毎年集めている顧客満足度調査が「スコアの前年比」の報告で終わっていないでしょうか。大手機械メーカーで、自由記述を含む約1万件の調査を全件分析し、要因分解から経営会議用の報告資料まで納品した実例をもとに、サンプリングでは届かない全件分析の価値を解説します。
「原価は締めてみないとわからない」——月次決算後にしか原価が見えない状態は、AIで全部解決するわけではありません。原価計算のうち、AIが効くのはデータの収集・整形と異常検知・要因分析で、配賦計算そのものは会計ルールの領域です。境界線を実装の立場から整理します。
製造業の技術文書は、部署・機種・年代ごとに散在し、書いた本人しか全体を把握していない状態になりがちです。技術文書の管理にAIを使うと何が変わるのか——対訳整備を機種非依存のツールにして納品した実例（整合精度9割超）をもとに、文書を資産に変える順番を整理します。
紙やExcelの検査記録・品質記録は、監査のために保管されるだけで、不良の傾向分析には使われないままになりがちです。デジタル化の目的を「電子保存」から「全件分析」に置き直すと投資の意味が変わります。約1万件の品質記録を全件再判定して損失要因を特定した実例をもとに、進め方を整理します。
大手機械メーカーの製造マニュアル多言語化で、対訳データ整備の工程を機種非依存の専用ツールにして納品した実例です。作業代行では毎回費用が発生し続ける業務を、現場が自分で回せる道具に変える——ツール納品型というAI外注の選択肢を、実例の数字とともに解説します。
大手製造業の営業部門で、SFA（Salesforce）の引合データ約2,000件を全件分析した実例。競合に負けた失注は約50件のみで、最大の漏れは敗因が記録されない「消滅」クローズ約1,000件（半数以上）でした。担当約10名の実力を客層補正つきで序列化した方法まで解説します。数字は特定を避けるため丸めています。
製造業はAIエージェントが効きやすい業種です。理由は、基幹システム・SFA・品質記録・顧客調査にデータが既に貯まっているのに、それを読む人手がないこと。異常処理約1万件の全件再判定、顧客調査約1万件の分析、マニュアル多言語化など、当社が製造業の現場で実装した実例をもとに、効く業務5系統と始め方を解説します。