製造業向けAIシステム2026年4月に発表
力量管理・人員配置AI
Rikiryo Haichi AI
ベテランの
力量管理表の
[01]こんな課題
製造現場が
製造現場の
力量管理表が
ISO9001のために紙・Excelで管理しているが、年1回更新で日々の判断には使われていない。
配置の
法令・有資格者要件・実習生比率・スキル相性を、ベテラン班長が頭の中で組んでいる。
守秘性の
図面・不良率・人事情報を、一般的なクラウドAIには載せにくい。
[02]できること
4つの
現場業務ごとに
01
力量管理表の
工程ごとの作業時間、不良率、立ち上がり時間といった実績データから、各作業者の工程別スキル評価を自動で補正します。年1回の手動更新で形骸化していた力量管理表を、日々の配置判断に使える状態として維持します。
02
配置表の
労働基準法・有資格者要件・外国人技能実習生比率・GMP/HACCP・ゾーニングなどの現場制約条件と、力量データを踏まえた配置表を自動生成します。各工場のルール・配置慣習を登録することで、現場運用に即した出力に調整可能です。
03
突発欠勤時の
欠勤発生時に、力量・有資格者要件・労務制約を踏まえた代替候補を即座に提示します。班長個人の経験への依存を減らし、再配置の意思決定を仕組み化します。最終的な配置決定・労務上の責任は現場の責任者が担う運用を前提としています。
04
マルチ出力
生成された配置表は、紙・LINE・Slack・Microsoft Teams・現場端末・既存生産管理システムへ並列に出力できます。現場の運用環境を変えずに導入できる構成としています。
[03]進め方
柔軟な
01
段階的導入
一ライン・一工場から段階的に立ち上げ。全工場一斉導入は不要。
02
柔軟な
制約条件・配置慣習・出力フォーマットを工場運用に合わせて調整。
03
オーダーメイド開発
既存生産管理システム連携や工場固有の業務フローに合わせた専用機能を開発対応。
[04]構成の選び方
製造データの
工場の
工場の情報取扱方針に応じて、以下のAI基盤を選択いただける構成となっております。
オンプレミス構成
工場内・自社データセンター内のサーバーで稼働するローカルLLMを利用し、図面・不良率・人事情報などの製造データを社外に出さずに処理する運用に対応します。
エンタープライズ向けクラウドAI構成
Amazon Bedrock、Azure OpenAI Service、Google Cloud Vertex AI等、入力データが基盤モデルの追加学習に使用されないエンタープライズ向けAIサービスを利用する構成に対応します。
いずれの構成においても、利用者側から見た操作方法・管理画面は共通です。工場のセキュリティポリシーや親会社・取引先からの要請に応じて、構成の選定をご相談いただけます。
[05]ご相談
まずは
導入の
| 対象 | 製造業（食品・医薬品・化学・電子部品・自動車部品等）の工場・生産技術・人事・現場改善・DX推進部門 |
|---|---|
| 相談内容 | 現場業務の整理、AI適用可否の見立て、優先着手業務の提案、導入相談、セキュリティ要件、デモ、既存システム連携、オーダーメイド開発 |
| 形式 | オンライン（約45〜60分）／現地訪問にも対応 |
ヒアリング後、導入に至らない場合でも、現場で取り組める範囲のAI活用アドバイスをお渡しします。