{"@context":"https://schema.org","@type":"VideoObject","name":" 製造業AIエージェント活用マップ【AX Summit for ものづくり2026】","thumbnailUrl":"/api/ogp/image?pageType=video&teamId=AtUCin0IdRPhdVtVm4VKbuZMbTF2&contentId=1feae113-6861-4b03-b560-71488920c882","uploadDate":"2026-10-22T02:30:43+00:00","description":"

👤 登壇者

和田剛氏（大日本印刷株式会社／産業・ものづくりAI共創委員会委員長）

・DNPにおいて多様な事業領域のAX推進と、社内でAIを使える人材を増やす活動を主導

・AICX協会やクラウド事業コミュニティ等で、業界横断・日本全体へのAI普及に取り組む

齊藤博文氏（一般社団法人AICX協会）

・予測AI・数理モデル・画像処理を用いた製造現場の課題解決に10年近く従事

・製造現場とAIの双方を理解する立場から、委員会の運営を担当

📝 概要

「AIを入れて業務時間は減ったが、顧客に何のメリットがあったのか」。

産業・ものづくりAI共創委員会が約1年の議論を経て初めて世に出す約50ページのホワイトペーパーは、この問いを出発点に、顧客体験（CX）から逆算してAI導入を設計する考え方を体系化したものです。

前半では和田氏が、製造業価値提供モデル四象限・AI活用の5段階成熟度・4つの変革・製造業プロセス7ステップ・3層KPIという5つのフレームワークを解説。

後半では齋藤氏が「特注品の引き合い対応」という仮想事例を使い、対象を選ぶ→課題を絞る→役割を決める→試行を設計する→効果を測る、の5ステップでホワイトペーパーを実際にどう使うかを示します。

ROIが出ないと悩む企業ほど見落としがちな「業務KPI・CX KPI・経営KPIのつなぎ方」が学べるセッションです。

📋 アジェンダ

１）委員会とホワイトペーパーの狙い

・世に出にくい製造業のAI実践知を共有し、業界をまたぐ共通言語をつくる

・「顧客にとって何の価値があったか」から逆算するAI導入設計

２）５つのフレームワーク

・製造業価値提供モデル四象限：ディスクリート型／プロセス型、カスタム受注／規格大量生産でAI活用の入り口が変わる

・5段階成熟度：人が最終判断する前提で、AIにどこまで提案・実行させるか

・4つの変革：プロセス・人材・組織・データをバランスよく整備する

・製造業プロセス7ステップ：研究開発から保守・CSまで、各段階の顧客の問いにAIがどう答えるか

・3層KPI：業務KPI・CX KPI・経営KPIを一本の串で通し、ROIを成立させる

３）仮想事例で学ぶホワイトペーパーの使い方（特注品の引き合い対応）

・対象を選ぶ：製品群と顧客接点を四象限で位置づける

・課題を絞る：「見積もりを自動化したい」という手段ではなく、顧客のどの判断を前に進めたいかで捉える

・役割を決める：AIが担う整理・検索・回答案作成と、人が担う実現性判断・価格納期の約束・承認

・試行を設計する：範囲・根拠・情報の扱い・人の責任・例外時対応の5点と、専門家のOK/NG判断を記録して暗黙知を形式知化する工夫

・効果を測る：業務・顧客体験・事業の3視点で評価し、回答作成時間と顧客の待ち時間の違いに注意する

４）質疑と今後の展望

・エージェント・ナレッジ・データの切り分けと、今から暗黙知を見える化する重要性

・先行版へのフィードバック募集と委員会への参加案内

🎯 こんな方にお勧め

・製造業のDX推進・AI推進担当者：自社のAI導入をどこから着手し、どう評価すべきか体系的な指針がほしい方

・製造業の経営企画・事業責任者：AI投資のROIを顧客価値・経営指標と結びつけて説明できるようにしたい方

・営業・設計・生産技術など現場部門の責任者：引き合い対応などの顧客接点で、AIと人の役割分担を具体的に考えたい方