日本国内の製造業が抱える課題と「AI-Ready Data」の重要性

日本の製造業は、長年にわたって世界的な競争力を維持してきましたが、現在、さまざまな課題に直面しています。「毎日の品質記録や報告書がExcelやPDF、紙など、さまざまな形式や場所に分散していて、探すだけで時間がかかる」「属人化した作業が原因で、同じ問題が繰り返し起きる」といった“情報の分断”に悩む企業が多く存在します。こうした情報の分断化により、業務の効率が低下し、迅速な対応が難しくなっています。さらに、少子高齢化による人手不足やコスト削減、環境対応のプレッシャーも加わり、従来のやり方だけでは競争力を維持することが難しくなってきています。これらの課題を解決するためには、デジタルトランスフォーメーション（DX）が不可欠であり、業務の効率化や生産性向上を可能にするAI（人工知能）技術がその中核を担っています。
本コラムでご紹介する「AI-Ready Data」は、AI技術が効果的に機能するために必要なデータの状態を指し、情報の分断の課題解決に役立つ技術として注目されています。

日本の製造業は、少子高齢化の影響を受けており、労働力の確保が難しくなっています。また、グローバル競争が激化する中で、コスト削減や生産効率の向上が強く求められる一方で、品質管理においては、顧客の期待に応える迅速かつ正確な対応が不可欠となっています。これらの課題は、製造業の競争力を脅かす要因となっており、早急な対応が求められています。

AI技術は、これらの課題に対する解決策を提供する可能性を秘めています。AI-Readyな環境を整えることで、製造業は以下のようなメリットを享受できます。

1. 生産効率の向上
AIはリアルタイムで生産データを分析し、最適な生産計画を提案します。これにより無駄なコストを削減し、生産ラインの稼動率を向上させることが可能です。

2. 予知保全の実現
機械の稼動データをもとに故障の予兆を検知し、未然にメンテナンスを行うことで、ダウンタイムを最小限に抑えます。

3. 品質管理の強化
AIを活用した異常検知システムにより、不良品の発生を早期に察知し、迅速な対応が可能になります。これにより顧客満足度の向上が期待できます。

4. データの可視化と意思決定の迅速化
AIは膨大なデータを整理し、可視化することで、経営層が迅速に意思決定を行える環境を整えます。

5. 持続可能な製造プロセスの確立
AIを用いたエネルギー管理や廃棄物削減の取組みにより、環境への配慮をしながら効率的な生産が可能となります。

AI技術を最大限に活用するためには、AIにとって「わかりやすいデータ」が必要です。ここで重要なのが「AI-Ready」という概念です。AI-Readyとは、AIが効果的に機能するために必要なデータや環境が整備されている状態を指します。具体的には、電子化されていない紙の文書や資料をすべて電子化し、データが構造化されていること、データ収集のプロセスが整っていること、そしてAIを活用するためのインフラが整備されていることが求められます。
構造化とは、データを特定の形式に整理し、情報を明確にすることを指します。例えば、製造現場の生産データや品質データをスプレッドシート形式に整理することで、AIはそのデータを効率的に処理し、分析することが可能になります。構造化されたデータは、行と列で整理された情報を持ち、AIが必要な情報を迅速に抽出できる状態にあります。
一方で、非構造化データ（手書きのメモ、メールの内容、PDF文書、画像データなど）はフォーマットが決まっていないため、AIが直接処理することが難しく、迅速な分析や意思決定を妨げる要因となります。

このような背景から、DNP（大日本印刷株式会社）では、データ整備事業「AI-Ready Data」として、AIが処理しやすい形式のデータを準備するサービスを提供しております。電子化から構造化、さらには人手による補正まで提供しています。なかでも重要な工程であるデータ構造化を行う「DNP ドキュメント構造化AI」は、長年の印刷・出版事業で培ったレイアウト解析・構造化・編集のノウハウを活かして開発した技術で、製造業におけるデータの構造化を支援するための強力なサービスです。このサービスを利用することで、企業は非構造化データを効率的に構造化し、AI技術を活用したDXを加速させることができるでしょう。

日本の製造業がDXを推進する上で、データの構造化は欠かせない要素です。AIにインプットするデータが適切に整形されていない場合、AIの機能を最大限に引き出すことはできません。AI-Ready Dataを活用することで、企業は文書の電子化や非構造化データの構造化を効率的に進め、AI技術による新たな価値創出が可能になります。これからの製造業は、こうしたデータ活用を通じてAI技術を積極的に導入する姿勢が求められます。
このような取組みを進めるためには、自社の現状を正しく分析すると同時に、DX推進でめざす姿を定めていくことが重要です。DNPは、製造業の現場におけるDX推進を支援し、AIが効果的に機能する環境を整えるための専門知識と技術を持っています。まずはお気軽にご相談ください。

製造業のDX推進に不可欠な「ドキュメント構造化AI」の価値とは？