AI+ 産業・製造エンジニア
AIを活用して、生産・品質・運用を最適化する
品質調査に、生産スケジュールに、そして絶対に間違えられない数値に——AIを。
もっともらしい不良率や根本原因をAIが示し、ひやりとした経験が一度はあるでしょう。品質調査報告書の近くでAIを使うことに慎重になるのも当然です。本書は、自社独自の生産データを分類するSIGNプロトコル、品質調査や生産計画に使える産業・製造版のエンジニアのプロンプト・ツールキット、そして皆さんの製造環境に合わせた30日間プランを提供します。生産上の判断に確かな責任を負う産業・製造エンジニアのために、AIエンジニアリング企業がその水準にふさわしいツールとしてまとめた一冊です。
- すぐに使える、実証済みのプロンプト5個：生産ライン設計の根拠、品質調査、生産計画ブリーフィングなど、日々の場面に対応
- SIGNプロトコル：感度分類、独立した計算検証、適用規格の確認、専門的責任の委譲禁止——4つの確認で構成される枠組み
- 品質調査のワークフロー：収率も不良率も、AIではなくエンジニアの手に委ねたまま進める手順
- プロセス改善の規律：リーン／シックスシグマの改善プロジェクトのチャーター、OEE報告書、職能横断的コミュニケーションに対応
- 30日間の実践プラン：離散系製造、連続系製造、ハイブリッド環境——ご自身の製造環境に合わせて設計
ディスクリート製造（自動車、エレクトロニクス、消費財）、プロセス製造（化学、食品・飲料、医薬品）、およびその混在環境で、生産システム設計、工程改善、製造品質、生産計画などを担う産業・製造エンジニア。卒業後2〜15年程度のキャリアで、産業工学、生産工学または関連分野の学士・修士号を持つ方が中心です。主な職種はインダストリアルエンジニア、製造エンジニア、工程改善エンジニア、生産技術者、品質エンジニアなどです。日々の業務は、生産ラインのレイアウトや作業フローの設計・最適化、統計的工程管理の運用と品質逸脱の調査、生産スケジュールや能力計画の策定、OEEと停止要因の追跡、リーン／シックスシグマ改善プロジェクトの推進、そして生産・品質実績の製造部門責任者への報告です。メールの下書きや文書の要約に対話型AIを使った経験はあるものの、生産・品質データを軸にした体系的なAIワークフローはまだ構築していません。
その他の対象：入社2年以内の若手産業エンジニア。生産データを日常的に扱う製造部門のマネージャー。製造現場のSPCを専門とする品質エンジニア。リーン／シックスシグマの推進者（グリーンベルト／ブラックベルト）。
- 生産ラインの設計根拠、品質・SPC（統計的工程管理）調査の記述、生産計画・スケジューリングの概要書、OEE（設備総合効率）・停止時間の報告、工程改善（リーン／シックスシグマ）の文書化など6つ以上の定常業務に、エンジニアのプロンプト・ツールキット（産業・製造版）を適用できる。
- AIを利用する前にSIGNプロトコルで生産・工程データを分類し、安全上重要な工程仕様データ、顧客機密の生産データ、自社独自の工程手法、一般的な産業エンジニアリングの知識を正しく区別できる。
- 生産や品質に関する主張が実際の工程データにさかのぼれるか、規格の参照は最新かといった製造固有のチェックを加え、TRUSTフレームワークでAIの出力を評価できる。
- 生産システム設計、品質調査、計画・スケジューリング分析、工程改善の文書化にAIを活用しつつ、すべての収率、不良率、OEEの計算をエンジニアによる独立した検証のもとに置ける。
- 自分の製造環境（ディスクリート型、プロセス型、ハイブリッド型）に合わせた、産業・製造エンジニアのためのAI導入30日間スタートプランを設計できる。
- スキルチェック
- 産業工学の実務は、AIに対応していますか？
- 第1章
- 産業・製造エンジニアリングにおけるAIの現状
- 第2章
- 産業エンジニアのAI活用機会
- 第3章
- 産業・製造エンジニアリング業務におけるAIへのプロンプト作成
- 第4章
- 生産システムの設計・計画におけるAIの活用
- 第5章
- 品質調査と工程管理のためのAI
- 第6章
- プロセス改善と報告へのAI活用
- 第7章
- SIGNプロトコル——産業エンジニアのためのAI安全性確保手法
- 第8章
- AIエージェントと高度なツールを活用した産業エンジニアリング
- 第9章
- AI時代の産業エンジニアとしてのキャリア
- 第10章
- 産業エンジニア向けAI導入30日間スタートプラン
- 巻末資料
- スキルサマリー・推奨書籍・用語集・ツールリファレンス
AIエンジニアリング企業が開発した一冊——生産に関わる判断に現実の責任を負い、その基準にふさわしい道具を必要としている産業エンジニアのために。