製造現場の課題を、AIエージェントがまとめて解決。

図面や技術文書がファイルサーバー、紙のキャビネット、個人のPCに分散している。型番で検索しても目的の図面が見つからず、結局、設計部門に電話して確認することになる。探す時間そのものが業務の非効率を生んでいる。

検査データのExcel転記、所定フォーマットへの整形、上長の承認取得。品質記録の作成には複数の手作業が発生する。月末の監査対応が重なると、品質管理部門の工数はさらに膨らむ。データはあるのに「書類にする」工程がボトルネックになっている。

加工条件の微調整、トラブル発生時の対処法、過去の不具合対応。こうした知見がベテラン個人の経験に依存しており、退職や異動のたびに失われるリスクがある。マニュアル化の必要性は認識されていても、なかなか進まない。

作業が終わってからPCに向かい、日報を入力する。生産数、不良数、設備稼働状況——入力項目は多いのに、入力された情報が活用されている実感がない。「書くだけ」の作業が、現場を疲弊させている。

生産会議、品質会議、設計レビュー、拠点間の連絡会。会議のたびに議事録の作成が発生する。担当者によっては半日以上かかることもあり、そのぶん本来の業務が後ろ倒しになっている。

AIへの関心はあるものの、製造現場で実際に使えるのか、機密性の高い図面データを扱って問題ないのか、といった懸念が導入の障壁になっている。製造業での具体的な活用事例が少なく、判断材料が不足しているケースが多い。