人材育成・導入定着支援

製造業における生成AI人材育成と業務改善の実証

技術承継と業務改善を同時に進めるため、現場課題を題材にした実践型研修とPoCを一体で設計しました。

Industry
製造業
Focus
暗黙知 / 判断基準 / 評価
01

経営課題

導入前に起きていたこと

  • ベテランの判断が暗黙知となり、技術承継が進みにくい
  • 座学研修だけでは実務活用と改善成果につながりにくい
02

支援範囲

課題を、実装可能な計画へ分解する

01対象業務と習得目標の設計
02実践プログラム・PoC
03評価方法と展開ルール
03

設計・実装

業務、データ、システムを一体で設計

  1. 現場観察を通じて判断ポイントと人が担う領域を整理
  2. 各参加者が自部署の課題で実証する実践型プログラムを設計
  3. 成果の評価方法と横展開に向けた運用ルールを整備
04

成果

公開可能な範囲で確認できた変化

  • 研修と業務改善を分断せず、現場主導の活用サイクルを形成
  • 他業務・他拠点へ展開するための判断材料を整理

成果は案件ごとの条件に依存します。本ページでは未確認の数値や成果保証となる表現を掲載していません。

05

CXの観点

AIと人が共通利用できる形に整えたもの

01暗黙知
02判断基準
03評価
06

今後の展開

運用から得た知見を、次の改善へつなぐ

導入後の利用状況、例外、品質変化を確認しながら、対象業務や機能を段階的に広げられる構造としています。 個別の機能追加ではなく、事業と業務の変化に合わせて継続的に改善できることを重視しています。

実証から始める

自社の課題に置き換えて、相談する。

業界や技術が同じでなくても、経営課題、判断構造、運用条件から適用可能性を整理します。