https://weaveai.jp/journal/製造業の業務システムと AI を、開発の現場から解説します。公的な調査や公式ドキュメントにあたり、出典を明記しています。ja Mon, 19 Oct 2026 00:00:00 GMT https://weaveai.jp/journal/paper-forms-to-data-ocr-or-generative-ai/https://weaveai.jp/journal/paper-forms-to-data-ocr-or-generative-ai/Mon, 19 Oct 2026 00:00:00 GMT現場データ手書きの検査記録や日報をデータにする方法を、人の入力、帳票OCR、生成AIの画像入力で比べた。公式文書で確かめた入力の条件と限界を表にし、どれも単独では足りない理由と組み合わせ方を示す。 https://weaveai.jp/journal/cra-reporting-obligations-japanese-manufacturers/https://weaveai.jp/journal/cra-reporting-obligations-japanese-manufacturers/Sun, 18 Oct 2026 00:00:00 GMT規制とセキュリティEU のサイバーレジリエンス法は2026年9月11日から、悪用されている脆弱性と重大なインシデントの報告を製造者に課している。販売済みの装置にも及ぶ範囲を、委員会のガイダンスと ENISA の資料で確かめた。 https://weaveai.jp/journal/pgvector-similar-defect-search/https://weaveai.jp/journal/pgvector-similar-defect-search/Sat, 17 Oct 2026 00:00:00 GMTAI最新技術過去の不具合報告から「似た事例」を探す仕組みを、PostgreSQL と pgvector、日本語対応の埋め込みモデルで組む手順。HNSW 索引、キーワード検索との合成、絞り込みで件数が足りなくなる問題まで、動かして確かめた。 https://weaveai.jp/journal/checking-dependencies-in-ai-generated-systems/https://weaveai.jp/journal/checking-dependencies-in-ai-generated-systems/Fri, 16 Oct 2026 00:00:00 GMTAIで作る・確かめるAI が書いたコードは、存在しないパッケージ名を平気で使う。調査では商用モデルで平均5.2%以上、オープンモデルで21.7%だった。名前、版、既知の脆弱性、棚卸し、更新の五つの点検を、誰がどう記録するかとあわせて整理した。 https://weaveai.jp/journal/why-quality-data-stops-at-visualization/https://weaveai.jp/journal/why-quality-data-stops-at-visualization/Thu, 15 Oct 2026 00:00:00 GMT現場データ品質管理でデジタル化に取り組む製造業の過半数は、見える化の段階にとどまる。公的な調査の数字から現状を確かめ、原因を三つに分けて、それを下げる条件と最初の一歩を考えた。 https://weaveai.jp/journal/japan-ai-basic-plan-and-manufacturing/https://weaveai.jp/journal/japan-ai-basic-plan-and-manufacturing/Wed, 14 Oct 2026 00:00:00 GMTAI動向2026年7月14日に改訂された人工知能基本計画は、製造業に「まず使い、現場の暗黙知をデータにする」ことを求めている。経営・情報システム・現場の立場ごとに、本文の記述と実務への意味を確かめた。 https://weaveai.jp/journal/checkpoints-before-putting-data-into-generative-ai/https://weaveai.jp/journal/checkpoints-before-putting-data-into-generative-ai/Tue, 13 Oct 2026 00:00:00 GMT規制とセキュリティ不具合報告や図面を生成 AI に入れる前に確かめるのは、個人データ、営業秘密、学習への利用、保存先の国、社内の閲覧範囲の五つ。個人情報保護委員会の注意喚起と IPA の指針、不正競争防止法の条文で確かめた。 https://weaveai.jp/journal/video-weaveai-in-5-minutes/https://weaveai.jp/journal/video-weaveai-in-5-minutes/Sun, 11 Oct 2026 00:00:00 GMTAIで作る・確かめる紙と Excel に埋もれた情報、ベテランの勘、ロットの履歴。町工場の一日を通して weaveAI の考え方を見せ、後半は実際の画面で、設備の日常点検の画面を AI との対話で作るところまでを5分で紹介します。 https://weaveai.jp/journal/mcp-connect-business-database/https://weaveai.jp/journal/mcp-connect-business-database/Thu, 08 Oct 2026 00:00:00 GMTAI最新技術Model Context Protocol（MCP）で、生産・品質の PostgreSQL を Claude などの AI から読めるようにする手順。2026年7月版の仕様と SDK v2 に沿った TypeScript のサーバー、読み取り専用ロール、登録方法、守りの設計までを、動かして確かめたコードで示す。 https://weaveai.jp/journal/structured-output-defect-reports/https://weaveai.jp/journal/structured-output-defect-reports/Thu, 08 Oct 2026 00:00:00 GMTAI最新技術自由記述の不具合報告を、Claude API の構造化出力と Pydantic で JSON にする実装手順。スキーマの設計、マスタとの照合、拒否と途切れの扱い、再試行と人の確認への振り分けまで、Python のコードで示す。 https://weaveai.jp/journal/vllm-inference-server-on-premises/https://weaveai.jp/journal/vllm-inference-server-on-premises/Thu, 08 Oct 2026 00:00:00 GMTAI最新技術オープンな言語モデルを社内の GPU サーバーで動かし、OpenAI 互換の API として使う手順。vLLM 0.31 の導入、日本語モデルの起動、2 枚の GPU への分割、メモリの設定、--api-key だけに頼らない守り方まで、コマンドとコードで示す。 https://weaveai.jp/journal/ai-regulation-and-manufacturing/https://weaveai.jp/journal/ai-regulation-and-manufacturing/Sun, 04 Oct 2026 00:00:00 GMT規制とセキュリティEU の AI 法は2026年7月の改正で高リスクの適用が延び、品質管理だけに使う AI は安全部品に当たらないと明記された。中国は一般向けのサービスを対象にし、日本は罰則の無い推進法と指針で進む。業務システムに AI を使う製造業に何が求められるかを、2026年10月時点の条文で確かめた。 https://weaveai.jp/journal/chinese-open-models-for-japanese-manufacturers/https://weaveai.jp/journal/chinese-open-models-for-japanese-manufacturers/Sun, 04 Oct 2026 00:00:00 GMTAI動向使えるかどうかは性能より、ライセンスとデータの通り道で決まる。Qwen・DeepSeek・Kimi・GLM・MiniMax の2026年10月時点の公開モデルを、ライセンス、大きさ、国内での処理、日本語の4点で確かめた。 https://weaveai.jp/journal/coding-agents-and-business-systems/https://weaveai.jp/journal/coding-agents-and-business-systems/Sun, 04 Oct 2026 00:00:00 GMTAI動向開発者向けのエージェントは、課題を任せてプルリクエストを受け取るところまで来た。ただ、テストに通ることと採用されることは違う。現場の業務画面に届くまでに足りない要件、骨組み、確認、運用の四つを、公開された測定から考える。 https://weaveai.jp/journal/field-reports-to-data/https://weaveai.jp/journal/field-reports-to-data/Sun, 04 Oct 2026 00:00:00 GMT現場データ言語モデルを使えば、現場の自由記述から品番や工程や原因を取り出して、集計できるデータにできる。ただし保証されるのは形式までで、中身の正しさは別に確かめる必要がある。向く文書と向かない文書、始め方をまとめた。 https://weaveai.jp/journal/is-rag-transitional/https://weaveai.jp/journal/is-rag-transitional/Sun, 04 Oct 2026 00:00:00 GMTAI動向文脈が100万トークンまで伸び、文書を全部渡せる場面は増えた。それでも、長く渡すほど読み落としが増え、毎日増える記録には検索が要る。全部渡す、検索で渡す、モデルを調整するの三つの使い分けを、公開された研究と各社の文書から考える。 https://weaveai.jp/journal/local-llm-on-the-factory-floor/https://weaveai.jp/journal/local-llm-on-the-factory-floor/Sun, 04 Oct 2026 00:00:00 GMTAI動向置けます。ただし、モデルの大きさ、同時に使う人数、読ませる文書の長さで、必要な機材は一桁変わります。メモリの見積もり方、2026年10月時点の機材と価格、日本語のモデル、運用の手間を公式の資料で確かめた。 https://weaveai.jp/journal/reviewing-ai-generated-system-design/https://weaveai.jp/journal/reviewing-ai-generated-system-design/Sun, 04 Oct 2026 00:00:00 GMTAIで作る・確かめる動く画面が出てきたあとに確かめるのは、見た目ではなくデータの持ち方、権限、変更への強さ、安全の四つ。AI が書いたコードの脆弱性の調査と公的な指針をもとに、情報システム担当が使える点検の観点をまとめた。 https://weaveai.jp/journal/three-ways-to-get-a-business-system/https://weaveai.jp/journal/three-ways-to-get-a-business-system/Sun, 04 Oct 2026 00:00:00 GMT業務システムの選び方中小製造業が業務システムを手に入れる方法は、パッケージを買う、ローコードで自社で作る、AI に作らせるの三つ。費用、期間、合わない部分の扱い、保守、属人化の五つで比べると、それぞれの得意と落とし穴が見えてくる。 https://weaveai.jp/journal/who-tests-ai-generated-screens/https://weaveai.jp/journal/who-tests-ai-generated-screens/Sun, 04 Oct 2026 00:00:00 GMTAIで作る・確かめる画面を作る速さに、確かめる速さが追いつかなくなっている。動くかどうかの確認は機械に任せ、業務で使えるかは使う人が短く確かめる。二つを分けて、生成と同じ場所に記録を持つ理由を調査の数字とともに考える。 https://weaveai.jp/journal/why-smes-cant-build-business-systems/https://weaveai.jp/journal/why-smes-cant-build-business-systems/Sun, 04 Oct 2026 00:00:00 GMT業務システムの選び方紙と Excel が残るのは現場の怠慢ではない。合うパッケージが無く、作る費用は出しにくく、直し続ける人が社内にいない。公的な調査と事例から三つの壁を確かめ、その間を埋める条件を考える。