東洋経済も実践する「あるAI活用術」が…製造業の「業務カイゼン」に相性抜群の理由
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製造業におけるDXの大きな課題の1つは、紙の設計書や資料の活用だ。各部門に散在する紙の情報は一元管理が難しく、なかなか活用も進まない状況がある。それだけでなく、専門文書を数多く扱う製造業は、この専門文書の作成に膨大な時間をとられている。最近では、こうした紙を使う業務を効率化するために、AIや生成AIが組み込まれたソリューションを導入する企業が増えているが、あまり成果に結びついてはいないようだ。製造業の現場課題を解決するには、何をどうすれば良いのだろうか。
（Photo/Shutterstock.com）
汎用型では実現が難しい、製造業DXでの生成AI活用
DXを推進する製造業が直面する大きな課題の1つに、設計書や資料といった紙媒体情報がうまく活用されていない点が挙げられる。紙資料のデータ活用が遅れているため、各部門に散在する情報の一元管理が難しく、必要なデータを迅速に検索するのも困難な状況がある。また、作成した書類と製品情報の整合性をチェックする作業に膨大な時間と労力を要しており、DXが進まない一因となっている。
また、製造業には、標準作業手順書（SOP）や作業指示書、品質保証報告書、プロセスバリデーション報告書といった専門文書が数多く存在する。こうした文書を効率的に作成し、内容の整合性を迅速に確認する仕組みの構築も急務と言える状況だ。
そうした中、その解決策として生成AIなどの先端技術を導入する企業も増えている。しかし、AIが組み込まれた汎用的な「SaaS型ソリューション」の導入だけでは、製造業の業務の専門性に対応できず、十分な課題解決に至らないケースも多い。また、AI導入が単なる目的化してしまい、実務の変革には結びつかないケースも見られる。
それではどうすれば良いのだろうか。ここからは、膨大な作業工数の削減や、文書間の整合性の確保といった実務に直結する成果をもたらすアプローチを紹介する。
また、製造業には、標準作業手順書（SOP）や作業指示書、品質保証報告書、プロセスバリデーション報告書といった専門文書が数多く存在する。こうした文書を効率的に作成し、内容の整合性を迅速に確認する仕組みの構築も急務と言える状況だ。
そうした中、その解決策として生成AIなどの先端技術を導入する企業も増えている。しかし、AIが組み込まれた汎用的な「SaaS型ソリューション」の導入だけでは、製造業の業務の専門性に対応できず、十分な課題解決に至らないケースも多い。また、AI導入が単なる目的化してしまい、実務の変革には結びつかないケースも見られる。
それではどうすれば良いのだろうか。ここからは、膨大な作業工数の削減や、文書間の整合性の確保といった実務に直結する成果をもたらすアプローチを紹介する。
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・電子化されていない「図面の山」、どう解決すれば良い？
・大変すぎる…「標準作業手順書と作業記録の整合性チェック」、どう効率化する？
・東洋経済新報社も使う「生成AI活用術」が製造業の問題解決につながる理由
・多業種でのAI活用から見えてきた、先進技術を成功に導く企業の3つの共通点
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