予知保全も、画像認識も、いったん置く。まずは現場のExcelと、社長の頭の中を「見える化」する第一歩。
金属加工・精密加工・町工場など、従業員10〜50名規模向け
金属加工の現場ヒアリング（見積もり属人化・試験データの目視判断・「誰も手を出さない」）を、製造業一般に抽象化したプログラムです。
① 見積もりが社長の腹に宿っている
テーブルで計算できる部分はある。それ以外は経験判断。来社日の大半が見積もりで埋まる。
② データはある。活かせていない
試験結果や不良記録はExcelやDBにある。でも「似た事例をすぐ引ける」状態になっていない。
③ 難しい話から入ると、全員が止まる
IoT・予知保全・画像AI——正しい方向でも、第一歩が重すぎると「また来年」になる。
「俺がいなくなると見積もりが出せなくなる」——現場でよく聞く、属人化の本音。
製造業のデジタル化は、いきなり全自動化ではありません。Koto Onlineの導入事例解説でも、中小製造業は課題に密着した小さな一歩から成果が出ています。本研修では次の3型を教材にします。
| 課題 | 熟練者の技はあるが、生産管理に活かせず納期回答が不安定 |
|---|---|
| 第一歩 | 現場の声・データを拾い、ばらつきを数字で見る（全自動化は後） |
| 本研修での再現 | 御社のExcel試験データで「社長が聞きたいこと」をAIに質問 |
参考：有本電器製作所（金属加工業）— 日本公庫総研レポート事例
| 課題 | 見積もりが社長の経験頼み。引き継ぎリスク |
|---|---|
| 第一歩 | 過去データから叩き台を出す。最終判断は人間 |
| 本研修での再現 | 匿名化した見積パターンでAI下書き→社長が修正する流れを体験 |
参考：IBUKI（金型製造）— 過去実績からの見積支援事例
| 課題 | 故障してから対応。センサーはあるが活用しきれていない |
|---|---|
| 第一歩 | まず稼働・異常の記録を読みやすくする。予知はその次 |
| 本研修での再現 | 保全ログをAI要約。「次に深掘りする問い」を1枚にまとめる |
参考：阪部工業（金属加工）— 兆候監視の段階導入事例
出典：製造業のデジタル化、8つの導入事例と近況課題について解説｜Koto Online（2023/03/09）
座学3割・実践7割。御社の匿名データ（またはサンプル）を使い、その日のうちに「1週間試す課題」まで決めます。
8事例の型を俯瞰。自社の困りごとを「今やる／後回し」に貼り付けるワーク。
試験データ・稼働メモなど、既にある表をAIに読ませる。セキュリティの線引きも同時に整理。
過去パターンから見積コメント・顧客向け説明の下書き。最終判断は必ず人間。
「誰が・何を・いつまでに試すか」を1枚に。伴走契約への接続はここから（任意）。
※ 本格構築（見積自動化・実データPoC・ローカルLLM）は伴走プランで別途ご提案します。研修は入口です。
見積もり・試験データ・保全ログ——何から手を付けるか、30分で整理します。
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