製造業は、人手不足と技能伝承という構造的な課題を抱えており、AIの活用が現実的な解決策として広がっています。ここでは製造業で進むAI活用の領域を整理し、機密データを守りながら統合する osFoundry の使い方を、dgmの視点で解説します。

dgmはosFoundryの提供元とは独立した導入支援会社です。

製造業で広がるAI活用

  • 外観検査・品質検査 — 画像認識で目視検査を補助・自動化
  • 予知保全 — 設備データから故障の兆候を検知
  • 需要予測・生産計画 — 受発注や生産の最適化
  • 技能伝承 — 熟練者の暗黙知を形式知化し、若手に展開
  • 生成AIによる社内効率化 — 報告書・手順書・問い合わせ対応

公開されている取り組みの例として、横河電機がJSRやENEOSマテリアルと、強化学習AI「FKDPP」を用いて化学プラントを35日間連続で自律制御した事例（世界初として公表）があります。

製造業ならではの前提：機密とセキュリティ

製造ノウハウや設計・検査データは機密性が高く、「データを社外に出せない」ことが導入の壁になりがちです。osFoundry はモデル非依存で、自己ホスト（自社クラウド）や端末内でのローカル推論に対応するため、機密データを社内に保ちながらAIを活用できます。これは外部SaaSにデータを預ける方式との大きな違いです。

一つの基盤で複数用途をまとめる

検査・保全・需要予測・社内効率化を別々のツールで導入すると、データもコストも分断します。osFoundryのような基盤なら、複数用途を一つにまとめ、社内データの上でエージェントや自動化を構成できます。導入の進め方は AI導入の進め方、費用は AI導入の費用相場 も参考になります。

dgmの役割

dgmはosFoundryの導入を専門とする独立した支援会社として、製造業のどの工程にAIを適用するかの整理から、機密を守る構成の設計・実装・定着までを支援します。