ミスミとEdgeX、機械部品調達プラットフォーム「meviy」に特化したAIチャットボットを共同開発
株式会社EdgeX
～ 独自の学習データ構造化×生成AI技術を活かし、高精度の回答品質を実現 ～
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ミスミとEdgeX、機械部品調達プラットフォーム「meviy」に特化したAIチャットボットを共同開発
株式会社EdgeX（本社：東京都中央区、代表取締役社長：高村健一、以下「EdgeX」）は、株式会社ミスミグループ本社（本社：東京都千代田区、代表取締役社長：大野 龍隆、以下「ミスミグループ本社」）と、機械部品調達のAIプラットフォーム「meviy(メビー)」に特化したAIチャットボットを、共同開発しました。
本サービスは、生成AIを活用し、300ページを超える膨大な技術・操作マニュアルから、お客さまの意図を汲み取った最適な回答を瞬時に提示します。表や根拠となるリンクも併記したわかりやすい回答で、疑問の解消時間を短縮し、お客さまのより迅速な部品調達に貢献いたします。
※AIチャットボット搭載先
・meviyWebサイト ：
https://meviy.misumi-ec.com/ja-jp/
・meviy（ログイン後） ：
https://meviy.misumi-ec.com/ja-jp/login
・meviy 技術・操作マニュアル：
https://jp.meviy.misumi-ec.com/help/ja/
meviyは、設計・製造現場向けの機械調達部品プラットフォームとして、サービスの開始以来、お客さまの利便性向上のため、継続的に機能拡充をおこなってきました。
対応材質や加工条件、各種機能が多岐にわたり、利便性が高まる一方で、情報量が極めて膨大（マニュアル換算で300ページ超）になり、お客さまからも「必要な情報にたどり着くまでに時間がかかる」といったお声をいただく機会が増えていました。
こうした課題を解決するため、EdgeX独自の学習データ構造化技術と生成AIを活用した、meviy専用の高品質AIチャットボットを開発しました。これにより、従来のキーワード検索型やシナリオ型チャットボットでは難しかった、膨大な情報量や柔軟な回答の問題を解決。数十万文字におよぶ技術・操作マニュアルの情報を最適な形式で学習した高精度な回答や、生成AIの活用による質問や文脈を汲み取った回答が可能となりました。
1. 300ページ超のマニュアルを学習した「高精度な回答」
300ページを超える膨大な技術・操作マニュアルをAIが学習、最適な回答を瞬時に提示。根拠となる表や参照リンクも併記し、誰でもわかりやすい回答を実現します。
2. 質問の意図を汲み取る「パーソナライズ応答」
最新の生成AIモデル活用により、従来では難しかった曖昧な質問にも対応。お客さまの質問内容や文脈を理解し、柔軟で最適な回答を提供します。
3. 常に最新・高品質な「信頼性」
複数のAIエージェントによる自動検証と、マニュアルの自動更新連携を実施。回答の品質を高く維持し、アップデートの速いサービス内容に対しても、常に最新の情報を提供します。
一般的なRAG（Retrieval-Augmented Generation）の仕組みでは、meviyのように膨大で専門的な情報を含む資料を読み込むと、AIは検索された複数の情報から全体的な要約を生成する傾向があり、お客さまが知りたい細やかな観点毎の情報提供においては、精度が落ちる傾向がありました。
例えば、「丸物での対応材質と表面処理と納期」について問われた際、それぞれの情報が混在してうまく回答ができなかったり、「材質Aで厚み範囲Bの場合の加工精度」のように、複数条件を組み合わせた質問に対して一部の条件のみを反映した不完全な回答になったりなどの課題がありました。
EdgeXでは、特許出願申請中の独自の学習データ構造化技術を有し、これをmeviyAIチャットボット開発に適用することにより、膨大なmeviyの技術情報の中から細やかな論点に応じたAI回答を実現し、お客さまの問合せに高精度に回答できるようにしました。
・Rapid Manufacturingモデル開発・ハブ meviy Lab meviy Labチーム チーフディレクター
中林 篤史 様
AIの精度を高めるうえで、データの持ち方や最新モデルの適用は非常に重要だと感じています。Webページに含まれる画像・表・図など多様な表現を、AIの知識としてどのように整理・活用するかは大きな課題でしたが、EdgeX社の高い技術力により実現することができました。
進化の早い生成AIモデルについても、複数の観点から的確な提案をいただき、最適なモデル選定ができた点は大きな成果です。さらにPoC（実証実験）にとどまらず、ローンチまで一貫した技術支援をいただき、大変感謝しております。
今後も技術進化の速い分野において、より良いAIチャットボットを共に実現していきたいと考えています。
・IDビジネスハブ meviy事業部 UXデザインチーム UX開発セクション セクションリーダー
熊田 圭祐 様
私たちはお客さまからの要望に応えるべく、日々meviyの商品開発や機能開発に取り組んでいます。サービスの進化につれて、お客様に正しく使い方や対応範囲の情報をお伝えすることが課題になっていました。その時に、生成AIを使ってお客様の疑問にダイレクトに回答が作成できれば、課題が解決するのでは？と考え、EdgeX社との取り組みが始まりました。
EdgeX社は製造業にも知見があり、私たちのやりたいことを理解し、常に先回りして提案をしてくれました。そのおかげで無事に開発を終えてリリースすることができました。
テストリリースではチャットボットを利用したお客さまの継続率の改善が確認できており、今後の成果に期待しています。
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株式会社EdgeX 取締役兼CDO 藤井真樹
ミスミグループ本社様と共同でmeviy専用AIチャットボットをローンチできたこと、大変嬉しく思っております。 meviyは「製造業DXで時間を創出」を掲げ、機械部品調達の作業時間を9割以上削減するという革新的なプラットフォームです。一方で、サービスの進化に伴い機能や情報量が増加し、「知りたい情報を探すのに時間がかかる」という声もありました。今回開発したAIチャットボットは、まさにこの課題を解決するものです。 弊社の特許出願中の学習データ構造化技術により、膨大で専門的な技術マニュアルの中から、複数の条件を組み合わせた質問にも的確に回答できるAIを実現しました。初心者から上級者まで、すべてのお客さまが迷わず自己解決できる環境を提供し、meviyが目指す時間創出にAI技術の側面から貢献してまいります。
EdgeXは、企業固有の業務知識とデータを活かした生成AIソリューションの開発・導入を支援する専門企業です。 当社の強みは、特許出願中の独自の学習データ構造化技術と、複数のAIエージェントを連携させるマルチエージェントオーケストレーション技術にあります。
単なるチャットボット開発にとどまらず、業務プロセス全体を分析し、役割の異なるAIエージェントを最適に組み合わせることで、人手では実現困難な業務自動化と高精度な意思決定支援を実現します。 当社は、薬機法・景表法に対応したAI広告審査エージェント「ヤッキくん」を自社開発し、小林製薬様やテルモ様をはじめとする大手メーカーに導入いただいており自社開発を通じて培った、膨大な法令・ガイドライン・社内ルールを高精度に学習させる独自技術と、企業固有のナレッジを形式知化するノウハウを、幅広い業界・業務領域のお客様に展開しています。
【EdgeX 生成AIコンサルティングに関するお問い合わせ】
メール：info@edgex.co.jp
問い合わせフォーム：
https://www.edgex.co.jp/contact
meviyは機械部品の3DデータをアップロードするだけでAIが自動で即時見積もり、独自のデジタル製造システムにより最短1日での出荷を実現します。これまで、機械部品調達時に発生していた作業時間の9割以上を削減することで、お客さまの部品調達における非効率を解消するプラットフォームです。4年連続で国内シェアNo.1※を獲得、第9回ものづくり日本大賞において「内閣総理大臣賞」を受賞し、製造業の生産性向上において高い評価を得ています。海外でのサービス提供も拡大しており、部品調達DXを通じた時間価値をグローバルで提供しています。
※2023年オンライン機械部品調達サービス国内ユーザー数シェア テクノ・システム・リサーチ調べ
meviy Webサイト：
https://meviy.misumi-ec.com/
お客さまの声 ：
https://jp.meviy.misumi-ec.com/info/ja/archives/category/case/user_case/
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meviy
・株式会社ミスミグループ本社 について
会社名:株式会社ミスミグループ本社
所在地:〒102-8583 東京都千代田区九段南1丁目6番5号九段会館テラス
代表者: 代表取締役社長 大野 龍隆
事業内容:メーカー事業、デジタルものづくりへの対応、流通事業
URL:
https://www.misumi.co.jp/
・株式会社EdgeX について
会社名:株式会社EdgeX(エッジエックス)
所在地:東京都中央区日本橋室町1丁目11番12号 日本橋水野ビル7階
代表者:代表取締役社長 高村 健一
事業内容:生成AIコンサルティングサービス、景表法・薬機法 AIエージェント【ヤッキくん】
URL:
https://www.edgex.co.jp/プレスリリース提供：PR TIMES
記事提供：PRTimes
