Forguncy × AI

AIが正しく判断できる高品質な情報を継続的に蓄積するデータ収集基盤を、
Forguncyで構築

AI精度向上にはデータ収集基盤の整備が重要

Forguncyでは、基幹システムをはじめとするあらゆる業務システムとDB連携が可能です。

分散したデータを統合し、参照・更新を通じて重複や欠損のない高品質な状態で一元管理。

AIが正しく判断できる「信頼できるデータ」を継続的に生み出すデータ収集基盤を整備します。

分散したデータを統合し、AIが正しく判断できる「信頼できるデータ」を継続的に生み出すデータ収集基盤を整備します
AI for Forguncy

Forguncy × AI でできること

AIを効果的に活用するには、参照するデータの精度が重要です。

Forguncyなら、紙やExcelで行っていた業務をアプリ化し、日々の業務の中でデータを蓄積・整理できます。整ったデータをAIが活用することで、検索や要約、提案の精度が向上し、より良い意思決定を支援します。

アプリ開発時も運用時も、AIと連携して活用できます。

AI × 開発 自然言語でアプリのベース開発を支援
AI×開発

業務内容や実現したいことを自然言語で伝えるだけで、AIがアプリ開発を支援します。

AI × 運用 検索や要約/予測でデータの確認や整備を効率化
AI×運用

業務アプリに集まる情報をもとに、AIが必要な情報の発見や活用を支援します。

業務を支えるAIの役割

AIはバラバラの機能ではなく、ひとつの業務の流れとしてつながります。
作る段階から、探す・整理する・考える・答えるまで。さらに他システムとつながることで世界が広がります。

  • 開発

    「作る」をAIが支援

    新規作成画面からアプリ生成を選択し、作成者の要件にあったタスク管理アプリケーションの作成をAIに依頼。作成したアプリを操作する動画です。

    • アプリ開発を高速化
    • 専門知識不足を補完
    • 開発のハードルを下げる
  • 検索

    「探す」をAIが代行

    不具合情報の中から、ファイル破損に関する情報の検索をAIに依頼する動画です。曖昧な指示でも的確に情報を抽出してくれます。

    • データを横断検索
    • 自然言語でアクセス
    • 情報探索コストを削減
  • 要約/予測

    「整理する」をAIが支援

    各担当者が前日に登録した日報から、朝会用のレポートをまとめるようにAIへ依頼する動画です。昨日のまとめや注意事項、本日の確認事項を表示するように指示しています。

    • 大量データから要点抽出
    • 事実確認を高速化
    • 意思決定を支援
  • 提案

    「考える」をAIが支援

    出張精算の際に、申請に必要な項目の抜け漏れや記入ミスがないかデータ登録をする前に、AIがチェックする動画です。AIは確認が必要な項目の件数と内容をリストアップし、各項目の詳細や緊急度を提案します。

    • データ分析から示唆を生成
    • 最適な行動を提案
    • 判断品質を向上
  • 対話

    「答える」をAIが代行

    消耗品の出庫方法についてAIに質問をしている動画です。手順などの基本情報や、備品が消耗品にあたるかといった運用上の質問に回答しています。

    • システムを会話で操作
    • 誰でも利用可能
    • UI学習コストを削減
  • MCPサーバー

    「つなぐ」をAIが仲介
    MCPサーバー

    ForguncyをMCPサーバーとして利用することで、接続しているデータをAIエージェントまたは、アプリケーションから参照することができます。アクセス可能なデータをForguncy側で一元管理し、安全なデータ活用につながります。

    • 社内データとAIを接続
    • AIエージェント活用を促進
    • システム横断の業務実行を実現
USE CASES

Forguncy × AI

  • 現場責任者

    工場日報管理×AI

    モバイル端末から入力した日報をリアルタイムで可視化し、AI分析により工場のボトルネックを特定

    作業状況を可視化 → 工程のボトルネックを特定
    期待効果
    • 工程課題の早期発見
    • 属人ノウハウの見える化
  • 研究者

    配合試験管理×AI

    原材料の配合比率と試験結果を記録し、AI分析を通じて最適な配合条件を導出

    配合比率と結果を記録 → 最適な配合条件を導出
    期待効果
    • 材料ロスの継続的削減
    • 品質の安定化
  • 調達/生産計画担当者

    販売見込管理×AI

    現場からの販売見込データをもとに、AI予測で適正な生産量と必要在庫数を算出

    販売見込情報の把握 → 最適な生産量と在庫数を算出
    期待効果
    • 過剰在庫の削減
    • 欠品による機会損失の防止
  • 品質管理担当者

    品質管理×AI

    検査データをリアルタイムで記録し、AI分析により不良品の早期探知と予測を実現

    検査データを登録・保存 → 不良品の早期探知と予測
    期待効果
    • 品質データの一元管理
    • トレーサビリティ
  • 人事担当者

    人事管理×AI

    人事関連のデータを一元化し、AIが面接準備を支援する仕組みを構築

    人事関連情報を集約 → AIが面談内容を提案
    期待効果
    • 面談準備時間の削減
    • 面談品質の向上
  • 各部門の責任者

    予実管理×AI

    予実データをリアルタイムで記録し、AI分析により差異の要因特定と改善アクションを提案

    予実データを登録・保存 → AIがズレの要因を分析・改善提案
    期待効果
    • 予実の差異の早期発見・要因特定
    • 目標達成力の向上
  • [概要編]
    Forguncy 12 AI機能紹介セミナー

    [概要編]Forguncy12 AI機能セミナー
    • 新しく追加されたAI活用機能の全体像
    • 業務アプリケーションにおけるAI活用の例
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  • [実装解説編]
    Forguncy 12 AI機能紹介セミナー

    [実装解説編]Forguncy12 AI機能セミナー
    • 業務アプリケーションにおけるAI活用と実装方法を解説
    • 開発時のAI機能実演
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