製造業のAI活用最前線：ジェイテクト、スズキらが挑む「暗黙知のAI-Ready化」を深掘り解説

トップインタビュー第4弾：自動車・電機・機械編

第4弾では、日本のモノづくりの基盤を支え、グローバルに展開する「自動車・電機・機械編」として、株式会社ジェイテクト、スズキ株式会社、太陽誘電株式会社、ヤンマーホールディングス株式会社の4社に焦点を当て、その先進的な取り組みと知見のエッセンスが紹介されています。

① 株式会社ジェイテクト

株式会社ジェイテクトは「現場の知恵」を最強の資本と捉え、100年培った熟練工の暗黙知をAIで活用する「攻め」の組織変革に挑んでいます。経営役員の清水忍氏と研究開発センター長の小野﨑徹氏は、プラントの異音や火花の色で加工を微調整するような「秘伝のタレ」と呼ばれる現場の知恵や、レポートに残らない過去の判断文脈を資産に変える重要性を強調しています。今回のプロジェクトでは、これらを誰でもアクセスできる形に構造化し、若手社員でも熟練工の知見を借りて意思決定できる環境づくりを目指しています。さらに、輸出管理審査を10時間から1時間に短縮するといった「圧倒的な成功体験」を現場に体感させることで、組織の変革を促す方針です。清水氏は、検索や要約はAIに任せ、人間は「意味付け」や「問いを立てること」に集中し、「クリエイティブな企て」をしてほしいと語っています。

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https://sat.stockmark.co.jp/top-interviews/jtekt/

② スズキ株式会社

スズキ株式会社は「生活を支えるインフラモビリティ」として、インドの未開拓地域に価値を届ける「Next Billion」に注力しています。常務役員IT本部長の野中彰氏は、人手に頼らないデジタルを前提としたスケールが不可欠であり、既存業務の延長ではなく「生産性を5倍、10倍へと非連続に引き上げる」ためのAI活用を推進しています。役員自らが生成AIを学ぶトップダウンアプローチにより、現在では全社員の約7割がAIを経験しているとのことです。今回のプロジェクトでは、図面として残る正解の裏に隠された「失敗や試行錯誤のプロセス」や、熟練工がわずかな変化から異常を察知する「製造現場の不具合特定の暗黙知」をAIで可視化・構造化する挑戦を行っています。野中氏は、定型業務はAIに任せ、人間はデータから新たな一手を導き出す「クリエイティブな気づき」に集中すべきだと提唱しています。

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https://sat.stockmark.co.jp/top-interviews/suzuki/

③ 太陽誘電株式会社

太陽誘電の研究所長である小西幸宏氏は、「事業性を意識した製品開発」とQCD（品質・コスト・納期）向上に向け、過去の膨大な研究開発ナレッジをデータベース化する挑戦を推進しています。小西氏は、日々常識が置き換わる研究開発において、「単にデータを残せばいいわけではない」と指摘し、今の時代に不要な情報を捨てる「情報の取捨選択」とデータのアップデートがAIの精度を保つ鍵であると述べています。また、製造業特有の「事故を起こしたくない」というリスクヘッジ文化が変革の足かせになることを防ぐため、トップが「失敗してもいい」と号令をかけ、心理的安全性を自らの責任で担保するリーダーシップの重要性を提示しています。作業はAIに任せ、人間はひらめきやセンスを伴う「最終的な意思決定」に集中すべきだと語り、「今の常識を疑い、本質を突き詰めて新しい常識を自ら作る」というメッセージが込められています。

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https://sat.stockmark.co.jp/top-interviews/yuden/

④ ヤンマーホールディングス株式会社

農業機械やエンジンでグローバルに展開するヤンマーは、グループのミッション刷新に伴い、「新規事業の創出」と「内部生産性の劇的な改善」を軸にバリューチェーン全体の変革を進めています。取締役の奥山博史氏は、現場の困りごとに寄り添うボトムアップと、経営層を巻き込むトップダウンを融合させた「サンドイッチ戦略」により、全社員の約2割が参加する自発的なDX風土を醸成していると説明しています。今回のプロジェクトでは、生産現場のトラブル対応やサービスエンジニアの判断スピードといった社内の暗黙知だけでなく、高齢化が進む農業従事者のノウハウ消失を防ぐ取り組み（SAVE THE FARMS by YANMAR）にも注力しています。まずは生産現場で強力なユースケースを創出し、過去のナレッジ未継承による品質不具合を防ぐ仕組みをAIで構築することを目指しています。奥山氏は、知識はAIに任せ、人間は「感情を持って相手の感情を揺さぶる役割」に集中すべきだと指摘しています。

インタビュー記事の詳細はこちら：
https://sat.stockmark.co.jp/top-interviews/yanmar/

ストックマークが提供するソリューション

AI活用は競争力維持のために不可欠な要素となっていますが、多くの企業が「データが整備されていない」「現場への定着が進まない」「具体的な成果に繋がらない」といった課題に直面しています。ストックマークは、これらの課題を包括的に解決するため、以下の6つのソリューションを提供しています。

ストックマークは、独自の自然言語処理技術などを用いて、テキストだけでなく図面や仕様書、過去の判断ロジックといった複雑な知恵をAIが活用できる形へと構造化します。これにより、単なる効率化の枠を超え、人が本来注力すべき「価値創造」や「専門性の研磨」に没頭できるよう、業務プロセスそのものを再設計する「AI BPR（Business Process Re-engineering）」を推進しています。

AIが「停滞感を生む単純作業」を自律的に担い、人は「高付加価値業務」へとシフトし、「シゴトを心から楽しめる」状態を創り出すことで、日本企業の競争力を底上げしていくことを目指しています。

ストックマークのソリューション詳細：
https://stockmark.co.jp/solution/

ストックマーク株式会社について

ストックマーク株式会社は「価値創造の仕組みを再発明する」をミッションに掲げ、最先端の生成AI技術を活用し、多くの企業の企業変革を支援している企業です。製造業向けAIエージェント「Aconnect」および、あらゆるデータを構造化し企業の資産に変える「SAT」を運営しています。さらに、企業特化生成AIの開発や、独自システムの構築も支援しています。

• 会社名：ストックマーク株式会社

• 所在地：東京都港区南青山一丁目12番3号 LIFORK MINAMI AOYAMA S209

• 設立：2016年11月15日

• 代表者：代表取締役CEO 林 達

• 事業内容：最先端の生成AI技術を活用した、企業のナレッジマネジメント・生成AIの業務適用を支援するサービスの開発・運営

• URL：https://stockmark.co.jp/

AI Workstyle Lab編集部コメント

今回のトップインタビューは、日本の基幹産業である製造業が、熟練工の「暗黙知」や長年蓄積された社内データをいかに生成AIで「AI-Ready化」し、ビジネス変革を推進しているかを示す好例です。単なる業務効率化に留まらず、AIによる業務プロセス全体の再設計「AI BPR」を通じて、人がより創造的な仕事に集中できる環境を創出する動きは、他の業界の企業にとっても大きな示唆を与えます。データ整備や現場への定着といった課題を乗り越え、AIを競争力強化の源泉とするための具体的なヒントが満載であり、収益向上や生産性劇的改善への道筋が示唆されています。

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