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。

Raspberry Pi（ラズベリーパイ）を用いたセンサー制御やＬＥＤ点灯など、電子工作の基礎を学ぶ実習型研修です。
また、生成AIを使って、 初心者の方でも簡単にPythonプログラムを作成できるようになります。
IoT や自動化の基礎知識を習得し、DX への対応力を強化しましょう！

「AIを導入したけれど、現場ではまったく使われていないんです」
──これは、私たちが中小企業の現場でよく耳にする声です。

帳票の自動作成ツール、異常検知のAI、会話型インターフェースなど、確かに「便利そう」なツールは導入された。けれど実際には、現場の社員が使わず、画面だけがホコリをかぶっている。そんな“AI導入の空回り”は、決して珍しい話ではありません。

「AIって興味はあるけど、結局よくわからない」
「ウチみたいな小さな工場には関係ないと思ってた」

そんな声を、私たちは日々たくさん伺います。

でも実は、AIは“少人数・アナログ業務が多い”中小製造業こそ相性がいいのです。
難しそうに見えるAIも、今では無料で試せるツールや、助成金と連携した支援制度も整ってきています。

とはいえ…

専門知識がないとムリ？
費用はどれくらいかかる？
誰に相談すればいいの？

そんな疑問があるのも当然のこと。

そこで今回は、中小製造業の現場からよく聞かれる「10のQ&A」をまとめました。

「AIが便利そうだから導入したけど、現場では使われていない」「結局なにができるのか分からないまま放置」──。
そんな“AI疲れ”が起きる理由は、最初の認識のズレにあります。
本記事では、特に中小企業がハマりがちな“3つの勘違い”を軸に、現場でちゃんと機能するAI活用の第一歩を紹介します。

いま、生成AIの進化と普及は、私たちの「仕事」のあり方そのものを問い直しています。これまで人間が担ってきた業務の一部が、ChatGPTのような生成AIによって代替可能になったことで、「この仕事は人がやるべきか、それともAIに任せるべきか」という本質的な問いが、経営の現場にも突きつけられています。

生成AI（ChatGPTなど）は、文章の自動生成、データ分析、会話型インターフェースの提供など、さまざまな用途で活用される技術です。特に製造業では、マニュアル作成、設備の異常検知、業務の効率化など、多くの場面で役立つ可能性があります。本章では、生成AIの基本概要と、製造業での活用が進む背景について解説します。

製造業においてエネルギーコストは経営に大きな影響を与える要素のひとつです。特に中小製造業では、利益率が限られる中で電気代や燃料費の高騰が直接的な負担となるため、エネルギーの無駄を減らし、コストを抑えることは重要な課題です。

ここでは、なぜ中小製造業がAIを活用したエネルギー最適化に取り組むべきなのか、その理由を解説します。

中小製造業が直面するのは、日々の現場で発生する小さな非効率の積み重ね。これを解消する新たな鍵がAI技術です。「コストがかかりそう」「専門知識が必要では？」という声もありますが、実は身近な活用方法がたくさんあるのをご存じですか？

本記事では、中小企業でもすぐに始められるAI活用事例と、実践するためのポイントをご紹介します。

製造現場では生産性の低下や納期遅延、品質低下などのリスクが高まっています。特に中小企業では、人材不足が事業の成長や競争力に直結するため、解決策を見つけることが急務となっています。

製造業において、品質管理は企業の成長と顧客満足を支える重要な要素です。しかし、急速に変化する市場環境や競争の激化により、従来の品質管理手法では限界が生じています。本章では、現代の製造業が抱える品質管理に関する課題と、AIによる新しいアプローチの必要性について詳しく解説します。

製造業におけるAIの導入は、製造プロセスの革新をもたらし、効率性、品質、コスト削減に大きな影響を与えています。AI技術は、従来の製造方法とは異なるアプローチを可能にし、さまざまな分野で製造業の未来を変革していきます。