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製造業の業務システムと AI を、開発の現場から解説します。公的な調査や公式ドキュメントにあたり、出典を明記しています。
中小製造業の業務システムはなぜ作れないのか紙と Excel が残るのは現場の怠慢ではない。合うパッケージが無く、作る費用は出しにくく、直し続ける人が社内にいない。公的な調査と事例から三つの壁を確かめ、その間を埋める条件を考える。
新着記事
手書きの帳票をデータにする：人の入力、帳票OCR、生成AIを比べる手書きの検査記録や日報をデータにする方法を、人の入力、帳票OCR、生成AIの画像入力で比べた。公式文書で確かめた入力の条件と限界を表にし、どれも単独では足りない理由と組み合わせ方を示す。
EU サイバーレジリエンス法の報告義務が始まった：日本の製造業の何に及ぶかEU のサイバーレジリエンス法は2026年9月11日から、悪用されている脆弱性と重大なインシデントの報告を製造者に課している。販売済みの装置にも及ぶ範囲を、委員会のガイダンスと ENISA の資料で確かめた。
不具合報告の類似検索を PostgreSQL で作る：pgvector・埋め込み・ハイブリッド検索過去の不具合報告から「似た事例」を探す仕組みを、PostgreSQL と pgvector、日本語対応の埋め込みモデルで組む手順。HNSW 索引、キーワード検索との合成、絞り込みで件数が足りなくなる問題まで、動かして確かめた。
AIが作った業務システムに入り込む外部部品を点検する五つの観点AI が書いたコードは、存在しないパッケージ名を平気で使う。調査では商用モデルで平均5.2%以上、オープンモデルで21.7%だった。名前、版、既知の脆弱性、棚卸し、更新の五つの点検を、誰がどう記録するかとあわせて整理した。
品質のデータはなぜ集めても分析に使われないのか品質管理でデジタル化に取り組む製造業の過半数は、見える化の段階にとどまる。公的な調査の数字から現状を確かめ、原因を三つに分けて、それを下げる条件と最初の一歩を考えた。
日本のAI基本計画は製造業に何を求めているか2026年7月14日に改訂された人工知能基本計画は、製造業に「まず使い、現場の暗黙知をデータにする」ことを求めている。経営・情報システム・現場の立場ごとに、本文の記述と実務への意味を確かめた。
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- CHOOSE業務システムの選び方中小製造業が業務システムを手に入れる方法。パッケージ、ローコード、AI 生成の費用・期間・保守の比べ方。2本の記事 →
- BUILD & VERIFYAIで作る・確かめるAI が作った業務画面を、誰がどうテストし、設計をどう点検するか。作る速さに確認を追いつかせる方法。4本の記事 →
- SHOP-FLOOR DATA現場データ作業日報、不具合報告、検査記録のような現場の文書を、使えるデータに変える方法。3本の記事 →
- AI TECHAI最新技術MCP、構造化出力、推論サーバーなど新しい AI の技術を、構成図・コード・手順・落とし穴まで、実装する人の目線で確かめる。4本の記事 →
- TRENDSAI動向海外・中国・日本の AI の動きを、業務システムを作る立場と使う立場から読み解く。5本の記事 →
- GOVERNANCE規制とセキュリティAI に関する規制、データの越境、機密情報の扱い。製造業が AI を業務に使うときに求められること。3本の記事 →
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