【ノーコードソリューションズ｜AI Weekly vol.13】製造業のAI活用3本（図面照合の50〜340分が10分に ほか2本）

AI WEEKLY by NOCODE SOLUTIONS

Vol.13　製造業のAI活用 3本

発行日：2026/09/05 ／ 配信日：2026/09/07

今号のラインナップ

ダイキン工業社と日立製作所社が2025年4月22日、工場の設備故障診断を支援するAIエージェントの試験運用を始めたと発表しました。場所は、業務用空調機器を生産する堺製作所臨海工場（大阪府堺市）です。保全技術者が生産設備の点検でポンプやバルブなどの故障を見つけたとき、AIエージェントがその原因と対策を保全技術者に提示します。実証では、10秒以内に90%以上の精度で回答できることを確認したとしています。ただし、何を正解とした精度なのか、対象にした故障の種類や検証の件数までは、発表に書かれていません。両社は発表の時点で、試験運用を2025年9月までに完了して実用化し、そのあと国内外のダイキン社の生産拠点へ広げる予定としていました。その後の実用化と展開について、両社からの発表は確認できていません。狙いに挙げたのは、設備保全の暗黙知を組織の知として共有すること、品質の確保と技術の伝承、そして現場の生産性でした。

AIが短くしているのは、過去の記録や図面から原因を探す時間です。設備が止まったとき、この探す時間が復旧を遅らせることがあります。過去に同じ症状が出たことがあるか。そのとき誰がどう直したか。図面のどこを見ればよいか。分かる人にすぐ聞ければ数分で済み、聞けなければ翌日まで待つことになります。10秒で答えが出ても、直すのは技術者です。発表に書かれているのは原因と対策を保全技術者に提示するところまでで、そのあとの採否や修理の手順までは触れられていません。両社が挙げた「暗黙知を組織の知に」という言い方は、頭の中にあるものを取り出して共有するという意味でした。

あまり大きくない工場でも試せます。最初に来るのは故障記録の棚卸しです。過去のトラブル記録が紙のバインダーにあるのか、担当者の頭の中にあるのか、Excelに散らばっているのか。記録が足りなければ、AIは現場に固有の回答を出しにくくなります。直した記録が1か所にまとまっていれば、規模にかかわらず検討に入れます。弊社へのご相談でも、読ませる記録が集まらず、故障診断の検討が止まった例があります。止まった理由は精度ではありませんでした。

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まずやること｜代表・仙入から 直近で設備や仕組みが止まった件を1つ思い出して、原因にたどり着くまでに誰へ何を聞いたかを書き出してみましょう！ AIの精度を調べるより、記録がどこにあるかを先に見るほうが早いと思っているので、まずは1件ぶんだけ辿ってみましょう！

日立製作所社が9月3日、AIエージェントを重要な業務へ適用するための「AI品質維持サイクル」技術を開発したと発表しました。狙いは、どの業務を、どの条件で、どこまで任せられるかという判断を支えることです。技術は3つで構成されています。1つ目が業務観点での品質評価です。AIの出力精度だけでなく、業務手順、証跡、運用ログ、後続業務への影響、責任分担といった観点から、AIに任せる業務範囲と利用条件を定義します。2つ目が実行時制御です。AIエージェントの処理が業務手順に沿っているかを実行の前に検証し、内容の見直し、利用者への確認、停止を段階的に行います。3つ目が、OTとIT（工場や設備を動かす技術と、情報システムを運用する技術）の両方の知見に基づく品質の維持です。想定している業務は設備保守とIT運用で、将来はHMAX AI Operationsの一部として提供することを見据えています。

1本目のダイキン工業社の例では、AIが受け持つのは原因と対策を提示するところまででした。日立社の技術は、その範囲と条件を業務ごとに定義して、実行時に制御しようとするものです。挙げられているのは、出力精度に加えて確認する業務上の観点です。証跡の残し方、後続業務への影響、間違いが出たときの責任分担。これらは会社ごとに決めることになります。先週出た2本のモデルを見ると、GPT-6 Astraは事前に学習していないルールの課題を解く指標を7.8%から99.9%へ動かし、Claude Fable 5.1はキャッシュ（同じ前提の文章を毎回送り直さずに済ませる仕組み）の読み込み料金を75%下げました。性能も料金も動いています。それでも、いま挙げた3つはモデルを替えても決まりません。止まったり誤ったりしたときの影響が大きい業務では、平均の正答率と、その業務に組み込めるかどうかが別になります。たとえば設備の保守記録を書かせる場合、100件のうち95件が問題なくても、残り5件が点検の抜けにつながるなら現場は使えません。実行の前に業務手順との突き合わせを入れておけば、手順に沿わない処理を人の確認へ回せます。ただし、手順どおりに生成された誤りは、この検証では拾えません。そこは別に確かめる必要があります。

あまり大きくない会社でも、検証の仕組みを組む前に、条件を紙に書くところから始められます。見積書の作成でも、受入検査の記録でも構いません。1つの業務について3行だけ決めます。AIに渡してよい書類とデータはどれか。出てきた結果を誰が確認するか。どうなったら人へ戻すか。抜けるのは3行目です。弊社へのご相談でも、始めるときの条件は決まっているのに、おかしな結果が出たときの戻し先が決まっていない例があります。担当者が自分で直してしまい、そのまま誰にも共有されません。止める条件と戻し先に加えて、失敗を書き留める手順まで決めておくと、次にどこを直すかを記録から選べます。

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まずやること｜代表・仙入から いまAIに任せている業務を1つ選んで、渡してよい書類、結果を確認する人、人へ戻す条件の3行を書き出してみましょう！ 精度を上げる工夫より外れたときに止まる形を先に作るほうが結局は早いと見ているので、3行目から埋めましょう！

弊社からのお知らせ

熟練工の判断を、AIにたたき台として出させる。弊社が手がけた製造業の事例です

ここまでの2本は、AIに任せる範囲を業務の単位で区切る話でした。同じことを、弊社でも製造業で手がけています。異常の見分けや工具を替えるタイミングを、特定の熟練工の「なんとなく分かる」で判断していた製造業の現場です。ヒアリングの音声、現場の写真、社内のマニュアルをAIに読ませて、判断の流れをフローチャートと構造化データに起こしました。設計で決めたのは、AIに熟練工を再現させないことです。AIが出すのはたたき台で、本人が見て直す工程を残しています。記事に載せた育成期間と加工ミスの数値は、いずれも説明用のイメージの数値です。実際の効果は、対象の工程やデータの量、運用の体制によって変わります。

どこまでAIに任せ、どこから人が見るかを社内で決めるときは、社内でのAIエージェントの運用方法という資料もたたき台にお使いください。同じ会社の6人が同じAIをどう使い分けているかを、1枚の表にまとめた資料です。任せている業務、覚えさせている情報の量、定期実行の有無、安全の担保のしかたを横に並べて見比べられます。ふだん研修や導入支援でお伝えしている中身を、そのまま資料にしました。無料でお読みいただけます。

AI導入のご相談は、京都のAI導入支援のページからどうぞ。

パナソニック コネクト社が2026年2月19日、設計・開発部門の図面と設計仕様の照合業務に、独自開発の「Manufacturing AIエージェント」を使い始めたと発表しました。これまで目視で確認していた照合は50分から340分かかっていました。それが10分になります。削減率にすると80%から97%です。仕組みは、複数のPDF図面からテキストを自動で抽出し、製品図面と部品図面、あるいは技術仕様書とのあいだで材質や仕上げなどの項目を照合するというものです。Snowflake社のデータクラウド上で、同社のAI機能であるCortex AIを使って内製しました。発表では、担当者は複数の書類を見比べる必要がなくなり、AIの支援のもとで確認作業を終えられるとしています。確認は人に残る形です。適用は規格の照合と外装部品の照合から始め、そのあと他の照合業務へ広げる計画です。狙いに挙げたのは、人為的ミスに起因する手戻りと、そこから生じる経済的損失のリスクを減らすことでした。

数字の幅に読みどころがあります。50分の照合も340分の照合も、どちらも10分になっています。削減の幅が大きいのは、もともと長くかかっていた照合のほうです。なぜ340分かかっていたのかは、発表に書かれていません。AIを入れる工程を選ぶとき、件数の多い作業から手を付けたくなりますが、1件あたりが長い作業のほうが差は出ます。もう1点、照合は確認の基準を決めやすい作業です。どの図面を正本にするか、どの改訂番号で見るか、どの項目を突き合わせるか。これらを先に決められます。文章の要約のように、良し悪しが読む人によって変わる作業とは違います。最初に選ぶ工程の候補になります。ただし安全かどうかは、間違えたときの影響と、人がどこで確認するかまで含めて決まります。

同じ性質の作業は、規模の大きくない製造業にもあります。受注時の仕様書と図面の突き合わせ、見積書と発注書の型番の照合、検査成績書の転記の確認。どれも基準を決めやすく、間違えると手戻りが大きい作業です。最初にやることは、1件あたり何分かかっているかを測ることです。感覚で答えた時間と、実際に測った時間はずれることがあります。同じ作業でも1件ごとに差が出るので、数件は測ってみてください。測った数字があると、AIを入れるかどうかの判断が変わります。30分の作業を10分にしても、月に3件なら効果は1時間です。同じ30分でも月に80件あるなら話が変わります。ここに導入と運用にかかる費用、確認にかかる手間、間違えたときの影響を足して決めます。

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まずやること｜代表・仙入から 目視で突き合わせている作業を1つ選んで、1件あたり何分かかっているかを数件ぶん測ってみましょう！ どの工程から始めるかは、他社の事例より自社の実測で決めるほうが早いと感じているので、月に何件あるかも一緒に数えましょう！

今号のまとめ

CONTACT ／ ご相談とサービス資料

どの工程から任せるかは、30分でご相談いただけます

測った数字を見ても、どの工程から手を付けるかは迷うところです。
初回30分の無料相談では、いまの現場を伺ったうえで、
最初に任せる1工程と、人へ戻す条件を一緒に整理します。
弊社が何をどこまで手がけるのかは、サービス紹介資料にまとめています。

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