「花形」はテレビからAIへ ── それでも“問題点”を添えずにいられない
あるテレビ番組を観た。内容そのものより、観終わったあとに残った感触のほうを書いておきたい。二つある。ひとつは素直な驚き、もうひとつは、たぶん苦笑いに近いものだ。「花形」が移動
工場データ、AIに使われる形に——経産省が9件の開発支援採択
記事の要点【トレンド】：企業が保有する製造現場のデータを、生成AIで活用しやすい形に整える取り組みへの公的支援が動き出しています。【メリット】：データホルダーとAI開発者等が連携し、
目視検査の限界に挑む——ダイハツがAIで官能検査を自動化
記事の要点【トレンド】：自動車部品の製造現場で、作業者の経験や感覚に依存してきた検査工程をAIで自動化する動きが出てきています。【メリット】：AIによる自動検査により、検査精度の安定
熟練者の勘に頼っていた錠剤設計——AIで飲みやすさとスピードを両立
記事の要点【トレンド】：食品・飲料メーカーのR&D部門で、熟練研究者の経験に頼ってきた処方設計をAIで支援する動きが出てきています。【メリット】：数千〜数万通りの処方条件をA
資料作成に追われる商品企画——AIで所要時間49%減
記事の要点【トレンド】：マルサンアイ株式会社は2026年6月から、商品企画のコンセプトシート作成工程にAIエージェントを導入しています。【メリット】：情報収集・分析・資料化に要する時
月20アイテムの欠品はなぜ起きる——AI需要予測で発注を再構築
【トレンド】：外装材専門メーカーの旭産業は、2026年5月からAI需要予測サービス「Deep Predictor」の運用を本社・大阪の2拠点で開始しました。【メリット】：発注業務にかかる根拠
図面探しに追われる購買部——AI活用で選定時間最大70%減
【トレンド】：ヤンマー建機は2025年度から開発・購買・原価企画・品質保証・品質管理の5部門でAIデータプラットフォームCADDiを本格活用しています。【メリット】：購買部門では類似図面を使