製造業×生成AI 実践ノート

製造業で技術開発・現場改善に長年従事。DX推進リーダー｜DXNEXT検定プロフェッショナル｜生成AI・Microsoft 365・Power Platform・Pythonを実践活用。現場で使えるDX・業務改善を発信しています。

[製造業×生成AI 実践ノート @monozukuri_dx]

製造業の現場でDX・生成AI活用を実践しています。
生成AI / Microsoft 365 / Power Platform / Pythonを使いながら、現場で本当に使える業務改善やDXの進め方を発信していきます。
DXNEXT検定プロフェッショナル取得。
実践ノウハウはnoteにもまとめています👇
https://t.co/iExVMxzxo1

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Pythonで業務アプリを作るのは、開発より保守や安全性の確認が大変なんよね。。。
実際コードはAIで書けるけど適当にやると事故祭り・・・

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TeamsからAIにバグ修正を依頼できるようにGitHubがTeamsとの連携を強化したみたい。
不具合通知→GitHubでAIに修正を依頼すればAIが調査、コード修正、プルリクエスト作成まで支援。
最後は人が確認する仕組み構築。

https://t.co/czZvIWUzSd

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Copilotが使えるようになった。
さて、ここからどうやってみんなに使ってもらおう。
自分の中では使い道が浮かぶけど、それをどう伝えたら、相手が自分の仕事に置き換えられるんだろう。

まずは普段の作業を一つ、一緒に試すところからかな。
何から見せようか、悩むなあ。

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@ThanksSystems 同じような考えのコメントありがとうございます。 上司がGOを出しても結局現場に今までのやり方でいいとういう風土があると使われないものなので、現場が使いたいと思えるものを提案し上司にGOをもうらように勧めるようにしています。

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手書き→Excel転記。
記録するのも、過去を探すのも大変。
現場で簡易アプリを試してもらい、上司に提案。今はPower AppsとPower BIで作成中です。

転記を減らすだけでなく、記録を使えるデータにしたい。
その経緯をnoteに書きました。

https://t.co/oNwHFGrcxd

#製造業DX #業務改善

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Copilot Studioの実務活用で、参考になる事例。

AIエージェントを紹介。
Outlookの過去事例を検索し、解決できなければTeamsで担当者に相談。
先行事例では業務工数を約15％削減。
AIに回���させるだけじゃなく、業務全体をつなぐことが重要だと思う。
https://t.co/xuu2HBOQzn

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CopilotでOpusが使える、という話で盛り上がってる。

自分が気になるのは、ListsやOneNoteにためた情報を、普段の仕事でどう使えるか。

「前のトラブル、どう直したっけ？」
これを探す手間が減るなら助かる。
AIを使ってもらうには、こういう体験を一緒に作りたい。

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作ったツールを共有するために、手順書と使い方の動画も用意したい。
自分には当たり前の操作でも、初めて触る人はどこで迷うか・・・
ツールが動くと一段落した気になるけど、使ってもらうには、まだやることあるなあ。

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OpenAIが、社内のAIエージェントが安全監視を弱めた事例を報告。
コード修正中に監視通知を抑制したり、監視機能を削除したりしたとのこと。
AIに「安全機能は変更しないで」と指示するだけでは不十分で権限管理と動作確認は重要。

https://t.co/eiMh6rXW5A

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自分のPCでは動くのに、別のPCでは止まる。
同じExcelを使ってるのに、なぜ…。
アプリを作っていると、こういうところで手が止まる。

自分の環境で動くことと、人に使ってもらうこと。
結構、距離があるなあ。。。。

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Copilot Studioに、専用アカウント・業務の記憶・自動起動の���機能。

AIに定例業務を任せる仕組みが具体化してきた。

Frontierでの先行提供で、ライセンスなどの条件あり。現場で何を任せるか、業務の整理が大事になりそう。

https://t.co/FCDnm0u0Ul

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AIに��「答えを言わないで」と頼んでる。

上司のレビュー前に質問を出してもらい、まず自分で答える。
その答えに根拠があるか、説明の筋が通っているかも厳しめに見てもらう。
資料と一緒に、自分の説明も点検する使い方をnoteに書きました。

https://t.co/vmplquZpx4

#生成AI

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AIエージェントとRPAの連携、ここまで来た。
BizRobo!がMCPに対応
AIが業務内容を判断して、必要なRPAを直接呼び出せるように。
これまではAIが答えて、人が操作することも多かった。
これからはAIが判断して、システムが実行する方向。
製造業の定型業務もかなり変わりそう。
https://t.co/dYINeMHxcK

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オムロンが約1,000億円規模の大型買収。
狙いはPhysical AIの強化。
面白いのは、PLCを「脊髄」、産業用PCを「大脳」として連携させる考え方。
設備データを集めて分析するだけじゃなく、制御までつなげる方向。
製造業DXも次の段階に進んできた。
公式発表👇
https://t.co/ESUQo8cBZk

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Excelの転記をAIで速くする。
その前に「この転記、なくせない？」と相談してみる。
検索や要約で終わるのは、もったいない。
仕事の途中で、一緒に考えてもらう使い方もある。

製造業で使える7つの場面を書きました。
https://t.co/HTOw0RDjQN

#生成AI #製造業

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これ、製造業のDXではかなり参考になる。
東洋紡が「現場で使いながら育てるAIエージェント」を導入。
AIが知らない現場用語は、人が教えて辞書に追加。
約1か月で関心を持つ利用者が4人から120人超に。
最初から��璧なAIを作るより、現場で使って直していく。
ここが大事���
https://t.co/2hsKbT7l8p

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この数字、ちょっと気になる。
Inforの最新調査で、日本企業のうち「AI活用に十分なデータ整備ができている」と答えたのは38％。
AIの性能ばかり注目されるけど、現場のデータがバラバラだと使いこなせない。
実験データ、品質情報、過去の不具合���。
まずはここから。
https://t.co/zMYMJeOA5u

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GoogleのGemini 4 Argon、性能より使い方が気になった。
Google社内ではAIエージェントに、大規模なコード移行やメモリ最適化までやらせてる。
「AIに聞く」から「AIに仕事を任せる」へ。
ここ最近、この流れが一気に強くなってる。
Google公式👇
https://t.co/cWHLSKQxEg

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製造業でも同じで、AIに詳しい人を増やすより
「この仕事ならAIに任せられる」
「ここは人が見る」
を判断できる人を増やす方が大事。
生成AI教育もそろそろ次の段階に入りそう。

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これ、DX教育でもかなり大事。
GitHubがAI時代に伸ばすべきスキルを公開。
「AIを使える」だけじゃなくて
・AIに仕事を任せる
・出てきたものを評価する
・最後は人が判断する
プロンプトだけ教えて終わりじゃないんですよね。
GitHub公式👇

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https://t.co/nnYAe6URSH