このサイトについて

工場を越えて、AIと改善知をつなぐ

「UNIFACT AI・DX HUB」は、複数の工場、事業所、グループ会社で生まれたDX成功事例、AI活用事例、業務改善ノウハウを共有し、組織全体へ横展開するためのナレッジコミュニティです。

製造業のDXは、大規模なシステムを導入するだけで実現するものではありません。日報入力の自動化、紙の点検表の電子化、画像検査AIによる品質改善、IoTデータを活用した設備保全など、現場で生まれる小さな改善の積み重ねが大きな変革につながります。

一方で、ある工場で成果を上げた取り組みが、他工場やグループ会社へ十分に共有されていないケースも少なくありません。成功事例がExcelやPowerPoint、個人フォルダ、メールの中に埋もれ、別の拠点が同じ課題を一から検討していることもあります。

本サイトは、こうした情報の分断を解消し、現場で得られた実践知を組織共通の資産へ変えることを目的としています。

DX成功事例を、再利用できるナレッジへ

DX成功事例を横展開するためには、単に「導入して成功した」という結果だけでなく、導入前の課題、実施手順、必要な準備、効果測定の方法、運用上の注意点まで共有することが重要です。

本サイトでは、製造業DX、工場DX、RPA、業務自動化、ペーパーレス、生産性向上、品質改善、設備保全、IoT、データ活用など、さまざまなテーマの実践事例を蓄積しています。

投稿には、改善前にどのような問題があったのか、どの工程から着手したのか、現場への説明をどう行ったのか、どの指標で効果を確認したのかといった情報を掲載します。削減時間や不良率、設備停止件数、紙帳票の削減枚数など、可能な範囲で具体的な数値も共有します。

これにより、他拠点の担当者は、自分たちの現場に適用できる取り組みかどうかを判断しやすくなります。類似設備や類似業務を持つ拠点同士がコメントで質問し合うことで、投稿されたDX事例を、実際に再利用できる改善ノウハウへ発展させていきます。

生成AI・人工知能の活用事例を共有

生成AIや人工知能は、製造業のさまざまな業務で活用が進んでいます。

設備トラブル情報の検索、作業標準書の要約、日報や議事録の作成、不具合報告書の文章チェック、熟練者ノウハウのQ&A化、海外工場向け文書の翻訳など、生成AIの活用範囲は急速に広がっています。

製造現場では、画像検査AIによる傷や異物の検出、設備データを利用した異常検知、故障予測、品質データの分類、不良原因分析の支援といった人工知能活用も期待されています。

しかし、AI導入では精度だけを見ればよいわけではありません。誤回答や過検出への対応、入力してよい情報の範囲、参照文書の版管理、最終判断を行う担当者、導入後の保守体制など、実際の運用で検討すべき課題があります。

本サイトでは、生成AI活用の成功事例だけでなく、試行中の取り組みや期待した結果が出なかった事例も共有します。「どのような条件なら利用できたのか」「何が原因で定着しなかったのか」「再設計で何を変更したのか」といった情報を残すことで、組織全体のAI活用をより安全で実践的なものにします。

現場改善ノウハウをグループ全体へ横展開

同じグループ内でも、工場や子会社によって設備構成、製品、業務手順、使用システムは異なります。そのため、ある拠点の成功事例をそのまま導入しても、同じ効果が得られるとは限りません。

重要なのは、共通化できる部分と拠点固有の部分を切り分けることです。

本サイトでは、改善提案テンプレート、効果測定表、確認項目、運用ルール、失敗条件などを共有し、他工場での検証を支援します。「他工場への横展開募集」カテゴリーでは、共同実証に参加する拠点や、類似設備を持つ担当者を募ることもできます。

コメント機能を利用して、導入工数、必要なデータ、現場教育、保守負担などを事前に確認することで、横展開に伴う手戻りを減らします。成功事例を一方的に配布するのではなく、各拠点の知見を持ち寄りながら、より汎用性の高い改善方法へ育てていくことを目指します。

成功だけでなく、失敗や改善途中の情報も価値にする

DXやAIの取り組みでは、すべての実証実験が成功するわけではありません。

現場入力の負担が想定より大きかった、RPAが例外処理で停止した、AI検査の学習データが不足していた、ダッシュボードが利用されなくなった、ペーパーレス化したのに紙との二重管理が残った、といった経験にも大きな価値があります。

失敗の原因や改善途中の課題を共有すれば、他拠点が同じ問題を繰り返すことを防げます。また、別の部署から解決策や類似事例が寄せられることで、止まっていた取り組みを再設計できる可能性もあります。

本サイトでは、成功事例だけが評価されるのではなく、課題を率直に共有し、次の改善につなげる姿勢を大切にしています。

主な共有テーマ

本サイトでは、生成AI活用、RPA・業務自動化、生産性向上、品質改善・不良削減、設備保全・予知保全、IoT・データ活用、安全・ヒヤリハット、省エネ・脱炭素、ペーパーレス、営業・間接部門DXなどの情報を共有します。

本社DX推進室、各工場、生産技術センター、品質保証部、グループ会社など、それぞれの立場から事例を投稿できます。カテゴリーや所属拠点による絞り込みを利用すれば、自分の業務に近いDX事例やAI活用事例を効率的に探せます。

気になる投稿には、質問、補足情報、類似事例、改善案をコメントしてください。自拠点で試してみたい場合は、必要な資料や検証条件を投稿者へ確認できます。小さな気づきや途中経過も、他の拠点にとっては重要な改善ノウハウになるかもしれません。

組織の経験を、次の改善へ

個人が持つ経験を投稿し、別の拠点がコメントを加え、実証結果が再び共有される。この循環が続くことで、組織のナレッジはより具体的で再利用しやすいものになります。

UNIFACT AI・DX HUBは、DX推進部門だけの情報サイトではありません。製造、品質、生産技術、設備保全、安全、営業、総務、情報システムなど、さまざまな部門が参加する実践型のナレッジコミュニティです。

一つの工場で生まれた改善を、グループ全体の競争力へ。現場で得られた経験を、次のDX成功事例へ。生成AIと人の知識を組み合わせながら、継続的な業務改善と組織学習を支援します。

SHARE infoのデモサイトについて

このサイトは、投稿型サイト構築サービス「SHARE info（シェアインフォ）」の活用イメージを紹介するデモサイトです。掲載されている企業名、人物、部署、投稿、コメント、改善事例、数値などは、デモンストレーション用に作成された架空の情報です。

SHARE infoを利用すると、社内ナレッジ共有サイト、Q&Aコミュニティ、ユーザーコミュニティ、業界特化型の情報共有サイトなどを構築できます。投稿、コメント、カテゴリー、絞り込み、ユーザープロフィールなどを活用し、組織やコミュニティに蓄積された知識を共有できます。

DX成功事例や生成AI活用事例を蓄積する社内コミュニティを検討されている方は、SHARE info公式サイトをご覧ください。