製造業の現場から、AIが会社を変え始めた。

研修を経て最も顕著に変わったのは、「AIに対する社員の価値観」でした。

DXメンバーや本社管理部ではCopilotのライセンスを付与。「こんなことができるんだ」という驚きとともに積極的に活用し始める動きが生まれました。さらに、研修受講者が自発的に周囲へ伝える動きや、「この人も参加させたい」「工場でもこういう場面に使えないか」という声が現場から上がるようになっています。

活用事例共有会では、参加者全員が1ヶ月の試行錯誤の成果を発表し合いました。江頭本部長が特に印象に残ったのは、会議・営業・技術といった職種を超えてプレゼン資料作成の効率化が共通して評価された点と、業務ごとにツールを使い分けていた課長の発表でした。

3ヶ月間の活用事例共有会で参加者が生み出した成果の一部をご紹介します。製造・管理・営業・品質と、職種を問わず多様 な活用が生まれています。

【課題】会議の議事録作成に毎回50分程費やしていました。ボイスレコーダーで録音しても後から聞き直すと倍の時間がかかり、会議中にメモを取ろうとすると発言や議論への集中が妨げられる。記録と参加の両立ができない状態が続いていました。

【取り組み】無料の文字起こしツールを自分で調べて複数試みましたが、無料版の制限に直面。行き詰まったところでトライフォースの担当者に電話で相談し、Microsoft 365のWordを使った文字起こし方法と操作手順を教えてもらいました。

【成果と学び】1時間の会議内容が数分で議事録草案に仕上がるようになり、作成時間は50分から10分へと激減しました。さらに大きな変化は「会議に完全に集中できるようになった」こと。ファシリテーターを務めながら記録も担当していた状態から解放され、参加者として本来のパフォーマンスを発揮できるようになりました。「困ったときは専門家に相談することが最短の解決策」という学びも、チームへの貢献となっています。

【課題】人事考課のチャレンジシートへのコメント記入に1件あたり40分を要していました。

【取り組み①：評価コメント作成】自分のスマホにCopilotアプリをインストールし、チャレンジシートをPDF形式でアップロード。コメントを入れたい項目を指定して入力を依頼。Excel形式では項目認識ができませんでしたが、PDF形式では読み取りに成功し、多数のコメント案を出力できました。

【課題】工場の特殊加工機械を制御するGコードプログラムの作成は、専門的なアルゴリズムの知識が必要な作業で、1回あたり2時間を要していました。担当できる人間が限られており、属人化が課題となっていました。

【取り組み】まずCopilotに対して試行錯誤しながら指示を出し、何度もアルゴリズムを調整しながら最適な回答を探り当てました。その過程で得た指示内容をExcel上でプロンプトとして整備。加工条件の数値を書き換えるだけでCopilotが所定のプログラムを生成できる仕組みを確立しました。

【成果と学び】Gコードという高度に専門的な分野でもAIが対応可能だと実証できたことで、製造現場でのAI活用の可能性が大きく広がりました。「プロンプトの質がそのままアウトプットの質になる」という気づきは、他の参加者にも響くメッセージとなりました。事例共有会で最多票を獲得した発表です。

【課題】製造現場では毎月、危険予知活動（KY活動）の記録を紙の書式で記入し、その内容を管理者がスプレッドシートに手入力していました。現場作業者全員にPCがあるわけではないため、デジタル化が進まない状態が続いており、入力作業だけで月に60分を費やしていました。

【取り組み】Gensparkを活用し、手書きの紙をスキャンした画像をAIに読み取らせてスプレッドシート形式で出力する仕組みを構築しました。難読な名前の誤認識を防ぐため、事前に参考名簿をAIに渡す工夫も加えました。

【成果と学び】月60分の入力作業が約10分へと短縮されました。「手書き文字の読み取りには確認作業が必要」という限界も把握しつつ、「現場レベルでは既存業務の効率化とミス削減に即効性がある」という気づきが全体に共有されました。注文書処理など他部門への横展開の可能性も示されています。

【課題】営業・技術部門では、サンプル丁付け計算・パレタイズ計算・コンテナ積み付け計算など、毎回手計算で行う繰り返し業務が複数ありました。個人のスキルに依存しており、効率化の仕組みが存在しない状態でした。

【取り組み】効率化の余地がある業務を調査・整理した上で、各業務に最適な指示文（プロンプト）を作成。試し運用を繰り返しながら精度を上げ、検証済みのプロンプト集として整備しました。

【成果と学び】各作業で60〜70%の時間削減を達成。「AIへの問いかけ方の質がそのままアウトプットの質になる」という気づきと、「まず1人が本気でチャレンジすることが組織変革の起点になる」というメッセージが、全体に大きな刺激を与えました。

【課題】外国人労働者のビザ更新時期になると、英語表記の在留カードやパスポートの情報を和訳しながら申請書に手作業で転記する作業が必要でした。年1〜2回の作業のため毎回手順を確認しながら進める必要があり、予算繁忙期と重なることも多く、課長の時間を1時間以上奪っていました。

【取り組み】Excelmatic・Copilot・ChatGPT・Gensparkなど複数のAIツールを比較検証した結果、ChatGPTとGensparkが「スキャンした画像をExcelに直接出力する」という要件に最も適していると判断。OCR機能でスキャンデータを読み取り、既存のExcelフォームに自動転記する仕組みを確立しました。

【成果と学び】転記作業がほぼ確認のみで完結できるようになり、1時間かかっていた作業が10分以下へ短縮されました。「AIツールにはそれぞれ得意分野がある。目的に合わせて使い分けることが重要」という学びは、他の参加者のツール選定にも影響を与えました。

段ボール製造・化成品製造・構内請負と多様な現場を持つ太陽インダストリー株式会社で、これだけ多彩なAI活用が3ヶ月で生まれました。デスクワークの社員だけでなく、製造現場の係長・課長クラスが自ら試行錯誤し、具体的な成果を出した事実は、「うちの現場には関係ない」という先入観を覆すものです。