太平洋セメントのAI操業から見える製造業DX──生成AIは“社内データ”とつながって初めて価値になる

製造業の現場では、熟練者の経験や判断に依存してきた業務が数多く存在します。近年は人手不足や技術者の高齢化により、そうした技能をどのように継承するかが大きな課題になっています。

そこで各社が取り組み始めているのが、過去の業務データや報告書、作業マニュアルなどを蓄積した社内データベースと生成AIを連携させる取り組みです。生成AIは単体では万能ではありません。しかし、社内に蓄積された知識と結びついたとき、現場の意思決定を支援する実用的なツールへと変わります。

本コラムでは、業務ナレッジと生成AIを連携させるシステムの考え方と、企業が導入を検討する際に押さえておきたいポイントを解説します。

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【記事要約】社内データと生成AIの統合で現場の危険予知を高度化、熟練者不足に対応

素材産業では熟練技術者の高齢化と人手不足が進み、技能伝承が課題となっている。旭化成はこの課題に対応するため、過去の危険予知に関する報告書や内規を蓄積した社内データベースと生成AIモデルを連携・統合したシステムを活用している。作業内容をチャットで入力すると、AIが過去の事例を基に想定される危険や対策を提示するほか、作業現場の画像を送ると状況を解析して危険要素を指摘する。将来的には動画解析によるリアルタイムの危険検知も視野に入れる。こうした仕組みにより、経験の浅い作業者でも安全性を確保しやすくし、熟練者の知見を組織的に継承することを目指す。

出典：日本経済新聞「太平洋セメント、AIで焼成炉自動運転 来年度から、熟練技術者の不足補う　旭化成はリスク予知に」2026年3月2日付朝刊

生成AIは単体では業務に活かしにくい

生成AIは自然な文章を生成したり、質問に答えたりできる便利な技術です。しかし、企業の業務にそのまま適用できるケースは多くありません。

理由はシンプルです。
生成AIが学習している情報の多くは、インターネット上の公開情報です。企業の業務に必要な知識は、むしろ社内にあります。

例えば次のような情報です。

• 過去のトラブル報告書
• 作業手順書やマニュアル
• 社内規程や内規
• 業務日報や点検記録
• 顧客対応履歴
• 品質検査データ
• 設備保守記録

こうした情報は企業独自のものです。公開データだけを使う生成AIでは、こうした知識を参照することができません。その結果、AIを導入しても業務の意思決定には十分活用できないという状況が起こります。

つまり、企業で生成AIを活用するためには、社内に蓄積されたデータとAIを連携させる仕組みが不可欠になります。

社内ナレッジをAIが参照できる環境をつくる

企業の業務には、長年蓄積されてきた知見が存在します。しかし、その多くは次のような形で散在しています。

• ファイルサーバーに保存された報告書
• Excelで管理された記録
• PDF化されたマニュアル
• 個人のPCに保存された資料
• 紙の帳票

こうした状態では、必要な情報を探すだけでも時間がかかります。特定の社員しか内容を把握していないケースも珍しくありません。

ここで重要になるのが、業務ナレッジをデータベースとして整理し、生成AIが参照できる形にすることです。

例えば次のような使い方が考えられます。

• 作業内容を入力すると、想定されるリスクや注意点をAIが提示する
• 設備の症状を入力すると、過去のトラブル事例を提示する
• 新しい担当者が作業手順をAIに質問できる
• 現場の写真を送ると、AIが確認ポイントを提示する

このような仕組みは、単なるAIチャットとは異なります。社内の業務データを参照しながら回答するため、企業の業務に即した助言が可能になります。

技能伝承の課題を解決するデジタルナレッジ

多くの業界で課題になっているのが、熟練者の引退による技能の断絶です。

これまでの現場では、経験豊富な社員が若手を指導する形で知識が受け継がれてきました。しかし、少子高齢化や人材不足の影響で、こうした教育が十分に行えない状況も増えています。

そこで注目されているのが、経験や判断をデータとして残し、AIが参照できる形にする取り組みです。例えば、次のような情報が活用できます。

• 過去のトラブル対応履歴
• 作業時の判断基準
• 品質不良の原因と対策
• 設備点検のチェックポイント
• 作業時の注意事項

こうした情報を体系的に蓄積していくことで、熟練者の知識を組織として共有できるようになります。さらに生成AIを組み合わせることで、新人や経験の浅い社員でも必要な知識をすぐに確認できる環境をつくることができます。

これは単なる業務効率化ではありません。企業の知識資産を守る取り組みでもあります。

なぜパッケージでは対応が難しいのか

社内ナレッジと生成AIを連携させるシステムは、一般的なパッケージソフトだけでは対応が難しい場合が多くあります。

理由は、企業ごとに業務の進め方が大きく異なるためです。
例えば次のような点が企業ごとに違います。

• 管理しているデータの種類
• 帳票の形式
• 業務フロー
• 承認プロセス
• アクセス権限
• 更新方法

ある企業ではExcelが中心であり、別の企業では専用システムで管理されていることもあります。さらに、部署ごとにデータ管理方法が異なるケースもあります。

そのため、AIと社内データを連携させるシステムを実現するには、自社の業務に合わせたシステム設計が必要になります。ここで重要な役割を果たすのが、業務理解を前提にシステムを設計できるシステム開発会社です。

企業の業務内容を踏まえながら、データの整理方法やAIとの連携方法を検討していくことで、実際の業務で使える仕組みをつくることができます。

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AI活用の成否を分けるのはデータ活用

生成AIという言葉だけを見ると、最新のアルゴリズムやモデルが注目されがちです。しかし、企業での活用を考えると、重要なのはAIそのものよりもデータの扱い方です。

AIが参照できる情報が整理されていなければ、どれだけ高度なAIでも有効な回答はできません。逆に、社内データが適切に整理されていれば、AIは強力な業務支援ツールになります。

企業のAI活用は、ツール導入だけで完結するものではありません。
社内に蓄積された情報をどのように整理し、どのように活用するか。その取り組みこそが、AI活用の成果を左右します。

まとめ

生成AIは便利な技術ですが、単体では企業の業務に十分活用できるとは限りません。本当に価値を生むのは、社内に蓄積された業務データとAIを連携させたときです。

報告書やマニュアル、過去事例などの業務ナレッジを整理し、AIが参照できる環境を整えることで、企業は知識の共有と意思決定の支援を同時に実現できます。これは単なる効率化ではなく、企業が長年蓄積してきた知見を資産として活用する取り組みでもあります。

生成AIの導入を検討する際には、AIツールの選定だけではなく、自社の業務データをどのように活用するかという視点を持つことが重要です。社内ナレッジとAIの連携は、これからの企業システムにおいて重要なテーマの一つになっていくでしょう。

生成AIを業務で活用するうえで重要なのは、AIそのものよりも「自社の業務データをどのように活かすか」です。多くの企業では、報告書、マニュアル、点検記録、顧客対応履歴などの知識が社内に蓄積されていますが、それらが十分に活用されているとは限りません。こうした情報を整理し、業務の流れに合わせてAIと連携させることで、企業独自の知見を日々の意思決定に活かすことが可能になります。

しかし、このような仕組みは企業ごとに異なる業務やデータ管理方法に合わせて設計する必要があります。既存のパッケージソフトでは対応しきれないケースも多く、自社の業務に最適化されたシステムを構築することが重要になります。

当社フレシット株式会社では、企業ごとの業務内容やデータの扱い方を丁寧に整理したうえで、フルスクラッチによるシステム開発を行っています。業務フローや社内データの特性を踏まえながら、AI活用を含めたシステムを一から設計することで、実際の業務で使い続けられる仕組みづくりを支援しています。

生成AIの活用を検討する際には、ツール導入だけでなく、自社の業務データをどのように活かすかという視点が欠かせません。社内ナレッジとAIを結びつけるシステムは、企業の知識資産を活用するための重要な基盤になります。フルスクラッチによるシステム開発は、その可能性を最大限に引き出す選択肢の一つといえるでしょう。

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