株式会社コミクス（本社：東京都渋谷区円山町、代表取締役：鈴木章裕）は、全10ページのミニ教材「現場は知っている、経営は知らない。製造業の生成AI 10の実践法」を制作しました。
製造現場の日報、写真、会話などを、経営が判断に使える形へ整えるための活用例を紹介します。
現場への入力作業を増やさないことを設計の前提として、情報を「集める」「読み解く」「渡す」の3工程、計10項目に整理しています。
全社への一斉導入ではなく、1つの職場・1つの業務から、既存の記録を起点に検討するための教材です。
■ 背景・課題｜報告があっても、判断に使えるとは限りません
日報は毎日書かれているものの、最後まで読まれない。不良の原因が「たぶん」で終わる。ベテランの判断や手順が言葉にならず、次の担当者へ引き継がれない。本教材では、こうした状況を現場の情報活用を考える出発点として取り上げています。
生産数、稼働時間、不良件数、日付などは表に整理しやすい一方、日報の文章、口頭の申し送り、不良品の写真、紙の検査記録には、そのままでは比較や共有が難しい情報も含まれます。記録を残すことと、記録を判断材料として使うことは、別の工程です。
本教材は、報告の量を増やすのではなく、すでにある記録を読み取り、必要な情報を必要な相手へ渡す流れに着目しています。特定のツール選びや精度目標から始める前に、どの記録が、誰の、どの判断につながるのかを整理することを重視します。
■ 提供内容｜3工程・10項目で情報の受け渡しを整理
1）「集める」：現場の記録を読み取れる形にする4項目
・音声日報
・写真とひと言
・チャット起点の報告
・紙・表計算ファイルの読み取り
文章だけに限定せず、音声、写真、日常のやり取り、紙の記録などを情報の入り口として考えます。既存の記録形式を起点にすることで、現場の報告方法を全面的に変える前に、読み取りの対象を検討できます。
2）「読み解く」：記録の意味を整理する3項目
・不良原因の自動分類
・過去トラブルの横断検索
・ベテラン手順の言語化
人の手で時間のかかる読み取りや整理を、生成AIに渡す活用例を取り上げます。原因に関する記述を分類することと、実際の原因を特定することは同じではありません。検索結果や言語化した手順も、元の記録や現場の事実に照らして確認することが必要です。
3）「渡す」：判断する相手へ届ける3項目
・朝イチの1枚サマリ
・予兆アラート
・見積・技術提案の下書き
記録を整理するだけで終わらせず、経営者が1枚の資料で確認する、確認すべき兆候を担当者へ知らせる、提案の下書きに使うといった受け渡しまでを示します。読み取りの結果を、誰がどの場面で使うのかを考えるための構成です。
■ 資料の特徴｜全社導入の前に、身近な業務から検討
1）既存の記録を起点にする
新しい報告項目を増やすことを出発点にせず、日報や写真など、現場にある情報の使い方を考えます。「入力作業を増やさない」は設計上の前提であり、導入後の作業負担が必ず増えないことを保証するものではありません。
2）収集から経営への共有までをつなげる
「集める」4項目、「読み解く」3項目、「渡す」3項目を一続きで整理しています。情報を集める手段だけでなく、整理した後に判断する相手へどう届けるかまでを検討できます。
3）1職場・1業務から始める
全社で一斉にツールを導入する前に、対象の記録と業務を絞ります。小さな範囲で、情報の読み取りや受け渡しを見直す順番を考えやすくすることが狙いです。
4）活用例と実際の成果を分けて考える
本教材は、導入効果、精度、工数削減、費用対効果を保証するものではありません。利用する記録や業務条件によって結果は変わります。生成AIの出力は人が確認し、品質や安全に関わる判断を生成AIだけに任せないことが重要です。機密情報や個人情報を扱う場合は、利用環境と社内ルールの確認も必要です。
■ 想定利用者・活用シーン｜経営者と現場責任者の共通の検討材料に
製造業の経営者、工場長、生産管理・品質管理の担当者など、現場の記録を読む人と、そこから判断する人を主な想定利用者としています。
日々の報告では、日報や申し送りから経営者が確認する1枚のサマリを作る流れを検討できます。品質やトラブル対応では、不良に関する記述や過去の記録を整理し、担当者が確認する材料を用意する使い方が考えられます。
技術の引き継ぎでは、ベテランが話した手順を文章にする例を取り上げています。また、見積・技術提案では、現場の情報を下書きへつなぐ活用例を示します。いずれも、出力をそのまま確定情報として扱わず、担当者が事実や条件を確認することが前提です。
■ 今後の展望｜記録を読んだ後に、何の判断が変わるかを確認
本教材の最終ページでは、「毎日書かれている記録」「その記録を最後まで読んでいる人」「読んだ後に変わる判断」の3点を確認する導入前診断の考え方を紹介しています。
まずは、1つの職場・1つの業務で、記録と判断のつながりを確認することが出発点です。現場を止めずに始める順番を整理し、生成AIの導入自体を目的にせず、現場の情報を判断材料へつなぐための検討に本教材を役立てていただくことを目指します。

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ーーー株式会社コミクス　会社概要ーーーーーーー
本社住所：東京都渋谷区円山町15-4 近藤ビル2階
代表：代表取締役 鈴木章裕
設立：2007年9月
事業内容：生成AI活用生産性向上支援、BtoB事業者向け営業支援、フリーランスプロ人材紹介等
Web：https://www.comix.co.jp/
生成AI活用支援：https://www.comix.co.jp/genai/
コミクスアカデミー：https://www.comix.co.jp/academy/
AI経営者クラブβ：https://www.comix.co.jp/club/
【お問い合わせ】
TEL：03-5459-5394　MAIL：n.adachi@comix.co.jp　担当：株式会社コミクス　安達成生