適合情報をマスタと照合するPoC
- 何に困っていたか
- 商品カタログPDFに残っている適合情報を、既存マスタと照合し、CMSに取り込めるデータにする必要がありました。
- 何をしたか
- PDFの表を読み取り、表記ゆれを整理して既存マスタと照合し、CMS取込用のCSVを出力する仕組みを作りました。曖昧な候補だけを担当者が確認する画面も試作しています。
- AFTERどうなったか
- カタログPDFの適合情報を既存マスタと照合
- CMS取込用CSVまで一続きで出力
- 曖昧な候補を人が確認する画面を試作
製造業の型番・仕様・適合情報を、探せる知識に変える
「この部品は使えるか」「後継品はどれか」を、根拠つきで確認
株式会社Beekleは、製造業の部品・型番・適合条件を調べる社内検索システムを受託開発します。
PDFの仕様書、Excelの適合表、品目マスタを突き合わせ、回答候補と適用条件、根拠資料の該当箇所を一緒に示します。
相談では、対象の業務・成功条件・費用の考え方を整理します。NDA後の検証用デモは0円で、どこまで作るかは打ち合わせのうえ当社が判断します。本番向けの検証・開発は、費用と契約を確認してから進めます。
よくあるお悩み
適合の確認が、ベテランに集中している。
一件の問い合わせに、仕様書と適合表を開いて照合するのに数十分かかる
「この製品にこの部品は使えるか」に答えるため、PDFの仕様書とExcelの適合表を順番に開き、条件を照らし合わせています。
旧型番の後継品を聞かれ、回答が翌日になる
営業が技術部門に確認を回し、技術部門が資料を探して回答を戻しています。顧客を待たせています。
適合表のExcelが部門ごとに複数あり、どれが最新か分からない
担当者によって見るファイルが違い、同じ質問に別々の答えをしたことがあります。過去の回答もメールに散らばっています。
まず動くものを見ながら、必要な機能と費用を相談できます。問い合わせが集中している1製品群から始めます。実際の質問で確かめながら進め、費用と期間は要件に合わせてご提案します。
導入を検討するタイミング
製品が増えるほど、ベテランへの確認も増えていませんか。
照合の手数は、製品の数だけ増えます。ベテランが即答しているうちは、その判断の基準がどこにも書き出されません。
資料が整理されるのを待たずに始められます
資料は、待っていても整理されないまま増えていきます。いまの状態のままお預かりし、どこまで使えるかを先に確かめます。
以前は費用や精度で見送った業務も、再検証できます
精度や費用が合わずに見送った業務があるなら、いまは前提が変わっています。いまの上位モデル（Claude Opus）の料金は、提供を終えた旧モデルの3分の1以下です。一度に渡せる資料の量は5倍になり、長い資料を入れても単価は変わりません。Anthropicの公開価格（2026年10月時点）での比較です。
発注を決める前に、無料デモで確かめられます
初回の相談と、要件を伺って作る簡易デモまでは0円です。要件書や予算がない段階から相談できます。合わなければデモの段階で終了できるので、確かめるところまでは期初や稟議を待たずに始められます。
導入後の業務の変化
仕様書と適合表の照合を自動化し、担当者が根拠を確認して答えられるように。
仕様書はPDF、適合表はExcel、旧製品情報は基幹システム、例外条件はベテランの頭の中です。情報は社内にあります。突き合わせが手作業なだけです。
今の状態
一件の問い合わせに、複数の資料を開いて確認
「この製品にこの部品は使えるか」に答えるため、仕様書と適合表を開き、後継関係を基幹システムで確認し、例外はベテランに聞いています。回答が翌日になることもあります。
Beekleの設計
複数資料の突き合わせを自動化する
製品・型番・部品・後継品・適合条件・仕様書の突き合わせルールを整理し、単一の文書検索では答えられない照合を自動化します。回答には根拠の仕様書と該当箇所を必ず添えます。
導入後
問い合わせを受けた担当者が、根拠を確認して答えられる
営業が顧客の前で質問を入力し、根拠の仕様書とともに答えを得ます。実際の質問で作った評価セットで精度を測り続け、仕様書の改訂は版管理で反映します。
ベテランにしか答えられなかった質問に、一次担当者が根拠つきで答えられるようになります。
こんなに早くできるんですね
過去の問い合わせで、
自動化できる範囲を確かめませんか。
過去数か月の問い合わせをお預かりできれば、そのうち自動化で答えられるものの比率をお伝えします。
NDA・デモから相談する
検証用デモは0円です。要件書は不要です。
開発実績
資料のデータ化・AI検索・製造業の開発事例
カスタマーサポート向け
複数の資料を突き合わせて答える検索
- 何に困っていたか
- 問い合わせ履歴やマニュアルが大量にあるのに、キーワード検索では言い回しの違いを取りこぼし、複数文書にまたがる手順や例外対応を追えませんでした。
- 何をしたか
- 条件の絞り込み、全文検索、ベクトル検索、グラフ検索と根拠情報を組み合わせ、自然文の質問に引用元を示して答えるHybrid GraphRAGを構築しました。ナレッジグラフはNeo4jで構築し、実データを投入して自社のVPS上で運用を続けています。
- AFTERどうなったか
- 言い回しが違っても答えを見つけられる
- 複数文書をまたぐ手順を追える
- 資料にないことは断定しない
通常のベクトル検索だけでは実際のデータ量で精度とスケールに限界が出ると分かっていたため、最初から複数資料の照合に対応できる構成を選びました。型番と部品の適合情報を突き合わせる検索も、この構成を広げて作ります。
製造業のDXを、RFPから開発まで担当
- 何に困っていたか
- 補助金申請の要件として提案依頼書（RFP）の提出が必要で、その前段の要件整理を担う人手を探していました。
- 何をしたか
- 要件整理とRFPの作成を代行し、そのまま要件定義、デザイン、業務（BPO）の整理、バックエンド・フロントエンドの開発まで一貫して担当しました。
- AFTERどうなったか
- RFP作成から開発まで一貫
- 約1年の伴走
- 製造業の資料と業務の実態を把握
資料と担当者へのヒアリングから業務を整理し、RFPの作成から実装まで一つのチームで担当しました。製造業の資料と業務の実態を踏まえて、作る範囲を決めました。
Beekleに依頼する理由
資料と業務の整理から、根拠を示す検索の開発まで任せられます。
実際の問い合わせに合わせて、必要な資料と機能を絞れる
最初に、いまどのように業務を進めているかを細かく伺います。これまで製造業のお客様が多かったため、「この場合はこうする、あの場合はこうする」という場合分けのルールが多い業務には慣れています。業務フローを聞いて整理してから、DXに進みます。技術者の目で業務フローを見ると、もっと効率化できる箇所が見つかるので、そこから手を入れます。たとえば、担当者に一件の質問に答える手順をそのままたどってもらい、どの資料をどの順に開き、何と何を照合し、どこで迷うかを現状として書き出します。そのうえで「営業が顧客の前でこの質問を入力し、根拠の仕様書とともに3分以内に答えを得る」というあるべき場面をユースケースとして定義し、構造化する範囲をそこから逆算して決めます。
回答の根拠となる仕様書と適合条件を確認できる
他社との違いは、AIモデルのAPI連携やベクトル検索を使ったRAGの開発に加えて、複雑な業務フローに組み込むAIシステムの開発と運用に慣れていることです。たとえば、「この部品は使えるか」「後継品は何か」といった確認業務では、複数の資料を突き合わせる必要があります。まずは普段の業務の進め方を把握し、製品・型番・部品・後継品・適合条件の関係を整理します。一つの資料で完結する内容はそのまま文書検索で扱い、複数の資料を照合する必要がある内容は、型番・適合条件・後継品を整理したデータで突き合わせて確認できるようにします。回答も「使えます」「後継品はXYZ-200です」という結論だけでなく、根拠となった仕様書の該当箇所や、確認した適合条件をあわせて表示します。実務に合わせてどこまで作るかの判断や、運用を始めてから出てくる困りごとは、API連携や文書検索の実装経験だけでは見えにくい部分です。Beekleはクライアント向けのシステムでも自社の内部システムでも、複雑なデータの関係を扱うAIエージェントを開発し、本番環境で運用しています。そのため、仕組みを作るだけでなく、実際の業務でどう使い、どう運用していくかまで踏まえて設計できます。
仕様書の改訂に対応し、導入後も回答精度を確かめられる
仕様書の改訂、後継品の追加、適合表の更新があったとき、検索側にどう反映するかを最初に決めます。失効した手順が混ざらないようにする版管理と、部門や取引先による閲覧権限も、この段階で入れます。実際に来た質問と担当者が確認した正答のペアを数十件作り、検索の精度をこの評価セットで測り続けます。改訂の反映と精度の測定は運用の要なので、ヒアリングをしたうえで細かく設計します。
Beekleを選ぶ決め手
確実に読み取れたものは自動で登録し、判断に迷うものだけを人が確認する
カタログの読み取りを100%自動化しようとすると、費用が増え、誤ったデータも混ざります。Beekleは、確実に読み取れた項目はそのまま登録し、表記が曖昧な項目と適合範囲を読み切れない項目だけを確認画面に回します。人が確認する件数を減らしながら、誤ったデータを本番に入れません。
年式の範囲や型式のまとまりを、検索と登録に使える条件に変換する
適合情報には、1つの型番と1つの車種の組み合わせのほかに、「〇年〜〇年式」「〇〇系」のような範囲や、注記による条件があります。Beekleはこれらの範囲と条件を、どの型番に適用される値かまで整理してデータにします。
読み取った品名を社内の品目マスタと照合してから登録する
カタログと社内の品目名は、同じ部品でも書き方が違います。Beekleは読み取った情報をそのまま登録せず、既存マスタの候補と照合してから登録します。
新しいカタログの扱いを、導入時に合意する
新しいカタログが出るたびに作り直す方式では、運用が続きません。Beekleは、形式が近いカタログは設定の追加で取り込み、形式が大きく違うカタログは事前に見積もる、という扱いを導入時に合意します。データの正確さに関わるため、自動で対象を広げず、確認を挟みます。
データ量を増やしても検索の正しさを保てるかを、自社で検証した
Beekleは型番や部品のデータを5万件まで取り込み、正解を先に決めた500問で検索の正しさを測る検証を、合成データで行いました。データ量が増えたときに、どの処理で精度が下がりやすいかを把握しています。
対応する業務と機能
- 問い合わせのヒアリングと分類
過去の問い合わせを集めて質問の型を分類し、1つの文書で解けるものと複数資料の照合が必要なものの比率を出します。
- 製品・型番・部品・適合条件の構造化
既存の適合表Excelや品目マスタを入力元に、複数資料の照合に必要な部分だけをデータベース化します。
- 根拠つきの検索と回答
回答とともに、根拠の仕様書と該当箇所、確認した適合条件を表示します。担当者が確認したうえで社外に回答する運用が前提です。
- 仕様書の更新・閲覧権限の管理と精度の検証
仕様書改訂の反映手順、適用される版の判定、部門・取引先別の閲覧権限、実際の質問で作った評価セットによる継続測定です。
進め方・費用
自社の仕様書・適合表で試してから、開発を進めるか判断できます。
お金を払うのは、0円のデモで確かめたあとです。「相談する」「デモで適合を確かめる」「有料の開発に進む」は、それぞれ別の判断として区切ってあります。
STEP 01
秘密保持契約とデータの共有
秘密保持契約を結び、実際の業務データをお預かりします。
情報の扱いを合意
STEP 02
解決したい課題と評価基準の整理
減らしたい作業・費用と、何をもって成功とするかを整理します。
業務成果を要件にする
STEP 03
無料デモで業務に合うか確認
実データで動かし、業務に使える見込みを双方で確認します。
合わなければ、ここで終了
STEP 04
社内での検討・発注の判断
デモ、狙う効果、範囲と体制をもとに社内で検討いただきます。
実現の見込みがあれば次へ
STEP 05
PoC・開発・運用
準委任で必要な検証を行い、連携・権限・運用まで実装します。
現場で使える仕組みへ
ゼロスタートの簡易デモ
0円
NDAを結び、要件を伺って簡易デモを作ります。開発を進める価値があるかを双方で判断できるところまでが範囲です。合わなければ双方ここで終了し、費用は発生しません。
PoC
準委任（月額）
簡易デモで実現の見込みを確認できた場合だけ進みます。確かめる範囲は、簡易デモで分かったデータの状態と難しさをもとに決めます。単価は時間あたりで公開しています。
MVP・本番開発・運用
準委任（月額）
PoCの結果を見て、画面、連携、権限、運用まで同じ体制で続けます。範囲を狭める、方式を変える、見送る判断も各段階でできます。小さな範囲なら100万円から始められます。PoCから本番運用まで（おおむね3〜4か月）の目安は300万〜400万円（税別）です。金額と期間は、対象業務と連携範囲が決まった時点で都度お見積もりします。
金額は案件ごとに変わります。デモで分かったデータの状態と難しさをもとに、都度お見積もりします。
0円のデモで作る範囲と、そのあとの進め方は、次のページにまとめています。
ゼロスタートのページを見る時間単価（税別）
有料の開発は準委任契約で、請求は月額が基本です。作業量が少ない案件は、作業した時間に単価を掛ける時間精算です。どちらにするかは契約時に決めます。必要な職種と人数は案件ごとに変わるので、金額は範囲が決まった時点で都度お見積もりします。クラウド・API利用料は実費で、別途のご負担です。
- デザイナー1時間あたり4,000〜5,500円
- エンジニア1時間あたり5,000〜8,000円
- PM1時間あたり10,000円
- AIエンジニア1時間あたり8,000円〜
相談の前に
よくある質問
- 部品・型番のナレッジ検索にかかる費用はいくらからですか？
ゼロスタートでは、NDAを結んで要件を伺い、簡易デモを0円で作ります。合わなければ、デモの段階で費用なしに終了できます。デモのあとの開発は準委任（月額）で、単価は時間あたりで公開しています。デザイナーは1時間あたり4,000〜5,500円、エンジニアは1時間あたり5,000〜8,000円、PMは1時間あたり10,000円、AIエンジニアは1時間あたり8,000円〜。いずれも税別です。小さな範囲なら100万円から始められます。PoCから本番運用まで（おおむね3〜4か月）の目安は300万〜400万円（税別）です。金額と期間は、対象業務と連携範囲が決まった時点で都度お見積もりします。クラウドやAPIの利用料は別途です。
- 導入後の小さな改善だけでも依頼できますか？
可能です。準委任（月額）で、必要な改善内容に合わせて担当者と稼働量を決め、月額をお見積もりします。単価は時間あたりで公開しています。優先順位を相談しながら、検索精度の改善や必要な機能の追加を進められます。
- 仕様書がPDFで、適合表がExcelです。このままで始められますか？
始められます。PDFは文書検索の対象に、Excelの適合表は型番と適合条件をデータにする入力元として使います。整理されていない状態そのものが課題なので、業務整理の段階で、どの資料を正式版とするかを一緒に確認します。
- GraphRAGやナレッジグラフは必須ですか？
必須ではありません。1つの文書で答えられる質問にはそのまま答えます。複数資料をまたいで突き合わせる必要がある質問の比率が高い場合にだけ、その部分を構造化します。業務整理で質問を分類してから決めます。
- 回答が間違っていたら、誰が責任を持ちますか？
検索結果には根拠の仕様書と該当箇所を必ず表示し、担当者が確認したうえで社外に回答する運用を前提にしています。AIの回答をそのまま顧客に送る設計にはしません。あわせて、実際の質問で作った評価セットで正答率を継続的に測ります。
- 仕様書が改訂されたら、検索にどう反映されますか？
改訂の反映手順と版管理を最初の設計に含めます。返すのは、その製品や構成に適用される承認済みの版です。失効した手順が混ざらないようにします。古い構成には古い版が適用され続けることがあるので、日付が古いという理由だけで資料を外すことはしません。いつ差し替わったか、どの版を根拠にしたかは追える形で残します。
- 基幹システムの品目マスタと連携できますか？
できます。APIがあればAPI経由で、無い場合はエクスポートやデータベース参照などの方法を確認して設計します。検証段階では連携を最小限にし、本番展開の段階で本格的に連携します。
- 社外の取引先にも使わせたいのですが。
可能ですが、取引先ごとに見せられる情報が違うため、権限設計が本番展開の中心になります。まず社内利用で精度と運用を固めてから、取引先向けを検討することをお勧めします。
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RAGだけのAIが答えられない問いと、その解決。
- 生成AIの回答精度を業務レベルに引き上げる方法
GraphRAGとハルシネーション対策の実践ガイド。
- 要件定義の完全ガイド
議事録や会話から、作る範囲・完成条件・テストまで決める方法。
調べる・問い合わせに答える
AIチャットボット・RAGの開発内容と費用
必要な資料が見つかりません。同じ質問への対応に時間がかかっています。判断基準、実績、費用の考え方は親サービスのページにまとめています。
AIチャットボット・RAG開発のサービスを見る過去の問い合わせで、
自動化できる範囲を確かめませんか。
過去数か月の問い合わせをお預かりできれば、1つの文書で解けるものと、複数資料の照合が必要なものの比率をお伝えします。そこから最初に対象にする製品群と概算をご提案します。
デモは0円で、合わなければその時点で終了できます。
送っていただきたいもの
- メールやExcelに残る、過去数か月の問い合わせ
- 製品仕様書・部品カタログ・適合表の形式
- 最初に対象にしたい製品群
送信後の流れ
- 通常1〜2営業日以内にご連絡し、オンラインで業務を伺います
- NDAを締結し、実データを確認します
- 0円の検証用デモをご覧いただき、進めるかを双方で判断します