京都のAI導入事例｜製造業・研修・業務自動化の3つの実例で選ぶ
「うちの業種で、実際にAIをどう使っているのか知りたい」。京都の中小企業からAI導入の相談を受けるとき、最初に出てくるのはこの一言です。ツール単体の紹介記事は数多くあっても、自社の業種や課題に近い事例が見つからないまま検討が止まってしまう。そんな声を踏まえ、本記事では当社が京都・関西で支援してきたAI活用事例を、製造業・AI人材育成研修・業務自動化の3分野に整理して紹介します。分野ごとの課題と打ち手を比較しながら読めるので、自社にいちばん近い事例から検討を始められます。
- 京都でAI導入を検討するとき、事例から選ぶべき理由
- 製造業・研修・業務自動化の3分野を比較で一覧できる表
- 各分野の実際の支援事例と、詳しく読める記事へのリンク
- 3つの事例に共通する進め方のパターン
- 自社に近い事例を選ぶ4つの視点と、費用の考え方
京都でAI導入を検討するなら、まず「近い事例」を比較したい理由
AI導入の検討で最初につまずきやすいのは、ツールの機能比較から入ってしまうことです。ChatGPT・Copilot・Claude・Difyのどれが良いかを先に決めようとすると、自社のどの業務に、どう当てはまるのかが後回しになります。先に見るべきは、自社に近い業種・課題で実際にどう使われたかという事例です。事例を起点にすれば、ツール選びよりも「何から着手すべきか」が具体的に見えてきます。
機能が豊富なツールを契約したものの、自社の業務にどう当てはめればよいか分からず検討が止まる、というケースをよく見かけます。ツールを決める前に、近い業種・課題の事例を1つでも確認しておくことで、着手する業務の見当がつき、遠回りを避けられます。
当社が支援してきた事例は、大きく製造業のAI活用・AI人材育成研修・業務自動化の3分野に分かれます。次の章でこの3分野を比較しながら、それぞれの実例を紹介します。
3つの分野を比較する｜課題・打ち手・詳しい記事
まずは3分野の違いを一覧で押さえてください。自社の課題がどれに近いかを確認してから、該当する章の事例を読むと理解が早くなります。
| 分野 | よくある課題 | 実施した打ち手 | 詳しく読む |
|---|---|---|---|
| 製造業のAI活用 | 転記ミス・属人化・技能継承 | 受発注データのAI化、見積もり自動作成、熟練工ノウハウの可視化 | 京都の製造業のAI導入 |
| AI人材育成・研修 | ツールを配っても現場で使いこなせない | Copilot・Claude Code・Difyの実践型研修 | 京都で生成AI研修を頼むなら |
| 業務自動化 | 手作業の情報整理・部署間の情報分断 | OCRによるデータ化、社内情報基盤の構築 | 京都でAI業務自動化を実現する方法 |
3分野に共通するのは、いきなり全社導入を狙わず、1つの業務に絞って効果を確かめてから広げている点です。ここから、各分野の具体的な事例を見ていきます。
製造業のAI活用事例｜転記ミス・属人化・技能継承の解消
京都は中小の製造業・ものづくり企業が多く、紙やExcelに依存した業務、ベテランへの依存が課題になりやすい地域です。実際の支援事例を紹介します。
食品製造業（京都府内・従業員数十人規模）：Excel一本化していた生産管理システムのリプレイス
受注・生産計画・在庫・品質・設備保全がそれぞれ別のExcelで管理され、経営層と現場で見ている情報が食い違っていた状態を解消しました。入力データの整合チェックや異常値の検知にAIを組み込み、工程ガントや品質管理まで一つの画面で見られるようにしています。
受注生産型メーカー（関西圏）：見積もり案をAIが作成し担当者が確認する体制へ
ベテラン社員の経験に頼っていた見積もり業務で、過去の見積もりデータと単価マスタをもとにAIが見積もり案を自動作成し、担当者が確認・調整する仕組みを導入しました。経験年数に左右されにくくなり、見積もりのばらつきが減っています。
金属加工業（京都府内）：熟練工の判断プロセスをAIで言語化・構造化
退職とともに失われがちな熟練工の判断プロセスを、ヒアリング内容をもとにAIがフローチャートと構造化データに整理しました。AIがすべて代替するのではなく、熟練工の判断の型を後進が学べる形で残すことを目的にしています。
製造業の事例をより詳しく知りたい方は、京都の製造業のAI導入｜中小工場の活用事例と進め方で、進め方の全体像とあわせて解説しています。
AI人材育成・研修の事例｜ツールを配るだけで終わらせない
AIツールを導入しても、使い方が浸透しなければ効果は出ません。当社の研修は、ツールの説明だけでなく実務への落とし込みまでを扱っています。
製造業：Microsoft Copilotで日常業務を効率化
製造業の現場で、資料作成やメール、社内文書といった日常業務にCopilotを活用する実践研修を実施しました。普段の業務そのものを題材にすることで、受講直後から使える状態を目指しています。
上場企業：Claude Codeで開発生産性を向上
開発チーム向けに、AIコーディングツールClaude Codeを業務で活用するための研修を実施しました。実際の開発フローに沿って、生産性を高める使い方を習得します。
一般社団法人：DifyでRAG・AIエージェントを内製
自組織の資料を参照して回答するAI（RAG）や、業務を自動化するAIエージェントを、ノーコードツールDifyで内製できるようにする研修です。ツールの使い方だけでなく、業務への落とし込みまで扱いました。
研修の選び方や費用感まで含めて知りたい方は、京都で生成AI研修を頼むなら｜選び方・費用・実施事例をご覧ください。社内でAIをRAGとして活用する具体的な進め方は、京都の社内AI・RAG構築でも解説しています。
自社に近い事例が見つかった方へ
似た課題の事例があれば、その業務から着手するのが最短ルートです。貴社の状況をうかがったうえで、進め方をご提案します。まずは資料のご確認、またはオンラインでのご相談からお気軽にどうぞ。
業務自動化の事例｜情報整理と部署をまたぐ業務の効率化
紙の書類や、部署ごとに散らばった情報を扱う業務は、AIによる自動化と相性がよい領域です。実際の事例を紹介します。
京都府内の製造業：受注書のOCRとデータ管理を自動化
紙やPDFで届く受注書をAIのOCR（紙や画像の文字を読み取る技術）でデータ化し、管理する仕組みを構築しました。従来は1件ずつ手入力していた転記作業を、AIによる読み取りと人の確認という2工程に集約し、転記ミスの削減と担当者の負荷軽減につなげています。
関西の事業会社：ClaudeとNotionを連携した業務基盤の構築
社内の情報管理と業務対応をAIとNotionの連携で効率化した支援です。日々の情報整理という発生頻度の高い業務を対象に、散在していた情報をNotionに集約し、AIで検索・整形できる形まで整えました。
業務自動化を進める具体的な手順は、京都でAI業務自動化を実現する方法｜進め方5ステップと導入事例で、対象業務の見極め方から解説しています。
3つの事例に共通する進め方のパターン
分野は違っても、紹介した事例には共通するパターンがあります。
1. 全社ではなく1つの業務に絞って着手している
見積もり作成、受注書のデータ化、日常業務の効率化など、いずれも対象を1つの業務に絞ってから始めています。効果を確かめやすく、社内の合意も得やすいためです。
2. 現場の実データ・実業務を題材にしている
整えたサンプルではなく、実際の受注書や過去の見積もり、日々の業務そのものを題材にしています。研修も、普段の業務や実際の開発フローを使って実施している点は共通です。
3. 使う人を巻き込み、定着まで見据えている
担当者が確認・調整する工程を残す、研修で業務への落とし込みまで扱うなど、導入して終わりにせず、現場が使い続けられる状態を目指している点が共通しています。
自社に近い事例を選ぶときの4つの視点
どの事例を参考にするか迷ったら、次の4つの視点で近いものから確認してください。
- 業種の近さ：製造業なのか、研修が必要な段階なのか、部署をまたぐ情報整理が課題なのか
- 課題の性質：属人化・転記ミス・情報分断のうち、何がいちばん重いか
- 社内に担当できる人員がいるか：情シス担当がいるか、現場だけで進める必要があるか
- まず試したい業務の規模：全社的な仕組みか、1つの業務からの着手か
迷う場合は、いちばん近い事例の分野からご相談いただければ、貴社の状況に当てはめて具体的な進め方をご提案します。
費用と補助金の考え方
費用は、対象業務の範囲、作るものの規模、研修や定着支援をどこまで含めるかで変わります。紹介した事例のように1つの業務に絞って始めれば、初期の負担を抑えて効果を確かめてから広げられます。当社では、貴社の課題とゴールをうかがったうえで最適な進め方をご提案し、個別にお見積もりします。
導入コストを抑える方法として、国のIT導入補助金やものづくり補助金など、AI・システム導入に活用できる制度があります。制度の対象や金額は年度によって変わるため、最新の要件は各制度の公式情報で確認することをおすすめします。
金額の安さだけで選ぶと、導入後に現場で使われず、結果的にコストだけがかかることになりかねません。「導入後に何人が、どの業務で使えるようになるか」まで含めて費用対効果を判断することをおすすめします。
よくある質問
まとめ｜事例から選べば、AI導入の一歩目が具体的になる
京都でAI導入を進めるうえで近道になるのは、ツール選びよりも自社に近い業種・課題の事例から着手すべき業務を見つけることです。製造業の転記ミス・属人化解消、研修による定着、業務自動化による情報整理。分野は違っても、1つの業務に絞り、現場を巻き込み、定着まで見据えるという進め方は共通しています。
当社は京都市左京区（百万遍）を拠点に、AI受託開発・導入支援・人材研修・業務自動化を一気通貫でご提供しています。京都でのAI活用の全体像は、京都 AI 導入支援のまとめでご確認いただけます。自社に近い事例が見つかった段階から、お気軽にご相談ください。
登壇・セミナー実績
神戸商工会議所・石川県庁など、各地の商工会議所や自治体でAI活用セミナーに登壇しています。現場で得た知見をもとに、京都の中小企業のAI導入を支援しています。
監修
仙入 功樹 せんにゅう こうき
代表取締役
吉村 祐樹 よしむら ゆうき
COO
本記事はAI導入支援の実務担当が監修しています。京都の中小企業を中心に、AI導入の相談から開発・研修・運用定着までを支援しています。
京都でのAI導入は、ノーコードソリューションズにご相談ください
貴社の課題とゴールをうかがい、どの業務からどう始めるかを個別にご提案します。資料のご確認、無料相談のいずれからでもお気軽にどうぞ。
コメント
コメント一覧 （2件）
[…] 京都のAI導入事例まとめを見る […]
[…] 京都のAI導入事例まとめ […]