【要約】
こちらの記事は『製造業の付加価値を高めるには人と生成AIとの融合が鍵を握る』の要約です。
■ 背景と課題
- 日本の製造業は、技術力の低下や人材不足といった構造的課題を抱えており、ものづくりの現場では依然として人材とスキルの空洞化が続いている。
- これを打開する鍵が 生成AI（生成型人工知能）であると強調。
■ 生成AIの価値と活用法
- 生成AIは自然言語を通じて誰でもデジタル技術にアクセス可能にするため、製造現場の幅広い領域で活用可能。
- 例：設備管理では、専門知識がなくても自然言語で設備の状態やデータを分析可能になる。
■ 組織構造の変革
- 生成AIにより、部門間のデータ連携が可能となり、情報のサイロ化（縦割り）を打破。
- これにより迅速で正確な意思決定が可能となり、組織の構造そのものの見直しが進む可能性がある。
■ 現場事象の情報化
- DX施策の基盤として、現場で発生する「4M＋五感」の事象をデータ化。
- これにより、潜在的なロスの可視化や、KPIの再構築と管理モデルの再定義が可能となり、マネジメントの質が向上。
■ FOA（Flow Oriented Approach）
- デロイトが提唱するアプローチで、現場の構造化・非構造化データを融合し、現場主導のデジタル化を推進。
- 生成AIとIE（インダストリアルエンジニアリング）の融合により、人とAIの共創による知見の創出サイクルを実現。
■ 今後求められる能力
製造業のDXが成果創出・業務変革フェーズに入る中、以下の3点が重要：
- データマネジメント力
- 付加価値創出力
- デジタル化能力
生成AIの導入は単なる効率化にとどまらず、現場の知見を深め、組織全体の変革を促進する起爆剤となる
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【所感】
・日本は海外と比べて生成AIの活用が遅れていると思うので、しっかりと効果が出せた事例が今後増えてほしい。
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