ウチダ製作所のつながる工場事例｜AIで金型共同受注を支える

結論

中小製造業がAIを活用する余地は、自社工場の効率化だけではありません。協力会社との稼働状況や得意加工を共有し、共同受注を支える仕組み にも広げられます。

IPAの「中小規模製造業の製造分野におけるDXのための事例調査報告書」では、愛知県の株式会社ウチダ製作所の取組が紹介されています。公開事例では、地域の金型メーカーと連携し、IoTやAIを活用して「つながる工場」を実現する取組が取り上げられています。

この事例は、受注機会を逃さないためのデータ共有と、サプライチェーン全体でのAI活用を考える材料になります。

ウチダ製作所は、プレス加工部品の製造を行う会社で、金型設計製造からプレス加工、自動タップ加工まで一貫して受注できることを強みとしています。

報告書では、高難易度プレス金型の製作に対応するため、地域の金型メーカーと連携し、IoTやAIを活用した共同受注サービスを構築する取組が紹介されています。金型メーカーの製造設備にIoT装置を設置し、稼働状況を調査した結果をもとに、地域や時期による繁忙差を踏まえて受注先を考える流れが示されています。

将来的には、複数の提携金型メーカーの仕事量を可視化し、クラウドに蓄積したログデータを機械学習に使い、繁忙期や設備の空き状況を予測する構想も紹介されています。

共同受注や協力会社連携では、AI以前にデータ項目をそろえる必要があります。

これらがそろうと、AIは「どこに依頼すべきか」を決めるのではなく、候補を絞り込む補助として使えます。

製造業の設備データや加工ノウハウは機密性が高いです。協力会社と連携する場合は、すべてのデータを共有するのではなく、共同受注に必要な範囲だけを定義する必要があります。

また、AIの候補提示を使う場合でも、品質、納期、価格、責任分担は人が確認する運用にすべきです。特に初期は、判断の自動化よりも、情報共有と候補整理に限定する方が安全です。

本記事は、IPA「中小規模製造業の製造分野におけるDXのための事例調査報告書」に掲載されたウチダ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
IPA: 中小規模製造業の製造分野におけるDXのための事例調査報告書
IPAが国内の中小規模製造業14社を対象に、製造分野のDX推進事例を収集・分析した報告書。
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

協力会社の稼働状況を共有するときの注意点は何ですか？

共有する範囲、機密情報、閲覧権限、契約条件を先に決めることです。設備データは競争力に直結する場合があります。

AIで受注先を自動で決めてもよいですか？

最初は候補提示にとどめ、人が品質、納期、取引条件を確認する運用が安全です。

中小企業同士の共同受注にもAIは使えますか？

使えます。稼働状況、得意加工、地域、納期のデータがあれば、候補選定や繁忙期予測に活用しやすくなります。