生産者の現場では、長年の経験によって培われた判断や工夫が多く存在します。
しかし、それらは人に依存し、記録として残らないため、世代交代や人員変動で失われてきました。
SUSTAIN ABLE DESIGNでは、
現場の作業手順、判断基準、報告内容をAIが観察・整理し、
“業務プロセスモデル”としてデータ化します。
これにより、個人のスキルが組織全体の知として共有され、誰が行っても同じ品質・成果を保つ「再現性のある仕組み」が生まれます。
🧩 技術的要素：Dataverseによるプロセス記録、Azure OpenAIによる自然言語分析、Power Automateでの再現フロー生成
従来のサプライチェーンは、企業ごとに独立したシステムを持ち、情報が断片化されていました。
結果として、品質・在庫・トレーサビリティの整合性が取りづらく、事故やロスが発生していました。
SUSTAIN ABLE DESIGNでは、
RAG（Retrieval-Augmented Generation）とナレッジグラフを用いて、
異なる部門・企業・地域間でのデータ接続を実現。
これにより、「A社の製造工程」「B社の流通情報」「C社の販売データ」が一元的に参照でき、
全体のプロセスを“見える化”した上で、改善点をAIが提案します。
🧩 技術的要素：Azure AI Search／GraphDB／Power BIによるフロー分析と最適化提案
これまでの品質証明や認証は、第三者機関による監査・証明書に依存していました。
しかし、近年ではそのガバナンスの脆弱化やブラックボックス化が問題になっています。
SUSTAIN ABLE DESIGNでは、
各工程のデータがリアルタイムに記録され、
AIが自動的に「基準との整合性」を検証することで、
**“動的な品質証明”**を実現します。
たとえば、農産物であれば収穫時の環境条件、出荷時の温度履歴、加工時の作業記録を統合し、
「どの条件でどんな品質だったか」が証明されます。
🧩 技術的要素：IoTデータ連携（Power Apps／Azure IoT Hub）＋ AI検証ロジックによる品質判定
6次産業化の進展により、「生産者が直接ブランドを持つ」時代になっています。
しかし、“良いもの”が“正しく評価される”とは限りません。
SUSTAIN ABLE DESIGNでは、
生産〜加工〜販売までの全プロセスデータを可視化し、
「品質」だけでなく「倫理」「地域貢献」「環境配慮」といった要素もスコアリング。
これにより、単なる製品価値ではなく、社会的インパクトを評価する新しい市場構造を構築します。
AIはここで“監査役”ではなく、“共創者”として機能します。
この取り組みは、単なる技術導入ではなく、
**生産者・行政・研究機関・技術者が共に学び合い、試行錯誤する「社会実験」**です。
各参加者が持つノウハウを“システムに翻訳”し、
再現性のあるモデルとして地域や他産業へと展開していく。
つまり、「一社の成功」ではなく「地域全体の成長」を設計するプロジェクトです。
🧩 装舎が提供する役割：プロセス設計・AI導入・運用体制構築・共創フレームの設計
SUSTAIN ABLE DESIGNは、
「生産現場が主役のまま、AIがそれを支える仕組みをつくる」
という新しい共創モデルです。
AIが現場を置き換えるのではなく、
現場の判断と経験を未来に継ぐための“器”として働く。
この共創の循環が広がるとき、
地域の産業はもう一度“自分たちの手で”持続可能な形に変わります。