Manufacturing × AI Consulting

AIは大企業だけのものか? いや、中小製造業こそ武器になる。

AIに詳しい会社ではなく、
改善が続く会社が勝つ。

AIを買う前に、情報を整える。

5S・QC・IE・VEの改善力にAIを掛け合わせる「現場改善 × AIマネジメント」で、御社の「最初の一歩」から「自走」までを伴走します。

0→1 人間が起点をつくる1→7 AIが広げ、深め、形に7→10 人間が仕上げる

AIは「代替」ではなく「増幅」。人間とAIの役割を線引きする、FRSの基本モデル。詳しく →

古澤 智

古澤 智

合同会社FRSコンサルティング 代表

中小企業診断士・社会保険労務士

Why Genba

製造現場でこそ、
AIを。

AIは「パソコンの中」だけで使うものではありません。

事務作業の自動化は、AIの入口にすぎない。データ化が難しかった「アナログ情報」を扱う現場こそ、投資対効果が最も高い領域です。

従来のイメージパソコン業務の自動化文書作成、メール、資料の要約。便利だが、それだけでは現場は変わらない
真のポテンシャルアナログ現場のデジタル化手書きの日報、ベテランの口伝、現場の写真。これまで「データ化できない」とされてきた場所にこそ、AIの出番がある

アナログデータこそ、
会社の資産になる。

「うちにはデータがない」のではありません。紙・声・写真の形で、現場に眠っているだけです。先輩から後輩への指導、立ち話で決まった改善、綴じられたまま二度と開かれない帳票。その場限りで消えていた情報を、AIというフィルターに通す。すると「検索できる」「比べられる」「教えられる」資産に変わります。

熟練者の「口伝」も、紙の帳票も、本来は会社に残すべき財産です。

声

ベテランの指導・改善会議の議論

AI

形式知

作業マニュアル、検索できる議事録

文字

手書きの日報・不良記録・ホワイトボード

AI

データベース

集計・検索・傾向分析ができる記録

映像

現場の写真・作業の動画

AI

客観的指標

5Sの点数、作業のムリ・ムダ・ムラの数値化

小さく始める:1 記録・デジタル化2 可視化3 標準化・改善最初から大規模なシステムは要りません

現場の行動すべてが、明日の「資産」になる。

Check

AIが現場で
使われない、
7つの理由。

「AIを使え」の前に、御社の現場はどうなっていますか。当てはまるものにチェックを入れてみてください。3つ以上なら、AI研修の前にやることがあります。

チェックすると、ここに見立てが表示されます。

3つの問いで現在地を確かめる →

Self Assessment

3つの問いに答えると、御社の現在地が見えます。

初回面談で私たちが必ず投げかける3問です。問うているのは「AIの知識」ではなく、改善活動の成熟度。入力内容は保存されません。

問1

今、社内で一番よく使われているAIの使い方を1つ挙げてください。

問2

その効果は、年間いくらになりますか。

問3

AIに入れてはいけない情報を、現場の担当者は判断できますか。

Result

3つの問いに答えると、ここに御社の現在地と、最初に取り組むメニューが表示されます。
入力内容は保存されません。

正式なAIM評価(30問)を受ける →

Method

AI改善経営(AIM)

Assess / Improve / Manage

AI導入を独立した「DXプロジェクト」にはしません。5S・IE・QCと同じ枠組みで、既にある改善活動の中にAIを組み込む。その支援の型がAIMです。

AIMの全体像を見る →
AAssess 評価する現在地を測り、どの段階にいるかを根拠つきで示す。道具はAIM評価シート(30問)。
IImprove 改善する情報と業務を整え、実際に成果を出し、部門の型にする。段階0から1→7まで。
MManage 管理し続ける改善サイクルに組み込み、外部支援なしで回る状態にする。段階7→10。
4つの導入段階段階0を飛ばして0→1から入ろうとして、失敗している企業が大多数です。
多くの会社はここ段階 0素地づくり日報が紙のまま/AI利用が禁止か放置/「うちのデータは使えるレベルじゃない」と社長が言う/現場にPCがない入口:M1 情報の5S 導入支援
段階 0→1初回成功一部の社員が個人的に使っているが、会社としての成果はゼロ/研修はやったが業務に戻ると使わない/「便利らしいね」で止まっている入口:M2 AI初回成功プログラム(30日)
段階 1→7型化と横展開成功事例が1〜2件ある/使う人と使わない人の差が大きい/属人的に広がっており、担当が変われば止まる入口:M3 用途別AI活用パッケージ
段階 7→10定着と内製化使われてはいるが改善が止まっている/新しい業務への展開が出てこない/推進担当が異動すると止まる懸念がある入口:M4 AIマネジメント定着顧問

Difference

「AIコンサル」と、何が違うのか。

初回はAIの話をしません。見るのは、情報の整い方と改善活動の成熟度です。

比較項目
一般的なAIコンサルティング
現場改善 × AIマネジメント(FRS)
入口
使えるAIツールの紹介、プロンプト研修
業務プロセスと情報の棚卸し(初回はAIの話をしない)
診断の対象
AIリテラシー、ツール導入状況
情報の整い方、改善活動の成熟度、原価構造
推進の主役
情報システム部門・経営企画・DX推進室
現場の班長・係長・工場長
効果の示し方
削減時間
金額(労務費・不良損失・機会損失・育成コスト)に換算
終わり方
研修終了、ツール導入完了
AI-PDCAとして既存の改善サイクルに組み込む
10項目の比較をすべて見る →

Tools

触って確かめる。公開ツール。

無料・登録不要。私たちが現場で実際に使っている道具のうち、3つを公開しています。「AIで何ができるか」は、説明より触るほうが早い。

Webアプリ収益力

自社の強み棚卸シート

「良いものを持っているのに、伝えきれていない」を見える化する。

バリューチェーン(主活動5領域+支援活動3領域=8領域・43項目)から自社の強みを洗い出し、それが顧客にきちんと伝わっているかを3つの視点で振り返る棚卸ツールです。感覚ではなく、フレームワークで競争優位を整理します。

こんな方に

  • ■「御社の強みは?」と聞かれて「特にない」と答えてしまう
  • ■提案・営業のたびに言うことがバラバラ
  • ■他社との違いを言葉で説明できない

まずここから

まずは「仕入・購買」の1領域だけ書いてみてください。「うちにも強みがある」と気づくところから始まります。

Webアプリ収益力

製品原価シミュレーション

製品1個の原価と利益、正確に把握できていますか?

決算書(製造原価報告書・損益計算書)と部門情報を入力するだけで、アワーレートを自動計算し、製品ごとの原価と利益を可視化する原価計算ツールです。高額な原価管理システムを入れなくても、見積もりの根拠とコスト削減の優先順位が数字で見えるようになります。

こんな方に

  • ■原価がどんぶり勘定で、見積もりの根拠が曖昧。赤字製品に気づけない
  • ■人件費・設備費・間接費をどう時間単価に落とすか、手計算では限界がある
  • ■ERPや専用ソフトは数百万円。中小製造業には手が出しにくい

まずここから

まずは「デモ」ボタンで、5部門・3製品のサンプルデータを読み込んでみてください。何がどう動くかが3分で分かります。

プロンプト集人づくり

音声からAIでマニュアル・議事録を自動作成

スマホで録った音声が、マニュアルと議事録になる。

「音声を録る → AIで文字起こし → 用途別プロンプトでAIが構造化 → Word/Googleドキュメントで出力」の4ステップで、ベテランの作業説明や会議の音声を文書に変えるプロンプト集です。アプリではなく、コピーして使う「プロンプト」の形で提供しています。お使いのAI(Claude/ChatGPT/Gemini)と社内のIT環境に合わせて選べる柔軟さを優先しました。

こんな方に

  • ■ベテランの作業のコツが口頭でしか伝わらず、記録に残らない
  • ■現場の立ち話や朝礼で決まったことが、記憶頼みになっている
  • ■会議のたびに議事録づくりで時間が溶けている

まずここから

まずは明日の朝礼を1本録音して、用途B「プチ打ち合わせ議事録」のプロンプトに通してみてください。5分の音声で、議事録の手触りが分かります。

Slides

情報の5S・情報の4M 公開スライド 全7本

AIは「超優秀な新入社員」である/AIに入れてよい情報、ダメな情報/情報にも「三定」がある/古い情報は、AIに嘘をつかせる/AIは「導入」ではなく「改善」し続けるもの/AIエージェントに、どこまで鍵を渡すか/情報の4M

全体マップを見る →

3つのツールの詳しい使い方を見る →

Service

3つの柱を、段階で見る。

AI導入は新規事業ではありません。現場力・収益力・人づくり、それぞれの支援領域にAIという道具が入る。段階が進むほど、中身は深くなります。

用途 \ 段階

段階 0

素地づくり

段階 0→1

初回成功

段階 1→7

型化と横展開

段階 7→10

定着と内製化

01 現場力強化

5S・3S/要因分析/作業分析/標準化

5S写真・不良記録・トラブル記録を撮って残す習慣づけ。記録様式の統一
3S評価の写真判定、なぜなぜ分析の壁打ちを改善チーム1つで試行
要因分析→改善案→効果検証をAI併用の標準手順に。動画による作業分析
改善事例の蓄積と横展開。改善事例データベースをAIで検索・再利用
02 収益力強化

原価・損益・見積・価格

決算書・製造原価報告書・見積書の電子化。変動費・固定費の切り分け
決算データからの損益分析・図表化を、経営層向けに1回つくる
製品別原価シミュレーション、価格転嫁と売値設定の検討をルーチン化
月次で損益をAI分析し、改善テーマの選定と投資判断に接続
03 人づくり

技能伝承・マニュアル・教育・管理者育成

ベテランの作業を音声・動画で記録し始める。既存の標準書の所在を整理
音声から作業マニュアルを1本つくる
教育カリキュラム・OJT計画の作成。管理者の「AI成果物を評価する力」の訓練
社内AI推進者・社内講師の育成。新人教育にAIを常設

+ 管理系

生産管理・納期・在庫・事務(3本柱に横断)

日報・生産実績・受発注記録の様式を統一しデジタル化
議事録の自動作成、日報の集計・要約を1担当で30日試行
適正在庫の算出、生産計画のたたき台、納期遅延の要因分析を部門の型に
管理指標の月次自動レポート化。生産管理システムとの接続検討

Case

今あるスマホとPCだけで、始められます。

大がかりなシステム導入は不要。今ある業務の中に、AIの出番があります。

技能伝承段階 0→1

ベテランが口頭で教えている作業のコツや判断基準を…

AIが聞き取り内容を整理し、誰でも使えるマニュアルに自動変換

「あの人しか知らない」がなくなり、新人の立ち上がりが加速

5S活動段階 1→7

現場の写真をスマホで撮って送るだけで…

AIが5Sの状態を点数化。定量評価で「もっと良くしたい」が自然に生まれる

点数が見えることで、改善活動が形骸化せず自発的に回り出す

日報改革段階 0

毎日手書きで書いている日報を…

AIが手書き文字を読み取り、テキスト化+データベースに自動蓄積

紙に埋もれていた現場の情報が「検索できる資産」に変わる

経営戦略段階 1→7

自社の売上・原価・利益の実績データから…

AIが傾向を分析し、経営戦略構築のシナリオ提案をアシスト

「勘と経験」だけに頼らない、データに裏打ちされた意思決定へ

適正在庫段階 1→7

受注・出荷の実績データから…

AIが品番ごとの適正在庫と発注点を算出し、過去データで妥当性を検証

「勘で持つ在庫」から「根拠のある在庫」へ

会議・報告段階 0→1

改善会議の録音を…

AIが文字起こしから議事録・決定事項・次のアクションを自動作成

議事録づくりの時間が、次の改善に使う時間に変わる

Flow

問い合わせたら、何が起きるか。

入口は診断です。「御社は段階0です」と根拠つきで言えることが、AI研修の売り込みとの決定的な違いです。各段階には進級判定があります。5Sのパトロール評価と同じで、次に進む根拠を数字で示します。

M0 入口AI活用実態診断ヒアリング+現場確認+業務棚卸し。診断レポート・段階判定・導入ロードマップを提出半日〜1日
M1 段階0情報の5S 導入支援情報の4段階分類、三定、AI利用ルール(A4一枚)の策定、記録様式の統一3か月・訪問型
M2 段階0→1AI初回成功プログラム1業務・1担当・30日。業務選定→実践→効果測定(金額換算)→社内発表2か月・伴走型
M3 段階1→7用途別AI活用パッケージ管理/改善/収益/人づくりの型化。標準プロンプト集、業務別テンプレート、管理者の評価力訓練4〜6か月
M4 段階7→10AIマネジメント定着顧問AI-PDCA月次レビュー、KPI管理、新規テーマ発掘、社内AI推進者の育成月次顧問
単発でも:M5 社内AI推進者育成講座M6 研修メニュー(単発)メニュー一覧 →
古澤 智

Consultant

この5つを同時に持つコンサルタントは、ほとんどいません。

古澤 智(ふるさわ さとし)。合同会社FRSコンサルティング代表。AI側から来た人には現場と原価と育成の経験がなく、改善側から来た人には生成AIの実装知見がない。その交差点に立っています。

  1. 1現場改善の方法論 5S・3S・IE・QC・VE。「情報を整える」という抽象的な作業を、現場が既に知っている5Sの言葉と手順で設計できる
  2. 2原価・損益が読める 中小企業診断士・原価管理研修講師として、改善効果を金額に翻訳し、経営者が投資判断できる形で示せる
  3. 3育成の技術 大学院・企業研修での講師経験。スキルのばらつきが大きい製造現場で、初級から積み上げる教育設計ができる
  4. 4製造プロセスの実地経験 NC旋盤・板金・溶接・塗装・組立。端末がない、手が汚れる、立ち作業といった現実の制約を前提に業務を選べる
  5. 5労務・知財の視点 社会保険労務士・知的財産管理技能士として、AI利用ルールを就業規則・機密管理・秘密保持契約と整合させられる
中小企業診断士社会保険労務士2級知的財産管理技能士東洋大学大学院 非常勤講師
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