{"@context":"https://schema.org","@type":"VideoObject","name":"AIに渡せる現場データはどこにあるのか【AX Summit for ものづくり2026】","thumbnailUrl":"/api/ogp/image?pageType=video&teamId=AtUCin0IdRPhdVtVm4VKbuZMbTF2&contentId=9347cc2f-127d-4720-85b4-60456d118c39","uploadDate":"2026-10-22T05:05:33+00:00","description":"

👤 登壇者

塩崎准氏（ウイングアーク1st株式会社製造DX担当）

・帳票ツール「SVF」、データ分析・可視化基盤「Dr.Sum」「MotionBoard」を提供するウイングアーク1stで製造業向けDXを担当

・ツール提供にとどまらず、顧客の現場に入り込んでデータ活用を進める伴走支援に従事

📝 概要

「100万円かけて出したグラフは美しいが、現場は3か月で見なくなる」。

センサーもツールもダッシュボードも揃えたのに現場が動かない──そんな製造業のよくある光景から、ウイングアーク1stの塩崎氏は「AIに渡せる現場データはERPのような綺麗なシステムの中ではなく、現場が日々動いている入力画面や判断の瞬間にある」と結論づけます。道具から入る従来型DXに対し、課題から入って現場自らノーコードでアプリやボードを作る「市民開発」であれば、改善が回り続け、なぜその判断をしたかという自社固有の意味あるデータが蓄積されると説きます。一方で野良アプリやデータ定義のばらつきという影にも触れ、ノーコードアプリ・信頼できる土台（データベース）・意味と由来をつなぐ辞書（データカタログ）の3点セットを提案。作業者の自動割り当てや設備稼働率低下の要因解説、作業者一人ひとりへのAIフィードバックで品質改善とスキルアップにつなげた先行事例まで、現場データを生成AIの力に変える道筋を示します。

📋 アジェンダ

１）製造業における生成AIの期待と壁

・経営から現場までを垂直・水平に統合する次世代デジタルツインの全体像と、OTレイヤーの現場データ・人のノウハウの重要性

・紙の電子化、インテリジェントアシスタント、プログラム自動生成、予兆予測、設計支援の5分類

・どの領域でも必ずぶつかる「渡せるデータがない・読み取れる状態にない」という壁と、データ活用レベル0〜3のステップ

２）AIに渡すべき現場データはどこにあるのか──市民開発

・道具が先の従来型DXは「見て終わる」、課題から入る市民開発は「学びから改善が回り続ける」

・ノーコードの普及で現場が自らアプリ・ボードを作れる時代。スピード、納得感、ノウハウの反映、改善風土

・ERPの正規化データは差別化になりにくく、理由を含む「現場の知」のデータこそ経営戦略の要

３）市民開発の影と共通の土台

・野良アプリ、蓄積されない記録、拠点や部署で異なる不良・生産性の定義

・人もAIも同じ土台に立つための3点セット：ノーコードアプリ、信頼できるデータベース、意味と由来をつなぐ辞書（Dr.Sumのデータカタログ）

４）現場の知とAIの循環構造とデモ

・見える化→生成AIによる文脈・要因の解説→人の行動→結果の再学習という補助輪としての生成AI

・チャットベースのダッシュボード作成、変更履歴が残るかんばん、スキルマップと工程データに基づく作業者自動割り当て

・ダイカスト機の稼働率低下の要因を、データリネージと意味付けデータをもとに生成AIが解説

５）先行事例とまとめ

・作業実績データのパーソナライズ：作業者ごとのKPIカード・傾向・良い点悪い点のAIフィードバックと、マネージャー向けサマリーによる品質改善とスキルアップ

・現場でデータを生む工夫と全体で支える土台が揃って初めてAIは現場支援の力になる

🎯 こんな方にお勧め

・製造業の生産管理・生産技術・現場改善の責任者：ダッシュボードを作っても改善につながらない状況を打開し、現場発のデータ活用を根づかせたい方

・製造業のDX・データ基盤担当者：市民開発を認めつつ野良アプリや定義のばらつきを防ぐデータ基盤・辞書の設計を考えたい方

・工場長・製造部門の管理者：作業者配置や設備稼働率の要因分析など、現場の判断をAIで支援する具体像を見たい方