多くの現場では、生産記録や検査データ、出荷情報が紙や個人のExcelに散らばっています。
最初のステップは「集約」。
Power AppsやDataverseなどを活用し、既存の記録を無理なく一箇所に集めます。
この段階では「新しい仕組みを作る」よりも「今ある情報を整える」ことを意識します。
次に、業務の手順を「プロセス」として整理します。
例えば、出荷までの承認フロー、品質検査の確認手順などを明確にし、
AIがサポートできる部分（記録・確認・照合）をモデル化します。
装舎のAI×業務プロセス設計では、業務を自動化するのではなく、
「判断や確認を補助する仕組み」を組み込みます。
これにより、人が介在する安心感を残しながら、流れの再現性を高めます。
最後のステップは、集めたデータを自動的に連携させること。
RAG（Retrieval-Augmented Generation）を活用することで、
過去の検査履歴や顧客対応記録を即座に参照し、出荷判断や対応をサポートできます。
AIが「探して、つなげて、提示する」役割を果たすことで、
人の判断が早く・正確に・根拠を持って行えるようになります。
トレーサビリティ向上のカギは「仕組みを作ること」ではなく、
「日常の業務を自然にトレースできる状態を作ること」です。
装舎では、既存システムと連携しながらこの3ステップを支援します。
AIと業務プロセス設計を組み合わせ、現場の“いつもの作業”を品質証明に変える――
それが、装舎の考える“未来に残る生産現場”のカタチです。