01 ／ 問題提起
AIを導入したのに、仕事が減らない。
システムは増えたのに、現場は楽にならない。
DXを進めるほど、仕事が複雑になる。
その原因は、AIではない。
やめる仕事を決めないまま、ツールを増やしていること。
製造業を苦しめているのは、人手不足だけではない。
何十年も増え続けた、やめられない仕事。
02 ／ 製造業の本来の強さ
日本の製造業は弱くなったのではない。
本来の強さを発揮できなくなっている。
技術、品質、現場力はある。
しかし、何十年も積み重なった業務、組織、文化が変化を阻んでいる。
- 技術力
- 品質へのこだわり
- 現場力
- 改善力
- 責任感
- 顧客要求に応える力
- 長年蓄積された製造ノウハウ
03 ／ いま起きていること
不要な仕事をAI化しても、不要な仕事が速くなるだけ。
いま起きていること
- 01長年続く業務
- 02例外処理
- 03属人化
- 04Excel・紙・メール
- 05システム導入
- 06不要業務までデジタル化
- 07現場負担が増える
サイノスタイルの順番
- 01組織改革
- 02業務改革
- 03不要業務削減
- 04標準化
- 05AI設計
- 06AI開発
だから、AIは最後にする。
AIを導入すること自体が目的ではない。
日本の製造業が本来持っている競争力を発揮できる状態をつくること。
05 ／ 代表者の経験
なぜ、この順番なのか。
ITで育った。
海外で働いた。
経営を経験した。
製造業に入った。
外部から改革した。
内部からも改革した。
現場に入り、初めて見えたものがある。
提案する側と、実行する側。売る側と、買う側。
どちらも経験したから、この順番になった。
06 ／ 改革の対象
こういうことが、起きていませんか。
- 経営と現場が分断している
- 会議が多いが決まらない
- 同じ情報を何度も入力している
- Excelが部署ごとに増殖している
- 判断が一部の人に集中している
- 担当者が退職すると業務が止まる
- 目的不明の報告書が残っている
- DX担当だけが疲弊している
- ツール導入が目的になっている
07 ／ 改革プロセス
何をやめるかを決めるまでに、3つの手順がある。
- 01
経営の意図を理解する
- 02
現場の一次情報を集める
- 03
表面的な問題と構造的な原因を分ける
- 04
やめる業務を決める
- 05
判断基準と役割を整理する
- 06
業務を標準化する
- 07
AI化する領域を選ぶ
- 08
必要なツールだけを開発する
- 09
現場へ定着させる
3までに時間をかける。ここを飛ばすと、4以降がすべて的を外す。
08 ／ 私たちがやらないこと
私たちがやらないこと。
- ツールだけを売らない
- AIありきで提案しない
- 現場を見ずに改革案を作らない
- 不要業務をそのままシステム化しない
- 高機能であることを価値にしない
- 現場の負担だけが増える改革をしない
- 流行の言葉だけでDXを語らない