「見える化」の先は、現場の「動ける化」
製造業での
生成AI活用
生成AIで、製造業はどう変わる？
普及が進むロボティクス、IoT、デジタルツイン。
ここに生成AIが加わることで、機械やセンサーが集めた膨大なデータが
“意味”を持ち、現場での判断と行動へ直結していきます。
鍵となるのは、自社データをいかに戦略的に活用できるか。
既存の「見える化」を土台に、生成AI で「理解と提案」までを
一気通貫にすることで、改善が加速します。
製造業における生成AI活用分野
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紙の電子化
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インテリジェント
アシスタント -
プログラムの
自動生成 -
事象の予知・
予測での適応 -
デザイン・設計
の自動化
課題
「見える化」したが、
行動に結びつかない
IoTやBIの導入で可視化を進めても、
「次に何をすべきか」の判断は、いまも現場や人に依存しがちです。
こうした“見える化の次の壁”が、改善の伸びしろを阻んでいます。
- ダッシュボードを見ても
次の一手を決められない - “カン・コツ”が
属人化し、継承が難しい - 変化・異常を検知できても
対応が遅れる
なぜなら、情報から行動を起こすには
「知」(人の理解、知識、経験)による補助が必要だからです。
そのため必要なのは、データを理解し、判断と行動を支える仕組みです。
「見える化」から「わかる化」、
そして「動ける化」へ
ウイングアークは、生成AIが『知』の補助輪になると考えています。
① 現象の数値化 ② 数値の集約と整理 ③ 事実・問題の可視化を経て、
AIが ④ 事実・問題の理解 ⑤ 行動の判断 を支援。
そして、⑥行動→結果の再学習 で知が蓄積され、次のサイクルへと循環します。
「現場のデータ」の価値が、
生成AIで一気に高まる
「入力可能なBI（MotionBoard）」 と生成AIを組み合わせることで、
これまで埋もれていた現場知がデータ化され、
判断に直結する“動ける化”が進みます。
- 点検・判断理由・気づき
→ データ化 - 属人化していた改善ノウハウ
→ 集約・構造化 - 生成AIが背景・因果を理解
→ 次の最適アクションを提案
日本企業が強みとしてきたボトムアップ改善がデータとして蓄積され、
現場人材は、“データを生み出し・活用するナレッジワーカー”となっていきます。
データ価値の対比
- 正規化されたデータ（ERPなど）
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- 標準化された構造・形式を持つ
- 検索・集計しやすい
- どの企業も同じような情報で差別化されない
- 「何が起きたか」は分かるが「なぜ」は分からない
- 現場の知（人の理解・経験・判断）
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- 問題解決プロセスの知見を含む
- 「なぜそう判断したか」の理由を含む
- 各社固有の価値・独自性が高い
- 現場人材がナレッジワーカーになる
「意味あるデータ」の獲得が
経営戦略の重要なポイント
ウイングアーク製品なら
データ×デジタル×人の
「知の循環」が実現
Dr.Sum、MotionBoard、dejiren AIを組み合わせることで、
既存のBI環境を活かしつつ段階的に知能化を進められます。
AIは人の代替ではなく、知を補完し、人の判断を支える存在です。
データとデジタルのあいだに人が介在することで、
知識と経験が循環し、現場と経営が連動します。
既存のデータ資産を活かしながら段階的に知能化を進められるのが、
ウイングアークのアプローチです。
製造業×生成AI・AI
活用ユースケース
在庫の変動を早期に捉え、
日々の判断を標準化
東プレ株式会社
- 課題
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- 在庫過不足の要因の把握に時間がかかる
- 変化の兆候に気づくタイミングがバラつき、現場対応に差が出る
- MotionBoardで実現！
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- MotionBoardの在庫適正化テンプレートで在庫データを自動分析
- 想定と異なる兆候をAIにより可視化し、担当者が確認・判断できる運用を構築
- BIを日々の業務に組み込み、判断基準のばらつきを抑える体制を整備
- 効果
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- 過不足の兆候を早期に捉え、適正在庫の維持につながる運用を実現
- 判断に必要な情報がタイムリーに届き、現場の対応が迅速化経験や勘に依存していた判断が標準化され、改善を継続しやすい環境に
- 関連情報
- 在庫適正化ソリューション
AIが組立順序の素案を提示、
計画作成を効率化
ヤンマー建機株式会社
- 課題
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- 多品種ラインでの計画作成・順序決定が複雑化し、調整負荷が高い
- 判断基準が属人化、ルール継承や共有が進みにくい
- MotionBoardで実現！
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- MotionBoardで、AIが組立順序の最適案を自動生成
- ボード上でドラッグ操作による最終調整〜確定までを1画面で完結
- 判断基準を言語化し、現場で横展開できる形で業務アプリとして実装
- 効果
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- 計画作成工数と現場負荷を大幅に削減
- 判断ロジックが可視化され、属人化していた立案が標準化
- 新任者でもルールを理解しやすくなり、技能継承の基盤が整った
- 関連情報
- MotionBoard プロダクトページ
AIが作業者ごとの改善ポイントを生成、
品質・効率を均一化
某電気機器メーカー
- 課題
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- 作業品質や処理速度が作業者ごとにばらつき、安定した運用が難しい
- 必要な“気づき”が共有されず、指導が属人化
- MotionBoardで実現！
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- MotionBoard × dejiren AIで、作業者の直近データから個別アドバイスを自動生成
- 管理者向けに、指導の重点ポイントを自然言語で提示
- 現場ページ／管理者ページの両方にAIの知見を反映し、継続的に運用
- 効果
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- スキル差が大きい現場でも、品質と効率の均一化が進んだ
- 指導内容が可視化され、教育の標準化と質向上につながった
- 現場データが改善サイクルに自然に組み込まれ、学習する現場体制が形づくられた
- 関連情報
- dejiren プロダクトページ
※MotionBoardの生成AI機能は、2026年1月現在MotionBoard Cloudのみ利用可能です
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