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建設機械や重機を扱う製造・建設関連企業にとって、図面管理と情報共有の非効率さは長年の課題である。設計図面が各部門にバラバラに管理され、過去の実績データが属人化することで、現場の担当者が同じ調査を何度も繰り返す。そうした構造的な問題を、AIを活用したデータプラットフォームが解決しつつある。小型建設機械の国内大手・ヤンマー建機株式会社による導入事例は、製造・建設業界のDX推進に向けた実践的な指針を示している。
キャディ株式会社が提供する製造業AIデータプラットフォーム「CADDi」をヤンマー建機株式会社が導入し、わずか1年で複数部門における具体的な成果が出始めていることが明らかになった。
『ヤンマー建機では2025年度より開発・購買・原価企画・品質保証・品質管理の5部門でCADDiを本格活用しており、導入からわずか1年で、業務工数の削減や品質業務の高度化など具体的な成果が生まれ始めています。
同社では、設計・購買・品質管理の各システムが分断されており、必要な情報にたどり着くまでに多大な工数が発生していました。類似図面を見つけられないまま新規図面を起こすケースが続き、直接・間接コストの増大につながっていました。また、図面等のデータ活用のノウハウが一部のベテラン社員に集中しており、不具合発生時の類似部品への水平展開にも時間を要するなど、組織全体としてのデータ活用に課題がありました。』
引用元：キャディ株式会社プレスリリース（PR TIMES掲載）
建設機械や建設資材を扱う企業において、図面は業務の起点となる重要情報資産である。しかし、図面が電子化されていても検索性が低ければ実質的に「存在しない情報」と変わらない。担当者は類似図面を探す代わりに新規図面を作成し、その都度コストと工数を消費する。
加えて、不具合が発生した際には過去の調査報告書と図面を突き合わせて原因を特定する必要があるが、それらが異なるシステムで管理されていれば照合だけで数時間を要することもある。こうした非効率の積み重ねが、間接コストの膨張と意思決定スピードの低下を招く。特に中小規模の建設・製造関連企業では、ベテラン社員の経験と記憶に頼る属人的な情報管理が常態化しており、その担当者が異動・退職した際には業務が滞るリスクを常に抱えている。
ヤンマー建機の事例で特筆すべきは、抽象的な「業務改善」ではなく、部門ごとに測定可能な成果が出ている点である。
購買部門では、AI類似図面検索を活用した取引先候補の絞り込み作業において、1部品あたりの選定時間が従来の5〜10分から2〜3分へと最大70%削減された。経験の浅い担当者であっても、ベテランと遜色ない精度で候補を絞り込めるようになったことは、人材育成の観点からも大きな意義がある。
品質保証部門では、数千件に及ぶサプライヤー調査報告書を図面と紐づけた管理体制を構築した。不具合発生時の他部門への情報展開が迅速化され、設計変更後の部品に関する調査報告書への即時参照が可能になった。
開発部門では、図面注記の特定や類似形状部品の探索といった作業が定着し、一人あたり週1時間分の業務効率化が実現している。ライセンス保有者のほぼ全員が継続利用を希望しているという事実は、ツールの現場定着率という観点で注目に値する。
※画像はイメージです
ヤンマー建機のような大手企業の事例は、中小企業には縁遠い話に見えるかもしれない。しかし、この事例から読み取れる本質的な課題、すなわち「情報が分散している」「ベテランの知識が組織に共有されていない」「類似案件の検索に時間がかかる」という問題は、規模を問わず多くの建設・製造関連企業に共通している。
まず自社の情報管理の現状を棚卸しすることが出発点となる。図面・仕様書・施工記録・不具合報告などが紙や複数のフォルダに分散していないか確認し、情報の一元化を優先課題として位置づけることが重要である。その上で、AIを活用した検索・分析ツールの導入を検討する際には、導入後の活用定着を見据えた部門横断の体制づくりが不可欠である。
CADDi（https://caddi.com/）のような製造業向けAIプラットフォームは、既存の図面データを活かしながら検索性と情報連携を高める手段として、導入を検討する価値がある。費用対効果を判断するためにも、まずは無料相談や導入事例の情報収集から始めるとよいだろう。
ヤンマー建機によるCADDi導入事例は、建設・製造業界におけるAIデータ活用の現実的な可能性を示している。重要なのは、高度な技術そのものではなく、「情報を組織の共有資産にする」という意識と仕組みづくりである。属人化した経験・知識をデータとして整備し、AIで横断検索できる環境を整えることは、業務効率だけでなく人材育成や品質管理にも直結する。規模の大小を問わず、自社の情報資産を見直すきっかけとしてほしい。
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