「うちもAIを活用したい」「ChatGPTで分析できないか」——そう思ったとき、最初の壁にぶつかります。「分析するデータが、どこにもない。」
AIへの期待と現実
製造業でもAI活用への関心が高まっています。「稼働データを分析して、ボトルネックを見つけたい」「過去の受注データから、需要を予測したい」「不具合データを蓄積して、品質を改善したい」。
これらはすべて、実現可能なことです。AIの技術は、すでにそこまで来ています。
ただし、条件があります。データが存在すること。
現場で本当に起きていること
多くの製造業では、工場の稼働データが存在しません。「今日、旋盤が何時間動いたか」「A案件の第2工程に何分かかったか」「今月の不具合件数は何件か」——これらのデータが、どこにも記録されていない。
口頭で伝えられ、紙に書かれ、Excelに入力されても、それは「人が読む形式」であって「AIが処理できる形式」ではありません。
また、システムに入っているデータでも、「システム内でしか使えない集計」しかできないことが多い。「このシステムの分析機能では、自分が欲しい集計ができない」という経験をした方も多いはずです。
「AIは魔法ではない。データがなければ、何もできない。逆に言えば、データさえあれば、後からなんとでもなる。」
今すぐAIを使う必要はありません。でも、今すぐデータを貯め始める必要はあります。
AIの技術は今後も進化し続けます。5年後、10年後に「あのとき貯めておいたデータ」が、大きな資産になります。
エムネットなら
エムネットくらうどでは、バーコードをスキャンするだけで、工場の稼働データが自動的に蓄積されます。
「何時に、誰が、どの機械で、何の案件の、どの工程を、何分かけて行ったか」——これが、毎日のバーコードスキャンで記録されていきます。
そして、蓄積されたデータはCSV形式で出力できます。ChatGPTに貼り付けても、Excelで分析しても、専門のBIツールに取り込んでも、自由に使えます。システム内の固定された集計機能に縛られません。
元・製造業だから気づけたこと
「工場をやっていたとき、データを貯める仕組みがなかった。振り返ろうとしても、何も残っていない。エムネットは、その後悔から作りました。」
— 角野嘉一（代表取締役）
