AIの導入のステップ・具体的な取組内容、導入時の注意点

事例1
【0:00】（株）TMC「稼働データとカメラで工作機械を管理」
【1:26】　関口産業（株）「RFID(電子タグ)を使ったデータ自動入力」
【2:40】（株）ワイエムキャスト「生産状況の見える化と設備遠隔操作を実現」
【3:53】（株）G.W.JAPAN「生産状況の見える化と改善意識の向上」
【5:18】（株）フロロコート「IoT活用により設備をリアルタイム管理　また設備異常の予知実現」
設備稼働管理の実施例

事例2
【0:00】（株）田島軽金属「鋳肌目視検査をAI検査に不具合見逃しによるムダ費用の削減」
【1:20】（有）比企オプティクス「光学ガラスレンズの検査システム構築で検査員の負担軽減」
【2:38】北光金属（株）「画像認識AIの導入によりクラッド材の自動検査が可能に」
【3:53】栄電子工業（株）「AI画像認識による画像検査システム構築費用削減の工夫」
推論による故障予知の実施例
（製造業・販売保守メーカー）

事例3
【0:00】（有）大宗製作所「電子はかりを使った入出庫システムとRFIDを使った保管場所検索」
【1:27】（株）ジェイ・オー・シー羽生「ラズベリーパイ活用で生産数を自動カウント」
【2:47】（株）大王製作所「電子はかりを活用した精度の高い入出庫管理の実現」
【4:03】（株）ポリコール「管理電子軽量器の導入でミスを削減、日報の電子化を実現」
画像処理による外観検査の実施例
（食料品製造メーカー）

AIが現場に入り始めると、管理職の最初の悩みは「これは評価上どう扱うべきか」です。資料の下書きや要約をAIに任せた部下を見て、「楽をしている」と感じる管理職もまだ少なくありません。ですが、先行する企業の知見を見ると、AI活用で成果を出している組織は、AIの使用そのものではなく、AIを使ってどんな価値を出したかで評価しています。McKinseyの2025年調査でも、AIで成果を出している企業ほど、戦略・人材・運用モデル・導入の仕組みをセットで整えており、単なるツール利用ではなく“価値創出の設計”ができていることが示されています。

4月が近づくと、多くの会社で新入社員の受け入れ準備が始まります。最近は、学生時代から生成AIに触れてきた新人も増えており、「AIを使えること」自体は珍しくなくなりました。ですが、ここで一つ注意が必要です。AIに触れることと、仕事で正しく使えることは別だということです。

「AIは便利そうだけど、結局うちは事務作業が少し早くなるだけでしょ？」

そう思われがちですが、実は中小企業ほどAIは売上に直結する領域で効きやすいです。理由はシンプルで、売上は「顧客接点の質と量」で決まり、そこにあるのはメール・文章・提案・フォローといった生成AIが得意な“言語の仕事”だからです。

前回の記事では、2026に向けた備えとして「AI秘書」領域（メール・議事録・社内問い合わせ）から始める話をしました。2月はその次の一歩として、AIを“同僚”にして売上づくりの現場に入れる方法を整理します。