製造業のAI活用｜成果を出すデータ基盤の構築術

製造業におけるAI導入は、単なる効率化の手段にとどまらず、競争力や生産性を高める重要な戦略の一つとなっています。

特に熟練工の技術継承や人手不足が深刻化する中で、AIをいかに現場の知恵として組み込むかが問われているのです。

本記事では、製造業におけるAI活用の現状から、成果を出すためのデータ基盤の考え方までを詳しく解説。

🛠️製造業でAI活用が急務となっている背景

日本の製造業は今、大きな転換期にあります。

熟練技能者の引退、若手への技術伝承が追いつかないといった構造的な課題のほか、さらなるコスト削減と品質向上の両立も求められているのです。

これらの課題を解決する切り札として、AIへの期待がかつてないほど高まっています。

深刻化する熟練工不足と技能継承の課題

多くの製造現場で、長年の経験に裏打ちされた勘やコツといった暗黙知が、特定の個人に依存している状況があります。

熟練工の退職により、この貴重な知恵が失われるリスクは極めて深刻です。

AIを活用して、過去のトラブル対応記録や作業ログを解析・学習させることで、暗黙知を形式知化し、誰でも高い水準で作業を行える環境を整えることが急務となっています。

求められる品質の安定化とコスト削減の両立

原材料高や厳格化する品質要求に対し、従来の手作業ではヒューマンエラーや品質のバラつきを避けられず、廃棄損やクレーム費用、人手不足が利益を圧迫しています。

AIの高度な自動化によって、例えば、画像認識による高精度な自動全数検査やリアルタイムデータ解析を導入することで、以下の成果が実現。

• 品質の均一化：ヒューマンエラーを排除し、厳格な品質基準を安定維持
• コストの最小化：異常の早期検知で廃棄コストや手戻り費用を激減
• 技術継承：属人化を防ぎ、人件費と人手不足リスクを低減

AI化は単なる効率化にとどまらず、外部環境の変化に負けない経営体質を構築するための不可欠な基盤です。

工場全体の自律最適化へのシフト

これまでのAI活用は、特定の工程や機械の最適化に留まることが一般的でした。

しかし、現在は、工場全体のデータを統合し、生産計画から物流までを横断的に分析・最適化する取り組みにも注目が集まっています。

市場の需要変動に応じてリソース配分を支援する自律型工場は、今後の製造業における重要な方向性の一つと考えられます。

🚀Yoomは製造現場の定型業務をAIで自動化できます

製造現場には、日々の点検記録の転記や在庫データの突き合わせなど、アナログで定型的な業務が数多く残っています。

このような作業はミスが許されない一方で、多大な工数を消費しているのです...。

YoomのAIワーカーを活用すれば、人が行っていた判断を伴うデータ処理まで自動化し、現場のDXを加速させることが可能。

毎日のデスクワーク、
Yoomに任せませんか？

例えば、以下のようなフローボットを活用することで、現場の負担軽減が見込めます。 

「これなら自分でもできそう！」と感じた方は、ぜひ以下からYoomを試してみてください。

品質管理アナリスト

数値・画像データをもとに規格値との照合・合否判定、不良傾向の分析、品質低下の予兆検知を行い、結果をレポートとして出力するAIワーカーです。検査データの手作業による集計・照合の負担を減らし、早期対処につなげたい製造・品質管理担当の方におすすめです。

試してみる

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■概要

このAIワーカーは、数値データや画像データをもとに規格値との照合・合否判定を行い、不良傾向の分析や品質低下の予兆検知まで、設定したスキルの手順に従い処理します。分析結果は件数・不良率・傾向の考察を含むレポートとして出力されるため、現場での判断を後押しします。

■AIワーカーの設定方法

チャットで指示を出すだけで自社の運用に合わせて自動で設定・アップデートされていきます。まずは、AIワーカーが処理を正しく実行できるよう「スキル」と「使用ツール」をカスタマイズしましょう。

• 「スキル」とは：
  • AIワーカーが処理を行うための手順書です。詳しい設定方法は「【AIワーカー】スキル（旧マニュアル）の作成方法」をご参照ください。
• 「使用ツール」とは：
  • AIワーカーが処理を行う際に使用するツールです。自社で普段使っているツールをAIに指示するだけで、データの取得先や出力先を自由に組み替えることができます。

AIワーカーの基本設定については「【AIワーカー】基本的な設定方法」 でもご確認いただけます。

■注意事項

• AIワーカーの同時実行数・作成可能なAIワーカー数・利用可能なAIモデルはご契約中のプランによって異なります。
• AIワーカー内でご利用いただけるアプリやオペレーション等はフローボットの利用制限と同様です。
• AIワーカーは、テスト実行でも本番実行と同様にタスクを消費しますのでご注意ください。詳細は「【AIワーカー】タスク実行数の計算方法」をご参照ください。

詳細を見る このAIワーカーと働く

毎日のkintoneの在庫データをAIワーカーが分析して自律的に発注管理を行う

試してみる

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■概要

毎日の在庫確認や過去のデータに基づいた発注量の判断は、手間がかかる上に属人化しやすい業務ではないでしょうか。
このワークフローを活用すれば、kintoneに蓄積された在庫データを基に、まるで発注管理専門のAIエージェントのようにAIが自律的に需要を予測し、発注管理業務を自動化できるため、データに基づいた安定的な運用を実現します。

■このテンプレートをおすすめする方

• kintoneを利用した在庫管理を行っており、より効率的な発注管理を模索している方
• AIを活用して需要予測の精度を高め、属人化した発注業務を改善したいと考えている方
• AIエージェントのように自律的に動く仕組みで、発注業務の自動化を実現したい方

■このテンプレートを使うメリット

• 毎日決まった時間に在庫データをAIが自動分析するため、これまで手作業での確認や判断業務に費やしていた時間を短縮できます
• データに基づいた客観的な発注管理が可能となり、担当者の経験則による判断のブレやヒューマンエラーの発生を防ぎます

■フローボットの流れ

1. はじめに、kintoneとboardをYoomと連携します
2. 次に、トリガーで「スケジュールトリガー」を選択し、フローボットを起動したい日時を設定します
3. 最後に、オペレーションで「AIワーカー」を選択し、kintoneの在庫データを分析して需要予測を行いboardに発注登録するためのマニュアル（指示）を作成します

※「トリガー」：フロー起動のきっかけとなるアクション、「オペレーション」：トリガー起動後、フロー内で処理を行うアクション
■このワークフローのカスタムポイント

• スケジュールトリガーでは、このワークフローを起動する頻度や時刻を「毎日午前9時」や「毎週月曜日の午前10時」など、業務に合わせて任意で設定してください
• AIワーカーに与える指示内容は、分析対象となるkintoneのアプリやフィールド、需要予測のロジック、発注の閾値などを任意で設定することが可能です

■注意事項

• kintone、boardのそれぞれとYoomを連携してください。AIワーカー内で使用するツール（アプリ）についてもマイアプリ連携が必要です。
• AIワーカーの基本設定は「【AIワーカー】基本的な設定方法」をご参照ください。
• AIワーカーの同時実行数・作成可能なAIワーカー数・利用可能なAIモデルはご契約中のプランによって異なります。
• AIワーカー内でご利用いただけるアプリやオペレーション等はフローボットの利用制限と同様です。
• AIワーカーは、テスト実行でも本番実行と同様にタスクを消費しますのでご注意ください。詳細は「【AIワーカー】タスク実行数の計算方法」ご参照ください。
• AIワーカーはマニュアルを詳細に設定することで適切な処理を実行しやすくなります。詳細は「【AIワーカー】マニュアルの作成方法」をご参照ください。

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📈工程別にみる製造業のAI活用ユースケース

製造現場におけるAIの適用範囲は、設計から出荷まで多岐にわたります。

それぞれの工程でAIがどのような役割を果たし、具体的にどのような価値を生み出しているのか、最新のトレンドを交えて見ていきましょう。

【設計・開発】AIエージェントによる設計ナレッジの高速検索

設計・開発工程では、過去の膨大な図面や実験データの中から、必要な情報を探し出す作業に多大な時間が費やされています。

AIエージェントを活用することで、自然言語での問いかけに対して、

• 過去の類似設計
• トラブル事例
• 最適なパラメータ設定

を短時間で提示させることが可能です。

検討時間を大幅に短縮し、より付加価値の高い新製品開発にリソースを集中させることができます。 

こちらの記事もチェック！ → 【生産管理】AIエージェントで遅延リスクを自動検知！対応案も提示する自動化手法

【品質検査】判定根拠の言語化

画像認識AIを用いた外観検査は広く普及していますが、最近では「なぜ不良と判定したのか」を言葉で説明できるAI（XAI）の導入が進んでいます。

単に良否を判定するだけでなく、

1. 発生原因の可能性をAIが言語化
2. 重要点を要約し報告
3. 現場作業者の承認を経て実施
4. 上流工程へフィードバック

というように要因特定をAIに客観的に分析してもらうことで、抜本的な品質改善につなげることができるようになるのです。 

こちらの記事もチェック！ → AIエージェントで品質管理を自動化！不具合報告の整理・チェックからデータ登録までの設定方法

【設備保全】予知保全によるダウンタイムの最小化

振動や温度センサーのデータをAIが迅速に分析し、故障の兆候を事前に察知する予知保全は、突発的なライン停止を防ぐための強力な武器です。

さらに、異常を検知した際に、AIが自動で保全担当者へ具体的な点検箇所や交換部品の指示を送信する仕組みまで構築することで、復旧までの時間を最小限に抑え、設備の稼働率を最大化することが可能になります。

こちらの記事もチェック！ → AIエージェントで備品管理を自動化する方法｜依頼から台帳記録までをスマートに

【在庫管理】高精度な需要予測による過剰在庫の削減

市場データや過去の販売実績を基にした需要予測AIにより、最適な発注量と在庫水準を自動で算出。

属人的な経験に頼った

• 発注による欠品リスク
• 予測が外れた際の在庫過多
• 過剰在庫による資金の固定化

を防ぎます。

特に、多品種少量生産が求められる現場において、AIによる精密な在庫コントロールは、キャッシュフローの改善と顧客満足度の向上に直結する重要な取り組みとなるでしょう。 

こちらの記事もチェック！ → 在庫管理をAIエージェントで自動化！不足検知から発注メール作成までのフロー構築

💡製造業のAI活用で成果を出すための差別化ポイント

製造業のAI活用で成果を出すためには、単にツールを導入するだけでなく、現場の運用に即した戦略的な設計が不可欠です。

単なる導入で終わらせない統合戦略

AIの性能を左右するのはデータの質です。

工場内に点在する

• ERP（経営資源を一元管理し、効率化を図るための統合基幹業務システム）
• 生産管理システム
• Excelなどのテキストデータ

を統合し、AIが参照するデータの品質や形式を整えることは、精度の高い分析結果を得るうえで重要です。

「暗黙知」の形式知化

AIエージェントにマニュアル化が困難なベテラン作業者の特有の判断基準や実演動画の解説を学習させることで、暗黙知を具体的なルールとして抽出・デジタル化できます。 

さらに、抽出された知識をもとに、AIが新入社員でも迷わず実行できる「対話型の手順書」として自動出力する仕組みを構築。

特定の個人に依存していた高度な技術が組織全体の共有資産となり、教育コストの大幅な削減と現場全体のスキルの底上げを同時に実現します。

AIによる現場作業者の納得感醸成

「AIがそう言っているから」だけでは現場は動きません。

AIが判断の根拠を提示するように事前設定することで、現場の納得感を高め、AIと人の協力体制を強化します。 

現場へのAI導入をスムーズに行うための取り組み一例

こちらの記事もチェック！ → AIライティング プロンプト完全ガイド｜高品質な記事を効率的に作成するコツ

🏢国内製造業におけるAI導入の成功事例

国内の製造現場では、企業規模に応じた戦略的なAI導入が進んでいます。

ここでは、大企業、中小企業、そしてスタートアップにおける代表的な活用パターンを整理します。

大企業：横断的なデータ統合とAIエージェントの活用

リソースが豊富な大企業では、単一工程の自動化から、生成AIを活用した意思決定の自動化・高速化へとフェーズが移っています。

設計・品質保証の効率化

近年、

• 図面
• 技術文書
• 品質トラブル事例

などの社内データを活用し、設計・品質保証業務をサポートするAIエージェントの導入事例が登場しています。

例えば、図面と設計仕様の照合業務や過去のトラブル事例の検索にかける時間を削減といった、極めて高い導入効果が挙げられているのです。

サプライチェーン全体の最適化

生産・販売・在庫データをリアルタイムで統合するデータパイプラインを構築。

大規模クラウド基盤上で複数のAIエージェントを稼働させ、需要予測に基づき在庫と物流を自律的に制御する「スマートサプライチェーン」の運用が本格化しています。

中小企業：投資対効果を重視した「特定課題」への導入

中小企業では、人手不足の解消に直結する外観検査や設備保全など、ROI（投資対効果）が明確な領域からAI導入が進んでいます。

目視検査の省人化

汎用カメラと画像認識AIを組み合わせた外観検査システムの導入が主流です。

導入工程の一例

熟練検査員に頼っていた検品工程をAI化することで、検査員数を削減しつつ、検査精度の均一化を実現している事例が目立ちます。

設備の予兆検知によるダウンタイム削減

既存設備に安価な後付けセンサーを設置し、振動や音のデータをAIで解析。

故障の兆候を事前に察知する予知保全により、突発的なライン停止を防ぎ、少人数での工場運営を維持しています。

スタートアップ・新興メーカー：現場課題に特化したAIソリューションの開発

スタートアップ企業は、現場の特定の負（技術伝承やデータ不足）を解消する独自のAI技術を武器に、製造業DXを牽引しています。

AIによる技能継承と標準化

技術伝承や作業標準化を支援するAIサービスも登場しています。

例えばFlowbaseでは、作業動画をもとにAIが標準手順書を作成し、多拠点への共有や多言語化をサポート。

熟練工の勘やスキルをデジタル資産化することで、新人教育の早期化にもつながるでしょう。

AIエージェントによる判断サポート

現場のトラブル発生時に、AIが過去の類似事例から最適な対策案を提示する現場作業者向けAIアシスタントの導入が進んでいます。

AIとの対話によってマニュアル検索の手間を省き、現場判断を迅速化させているのです。

🧠AIエージェントが変える「技能継承」と「現場判断」の未来

今後、AIは単なる計算機から、現場の意思決定をサポートするパートナーへと進化していきます。

自律的な資材発注

資材調達の場において、状況分析から発注作業までをAIが自律的に遂行します。

遂行プロセスの例

• 1. 在庫・需要の監視
  ERPや在庫システムと連携し、常時モニタリング
  生産計画や過去の傾向から将来の欠品リスクを計算し、必要な発注量と時期を割り出す
• 2. 最適な調達先の比較
  登録済みサプライヤーのデータベースや外部システムへアクセス
  最新の価格、納期、過去の納品実績などを比較し、最も適した調達先を選定
• 3. 見積もりと条件交渉
  AIが業者へ見積もりを自律的に送信
  返送された見積書を解析し、価格や納期の条件交渉をやり取り
• 4. 社内ルールの照合
  社内規程と照合し、価格の急変動や未承認業者でないかなどの異常がないかを検証
• 5. 発注の実行または承認依頼
  規程内 → 人の手を介さず、サプライヤーへ注文書を自動送信
  規程外 → 発注理由と推奨案を添えて、担当者に承認リクエストを通知
• 6. 納期の追跡とトラブル対応
  注文請書や納期回答のデータを受け取り、ERPに自動反映
  納期遅延などのトラブルを検知した場合は、自動で代替案の検討を開始

これにより、管理者はより高度な生産戦略の立案や例外対応に時間を割けるようになります。

現場の意見やメモをデジタル資産化

AIエージェントを活用すれば、現場の会話や手書きメモを音声認識やOCRで読み取り、構造化データとして自動記録。

単なる情報のテキスト化ではなく、AIが内容を理解・分類して整理するため、これまで組織として拾いきれなかった現場の気づきが、品質向上や工程改善に直結するデジタル資産として継続的に蓄積されるようになります。

YoomのAIワーカーが活躍！

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進捗分析・遅延対策アシスタント

Google スプレッドシートの進捗データとマスター情報を照合し、遅延リスクの検知や対策案の提示、Slackへの通知を行うAIワーカーです。異常検知の自動化と的確な改善案の提案により、納期遅延の未然防止や管理者の判断をサポートできるので、現場の進捗管理を効率化したい方におすすめです。

試してみる

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■概要

現場の進捗状況を常に把握し、納期遅延を未然に防ぐことは、生産管理において非常に重要です。しかし、日々蓄積される膨大な進捗データと基準値を手作業で照らし合わせ、遅延のリスクを早期に発見して適切な対策を講じるには、多大な労力と迅速な判断が求められます。このAIワーカーは、Google スプレッドシートに蓄積された進捗データとマスター情報を自ら照合し、遅延リスクの検知から対策案の提示、管理者への報告までを自律的に遂行します。過去の対応事例に基づいた最適な解決策を提案するため、管理者の判断を強力にサポートし、現場への迅速な指示出しを可能にします。

■このAIワーカーをおすすめする方

• 現場の進捗管理において、遅延の早期発見と対策立案に課題を感じている生産管理担当者の方
• Google スプレッドシートを活用して進捗を管理しており、異常検知や報告作業を効率化したいチームリーダーの方
• 過去の知見を活かし、工程遅延に対する判断の精度を向上させて納期を守りたい経営者の方

■AIワーカー設定の流れ

1. AIワーカーの「名前」や「役割」などの基本設定を行います。
2. AIワーカー内で使用するGoogle スプレッドシートをYoomとマイアプリ連携し、複数レコード取得やレコード追加のアクションを設定します。
3. AIワーカーへの指示書となる「マニュアル」を作成・編集します。マニュアルは自社の運用ルールに合わせて自由に調整可能です。

■このAIワーカーのカスタムポイント

• マニュアル内の「#分析対象データ」に、現場の進捗データが格納されているGoogle スプレッドシートの情報を指定してください。
• マニュアル内の「#標準作業時間マスター」に、自社の工程ごとの基準時間の参照先を設定してください。これにより、AIが遅れを正確に計算し、精度の高い進捗分析が可能になります。
• マニュアル内の「#過去のトラブル対応事例」に、過去の成功事例を紐付けてください。AIが現在の状況に最適な解決策を提案できるようになり、より実務に即したアウトプットが得られます。

■注意事項

• Google スプレッドシートとYoomを連携してください。
• AIワーカーの基本設定は「【AIワーカー】基本的な設定方法」をご参照ください。
• AIワーカーの同時実行数・作成可能なAIワーカー数・利用可能なAIモデルはご契約中のプランによって異なります。
• AIワーカー内でご利用いただけるアプリやオペレーション等はフローボットの利用制限と同様です。
• AIワーカーは、テスト実行でも本番実行と同様にタスクを消費しますのでご注意ください。詳細は「【AIワーカー】タスク実行数の計算方法」をご参照ください。
• AIワーカーはマニュアルを詳細に設定することで適切な処理を実行しやすくなります。詳細は「【AIワーカー】マニュアルの作成方法」をご参照ください。

詳細を見る このAIワーカーと働く

AIが過去のトラブル事例から対策を提示

現場でのアクションがマニュアルの検索からAIへの相談へと進化します。

具体的には、 AIエージェントに対し現在の状況を自然な言葉で伝えるだけで、AIが膨大な過去のトラブル事例や点検記録、製品仕様を照合。

その上で、現在の状況に最も合致する解決案や復旧手順を具体的に提示してくれるので、若手作業者でも迅速な初期対応が可能となり、ダウンタイムの短縮と判断ミスの防止を同時に実現できるようになるのです！

YoomのAIワーカーが活躍！

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カスタマーリスク判定担当

Zendeskに届いた問い合わせを自社のガイドラインに基づき解析し、リスクが高い場合にSlackへ通知するAIワーカーです。客観的な基準でリスクを早期発見し、担当者の精神的負荷を軽減しながら迅速な組織対応を実現できるため、カスタマーハラスメント対策を強化したいCSチームにおすすめです。

試してみる

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■概要

カスタマーサポートの現場では、日々膨大な問い合わせへの対応に追われる中で、悪質なハラスメントへの対策も急務となっています。しかし、すべての問い合わせを人の目で詳細にチェックし、リスクを判定するには多大な時間と精神的負荷がかかります。
このAIワーカーは、Zendeskに寄せられたチケットの内容を自社のガイドラインに基づき自律的に解析します。リスクが高いと判断された場合のみ、その根拠を添えてSlackへアラートを通知するため、担当者の負担を軽減しながら迅速なリスク管理を実現します。

■このAIワーカーをおすすめする方

• カスタマーハラスメント対策を強化したいが、全件チェックのリソースが不足しているカスタマーサポート責任者の方
• 不当な要求や暴言を含む問い合わせに対し、客観的な基準で迅速に組織的対応を行いたいと考えているCSチームの方
• スタッフの精神的負担を軽減するため、リスク判定の一次切り分けを自動化したいと考えている人事・労務担当者の方

■AIワーカー設定の流れ

1. AIワーカーの「名前」や「説明」などの基本情報を設定します。
2. SlackやZendeskなど、AIワーカー内で使用するアプリをYoomの「マイアプリ」で連携し、必要なアクションを設定します。
3. AIワーカーへの指示書となる「スキル」を、自社のカスタマーハラスメントガイドラインや運用ルールに合わせて作成・調整します。

■このAIワーカーのカスタムポイント

• スキル内の「#分類・判定基準」という項目に、自社で定義しているリスクの閾値や具体例を設定してください。「【低リスク】：正当なクレーム、または一般的な問い合わせ」のように自社特有の判断基準を学習させることで、より実務に即した精度の高い判定が可能になります。
• スキル内の「通知データ生成」の「判定理由（具体的な該当箇所の解説）」などの項目を調整することで、Slackに通知する情報の優先順位やフォーマットをカスタマイズできます。
• 通知先のSlackチャンネルIDを、緊急対応チームや法務部門など、状況に応じた適切な宛先に設定することで、スムーズな連携体制を構築できます。

■注意事項

• SlackとYoomを連携してください。
• AIワーカーの基本設定は「【AIワーカー】基本的な設定方法」をご参照ください。
• AIワーカーの同時実行数・作成可能なAIワーカー数・利用可能なAIモデルはご契約中のプランによって異なります。
• AIワーカー内でご利用いただけるアプリやオペレーション等はフローボットの利用制限と同様です。
• AIワーカーは、テスト実行でも本番実行と同様にタスクを消費しますのでご注意ください。詳細は「【AIワーカー】タスク実行数の計算方法」をご参照ください。
• AIワーカーはマニュアルを詳細に設定することで適切な処理を実行しやすくなります。詳細は「【AIワーカー】マニュアルの作成方法」をご参照ください。

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⚠️AI導入で失敗しないための注意点と対策

AIへの期待が高い一方で、導入したものの期待した成果が得られないという企業も少なくありません。

期待と成果のギャップを埋める方法

「AIで何を解決したいのか」を明確にし、まずは

• 会議議事録の文字起こしと要約
• 既存文書の翻訳・ローカライズ
• アイデア出し・ブレインストーミングの壁打ち
• 手書き・画像データのテキスト化（OCR処理）
• 日報・週報・業務報告書の作成

といった小規模な運用と成功体験を積み重ねることが重要です

定量的な効果測定を行い、社内の合意形成を図りましょう。

現場のデータ分断を解消するデータ統合・パイプライン整備

製造現場では、

• 生産管理システム
• 検査機器
• センサー

などのデータが各部署や工程ごとに孤立して管理される「情報のサイロ化」が頻繁に発生しています。

AIが本来の性能を発揮し、高精度な予測や判断を行うためには、工場内のあらゆるデータを一元管理できる共通基盤の構築が不可欠。

散在するデータをリアルタイムで収集・統合するデータパイプラインを整備し、必要な時に必要な形でAIが学習できる状態を整えることで、工程を跨いだ異常検知や全社的な在庫最適化が初めて可能になります。

データ基盤の統合は、AIの学習精度を最大化し、成果を出し続けるための「最短ルート」となるのです。

AIの回答精度を担保するチェック体制

AIは非常に便利なツールですが、時に事実とは異なるデータを出力することもあります。

これを防ぐため、AIの判断を最終的に人がチェックし、その結果をフィードバックすることでAIを成長させる「Human-in-the-loop」の仕組みを導入初期には必ず設けるべきです。

Human-in-the-loopの一例

🤖Yoomで実現する製造現場のAIワークフロー

Yoomを活用すれば、これまで手作業で行っていたデータ処理や判断を、AIワーカーによって自動化できます。

外観検査結果の分析と不良原因の自動記録

Googleフォームから送信された検査結果をAIワーカーが分析し、不良原因の傾向を自動で特定。

再発防止策の立案をサポートしてくれるんです！ 

Googleフォームで回答が送信されたら、AIワーカーで製造ラインの品質検査を分析し、不良原因の傾向をGoogle スプレッドシートに記録する

試してみる

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■概要
製造現場における日々の品質管理報告は重要ですが、担当者による目視確認や手作業での分析・記録は手間がかかり、評価にばらつきが生じることが少なくありません。このワークフローを活用すれば、Googleフォームから送信された検査報告をトリガーに、AIエージェント（AIワーカー）が自動で品質データを分析し、是正処置案を作成した上でGoogle スプレッドシートに記録します。これにより、品質管理業務の効率化と標準化を実現できます。
■このテンプレートをおすすめする方

• 製造現場の品質管理を担当しており、報告や分析業務を効率化したいと考えている方
• AIエージェントを活用し、担当者による判断のばらつきをなくしたい方
• GoogleフォームやGoogle スプレッドシートを用いた業務の自動化に関心がある方

■このテンプレートを使うメリット

• 自動処理で報告内容の確認、分析、記録を行うため、これまで手作業で行っていた時間を短縮し、コア業務に集中できます。
• AIエージェント（AIワーカー）が設定された基準で客観的に品質を判定するため、担当者ごとの判断のばらつきを防ぎ、品質管理業務の属人化を解消します。

■フローボットの流れ

1. はじめに、GoogleフォームとGoogle スプレッドシートをYoomと連携します。
2. 次に、トリガーでGoogleフォームを選択し、「フォームに回答が送信されたら」というアクションを設定します。
3. 最後に、オペレーションでAIワーカーを選択し、Googleフォームの回答内容を基に品質データの分析と是正処置案の生成を行い記録するためのマニュアル（指示）を作成します。

※「トリガー」：フロー起動のきっかけとなるアクション、「オペレーション」：トリガー起動後、フロー内で処理を行うアクション
■このワークフローのカスタムポイント

• Googleフォームのトリガー設定で、連携したい任意のフォームIDを設定してください。
• AIワーカーのオペレーション設定では、任意のAIモデルを選択し、ユーザーの品質管理基準に合わせた分析などを行うための指示を任意で設定してください。

■注意事項

• Googleフォーム、Google スプレッドシートのそれぞれとYoomを連携してください。AIワーカー内で使用するツール（アプリ）についてもマイアプリ連携が必要です。
• トリガーは5分、10分、15分、30分、60分の間隔で起動間隔を選択できます。
• プランによって最短の起動間隔が異なりますので、ご注意ください。
• Googleフォームをトリガーとして使用した際の回答内容を取得する方法は「Googleフォームトリガーで、回答内容を取得する方法」を参照ください。
• AIワーカーの基本設定は「【AIワーカー】基本的な設定方法」をご参照ください。
• AIワーカーの同時実行数・作成可能なAIワーカー数・利用可能なAIモデルはご契約中のプランによって異なります。
• AIワーカー内でご利用いただけるアプリやオペレーション等はフローボットの利用制限と同様です。
• AIワーカーは、テスト実行でも本番実行と同様にタスクを消費しますのでご注意ください。詳細は「【AIワーカー】タスク実行数の計算方法」ご参照ください。
• AIワーカーはマニュアルを詳細に設定することで適切な処理を実行しやすくなります。詳細は「【AIワーカー】マニュアルの作成方法」をご参照ください。

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在庫データの自律的な分析と発注管理の自動化

日々の在庫データをAIワーカーが監視し、発注の必要性を自律的に判断。

欠品リスクを最小限に抑えられるようになるでしょう。

毎日のkintoneの在庫データをAIワーカーが分析して自律的に発注管理を行う

試してみる

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■概要

毎日の在庫確認や過去のデータに基づいた発注量の判断は、手間がかかる上に属人化しやすい業務ではないでしょうか。
このワークフローを活用すれば、kintoneに蓄積された在庫データを基に、まるで発注管理専門のAIエージェントのようにAIが自律的に需要を予測し、発注管理業務を自動化できるため、データに基づいた安定的な運用を実現します。

■このテンプレートをおすすめする方

• kintoneを利用した在庫管理を行っており、より効率的な発注管理を模索している方
• AIを活用して需要予測の精度を高め、属人化した発注業務を改善したいと考えている方
• AIエージェントのように自律的に動く仕組みで、発注業務の自動化を実現したい方

■このテンプレートを使うメリット

• 毎日決まった時間に在庫データをAIが自動分析するため、これまで手作業での確認や判断業務に費やしていた時間を短縮できます
• データに基づいた客観的な発注管理が可能となり、担当者の経験則による判断のブレやヒューマンエラーの発生を防ぎます

■フローボットの流れ

1. はじめに、kintoneとboardをYoomと連携します
2. 次に、トリガーで「スケジュールトリガー」を選択し、フローボットを起動したい日時を設定します
3. 最後に、オペレーションで「AIワーカー」を選択し、kintoneの在庫データを分析して需要予測を行いboardに発注登録するためのマニュアル（指示）を作成します

※「トリガー」：フロー起動のきっかけとなるアクション、「オペレーション」：トリガー起動後、フロー内で処理を行うアクション
■このワークフローのカスタムポイント

• スケジュールトリガーでは、このワークフローを起動する頻度や時刻を「毎日午前9時」や「毎週月曜日の午前10時」など、業務に合わせて任意で設定してください
• AIワーカーに与える指示内容は、分析対象となるkintoneのアプリやフィールド、需要予測のロジック、発注の閾値などを任意で設定することが可能です

■注意事項

• kintone、boardのそれぞれとYoomを連携してください。AIワーカー内で使用するツール（アプリ）についてもマイアプリ連携が必要です。
• AIワーカーの基本設定は「【AIワーカー】基本的な設定方法」をご参照ください。
• AIワーカーの同時実行数・作成可能なAIワーカー数・利用可能なAIモデルはご契約中のプランによって異なります。
• AIワーカー内でご利用いただけるアプリやオペレーション等はフローボットの利用制限と同様です。
• AIワーカーは、テスト実行でも本番実行と同様にタスクを消費しますのでご注意ください。詳細は「【AIワーカー】タスク実行数の計算方法」ご参照ください。
• AIワーカーはマニュアルを詳細に設定することで適切な処理を実行しやすくなります。詳細は「【AIワーカー】マニュアルの作成方法」をご参照ください。

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検査画像のOCR読み取りと異常箇所の自動抽出

紙のチェックシートや計器の写真をAIがOCRで読み取り、異常値を自動抽出。

データ入力の手間とミスが軽減します。

Googleフォームで外観検査結果が送信されたら、OCR後にAIで問題点を分析しNotionに追加する

試してみる

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■概要

製造現場などで行われる外観検査の結果報告は、手作業でのデータ入力や写真の整理に時間がかかりがちです。検査結果の分析まで手が回らないという課題もあるのではないでしょうか。このワークフローは、こうした外観検査にAIを活用し、プロセスを効率化します。Googleフォームで送信された検査結果をOCRで読み取り、AIが問題点を分析しNotionに自動で追加するため、報告業務の効率化と分析の質向上に貢献します。

■このテンプレートをおすすめする方

• 外観検査の報告業務を効率化し、AIによる分析の導入を検討している品質管理担当者の方
• GoogleフォームとNotionを活用し、検査データの入力から集約までを自動化したい方
• 手作業による検査プロセスの属人化に課題を感じ、DXによる業務標準化を進めたい方

■このテンプレートを使うメリット

• Googleフォームへの回答送信を起点に、AIによる外観検査結果の分析からNotionへの記録までを自動化し、手作業での転記や報告書作成の時間を削減します。
• 手作業による転記ミスや報告漏れを防ぎデータ精度を向上させます。また、AIが分析を行うため、検査基準の標準化と属人化の解消にも繋がります。

■フローボットの流れ

1. はじめに、Google Drive、Googleフォーム、NotionをYoomと連携します。
2. トリガーでGoogleフォームを選択し、「フォームに回答が送信されたら」アクションを設定します。
3. オペレーションでGoogle Driveの「ファイルをダウンロードする」アクションを設定し、フォームに添付された検査画像をダウンロードします。
4. 次に、OCR機能で「任意の画像やPDFを読み取る」アクションを設定し、ダウンロードした画像からテキスト情報を抽出します。
5. 続けて、AI機能で「テキストを生成する」アクションを設定し、OCRの結果などを基に問題点を分析・要約させます。
6. 最後に、Notionの「レコードを追加する」アクションを設定し、生成された分析結果を任意のデータベースに追加します。

※「トリガー」：フロー起動のきっかけとなるアクション、「オペレーション」：トリガー起動後、フロー内で処理を行うアクション

■このワークフローのカスタムポイント

• Googleフォームのトリガーでは、連携対象としたいフォームのIDを任意で設定してください。
• OCR機能で画像を読み取る際には、抽出したい項目（製品番号、日付など）を任意で設定してください。
• AI機能のテキスト生成では、目的に合わせて問題点の分析や要約など、プロンプト（指示文）を任意に編集してください。
• Notionにレコードを追加するオペレーションでは、追加先となるデータベースのIDを任意で設定してください。

■注意事項

• ‍‍Googleフォーム、Google Drive、NotionのそれぞれとYoomを連携してください。
• トリガーは5分、10分、15分、30分、60分の間隔で起動間隔を選択できます。
• プランによって最短の起動間隔が異なりますので、ご注意ください。
• OCRまたは音声を文字起こしするAIオペレーションはチームプラン・サクセスプランでのみご利用いただける機能となっております。フリープラン・ミニプランの場合は設定しているフローボットのオペレーションはエラーとなりますので、ご注意ください。
• チームプランやサクセスプランなどの有料プランは、2週間の無料トライアルを行うことが可能です。無料トライアル中には制限対象のアプリやAI機能（オペレーション）を使用することができます。
• Googleフォームをトリガーとして使用した際の回答内容を取得する方法は下記を参照ください。
  https://intercom.help/yoom/ja/articles/6807133
  

詳細を見る 試してみる

✅まとめ

製造業におけるAI活用は、もはや効率化の手段ではなく、競争力を左右する知能の拡張です。

熟練工の知恵をデジタル化し、AIエージェントを現場のパートナーとして迎えることで、人手不足や技能継承といった課題を打破できます。

まずはYoomのようなノーコードツールを活用し、現場の小さな自動化から始めて、段階的に自律型工場へと進化させていきましょう！

🔗Yoomでできること

製造現場のデジタル化は、一歩ずつ着実に進めることが成功の秘訣！

ただ、在庫管理や品質データの整理は便利な反面、一つひとつのデータを転記したり、異常値がないか目視で確認したりといった手間がかかるものです...。

Yoomを活用することで、転記の手間や確認漏れから解放され、本来注力すべき工程の改善や新技術の習得などのコア業務に集中できるようになります。 

「これなら自分でもできそう！」と感じた方は、ぜひ以下からYoomを試してみてください。

毎日のデスクワーク、
Yoomに任せませんか？

在庫発注チェッカー

Google スプレッドシートから取得した在庫データを解析し、発注が必要な商品を仕入先ごとに整理してSlackへ通知するAIワーカーです。在庫管理業務の負担を軽減し、発注漏れやミスのない効率的な運用を実現できるので、手作業での商品ピックアップや連絡作業を自動化したい方におすすめです。

試してみる

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■概要

在庫管理は欠品を防ぐために不可欠ですが、膨大な商品データの中から発注が必要なものを特定し、仕入先ごとに仕分けをして連絡する作業は非常に手間がかかります。特に複数の仕入先を抱えている場合、情報の整理だけでも多くの時間を費やしてしまうのではないでしょうか。このAIワーカーは、Google スプレッドシートから取得した在庫データを自律的に解析し、発注が必要な商品を仕入先ごとに整理してSlackへ通知します。マニュアルに基づき、現在の在庫数と発注点を比較して適切なアクションを判断するため、在庫管理業務の負担を軽減し、発注漏れやミスのない効率的な運用を実現します。

■このAIワーカーをおすすめする方

• 膨大な在庫データから発注対象の商品を手作業でピックアップしている在庫管理担当者の方
• 複数の仕入先への発注依頼を整理する作業を効率化し、連絡漏れを防ぎたいチームリーダーの方
• 在庫状況の把握から連絡までのプロセスを自動化し、コア業務に集中したい経営者の方

■AIワーカー設定の流れ

1. まず最初に、AIワーカーの「名前」や「役割」などの基本設定を行います。
2. 次に、AIワーカー内で使用するGoogle スプレッドシートやSlackをYoomと連携し、アクションを設定します。普段お使いの他のアプリに変更することも可能です。
3. 最後に、AIワーカーへの指示書である「マニュアル」を、自社の運用ルールに合わせて作成・編集します。マニュアルの内容は業務内容に応じて自由に調整してください。

■このAIワーカーのカスタムポイント

• マニュアル内の「# 判定基準」という項目に、「【発注対象】在庫数が発注点の80%を下回った場合」など自社の基準に合わせた条件を設定してください。これにより、AIが自社の在庫ポリシーを理解し、より実務に即した精度の高い抽出が可能になります。
• マニュアル内の「# 手順」「4.通知内容の作成」にて、Slackへ投稿する際の文章構成をカスタマイズしてください。特定の定型文や、担当者へのメンション、優先度の表示などを指定することで、チームがより迅速に動ける形式で情報を届けることができます。
• Google スプレッドシートから取得するデータ範囲や、Slackで投稿するチャンネルIDなどは、自社の環境に合わせて任意で設定してください。

■注意事項

• Google スプレッドシート、SlackとYoomを連携してください。
• AIワーカーの基本設定は「【AIワーカー】基本的な設定方法」をご参照ください。
• AIワーカーの同時実行数・作成可能なAIワーカー数・利用可能なAIモデルはご契約中のプランによって異なります。
• AIワーカー内でご利用いただけるアプリやオペレーション等はフローボットの利用制限と同様です。
• AIワーカーは、テスト実行でも本番実行と同様にタスクを消費しますのでご注意ください。詳細は「【AIワーカー】タスク実行数の計算方法」をご参照ください。
• AIワーカーはマニュアルを詳細に設定することで適切な処理を実行しやすくなります。詳細は「【AIワーカー】マニュアルの作成方法」をご参照ください。
• AIワーカー内で20件を超える大容量データの取得やループ処理を行うと、タスクを著しく消費する可能性があるためご注意ください。

詳細を見る このAIワーカーと働く

Googleフォームで回答が送信されたら、AIワーカーで製造ラインの品質検査を分析し、不良原因の傾向をGoogle スプレッドシートに記録する

試してみる

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■概要
製造現場における日々の品質管理報告は重要ですが、担当者による目視確認や手作業での分析・記録は手間がかかり、評価にばらつきが生じることが少なくありません。このワークフローを活用すれば、Googleフォームから送信された検査報告をトリガーに、AIエージェント（AIワーカー）が自動で品質データを分析し、是正処置案を作成した上でGoogle スプレッドシートに記録します。これにより、品質管理業務の効率化と標準化を実現できます。
■このテンプレートをおすすめする方

• 製造現場の品質管理を担当しており、報告や分析業務を効率化したいと考えている方
• AIエージェントを活用し、担当者による判断のばらつきをなくしたい方
• GoogleフォームやGoogle スプレッドシートを用いた業務の自動化に関心がある方

■このテンプレートを使うメリット

• 自動処理で報告内容の確認、分析、記録を行うため、これまで手作業で行っていた時間を短縮し、コア業務に集中できます。
• AIエージェント（AIワーカー）が設定された基準で客観的に品質を判定するため、担当者ごとの判断のばらつきを防ぎ、品質管理業務の属人化を解消します。

■フローボットの流れ

1. はじめに、GoogleフォームとGoogle スプレッドシートをYoomと連携します。
2. 次に、トリガーでGoogleフォームを選択し、「フォームに回答が送信されたら」というアクションを設定します。
3. 最後に、オペレーションでAIワーカーを選択し、Googleフォームの回答内容を基に品質データの分析と是正処置案の生成を行い記録するためのマニュアル（指示）を作成します。

※「トリガー」：フロー起動のきっかけとなるアクション、「オペレーション」：トリガー起動後、フロー内で処理を行うアクション
■このワークフローのカスタムポイント

• Googleフォームのトリガー設定で、連携したい任意のフォームIDを設定してください。
• AIワーカーのオペレーション設定では、任意のAIモデルを選択し、ユーザーの品質管理基準に合わせた分析などを行うための指示を任意で設定してください。

■注意事項

• Googleフォーム、Google スプレッドシートのそれぞれとYoomを連携してください。AIワーカー内で使用するツール（アプリ）についてもマイアプリ連携が必要です。
• トリガーは5分、10分、15分、30分、60分の間隔で起動間隔を選択できます。
• プランによって最短の起動間隔が異なりますので、ご注意ください。
• Googleフォームをトリガーとして使用した際の回答内容を取得する方法は「Googleフォームトリガーで、回答内容を取得する方法」を参照ください。
• AIワーカーの基本設定は「【AIワーカー】基本的な設定方法」をご参照ください。
• AIワーカーの同時実行数・作成可能なAIワーカー数・利用可能なAIモデルはご契約中のプランによって異なります。
• AIワーカー内でご利用いただけるアプリやオペレーション等はフローボットの利用制限と同様です。
• AIワーカーは、テスト実行でも本番実行と同様にタスクを消費しますのでご注意ください。詳細は「【AIワーカー】タスク実行数の計算方法」ご参照ください。
• AIワーカーはマニュアルを詳細に設定することで適切な処理を実行しやすくなります。詳細は「【AIワーカー】マニュアルの作成方法」をご参照ください。

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出典1：Flowbase