萩原工業のAI導入、月370時間削減の「真意」とは何か？

萩原工業のAI導入、月370時間削減の「真意」とは何か？

あなたも、この「月370時間削減」という数字に目を奪われた一人かもしれませんね？正直なところ、私も最初にこのニュースを見た時、「また派手な数字が出てきたな」と、少し懐疑的な気持ちになったんです。なにせ、この20年間、シリコンバレーのスタートアップから日本の老舗企業まで、数えきれないほどのAI導入事例を見てきましたから。中には期待先行で終わってしまったものも少なくありません。でも、萩原工業さんの事例は、ちょっと違う角度から見てみる価値があると感じています。

なぜなら、彼らが取り組んだのは、多くの製造業が抱える根深い課題、つまり「暗黙知の形式知化」と「非効率なデータ検索」だったからです。これは、私が長年ウォッチしてきた中で、AIが最も真価を発揮しやすい領域の1つだと確信しています。ベテラン社員の頭の中にしかないノウハウ、過去の膨大な設計データの中から必要な情報を探し出す途方もない手間。これらは、日本の製造業がDXを進める上で常に立ちはだかる大きな壁でした。

萩原工業さんが導入したのは、製造業AIデータプラットフォーム「CADDi」です。この「CADDi」が、特にエンジニアリング事業部門におけるデータ検索業務の非効率性を解消する鍵となりました。彼らの本業は、ポリエチレンやポリプロピレンを「切る、伸ばす、巻く、織る」という独自の合成樹脂加工技術を核に、ブルーシートや人工芝原糸、さらにはスリッターといった産業機械まで手掛ける老舗メーカーです。鉄を代替する強靭な繊維「バルチップ」のようなユニークな製品も生み出しています。そうした技術の蓄積があるからこそ、過去の設計データやノウハウは膨大で、それを若手社員が効率的に活用できないという課題は深刻だったはずです。

「CADDi」の導入によって、ベテラン社員が持つ暗黙知がデータ化され、若手社員でも必要な情報に容易にアクセスできるようになった。これが月370時間という具体的な工数削減に繋がったわけです。単なる時間削減に留まらず、見積もりプロセスのミスが減り、結果として競争力向上にも貢献しているというから、これは見事なAI活用事例と言えるでしょう。さらに、より付加価値の高い業務に時間を振り向けられるようになったことで、組織文化の改善にも繋がっているという点は、投資家や経営者にとって非常に重要な示唆を与えてくれます。単なるコストカットではなく、企業全体の生産性とエンゲージメントを高めるDXの好循環が生まれているのです。

投資家の皆さん、萩原工業（東証プライム市場、証券コード：7856）のこの動きは、短期的な業績改善だけでなく、中長期的な企業価値向上に繋がる可能性を秘めています。代表取締役社長の浅野和志氏がIR活動に積極的なのも頷けますね。AI導入による効率化は、競争が激化する製造業において、持続的な成長を支える基盤となり得ます。もちろん、直近の四半期決算では減収減益という発表もありましたが、笠岡工場建設に伴う補助金計上など、戦略的な投資も進められています。AIによる業務改善が、今後の収益構造にどう影響していくか、引き続き注目していくべきでしょう。

そして、技術者の皆さん、この事例から学ぶべきは、「AIは魔法の杖ではないが、適切な場所に適用すれば絶大な効果を発揮する」という点です。萩原工業さんのように、まずは自社の最も非効率な部分、特に「情報へのアクセス」や「知識の共有」といった領域に焦点を当てること。そして、その課題解決に特化したプラットフォームやソリューション（今回は「CADDi」）を選ぶことが成功の鍵です。闇雲に最新のAIモデルを追いかけるのではなく、自社のビジネスプロセスとデータの特性を深く理解し、そこにフィットするAIを見つける。これが、私が20年間この業界を見てきて得た、最も重要な教訓の1つです。

あなたの会社では、この「暗黙知の壁」にどう立ち向かっていますか？萩原工業さんの事例は、派手さはないけれど、地に足の着いたAI活用のヒントを与えてくれているように感じませんか？個人的には、こうした「地味だけど効く」AI導入こそが、日本の産業全体の底上げに繋がると信じています。

個人的には、こうした「地味だけど効く」AI導入こそが、日本の産業全体の底上げに繋がると信じています。

では、なぜ私がこの「地味だけど効く」AI導入にこれほどまでに注目しているのか、もう少し深掘りさせてください。萩原工業さんの事例は、単なる工数削減の物語で終わるにはあまりにも惜しい、もっと深い示唆を私たちに与えてくれています。それは、AIが私たちの「働き方」そのもの、そして「企業の文化」をどう変革し得るかという、本質的な問いへの答えでもあるからです。

「真意」のさらに奥へ：時間削減のその先にある価値

月370時間の削減。この数字は確かに魅力的ですが、その裏にはもっと計り知れない価値が隠されています。削減された時間、それは単に「空いた時間」ではありません。それは、本来もっと創造的であるべきエンジニアたちが、本来の業務に集中できるようになった「質の高い時間」への転換を意味します。

考えてみてください。ベテラン社員が長年の経験で培った「勘どころ」や「経験則」は、これまで若手社員にとってはブラックボックスでした。質問しても、「見て覚えろ」「経験しないと分からない」といった言葉で片付けられてしまうことも少なくなかったはずです。これは、ベテラン社員が意地悪なのではなく、彼ら自身もその「暗黙知」を言語化し、体系化する術を持っていなかったからに他なりません。萩原工業さんの事例でCADDiが果たしたのは、まさにこの「言語化できない知識」を、AIの力で「検索可能な情報」へと変換する役割だったのです。

AIが過去の設計データや膨大な文書を解析し、類似事例や関連ノウハウを瞬時に提示してくれる。これにより、若手社員は「なぜこの設計になったのか」「過去にどんな失敗があったのか」といった背景を、ベテランに直接聞かずとも、自ら探求し、学ぶことができるようになりました。これは、知識の伝承における革命と言っても過言ではありません。

また、非効率なデータ検索に費やされていた時間は、単なる「無駄な時間」以上の意味を持っていました。それは、エンジニアの「思考のフロー」を寸断し、創造性を阻害する要因でもあったはずです。必要な情報が見つからなければ、ゼロから調べ直すか、あるいは「これでいいだろう」と妥協してしまうリスクも生じます。AIが情報探索のストレスから解放することで、エンジニアは「どうすればもっと良い製品が作れるか」「新しい技術をどう応用できるか」といった、より付加価値の高い、本来の業務に集中できるようになる。これこそが、AI導入がもたらす真の「働きがい」と「イノベーション」の源泉ではないでしょうか。

組織文化への波及効果：知識共有が育むエンゲージメント

この変化は、組織文化にもポジティブな影響を与えています。知識が共有されやすくなることで、若手社員は「自分も会社に貢献できている」という実感を得やすくなります。ベテラン社員も、自分の知識がAIを介して後進に役立っていることを知り、新たなモチベーションが生まれるかもしれません。

正直なところ、AI導入というと「仕事が奪われる」といったネガティブな側面ばかりがクローズアップされがちです。しかし、萩原工業さんの事例は、AIがむしろ「人間の能力を拡張し、より人間らしい仕事に集中させる」という、本来あるべき姿を示してくれています。知識の共有が進むことで、チーム全体のパフォーマンスが向上し、結果として従業員エンゲージメントの向上にも繋がる。これは、投資家にとって「人的資本経営」の観点からも非常に重要なポイントです。離職率の低下や採用競争力の向上といった、目に見えにくいけれど企業価値に直結するメリットも期待できるでしょう。

「CADDi」のアプローチが示唆するもの：データ整備とAIの共進化

萩原工業さんが導入した「CADDi」のようなプラットフォームは、単に情報を集めるだけではありません。彼らが重視しているのは、製造業特有の複雑なデータ構造を理解し、その「意味」を解釈することです。例えば、同じ「ネジ」という言葉でも、設計図面の中での役割や、使われる素材、強度によってその意味合いは大きく変わります。AIがこれらの文脈を理解し、関連性の高い情報を提示するためには、膨大なデータの学習と、それを支えるデータ整備が不可欠です。

あなたも感じているかもしれませんが、多くの企業でAI導入が頓挫する理由の一つに「データが整理されていない」という課題があります。萩原工業さんの成功は、CADDiという優れたツールがあったことだけでなく、彼らが長年蓄積してきた「膨大で質の高いデータ」があったからこそ、とも言えるでしょう。過去の設計データやノウハウが、AIの学習にとって貴重な財産となったわけです。

これは、私たち技術者にとって重要な教訓です。「AIを導入すればすべて解決する」という幻想を捨て、まずは自社のデータの現状を深く理解し、それをAIが活用しやすい形に整備する努力が求められます。AIは魔法の杖ではありませんが、適切な「栄養（データ）」を与えれば、驚くべき成長を遂げる強力なパートナーとなり得るのです。

投資家へのメッセージ：DXがもたらす持続的成長の基盤

萩原工業（7856）の事例は、短期的なコスト削減効果だけでなく、中長期的な企業価値向上への期待を高めます。AIによる業務効率化は、単に利益率を改善するだけでなく、市場の変化への対応力、新製品開発のスピード、そして人材育成という点で、企業の競争優位性を確立する上で不可欠な要素となりつつあります。

正直なところ、製造業におけるDX投資は、その効果が数値として現れるまでに時間がかかることもあります。しかし、萩原工業さんのように、具体的な工数削減と品質向上、さらには組織文化の改善といった多角的な成果が出ている事例は、投資家が「未来の成長性」を評価する上で重要な指標となります。

特に、日本の製造業が抱える「少子高齢化による人手不足」や「技術伝承の課題」といった構造的な問題に対して、AIが有効な解決策となり得ることを示している点は見逃せません。AIへの先行投資は、将来的な人件費高騰リスクのヘッジや、グローバル市場での競争力維持に直結します。直近の業績が一時的に低迷しても、こうした戦略的なDX投資が着実に進められている企業は、中長期的な視点で見れば、非常に魅力的な投資対象と言えるでしょう。

技術者へのメッセージ：AI導入プロジェクトを成功させるために

あなたの会社でも、もしAI導入を検討しているのであれば、萩原工業さんの事例から学べることはたくさんあります。

1. 課題の特定と集中: 闇雲に最新技術を追いかけるのではなく、自社の最も根深い課題、特に「情報へのアクセス」や「知識の共有」といった領域に焦点を当てること。萩原工業さんは「暗黙知の形式知化」と「非効率なデータ検索」という、まさに製造業の核心課題にメスを入れました。
2. スモールスタートと段階的拡大: 最初から完璧を目指すのではなく、まずは特定の部門や業務にAIを導入し、効果を検証しながら段階的に適用範囲を広げていく。このアプローチは、リスクを抑えつつ、現場の理解と協力を得ながらプロジェクトを進める上で非常に有効です。
3. 現場との対話: AI導入は、単なるITシステムの導入ではありません。それは「働き方」そのものを変える試みです。そのためには、現場のエンジニアやベテラン社員の意見を丁寧に聞き、彼らが抱える課題や懸念を理解し、AIがどのように彼らの仕事を助けるのかを具体的に示すことが不可欠です。彼らの「納得感」なくして、真の定着はありえません。
4. データガバナンスの確立: AIはデータが命です。データの品質、一貫性、そしてセキュリティを確保するための体制を整えること。これは一朝一夕にはできませんが、長期的な視点で見れば、AI活用の基盤となる最も重要な要素です。

私自身、この業界で20年近くAIを見てきましたが、成功するプロジェクトに共通しているのは、技術的な先進性だけでなく、こうした「人間中心」のアプローチと「地道な努力」が土台にあることです。AIは道具であり、それを使いこなすのは私たち人間です。萩原工業さんの事例は、そのことを改めて私たちに教えてくれています。

未来への展望：日本の製造業が再び輝くために

萩原工業さんの事例は、日本の製造業がDXを通じて持続的な成長を遂げるための、具体的なロードマップを示しているように感じます。AIとIoT、ロボティクスといった先端技術が融合することで、製造現場はさらに進化し、かつてない生産性とイノベーションが生まれるでしょう。

暗黙知の形式知化が進めば、熟練技術者の引退による技術伝承の危機も乗り越えられます。非効率な業務がAIに代替されれば、人はより創造的な仕事に集中できるようになり、新たな価値を生み出す源泉となります。これは、日本の製造業が世界市場で再び存在感を示すための、重要な一歩となるはずです。

萩原工業さんの「月370時間削減」という数字は、単なる効率化の指標に留まりません。それは、AIがもたらす「働きがい」と「イノベーション」、そして「持続可能な企業成長」への道筋を示す、希望の数字だと私は確信しています。あなたの会社でも、この「地味だけど効く」AI活用のヒントを、ぜひ自社の未来に繋げてみてください。きっと、その先に、想像以上の価値が待っているはずです。

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萩原工業さんの「月370時間削減」という数字は、単なる効率化の指標に留まりません。それは、AIがもたらす「働きがい」と「イノベーション」、そして「持続可能な企業成長」への道筋を示す、希望の数字だと私は確信しています。あなたの会社でも、この「地味だけど効く」AI活用のヒントを、ぜひ自社の未来に繋げてみてください。きっと、その先に、想像以上の価値が待っているはずです。

AI導入は「終わり」ではなく「始まり」：継続的改善の重要性

正直なところ、多くの企業でAI導入プロジェクトが「導入して終わり」になってしまうケースを、私は何度も見てきました。しかし、萩原工業さんの事例が示唆しているのは、AI導入はあくまでも変革の「始まり」に過ぎない、ということです。AIは一度導入すれば魔法のように永遠に機能し続けるわけではありません。むしろ、そこからが本当の勝負であり、継続的な改善と進化が不可欠になります。

CADDiのようなプラットフォームは、導入後も現場からのフィードバックを受け、学習データを更新し、モデルを改善していくことで、その精度と価値をさらに高めていきます。例えば、新たな設計パターンや、これまでは考慮されていなかった特殊な材料が使われるようになった場合、AIもその情報を学習し、対応できるように進化する必要があります。これは、人間のベテラン社員が常に新しい知識を吸収し、経験を積んでいくのと全く同じプロセスです。

個人的には、この「AIを育てる」という視点こそが、AI活用の成否を分ける鍵だと感じています。現場のエンジニアがAIの提案を積極的に評価し、より良いアウトプットを出すためのヒントを与える。AIが提供する情報に基づいて、さらに深い考察や新たなアイデアを生み出す。この人間とAIの協調関係が、持続的なイノベーションの源泉となるのです。

AIと人間の「共創」が拓く新たな働き方

萩原工業さんの事例は、AIが人間の仕事を奪うのではなく、むしろ「人間の能力を拡張し、より人間らしい仕事に集中させる」という未来を鮮やかに描いています。非効率なデータ検索や知識の形式知化といったルーティンワークをAIが担うことで、エンジニアは「なぜこの設計になったのか」「どうすればもっと良い製品が作れるか」といった本質的な問いに時間を割けるようになりました。

これは、単なる時間削減以上の意味を持ちます。それは、エンジニアが「職人」から「クリエイター」へと進化するチャンスを与えているのです。過去の知見を瞬時に引き出し、新たな技術やアイデアと組み合わせることで、これまで想像もできなかったような革新的な製品やソリューションが生まれる可能性を秘めています。

あなたも感じているかもしれませんが、日本の製造業には、熟練の技術者が培ってきた「匠の技」や「勘」といった、言語化しにくい貴重な知恵がまだまだたくさん眠っています。AIは、これらの暗黙知を形式知化するだけでなく、それを新たな形で組み合わせ、次世代のイノベーションへと繋ぐ「触媒」の役割を果たすことができるでしょう。これは、技術伝承の課題を解決するだけでなく、日本の製造業が世界市場で再び輝くための強力な武器となり得ます。

投資家へのメッセージ：見えない価値への投資が未来を創る

萩原工業（7856）の事例は、短期的な業績改善だけでなく、中長期的な企業価値向上への期待を裏付けるものです。AIへの投資は、単なるIT投資ではなく、企業の「知的資本」と「人的資本」を最大化するための戦略的投資と捉えるべきです。

AIによる知識共有の促進は、社員のスキルアップを加速させ、組織全体の学習能力を高めます。これは、変化の激しい現代において、企業が市場の変化に迅速に対応し、新たな競争優位性を確立するための基盤となります。また、より付加価値の高い業務に集中できる環境は、従業員のエンゲージメントを高め、離職率の低下や優秀な人材の獲得にも繋がるでしょう。これは、ESG（環境・社会・ガバナンス）の「S」（社会）の側面からも高く評価されるべきポイントです。

正直なところ、AI導入による具体的な財務インパクトが、すぐに貸借対照表や損益計算書に明確に現れるとは限りません。しかし、生産性の向上、品質の安定、新製品開発のスピードアップ、そして組織文化の改善といった「見えにくい価値」が、企業の持続的な成長と競争力を支える土台となることは間違いありません。投資家の皆さんには、こうした「未来への投資」の価値を深く理解し、長期的な視点で企業を評価していただきたいと強く願っています。

技術者へのメッセージ：あなたの情熱と知見がAIを活かす

もしあなたの会社でAI導入を検討しているのであれば、萩原工業さんの事例は、具体的な行動を促す最高のヒントを与えてくれています。

1. 現場主導のアプローチ: AIは、現場の課題を最もよく知る人間が使いこなしてこそ真価を発揮します。IT部門任せにするのではなく、現場のエンジニアや熟練技術者が積極的にプロジェクトに参加し、AIに何をさせたいのか、どんな情報が必要なのかを具体的に提示すること。彼らの知見こそが、AIの学習を最適化し、実用的なソリューションを生み出す源泉となります。
2. データ整備への投資: 「AIはデータが命」という言葉は、何度強調しても足りません。過去の膨大な設計データやノウハウが散逸している、あるいは形式がバラバラで活用しにくいといった課題は、多くの製造業で共通しています。AI導入の前に、あるいは並行して、データの品質を向上させ、一貫性のある形で管理するための体制（データガバナンス）を確立することが極めて重要です。これは地道な作業ですが、AIが「賢く」なるための不可欠なステップです。
3. 変化への柔軟な対応: AI導入は、従来の業務プロセスや働き方に変化をもたらします。この変化を前向きに受け入れ、AIとの協調関係を築くためのマインドセットが求められます。新しいツールを使いこなすためのスキルアップはもちろん、AIが提示する情報に対して批判的思考を持ち、最終的な判断は人間が行うという責任感も重要です。

私自身、この20年間、様々な技術の浮沈を見てきましたが、結局のところ、技術は「道具」に過ぎません。その道具をどのように使いこなし、どのような価値を創造するかは、私たち人間の情熱と知見にかかっています。萩原工業さんの事例は、まさにそのことを私たちに教えてくれています。

日本の製造業が再び世界をリードするために

萩原工業さんの事例は、日本の製造業がDXを通じて持続的な成長を遂げるための、具体的なロードマップを示しているように感じます。AIとIoT、ロボティクスといった先端技術が融合することで、製造現場はさらに進化し、かつてない生産性とイノベーションが生まれるでしょう。

暗黙知の形式知化が進めば、熟練技術者の引退による技術伝承の危機も乗り越えられます。非効率な業務がAIに代替されれば、人はより創造的な仕事に集中できるようになり、新たな価値を生み出す源泉となります。これは、日本の製造業が世界市場で再び存在感を示すための、重要な一歩となるはずです。

グローバル競争が激化し、サプライチェーンの変動や環境規制といった新たな課題が次々と浮上する中で、AIは日本の製造業がこれらの課題を乗り越え、持続的な成長を遂げるための強力なパートナーとなり得ます。萩原工業さんの「月370時間削減」という数字は、単なる効率化の指標に留まりません。それは、AIがもたらす「働きがい」と「イノベーション」、そして「持続可能な企業成長」への道筋を示す、希望の数字だと私は確信しています。あなたの会社でも、この「地味だけど効く」AI活用のヒントを、ぜひ自社の未来に繋げてみてください。きっと、その先に、想像以上の価値が待っているはずです。

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きっと、その先に、想像以上の価値が待っているはずです。

しかし、正直なところ、多くの企業でAI導入プロジェクトが「導入して終わり」になってしまうケースを、私は何度も見てきました。萩原工業さんの事例が示唆しているのは、AI導入はあくまでも変革の「始まり」に過ぎない、ということです。AIは一度導入すれば魔法のように永遠に機能し続けるわけではありません。むしろ、そこからが本当の勝負であり、継続的な改善と進化が不可欠になります。

AI導入は「終わり」ではなく「始まり」：継続的改善の重要性

CADDiのようなプラットフォームは、導入後も現場からのフィードバックを受け、学習データを更新し、モデルを改善していくことで、その精度と価値をさらに高めていきます。例えば、新たな設計パターンや、これまでは考慮されていなかった特殊な材料が使われるようになった場合、AIもその情報を学習し、対応できるように進化する必要があります。これは、人間のベテラン社員が常に新しい知識を吸収し、経験を積んでいくのと全く同じプロセスです。

個人的には、この「AIを育てる」という視点こそが、AI活用の成否を分ける鍵だと感じています。現場のエンジニアがAIの提案を積極的に評価し、より良いアウトプットを出すためのヒントを与える。AIが提供する情報に基づいて、さらに深い考察や新たなアイデアを生み出す。この人間とAIの協調関係が、持続的なイノベーションの源泉となるのです。

AIと人間の「共創」が拓く新たな働き方

萩原工業さんの事例は、AIが人間の仕事を奪うのではなく、むしろ「人間の能力を拡張し、より人間らしい仕事に集中させる」という未来を鮮やかに描いています。非効率なデータ検索や知識の形式知化といったルーティンワークをAIが担うことで、エンジニアは「なぜこの設計になったのか」「どうすればもっと良い製品が作れるか」といった本質的な問いに時間を割けるようになりました。

これは、単なる時間削減以上の意味を持ちます。それは、エンジニアが「職人」から「クリエイター」へと進化するチャンスを与えているのです。過去の知見を瞬時に引き出し、新たな技術やアイデアと組み合わせることで、これまで想像もできなかったような革新的な製品やソリューションが生まれる可能性を秘めています。

あなたも感じているかもしれませんが、日本の製造業には、熟練の技術者が培ってきた「匠の技」や「勘」といった、言語化しにくい貴重な知恵がまだまだたくさん眠っています。AIは、これらの暗黙知を形式知化するだけでなく、それを新たな形で組み合わせ、次世代のイノベーションへと繋ぐ「触媒」の役割を果たすことができるでしょう。これは、技術伝承の課題を解決するだけでなく、日本の製造業が世界市場で再び輝くための強力な武器となり得ます。

投資家へのメッセージ：見えない価値への投資が未来を創る

萩原工業（7856）の事例は、短期的な業績改善だけでなく、中長期的な企業価値向上への期待を裏付けるものです。AIへの投資は、単なるIT投資ではなく、企業の「知的資本」と「人的資本」を最大化するための戦略的投資と捉えるべきです。

AIによる知識共有の

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萩原工業のAI導入、月370時間削減の「真意」とは何か？ あなたも、この「月370時間削減」という数字に目を奪われた一人かもしれませんね？正直なところ、私も最初にこのニュースを見た時、「また派手な数字が出てきたな」と、少し懐疑的な気持ちになったんです。なにせ、この20年間、シリコンバレーのスタートアップから日本の老舗企業まで、数えきれないほどのAI導入事例を見てきましたから。中には期待先行で終わってしまったものも少なくありません。でも、萩原工業さんの事例は、ちょっと違う角度から見てみる価値があると感じています。 なぜなら、彼らが取り組んだのは、多くの製造業が抱える根深い課題、つまり「暗黙知の形式知化」と「非効率なデータ検索」だったからです。これは、私が長年ウォッチしてきた中で、AIが最も真価を発揮しやすい領域の1つだと確信しています。ベテラン社員の頭の中にしかないノウハウ、過去の膨大な設計データの中から必要な情報を探し出す途方もない手間。これらは、日本の製造業がDXを進める上で常に立ちはだかる大きな壁でした。 萩原工業さんが導入したのは、製造業AIデータプラットフォーム「CADDi」です。この「CADDi」が、特にエンジニアリング事業部門におけるデータ検索業務の非効率性を解消する鍵となりました。彼らの本業は、ポリエチレンやポリプロピレンを「切る、伸ばす、巻く、織る」という独自の合成樹脂加工技術を核に、ブルーシートや人工芝原糸、さらにはスリッターといった産業機械まで手掛ける老舗メーカーです。鉄を代替する強靭な繊維「バルチップ」のようなユニークな製品も生み出しています。そうした技術の蓄積があるからこそ、過去の設計データやノウハウは膨大で、それを若手社員が効率的に活用できないという課題は深刻だったはずです。 「CADDi」の導入によって、ベテラン社員が持つ暗黙知がデータ化され、若手社員でも必要な情報に容易にアクセスできるようになった。これが月370時間という具体的な工数削減に繋がったわけです。単なる時間削減に留まらず、見積もりプロセスのミスが減り、結果として競争力向上にも貢献しているというから、これは見事なAI活用事例と言えるでしょう。さらに、より付加価値の高い業務に時間を振り向けられるようになったことで、組織文化の改善にも繋がっているという点は、投資家や経営者にとって非常に重要な示唆を与えてくれます。単なるコストカットではなく、企業全体の生産性とエンゲージメントを高めるDXの好循環が生まれているのです。 投資家の皆さん、萩原工業（東証プライム市場、証券コード：7856）のこの動きは、短期的な業績改善だけでなく、中長期的な企業価値向上に繋がる可能性を秘めています。代表取締役社長の浅野和志氏がIR活動に積極的なのも頷けますね。AI導入による効率化は、競争が激化する製造業において、持続的な成長を支える基盤となり得ます。もちろん、直近の四半期決算では減収減益という発表もありましたが、笠岡工場建設に伴う補助金計上など、戦略的な投資も進められています。AIによる業務改善が、今後の収益構造にどう影響していくか、引き続き注目していくべきでしょう。 そして、技術者の皆さん、この事例から学ぶべきは、「AIは魔法の杖ではないが、適切な場所に適用すれば絶大な効果を発揮する」という点です。萩原工業さんのように、まずは自社の最も非効率な部分、特に「情報へのアクセス」や「知識の共有」といった領域に焦点を当てること。そして、その課題解決に特化したプラットフォームやソリューション（今回は「CADDi」）を選ぶことが成功の鍵です。闇雲に最新のAIモデルを追いかけるのではなく、自社のビジネスプロセスとデータの特性を深く理解し、そこにフィットするAIを見つける。これが、私が20年間この業界を見てきて得た、最も重要な教訓の1つです。 あなたの会社では、この「暗黙知の壁」にどう立ち向かっていますか？萩原工業さんの事例は、派手さはないけれど、地に足の着いたAI活用のヒントを与えてくれているように感じませんか？個人的には、こうした「地味だけど効く」AI導入こそが、日本の産業全体の底上げに繋がると信じています。 個人的には、こうした「地味だけど効く」AI導入こそが、日本の産業全体の底上げに繋がると信じています。 では、なぜ私がこの「地味だけど効く」AI導入にこれほどまでに注目しているのか、もう少し深掘りさせてください。萩原工業さんの事例は、単なる工数削減の物語で終わるにはあまりにも惜しい、もっと深い示唆を私たちに与えてくれています。それは、AIが私たちの「働き方」そのもの、そして「企業の文化」をどう変革し得るかという、本質的な問いへの答えでもあるからです。 「真意」のさらに奥へ：時間削減のその先にある価値 月370時間の削減。この数字は確かに魅力的ですが、その裏にはもっと計り知れない価値が隠されています。削減された時間、それは単に「空いた

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削減された**時間」ではありません。それは、本来もっと創造的であるべきエンジニアたちが、本来の業務に集中できるようになった「質の高い時間」への転換を意味します。

考えてみてください。ベテラン社員が長年の経験で培った「勘どころ」や「経験則」は、これまで若手社員にとってはブラックボックスでした。質問しても、「見て覚えろ」「経験しないと分からない」といった言葉で片付けられてしまうことも少なくなかったはずです。これは、ベテラン社員が意地悪なのではなく、彼ら自身もその「暗黙知」を言語化し、体系化する術を持っていなかったからに他なりません。萩原工業さんの事例でCADDiが果たしたのは、まさにこの「言語化できない知識」を、AIの力で「検索可能な情報」へと変換する役割だったのです。

AIが過去の設計データや膨大な文書を解析し、類似事例や関連ノウハウを瞬時に提示してくれる。これにより、若手社員は「なぜこの設計になったのか」「過去にどんな失敗があったのか」といった背景を、ベテランに直接聞かずとも、自ら探求し、学ぶことができるようになりました。これは、知識の伝承における革命と言っても過言ではありません。

また、非効率なデータ検索に費やされていた時間は、単なる「無駄な時間」以上の意味を持っていました。それは、エンジニアの「思考のフロー」を寸断し、創造性を阻害する要因でもあったはずです。必要な情報が見つからなければ、ゼロから調べ直すか、あるいは「これでいいだろう」と妥協してしまうリスクも生じます。AIが情報探索のストレスから解放することで、エンジニアは「どうすればもっと良い製品が作れるか」「新しい技術をどう応用できるか」といった、より付加価値の高い、本来の業務に集中できるようになる。これこそが、AI導入がもたらす真の「働きがい」と「イノベーション」の源泉ではないでしょうか。

組織文化への波及効果：知識共有が育むエンゲージメント

この変化は、組織文化にもポジティブな影響を与えています。知識が共有されやすくなることで、若手社員は「自分も会社に貢献できている」という実感を得やすくなります。ベテラン社員も、自分の知識がAIを介して後進に役立っていることを知り、新たなモチベーションが生まれるかもしれません。

正直なところ、AI導入というと「仕事が奪われる」といったネガティブな側面ばかりがクローズアップされがちです。しかし、萩原工業さんの事例は、AIがむしろ「人間の能力を拡張し、より人間らしい仕事に集中させる」という、本来あるべき姿を示してくれています。知識の共有が進むことで、チーム全体のパフォーマンスが向上し、結果として従業員エンゲージメントの向上にも繋がる。これは、投資家にとって「人的資本経営」の観点からも非常に重要なポイントです。離職率の低下や採用競争力の向上といった、目に見えにくいけれど企業価値に直結するメリットも期待できるでしょう。

「CADDi」のアプローチが示唆するもの：データ整備とAIの共進化

萩原工業さんが導入した「CADDi」のようなプラットフォームは、単に情報を集めるだけではありません。彼らが重視しているのは、製造業特有の複雑なデータ構造を理解し、その「意味」を解釈することです。例えば、同じ「ネジ」という言葉でも、設計図面の中での役割や、使われる素材、強度によってその意味合いは大きく変わります。AIがこれらの文脈を理解し、関連性の高い情報を提示するためには、膨大なデータの学習と、それを支えるデータ整備が不可欠です。

あなたも感じているかもしれませんが、多くの企業でAI導入が頓挫する理由の一つに「データが整理されていない」という課題があります。萩原工業さんの成功は、CADDiという優れたツールがあったことだけでなく、彼らが長年蓄積してきた「膨大で質の高いデータ」があったからこそ、とも言えるでしょう。過去の設計データやノウハウが、AIの学習にとって貴重な財産となったわけです。

これは、私たち技術者にとって重要な教訓です。「AIを導入すればすべて解決する」という幻想を捨て、まずは自社のデータの現状を深く理解し、それをAIが活用しやすい形に整備する努力が求められます。AIは魔法の杖ではありませんが、適切な「栄養（データ）」を与えれば、驚くべき成長を遂げる強力なパートナーとなり得るのです。

投資家へのメッセージ：DXがもたらす持続的成長の基盤

萩原工業（7856）の事例は、短期的なコスト削減効果だけでなく、中長期的な企業価値向上への期待を高めます。AIによる業務効率化は、単に利益率を改善するだけでなく、市場の変化への対応力、新製品開発のスピード、そして人材育成という点で、企業の競争優位性を確立する上で不可欠な要素となりつつあります。

正直なところ、製造業におけるDX投資は、その効果が数値として現れるまでに時間がかかることもあります。しかし、萩原工業さんのように、具体的な工数削減と品質向上、さらには組織文化の改善といった多角的な成果が出ている事例は、投資家が「未来の成長性」を評価する上で重要な指標となります。

特に、日本の製造業が抱える「少子高齢化による人手不足」や「技術伝承の課題」といった構造的な問題に対して、AIが有効な解決策となり得ることを示している点は見逃せません。AIへの先行投資は、将来的な人件費高騰リスクのヘッジや、グローバル市場での競争力維持に直結します。直近の業績が一時的に低迷しても、こうした戦略的なDX投資が着実に進められている企業は、中長期的な視点で見れば、非常に魅力的な投資対象と言えるでしょう。

技術者へのメッセージ：AI導入プロジェクトを成功させるために

あなたの会社でも、もしAI導入を検討しているのであれば、萩原工業さんの事例から学べることはたくさんあります。

1. 課題の特定と集中: 闇雲に最新技術を追いかけるのではなく、自社の最も根深い課題、特に「情報へのアクセス」や「知識の共有」といった領域に焦点を当てること。萩原工業さんは「暗黙知の形式知化」と「非効率なデータ検索」という、まさに製造業の核心課題にメスを入れました。
2. スモールスタートと段階的拡大: 最初から完璧を目指すのではなく、まずは特定の部門や業務にAIを導入し、効果を検証しながら段階的に適用範囲を広げていく。このアプローチは、リスクを抑えつつ、現場の理解と協力を得ながらプロジェクトを進める上で非常に有効です。
3. 現場との対話: AI導入は、単なるITシステムの導入ではありません。それは「働き方」そのものを変える試みです。そのためには、現場のエンジニアやベテラン社員の意見を丁寧に聞き、彼らが抱える課題や懸念を理解し、AIがどのように彼らの仕事を助けるのかを具体的に示すことが不可欠です。彼らの「納得感」なくして、真の定着はありえません。
4. データガバナンスの確立: AIはデータが命です。データの品質、一貫性、そしてセキュリティを確保するための体制を整えること。これは一朝一夕にはできませんが、長期的な視点で見れば、AI活用の基盤となる最も重要な要素です。

私自身、この業界で20年近くAIを見てきましたが、成功するプロジェクトに共通しているのは、技術的な先進性だけでなく、こうした「人間中心」のアプローチと「地道な努力」が土台にあることです。AIは道具であり、それを使いこなすのは私たち人間です。萩原工業さんの事例は、そのことを改めて私たちに教えてくれています。

未来への展望：日本の製造業が再び輝くために

萩原工業さんの事例は、日本の製造業がDXを通じて持続的な成長を遂げるための、具体的なロードマップを示しているように感じます。AIとIoT、ロボティクスといった先端技術が融合することで、製造現場はさらに進化し、かつてない生産性とイノベーションが生まれるでしょう。

暗黙知の形式知化が進めば、熟練技術者の引退による技術伝承の危機も乗り越えられます。非効率な業務がAIに代替されれば、人はより創造的な仕事に集中できるようになり、新たな価値を生み出す源泉となります。これは、日本の製造業が世界市場で再び存在感を示すための、重要な一歩となるはずです。

しかし、正直なところ、多くの企業でAI導入プロジェクトが「導入して終わり」になってしまうケースを、私は何度も見てきました。萩原工業さんの事例が示唆しているのは、AI導入はあくまでも変革の「始まり」に過ぎない、ということです。AIは一度導入すれば魔法のように永遠に機能し続けるわけではありません。むしろ、そこからが本当の勝負であり、継続的な改善と進化が不可欠になります。

AI導入は「終わり」ではなく「始まり」：継続的改善の重要性

CADDiのようなプラットフォームは、導入後も現場からのフィードバックを受け、学習データを更新し、モデルを改善していくことで、その精度と価値をさらに高めていきます。例えば、新たな設計パターンや、これまでは考慮されていなかった特殊な材料が使われるようになった場合、AIもその情報を学習し、対応できるように進化する必要があります。これは、人間のベテラン社員が常に新しい知識を吸収し、経験を積んでいくのと全く同じプロセスです。

個人的には、この「AIを育てる」という視点こそが、AI活用の成否を分ける鍵だと感じています。現場のエンジニアがAIの提案を積極的に評価し、より良いアウトプットを出すためのヒントを与える。AIが提供する情報に基づいて、さらに深い考察や新たなアイデアを生み出す。この人間とAIの協調関係が、持続的なイノベーションの源泉となるのです。

AIと人間の「共創」が拓く新たな働き方

萩原工業さんの事例は、AIが人間の仕事を奪うのではなく、むしろ「人間の能力を拡張し、より人間らしい仕事に集中させる」という未来を鮮やかに描いています。非効率なデータ検索や知識の形式知化といったルーティンワークをAIが担うことで、エンジニアは「なぜこの設計になったのか」「どうすればもっと良い製品が作れるか」といった本質的な問いに時間を割けるようになりました。

これは、単なる時間削減以上の意味を持ちます。それは、エンジニアが「職人」から「クリエイター」へと進化するチャンスを与えているのです。過去の知見を瞬時に引き出し、新たな技術やアイデアと組み合わせることで、これまで想像もできなかったような革新的な製品やソリューションが生まれる可能性を秘めています。

あなたも感じているかもしれませんが、日本の製造業には、熟練の技術者が培ってきた「匠の技」や「勘」といった、言語化しにくい貴重な知恵がまだまだたくさん眠っています。AIは、これらの暗黙知を形式知化するだけでなく、それを新たな形で組み合わせ、次世代のイノベーションへと繋ぐ「触媒」の役割を果たすことができるでしょう。これは、技術伝承の課題を解決するだけでなく、日本の製造業が世界市場で再び輝くための強力な武器となり得ます。

投資家へのメッセージ：見えない価値への投資が未来を創る

萩原工業（7856）の事例は、短期的な業績改善だけでなく、中長期的な企業価値向上への期待を裏付けるものです。AIへの投資は、単なるIT投資ではなく、企業の「知的資本」と「人的資本」を最大化するための戦略的投資と捉えるべきです。

AIによる知識共有の促進は、社員のスキルアップを加速させ、組織全体の学習能力を高めます。これは、変化の激しい現代において、企業が市場の変化に迅速に対応し、新たな競争優位性を確立するための基盤となります。また、より付加価値の高い業務に集中できる環境は、従業員のエンゲージメントを高め、離職率

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離職率の低下や優秀な人材の獲得にも繋がるでしょう。これは、ESG（環境・社会・ガバナンス）の「S」（社会）の側面からも高く評価されるべきポイントです。さらに言えば、データに基づいた透明性の高い意思決定プロセスは、企業のガバナンス（「G」）強化にも寄与し、結果として企業の信頼性とブランド価値を高めることにも繋がります。

AI導入は「終わり」ではなく「始まり」：継続的改善の重要性

正直なところ、多くの企業でAI導入プロジェクトが「導入して終わり」になってしまうケースを、私は何度も見てきました。しかし、萩原工業さんの事例が示唆しているのは、AI導入はあくまでも変革の「始まり」に過ぎない、ということです。AIは一度導入すれば魔法のように永遠に機能し続けるわけではありません。むしろ、そこからが本当の勝負であり、継続的な改善と進化が不可欠になります。

CADDiのようなプラットフォームは、導入後も現場からのフィードバックを受け、学習データを更新し、モデルを改善していくことで、その精度と価値をさらに高めていきます。例えば、新たな設計パターンや、これまでは考慮されていなかった特殊な材料が使われるようになった場合、AIもその情報を学習し、対応できるように進化する必要があります。これは、人間のベテラン社員が常に新しい知識を吸収し、経験を積んでいくのと全く同じプロセスです。

個人的には、この「AIを育てる」という視点こそが、AI活用の成否を分ける鍵だと感じています。現場のエンジニアがAIの提案を積極的に評価し、より良いアウトプットを出すためのヒントを与える。AIが提供する情報に基づいて、さらに深い考察や新たなアイデアを生み出す。この人間とAIの協調関係が、持続的なイノベーションの源泉となるのです。

AIと人間の「共創」が拓く新たな働き方

萩原工業さんの事例は、AIが人間の仕事を奪うのではなく、むしろ「人間の能力を拡張し、より人間らしい仕事に集中させる」という未来を鮮やかに描いています。非効率なデータ検索や知識の形式知化といったルーティンワークをAIが担うことで、エンジニアは「なぜこの設計になったのか」「どうすればもっと良い製品が作れるか」といった本質的な問いに時間を割けるようになりました。

これは、単なる時間削減以上の意味を持ちます。それは、エンジニアが「職人」から「クリエイター」へと進化するチャンスを与えているのです。過去の知見を瞬時に引き出し、新たな技術やアイデアと組み合わせることで、これまで想像もできなかったような革新的な製品やソリューションが生まれる可能性を秘めています。

あなたも感じているかもしれませんが、日本の製造業には、熟練の技術者が培ってきた「匠の技」や「勘」といった、言語化しにくい貴重な知恵がまだまだたくさん眠っています。AIは、これらの暗黙知を形式知化するだけでなく、それを新たな形で組み合わせ、次世代のイノベーションへと繋ぐ「触媒」の役割を果たすことができるでしょう。これは、技術伝承の課題を解決するだけでなく、日本の製造業が世界市場で再び輝くための強力な武器となり得ます。

投資家へのメッセージ：見えない価値への投資が未来を創る

萩原工業（7856）の事例は、短期的な業績改善だけでなく、中長期的な企業価値向上への期待を裏付けるものです。AIへの投資は、単なるIT投資ではなく、企業の「知的資本」と「人的資本」を最大化するための戦略的投資と捉えるべきです。

AIによる知識共有の促進は、社員のスキルアップを加速させ、組織全体の学習能力を高めます。これは、変化の激しい現代において、企業が市場の変化に迅速に対応し、新たな競争優位性を確立するための基盤となります。また、より付加価値の高い業務に集中できる環境は、従業員のエンゲージメントを高め、離職率の低下や優秀な人材の獲得にも繋がるでしょう。これは、ESG（環境・社会・ガバナンス）の「S」（社会）の側面からも高く評価されるべきポイントです。

さらに、AIによる予知保全や品質管理の強化は、製品リコールリスクの低減や顧客満足度の向上に繋がり、ブランド価値を高めます。サプライチェーン全体でのデータ連携が進めば、需給予測の精度が向上し、過剰在庫の削減や生産計画の最適化が可能になります。これは、キャッシュフローの改善にも直結します。

正直なところ、AI導入による具体的な財務インパクトが、すぐに貸借対照表や損益計算書に明確に現れるとは限りません。しかし、生産性の向上、品質の安定、新製品開発のスピードアップ、そして組織文化の改善といった「見えにくい価値」が、企業の持続的な成長と競争力を支える土台となることは間違いありません。投資家の皆さんには、こうした「未来への投資」の価値を深く理解し、長期的な視点で企業を評価していただきたいと強く願っています。

技術者へのメッセージ：あなたの情熱と知見がAIを活かす

もしあなたの会社でAI導入を検討しているのであれば、萩原工業さんの事例は、具体的な行動を促す最高のヒントを与えてくれています。

1. 現場主導のアプローチ: AIは、現場の課題を最もよく知る人間が使いこなしてこそ真価を発揮します。IT部門任せにするのではなく、現場のエンジニアや熟練技術者が積極的にプロジェクトに参加し、AIに何をさせたいのか、どんな情報が必要なのかを具体的に提示すること。彼らの知見こそが、AIの学習を最適化し、実用的なソリューションを生み出す源泉となります。
2. データ整備への投資: 「AIはデータが命」という言葉は、何度強調しても足りません。過去の膨大な設計データやノウハウが散逸している、あるいは形式がバラバラで活用しにくいといった課題は、多くの製造業で共通しています。AI導入の前に、あるいは並行して、データの品質を向上させ、一貫性のある形で管理するための体制（データガバナンス）を確立することが極めて重要です。これは地道な作業ですが、AIが「賢く」なるための不可欠なステップです。
3. 変化への柔軟な対応: AI導入は、従来の業務プロセスや働き方に変化をもたらします。この変化を前向きに受け入れ、AIとの協調関係を築くためのマインドセットが求められます。新しいツールを使いこなすためのスキルアップはもちろん、AIが提示する情報に対して批判的思考を持ち、最終的な判断は人間が行うという責任感も重要です。
4. 倫理とガバナンスの確立: AIの活用が進むにつれて、データプライバシー、セキュリティ、AIの公平性や透明性といった倫理的な課題は避けて通れません。特に製造業では、品質や安全に直結するため、AIの判断に対する説明責任をどう果たすか、AIが学習するデータにバイアスがないかといった点にも注意が必要です。これらのガバナンス体制を早期に確立することが、企業の信頼性維持と持続的な成長に不可欠です。

私自身、この20年間、様々な技術の浮沈を見てきましたが、結局のところ、技術は「道具」に過ぎません。その道具をどのように使いこなし、どのような価値を創造するかは、私たち人間の情熱と知見にかかっています。萩原工業さんの事例は、まさにそのことを私たちに教えてくれています。

日本の製造業が再び世界をリードするために

萩原工業さんの事例は、日本の製造業がDXを通じて持続的な成長を遂げるための、具体的なロードマップを示しているように感じます。AIとIoT、ロボティクスといった先端技術が融合することで、製造現場はさらに進化し、かつてない生産性とイノベーションが生まれるでしょう。

暗黙知の形式知化が進めば、熟練技術者の引退による技術伝承の危機も乗り越えられます。非効率な業務がAIに代替されれば、人はより創造的な仕事に集中できるようになり、新たな価値を生み出す源泉となります。これは、日本の製造業が世界市場で再び存在感を示すための、重要な一歩となるはずです。

グローバル競争が激化し、サプライチェーンの変動や環境規制といった新たな課題が次々と浮上する中で、AIは日本の製造業がこれらの課題を乗り越え、持続的な成長を遂げるための強力なパートナーとなり得ます。萩原工業さんの「月370時間削減」という数字は、単なる効率化の指標に留まりません。それは、AIがもたらす「働きがい」と「イノベーション」、そして「持続可能な企業成長」への道筋を示す、希望の数字だと私は確信しています。あなたの会社でも、この「地味だけど効

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