素材・化学メーカーの知識資産を、
AIが活用できる状態にする
DCS・PLC制御資産の解析から、品質トラブル調査・規制対応の高速化まで。 Jiteraは素材・化学・鉄鋼メーカーが抱える「AIに渡せない情報」を、 制御ノウハウ・操業知識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
素材・化学・鉄鋼メーカーが直面する3つの課題と、
Jiteraの解決アプローチ
24時間連続操業・長期設備運用・厳格な規制対応が、開発・業務の両面で深刻な課題を生んでいます。
レガシー制御資産を読み解くAIで、素材・化学・鉄鋼メーカーのDXが動き出す。Jiteraは制御コード・操業ノウハウ・規制要件を理解し、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レガシー制御資産
DCS・PLC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DCS・PLCロジックが複雑化し、設計書と実装が乖離。メーカー世代交代で解析できる技術者が減少し、制御意図・例外処理の根拠が失われている。
制御仕様調査・設計書草案作成工数削減
DCS・PLC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。
2操業知識の属人化
熟練オペレーターの暗黙知が失われ、操業条件・品質判断が属人化している
温度・圧力・配合の微調整ノウハウが口頭・日報に留まり、若手への継承が困難。異常時の過去対応事例を検索できず、対応が担当者の経験に依存している。
品質トラブル調査・報告書作成工数削減
MES・LIMS・ERP等の横断データからAIが類似事例・原因仮説を整理し、初動対応を高速化。
3規制・品質対応
REACH・化審法等の規制対応と品質トラブル調査に、膨大な工数が集中している
SDS・含有情報・保安記録が分散し、監査・顧客照会時の証跡収集が担当者依存。品質トラブルでは原料・配合・工程・設備データの横断分析に時間を要する。
規制対応・品質トラブル調査をAIで高速化
SDS・含有情報・保安記録をAIが横断参照し、監査・顧客照会の証跡収集を効率化。品質トラブルの原因仮説整理を支援。
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素材・化学・鉄鋼メーカーでの活用イメージをご覧ください。
素材・化学・鉄鋼メーカー向けデモ動画（約60秒）
※ 動画URL未定
USE CASES
素材・化学・鉄鋼メーカーでのJitera活用ユースケース
開発AIと業務AIの2軸で、素材・化学・鉄鋼メーカー固有の課題を解決します。
DCS・PLC関連資産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DCS・PLCロジックが複雑化・大規模化
- 設計書と実装が乖離し、現行仕様が不明瞭
- ラダー・シーケンス・I/Oの確認が担当者依存
- メーカー世代交代で解析できる技術者が減少
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・関連候補を整理
- 仕様理解とドキュメント草案の作成を支援
- コードと設計文書を組織コンテキストとして継続更新
AIが処理ステップを支援
対象資産・既存図書タグ情報を確認
制御コード・仕様書
対応形式・対象範囲を事前確認
ベンダー形式・変換確認
構造・関連候補と設計書草案を整理
レビュー用草案の提示
制御技術者が実機仕様と照合
修正・承認・知識蓄積
設計書草案作成工数 大幅削減
制御ロジック・インターロック変更の確認候補整理
BEFORE
- 一つの変更が前後工程やユーティリティへ波及
- シーケンス・アラーム・インターロックが分散
- 例外処理や暫定改修の背景が記録されていない
- 停止・誤作動リスクの確認に熟練者が長時間対応
AFTER
- 登録されたコード・P&ID・計装図・設備資料を参照
- 変更対象に関連し得る工程・タグ・警報・安全条件を整理
- 確認項目と回帰試験観点の候補をレビュー用に整理
- 過去変更の判断理由とトラブル履歴を根拠付き提示
AIが処理ステップを支援
変更要求と制御・設備資料を連携
コード・P&ID・計装図
関連箇所・警報安全条件候補を整理
タグ・インターロック
確認候補・試験観点草案を作成
回帰試験・レビュー用
制御・設備・保安担当がレビュー
原資料と照合・確認
変更設計と試験計画へ反映
24時間連続操業を考慮した段階的モダナイゼーション計画支援
BEFORE
- 操業停止が難しく、旧システムを更新できない
- 切替時のデータ・通信・制御差分を把握しにくい
- 短い定修期間に作業と検証が集中
- ロールバック条件や異常時手順が属人化
AFTER
- 登録資料から現行構成・通信・データ仕様を確認
- 段階移行・並行稼働・切替単位の候補を整理
- 試験・監視点・ロールバック条件・手順書草案を整理
- 定修・切替時の判断と実績を次回へ継承
AIが処理ステップを支援
現行構成・運転制約定修条件を登録
設備仕様・運転制約
切替単位・停止影響差分候補を整理
並行稼働・移行単位
移行・試験・復旧計画草案を作成
ロールバック条件含む
操業・保全・ITがリハーサル
責任部門による確認
移行計画工数削減
研究開発データ・配合レシピ管理システムの刷新
BEFORE
- 実験データ・配合・分析結果がExcelや個人領域に散在
- 試料・ロット・条件・評価結果の対応を追えない
- 旧システム仕様が不明で刷新要件を整理しにくい
- 失敗実験や不採用配合が再利用されない
AFTER
- 分類・整備された実験・原料・配合・分析資料を参照
- 対応可能なコード・DB定義から現行機能とモデル候補を整理
- 検索・比較・版管理・承認に関する要件草案を作成
- 成功・失敗を含む研究資産を組織の「脳」へ蓄積
AIが処理ステップを支援
実験資料・レシピ旧システムを登録
DB定義・コード含む
項目・関係現行機能候補を整理
データモデル候補
要件・データモデル移行草案を作成
版管理・承認フロー含む
研究・知財・IT担当が確認
原資料と照合・承認
研究基盤刷新・工数削減
老朽設備・保全システムの仕様継承と統合
BEFORE
- 設備台帳・点検・予備品・故障履歴が別々に管理
- 古い保全アプリの仕様とデータ定義が不明
- 設備名称・コードが工場や年代で不統一
- ベテランしか分からない点検箇所・復旧手順がある
AFTER
- 対応可能な旧コード・DB定義から機能・構造候補を整理
- 台帳・保全記録から設備コードの対応候補を整理
- マッピングを前提に移行・受入試験草案を作成
- 保全手順と判断理由をシステム資産に結び付け
AIが処理ステップを支援
旧アプリ・台帳保全記録を登録
DB定義・コード含む
機能・DB設備コード候補を整理
コードマッピング
マッピング・移行試験草案を作成
受入試験観点含む
保全・操業・IT担当が検証
原資料と照合・確認
継承可能な保全基盤へ
温度・圧力・配合など操業条件・判断記録の知識化
BEFORE
- 微調整の勘所が熟練オペレーターに集中
- 原料・季節・設備差による例外条件が文書にない
- 操作理由が日報や口頭に留まり再現しにくい
- 若手は異常時に過去事例を探せない
AFTER
- 登録された日報・標準・引継ぎ・インタビュー記録を参照
- 対話支援により判断基準・前提・例外の草案を整理
- 類似条件・確認事項・過去対応の候補を根拠とともに提示
- 熟練者の補正を蓄積し、教育・標準へ反映
AIが処理ステップを支援
操業履歴・日報標準を登録
引継ぎ・インタビュー含む
ヒアリング記録と確認事項を整理
判断基準・例外条件
条件知識・注意点教材草案を作成
若手向け教育コンテンツ
操業・技術担当が補正・承認
知識として継続蓄積
操業ナレッジ継承・工数削減
検知済みの設備兆候・類似故障の調査支援
BEFORE
- 音・振動・臭い・微妙な傾向変化の察知が経験依存
- センサー・点検・故障・補修記録が分断
- 老朽設備の弱点と応急処置が属人化
- 予兆を見逃すと突発停止や操業影響につながる
AFTER
- 既存監視システムや担当者が検知した兆候を起点に調査
- 登録された巡回・点検・故障記録から類似事例を検索
- 過去対策・追加点検項目・原因仮説の候補を整理
- 担当者が確認した対応結果を保全知識へ反映
AIが処理ステップを支援
検知済み兆候と保全記録を登録・連携
センサー・点検記録
類似事例・設備履歴過去対策を検索
故障・補修記録横断
原因仮説・追加点検草案を整理
確認項目・対策候補
保全担当が現場確認・診断
実機確認・判断
保全計画と知識へ反映
品質トラブルの原因仮説整理と再発防止支援
BEFORE
- 原料・配合・工程・設備・分析・検査データが分散
- 連続工程で原因が上流・前ロットへまたがる
- 変更点と品質偏差の突合に時間がかかる
- 過去対策の適用条件や有効性を確認しにくい
AFTER
- MES・LIMS・ERP等から利用可能な方法で登録・連携
- 連携範囲内で類似事例・共通条件・変更点候補を参照
- 原因仮説・追加確認項目・報告書草案を整理
- 検証結果と是正処置を組織ナレッジへ蓄積
AIが処理ステップを支援
利用可能なデータを登録・連携
MES・LIMS・ERP等
類似事例・共通条件変更点を参照
ロット・工程横断
原因仮説・追加確認報告草案を作成
是正処置候補含む
品質・製造・技術が検証
原データ・実機で確認
初動対応工数 大幅削減
化学物質規制・保安記録・トレーサビリティ情報の確認支援
BEFORE
- REACH・化審法等の要求と社内情報の突合が煩雑
- SDS・含有情報・仕入先回答・配合版が散在
- 保安点検・作業許可・教育・事故記録を追いにくい
- 監査・顧客照会時の証跡収集が担当者依存
AFTER
- 最新版法令資料・社内基準・SDS等を参照
- 確認対象候補・情報不足・更新確認事項を整理
- 登録された保安記録と関連証跡の候補を参照
- 届出・監査・顧客回答草案と証跡一覧を作成
AIが処理ステップを支援
最新版資料・SDS保安記録を登録
法令・社内基準含む
物質・製品・証跡の確認候補を整理
規制要求との突合
対象候補・不足文書草案を作成
証跡一覧・回答草案
法務・環境・保安担当が確認
専門責任者が最終決定
規制対応工数削減
SECURITY & COMPLIANCE
素材・化学・鉄鋼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
制御コード・配合レシピ・操業データを外部に出さず、プロセス産業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。プロセス産業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。制御コード・配合レシピ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
REACH・化審法・保安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
素材・化学・鉄鋼メーカーの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。
資料をダウンロードする
