『製造業のAI活用を調べると、画像検査や予知保全の話ばかりで、自社の規模で何をすればよいのか分からない』 『生成AIを試してみたいが、図面や顧客の仕様を入れてよいのか判断できない』
話題になっているのは分かっていても、工場のどこで使えるのかが見えず、最初の一歩を決められません。
本記事では、製造業で生成AIを使える作業を、現場・設計・事務の3つの部門に分けて解説します。部門ごとに向く作業と人が確認する点を整理し、最初に試す1つを選ぶ基準まで紹介します。
製造業の生成AI活用は、現場・設計・事務で向く作業が違う
生成AI（文章を自動でつくるAI）が得意なのは、文章の下書き、要約、言い換えです。製造業では、作業手順書、技術文書、見積の文面のように、文書をつくる作業が使いどころになります。ただし、部門によって使う情報も、人が確認すべき点も違います。
部門を分けずに全社で一斉に始めると、どの情報を入力してよいかのルールが決まらないまま、使い方が人によってばらついてしまいます。そこで、まず3つの部門のどこで使うかを決め、1つの作業から試すという整理で考えましょう。
部門ごとに、向く作業と人が確認する点を並べると次のとおりです。
| 部門 | 生成AIに向く作業 | 主に使う情報 | 人が確認すること |
|---|---|---|---|
| 現場（製造・品質） | 作業手順書・教育資料・不具合報告の下書き | 既存の手順書、品質記録 | 手順・数値・安全上の注意 |
| 設計・技術 | 要求仕様の整理、技術文書・回答書の下書き | 仕様書、過去の問い合わせ | 寸法・公差・顧客固有の情報 |
| 事務・営業 | 見積の説明文、受発注の連絡、議事録 | 見積書、メール、会議メモ | 金額・納期・取引条件 |
この表では、行ごとに「使う情報」と「人が確認すること」が違うことを示しています。確認する人が決まっている部門から試すと、進めやすくなります。
生成AIと、検査・予知保全のAIは別のもの
画像による外観検査や、設備の故障予測は、自社の画像や設備データでAIを学習させる仕組みです。導入には、カメラやセンサーなど設備側の準備が必要になります。
一方、生成AIは、すでにある文書と文章作業に使えるため、設備に手を入れずに試せます。センサーや設備のデータを使うAIは、これとは別の仕組みとして検討することになります。
本記事は、文書作業に使う生成AIに絞って進めます。次の章から、部門ごとの使い方を見ていきましょう。
現場で使う｜作業手順書・教育資料・不具合報告
現場で生成AIが役に立つのは、ベテランの説明を文書にする作業と、記録の書き方をそろえる作業です。口頭で伝わってきたコツや、担当者ごとに違う書き方を、読みやすい形に整える場面で力を発揮します。
ただし、手順や数値をAIに決めさせるのではなく、既存の手順書やメモを整える用途に限りましょう。品質に関わる記載は、現場の責任者が確定する流れを残してください。
作業手順書と新人向け教育資料のたたき台
ベテランの口頭の説明やメモをもとに、手順の順番がそろった文書のたたき台をつくれます。たとえば、「この工程は、最初に部品の向きを確認してから固定する」といった話し言葉のメモを、番号付きの手順に並べ直す使い方です。
また、写真の説明文や注意書きを、新人や外国籍の従業員に伝わる言い回しに直す使い方もあります。専門用語が続く文章を、短い文に分けるだけでも、読み手の負担は軽くなります。社外秘にあたらない手順書であれば、作業の順番が変わったときも、元の手順書を貼り付けて直したい箇所を伝えれば、改訂版のたたき台をつくり直すこともできるでしょう。
手順・数値・安全上の注意は、現場の責任者が原本と照らして確定しましょう。
不具合報告と引き継ぎメモの書き方をそろえる
担当者ごとに書き方が違う不具合報告を、決めた項目の形に整える使い方があります。項目は、発生日時、工程、現象、処置の4つが一例です。形がそろうと、あとから記録を読み返したときに、同じ観点で比べられます。たとえば、「ラインBでバリ、手直し済み」という1行のメモを、発生日時・工程・現象・処置の欄に振り分ける使い方です。
交代勤務の引き継ぎメモを、次の担当が読む順番に並べ替える使い方も有効です。時系列で書かれたメモを、「まず確認すること」「その後の作業」の順に組み替えるイメージです。
原因の判断はAIに任せず、記録の形をそろえる用途から使い始めてください。
設計・技術で使う｜仕様の整理と技術文書の下書き
設計・技術部門では、顧客の要求を整理する作業と、その内容を説明する文書をつくる作業に向いています。長い仕様書やメールのやり取りから要点を抜き出す場面は、文章を読む量が多い部門ほど効果を感じやすい使い方です。
一方で、図面や顧客から預かった技術情報は、外部のサービスに入れてよいかを先に決める必要があります。寸法や公差の判断は設計者が行い、AIは文書の形を整える役に限りましょう。
顧客の要求仕様と過去の問い合わせを整理する
長い仕様書やメールのやり取りから、要求事項、未決事項、確認が必要な点を一覧にできます。たとえば、数十往復したメールの中から「顧客が決めていること」と「まだ決まっていないこと」を分けて並べる使い方です。
顧客への技術的な回答書や、社内向けの設計変更の説明文の下書きをつくる場面にも使えます。ゼロから書き始めるより、たたき台があるほうが、設計者は内容の確認に時間を割けます。
作成した一覧は、設計者が原文と突き合わせてから使いましょう。
図面と顧客の技術情報を扱う前に決めること
図面や顧客の技術情報を生成AIに入れる前に、会社として次の3点を決めておきます。
- 秘密保持契約で外部に出せない情報（図面・顧客名・取引条件）を書き出し、生成AIに入れない対象とする
- 会社として使うサービスを決め、入力した内容が学習に使われる設定かどうかを管理者が確認する
- 判断に迷う情報は、誰に確認するかを決めておく
このルールは設計部門だけでなく、全社で使えるものです。最初に試す部門で決めたものを、ほかの部門にも引き継いでいきましょう。
事務・営業で使う｜見積・受発注・社内文書
事務・営業は、決まった形の文書が多く、生成AIを最も試しやすい部門です。見積の説明文、受発注の連絡、議事録のように、毎週のように書く文書がそろっています。
金額・納期・取引条件は人が確定し、AIは説明文と連絡文の下書きに使います。現場や設計に比べて、扱う情報が整理されていることが多く、最初に試す1部門の候補になります。
見積の説明文と問い合わせへの返信
見積書に添える仕様の説明や、前提条件の書き方をそろえる使い方があります。担当者によって説明の深さが違うときに、同じ型で書けるようになります。たとえば、材質や加工方法で単価が変わる理由を、毎回同じ順番で説明する文面にそろえる使い方です。
よくある問い合わせへの返信文のたたき台をつくり、担当者が直して送る使い方も取り入れやすい例です。
金額・納期の数字はAIに書かせず、見積書の原本から人が入れてください。
会議の議事録と社内通知
生産会議や営業会議のメモから、決定事項と、担当・期限を分けて議事録にまとめられます。話した順に書かれたメモが、「何が決まったか」「誰がいつまでにやるか」の形に並び直されます。たとえば、「来週の段取り変更、Aさんが金曜までに連絡」というメモを、決定事項（段取りの変更）と、担当・期限（Aさん・金曜）に分ける使い方です。
社内通知や手順変更のお知らせを、読み手の部署に合わせて書き分ける使い方もあります。同じ変更でも、現場向けと事務向けでは、伝えるべき点が変わるためです。
議事録の決定事項は、会議の進行役が確認してから共有しましょう。確認の担当を先に決めておくと、共有までの流れが止まりません。
製造業で生成AIを何から始めるか｜最初の作業の選び方
3つの部門のうち、文書がすでにあり、確認する人が決まっている作業を1つ選ぶところから始めます。全社一斉にアカウントを配るよりも、1つの部門で試し、社内のルールを固めてから広げるほうが、使い方が安定します。
あわせて、社員の使い方をそろえる研修と、導入後に相談できる相手をどう用意するかも、この段階で決めておくと迷いません。選ぶ作業が小さいほど、うまくいかなかったときに原因を見つけやすくなります。
元の文書があり、確認する人が決まっている作業を選ぶ
最初の作業は、次の3点がそろうものを選びます。
- 毎週くり返す文書作業である
- 元になる文書やメモが社内にある
- 内容を確定する責任者が1人決まっている
3つがそろう作業が事務・営業にあれば、そこから始めましょう。事務・営業になければ、現場の作業手順書から試すのが無理のない選び方です。
使い方をそろえる研修は、試す作業を決めてから入れる
作業を決める前に研修を行うと、内容が一般論になり、現場の業務に戻ったときに使われにくくなります。試す作業が決まってから、その作業に合わせて使い方をそろえるほうが、研修の内容が日々の仕事に結びつきます。
HiroshimAIのAI研修は、対面での研修を基本に、事前のヒアリングで企業ごとに内容を調整しています。現場に合わせた研修の内容を知りたい方は、下記のサービス内容をご覧ください。
導入後に相談できる相手を決めておく
試した作業で想定外の使い方が出たときに、社内で判断できる人がいないと、利用そのものが止まってしまいます。導入のあとに質問できる相手を、先に決めておきましょう。
HiroshimAIのAI顧問は、どの業務から切り出すか、社内ルールをどう書くかといった相談を受けるコンサルティングです。システム開発の作業は含まれません。開発を含まない相談から始めたい方は、下記のサービス内容をご覧ください。
まとめ｜製造業の生成AIは、文書がそろった1つの作業から始める
製造業の生成AIは、現場・設計・事務の3部門で向く作業が違い、使う情報と人が確認する点も変わります。最初は、元の文書と確認する人がそろった1つの作業を選び、その部門で決めたルールを他の部門に広げていくのが進めやすい方法です。
まずは、自社の作業を3部門の表に当てはめて、毎週くり返す文書作業を1つ書き出してみてください。そのうち、確認する人が決まっているものが、最初に試す候補です。
製造業での生成AIの始め方を相談したい方へ HiroshimAI株式会社は広島を拠点に、業務の整理から現場への定着まで、企業のAI導入を支援しています。エンタープライズ企業への導入実績もあります。
- AI研修：事前のヒアリングで内容を調整し、対面での研修を行います
- AI顧問：システム開発を含まない、相談・コンサルティングです
どの部門のどの作業から試すかで手が止まっている方は、下記よりお気軽にご相談ください。