設計AI化を社内で通す——仕様書から始める導入ロードマップ
設計業務のAI化を経営・IT・現場の三者に説明するための論点整理と提案フレームを提供する。Siemens EDA・Cadence Cerebrusの実績を翻訳し、中小設計部門が明日から取れる最初の一手を解説。
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どの業務にAIを入れるか——製造業の3軸診断フレーム
どこから始めるかより先に、どこには入れられないかを決める。業務特性・データ状況・コスト対効果の3軸で自社業務を診断し、社内合意まで取れる判断の地図の作り方を解説。
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資材発注の「経験頼み」をAIで仕組み化する——在庫切れ・過剰在庫ゼロへの3ステップ
熟練担当者の「感覚発注」をAIで仕組みに変える3ステップ。判断基準の言語化から自動発注ツール導入まで、中小製造業の工場長・購買担当者向けに国内外の事例付きで解説。
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中小製造業のAI化「3年ロードマップ」——優先順位と経営合意の作り方
AI導入を検討する中小製造業向けに、データ基盤→業務標準化→自動化の正しい順番と、経営・現場・ITの三者合意を取るロードマップ設計の全手順を解説します。
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製造AIが動かない本当の原因——データ品質チェック8項目
AIを導入しても精度が出ない原因の多くはデータ品質にある。センサー・日報帳票・設備ログ別に現場が自分で確認できる8項目と、修正の優先順位の決め方を解説。
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AIエージェント導入前に中小工場が確認する3つの条件
AIエージェントを中小工場が本番稼働させるには「データ整備・業務プロセス定義・責任設計」の3条件が先に必要。BoschとダイキンのAIエージェント事例から、中小製造業が今週から始められる最初の一歩を解説。
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製造業のAI導入前に整えるデータ——3段階の棚卸し手順
AI化に失敗する工場の多くは「データが使えない状態」のまま外注を始めてしまう。現状可視化・フォーマット整理・欠損対策を、DX推進担当者が社内で自力で動かせる3ステップで解説する。
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AI導入が「期待外れ」で終わる前に——社内期待値を揃える5段階の合意形成
AI導入後に「思ったより使えない」と評価されないよう、経営層・現場・IT部門の期待値を事前に揃える合意形成の手順と、各ステークホルダー別の設計方法を解説する。
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AI導入で「最初の1件」を選ぶための3つの判断基準
複数のAI化候補で優先順位が決まらない製造業の担当者へ。「ROI最大」より「現場定着」を最初の基準にする理由と、3か月で結果が見えるAI案件の選び方を解説します。
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製造業AI投資の稟議書——現場担当者が揃える3つの数字
製造現場のAI投資を社内承認させるため、コスト削減額・投資回収期間・不導入リスクの3つの数字の算出方法と稟議書の構成を解説。中小製造業の実例付き。
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