【経営企画・DX担当者必読】数千万円のシステム投資は不要。「身の丈DX」で実現する、低コスト・短期間の工場変革ロードマップ

「工場の機械にセンサーを取り付けて、稼働状況を監視したい」 「AGV（無人搬送車）を導入して、部品の搬送を自動化できないか」 「AIカメラで、製品の外観検査を自動化したい」 IoT、AI、ロボット…。製造業の未来を語る上で、これらのキーワードは欠かせないものとなりました。 展示会に足を運べば、最新のテクノロジーを搭載したスマートファクトリーのデモンストレーションが花盛り。 その先進的な光景に、「うちの工場も、いつかはこうならなければ…」と、一種の憧れと焦りを抱く経営者の方も多いのではないでしょうか。 そして、その焦りから、「よく分からないが、とにかく何か始めなければ」と、目的を明確にしないままIoTツールを導入してしまう。これが、中小製造業がDXで陥りがちな、最も危険な罠の一つ、「とりあえずIoT」の罠です。 ある金属加工会社では、政府の補助金を活用し、工場の主要な機械すべてに、稼働状況を監視するための高価なIoTセンサーを取り付けました。 経営者は、これで設備の稼働率が可視化され、生産性が劇的に向上するだろうと期待に胸を膨らませていました。 しかし、数ヶ月後、その期待はため息に変わります。 ダッシュボードには、確かに機械が動いているか（緑）、止まっているか（赤）を示すグラフがリアルタイムで表示される。 しかし、「なぜ止まっているのか」という肝心な理由が分からないのです。 段取り替えで止まっているのか、故障なのか、材料待ちなのか、あるいは作業員が休憩しているだけなのか。 理由が分からなければ、改善の打ちようがありません。 現場の作業員たちも、 「ただ監視されているようで、気分が悪い」 「表示されるデータと、実際の感覚がどうも違う」 と、システムに不信感を抱くようになりました。 結局、誰もそのデータを活用しないまま、高価なIoTシステムは、ただ工場の壁でチカチカと光るだけの「置物」と化してしまったのです。 なぜ「とりあえずIoT」は失敗するのか？ この事例は、決して他人事ではありません。IoT導入の失敗には、共通した原因があります。 「目的」と「手段」の逆転 IoTは、あくまで課題解決のための「手段」です。 しかし、「IoTを導入すること」自体が「目的」になってしまうと、上記のような失敗を招きます。 「どの機械の、どんな情報を、何のために知りたいのか」という目的を明確にしないままツールを導入しても、得られるのは意味のないデータの羅列だけです。 まずは、 「チョコ停が多くて困っている」 「段取り替えの時間が長すぎる」 といった、自社の具体的な課題を洗い出すことが先決です。   現場を無視したトップダウン 経営層やIT部門だけで導入を進め、実際にツールを使う現場の意見を聞かないケースです。 現場の作業フローや、従業員のITリテラシーを考慮せずにシステムを選定してしまうと、 「使い方が複雑で、かえって手間が増えた」 「こんなデータは、日々の改善には役に立たない」 と、現場からそっぽを向かれてしまいます。 IoT導入の主役は、あくまで現場の従業員です。彼らを巻き込み、彼らが「使いたい」と思える仕組みを作ることが不可欠です。   費用対効果の軽視 最新・最高の機能を求めて、過剰なスペックのシステムを導入してしまうケースです。 本当に必要な機能はごく一部であるにもかかわらず、使わない機能のために高額な費用を支払うことになります。 中小企業にとって、投資は常にシビアな経営判断です。 「その投資で、どれだけのコスト削減や生産性向上が見込めるのか」という費用対効果を、冷静に見極める必要があります。 中小製造業のための「身の丈IoT」入門 では、中小製造業は、どのようにIoTと向き合えば良いのでしょうか。 キーワードは、「身の丈IoT」です。 高価で多機能なシステムを追い求めるのではなく、自社の課題解決に直結する、シンプルで安価なツールから始める。これが成功への最短ルートです。 例えば、 ■課題：作業の開始・終了時刻を手書きで記録しており、集計が大変。 〇身の丈IoT → バーコードリーダーの活用 作業指示書に印刷されたバーコードを、作業員がハンディスキャナで「ピッ」と読み取るだけ。これだけで、「誰が」「いつ」「どの作業を」始めた・終えた、という正確なデータが自動で収集できます。数千円から購入できる安価なリーダーで、日報作成の手間を大幅に削減し、正確な労務費の把握に繋がります。   ■課題：機械が止まっている時間が長いが、理由が分からない。 〇身の丈IoT → 信号灯（パトライト）＋安価なセンサー 機械の信号灯の色（緑：稼働、黄：段取り替え、赤：停止など）を読み取る安価な光センサーを取り付けます。さらに、停止理由を選択できるシンプルなボタン（例：「材料待ち」「故障」「休憩」）を横に設置するだけ。これだけで、高価なシステムを導入せずとも、設備停止の理由をデータとして蓄積できます。 このように、今ある設備や業務フローに少しだけ「デジタルな接点」を加えてあげるだけで、これまで見えなかった多くのことがデータとして可視化されるのです。 「紙管理脱却のための中小製造業データドリブン経営入門セミナー」では、こうした中小企業でも導入しやすい具体的なツールや、その活用方法が詳しく紹介されます。 特に第一講座では、紙日報の廃止から、バーコードリーダーやIoTセンサーを活用して、いかに導入コストを抑えながらデータ取得を自動化していくか、その現実的なステップが解説されます。 「IoT」という言葉の響きに、もう惑わされる必要はありません。 あなたの会社の課題を解決するために、本当に必要なものは何か。 その本質を見極め、地に足のついた一歩を踏み出すためのヒントが、このセミナーには詰まっています。 紙管理脱却のための中小製造業データドリブン経営入門セミナー 「とりあえずIoT」で失敗したくない経営者様へ。本セミナーでは、中小製造業が本当に導入すべき、費用対効果の高いIoTツールの選び方と活用法を徹底解説します。バーコードリーダーや安価なセンサーで何ができるのか？自社の課題解決に直結する「身の丈IoT」の始め方を、成功事例と共にお伝えします。 開催日時（オンライン）： 2025/11/28 (金) 13:00~15:00 2025/12/02 (火) 13:00~15:00 2025/12/03 (水) 13:00~15:00 紙管理脱却のための中小製造業データドリブン経営入門セミナー https://www.funaisoken.co.jp/seminar/134272 「とりあえずIoT」で失敗したくない経営者様へ。本セミナーでは、中小製造業が本当に導入すべき、費用対効果の高いIoTツールの選び方と活用法を徹底解説します。バーコードリーダーや安価なセンサーで何ができるのか？自社の課題解決に直結する「身の丈IoT」の始め方を、成功事例と共にお伝えします。 開催日時（オンライン）： 2025/11/28 (金) 13:00~15:00 2025/12/02 (火) 13:00~15:00 2025/12/03 (水) 13:00~15:00 「工場の機械にセンサーを取り付けて、稼働状況を監視したい」 「AGV（無人搬送車）を導入して、部品の搬送を自動化できないか」 「AIカメラで、製品の外観検査を自動化したい」 IoT、AI、ロボット…。製造業の未来を語る上で、これらのキーワードは欠かせないものとなりました。 展示会に足を運べば、最新のテクノロジーを搭載したスマートファクトリーのデモンストレーションが花盛り。 その先進的な光景に、「うちの工場も、いつかはこうならなければ…」と、一種の憧れと焦りを抱く経営者の方も多いのではないでしょうか。 そして、その焦りから、「よく分からないが、とにかく何か始めなければ」と、目的を明確にしないままIoTツールを導入してしまう。これが、中小製造業がDXで陥りがちな、最も危険な罠の一つ、「とりあえずIoT」の罠です。 ある金属加工会社では、政府の補助金を活用し、工場の主要な機械すべてに、稼働状況を監視するための高価なIoTセンサーを取り付けました。 経営者は、これで設備の稼働率が可視化され、生産性が劇的に向上するだろうと期待に胸を膨らませていました。 しかし、数ヶ月後、その期待はため息に変わります。 ダッシュボードには、確かに機械が動いているか（緑）、止まっているか（赤）を示すグラフがリアルタイムで表示される。 しかし、「なぜ止まっているのか」という肝心な理由が分からないのです。 段取り替えで止まっているのか、故障なのか、材料待ちなのか、あるいは作業員が休憩しているだけなのか。 理由が分からなければ、改善の打ちようがありません。 現場の作業員たちも、 「ただ監視されているようで、気分が悪い」 「表示されるデータと、実際の感覚がどうも違う」 と、システムに不信感を抱くようになりました。 結局、誰もそのデータを活用しないまま、高価なIoTシステムは、ただ工場の壁でチカチカと光るだけの「置物」と化してしまったのです。 なぜ「とりあえずIoT」は失敗するのか？ この事例は、決して他人事ではありません。IoT導入の失敗には、共通した原因があります。 「目的」と「手段」の逆転 IoTは、あくまで課題解決のための「手段」です。 しかし、「IoTを導入すること」自体が「目的」になってしまうと、上記のような失敗を招きます。 「どの機械の、どんな情報を、何のために知りたいのか」という目的を明確にしないままツールを導入しても、得られるのは意味のないデータの羅列だけです。 まずは、 「チョコ停が多くて困っている」 「段取り替えの時間が長すぎる」 といった、自社の具体的な課題を洗い出すことが先決です。   現場を無視したトップダウン 経営層やIT部門だけで導入を進め、実際にツールを使う現場の意見を聞かないケースです。 現場の作業フローや、従業員のITリテラシーを考慮せずにシステムを選定してしまうと、 「使い方が複雑で、かえって手間が増えた」 「こんなデータは、日々の改善には役に立たない」 と、現場からそっぽを向かれてしまいます。 IoT導入の主役は、あくまで現場の従業員です。彼らを巻き込み、彼らが「使いたい」と思える仕組みを作ることが不可欠です。   費用対効果の軽視 最新・最高の機能を求めて、過剰なスペックのシステムを導入してしまうケースです。 本当に必要な機能はごく一部であるにもかかわらず、使わない機能のために高額な費用を支払うことになります。 中小企業にとって、投資は常にシビアな経営判断です。 「その投資で、どれだけのコスト削減や生産性向上が見込めるのか」という費用対効果を、冷静に見極める必要があります。 中小製造業のための「身の丈IoT」入門 では、中小製造業は、どのようにIoTと向き合えば良いのでしょうか。 キーワードは、「身の丈IoT」です。 高価で多機能なシステムを追い求めるのではなく、自社の課題解決に直結する、シンプルで安価なツールから始める。これが成功への最短ルートです。 例えば、 ■課題：作業の開始・終了時刻を手書きで記録しており、集計が大変。 〇身の丈IoT → バーコードリーダーの活用 作業指示書に印刷されたバーコードを、作業員がハンディスキャナで「ピッ」と読み取るだけ。これだけで、「誰が」「いつ」「どの作業を」始めた・終えた、という正確なデータが自動で収集できます。数千円から購入できる安価なリーダーで、日報作成の手間を大幅に削減し、正確な労務費の把握に繋がります。   ■課題：機械が止まっている時間が長いが、理由が分からない。 〇身の丈IoT → 信号灯（パトライト）＋安価なセンサー 機械の信号灯の色（緑：稼働、黄：段取り替え、赤：停止など）を読み取る安価な光センサーを取り付けます。さらに、停止理由を選択できるシンプルなボタン（例：「材料待ち」「故障」「休憩」）を横に設置するだけ。これだけで、高価なシステムを導入せずとも、設備停止の理由をデータとして蓄積できます。 このように、今ある設備や業務フローに少しだけ「デジタルな接点」を加えてあげるだけで、これまで見えなかった多くのことがデータとして可視化されるのです。 「紙管理脱却のための中小製造業データドリブン経営入門セミナー」では、こうした中小企業でも導入しやすい具体的なツールや、その活用方法が詳しく紹介されます。 特に第一講座では、紙日報の廃止から、バーコードリーダーやIoTセンサーを活用して、いかに導入コストを抑えながらデータ取得を自動化していくか、その現実的なステップが解説されます。 「IoT」という言葉の響きに、もう惑わされる必要はありません。 あなたの会社の課題を解決するために、本当に必要なものは何か。 その本質を見極め、地に足のついた一歩を踏み出すためのヒントが、このセミナーには詰まっています。 紙管理脱却のための中小製造業データドリブン経営入門セミナー 「とりあえずIoT」で失敗したくない経営者様へ。本セミナーでは、中小製造業が本当に導入すべき、費用対効果の高いIoTツールの選び方と活用法を徹底解説します。バーコードリーダーや安価なセンサーで何ができるのか？自社の課題解決に直結する「身の丈IoT」の始め方を、成功事例と共にお伝えします。 開催日時（オンライン）： 2025/11/28 (金) 13:00~15:00 2025/12/02 (火) 13:00~15:00 2025/12/03 (水) 13:00~15:00 紙管理脱却のための中小製造業データドリブン経営入門セミナー https://www.funaisoken.co.jp/seminar/134272 「とりあえずIoT」で失敗したくない経営者様へ。本セミナーでは、中小製造業が本当に導入すべき、費用対効果の高いIoTツールの選び方と活用法を徹底解説します。バーコードリーダーや安価なセンサーで何ができるのか？自社の課題解決に直結する「身の丈IoT」の始め方を、成功事例と共にお伝えします。 開催日時（オンライン）： 2025/11/28 (金) 13:00~15:00 2025/12/02 (火) 13:00~15:00 2025/12/03 (水) 13:00~15:00

「AI（人工知能）が人間の仕事を奪う」 「AIが社会を支配する日が来るかもしれない」 数年前まで、AIという言葉には、どこかSFのような、遠い未来の話のような響きがありました。 しかし今、AIは私たちの想像をはるかに超えるスピードで進化し、ビジネスのあらゆる場面に浸透し始めています。 そして、その波は、間違いなく中小製造業にも押し寄せています。 「AIなんて、うちのような町工場には関係ない話だ」 もし、あなたがそう思っているとしたら、それは大きなチャンスを逃しているのかもしれません。 なぜなら、AIは、これまで大企業でなければ不可能だった高度な分析や予測を、中小企業でも可能にする、強力な武器となり得るからです。 これまでの経営が、過去の実績データに基づいて、いわば“バックミラー”を見ながら進む「適応型経営」だったとすれば、AIがもたらすのは、未来に起こることを高い精度で予測し、先手を打っていく「予測型経営」へのシフトです。 一体、AIは中小製造業の現場や経営を、具体的にどのように変えていくのでしょうか？ AIが変える、中小製造業の「3つの未来」 見積業務の未来：脱・属人化と高速化 これは、すでにもっとも現実的なAI活用の領域です。 以前のコラムでも触れましたが、過去の膨大な図面データと、それに対応する見積りデータをAIに学習させることで、「この図面に似た過去の案件では、これくらいのコストがかかっているから、今回の見積り金額は〇〇円が妥当だ」と、AIが自動で算出してくれるようになります。   これにより、何が起きるか。   まず、ベテランの頭の中にしかなかった「見積りの勘どころ」が、AIという形でデジタル化され、組織の資産となります。 若手社員でも、ベテランに近い精度の見積りを、数分で作成できるようになるのです。 見積り業務の属人化は解消され、担当者は価格交渉や顧客への付加価値提案といった、より創造的な仕事に時間を使えるようになります。   ある企業では、図面管理システム「ARCHAIVE」の見積AI機能を活用し、数時間かかっていた見積り作業をわずか数分に短縮したという事例もあります。 これは、もはや未来の話ではなく、すぐそこにある現実なのです。   生産計画の未来：需要予測と最適化 「来月は、どの製品が、どれくらい受注できそうか」 「この受注量だと、材料はいつまでに、どれくらい発注しておくべきか」   こうした需要予測や生産計画は、これまで営業担当者の経験や、過去の月次データなど、曖昧な根拠に基づいて立てられることがほとんどでした。 その結果、需要を読み誤って過剰在庫を抱えたり、逆に急な受注に対応できず機会損失を生んだり、といったことが頻繁に起きていました。   AIは、過去の受注データだけでなく、季節変動、天候、市場のトレンド、さらにはSNS上の口コミといった、人間では到底処理しきれないような膨大なデータを分析し、未来の需要を高い精度で予測します。   この予測に基づけば、「どの製品を、いつ、どれだけ作るべきか」という生産計画を最適化できます。 無駄な在庫は削減され、キャッシュフローは改善。機械の稼働率も平準化され、工場の生産性は最大化されます。   品質管理・設備保全の未来：異常検知と予知保全 製品の外観検査を、人間の目に代わってAI搭載のカメラが行う。 これはすでに多くの工場で導入が進んでいます。 AIは、熟練の検査員でも見逃してしまうような微細な傷や汚れを、24時間365日、疲れ知らずで検出し続けます。   さらに進化しているのが、設備の「予知保全」です。 機械に取り付けられたセンサーから得られる振動、温度、音といったデータをAIが常に監視し、「いつもと違うパターン」を検知します。「このままだと、あと3日後にベアリングが故障する可能性が90%です」といったように、機械が故障する“兆候”を事前に予測してくれるのです。   これにより、突然の設備故障による生産ラインの停止（ダウンタイム）を未然に防ぎ、計画的なメンテナンスを行うことが可能になります。 これは、製造業にとって長年の夢だった「壊れる前に直す」を実現する、画期的なテクノロジーです。 AI活用を見据えた、今から始めるべきこと 「そんなすごいことができるなら、すぐにでもAIを導入したい！」 そう思われたかもしれませんが、ここで一つ、非常に重要なことがあります。 それは、AIは「データ」を食べて成長する、ということです。 どれほど優秀なAIエンジンを手に入れても、学習させるための良質なデータがなければ、AIは全く機能しません。AIは魔法の杖ではないのです。 つまり、「予測型経営」へシフトするためには、その前段階として、日々の生産活動で生まれる様々なデータを、正確に、そして継続的に蓄積していく「データ活用の文化」が、会社に根付いていなければなりません。 紙の日報、バラバラのExcelファイル、担当者の頭の中にしかない情報…。 こうしたアナログな状態から、まずは脱却すること。 データを一元管理し、可視化し、日々の改善活動に活かすサイクルを回していくこと。 これこそが、将来的なAI活用を見据えた、最も重要で、今すぐにでも始めるべき準備なのです。 「紙管理脱却のための中小製造業データドリブン経営入門セミナー」の第三講座では、株式会社船井総合研究所の熊谷 俊作 氏が、まさにこの「将来的なAI活用を見据えたデータ活用のロードマップ」を提示します。 アナログな企業が、まず何から始め、どのようなステップでデータドリブン経営を実現し、そしてその先に待つAI活用の未来へと繋げていくのか。その壮大かつ現実的な道のりが、明確に示されます。 AIの時代に取り残されるのか、それともAIを使いこなし、競争相手をリードする存在になるのか。 その分水嶺は、今、あなたの目の前にあります。まずは、その第一歩となる「データ活用の基礎」を、このセミナーで体系的に学んでみませんか。 紙管理脱却のための中小製造業データドリブン経営入門セミナー AIはもはや遠い未来の話ではありません。本セミナーでは、中小製造業がAI時代を生き抜くために、今から何をすべきかを具体的に解説します。データ活用の基礎から、将来のAI活用を見据えたロードマップまで。バックミラーを見る経営から、未来を予測する経営へ。あなたの会社を次世代の「予測型工場」へと導くための、全てのヒントがここにあります。 開催日時（オンライン）： 2025/11/28 (金) 13:00~15:00 2025/12/02 (火) 13:00~15:00 2025/12/03 (水) 13:00~15:00 https://www.funaisoken.co.jp/seminar/134272 「AI（人工知能）が人間の仕事を奪う」 「AIが社会を支配する日が来るかもしれない」 数年前まで、AIという言葉には、どこかSFのような、遠い未来の話のような響きがありました。 しかし今、AIは私たちの想像をはるかに超えるスピードで進化し、ビジネスのあらゆる場面に浸透し始めています。 そして、その波は、間違いなく中小製造業にも押し寄せています。 「AIなんて、うちのような町工場には関係ない話だ」 もし、あなたがそう思っているとしたら、それは大きなチャンスを逃しているのかもしれません。 なぜなら、AIは、これまで大企業でなければ不可能だった高度な分析や予測を、中小企業でも可能にする、強力な武器となり得るからです。 これまでの経営が、過去の実績データに基づいて、いわば“バックミラー”を見ながら進む「適応型経営」だったとすれば、AIがもたらすのは、未来に起こることを高い精度で予測し、先手を打っていく「予測型経営」へのシフトです。 一体、AIは中小製造業の現場や経営を、具体的にどのように変えていくのでしょうか？ AIが変える、中小製造業の「3つの未来」 見積業務の未来：脱・属人化と高速化 これは、すでにもっとも現実的なAI活用の領域です。 以前のコラムでも触れましたが、過去の膨大な図面データと、それに対応する見積りデータをAIに学習させることで、「この図面に似た過去の案件では、これくらいのコストがかかっているから、今回の見積り金額は〇〇円が妥当だ」と、AIが自動で算出してくれるようになります。   これにより、何が起きるか。   まず、ベテランの頭の中にしかなかった「見積りの勘どころ」が、AIという形でデジタル化され、組織の資産となります。 若手社員でも、ベテランに近い精度の見積りを、数分で作成できるようになるのです。 見積り業務の属人化は解消され、担当者は価格交渉や顧客への付加価値提案といった、より創造的な仕事に時間を使えるようになります。   ある企業では、図面管理システム「ARCHAIVE」の見積AI機能を活用し、数時間かかっていた見積り作業をわずか数分に短縮したという事例もあります。 これは、もはや未来の話ではなく、すぐそこにある現実なのです。   生産計画の未来：需要予測と最適化 「来月は、どの製品が、どれくらい受注できそうか」 「この受注量だと、材料はいつまでに、どれくらい発注しておくべきか」   こうした需要予測や生産計画は、これまで営業担当者の経験や、過去の月次データなど、曖昧な根拠に基づいて立てられることがほとんどでした。 その結果、需要を読み誤って過剰在庫を抱えたり、逆に急な受注に対応できず機会損失を生んだり、といったことが頻繁に起きていました。   AIは、過去の受注データだけでなく、季節変動、天候、市場のトレンド、さらにはSNS上の口コミといった、人間では到底処理しきれないような膨大なデータを分析し、未来の需要を高い精度で予測します。   この予測に基づけば、「どの製品を、いつ、どれだけ作るべきか」という生産計画を最適化できます。 無駄な在庫は削減され、キャッシュフローは改善。機械の稼働率も平準化され、工場の生産性は最大化されます。   品質管理・設備保全の未来：異常検知と予知保全 製品の外観検査を、人間の目に代わってAI搭載のカメラが行う。 これはすでに多くの工場で導入が進んでいます。 AIは、熟練の検査員でも見逃してしまうような微細な傷や汚れを、24時間365日、疲れ知らずで検出し続けます。   さらに進化しているのが、設備の「予知保全」です。 機械に取り付けられたセンサーから得られる振動、温度、音といったデータをAIが常に監視し、「いつもと違うパターン」を検知します。「このままだと、あと3日後にベアリングが故障する可能性が90%です」といったように、機械が故障する“兆候”を事前に予測してくれるのです。   これにより、突然の設備故障による生産ラインの停止（ダウンタイム）を未然に防ぎ、計画的なメンテナンスを行うことが可能になります。 これは、製造業にとって長年の夢だった「壊れる前に直す」を実現する、画期的なテクノロジーです。 AI活用を見据えた、今から始めるべきこと 「そんなすごいことができるなら、すぐにでもAIを導入したい！」 そう思われたかもしれませんが、ここで一つ、非常に重要なことがあります。 それは、AIは「データ」を食べて成長する、ということです。 どれほど優秀なAIエンジンを手に入れても、学習させるための良質なデータがなければ、AIは全く機能しません。AIは魔法の杖ではないのです。 つまり、「予測型経営」へシフトするためには、その前段階として、日々の生産活動で生まれる様々なデータを、正確に、そして継続的に蓄積していく「データ活用の文化」が、会社に根付いていなければなりません。 紙の日報、バラバラのExcelファイル、担当者の頭の中にしかない情報…。 こうしたアナログな状態から、まずは脱却すること。 データを一元管理し、可視化し、日々の改善活動に活かすサイクルを回していくこと。 これこそが、将来的なAI活用を見据えた、最も重要で、今すぐにでも始めるべき準備なのです。 「紙管理脱却のための中小製造業データドリブン経営入門セミナー」の第三講座では、株式会社船井総合研究所の熊谷 俊作 氏が、まさにこの「将来的なAI活用を見据えたデータ活用のロードマップ」を提示します。 アナログな企業が、まず何から始め、どのようなステップでデータドリブン経営を実現し、そしてその先に待つAI活用の未来へと繋げていくのか。その壮大かつ現実的な道のりが、明確に示されます。 AIの時代に取り残されるのか、それともAIを使いこなし、競争相手をリードする存在になるのか。 その分水嶺は、今、あなたの目の前にあります。まずは、その第一歩となる「データ活用の基礎」を、このセミナーで体系的に学んでみませんか。 紙管理脱却のための中小製造業データドリブン経営入門セミナー AIはもはや遠い未来の話ではありません。本セミナーでは、中小製造業がAI時代を生き抜くために、今から何をすべきかを具体的に解説します。データ活用の基礎から、将来のAI活用を見据えたロードマップまで。バックミラーを見る経営から、未来を予測する経営へ。あなたの会社を次世代の「予測型工場」へと導くための、全てのヒントがここにあります。 開催日時（オンライン）： 2025/11/28 (金) 13:00~15:00 2025/12/02 (火) 13:00~15:00 2025/12/03 (水) 13:00~15:00 https://www.funaisoken.co.jp/seminar/134272

はじめに：今、製造業に「生成AI」が必要な理由 この度、株式会社船井総合研究所 DXコンサルティング部 リーダーの熊谷俊作が、日本制御機器技術工業会（NECA）様主催の会員限定セミナー「Googleの生成AI『Gemini』セミナー」に講師として登壇しました。 https://www.neca.or.jp/event/13249/ 本セミナーは、「日々のルーティン業務に追われ、本来注力すべき仕事に時間を割けていない」「AI活用が必須と言われるが、何から手をつければ良いかわからない」といった製造業の皆様の課題に対し、最新の生成AI「Gemini」を活用した具体的な解決策を実践的に学ぶことを目的として開催されました。 本記事では、熊谷が担当した「製造業で使える生成AI（基本編）」の内容を中心に、製造業における生成AI活用の核心とその具体的な事例をご紹介します。 生成AIは「産業革命」— 従来のAIとの違い まず、なぜ今、これほどまでに生成AIが注目されているのでしょうか。添付資料でも強調されている通り、生成AIの登場はインターネットの登場以来の「産業革命」と位置づけられています。 従来のAIは「自動化の道具」 これまでのAI（例：不良品検知、数値予測など）は、決められた作業をこなす「自動化の道具」でした。大量のデータからパターンを見つけ出し、分類したり予測したりする役割です。 生成AIは「パートナー/エージェント」 一方、生成AIは、人間のように自然な対話を通じて、文章やアイデアを自ら創造する「パートナー/エージェント」です。例として、報告書作成や新製品のアイデア出しといった知的業務のサポートが可能になります。 生成AIの登場は、全社員に「会社の全知識を記憶した、超優秀な新人」が一人ずつ付くようなもの。面倒な仕事を「奪う」のではなく、「助ける」存在として、企業の生産性を抜本的に向上させる起爆剤となるのです。経営層は、この変化を「対岸の火事」と見ず、追い風にできるかどうかが今後の企業成長の分岐点となると警鐘を鳴らしています。 日本の生成AI活用、現状と課題 生成AIが普及し始めた2022年から2023年以降、世界各国がAI開発競争に参画する中、日本のAI利活用は十分に進んでおらず、AI関連の投資も停滞しているという現状があります。内閣府も「AIを使わないことが最大のリスク」であると指摘しており、AI投資・利活用の推進は喫緊の課題です。 製造業でのAI活用：5つのフレームワーク 漠然としたAI活用ではなく、自社の業務に合う「型」を知ることが成功の第一歩です。製造業における生成AI活用は、主に以下の5つのフレームワークに分類できます。 No. フレームワーク 目的・効果 ① 専門知識・対話アシスタント型 熟練者や匠の技を、いつでも誰でも利用できるようにする。 ② コンテンツ・ドキュメント生成型 面倒な書類仕事（報告書、日報など）をAIに任せる。 ③ アイデア創出・企画支援型 優秀な壁打ち相手として、会社の“脳”を強化させる。 ④ 予測・最適化提案型 “勘と経験”に、“データ”という武器を加え、生産計画や需要予測の精度を向上させる。 ⑤ コード・設計生成支援型 専門家の仕事を、もっと速く、もっと高精度にし、RPAやExcelマクロの作成を支援する。 製造業の具体的事例から学ぶAI活用 セミナーでは、このフレームワークに基づき、製造業での具体的な活用事例が紹介されました。 1. 設計技術ノウハウの共有にAI活用（専門知識・対話アシスタント型） 熟練者のノウハウの属人化解消と技術継承は、製造業の大きな課題です。 事例：シンワバネス株式会社 半導体製造装置に使われるヒーターなどの設計・開発を行うシンワバネス株式会社の事例です。 課題：熟練者のノウハウが属人化し、若手へのOJT（On-the-Job Training）の負担が大きかった。 活用：300以上の社内文書（ヒヤリハット、設計ノウハウ、マニュアル、業務研修資料など）を学習させた* AIチャットボット（KASVI, V.G.など）を導入。若手がいつでも質問できる環境を構築しました。 成果：OJTの負担が軽減され、年間で約414時間の人件費削減を達成。若手社員の「わからない......」を埋める環境ができ、周囲が忙しい時でも「いつでも聞ける」心理的な安全性が向上しました。 参考:中小製造業におけるAI活用×技術伝承事例：株式会社シンワバネスに学ぶ若手育成術 https://smart-factory.funaisoken.co.jp/250430/ AI活用成功の鍵：自社データの学習 世の中にあるデータのみで学習している一般的な生成AIでは、「一般的な回答」しか返ってきません。自社独自の課題を解決し、具体的な提案を得るには、世の中のビッグデータに加え、自社固有のデータ（設計ノウハウ、過去のトラブル事例、原価データなど）をAIに学習させる必要があります。 シンワバネスの事例では、RAG（Retrieval-Augmented Generation）技術により、社内ナレッジを参照した回答を生成し、ヒーター設計に関する専門性の高い問い合わせに対応できています。例えば、ヒーターの不具合に対するリスクの程度や対策、さらには湿度浸入による絶縁抵抗低下を数理モデルで記述するなど、高度な技術サポートを実現しています。 2. 生産技術ノウハウの共有にAI活用（コンテンツ・ドキュメント生成型、コード・設計生成支援型など） 新潟県の株式会社カワイ精工の事例では、9年前に入社当時、業務が紙・FAX・電話のアナログ運用で、業務の無駄や遅さ、データの活用不足が課題でした。 デジタル化の土台構築 まず、金型に関する情報（製品構造、図面、3Dデータ、部品表、実績、修理履歴など）をデジタル化し、「電子カルテ」として一元管理するデジタル化（DXの土台構築）に着手しました。 生成AIによるノウハウ活用 このデジタル化されたデータを基盤として、生成AIを以下のような業務に活用しています。 社内データの活用：社内ノウハウ、手順書の回答、売上・在庫分析、日報の要約、資料作成。 技術ノウハウの活用：後進教育、類似品への応用、トラブル対処・防止。 図面の自動読み取り：2D/3D図面のPDFや画像から、寸法、公差、表面粗さなどの指示内容をAIが自動で抽出・要約。さらに金型設計案を提案。 NCプログラムの言語化：Gコードを自動解析し、各行の意味や注意点を日本語で自動生成（技術ノウハウの明文化）。 AI活用の「一番の壁」と乗り越え方 AI活用を成功させるには、データ活用に必要な視点、特にデータの「粒度」が重要です。完成品の加工時間だけでなく工程ごとの加工時間、段取時間、停止理由など、詳細なデータを取得することで、真の原因や改善箇所を特定できます。 また、AI導入の「一番の壁」は、現場の「デジタルへの抵抗感と変化を嫌う組織心理」です。これに対し、「仕事が増える」「責任が増える」といった不安な感情を、「便利になる」「毎日15分早く帰れる」といった良い感情に変えることが重要です。早期に目に見える成果を出し、現場の「納得感」を得ることが成功の鍵となります。 AI活用セミナーにご参加いただいたお客様の声 多くの皆様にご参加いただき、誠にありがとうございました。 セミナー後のアンケートでは、貴重なご意見やご感想を多数頂戴いたしました。 その中から、特に参考になった点や印象に残ったセッションについてのお声を一部ご紹介します。 1. 「具体的な活用例・導入事例が分かりやすかった」 今回のセミナーでは、実際の企業の導入例や、現場でAIをどのように活用できるのかについて、多くのご評価をいただきました。 「実際の企業の導入例が見れて分かりやすかったです。」 「実際にどういった業務にAIが利用できるのかが分かった点」 「現場での活用例が参考になりました 思いもよらない活用例でした」 「かんたんなことにしかAIを使用していなかったのでAIで何ができるかを具体的な操作で紹介してもらい参考になった。」 2. 「AI活用のための『準備』や『要件』を学べた」 AIを導入し効果を発揮するために必要な準備や、データ蓄積の重要性について、改めて実感いただけたというお声も寄せられています。 「AI活用でもそれなりに効果が発揮できるデータ蓄積が必要であることを改めて実感でき参考になりました。」 「3つのセッション全てがとても興味深く、AI活用をするために準備することがわかり大変参考になりました。」 3. 「各セッションへの高い評価」 セミナー全体や、特定のセッションに対してもご好評の声をいただきました。 「第3部　船井総研様が製造業の現場に向けたコンサルティング事業に取り組んでおられることを初めて知り大変勉強になりました。システムインテグレーションにおいて要件定義がとても重要であることは同意見です。」 「どのセッションも参考になりました」 皆様からいただきました貴重なご意見は、今後のセミナー企画や情報発信に活かしてまいります。 ご参加、ならびにアンケートへのご協力、誠にありがとうございました。 結びに 本セミナーを通じて、生成AIが製造業にもたらす変革の可能性と、それを実現するための具体的なステップをご紹介しました。AIを「知っている」段階から「使いこなせる」段階へと移行し、企業の成長を加速させるためのヒントとなれば幸いです。 工場DXの推進や生成AIの活用について、さらに具体的なご相談やご支援をご希望でしたら、お気軽にお問い合わせください。 https://www.funaisoken.co.jp/form/consulting?siteno=S045 はじめに：今、製造業に「生成AI」が必要な理由 この度、株式会社船井総合研究所 DXコンサルティング部 リーダーの熊谷俊作が、日本制御機器技術工業会（NECA）様主催の会員限定セミナー「Googleの生成AI『Gemini』セミナー」に講師として登壇しました。 https://www.neca.or.jp/event/13249/ 本セミナーは、「日々のルーティン業務に追われ、本来注力すべき仕事に時間を割けていない」「AI活用が必須と言われるが、何から手をつければ良いかわからない」といった製造業の皆様の課題に対し、最新の生成AI「Gemini」を活用した具体的な解決策を実践的に学ぶことを目的として開催されました。 本記事では、熊谷が担当した「製造業で使える生成AI（基本編）」の内容を中心に、製造業における生成AI活用の核心とその具体的な事例をご紹介します。 生成AIは「産業革命」— 従来のAIとの違い まず、なぜ今、これほどまでに生成AIが注目されているのでしょうか。添付資料でも強調されている通り、生成AIの登場はインターネットの登場以来の「産業革命」と位置づけられています。 従来のAIは「自動化の道具」 これまでのAI（例：不良品検知、数値予測など）は、決められた作業をこなす「自動化の道具」でした。大量のデータからパターンを見つけ出し、分類したり予測したりする役割です。 生成AIは「パートナー/エージェント」 一方、生成AIは、人間のように自然な対話を通じて、文章やアイデアを自ら創造する「パートナー/エージェント」です。例として、報告書作成や新製品のアイデア出しといった知的業務のサポートが可能になります。 生成AIの登場は、全社員に「会社の全知識を記憶した、超優秀な新人」が一人ずつ付くようなもの。面倒な仕事を「奪う」のではなく、「助ける」存在として、企業の生産性を抜本的に向上させる起爆剤となるのです。経営層は、この変化を「対岸の火事」と見ず、追い風にできるかどうかが今後の企業成長の分岐点となると警鐘を鳴らしています。 日本の生成AI活用、現状と課題 生成AIが普及し始めた2022年から2023年以降、世界各国がAI開発競争に参画する中、日本のAI利活用は十分に進んでおらず、AI関連の投資も停滞しているという現状があります。内閣府も「AIを使わないことが最大のリスク」であると指摘しており、AI投資・利活用の推進は喫緊の課題です。 製造業でのAI活用：5つのフレームワーク 漠然としたAI活用ではなく、自社の業務に合う「型」を知ることが成功の第一歩です。製造業における生成AI活用は、主に以下の5つのフレームワークに分類できます。 No. フレームワーク 目的・効果 ① 専門知識・対話アシスタント型 熟練者や匠の技を、いつでも誰でも利用できるようにする。 ② コンテンツ・ドキュメント生成型 面倒な書類仕事（報告書、日報など）をAIに任せる。 ③ アイデア創出・企画支援型 優秀な壁打ち相手として、会社の“脳”を強化させる。 ④ 予測・最適化提案型 “勘と経験”に、“データ”という武器を加え、生産計画や需要予測の精度を向上させる。 ⑤ コード・設計生成支援型 専門家の仕事を、もっと速く、もっと高精度にし、RPAやExcelマクロの作成を支援する。 製造業の具体的事例から学ぶAI活用 セミナーでは、このフレームワークに基づき、製造業での具体的な活用事例が紹介されました。 1. 設計技術ノウハウの共有にAI活用（専門知識・対話アシスタント型） 熟練者のノウハウの属人化解消と技術継承は、製造業の大きな課題です。 事例：シンワバネス株式会社 半導体製造装置に使われるヒーターなどの設計・開発を行うシンワバネス株式会社の事例です。 課題：熟練者のノウハウが属人化し、若手へのOJT（On-the-Job Training）の負担が大きかった。 活用：300以上の社内文書（ヒヤリハット、設計ノウハウ、マニュアル、業務研修資料など）を学習させた* AIチャットボット（KASVI, V.G.など）を導入。若手がいつでも質問できる環境を構築しました。 成果：OJTの負担が軽減され、年間で約414時間の人件費削減を達成。若手社員の「わからない......」を埋める環境ができ、周囲が忙しい時でも「いつでも聞ける」心理的な安全性が向上しました。 参考:中小製造業におけるAI活用×技術伝承事例：株式会社シンワバネスに学ぶ若手育成術 https://smart-factory.funaisoken.co.jp/250430/ AI活用成功の鍵：自社データの学習 世の中にあるデータのみで学習している一般的な生成AIでは、「一般的な回答」しか返ってきません。自社独自の課題を解決し、具体的な提案を得るには、世の中のビッグデータに加え、自社固有のデータ（設計ノウハウ、過去のトラブル事例、原価データなど）をAIに学習させる必要があります。 シンワバネスの事例では、RAG（Retrieval-Augmented Generation）技術により、社内ナレッジを参照した回答を生成し、ヒーター設計に関する専門性の高い問い合わせに対応できています。例えば、ヒーターの不具合に対するリスクの程度や対策、さらには湿度浸入による絶縁抵抗低下を数理モデルで記述するなど、高度な技術サポートを実現しています。 2. 生産技術ノウハウの共有にAI活用（コンテンツ・ドキュメント生成型、コード・設計生成支援型など） 新潟県の株式会社カワイ精工の事例では、9年前に入社当時、業務が紙・FAX・電話のアナログ運用で、業務の無駄や遅さ、データの活用不足が課題でした。 デジタル化の土台構築 まず、金型に関する情報（製品構造、図面、3Dデータ、部品表、実績、修理履歴など）をデジタル化し、「電子カルテ」として一元管理するデジタル化（DXの土台構築）に着手しました。 生成AIによるノウハウ活用 このデジタル化されたデータを基盤として、生成AIを以下のような業務に活用しています。 社内データの活用：社内ノウハウ、手順書の回答、売上・在庫分析、日報の要約、資料作成。 技術ノウハウの活用：後進教育、類似品への応用、トラブル対処・防止。 図面の自動読み取り：2D/3D図面のPDFや画像から、寸法、公差、表面粗さなどの指示内容をAIが自動で抽出・要約。さらに金型設計案を提案。 NCプログラムの言語化：Gコードを自動解析し、各行の意味や注意点を日本語で自動生成（技術ノウハウの明文化）。 AI活用の「一番の壁」と乗り越え方 AI活用を成功させるには、データ活用に必要な視点、特にデータの「粒度」が重要です。完成品の加工時間だけでなく工程ごとの加工時間、段取時間、停止理由など、詳細なデータを取得することで、真の原因や改善箇所を特定できます。 また、AI導入の「一番の壁」は、現場の「デジタルへの抵抗感と変化を嫌う組織心理」です。これに対し、「仕事が増える」「責任が増える」といった不安な感情を、「便利になる」「毎日15分早く帰れる」といった良い感情に変えることが重要です。早期に目に見える成果を出し、現場の「納得感」を得ることが成功の鍵となります。 AI活用セミナーにご参加いただいたお客様の声 多くの皆様にご参加いただき、誠にありがとうございました。 セミナー後のアンケートでは、貴重なご意見やご感想を多数頂戴いたしました。 その中から、特に参考になった点や印象に残ったセッションについてのお声を一部ご紹介します。 1. 「具体的な活用例・導入事例が分かりやすかった」 今回のセミナーでは、実際の企業の導入例や、現場でAIをどのように活用できるのかについて、多くのご評価をいただきました。 「実際の企業の導入例が見れて分かりやすかったです。」 「実際にどういった業務にAIが利用できるのかが分かった点」 「現場での活用例が参考になりました 思いもよらない活用例でした」 「かんたんなことにしかAIを使用していなかったのでAIで何ができるかを具体的な操作で紹介してもらい参考になった。」 2. 「AI活用のための『準備』や『要件』を学べた」 AIを導入し効果を発揮するために必要な準備や、データ蓄積の重要性について、改めて実感いただけたというお声も寄せられています。 「AI活用でもそれなりに効果が発揮できるデータ蓄積が必要であることを改めて実感でき参考になりました。」 「3つのセッション全てがとても興味深く、AI活用をするために準備することがわかり大変参考になりました。」 3. 「各セッションへの高い評価」 セミナー全体や、特定のセッションに対してもご好評の声をいただきました。 「第3部　船井総研様が製造業の現場に向けたコンサルティング事業に取り組んでおられることを初めて知り大変勉強になりました。システムインテグレーションにおいて要件定義がとても重要であることは同意見です。」 「どのセッションも参考になりました」 皆様からいただきました貴重なご意見は、今後のセミナー企画や情報発信に活かしてまいります。 ご参加、ならびにアンケートへのご協力、誠にありがとうございました。 結びに 本セミナーを通じて、生成AIが製造業にもたらす変革の可能性と、それを実現するための具体的なステップをご紹介しました。AIを「知っている」段階から「使いこなせる」段階へと移行し、企業の成長を加速させるためのヒントとなれば幸いです。 工場DXの推進や生成AIの活用について、さらに具体的なご相談やご支援をご希望でしたら、お気軽にお問い合わせください。 https://www.funaisoken.co.jp/form/consulting?siteno=S045