Factory AI Partner
工場AI参謀
AIを、
製造現場の戦力に。
次の競争力を、AIで革新する。
AIを実際の業務に組み込み、製造現場の生産性と仕事のあり方を変えていきます。
Concept
考え方AIが、製造業の生産性を
もう一段引き上げる。
産業革命が機械によって人の仕事を変えたように、生成AIは知的業務のあり方を大きく変えようとしています。
見積、設計支援、技術調査、資料作成、品質管理、教育、営業。これまで人が時間をかけてきた多くの仕事をAIで変えられる時代が始まっています。
インフレによるコスト上昇と人手不足が進む製造業にとって、これから生産性を高め続けるうえでAI活用は避けて通れません。
重要なのはAIを知ることでも、ツールを導入することでもない。自社の仕事にAIを実装し、仕事そのものを変えることです。
AIは、ものづくりの次の競争力になる。
Factory Transformation
組織の変革AIで、
筋肉質な組織へ。
人手不足の時代に、人を増やし続けることだけですべての課題を解決することはできません。AIに任せられる仕事はAIへ。人がやらなくていい仕事をAIに任せ、人はより付加価値の高い仕事へ。
ヤマト技研は、AIによって業務のムダを減らし、最小の資本と時間で最大の成果を生み出す組織づくりをサポートします。
人がやらなくていい仕事をAIに任せ
人はより付加価値の高い仕事へ。
AIで業務を再設計し、人はより付加価値の高い仕事へ。
限られた人と時間で、より大きな成果を生み出す。
それが、ヤマト技研の考える「筋肉質な組織」です。
Why Yamato Giken
選ばれる理由AIだけではなく、
製造業を知っている。
製造業のAI活用で重要なのは、AIの知識だけではありません。企業ごとに異なる業務や技術、属人化した仕事、紙やExcelを中心とした業務フローまで理解したうえで、どこにAIを使うべきかを見極めることです。
ヤマト技研は、製造業とAIの両方を理解し、業務の整理からAI活用の設計、実務への落とし込み、現場への定着まで伴走します。
製造業ならではの業務、技術、現場の事情を理解したうえで、AI活用を設計します。
AIツールありきではなく、まず業務と課題を理解し、AIで変えるべき仕事を見極めます。
研修や提案で終わらず、実際の業務に合わせてAIの使い方やワークフローを設計します。
現場で使われ続ける状態をつくり、活用の改善と新たなテーマへの展開まで継続的に支援します。
Process
流れAI実装の流れ
業務を見つける
AIで変えられる仕事を見極める
現場と業務を棚卸しし、時間がかかっている仕事や属人化している仕事から、AI活用の効果が大きいテーマを特定します。
仕事に組み込む
実際の業務に合わせてAI活用を設計する
実際の業務に合わせてAIの使い方やワークフローを設計し、現場で試しながら実務で使える形へ落とし込みます。
仕事を変える
AIを使って業務そのものを改善する
単にAIを使えるようにするのではなく、人が行う仕事とAIに任せる仕事を見直し、より生産性の高い仕事の進め方へ変えていきます。
現場に定着させる
使われ続ける仕組みへ落とし込む
活用状況を振り返りながら改善を重ね、既存業務への定着と新たな活用テーマへの横展開を進めます。
— 4 steps to implement AI in your operations —
Support Area
支援領域よくある課題と、
解決アプローチ
どこにAIを使えばいいか分からない
「AIを活用したいが、自社のどの業務に使えるのか分からない」
現場の業務を棚卸しし、時間がかかる仕事や属人化している仕事を洗い出します。効果と実現性の両面から、優先して取り組むAI活用テーマを特定します。
試しているが、業務利用まで進まない
「ChatGPTなどを試しているものの、個人利用にとどまり実際の業務に組み込めていない」
実際の業務に合わせてAIの使い方とワークフローを設計します。現場で試しながら改善を重ね、実務で使える形まで落とし込みます。
AIを使っても、仕事のやり方が変わらない
「AIを使う場面は増えてきたが、部分的な効率化にとどまり仕事の進め方そのものは変わっていない」
AIを使う作業だけを見るのではなく、前後の業務まで含めてプロセスを見直します。人が行う仕事とAIに任せる仕事を再設計し、業務全体の生産性を高めます。
一部の活用で止まり、成果が広がらない
「特定の部署や社員では活用できているが、他の業務や組織全体への展開まで進んでいない」
実装したAI活用の効果を検証し、成果の出る使い方を他の業務へ横展開します。新たな活用テーマの発掘と実装を繰り返し、組織全体の生産性向上につなげます。
Use Cases
活用領域AIは、
あらゆる部署で活用できる。
AI活用の対象は、一部のIT部門だけではありません。営業・製造・品質・設計・管理・人事など、製造業のさまざまな業務で活用できます。
- 見積書作成
- 提案書作成
- 営業メール
- 商談議事録
- 作業手順書
- 作業標準書
- 作業日報
- 引継ぎ資料
- 品質報告書
- 不具合報告書
- 是正報告書
- 原因分析
- 仕様書作成
- 技術調査
- 図面説明
- 技術資料要約
- 請求書
- 納品書
- 社内通知
- 議事録
- 求人票作成
- 面接質問作成
- 研修資料
- 社内マニュアル
AI実装事業の導入事例は、順次公開予定です。
事業概要を見る