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直接材・間接材のコスト削減にAIをどう使うか|4つの使いどころと前提条件
直接材・間接材のコスト削減にAIを使うとは、購買データを比べられる状態にそろえ、見積の比較、納期や数量の調整、書類の確認といった購買担当者の作業を支える使い方のことです。AIが単価を自動で下げてくれる ...
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GLM-5.3の凄さと危うさ|中国発AIを個人が安全に使う5つの条件
GLM-5.3の凄さと危うさは、同じ一つの能力から来ています。Z.ai(旧Zhipu AI、本社は北京)が2026年8月14日に発表したGLM-5.3は、コーディングと脆弱性(ソフトウェアの欠陥)の発 ...
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間接材の購買コストはなぜ見えにくいのか|製造業に多い5つの落とし穴
間接材とは、製品そのものには組み込まれないものの、製造や事務に欠かせない物品やサービスのことです。事務用品、消耗品、工具、保守用品などが当たります。間接材の購買コストが見えにくいのは、1件ごとの金額が ...
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外観検査をAIに任せると何が変わるのか|人の目との違いと判断基準
外観検査AIとは、カメラで撮った製品の画像をAIが見て、傷、欠け、異物などの良否を判定する仕組みです。AIに任せて変わるのは、「人が見ればわかる」という曖昧な線引きを、学習データで自動化できる点です。 ...
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需要予測AIとは?製造業の在庫・生産計画に活かす方法と導入前の確認点
需要予測AIとは、過去の出荷や受注の実績データから、将来の需要量を機械学習で予測し、在庫や生産計画の見直しに使う仕組みです。効果を左右するのは、予測の精度だけではありません。予測を生産計画に反映し、計 ...
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製造業がAI導入を先送りするとどうなるか|人手不足が進む3年後の現実
製造業のAI導入の先送りとは、期限も判断基準も決めないまま「まだ早い」と結論を保留し続けることです。先送りを続けると、人を採って補う、ベテランから技能を受け継ぐ、省力化で先行する企業との差を抑える、A ...
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Claude FableとOpusの使い分け|強み・弱みと向く作業8選
Claude FableとOpusの使い分けは、「普段の作業はOpus 5.5、数時間かかる自律作業や原因の分からない難問だけFable 5.1」が基本です。Anthropicの公式ドキュメントも「ど ...
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製造業のAI活用度チェックリスト20項目|自社の現状を6分野で診断
製造業のAI活用度チェックリストとは、自社のAI活用の現状を、経営・体制・データ・業務・ルール・効果測定の6分野、20項目の「はい/いいえ」で自己診断するものです。公的機関が公開しているAI活用度専用 ...
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Jevで何ができる?7つの使いどころと料金・日本語精度を整理
Jevとは、米国のTypeSafe AIが2026年9月15日に発表した、文章を書かずに「型のそろった判断」と「その確からしさ」だけを返すAIモデルです。「この問い合わせはどの部署宛てか」「この申請は ...
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ベテラン技術者の暗黙知は、AIでどこまで残せるのか|製造業の技能継承
ベテラン技術者の暗黙知とは、長年の経験で身につき、本人も言葉にしにくい判断やコツ、勘のことです。AIは、この暗黙知を頭の中からそのまま取り出せるわけではありません。ただし、すでに記録にある知見の検索、 ...