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？

多くの製造業では、保有・保管するデータの多くが非構造化データであることがよく見受けられます。手書きのメモやスプレッドシート、PDF文書、図面、工程フロー図、作業日報など、さまざまな形式のデータが存在し、これらが統合されていないため、情報の可視化や分析が困難になっています。特に品質管理においては、実験データや品質基準書などの膨大なデータが適切に整理されていないため、品質トラブルの原因調査に多くの時間がかかります。このような状況では、AIを導入しても十分に機能せず、期待される効果を発揮できないことが多くなります。
このような「データ形式の壁」は、製造業が直面する大きな課題であり、迅速かつ正確な対応を妨げる要因となっています。情報の整備と構造化が進まなければ、AIの活用も限られたものとなり、競争力の維持が難しくなります。製造業が抱えるこの「データの壁」を乗り越えるためには、データの整備と構造化が不可欠です。

ここで、一般的な製造現場での活用事例を紹介します。

1. 品質管理の強化
ある自動車部品メーカーの製造工場では、過去の不良品データや品質基準書をAIで分析するために、データを構造化するプロジェクトが進められました。長年紙で保管されていた文書を電子化し、さらに非構造化データを構造化し、AIがリスクを検知するための基盤として整えることで、AIは不良品の発生を予測し、迅速な対応を可能にしました。これにより、製品の品質向上とコスト削減を実現しました。

2. 生産プロセスの最適化
ある素材メーカーの生産現場では、作業員が記録した手書きのメモやスプレッドシートに散在していた生産データを整理し、構造化する取組みが行われました。これにより、AIが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することで、無駄なコストを削減し、生産ラインの稼働率を向上させることができました。

3. 現場の判断力を高める支援
製造業の現場では、常に変化する状況に対して迅速な判断が求められます。ある企業では、構造化されたデータをもとにAIが分析結果を提供しています。この情報を活用することで、現場の作業員や管理者がその場で適切な判断を下せるようにトレーニングやサポートを行っています。これにより、AIの活用が現場の判断力を高め、状況を正確に把握できるようになり、リスク回避や業務効率化が実現しています。

これらの活用事例から、データを構造化することで以下のようなメリットを得ることができます。
・不良品発生の予測精度の向上
・生産ライン稼働率の向上
・現場作業員の判断支援

データ構造化の重要性が明らかになったところで、データ整備事業「AI-Ready Data」の一部であるDNPドキュメント構造化AIサービスについてご紹介します。DNPは、製造業の現場においてデータを分解し、企業のありたい姿に向けてAIが機能するように構造化のサポートを行っています。DNPの強みは、AIの専門家が揃っているだけでなく、独自のデータ構造化技術を持っている点です。さらに、技術的な視点だけでなく、企業のニーズに応じて文書の電子化やドキュメント構造化、データの整形・分析を行っています。これにより、企業の業務内容に応じたAI技術の導入に必要な人材やノウハウを提供しています。
これにより、AIがより効果的に機能する環境を整え、企業のデジタルトランスフォーメーション（DX）推進におけるさまざまな課題解決のための運用サポートを行っています。DNPは、企業がDXを実現し、競争力を強化するためのパートナーとして、全力で支援します。

日本国内の製造業が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。製造現場での具体的な活用事例を通じて、データ構造化の重要性が明らかになりました。「DNP BPO／DNPドキュメント構造化AIサービス（AIｰReady Data）」を活用することで、企業は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をめざすことができます。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。
データ利活用による品質確保・技術伝承のためのDX化にお困りでしたらぜひ一度DNPにご相談ください。

日本国内の製造業が抱える課題と「AI-Ready Data」の重要性（前回コラム）