01
全文検索で似た記述が複数出てきて、読み比べている
どれが今の機種構成に当てはまるか、結局担当者が原本を開いて判断している。検索の時間と確認の時間の両方が積み上がる。
自動車・航空の整備・技術部門の方へ
マニュアルが多いことより、「どの手順が今の条件に当てはまるか」を探す方が大変です
機種・型式・部品・作業条件・文書の版をたどり、適用される手順と根拠箇所を示す技術マニュアル検索を作ります。回答には元文書、該当箇所、文書の版、適用条件を一緒に表示します。AIが答えたから正しい、という仕組みは作りません。最終判断は担当者に残します。
まず1機種・1作業領域。安全に関わる領域なので、何をAIに任せ、何を人が確認するかをヒアリングの段階で受入条件に書きます。
最初の対象
1機種・1作業領域
検証期間
8〜12週間
検証費用の目安
400〜600万円程度
01PAIN POINTS
こんな状態になっていませんか
この状況で相談をいただくことが多い順に挙げています
02
改訂が入っても、現場に旧版が残っている
端末や印刷物に旧版があり、どちらが正か確認する手間がある。適用条件が本文の注記や別紙に分かれていて、確認漏れが起きたことがある。
03
経験の長い担当者に「どこを見ればいいか」の問い合わせが集中している
機種・部品・作業の関係は担当者の頭の中にしかなく、文書管理システムには入っていない。
04
間違いの代償が大きいので、検索結果を信用できない
誤った手順を参照すれば安全と法規に直接影響する。だから担当者は検索結果を信用せず、結局は原本を開く。
なぜ、この領域で「探せない」が起きやすいのか
マニュアルは、一冊で完結していないから
機種ごとに本体のマニュアルがあり、部品ごとに手順が分岐し、手順には「この構成の場合」「この製造年以降の場合」という適用条件が付き、文書は改訂され続けます。
確認の順序の一つひとつが、別々の場所に書かれている
機種と部品の対応は構成表に、作業手順はマニュアル本文に、適用条件は注記や別紙に、版の情報は文書管理システムにあります。
全文検索は本文の言葉を探せても、条件の組み合わせでは絞れない
「この機種のこの構成に適用される版の手順」という条件の組み合わせは扱えません。似ているが適用されない手順が混ざって返ってきます。
間違いの代償が大きいので、担当者は検索結果を信用しない
誤った手順を参照すれば安全と法規に直接影響します。だから結局は原本を開いて確認し、検索と確認の時間が両方積み上がります。
BEFORE / AFTER
似た手順を読み比べる作業を、条件で絞って根拠に着く検索に変える
ある作業の正しい手順を確定するには、機種と型式、対象部品、作業手順、適用条件、文書版を順にたどる必要があります。全文検索はこの組み合わせを扱えません。
1
今の状態
検索結果を信用できず、結局原本を開く
全文検索で似た記述が複数出て、どれが今の構成に当てはまるか読み比べる。間違いの代償が大きいので、検索の時間と確認の時間が両方積み上がる。
2
Beekleの設計
機種から該当箇所までの関係を構造化し、根拠と切り離さない
構成表、部品リスト、目次構造、注記の適用条件を入力元に、条件の組み合わせで絞る部分だけをナレッジグラフにする。検索結果には該当マニュアル・版・箇所・確認した適用条件を必ず表示する。
3
導入後
現場の端末で、適用される版の該当箇所を根拠として開く
整備担当者が機種・構成・部品を指定して、適用される版の該当箇所と条件に着く。改訂は版管理と履歴で反映し、監査で経緯を追える。
✓
担当者が正しい一次資料へ速くたどり着ける状態になります。AIは探索の支援で、判断は人が行います。
「似た文章」を出すだけでは足りない領域がある
チャットボットも全文検索も入り口としては正しい。足りないのは関係と根拠
1
マニュアルは、一冊で完結していません
2
機種ごとに本体のマニュアルがあり、その中で部品ごとの手順が分岐し、手順には「この構成の場合」「この製造年以降の場合」という適用条件が付きます
3
一般的なAI検索やRAGは、質問と意味の近い文章を返します
マニュアルは、一冊で完結していません。
POINT 02
機種ごとに本体のマニュアルがあり、その中で部品ごとの手順が分岐し、手順には「この構成の場合」「この製造年以降の場合」という適用条件が付きます。さらに文書は改訂され、旧版と新版の両方が現場に残る。ある作業の正しい手順を確定するには、機種と型式を特定し、対象部品を特定し、その部品に対する作業手順を見つけ、適用条件を確認し、参照している文書が最新版であることを確かめる、という順序をたどる必要があります。
POINT 03
一般的なAI検索やRAGは、質問と意味の近い文章を返します。「この部品の取り外し手順を教えて」という質問なら、該当する手順の記述を見つけられます。ところが「この機種の、この構成で、この部品を交換するときに適用される手順」を探したい場合、文章の近さだけでは判断できません。機種と部品、部品と作業、作業と適用条件、適用条件と文書版。これらを順にたどる必要があり、どれか一つでも取り違えると、似ているが適用されない手順が返ってきます。
POINT 04
チャットボットに全マニュアルを読み込ませる方法は導入が速い。ただ、この領域では回答文だけを返す仕組みは使われません。担当者が根拠を確認できないからです。文書管理システムの全文検索は根拠には着けますが、条件の組み合わせで絞れない。足りないのは、関係を構造として持ち、根拠まで一緒に返す設計です。
SERVICE PACKAGE
約束 × 工程 × 成果物を、最初に明確にする
「支援します」だけでは、何を買うのか分かりません。このサービスでどこまで進め、何が手元に残るかを先に共有します。
PROMISE / 約束
機種・型式・部品・作業条件・文書の版をたどり、適用される手順と根拠箇所に着ける検索を作ります。AIは探索の支援で、最終判断は担当者に残します。
PROCESS / 工程
- 1.目的・業務ヒアリング（As-Is/To-Be）
- 2.業務を1つ選ぶ
- 3.要求・ストーリー化と受入条件
- 4.動くデモ（PoC）で確かめる
- 5.小さく本番に載せて測る
- 6.運用しながら広げる
DELIVERABLES / 成果物
- ✓機種から該当箇所までの経路（As-Is/To-Be）
- ✓人とAIの境界を含む受入条件
- ✓機種・部品・作業・条件・文書の関係構造
- ✓根拠・版・適用条件を必ず表示する検索
- ✓改訂反映・版管理・権限・監査ログの運用
- ✓評価セットでの到達率と導入前後の比較
SCOPE / 前提・境界
AIの回答を作業指示として使う設計は行いません。安全性に関わる領域では時間削減だけをKPIにせず、正しい根拠へたどり着けることを優先します。この業界への納入実績はまだありません。
どういう仕組みで実現するか
AI USE CASE DESIGN
AIで効く業務を、要件と評価基準で見極める
モデル選定より先に、どの業務をどう変え、何をもって使えると判断するかを確定します。
INPUT
業務フロー
判断基準
例外処理
評価基準
CONNECT
CONNECT
ユースケース設計
CONNECT
DELIVERABLES
✓
動く試作品
✓
社内説明できる材料
1
聞く
徹底ヒアリング
背景・業務・例外を聞き出す
2
絞る
ユースケース確定
効果が出る範囲に絞る
3
描く
設計図に落とす
構造・権限・評価基準を決める
なぜ、作る前に決めるのか
AI開発が止まるのは、モデルの選び間違いだけが理由ではありません。どの業務のどの手間を減らすか、何をもって使えると判断するかを先に決めておくと、動いたけれど本番に進めない、という止まり方を避けられます。決めた基準は、そのまま社内説明の材料になります。
02WHY BEEKLE
なぜBeekleなら、根拠を切り離さない検索を作れるのか
この業界への納入実績はまだありません。その点を先にお伝えしたうえで、持ち込めるものを並べます。
01
要件定義から入る。AI・DXが失敗する原因の大半はモデルではなく要件のズレ
誰が、どの場面で、何を見て判断しているかが決まらないまま作り始めると、動くものはできても使われません。ヒアリングでいまの業務の流れ（As-Is）を書き出し、あるべき流れ（To-Be）との差分からアクターとユースケースを定義してから作ります。要求を洗い出して「作る・後回し・作らない」に絞り、作るものだけをユーザーストーリーと受入条件（Gherkin）に落とします。ChatGPTなどのAI検索で要件定義について尋ねたとき、Beekleの記事が最も多く引用されている領域です。
02
関係をたどる検索と根拠の提示を、本番で運用している
ナレッジ検索の実案件で、メタデータ・全文・ベクトル・グラフ近傍・主張単位の5経路を統合し、回答後に根拠を検証する構成をNeo4jのナレッジグラフとともに自社インフラ上で運用しています。データの更新と削除、権限、マルチテナント、検索精度の評価、顧客クラウドでの運用まで扱い、Milvusの開発元であるZillizの日本チームとも技術的な意見交換を行っています。機密性の高い文書を外部のAIサービスに送らない構成も設計できます。
03
PM on Railsで、要求から動作の証拠までを一本でつなぐ
要求カード、ユースケース、ユーザーストーリー、受入条件、実装タスク、テスト結果を切れ目なくつなぐ自社開発のツールを、自社の案件だけでなく外部のお客様の案件でも使っています。「何を作ると言ったか」と「何が動いているか」が常に照合できるので、途中で要件が増えても、どこに影響するかがその場で分かります。
04
自動車・航空の整備部門への納入実績は、まだない
持っているのは、関係をたどる検索を本番で動かしてきた経験、根拠の提示を必須にした検索設計、そして要件定義でドメインの専門家の知識を構造に写し取ってきた経験です。機種・部品・作業の知識は御社の担当者にあり、その専門家が設計に参加していただけることを前提にしています。
05
大手企業の外部セキュリティチェックを、一度で通過した
他社で約3か月停滞していた大手企業のアプリを引き継いで3週間で完成させ、発注元が外部に委託したセキュリティチェックを、指摘による差し戻しなく一度で通過しました。整備・技術文書は機密性が高く、権限設計と監査ログが本番の中心になる領域なので、この経験が効きます。
06
立ち上げと立て直しが速い。速さは要件を先に固めるから出る
大手商社の新規事業プラットフォームを1週間で動く状態にし、他社で約3か月停滞していたアプリを引き継いで3週間で完成させ、発注元が外部委託したセキュリティチェックを指摘なく一度で通過しました。別の案件では、1,100万円超が投じられて止まっていた業務システムを引き継ぎ、既存の資料とコードを確認して約3日余りで要件を再構成し、約2週間の開発サイクル終了時点で管理上の進捗を約60%まで進めています。
この流れを支えているのが、自社開発のPM on Railsです
PM on Railsとは、もともとBeekle社内で回していた開発の進め方を、AIエージェントで動くようにした仕組みです。打ち合わせで出た要望、決まった条件、作業、確認結果を1か所でつなぐため、仕様が変わってもどこに影響するかを追えます。外部のお客様の案件でも使っています。
PM on Railsの公開サイトを見る（外部提供は準備中）03CASE STUDIES
関係する実績を、事実の範囲で挙げます
この業界での納入実績と、持ち込める経験を分けて書いています
カスタマーサポートのAIナレッジ検索（Hybrid GraphRAG）
課題
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。
解決策
メタデータ・全文・ベクトル・グラフ近傍・対応根拠の複数経路を統合し、引用元を示しながら自然文の質問に答えるHybrid GraphRAGを構築しました。回答は必ず引用元の本文を提示し、資料にない内容は断定しない設計です。
成果
- 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
- 実データを投入して運用継続中
Beekleだからできたこと
自動車・航空の整備部門への納入実績はまだありません。その点は正直にお伝えします。持っているのは、関係をたどる検索と根拠の提示を本番で運用してきた経験です。機種・部品・作業の専門知識は御社の担当者にあり、Beekleはそれを検索の構造に写し取ります。
技術スタック・構成
- アーキテクチャ: Hybrid GraphRAG（ベクトル＋グラフ＋全文の統合検索）
- グラフDB: Neo4j（文書・概念・手順・対応内容を関連付け）
- 検索経路: メタデータ／全文／ベクトル／グラフ近傍／対応根拠（Claim）
- 対応範囲: フロントエンド・AI基盤・インフラ（自社インフラ上で運用）
他社が約3ヶ月完成できなかった案件を、引き継いで3週間で動く状態へ
課題
先行していた他社ベンダーが約3ヶ月かけても完成に至らず、リリースの目処が立っていませんでした。
解決策
既存コードと要件を整理し直し、バックエンド・フロントエンド・インフラまで一貫して再構築しました。
成果
- 3ヶ月停滞 → 引き継ぎから3週間で動作
- 外部セキュリティ審査を一度で通過
- バックエンドからインフラまで一つの体制
Beekleだからできたこと
整備・技術文書は機密性が高く、権限設計と監査ログが本番の中心になります。この案件では、発注元の大手企業が外部に委託したセキュリティチェックを、指摘による差し戻しなく一度で通過しました。速さと品質が両立するかの答えになっています。
04SOLUTIONS
Beekleではこうする
ヒアリングとAs-Is/To-Beから入り、1業務に絞って実装し、測ってから広げます
SOLUTION 01
ヒアリングから始め、機種から該当箇所までの経路を書き出す
担当者に、一つの作業の手順を確定するまでの実際の手順をたどってもらいます。機種と型式をどこで特定し、部品をどう探し、適用条件をどの注記で確認し、版を何で確かめているか。この現状を書き出したうえで、「整備担当者が現場の端末で、機種・構成・部品を指定して、適用される版の該当箇所と条件を根拠として開く」というあるべき場面をユースケースとして定義します。安全に関わる領域なので、何をAIに任せ、何を人が確認するかもこの段階で受入条件に書きます。
人とAIの境界が先に決まる
専門家の手順が構造に写る
評価セットの元になる
SOLUTION 02
関係を構造化し、検索の経路を設計する
機種、型式、部品、作業、適用条件、文書、該当箇所の関係を整理し、ナレッジグラフとして持ちます。構成表、部品リスト、マニュアルの目次構造、注記の適用条件を入力元にします。すべてをグラフにするのではなく、条件の組み合わせで絞る必要がある部分だけを構造化し、手順本文は文書として検索します。質問から、機種・型式の特定、部品の特定、作業の特定、適用条件の確認、文書版の確認という順序で絞り込み、最後に本文の該当箇所を返します。
条件の組み合わせで絞れる
似ているが適用されない手順を除ける
手順本文は文書のまま
SOLUTION 03
回答と根拠を切り離さず、改訂を運用に組み込む
検索結果には、該当マニュアル、文書の版、該当箇所、確認した適用条件を必ず表示します。回答文は案内で、担当者は根拠の原本を開いて判断します。マニュアル検索は改訂が続くので、どの文書が最新版か、いつ差し替わったか、誰が参照できるかを運用設計に含め、監査で「その時点で何が最新だったか」を追えるよう履歴も残します。実際の質問と正しい該当箇所のペアを数十件作り、到達率で精度を測ります。
旧版を返さない
監査で経緯を追える
精度を到達率で測る
05FEATURES
このサービスで引き受ける範囲
ヒアリングから、動く仕組みと運用まで
整備・技術担当者へのヒアリングと経路の書き出し
一つの作業の手順を確定するまでに、どの文書をどの順に開き、何を確認しているかを現状として書き出し、ユースケースにします。
機種・部品・作業・条件・文書・該当箇所の構造化
構成表、部品リスト、目次構造、注記の適用条件を入力元に、条件の組み合わせで絞る部分だけをナレッジグラフにします。
根拠つきの検索結果
該当マニュアル、文書の版、該当箇所、確認した適用条件を必ず表示します。AIの回答をそのまま作業指示にする設計は行いません。
改訂反映・版管理・権限・監査ログ
改訂時の反映手順、旧版の排除、参照権限、その時点で何が最新だったかを追える履歴。顧客クラウドや自社インフラ上での構成も可能です。
何を測るか
安全性に関わる領域では、時間削減だけをKPIにしない
1
評価セットでの該当箇所への到達率
2
必要手順を発見するまでの時間
3
複数文書を確認する回数と、専門担当者への問い合わせ件数
正しい根拠へたどり着けることを優先し、その上で時間を見ます。
01
評価セットでの該当箇所への到達率
実際の質問数十件で、正しい版の正しい箇所に着くか。
02
必要手順を発見するまでの時間
検索開始から根拠の原本を開くまで。
03
複数文書を確認する回数と、専門担当者への問い合わせ件数
一つの質問で開く文書の数。一次担当者で完結する比率。
04
旧版参照の発生件数
版管理が機能しているか。
向いている会社、向いていない会社
先に線を引いておきます
1
向いている会社
2
向いていない会社
複数のマニュアルや別紙を横断し、機種や部品によって適用条件が変わり、版管理が業務と監査の上で重要な会社に向いています。
01
向いている会社
単純なPDF検索や全文検索では、適用される手順を確定できない。複数のマニュアルや別紙を横断して確認する必要がある。機種や部品、製造年によって適用条件が変わる。文書の版管理が業務と監査の上で重要。機種・部品・作業に詳しい担当者が設計に参加できる。
02
向いていない会社
単一のマニュアルを全文検索できれば十分で、適用条件の分岐が少ない（より小さい仕組みを提案します）。AIの回答をそのまま作業指示として使いたい（根拠を人が確認する運用を前提にしています）。文書の版管理が現状まったく行われておらず、どれが正かを誰も判断できない（先に版の整理から始めることをお勧めします）。
費用・期間の考え方
モデルケースと、段階ごとの目安
1
業務整理・初期設計（1〜2週間）
2
1業務の検証・実装（4〜8週間、150〜400万円程度）
3
高難度PoC（6〜12週間、300〜600万円程度）
費用は「業務整理」「1業務の検証・実装」「本番展開」「継続改善」の段階に分けて見積もります。投資判断は「削減できる時間×人件費 −（導入費＋運用費）」がプラスに転じる回収期間で見ます。他社の削減率を当てはめるのではなく、動くデモの段階で御社の業務にどれだけ効くかを確かめてから、本番展開の投資を判断していただきます。
POINT 02
モデルケース: 特定機種の整備マニュアルから、適用手順と根拠を探せるようにする（8〜12週間、400〜600万円程度）。大量の整備資料があり、機種、型式、部品、作業条件、文書版によって参照すべき手順が変わるケースです。まずは一つの機種か、一つの作業領域に限定します。マニュアルをすべてAIに読ませるだけでなく、機種から部品、作業、適用条件、文書、該当箇所までの関係を整理します。検索結果には回答文だけでなく、該当マニュアル、文書版、該当箇所、適用条件を一緒に表示します。この領域は特に、AIが最終判断することを目的にしません。費用は文書量より、適用条件の分岐の複雑さ、既存の文書管理・整備システムとの連携、権限と監査ログの要件に左右されます
POINT 03
複数機種、詳細なアクセス権、文書改訂管理、監査ログ、既存整備システムとの連携まで含めた本番展開の目安は800〜1,500万円以上です。本番開発はこの領域では大きくなります。
POINT 04
別料金になるもの: 御社クラウドやオンプレへの構築費とクラウド利用料、LLMのAPI利用料（月額の従量）、紙資料の電子化やOCR、正本が決まっていない資料の整理作業、APIの無い既存システムとの連携開発、導入後の保守と精度改善（月額）。
POINT 05
上記は、Beekleの過去の開発案件をもとにしたモデルケースです。実際の費用と期間は、対象業務、利用するデータ、既存システムとの連携、精度要件、権限・セキュリティ要件によって変わります。最初から全社導入するのではなく、投資対効果を確認しやすい一業務から始めることを基本としています。
01
業務整理・初期設計（1〜2週間）
実データと業務を確認し、改善対象を決めます。費用は案件内で設計します。
02
1業務の検証・実装（4〜8週間、150〜400万円程度）
一つの業務を実際に動かします。
03
高難度PoC（6〜12週間、300〜600万円程度）
GraphRAG、複雑なデータ、評価設計などが要る場合。
04
本番展開（2〜6か月程度、500〜1,500万円以上）
権限、連携、監視、運用まで含めます。
05
継続改善（月単位、個別見積もり）
評価結果から改善と拡張を続けます。
発注の流れ
相談から本番運用まで、どう進めるか
AI開発は、作る前にどれだけ業務を理解し、ユースケースと評価基準を固められるかで決まります。Beekleはヒアリングから入り、設計した範囲だけを小さく検証して本番化します。
- 1
STEP 1
ヒアリングでユースケースを確定する
現場の作業、判断基準、例外処理、使っているデータを聞き出します。「AIで何か」ではなく、どの業務をどう変えるかまで絞り込みます。
- 2
STEP 2
知識構造・権限・評価基準を設計する
RAGなら文書同士の関係や根拠提示、エージェントなら任せる範囲・承認・ログを設計します。評価データと合格基準も先に決めます。
- 3
STEP 3
設計したユースケースをPoCで検証する
いきなり大きく作らず、決めたユースケースだけを動く形にします。現場で使えるか、削減時間・精度・確認工数・運用負荷を見ながら検証します。
- 4
STEP 4
効果が見込めれば実導入
PoCで効果が確認できたら本番化し、現場で使われる状態まで伴走します。期待した効果が見込めなければ、ここで撤退も判断できます。PoC止まりや過剰投資を避けられるのが、この進め方の狙いです。
✓
技術検証で終わらせず、業務で使える設計に落とす。ここがBeekleの強みです。
06RELATED COLUMNS
もっと詳しく知りたい方へ
このサービスの背景にあるデータ活用の考え方
07FAQ
発注前によくある質問
発注前に確認されやすい論点をまとめています
Q AIの回答を作業指示として使えますか？ +
その使い方は前提にしていません。検索結果には該当マニュアル、版、該当箇所、適用条件を表示し、担当者が原本を確認して判断する運用を設計します。AIは正しい一次資料へ速く着くための支援です。
Q マニュアルが改訂されたら、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。旧版と新版が同時に検索対象に残らないようにし、いつ差し替わったか、その時点で何が最新だったかを履歴として追えるようにします。
Q 社外に出せない文書です。どこで動かしますか？ +
御社のクラウド環境や指定のインフラ上で動かす構成を取れます。実案件で顧客クラウド上での運用経験があります。外部のAIサービスに文書を送らない構成も設計できますので、セキュリティ要件を最初に確認します。
Q 自動車・航空の実績はありますか？ +
整備部門への納入実績はまだありません。関係をたどる検索と根拠提示を本番で運用してきた経験を持ち込み、機種・部品・作業の専門知識は御社の担当者と一緒に構造に写します。専門家が設計に参加していただけることを前提にしています。
Q 既存の文書管理システムや整備システムと連携できますか？ +
できます。検証段階では文書のエクスポートで始め、本番展開で文書管理システムの版情報や整備システムの機種・構成情報と連携する構成を取ることが多いです。
Q 全機種を対象にしないと意味がないのでは？ +
最初から全機種を対象にすると、構造化の範囲が広がりすぎて精度の確認ができません。1機種・1作業領域で「正しい版の正しい箇所に到達できるか」を確認し、その構造を他機種へ広げる方が、結果として速く確実です。
問い合わせの前に
普段のAIへ、合うか聞いてみてください
営業資料だけでは、自社に合うか判断しにくいことがあります。社内の制約や今の状況を知っているAIに聞くと、合う理由と合わない理由が先に見えます。
いま担当者が手順を探している手順を、一度たどってみませんか
一つの質問に対して、どの資料をどの順番で開いているか。それを一緒に確認できれば、構造化が要る部分と文書検索で足りる部分を切り分けてお伝えします。