GLOVIA iZ・mcframeにAIを連携する:製造業の基幹データを社内で活用する

製造業向けのパッケージでは、部品表(BOM)の改訂、工程の変更、原価の更新が頻繁に起こります。変更が原価や納期にどう影響するか、どのオーダーに波及するかを確認するために、複数の画面や帳票を行き来する作業が発生します。特に、標準原価と実際原価の差異の説明は、経理と製造の双方の知識が必要です。

さらに、拠点が複数ある場合は、マスタの運用ルールが拠点ごとに異なる、という問題もあります。これらは、システムの機能ではなく運用の知識に属するため、文書やマニュアル、過去の問い合わせ履歴を検索可能にするだけでも効果があります。

生産では、「来週が納期の製造オーダーで、部品が揃っていないものを出して」といった照会ができます。原価では、品目別の差異を一覧にし、材料費・労務費・外注費のどこが動いたかの候補を提示します。販売では、受注残と出荷予定を取引先別に整理します。いずれもAIの回答は参照用であり、決定は担当者が行います。

文書の面では、品質記録、作業標準書、設計変更の通知などを索引化し、データと合わせて回答します。例えば、設計変更が実施された時点のオーダーを特定し、変更の影響を受けた製造実績を確認する、といった使い方です。

各製品には、標準の照会画面や帳票、BIツールとの連携機能があります。定型的なレポートは、それらを使う方が確実です。AIは、定型化されていない質問、複数の画面や文書をまたぐ確認、新しい担当者の学習の支援で効果を発揮します。

進め方は、まず導入形態とデータの取り出し方を確認するアセスメント、次に生産か原価のどちらかに絞ったパイロットです。パイロットでは、回答の正確さ、確認にかかる時間の削減、誤りの傾向を測り、結果を見て対象を広げます。なお、製品のバージョンアップやクラウド移行を予定している場合は、接続層を切り離しておくと、AI側の影響を小さくできます。