dotConf // NEURAL COREAI DEVELOPMENT COMPANYSYS.BOOT 00.00

CASE 17INDUSTRY農業・水産

現場作業の日報を管理するVLMシステム開発

LLM画像認識Web開発

RESULT // HIGHLIGHT

VLMで手書き日報を読み取り現場データを自動整理

手書きの現場日報や現場写真をVLMで高精度に読み取り自動構造化。手作業の入力負担を抑え、散在していた作業実績のデータ管理と共有を円滑化。

OVERVIEW概要

現場の運用上デジタル入力への完全移行が難しく、手書きや紙での記録に頼らざるを得ない現場作業日報を対象に、VLMを活用した「日報データ整理・管理システム」を開発しました。スマートフォンのカメラ等で撮影した日報用紙から、手書き文字、レイアウトを高精度に認識・解釈し、指定のデータベースフォーマットへ自動で構造化して集約する仕組みを提供しました。

INDUSTRY業種
農業・水産
SCALE企業規模
年間売上高 約1兆円
CHALLENGE課題
現場の作業環境や作業員のITリテラシー、防塵・手袋着用といった制約上、端末への直接入力が困難で、紙の帳票や野帳への手書き運用を継続せざるを得ない状況でした。そのため、事務所に戻ってから管理者が手書き日報を1枚ずつ確認し、Excelや基幹システムへ転記・再入力する作業に多大な工数がかかっていました。
SOLUTIONソリューション
手書き文字の崩れや現場帳票の複雑な罫線レイアウトに強いVLMを活用した画像解析・情報抽出パイプラインを構築しました。日報画像から作業項目、工数、進捗状況、使用部材、特記事項などの必要要素を文脈込みで判別し、定型データとして自動抽出するプロンプト制御と構造化ロジックを設計しました。
TECH技術
LLM画像認識Web開発
PERIOD期間
6ヶ月
TEAM体制
PM 1名 / Webエンジニア 3名

RESULT成果

手書き運用の柔軟性を保ったまま、撮影するだけで日報データが自動で整理・蓄積される環境を整えました。管理者による手作業の転記・入力負担を大幅に削減し、現場の作業実績やトラブル兆候を当日中に把握できるスピード感のある情報共有を実現しました。手書きの揺らぎやフォーマットの多少のズレにも柔軟に対応できるVLMの技術的強みを活かし、現場に新たなIT負荷を強いることなく業務プロセスの効率化を達成しました。

技術力もそうですが、課題一つ一つを丁寧に整理し、進めてくださいました。

現場統括責任者

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