1. はじめに：なぜ今、経営層が「国際ロボット展」に自ら足を運ぶべきなのか 世界最大級のロボット・トレードショー「国際ロボット展（iREX）」が今年も開催されます。広大な会場に数千の最新技術が並ぶこの展示会は、単なる技術の祭典ではありません。製造業の経営者・工場長にとっては、向こう数年の自社の競争力を左右する「投資判断の場」でもあります。 現場の担当者に視察を一任するケースも見られますが、今こそ決裁権を持つ皆様ご自身が足を運び、肌で変化を感じ取るべき理由があります。それは、ロボット技術のフェーズが大きく変わったからです。 1-1. 2025年の重要テーマは「単なる自動化」から「AI×自律化」へ これまでのロボット導入は「決まった動作を高速で繰り返す」ことが主眼でした。しかし、2025年のトレンドは明らかに変化しています。生成AIや高度なセンシング技術との融合により、ロボットは「自分で考えて動く（自律化）」フェーズへと進化しました。 これは、これまでの「多品種少量生産にはロボットは向かない」という常識が覆されつつあることを意味します。このパラダイムシフトを経営視点で理解できるかどうかが、今後の設備投資の成否を分けます。 1-2. 現場任せにしない「投資対効果（ROI）」を見極める視察 「すごい技術だった」という感想だけで終わらせてはいけません。経営層が見るべきは、そのロボットを導入することで「どれだけの人件費が削減できるか」「生産リードタイムがどれだけ短縮されるか」というROI（投資対効果）です。現場の視点はどうしても「使いやすさ」に寄りがちですが、経営層は「ビジネスインパクト」の視点で展示を見極める必要があります。 2. 迷子にならない事前準備：目的を「自社の経営課題」から逆算する 東京ビッグサイトの全館を使用する広大な会場を、漫然と歩くのは時間の浪費です。効率的な視察のためには、出発前の「課題の言語化」が不可欠です。 2-1. 「人手不足の解消」か「生産能力の増強」か、狙いを定める 「何かいいものがあれば」というスタンスでは、何も見つかりません。 人手不足の解消: 特定の工程（例：箱詰め、搬送）を省人化したいのか？ 品質の安定化: 熟練工の検査精度を自動化したいのか？ 生産能力の増強: 24時間稼働を実現したいのか？ 目的によって、見るべきブースは180度変わります。まずは自社の最重要課題を1つだけ決めて、そこに関連するソリューションに集中しましょう。 2-2. 会場マップは「製品ジャンル」ではなく「工程（活用シーン）」で塗る 主催者が用意するマップは「メーカー別」や「団体別」になっていることが多いですが、ご自身のマップには「工程」で印をつけてください。「溶接ゾーン」「組立ゾーン」「搬送ゾーン」といった具合です。有名メーカーの巨大ブースだけでなく、自社の課題解決に直結する中小規模の専門メーカーを見落とさないための工夫です。 続いて、国際ロボット展2025で見るべき「5つの注目トレンド」をお伝えします。 3. 【プロ厳選】国際ロボット展2025で見るべき「5つの注目トレンド」 数ある展示の中から、特にROIが出やすく、製造業の現場変革に直結する5つのトレンドを厳選しました。これらは「未来の技術」ではなく、すでに「実用段階にある技術」です。 【2025年 国際ロボット展 注目トレンド比較】 3-1. 【協働ロボット】柵なし・ティーチングレスによる「柔軟な生産体制」 かつては「遅い」「力が弱い」と言われた協働ロボットですが、可搬重量の増加と動作速度の向上（※リスクアセスメント必須）により、本格的な生産ラインへの投入が可能になりました。特に注目は「ティーチング（動作教示）の簡易化」です。プログラミング知識がなくても、スマホ感覚で設定できるモデルが増えています。「専任の技術者がいない」という中小企業こそ、見るべき分野です。 3-2. 【物流・搬送（AMR/AGV）】工場内物流の「搬送レス」への挑戦 「作ること」よりも「運ぶこと」に多くの工数を割いていませんか？ ガイドテープ不要で自律走行するAMR（自律走行搬送ロボット）は、レイアウト変更にも柔軟に対応できます。ロボットアームと台車が一体化した「モバイルマニピュレーター」の実演があれば、ぜひ足を止めてください。加工から搬送までをシームレスに繋ぐ未来が見えます。 3-3. 【AI・画像認識】熟練工の目を代替する「外観検査・ピッキング」 これまでは照明環境やワークの向きを厳密に管理する必要がありましたが、AIの進化により「多少ラフな環境」でも認識できるようになりました。熟練工が「勘と経験」で行っていた微細なキズの判定や、バラバラに置かれた部品のピッキングが可能になっています。 3-4. 【デジタルツイン】導入失敗リスクをゼロにする「事前検証シミュレーション」 実機を見る前に、モニター上のシミュレーション画面に注目してください。PC上でラインを再現し、タクトタイムや干渉を事前に検証する「デジタルツイン」技術です。これにより、「導入してみたが、思ったより生産性が上がらなかった」という最大のリスクを回避できます。 3-5. 【ロボットハンド・周辺機器】「掴めない」を解決する把持技術の進化 ロボット本体（アーム）の性能差は縮まっています。現在の差別化要因は「手（エンドエフェクタ）」にあります。柔らかい食品を潰さずに掴む、油まみれの金属部品を滑らずに掴むなど、ハンド技術の進化が自動化の適用範囲を広げています。 4. 効率的な会場の歩き方：1日で成果を最大化する視察ルート 限られた時間で成果を最大化するための、プロ視点の「歩き方」を伝授します。 4-1. 派手なデモ機よりも「システムインテグレータ（SIer）ゾーン」に注目せよ 大手ロボットメーカーのブースで、ダンスをするロボットを見るのは楽しいですが、それはビジネスではありません。 本当に見るべきは、ロボットメーカーの奥や、SIer（エスアイアー）が集まるゾーンです。彼らはメーカーの枠を超え、ハンド、カメラ、架台を組み合わせた「実際に使えるシステム」を展示しています。具体的な導入イメージは、SIerのブースにこそ転がっています。 4-2. 質問リストを用意する：「御社のロボットは、我が社のこのワークを扱えますか？」 ブース担当者との会話を有意義にするためのフローです。 【ブースでの対話とアクションのフロー】 Step 1：ブース訪問・デモ確認 まずはデモ機を見て、自社の課題解決に繋がりそうか直感的に判断します。 関係ない（自社の課題とかけ離れている）と感じたら、時間を浪費せずスルーして次へ進みます。 Step 2：担当者へのヒアリング（重要3項目） 自社の課題に近いと感じたら、担当者に以下の質問を投げかけます。 Q1. 適合性：「このロボットシステムで『自社の工程』自動化できそうですか？」 Q2. 費用対効果：「導入コストの目安は？」 Q3. 運用体制：「設置後のサポート体制はどうなっていますか？」 Step 3：情報の記録 回答に納得できたら、名刺交換・資料請求を行います。 ★最重要：忘れないうちに、その場でスマホに「どの工程に使えそうか」等のメモを残します。 カタログスペックを聞くのではなく、「自社のワーク（製品）」の写真や図面をスマホで見せながら、「こういう課題を解決できるか？」と聞くのが最も手っ取り早い方法です。 5. 視察を「ただの見学」で終わらせないために 5-1. 持ち帰るべきはパンフレットではなく「具体的な導入イメージ」と「課題感」 帰社後、デスクに山積みになったパンフレットを見返しても、熱量は蘇りません。大切なのは、会場で感じた「これなら自社のあの工程に使えるかもしれない」という直感と、ブース担当者の生の声です。 気になったブースでは必ず写真を撮り、その場で「どの工程に適用できそうか」を一言メモに残してください。それが後日の検討会議で最強の資料となります。 5-2. 複雑化する選択肢の中で「自社に最適な解」を見つける難しさ しかし、いざ導入を検討し始めると、壁にぶつかるはずです。「A社のロボットとB社のロボット、どちらがウチに合うのか？」「SIerはどこに頼めばいいのか？」「補助金は使えるのか？」 選択肢が増えたことは喜ばしい反面、選定の難易度も格段に上がっています。メーカーの営業担当者は、当然ながら自社製品を推奨するため、フラットな比較検討は困難です。 6. まとめ：工場DXドットコムの「無料個別相談」で最適な自動化プランを策定 国際ロボット展は、工場の未来を変える大きなきっかけです。しかし、視察はあくまで「スタートライン」。重要なのは、持ち帰った情報をどう自社の現場に落とし込むかです。 「自社の工程に合うロボットがわからない」 「視察で見つけた技術を導入したいが、どのSIerに頼めばいいかわからない」 「失敗しない投資計画を立てたい」 そうお考えの経営者様、工場長様は、ぜひ「工場DXドットコム」の無料個別相談をご利用ください。 私たちは特定のメーカーに縛られない中立的な立場で、貴社の課題に最適な自動化ソリューションと、信頼できるパートナー企業を選定・ご紹介します。 国際ロボット展で得た「気づき」を、確実な「成果」に変えるために。まずはプロフェッショナルの知見をご活用ください！ 「無料個別相談」 https://formslp.funaisoken.co.jp/form01/lp/post/inquiry-S045.html?siteno=S045&_gl=1*n9ocn6*_gcl_au*MTQxOTg2OTc5LjE3NDg0MDQ4OTA.*_ga*MTQwMzYyNzIxNC4xNzAxMTQ4MzQz*_ga_D8HCS71KCM*czE3NTEyNjM4NjIkbzQ0MCRnMCR0MTc1MTI2Mzg2MiRqNjAkbDAkaDA. 無料オンライン相談とは、当社の専門コンサルタントがオンラインで貴社のDX活用（ロボット・AI・ERP活用）について無料でご相談を お受けすることです。 無料オンライン相談は専門コンサルタントが担当させていただきますので、どのようなテーマでもご相談いただけます。 通常、コンサルティングには費用がかかりますが、無料オンライン相談ではその前に無料で体験していただくことができますので、 ぜひご活用いただければ幸いでございます。 1. はじめに：なぜ今、経営層が「国際ロボット展」に自ら足を運ぶべきなのか 世界最大級のロボット・トレードショー「国際ロボット展（iREX）」が今年も開催されます。広大な会場に数千の最新技術が並ぶこの展示会は、単なる技術の祭典ではありません。製造業の経営者・工場長にとっては、向こう数年の自社の競争力を左右する「投資判断の場」でもあります。 現場の担当者に視察を一任するケースも見られますが、今こそ決裁権を持つ皆様ご自身が足を運び、肌で変化を感じ取るべき理由があります。それは、ロボット技術のフェーズが大きく変わったからです。 1-1. 2025年の重要テーマは「単なる自動化」から「AI×自律化」へ これまでのロボット導入は「決まった動作を高速で繰り返す」ことが主眼でした。しかし、2025年のトレンドは明らかに変化しています。生成AIや高度なセンシング技術との融合により、ロボットは「自分で考えて動く（自律化）」フェーズへと進化しました。 これは、これまでの「多品種少量生産にはロボットは向かない」という常識が覆されつつあることを意味します。このパラダイムシフトを経営視点で理解できるかどうかが、今後の設備投資の成否を分けます。 1-2. 現場任せにしない「投資対効果（ROI）」を見極める視察 「すごい技術だった」という感想だけで終わらせてはいけません。経営層が見るべきは、そのロボットを導入することで「どれだけの人件費が削減できるか」「生産リードタイムがどれだけ短縮されるか」というROI（投資対効果）です。現場の視点はどうしても「使いやすさ」に寄りがちですが、経営層は「ビジネスインパクト」の視点で展示を見極める必要があります。 2. 迷子にならない事前準備：目的を「自社の経営課題」から逆算する 東京ビッグサイトの全館を使用する広大な会場を、漫然と歩くのは時間の浪費です。効率的な視察のためには、出発前の「課題の言語化」が不可欠です。 2-1. 「人手不足の解消」か「生産能力の増強」か、狙いを定める 「何かいいものがあれば」というスタンスでは、何も見つかりません。 人手不足の解消: 特定の工程（例：箱詰め、搬送）を省人化したいのか？ 品質の安定化: 熟練工の検査精度を自動化したいのか？ 生産能力の増強: 24時間稼働を実現したいのか？ 目的によって、見るべきブースは180度変わります。まずは自社の最重要課題を1つだけ決めて、そこに関連するソリューションに集中しましょう。 2-2. 会場マップは「製品ジャンル」ではなく「工程（活用シーン）」で塗る 主催者が用意するマップは「メーカー別」や「団体別」になっていることが多いですが、ご自身のマップには「工程」で印をつけてください。「溶接ゾーン」「組立ゾーン」「搬送ゾーン」といった具合です。有名メーカーの巨大ブースだけでなく、自社の課題解決に直結する中小規模の専門メーカーを見落とさないための工夫です。 続いて、国際ロボット展2025で見るべき「5つの注目トレンド」をお伝えします。 3. 【プロ厳選】国際ロボット展2025で見るべき「5つの注目トレンド」 数ある展示の中から、特にROIが出やすく、製造業の現場変革に直結する5つのトレンドを厳選しました。これらは「未来の技術」ではなく、すでに「実用段階にある技術」です。 【2025年 国際ロボット展 注目トレンド比較】 3-1. 【協働ロボット】柵なし・ティーチングレスによる「柔軟な生産体制」 かつては「遅い」「力が弱い」と言われた協働ロボットですが、可搬重量の増加と動作速度の向上（※リスクアセスメント必須）により、本格的な生産ラインへの投入が可能になりました。特に注目は「ティーチング（動作教示）の簡易化」です。プログラミング知識がなくても、スマホ感覚で設定できるモデルが増えています。「専任の技術者がいない」という中小企業こそ、見るべき分野です。 3-2. 【物流・搬送（AMR/AGV）】工場内物流の「搬送レス」への挑戦 「作ること」よりも「運ぶこと」に多くの工数を割いていませんか？ ガイドテープ不要で自律走行するAMR（自律走行搬送ロボット）は、レイアウト変更にも柔軟に対応できます。ロボットアームと台車が一体化した「モバイルマニピュレーター」の実演があれば、ぜひ足を止めてください。加工から搬送までをシームレスに繋ぐ未来が見えます。 3-3. 【AI・画像認識】熟練工の目を代替する「外観検査・ピッキング」 これまでは照明環境やワークの向きを厳密に管理する必要がありましたが、AIの進化により「多少ラフな環境」でも認識できるようになりました。熟練工が「勘と経験」で行っていた微細なキズの判定や、バラバラに置かれた部品のピッキングが可能になっています。 3-4. 【デジタルツイン】導入失敗リスクをゼロにする「事前検証シミュレーション」 実機を見る前に、モニター上のシミュレーション画面に注目してください。PC上でラインを再現し、タクトタイムや干渉を事前に検証する「デジタルツイン」技術です。これにより、「導入してみたが、思ったより生産性が上がらなかった」という最大のリスクを回避できます。 3-5. 【ロボットハンド・周辺機器】「掴めない」を解決する把持技術の進化 ロボット本体（アーム）の性能差は縮まっています。現在の差別化要因は「手（エンドエフェクタ）」にあります。柔らかい食品を潰さずに掴む、油まみれの金属部品を滑らずに掴むなど、ハンド技術の進化が自動化の適用範囲を広げています。 4. 効率的な会場の歩き方：1日で成果を最大化する視察ルート 限られた時間で成果を最大化するための、プロ視点の「歩き方」を伝授します。 4-1. 派手なデモ機よりも「システムインテグレータ（SIer）ゾーン」に注目せよ 大手ロボットメーカーのブースで、ダンスをするロボットを見るのは楽しいですが、それはビジネスではありません。 本当に見るべきは、ロボットメーカーの奥や、SIer（エスアイアー）が集まるゾーンです。彼らはメーカーの枠を超え、ハンド、カメラ、架台を組み合わせた「実際に使えるシステム」を展示しています。具体的な導入イメージは、SIerのブースにこそ転がっています。 4-2. 質問リストを用意する：「御社のロボットは、我が社のこのワークを扱えますか？」 ブース担当者との会話を有意義にするためのフローです。 【ブースでの対話とアクションのフロー】 Step 1：ブース訪問・デモ確認 まずはデモ機を見て、自社の課題解決に繋がりそうか直感的に判断します。 関係ない（自社の課題とかけ離れている）と感じたら、時間を浪費せずスルーして次へ進みます。 Step 2：担当者へのヒアリング（重要3項目） 自社の課題に近いと感じたら、担当者に以下の質問を投げかけます。 Q1. 適合性：「このロボットシステムで『自社の工程』自動化できそうですか？」 Q2. 費用対効果：「導入コストの目安は？」 Q3. 運用体制：「設置後のサポート体制はどうなっていますか？」 Step 3：情報の記録 回答に納得できたら、名刺交換・資料請求を行います。 ★最重要：忘れないうちに、その場でスマホに「どの工程に使えそうか」等のメモを残します。 カタログスペックを聞くのではなく、「自社のワーク（製品）」の写真や図面をスマホで見せながら、「こういう課題を解決できるか？」と聞くのが最も手っ取り早い方法です。 5. 視察を「ただの見学」で終わらせないために 5-1. 持ち帰るべきはパンフレットではなく「具体的な導入イメージ」と「課題感」 帰社後、デスクに山積みになったパンフレットを見返しても、熱量は蘇りません。大切なのは、会場で感じた「これなら自社のあの工程に使えるかもしれない」という直感と、ブース担当者の生の声です。 気になったブースでは必ず写真を撮り、その場で「どの工程に適用できそうか」を一言メモに残してください。それが後日の検討会議で最強の資料となります。 5-2. 複雑化する選択肢の中で「自社に最適な解」を見つける難しさ しかし、いざ導入を検討し始めると、壁にぶつかるはずです。「A社のロボットとB社のロボット、どちらがウチに合うのか？」「SIerはどこに頼めばいいのか？」「補助金は使えるのか？」 選択肢が増えたことは喜ばしい反面、選定の難易度も格段に上がっています。メーカーの営業担当者は、当然ながら自社製品を推奨するため、フラットな比較検討は困難です。 6. まとめ：工場DXドットコムの「無料個別相談」で最適な自動化プランを策定 国際ロボット展は、工場の未来を変える大きなきっかけです。しかし、視察はあくまで「スタートライン」。重要なのは、持ち帰った情報をどう自社の現場に落とし込むかです。 「自社の工程に合うロボットがわからない」 「視察で見つけた技術を導入したいが、どのSIerに頼めばいいかわからない」 「失敗しない投資計画を立てたい」 そうお考えの経営者様、工場長様は、ぜひ「工場DXドットコム」の無料個別相談をご利用ください。 私たちは特定のメーカーに縛られない中立的な立場で、貴社の課題に最適な自動化ソリューションと、信頼できるパートナー企業を選定・ご紹介します。 国際ロボット展で得た「気づき」を、確実な「成果」に変えるために。まずはプロフェッショナルの知見をご活用ください！ 「無料個別相談」 https://formslp.funaisoken.co.jp/form01/lp/post/inquiry-S045.html?siteno=S045&_gl=1*n9ocn6*_gcl_au*MTQxOTg2OTc5LjE3NDg0MDQ4OTA.*_ga*MTQwMzYyNzIxNC4xNzAxMTQ4MzQz*_ga_D8HCS71KCM*czE3NTEyNjM4NjIkbzQ0MCRnMCR0MTc1MTI2Mzg2MiRqNjAkbDAkaDA. 無料オンライン相談とは、当社の専門コンサルタントがオンラインで貴社のDX活用（ロボット・AI・ERP活用）について無料でご相談を お受けすることです。 無料オンライン相談は専門コンサルタントが担当させていただきますので、どのようなテーマでもご相談いただけます。 通常、コンサルティングには費用がかかりますが、無料オンライン相談ではその前に無料で体験していただくことができますので、 ぜひご活用いただければ幸いでございます。

「製造業のDX」において、基幹システム導入がゴールではないことは、皆様も強く感じていらっしゃることでしょう。 高額な投資をして導入したはずの基幹システム。しかし、データ集計に未だ担当者が手作業で関与し、経営判断が数日遅れ、「せっかくのデータが宝の持ち腐れ」になっているケースが散見されます。 本稿では、この現状を打破し、基幹システムデータを「生きた情報資産」へと変える、進化したBIツール連携によるデータ活用戦略の真のメリットに加えて、導入時に必ず押さえるべき「成功の仕込み」について、お伝えいたします。 基幹システム＋BIツール連携で変わる「経営のスピード」 従来のデータ活用は、システム導入後の「おまけ」と考えられがちでした。しかし、進化を遂げたBIツールとの連携は、経営そのもののスピードと質を変革します。 ■リアルタイム経営判断と属人性の完全排除 現状、月次や週次の営業指標（売上、原価率、在庫回転率など）の確認は、いまだに「Excel熟練者への依頼」と「集計マクロが組み込まれたExcel資料」に依存していませんか？ 問題点： 担当者の病欠や退職で業務が滞る「属人性リスク」、資料作成に数日を要する「判断の遅れ」。 BI連携の解決策： BIツールは基幹システムのデータを自動で読み込み、分析ダッシュボードを常に最新版に更新します。資料作成のための時間はゼロになり、経営に必要な情報がリアルタイムで手に入ります。そのため、即時的な課題対応が可能となり、意思決定のスピードが劇的に向上します。 ■データドリブンな「標準業務プロセス」の確立 BI連携は単なる可視化で終わりません。全社員が共通の「真実のデータ」に基づき、意思決定を行う文化を醸成します。 変化： 「個人の経験と勘」や「手元のExcel」に依存していた情報が、BIダッシュボードを通じて組織全体に"見える化"されます。 効果： 各社員が、共通の指標と客観的なデータに基づいて行動を決定できるようになります。そのため、個人に頼る割合が減少し、部門横断的なチーム戦略が活性化し、組織全体の業務がデータに基づいて標準化されます。 【最重要】「後悔しない」BI分析を実現するための２つの「仕込み」 BIツール導入の失敗事例のほとんどは、「分析軸の不足」と「資料の複雑化」です。システム稼働前に、以下の2点を「未来志向」で仕込んでおくことが、データ経営の成否を分けます。 【コツ１】BIで「最終的に見たい指標」から逆算し、マスタ項目を設計する 基幹システム導入時、マスタ項目設計は必須ですが、「BIでどう分析するか」という視点が抜け落ちがちです。 よくある失敗： システムが稼働してから「この項目で切り分けて分析したい」となっても、そのデータが基幹システム側で入力必須項目として設定されていなければ、分析は不可能です。   成功のための仕込み（例：受注分析）： 「誰が（担当者）」「どこへ（納品先区分）」「何を（製品カテゴリ）」を「どのように（チャネル区分）」売ったのか？   これらの分析軸となる項目を、見積・受注入力時に必須入力として、フィールドをシステムに設定しておくことが不可欠です。   警告： 「稼働後に検討」では、システム改修か、毎回Excelに出力して手作業で加工する「分析のためのムダな工数」が発生し、DXは遠のきます。 【コツ２】部門・役職ごとに必要な分析資料を「標準化」し、数を絞り込む 「あれもこれも分析したい」という要望で資料が増えすぎ、結局「どれを見て、何を判断すればいいか分からない」という情報洪水に陥るケースが多発します。 回避策： 基幹システム導入時の「業務フロー標準化」と同様に、BI分析資料も事前に厳しく精査・標準化します。   例：「経営層向けサマリー（KPI特化）」「営業部門長向け（達成率・要因分析）」「現場担当者向け（行動管理）」など、見るべき役割と目的に応じて資料をシンプルに集約・定義しましょう。   重要性： プロジェクトメンバーの多様な意見をそのまま反映させると、必ず複雑化します。「何をやめるか」を決断し、最も重要な指標にフォーカスした資料にまとめ上げることが、BI活用の定着を促します。 まとめ：データ経営は「設計」で決まる システムやツールを導入すれば、自動的に「データ経営」が実現するわけではありません。 データ経営は、BIツールという道具を最大限に活かすための「設計と仕込み」にかかっています。 迅速で安定したデータ経営を実現するためには、システム導入のその瞬間から、最終的なBI分析を意識した「逆算的なデータ設計」が不可欠です。 ぜひ、この機会に貴社の基幹システムデータの「活かし方」を再点検し、データ駆動型経営への大きな一歩を踏み出してください。 【皆様の会社でこのようなお悩みはありませんか？】 企画・戦略策定の課題 漠然と「今の業務をITでどうにかしたい」と考えているが、何から手をつけて良いかわからない システム導入を検討しているものの、具体的な要件が固まっていない 業務の効率化・自動化の必要性を感じているが、会社として具体的な目的や方向性が定まっていない 他社の成功事例を見て「うちも導入すべきか？」と考えているが、自社に合うか不安 AIやクラウドなどの新しいデジタル技術の導入に関心があるが、どこから手をつければ良いかわからない 事業成長を見据えた拡張性の高いシステム基盤を検討したい   課題解決・効果最大化に関する課題 現状の基幹システムが老朽化し、刷新の必要性を感じている 部門間の連携不足をシステムで解消したいと考えている データ活用・分析を進めたいが、現状のシステムでは難しいと感じている 属人化している業務を標準化し、リスクを低減したいと考えている   導入・プロジェクト推進の課題 過去にシステム導入で失敗経験があり、次こそは成功させたいと考えている システム会社からの提案内容が自社の課題解決に繋がるのか、判断に迷ってしまうことがある システム導入プロジェクトの進め方に不安を感じている 上記のお悩みに1つでも当てはまる場合は、 「今すぐ！」次のページから無料オンライン相談をお申し込みください。 貴社の個別特有のお悩み事に専門コンサルタントが相談対応いたします。 https://www.funaisoken.co.jp/form/consulting いつも当コラムをご愛読いただきありがとうございます。 「製造業のDX」において、基幹システム導入がゴールではないことは、皆様も強く感じていらっしゃることでしょう。 高額な投資をして導入したはずの基幹システム。しかし、データ集計に未だ担当者が手作業で関与し、経営判断が数日遅れ、「せっかくのデータが宝の持ち腐れ」になっているケースが散見されます。 本稿では、この現状を打破し、基幹システムデータを「生きた情報資産」へと変える、進化したBIツール連携によるデータ活用戦略の真のメリットに加えて、導入時に必ず押さえるべき「成功の仕込み」について、お伝えいたします。 基幹システム＋BIツール連携で変わる「経営のスピード」 従来のデータ活用は、システム導入後の「おまけ」と考えられがちでした。しかし、進化を遂げたBIツールとの連携は、経営そのもののスピードと質を変革します。 ■リアルタイム経営判断と属人性の完全排除 現状、月次や週次の営業指標（売上、原価率、在庫回転率など）の確認は、いまだに「Excel熟練者への依頼」と「集計マクロが組み込まれたExcel資料」に依存していませんか？ 問題点： 担当者の病欠や退職で業務が滞る「属人性リスク」、資料作成に数日を要する「判断の遅れ」。 BI連携の解決策： BIツールは基幹システムのデータを自動で読み込み、分析ダッシュボードを常に最新版に更新します。資料作成のための時間はゼロになり、経営に必要な情報がリアルタイムで手に入ります。そのため、即時的な課題対応が可能となり、意思決定のスピードが劇的に向上します。 ■データドリブンな「標準業務プロセス」の確立 BI連携は単なる可視化で終わりません。全社員が共通の「真実のデータ」に基づき、意思決定を行う文化を醸成します。 変化： 「個人の経験と勘」や「手元のExcel」に依存していた情報が、BIダッシュボードを通じて組織全体に"見える化"されます。 効果： 各社員が、共通の指標と客観的なデータに基づいて行動を決定できるようになります。そのため、個人に頼る割合が減少し、部門横断的なチーム戦略が活性化し、組織全体の業務がデータに基づいて標準化されます。 【最重要】「後悔しない」BI分析を実現するための２つの「仕込み」 BIツール導入の失敗事例のほとんどは、「分析軸の不足」と「資料の複雑化」です。システム稼働前に、以下の2点を「未来志向」で仕込んでおくことが、データ経営の成否を分けます。 【コツ１】BIで「最終的に見たい指標」から逆算し、マスタ項目を設計する 基幹システム導入時、マスタ項目設計は必須ですが、「BIでどう分析するか」という視点が抜け落ちがちです。 よくある失敗： システムが稼働してから「この項目で切り分けて分析したい」となっても、そのデータが基幹システム側で入力必須項目として設定されていなければ、分析は不可能です。   成功のための仕込み（例：受注分析）： 「誰が（担当者）」「どこへ（納品先区分）」「何を（製品カテゴリ）」を「どのように（チャネル区分）」売ったのか？   これらの分析軸となる項目を、見積・受注入力時に必須入力として、フィールドをシステムに設定しておくことが不可欠です。   警告： 「稼働後に検討」では、システム改修か、毎回Excelに出力して手作業で加工する「分析のためのムダな工数」が発生し、DXは遠のきます。 【コツ２】部門・役職ごとに必要な分析資料を「標準化」し、数を絞り込む 「あれもこれも分析したい」という要望で資料が増えすぎ、結局「どれを見て、何を判断すればいいか分からない」という情報洪水に陥るケースが多発します。 回避策： 基幹システム導入時の「業務フロー標準化」と同様に、BI分析資料も事前に厳しく精査・標準化します。   例：「経営層向けサマリー（KPI特化）」「営業部門長向け（達成率・要因分析）」「現場担当者向け（行動管理）」など、見るべき役割と目的に応じて資料をシンプルに集約・定義しましょう。   重要性： プロジェクトメンバーの多様な意見をそのまま反映させると、必ず複雑化します。「何をやめるか」を決断し、最も重要な指標にフォーカスした資料にまとめ上げることが、BI活用の定着を促します。 まとめ：データ経営は「設計」で決まる システムやツールを導入すれば、自動的に「データ経営」が実現するわけではありません。 データ経営は、BIツールという道具を最大限に活かすための「設計と仕込み」にかかっています。 迅速で安定したデータ経営を実現するためには、システム導入のその瞬間から、最終的なBI分析を意識した「逆算的なデータ設計」が不可欠です。 ぜひ、この機会に貴社の基幹システムデータの「活かし方」を再点検し、データ駆動型経営への大きな一歩を踏み出してください。 【皆様の会社でこのようなお悩みはありませんか？】 企画・戦略策定の課題 漠然と「今の業務をITでどうにかしたい」と考えているが、何から手をつけて良いかわからない システム導入を検討しているものの、具体的な要件が固まっていない 業務の効率化・自動化の必要性を感じているが、会社として具体的な目的や方向性が定まっていない 他社の成功事例を見て「うちも導入すべきか？」と考えているが、自社に合うか不安 AIやクラウドなどの新しいデジタル技術の導入に関心があるが、どこから手をつければ良いかわからない 事業成長を見据えた拡張性の高いシステム基盤を検討したい   課題解決・効果最大化に関する課題 現状の基幹システムが老朽化し、刷新の必要性を感じている 部門間の連携不足をシステムで解消したいと考えている データ活用・分析を進めたいが、現状のシステムでは難しいと感じている 属人化している業務を標準化し、リスクを低減したいと考えている   導入・プロジェクト推進の課題 過去にシステム導入で失敗経験があり、次こそは成功させたいと考えている システム会社からの提案内容が自社の課題解決に繋がるのか、判断に迷ってしまうことがある システム導入プロジェクトの進め方に不安を感じている 上記のお悩みに1つでも当てはまる場合は、 「今すぐ！」次のページから無料オンライン相談をお申し込みください。 貴社の個別特有のお悩み事に専門コンサルタントが相談対応いたします。 https://www.funaisoken.co.jp/form/consulting

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

「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