事例の概要
| 企業 | 旭鉄工株式会社 |
|---|---|
| 地域 | 日本 |
| 業種 | 自動車 |
| 企業規模 | 中堅・中小 |
| 用途 | 生成AI・ナレッジ |
| 使われた技術 | 自社のカイゼンノウハウを学習させた生成AIによる作業動画の分析 |
| 関連する製品・サービス | — |
成果
取り組みの内容
作業の改善は、現場の作業を観察してムダを見つけることから始まります。しかし改善の着眼点は経験に左右され、作業を見て改善点を挙げられる人材は限られます。動画を撮っても、見る人がいなければ改善につながりません。
旭鉄工は、長年の改善活動で蓄積した独自のカイゼンノウハウを生成AIに学習させ、作業動画を入力すると改善のポイントを自動で抽出する仕組みを構築しました。同社は2025年5月にこの取り組みを公表し、中部経済新聞にも掲載されました。
公表されているのは仕組みの概要で、抽出された改善点の採用率や、作業時間の短縮といった定量的な効果は示されていません。
動画分析の精度は、手元が映る画角や照明などの撮影条件に強く左右されます。また作業動画の撮影は監視と受け取られやすいため、目的を「作業者の評価」ではなく「改善の着眼点の発見」に置き、従業員の理解を得ることが前提になります。同社は稼働データを分析するAIキムテツも運用しており、データと動画の両面から改善を支援している点が特徴です。
この事例から読み取れること
- 当サイトの見方では、自社の改善ノウハウを生成AIの判断基準に使うことで、汎用モデルでは出ない着眼点を引き出す狙いがある
- 抽出された改善点を人が採否判定して記録すると、精度の評価データとして使える
- 撮影条件の統一と、動画を個人評価に使わないという合意が、動画分析を続けるための条件と考えられる
本ページは企業・提供元が公開した情報にもとづき、費用負担を受けずに作成しています。成果の数字は発表時点のもので、当サイトによる検証値ではありません。
