現場力強化

5S活動が形骸化し、「写真を撮って報告書を出すだけ」になっている。評価者によって点数がバラバラで、客観的な基準がない。活動の成果を定量的に示せないため、経営層の理解が得られない。

AIによる定量評価を導入し、5S活動を「感覚」から「データ」に変革します：

• AI写真自動評価：現場の写真をアップロードするだけで、AIが整理・整頓・清掃の3項目を各5点満点で自動スコアリング。評価根拠の一言メモ付き
• 改善アクションの自動提案：「棚にラベルを貼る」「不要な段ボールを廃棄する」など、「明日からできる」具体的アクションをAIが提案
• 定点観測のグラフ化：月次のスコア推移をグラフで可視化。改善の軌跡をデータで追跡
• 全社5Sランキング：部門別・エリア別のスコアを集計し、全社での5S活動を活性化

品質改善に取り組んでいるが、不良率がなかなか下がらない。改善提案がQC（品質）に偏り、IE（生産性）やVE（価値分析）の視点が不足している。改善の優先順位がつけられず、「とりあえずやれるところから」になっている。

AIで品質データ・工程データから改善ポイントを自動特定し、QC・IE・VEの3視点で統合的な改善策を立案します：

• 3視点統合評価：改善案をAIがQC（品質向上効果）・IE（生産性向上効果）・VE（付加価値向上効果）の3軸で評価。抜けている視点を指摘
• 根本原因の構造化分析：4M+1E（人・機械・材料・方法・環境）とRGPDCA（ルール・基準・プロセス・実行・チェック・アクション）の2軸で要因を構造化。3〜5次要因まで深掘りし真因を特定
• パレート分析の自動化：不良データからパレート図を自動生成。「上位3つの不良モードで全体の78%を占める」のような優先順位付けを即座に実行

生産計画が「経験者の頭の中」にしかなく、担当者が不在になると工場が回らない。在庫が過剰になったり欠品が発生したり、需要変動への対応が場当たり的。納期遅延が常態化しているが、原因がどの工程にあるか特定できていない。

AIで生産データ・需給データをリアルタイム分析し、「予測に基づく生産管理」への転換を支援します：

• 需要予測の高精度化：過去の受注データ・季節変動・市場トレンドをAIで分析し、適正在庫量を自動算出。過剰在庫と欠品のリスクを同時に低減
• ボトルネック工程の自動特定：各工程の実績データをAIで分析し、生産ライン全体のボトルネックを可視化
• 生産計画の自動ドラフト：AIが受注残・設備稼働率・人員配置を考慮した生産計画のドラフトを自動作成。人間が最終判断する「AIアシスト型」の生産計画運用を実現

バリューストリームマップ（VSM）を描きたいが、現状の工程データが整理されていない。工程間のリードタイムや仕掛在庫の実態が把握できていない。IE手法（動作分析・時間研究等）の知識がある人材がいない。

AIで工程データの自動収集・分析を行い、ムダの「見える化」からリードタイム短縮の具体策まで一気通貫で支援します：

• 工程データの自動構造化：手書きの工程表・作業日報・ホワイトボードのメモをAIで読み取り、工程フロー図に自動変換
• 付加価値分析の自動化：各工程を「付加価値作業」「付随作業」「ムダ」に自動分類。ムダの割合と削減ポテンシャルを定量化
• ボトルネック × サイクルタイム分析：各工程のサイクルタイムを集計し、タクトタイムとの比較でボトルネック工程をハイライト
• 3ム（ムリ・ムダ・ムラ）の発見：現場データをAIで分析し、「毎週金曜の午後に不良率が上がる」などの隠れたパターンを自動検出