工場データを、改善活動につながる情報へ。
設備・生産データを整理し、経営目標から現場KPIへ分解。分析できるデータ構造とダッシュボードを整え、改善テーマを特定できる状態へ移行しました。
変化：現場と経営が同じ指標を見ながら、継続的に改善できる基盤へCases
課題を整理し、動く仕組みへ変えた経験。
守秘義務とプライバシーに配慮し、社名・具体的な金額・削減時間を示さず、支援の考え方と変化を紹介します。
整理接続実装定着
Selected cases
業務成果まで、ひとつながりで支援。
現状整理、関係者との合意、実装、運用定着までを、一つの改善プロセスとして進めています。
間接業務を、人とAIの協働へ再設計。
情報収集、会議準備、集計、レポート作成を分析し、AIによる処理と、人による確認・承認を組み合わせた業務フローを構築しました。
変化：担当者が判断と改善に集中し、処理の根拠も追える体制へパッケージ中心から、自社業務中心の基盤へ。
ERPなどのパッケージに合わせていた業務を整理し、自社に必要な機能を再定義。AIエージェントと個別システムが連携する構成へ、段階的な転換計画を策定しました。
変化：事業の変化に合わせて、仕組みを継続的に更新できる基盤へ全体最適のITロードマップを策定。
基幹、実績収集、会計、人事、インフラ、セキュリティを横断して課題を整理。投資効果と実行難易度から、着手順と体制を明確にしました。
変化：経営・現場・ITが共通の優先順位で進められる状態へ現場とシステムをつなぐ運用を設計。
生産管理、PLC、IoT、実績収集の役割を整理し、現場課題の可視化と改善に直結するシステム構成と導入ステップを設計しました。
変化：集めるだけだったデータを、日々の改善に使える状態へ構想を、運営できる事業の形へ。
提供価値、対象顧客、業務、システム、収支を一つのモデルとして整理。検証すべき仮説と、最初に実装する範囲を明確にしました。
変化：アイデアから、検証と改善を続けられる事業運営へDisclosure policy
事例の表現について
掲載内容は支援経験を一般化したものです。顧客名、勤務先名、具体的な金額、削減時間、機密性のあるシステム構成は公開していません。内容や成果は、対象業務・組織・データ・導入条件により異なります。
Next action
まだ解決策が決まっていなくても構いません。
現在の業務と困っていることをお聞かせください。課題と優先順位を一緒に整理します。