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【事例紹介】AIを活用した熟練技術の継承とは?

いつも当メルマガ・コラムをご愛読いただきありがとうございます。

労働人口の減少(特に熟練者の不足)や職人の高齢化等の流れが進んでいく中、
「熟練技術の継承」というのは企業規模を問わず、工場経営における一大テーマかと存じます。

今回のコラムでは、「AIを活用した熟練技術の継承」というテーマに関して、
製造業での取り組み事例を2つご紹介いたします。

【事例①:AI活用を通じて「見積もり業務の標準化・脱属人化」を推進】

<Before>

一部のベテラン営業担当者と社長自ら見積もり業務に従事。

自社内での見積もり算出に際して、
取引先から共有された図面データを用いる必要があったが、
取引先から共有された図面データのうち半分以上はそのまま使うことができず、
後工程の業務を円滑に行うために自社内で図面データを書き直す必要があった。

また、見積もり算出の参考として使用する
過去の見積もりデータを探し出す作業に多くの時間を取られていた。

<After>

AIを活用し過去の類似案件を検索できるようにすることで、
「従来かかっていた時間よりも短い時間で」
かつ「より精度高く」見積もり作成を行うことが可能となった。

また、一部のベテランに依存していた見積もり業務を、
知識・経験の浅い社員でも問題なく実践できるようになった。
(⇒業務の標準化&脱属人化を推進)

<取り組みのポイント>

  • ・業務の標準化を通じた若手社員の即戦力化
  • ・「社長やベテランじゃなくてもできる仕事」は、社長やベテラン以外の人間に任せる
  • ・熟練者は空いた時間で、より高付加価値な業務に従事してもらう
  • 【事例②:AIを活用した外観検査体制の構築】

    <Before>

    多品種小ロット案件の最終検査(傷の有無の確認)を目視で実施していたが、
    「作業者の感覚に頼るところが多い」
    「証拠が取れていないケースが多く、トレーサビリティ不可となる(責任問題への発展に関する懸念)」
    等の課題を抱えていた。

    <After>

    AIを活用し、打痕・傷の特徴やOK・NGレベルを
    教師データとして事前に学習させることで、外観検査システムを開発。

    様々なパターン傷を学習させていくことで精度が向上。
    検査担当者が検査工程に従事する時間を短縮させることができた。

    <取り組みのポイント>
    • ・ヒトが付加価値を生まない作業(=検査工程)をAIで代替
    • ・熟練技術をAI自体に継承する

    以上、AIを活用した熟練技術の継承に関する事例についてご紹介いたしました。

    今回ご紹介した事例の他にも、
    AIやデジタル技術を活用した「工場のAI・デジタル化」に関する事例を
    以下のレポート内でご紹介しております。

    中堅・中小製造業 経営者様向け “工場のAI・デジタル化”最新事例解説レポート

    上記の事例レポートは無料でダウンロードいただくことができます。
    ご興味のある方は、是非チェックしてみてください。

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    https://smart-factory.funaisoken.co.jp/download/201208/

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