・共通部差分候補を検索
過去案件横断
流用候補・制約検証草案を作成
差分・追加確認含む
各領域の設計者が採否を判断
要求・品質・認証確認
見積・計画へ反映
短期製品開発と長期保守を両立する変更影響・知識管理
BEFORE
- 製品ライフサイクル短期化で新機種開発が並行・多重化
- 旧機種は長期保守が続き、世代別仕様と修正履歴が複雑
- 共通部品・共通コードの変更影響を派生機種まで追いにくい
- 部品終息や脆弱性対応で過去の設計前提確認に時間
AFTER
- 世代・派生機種の要求・設計・コード・部品・試験を登録・連携
- 登録範囲から共通資産と影響し得る機種の候補を整理
- 既知制約・過去修正・追加試験観点の草案を提示
- 新規開発と保守が確認済みの組織コンテキストを参照
AIが処理ステップを支援
製品系列・設計変更履歴を登録
世代・派生機種含む
構成情報と識別子を整備
共通部品・コード管理
影響候補・制約試験草案を整理
派生機種横断
開発・保守責任者が確認
原資料と照合・承認
各計画へ反映
歩留まり改善に向けた類似不良検索と原因仮説整理支援
BEFORE
- 装置ログ・センサー・検査・品質・ロット情報が分断
- 不良モードと工程条件の関係探索が熟練者に依存
- 設備・材料・レシピ・環境変化を横断した分析に時間
- 過去の歩留まり改善策と適用条件を再利用しにくい
AFTER
- MES・QMS・監視・分析基盤から利用可能な情報を登録・連携
- 既存分析結果や登録資料から類似不良・共通条件を整理
- 変更点・原因仮説・追加確認項目・報告書草案を作成
- プロセス・設備・品質部門が原データと照合して検証
AIが処理ステップを支援
利用可能な情報分析結果を連携
MES・QMS・監視基盤
類似事例・共通条件を検索
不良モード・工程横断
仮説・追加確認報告草案を作成
是正処置候補含む
専門担当が実験・解析で検証
原データ確認・判断
承認済み施策へ反映
レシピ・プロセスパラメータ調整ノウハウの知識化
BEFORE
- 膜厚・温度・圧力・時間などの調整判断が熟練者に集中
- レシピ変更の背景や微調整の勘所が正式文書に残らない
- 設備差・材料差・製品差による例外条件が属人化
- 担当交代時に過去の失敗と判断根拠が失われやすい
AFTER
- レシピ履歴・工程結果・異常対応・議事録等を登録
- インタビュー記録と対話支援から確認項目を整理
- 判断基準・前提・例外・注意点・教材の草案を作成
- 担当者の補正と検証結果を確認済み知識として蓄積
AIが処理ステップを支援
履歴・議事録インタビューを登録
レシピ履歴・工程結果
判断背景の確認項目を整理
判断基準・例外条件
注意点・教材の草案を作成
若手向け教育コンテンツ
プロセス担当が補正・承認
知識として継続蓄積
技能継承工数 大幅削減
グローバル生産拠点への技術移管・立上げ支援
BEFORE
- 本社と海外拠点で設備・材料・用語・帳票・技能水準が異なる
- 標準書だけでは作業の勘所や異常時判断を伝えきれない
- 現地からの照会が時差・言語差で長期化
- 拠点ごとの変更や改善知見が本社へ還流しにくい
AFTER
- 標準書・設備仕様・教育資料・Q&A・現地記録を登録
- 登録資料から拠点差分・前提・不足確認候補を整理
- 多言語の手順・教材・確認票・回答案の草案を作成
- 本社・現地担当者の確認結果を組織コンテキストへ反映
AIが処理ステップを支援
両拠点の資料権限を確認
標準書・設備仕様
差分・前提不足確認候補を整理
拠点差分・言語差
移管・教材確認票の草案を作成
多言語対応含む
両拠点が現場で検証・合意
責任者が最終承認
量産計画へ反映
設計・品質照会と熟練者判断の組織ナレッジ化
BEFORE
- 設計判断・不具合対応・顧客照会がメールや個人資料に散在
- 「なぜこの設計・条件か」という背景が成果物に残らない
- 類似案件の探索と回答作成が熟練者の記憶に依存
- 退職・異動で部門横断の判断ノウハウが失われる
AFTER
- 設計レビュー・品質報告・議事録・Q&Aを権限に応じて登録
- メタデータと最新版管理を整備した範囲で類似事例を検索
- 根拠候補・適用条件・回答案・注意点の草案を作成
- 責任者の確認・補正結果を組織ナレッジへ反映
AIが処理ステップを支援
資料・権限最新版を確認
設計レビュー・Q&A
案件・根拠候補条件を整理
類似事例横断
類似事例回答案を作成
注意点・根拠含む
担当責任者が補正・承認
最終確認・蓄積
確認済みナレッジへ反映
SECURITY & COMPLIANCE
電機・電子・半導体メーカーが安心して導入できる、
セキュリティ・コンプライアンス体制
設計コード・回路図・製造データを外部に出さず、電機・電子・半導体業界のセキュリティ要件に完全対応します。
特許取得済みの独自技術を搭載（特許第7789284号）
セキュリティ認証
ISO/IEC 27001:2022取得済み。SOC2 Type II報告書受領済み。電機・電子・半導体業界のセキュリティ審査に対応できる体制を整備。
セルフホスト型提供
自社サーバー内に完全インストール。インターネット非接続環境でも動作。設計コード・回路図・製造データは一切外部に送信されない。
監査ログ完全対応
誰がいつ何にアクセスし、どの権限を変更したかを完全記録。製造業の内部統制・監査要件に対応したログ管理を標準搭載。
コンプライアンス対応
輸出管理・知財保護・品質規制等の対応をドキュメント化。SSO（SAML 2.0 / OIDC）、二段階認証、IPアドレス制限を標準装備。
GETTING STARTED
導入リスクを最小化する、段階的アプローチ
PoC（概念実証）から全社・グループ展開まで、貴社の状況に合わせて段階的に導入できます。
PoC（概念実証）
約6ヶ月〜
特定業務・特定システムを対象に効果を検証。セキュリティ審査・社内承認を並行して進めます。
パイロット展開
約3〜6ヶ月
特定部門・チームへの展開。ROIを測定しながら、全社展開に向けた体制・ガバナンスを整備します。
全社・グループ展開
全社展開
国内外グループ会社を含めた全社展開。AI推進人材の内製育成と継続的な改善サイクルを確立します。
RESOURCES
電機・電子・半導体メーカーのAI活用を支援する資料
検討フェーズに合わせた資料をご用意しています。
製造業のAI Ready診断：自社の技術資産はAIに渡せる状態か
レガシーシステム・暗黙知・セキュリティ体制を軸に、AI活用の準備状況を診断するチェックリストです。DX担当者・情報システム部門向け。
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