樋口製作所のAI活用事例｜町工場が技術伝承と品質改善を進める

結論

製造業のAI活用は、熟練者の判断をいきなり置き換えるより、現場データを共有し、注意点や判断材料を出しやすくすること から始めるべきです。

経済産業省の「中堅・中小企業等向けDX推進の手引き2025」では、岐阜県各務原市の金属プレスメーカーである樋口製作所の取組が紹介されています。公開事例では、社内ポータル、設備の自律化、3D図面を使った製造実現性確認、AIによる作業者への助言などが取り上げられています。

この事例は、町工場がAIを使うときに「データ共有」「現場人材」「品質改善」をどう接続するかを考える材料になります。

樋口製作所は、金属プレス専門メーカーとして、深絞り技術、金型・設備の内製、工法開発を強みにしています。公開事例では、生産設備や現場アプリから得たデータを社内プラットフォームへ集め、各部署が必要な情報をリアルタイムで取り出せる社内ポータルを開発したことが紹介されています。

また、複数の情報を照合して設備を制御する仕組み、3D図面からプレス加工の実現性を判別する「Hawk AI」、生産やメンテナンスの注意点を作業者に伝えるAIシステムなども取り上げられています。

成果として、年間労働時間の削減、一人当たり生産性の向上、監査対応やクレーム対応時間の短縮、不具合件数の減少が示されています。

技術伝承の課題は、ノウハウが「人の頭の中」にあることだけではありません。図面、材料、金型、設備条件、保全履歴、不具合履歴が別々に管理されていることも大きな原因です。

AIを使う前に、次の情報をつなげる必要があります。

これらがつながると、生成AIや検索AIは「過去に似た条件で何が起きたか」「今回の注意点は何か」を出しやすくなります。

同じ規模の投資ができない会社でも、考え方は応用できます。最初は、紙の日報やExcelに散らばる不具合記録を一つの形式にそろえるだけでも効果があります。

次に、熟練者が確認しているポイントをチェックリスト化します。AIは、そのチェックリストをもとに記録の抜け漏れを見つけたり、過去事例の検索を補助したりする役割から始めると安全です。

本記事は、経済産業省「中堅・中小企業等向けDX推進の手引き2025」に掲載された樋口製作所の事例をもとに、中小企業向けにAI導入の観点で読み替えています。

この記事の制作・確認方針

中小企業の経営者・部門責任者がAI導入を判断しやすいよう、公式情報、編集部の運用チェックリスト、実務メモをもとに構成しています。最終確認日は 2026/4/21 です。運営会社と編集方針は運営情報と編集部プロフィールにまとめています。

この記事の制作・確認時に参照した情報です。制度、セキュリティ、個人情報、医療、法務、会計、採用など更新性や判断責任が高いテーマでは、公式情報・一次情報を優先します。

公式情報事実確認
経済産業省: 中堅・中小企業等向けDX推進の手引き2025
DXセレクション2025選定企業レポートを含む、中堅・中小企業向けのDX推進手引き。建設、製造、不動産などの実名事例を掲載している。
確認日: 2026-04-21
編集方針構成・論点
業種別AI導入の記事で押さえる視点
業種別記事は、業務フロー、紙や音声の有無、説明責任、法令制約の4軸で整理するためのカード。
確認日: 2026-04-20
編集部基準編集レビュー
AI導入前に確認したい社内ガバナンス項目
個人情報、顧客情報、確認責任、記録保存、利用ルールを最低限押さえるための運用カード。
確認日: 2026-04-20

技術伝承にAIを使うと熟練者は不要になりますか？

不要にはなりません。AIは判断の代替ではなく、図面、条件、過去トラブル、注意点を探しやすくする補助として使う方が現実的です。

製造業で最初に整えるべきデータは何ですか？

品番、材料、金型、設備、作業条件、不具合、保全履歴のどれを正本にするかを決めることが先です。

自社開発でなければ同じことはできませんか？

すべてを自社開発する必要はありません。ただし、現場課題を説明し、改善を継続できる社内側の担当者は必要です。