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大都技研 AI業務OS（デモ）

「設計・開発の効率化」というお問い合わせを起点に、商談の場（人が話す部分）以外のほぼ全業務をAIと n8n で自動化する構想です。各機能はボタンを押すと実際の成果物（図・書類・送信メール）が表示されます。

このデモの見かた：下の「自動化マップ」の各カードをクリックすると、その機能の画面に移動します。画面内の青・赤・金のボタンを押すと、AIが処理する様子とできあがった成果物のプレビュー（見積書・提案書・送信メールなど）が表示されます。機能はあくまで一例で、実際はもっと様々なことが可能です。

考え方：AIは「1つの万能ツール」ではなく、既存ツールを“つなぐ”ことで業務ごとに効かせる

回路図・機械図面の読取／仕様書作成／簡単な回路生成（お問い合わせの中核）から、受発注・見積・請求、さらにホール営業の増収支援まで。既存の ChatGPT・Gemini と社内資産を n8n でつなぎ、カスタマイズを最小化して小さく始められます。

設計開発
6 機能
回路図・ファーム・仕様書・検定
受発注・経理
4 機能
受注OCR・見積・発注・請求
営業・増収
4 機能
稼働分析・開拓・追客・SFA
既存ツール連携
置換しない
GPT/Gemini・CAD・Git・基幹
自動化マップ（商談以外の業務を漏れなく）
回路図AI
図面読取→部品表・設計チェック／仕様文→回路ブロック生成
★中核
ファームAI(C言語)
過去ソース参照でコード下書き・レビュー。属人化防止
★中核
仕様書・図面AI
図面→仕様書ドラフト／設計変更の差分検出
★中核
検定チェックAI
型式試験の前に内規をセルフ点検→手戻り削減
増益
開発ナレッジAI
過去機種・不具合事例を出典つきで即回答。育成
育成
受注OCR
FAX/メール/Webの注文を読取→受注データ化
受発注
AI見積作成
台数・周辺機器・設置費→見積書を自動発行
見積
発注・生産手配
基板・部品メーカーへ発注書／生産計画へ連携
調達
請求・入金消込
請求書発行＋入金突合を自動照合
経理
ホール稼働分析
稼働データ→増設候補・次機種企画へ
増収
開拓・追客AI
新規ホール開拓／追客／休眠先の掘り起こし
増収
話すだけSFA
商談メモを話すだけ→提案書・見積・日報・お礼メール
増収
本画面はデモ用のイメージです。機能・数値・運用・連携先はすべてあくまでも仮定であり、実際の仕様・精度・導入範囲・順番は御社との協議で決定します。表示の企業名・ホール名・機種コード・金額はすべて架空です。

回路図AI お問い合わせの中核

既存のChatGPT/Geminiが「文字だけ」なのに対し、こちらは回路図（PDF・画像）を読み取り部品表・設計チェックを起こし、さらに仕様文から回路ブロック図を生成します。

操作：左の「サンプル回路図を読み込む」/右の「回路ブロックを生成する」を押すと、解析過程と成果物（部品表・回路ブロック図）が表示されます。

A. 回路図を読み取る（図面 → データ化）

サンプル回路図を読み込む電源基板_LED駆動部_rev3.pdf（クリックで実行）
回路図PDFを画像認識（シンボル検出）
部品・配線（ネット）を抽出
GPT/Geminiで定数・型番を照合
設計ルールチェック（DRC）
抽出した部品表（BOM）
記号部品型番/定数数量AI判定
U1シフトレジスタ74HC5951OK
U2定電圧レギュレータ3.3V / 1A1OK
R1-R8電流制限抵抗330Ω8OK
C1デカップリング0.1µF1要確認
D1-D8LED（演出）赤 / 20mA8OK
設計チェックの指摘（2件）
  • U1 の電源ピン近くのデカップリング(C1)が1個のみ。0.1µF の追加を推奨。
  • D7 のネットに未接続ピンの疑い。要目視確認。

B. 簡単な回路を生成する（仕様文 → 回路ブロック図）

やりたいことを日本語で書くと、AIが回路ブロック図・推奨部品・定数を提案します。
要件を解釈（電圧/電流/制御方式）
定石回路・推奨ICを選定
抵抗・容量の定数を計算
生成された回路ブロック図
3.3V 入力電源 LDO 3.3V/1A+0.1µF マイコンGPIO ×1 74HC595シフトレジスタ R 330Ω ×8電流制限 LED ×8演出 赤 GND SER Q0-7
AIの提案理由：ピン1本でLED8個を制御 → シフトレジスタ(74HC595)でピン数を節約。330Ωは 3.3V・LED順方向2.0V・10mA から算出。ダイナミック点灯にすれば消費電流をさらに削減可能。
生成物はあくまで叩き台。最終的な回路図・定数は設計者が回路CAD上で確定します。
既存ツール連携：部品表・ネットリストは図研CADSTAR 等の回路CADへ取込可能な形式で出力。生成した回路案はCADで清書→検定チェックへ。

ファームウェアAI（C言語） お問い合わせの中核

主基板・サブ基板のC言語コードを下書き・補完・レビュー。社内の過去ソース資産（Git）を参照し、属人化を防ぎ若手でも着手できます。

操作：処理を選んで「Cコードを生成」を押すと、規約に沿ったコードが表示されます。右ではAIレビュー（指摘出し）も試せます。

A. Cコードを下書きする

処理内容を選択：
社内Gitから類似コードを検索
規約に沿ってCコードを生成
コンパイル前の静的チェック
seg_driver.c AI生成
/* 7セグLED ダイナミック点灯ドライバ
 * 規約: 関数=動詞_名詞 / uint は stdint 型 */
#include "seg_driver.h"

static const uint8_t SEG_FONT[10] = {
  0x3F,0x06,0x5B,0x4F,0x66,0x6D,0x7D,0x07,0x7F,0x6F
};

void seg_update(uint8_t *digits, uint8_t n) {
  static uint8_t pos = 0;
  seg_port_set(SEG_FONT[digits[pos]]);  /* 桁パターン */
  seg_select_digit(pos);                /* 該当桁点灯 */
  pos = (pos + 1) % n;              /* 次桁へ */
}
AIコメント：過去機種「YSM-3 表示部」の実装を踏襲。静的チェックで未定義動作なし。テスト雛形も生成可。

B. 既存コードをAIレビューする

既存のCソースを貼り付けると、バグ・可読性・規約違反を指摘します（例を用意）。
payout_ctrl.c（レビュー対象）
int calc_payout(int medal) {
  int i;
  for(i=0;i<=medal;i++){ hopper_out(); }
  return i;
}
構文・境界条件を解析
社内規約と照合
重要度指摘
重大払出枚数が1枚多い：i<=medal は medal+1 回。i<medal が正。
警告hopper_out() の戻り値（詰まり）未確認。エラー処理を追加推奨。
規約ループ変数 i はブロック内で宣言（規約3.2）。
払出は検定にも直結。境界バグをAIが一次検出し、手戻り・不具合流出を減らします。
セキュリティ配慮：機密ソースを外部に出さず扱いたい場合、社内で動くローカルLLM構成も選べます。一般処理は既存GPT/Gemini、機密コードはローカル、と使い分け可能（要協議）。

仕様書・機械図面AI お問い合わせの中核

回路図や機械図面を読み取り仕様書を自動ドラフト。設計変更の差分も自動検出します。

操作：「仕様書を自動ドラフト」で成果物（仕様書）、「2つの図面を比較」で差分表が出ます。

図面 → 仕様書ドラフト

電源基板_LED駆動部_rev3.pdf 筐体外形図_BN7_rev2.dwg
回路図から電気仕様を抽出
機械図面から寸法・材質を抽出
仕様書テンプレートに整形
LED演出基板 設計仕様書（ドラフト）AI生成
定格電源電圧DC 3.3V（LDO安定化）
最大消費電流約 180mA（LED全点灯時）
制御方式シフトレジスタ(74HC595)シリアル制御
LED数 / 色8個 / 赤（20mA 定格）
外形寸法42 × 28 × 1.6 mm
動作温度範囲0 ～ +50 ℃
※ 数値は図面から自動抽出。不確実な項目は要確認で提示。

設計変更の差分検出（rev2 → rev3）

rev2 / rev3 を重ね合わせ
変更箇所を抽出
変更点rev2rev3影響
電流制限抵抗220Ω330Ω消費電流↓
デカップリングなし0.1µF 追加ノイズ対策
基板厚1.0mm1.6mm筐体干渉 要確認
なぜ嬉しいか：「どこが変わったか」の目視作業がなくなり、変更の見落とし（不具合・検定手戻り）を防げます。

検定・型式試験 事前チェックAI 手戻り削減＝増益

型式試験（検定）に出す前に、規則・内規の主要項目をAIがセルフチェック。不合格による開発やり直し・市場投入の遅れという最大のロスを減らします。

操作：「事前チェックを実行」で適合状況が ○△× の成果物として一覧表示されます。

なぜ「検定チェック」が増益に直結するのか

検定の不合格・差し戻しは、数週間〜数ヶ月の開発やり直しと市場投入の遅れを生みます。1機種の遅れは販売機会の損失そのもの。提出前にAIが一次チェックして最大級のロスを抑えます。

仕様書・遊技性能シミュレーション結果を取り込み
規則・内規の数値項目と照合
チェックリスト化・リスク判定

セルフチェック結果

適合 9要確認 2非適合 1
チェック項目基準設計値判定
出玉率（長期）規定範囲内範囲内○
有利区間の上限規定ゲーム数内規定内○
払出速度規定枚/分 以下規定内○
役物の作動規則準拠準拠○
性能表示の数値妥当性仕様書と一致一部差異△
主基板 外部端子の仕様内規準拠要確認△
エラー表示コードの定義内規で必須未定義あり×

AIの是正アドバイス

× エラー表示コードの定義漏れ
「E07（ホッパー空）」等が仕様書に未定義。内規で必須のため提出前に定義を。該当のC定数も雛形生成できます。
△ 性能表示の数値差異
仕様書の記載値とシミュレーション結果に小さな差。どちらが正か確認を。
チェック項目・基準は内規改定に合わせ更新。最終的な適合判断は保通協の型式試験によります。本機能は提出前の自主点検支援で、合格を保証するものではありません（要協議）。

開発ナレッジAI（AI先輩） 属人化防止・育成

過去機種の設計資産・不具合事例・ベテランのノウハウをAIが記憶し、出典つきで即回答。「あの人に聞かないと分からない」をなくします。

操作：質問例をクリック or 入力して送信すると、AIが社内資料を出典つきで回答します。

AI先輩に聞く

社内文書 1,240件を参照
AI
こんにちは。開発ナレッジAI（AI先輩）です。過去機種の回路・ファーム・不具合事例・設計ルールについて質問してください。
ホッパー詰まりのエラー処理、過去機種ではどう実装してた？
主基板の乱数生成でよくある不具合は？
サブ基板とメイン基板の通信フォーマットの社内標準は？

AIが記憶する資産

  • 過去機種の回路図・部品表（28機種分）
  • 主基板・サブ基板のCソース資産（Git）
  • 不具合・検定差し戻しの事例集
  • 社内コーディング規約・設計標準

効果（仮定値）

若手の「調べ物」時間 ▲60%
ベテランへの質問対応 ▲50%
退職によるノウハウ消失 リスク低減

受注対応AI（FAX・メール・Web OCR） 受発注自動化

ホール・販社からの注文（FAX・メール・Web）をAIが読み取り、受注データに変換。手入力と転記ミスをなくします。

操作：「注文FAXを読み取る」を押すと、左に元の注文書／右に抽出された受注データが並んで表示されます（黄色は自動で拾った項目）。

注文書 → 受注データ化

FAX/メール/Web注文を取り込み
OCR＋AIで項目を抽出（取引先・機種・台数）
得意先マスタ・機種マスタと名寄せ
元の注文書（FAX）
FAX受信 10/03 09:12
御 注 文 書
宛：株式会社大都技研 御中
差出：フェニックス戸田（担当：高橋）
下記の通り注文いたします。
・機種：押忍!番長 絶頂（BN-7）
・数量：4 台
・データカウンター：4 台
・希望納期：11月上旬
※ 角2台は設定運用の相談希望
AIが抽出した受注データ
得意先フェニックス戸田 マスタ照合OK
機種押忍!番長 絶頂（BN-7）
数量本体 4台 / データC 4台
希望納期2026-11-05（11月上旬）
特記角2台 設定運用相談 営業へ通知
AI確信度98%（担当確認のうえ確定）
達筆・レイアウト崩れのFAXや、同名の得意先はAIが候補を提示→人が選ぶ運用にできます。判断は人、作業はAI。

AI見積作成 見積自動化

受注内容（機種・台数・周辺機器・設置費）から見積書を自動で作成。基幹の単価マスタを参照し、計算ミスと作成時間をなくします。

操作：「見積書を自動作成」を押すと、実際の見積書（プレビュー）ができあがります。さらに「メールで送付」で送信するメール内容も確認できます。

見積の条件

得意先フェニックス戸田
機種押忍!番長 絶頂（BN-7）
本体台数4 台
データカウンター4 台
設置・調整あり
運搬あり
基幹の単価マスタを参照
金額・値引・消費税を自動計算
見積書レイアウトに整形

成果物：見積書プレビュー

左のボタンを押すと、ここに見積書が表示されます
御見積書
見積No. Q-20261003-014
発行日：2026年10月3日
有効期限：発行後30日
フェニックス戸田 御中
下記の通りお見積り申し上げます。
御見積金額（税込）
¥2,079,000 -
株式会社大都技研
東京都板橋区東坂下1-2-7
営業部　印
品目単価数量金額
押忍!番長 絶頂（BN-7）本体¥420,0004¥1,680,000
データカウンター¥38,0004¥152,000
設置・調整費¥18,0004¥72,000
運搬費¥36,0001¥36,000
小計　¥1,940,000
消費税(10%)　¥194,000
値引　- ¥55,000
合計　¥2,079,000
送信するメール（AIが下書き）

発注・生産手配AI 調達自動化

受注・生産計画に応じて、基板・部品メーカーへの発注書を自動作成。部品表(BOM)と在庫から不足分だけを発注します。

操作：「発注を自動作成」を押すと、在庫引当の結果と発注書プレビューが表示されます。

所要量と在庫引当

生産台数×BOMで所要量を計算
在庫を引当→不足分を算出
メーカー別に発注書を作成
部品所要在庫不足
74HC595400260140
LED 赤320040000
主基板 PCB501238

成果物：発注書プレビュー

左のボタンを押すと、ここに発注書が表示されます
発 注 書
発注No. PO-20261003-061
発注日：2026年10月3日
希望納期：2026年10月24日
サンエレクトロニクス 御中
下記の通り発注いたします。
品名単価数量金額
シフトレジスタ 74HC595¥38140¥5,320
主基板 PCB（4層）¥2,40038¥91,200
合計（税込）　¥106,172
株式会社大都技研
東京都板橋区東坂下1-2-7　購買部 印

請求・入金消込AI 経理自動化

納品に応じて請求書を自動発行。さらに銀行入金データと請求を自動で突合（消込）し、経理の照合作業をなくします。

操作：「請求書を発行」で請求書プレビュー、「入金消込を実行」で入金と請求の突合結果が表示されます。

請求書の自動発行

納品実績を取り込み
請求書を自動作成
請 求 書
請求No. INV-202610-208
請求日：2026/10/31
支払期限：2026/11/30
フェニックス戸田 御中
品目金額
押忍!番長 絶頂（BN-7）他 ご請求分¥2,079,000
ご請求額　¥2,079,000

入金消込（銀行データ × 請求）

銀行入金明細を取り込み
請求と自動突合（名寄せ）
入金元入金額請求額消込
フェニックス戸田¥2,079,000¥2,079,000一致 ○
エンペラー大宮¥1,040,000¥1,040,000一致 ○
ロイヤル草加¥620,000¥680,000差額 要確認
2件を自動消込。差額のある1件のみ担当者に通知。全件の目視照合が不要になります。

営業戦略（弊社の仮説）＆ 増収の設計図 増収増益

ここでは「どんな機能を作るか」の前に、弊社が考えた“御社の売上の上がり方”の仮説を共有します。この仮説をもとに、どの数字を動かせば増収になるかで営業支援機能を設計しました。

これは弊社の仮説です（要ヒアリング）。遊技機メーカー様の売上の構造を、商談前に外から分解したものです。実際と違う点は商談で教えていただき、機能を調整します。モックはあくまで一例で、実際はもっと様々なことが可能です。

① ビジネスモデルの分解（お金の流れ）

大都技研（開発・製造）
機種を供給
販社 / パチンコホール（＝お客様・購入者）
設置・稼働
遊技客（エンドユーザー）
お金はホール（販社）から機械代として入り、ヒット機種は数万〜数十万台規模。コストは開発・部品・検定。「ホールが買いたくなる＝遊技客が遊ぶ（稼働する）機種か」が鍵。

② 売上を変数に分解

売上 ＝ 新機種の投入数 ×
ホール設置台数 × 台単価 × 稼働
  • 新機種の投入数：開発が速い・手戻りが少ないほど増える → 設計開発AI・検定チェックが効く
  • ホール設置台数：増設・新規開拓・横展開で増える → 稼働分析・開拓追客AIが効く
  • 稼働：よく回る機種ほどリピート受注 → 稼働データを次機種企画に還元

③ ボトルネック仮説 → だからこの自動化（増収の急所）

仮説A：開発がボトルネック
ベテラン依存で機種投入のスピードに天井。検定手戻りも機会損失。
→ 設計開発AI＋検定チェック＋ナレッジ（属人化防止）
仮説B：設置台数に伸びしろ
稼働の良いホールへの増設・近隣への横展開が感覚頼み。
→ ホール稼働分析＋開拓追客AI＋話すだけSFA
仮説C：営業の時間が資料作成で消える
提案書・見積・日報に追われ、訪問・提案回数が増やせない。
→ 受発注/見積自動化＋話すだけSFA
商談で確認したい問い：①新機種は年に何本投入され、どこが律速ですか？ ②検定の差し戻しはどのくらい発生しますか？ ③設置台数シェアを伸ばす余地が大きいホール層はどこですか？ ④営業は1件の提案準備に何時間かけていますか？
④ 営業の一連の流れ（商談以外をすべて自動化）
① 開拓・リード
新規ホール・休眠先をAIが抽出→初回アプローチ文面も生成
② 稼働分析で提案材料
稼働データから増設・設定提案の根拠を自動作成
③ 商談（人が対応）
※ここは人。AIは前後を支える
自動化の対象外
④ 商談後を全自動
話すだけで提案書・見積・日報・お礼メール・追客

ホール稼働インテリジェンス 増収増益

設置先ホールの稼働（アウト・差枚・稼働率）を可視化。「よく回る＝増設余地」「鈍い＝次企画のヒント」を掴み、販売台数（増収）につなげます。

売上を伸ばす考え方：売上 ＝ 機種数 × 設置台数 × 台単価 × 稼働。この画面は設置台数と稼働をデータで動かす役割です。
主力機種の設置ホール
1,420 店
前月 +38店
平均 稼働率
71.4%
前月 +2.1pt
AI検出：増設見込
+860 台
稼働上位起点
撤去リスク
24 店
稼働低下の兆候

稼働上位ホール＝増設候補

ホール（架空）設置稼働率AI提案
フェニックス戸田12台88%—
エンペラー大宮8台85%—
ロイヤル草加6台83%—
ギンザ板橋10台62%—
ウイング越谷4台41%—

機種別 平均稼働率

050100 番長絶頂88 吉宗 極76 WダイスターRe64 旧機種A43
開発へのフィードバック：稼働が高い機種の演出・ゲーム性の要素を次機種企画に反映し、ヒット率を上げます。

新規開拓・追客・休眠掘り起こしAI 増収増益

「AIセールスくん」の考え方を遊技機営業に。新規ホールの開拓リスト／追客の自動化／取引が途絶えた休眠先の掘り起こしまで、商談“以外”を自動で回します。

操作：各カードのボタンを押すと、AIが抽出したリストや自動生成されたアプローチ文面が表示されます。

新規開拓リスト

エリア・規模・競合機種の設置状況から、自社機が刺さりそうな未取引ホールをAIが抽出。
グランド川口高
サンシャイン浦和高
ニューベガス春日部中
※ 見込み度はAI推定（架空）

追客の自動化

見積提出後・検討中の先に、適切なタイミングで追客メッセージをAIが下書き→担当が送るだけ。

休眠先の掘り起こし

しばらく取引のないホールを、新機種・リユース機の情報とともにAIが再アプローチ候補化。
パレス所沢最終 14ヶ月前新台案内
ビッグ熊谷最終 18ヶ月前リユース
どの先に・いつ・何を案内するかの精度や、個人情報・業界ルールの扱いは要協議です。AIは候補と文面を用意し、送る判断は人が行う設計にできます。

話すだけSFA（商談後を全自動） 増収増益

商談メモを話すだけ（録音）で、提案書・見積・営業日報・お礼メール・次アクション(CRM登録)までAIが下書き。営業は資料作成でなくお客様と向き合う時間に集中できます。

操作：「音声メモからまとめて作成」を押すと、1回の録音から複数の成果物（提案書・見積・メール・日報）が一気に生成されます。

商談メモ（音声の文字起こし）

「フェニックス戸田さん訪問。番長系の新台、評判よくて既存12台はほぼ満席。島の入れ替えで＋4台いけそう。角2台は設定の入れ方に迷ってるみたい。隣のエンペラー大宮も様子見てて、戸田が増やすならウチもと言ってた。次回、稼働データ持って再訪の約束。」
商談内容を要点抽出
稼働データと突合（戸田88%）
提案書・見積・日報・メールを生成

成果物（1クリックで一式）

左のボタンを押すと、ここに成果物が表示されます
増設提案書
稼働88%・満席を根拠に+4台を提案。
御見積（自動）
4台＋周辺＋設置費を自動計算。
営業日報（自動記入）
訪問記録・受注見込・次アクションをCRMへ自動登録。
横展開の提案
エンペラー大宮にも同提案を候補化（「隣が増やすならウチも」）。
PROPOSAL
押忍!番長 絶頂 増設のご提案
フェニックス戸田 御中 ／ 2026年10月3日 ／ 株式会社大都技研
■ 現状
既存12台・直近稼働率88%・満席続き（下グラフ）。
■ ご提案
島の入れ替えに合わせ+4台の増設。角2台は設定運用のアドバイス資料を同梱。
■ 期待効果
満席による機会損失の解消・客滞在時間の向上。
稼働率推移

これが「増収」につながる理由

① 設置台数が増える
稼働データを根拠にした提案は通りやすい。感覚でなく数字で増設を後押し。
② 横展開で面を取る
「隣が増やすならウチも」をAIが候補化。1件の成功を近隣へ波及。
③ 営業が商談に集中
資料作成を削減→訪問・提案回数そのものが増える。

既存ツール・システム連携 全体図

御社がお使いのツールを置き換えず、n8nをハブに連携します。点線の枠は既存のもの、実線は新しく足すAI機能です。

中央の紫が「n8n ハブ」。各ツールから情報を受け取り、AI処理をして各ツールへ返します。どのノードもクリックで役割を確認できます。

n8n ハブ ＆ 既存資産の連携

既存追加するAI
n8n ハブ
各ツールをつなぎAI処理を振り分け
ChatGPT/Gemini
既存のチャットAI
回路CAD
図研 CADSTAR 等
Git
Cソース資産
図面管理
回路図・機械図面
基幹システム
受発注・生産・請求
Teams/メール
通知・送付・承認
ホール稼働
設置・稼働実績
AI図面エンジン
読取・仕様書化・生成
受発注・経理AI
OCR・見積・請求
営業支援AI
稼働・追客・SFA
設計開発フロー
図面→AI図面エンジン→仕様書/BOM→検定チェック→CAD清書。Cコードは Git＋AIで下書き・レビュー。
受発注・経理フロー
注文(FAX/メール)→OCR→基幹起票→見積→発注/生産→請求→入金消込、を一気通貫。
増収フロー
ホール稼働→n8n→開拓/追客/増設提案→話すだけSFA→提案書・見積（基幹単価参照）→CRM。
構成・連携先・担当範囲はあくまでも仮定です。実際の既存ツール（回路CADの製品名・基幹の種類・ホールデータの入手可否）をヒアリングのうえ、最小構成で設計します。
デモ用モック（ピースフラットシステム）