DX CasesAI・DX事例集

その「職人の勘」、誰でも使える仕組みにできます。
長年の経験、属人化した業務、紙とExcelの手作業——DXとは、それらを「誰でも・いつでも・同じ品質で」できる仕組みに変えることです。

PrimeWaveのDX支援

DXは、大企業だけのものではありません。現場の一つの業務からでも、変革は始められます。

01

構想から実装まで一気通貫

コンサルティングレポートで終わらせません。戦略策定からPoC、本番開発、運用まで、エンジニアが手を動かして実現します。

02

スモールスタート設計

最初から大規模投資は不要です。効果の見えやすい一つの業務でPoCを行い、成果を確認してから段階的に広げます。

03

現場起点のDX

現場ヒアリングで業務を棚卸しし、「勘と経験」に依存している工程を特定。効果の大きい業務から優先的に着手します。

「勘と経験」を、仕組みに変えた事例

あなたの会社の業務に置き換えながら、ご覧ください。

製造業(塗料)

ペンキの調色を、職人の勘からAIの配合レシピへ

Before

お客様の希望する色のペンキを作るには、熟練職人が長年の勘で顔料を混ぜ合わせるしかなかった。同じ色を再現できるようになるまで、新人は何年もかかる。

After

過去の配合データと測色データをAIが学習。作りたい色を指定すれば、顔料の配合レシピを自動算出。経験の浅い社員でも、その日から狙い通りの色を作れるように。

調色にかかる時間を大幅短縮。ベテランの技能をデータとして継承。

  • 機械学習
  • 測色データ分析
  • 業務アプリ開発
食品工場

熟練者の目視検品を、画像認識AIで24時間体制に

Before

製品の良品判定・等級分けは熟練者の目視が頼り。人によって基準が微妙にぶれ、繁忙期は検品が生産のボトルネックになっていた。

After

ラインにカメラを設置し、熟練者の判定基準を学習した画像認識AIが自動判定。基準が統一され、夜間も検品ラインが止まらない。熟練者はAIが迷う難しい判定に専念。

検品基準の統一と省人化を両立。判定履歴がすべてデータとして残る。

  • 画像認識AI
  • エッジカメラ
  • ライン連携
小売・スーパー

ベテラン店長の発注感覚を、需要予測AIで全店舗に

Before

日々の発注量はベテラン店長の経験頼み。経験の浅い店舗では欠品と廃棄ロスが多く、店長が休むと発注精度が落ちる。

After

販売実績・天候・曜日・地域イベントをもとに需要予測AIが発注案を自動作成。どの店舗・どの担当者でも、ベテラン並みの発注精度を実現。

廃棄ロスと欠品を同時に削減。発注業務の時間も短縮。

  • 需要予測AI
  • POSデータ分析
  • 自動発注システム
設備保全

「異音で分かる」ベテランの耳を、センサーと異常検知AIで

Before

機械の不調は、ベテラン保全員が異音や振動の変化で察知していた。退職が近づくが、その「耳」は引き継げない。気づけなければ突然のライン停止に。

After

振動・温度・音響センサーのデータを異常検知AIが常時監視し、故障の予兆を通知。突発停止を防ぎ、メンテナンスを計画的に行えるように。

突発的なライン停止を予防。保全ノウハウの属人化を解消。

  • IoTセンサー
  • 異常検知AI
  • 予知保全
物流・運送

配車担当の頭の中にあったルートを、最適化エンジンで

Before

数十台のトラックの配車・ルートは、担当者が経験を頼りに毎晩手作業で作成。担当者しか組めず、急な変更への対応も限界だった。

After

荷量・時間指定・車両条件をもとに、最適化アルゴリズムが数分で配車計画を作成。新人でも運用でき、急な変更も即座に再計算

配車業務の時間を大幅削減。走行距離・燃料コストも圧縮。

  • 数理最適化
  • 配車システム
  • 地図API連携
全社・バックオフィス

「あの人に聞かないと分からない」を、社内AIチャットで

Before

規程・手順・過去のトラブル対応は、詳しい担当者の記憶とファイルサーバーの奥に散在。問い合わせが特定の人に集中し、その人の業務が止まる。

After

社内文書を生成AI(RAG)に学習させ、チャットで質問すれば根拠資料つきで即回答。「誰かに聞く」前に、誰でも自分で答えに辿り着けるように。

問い合わせ対応の負荷を削減。ナレッジが組織の資産になる。

  • 生成AI / LLM
  • RAG
  • 社内チャット連携

※ 掲載の事例は、代表的なDXテーマをもとに構成したイメージです。具体的な支援内容はお問い合わせください。

あなたの会社に、こんな業務はありませんか?

ひとつでも当てはまれば、DXで変えられる可能性があります。

  • 「あの人にしかできない」業務がある(勘・経験・暗黙知に依存)
  • 発注量・配合・価格などを、経験則で決めている
  • 検品・点検・チェック作業を、目視に頼っている
  • 紙の書類やExcelへの転記・手入力が毎日発生している
  • 問い合わせや確認が、特定の担当者に集中している
  • データは溜まっているが、意思決定に活かせていない
この業務、DXできる?と相談する

課題が明確でなくても構いません。業務の棚卸しからご一緒します。

DX支援の進め方

Phase 1

業務の棚卸し・課題特定

現場ヒアリングで業務フローを可視化。「勘と経験」に依存している工程と、データ化できる情報を特定します。

Phase 2

PoC(効果検証)

効果の大きい一つの業務に絞り、小さく検証。精度・現場の使い勝手・投資対効果を確認します。

Phase 3

本番開発・現場導入

検証結果をもとに本番システムを開発。現場が無理なく使えるUI設計と、既存業務への組み込みまで伴走します。

Phase 4

運用・横展開・内製化

効果を計測しながら他の業務・拠点へ展開。貴社内で運用・改善できる体制づくりまで支援します。

AI・DX導入でよくある質問

PoC(効果検証)の費用や期間はどのくらいかかりますか?

対象業務の規模やデータの状況により異なりますが、効果の見えやすい一つの業務に絞って、数ヶ月程度の短期間で検証するのが基本です。お見積りは無料で、ご予算に合わせた検証の進め方からご提案します。

大きな投資はできません。小さく始められますか?

はい、最初から大規模投資は不要です。まず一つの業務でPoCを行い、精度・現場の使い勝手・投資対効果を確認してから、本番開発や他業務への展開をご判断いただけます。成果を確かめながら段階的に広げるのが当社の進め方です。

どの業務からDXに着手すべきか分かりません。

問題ありません。現場ヒアリングで業務フローを棚卸しし、「勘と経験」に依存している工程と、データ化できる情報を特定するところからご一緒します。そのうえで、効果の大きい業務から優先的に着手する順番をご提案します。

導入後、自社で運用・改善できるようになりますか?

はい、内製化までを支援の範囲と考えています。導入後は効果を計測しながら他の業務・拠点へ展開し、貴社内で運用・改善できる体制づくりまで伴走します。「作って終わり」のコンサルティングレポートにはしません。

課題がまだ明確ではないのですが、相談だけでも可能ですか?

もちろん可能です。ご相談・お見積りは無料で、「うちの業務でもDXできるのか」という段階から歓迎です。業務の棚卸しの結果、DX以外の手段が適している場合は、その旨も率直にお伝えします。

「うちのあの業務」の話、
聞かせてください。

事例の詳しい話も、貴社業務への当てはめも。お見積りまで無料です。