AIの導入のステップ・具体的な取組内容、導入時の注意点

事例1
【0:00】（株）TMC「稼働データとカメラで工作機械を管理」
【1:26】　関口産業（株）「RFID(電子タグ)を使ったデータ自動入力」
【2:40】（株）ワイエムキャスト「生産状況の見える化と設備遠隔操作を実現」
【3:53】（株）G.W.JAPAN「生産状況の見える化と改善意識の向上」
【5:18】（株）フロロコート「IoT活用により設備をリアルタイム管理　また設備異常の予知実現」
設備稼働管理の実施例

事例2
【0:00】（株）田島軽金属「鋳肌目視検査をAI検査に不具合見逃しによるムダ費用の削減」
【1:20】（有）比企オプティクス「光学ガラスレンズの検査システム構築で検査員の負担軽減」
【2:38】北光金属（株）「画像認識AIの導入によりクラッド材の自動検査が可能に」
【3:53】栄電子工業（株）「AI画像認識による画像検査システム構築費用削減の工夫」
推論による故障予知の実施例
（製造業・販売保守メーカー）

事例3
【0:00】（有）大宗製作所「電子はかりを使った入出庫システムとRFIDを使った保管場所検索」
【1:27】（株）ジェイ・オー・シー羽生「ラズベリーパイ活用で生産数を自動カウント」
【2:47】（株）大王製作所「電子はかりを活用した精度の高い入出庫管理の実現」
【4:03】（株）ポリコール「管理電子軽量器の導入でミスを削減、日報の電子化を実現」
画像処理による外観検査の実施例
（食料品製造メーカー）

生成AIはもはや「文章を作るツール」ではなく、考える補助装置（Thinking Assistant）として、現場の意思決定や改善活動を支える存在になりつつあります。

近年、あらゆる業界で「DX（デジタルトランスフォーメーション）」の推進が叫ばれています。背景には、人手不足や市場競争の激化、消費者ニーズの多様化といった課題があり、デジタル技術の活用によってこれらを乗り越えようという期待が込められています。政府によるDX認定制度や補助金制度も後押しとなり、多くの企業が「DXに取り組まなければ取り残される」という危機感を共有しています。

読者の皆さんも「これはうちの会社でもよくある」「確かに紙は多いけど、活かせていない」と感じられるのではないでしょうか。実際、製造業では人材不足や働き方改革の流れの中で、こうした“紙とExcelの非効率さ”が、現場の生産性や改善活動を阻む要因としてクローズアップされつつあります。
本記事では、この長年続いてきた「紙とExcel文化」をどう変えていけるのか、その突破口を“生成AI”に探っていきます。