現
現場コンパス

現場の「判断」を速く、確かに。── 現場DXを"使われる形"で実装する

製造業・建設業のDXは、必要性が語られて久しい一方で、現場では今も「何から始めればいいのか分からない」という声を多く聞きます。

ツールは増え、AIは進化し、できることは確かに広がりました。しかし、現場の意思決定・安全・品質・再発防止といった"根"の部分は、簡単には変わりません。

私は、重工業の現場で電気制御設計としてキャリアを始め、設備・工程・保守・安全を実務として経験してきました。 そのうえで、IoT・AI・生成AI（RAG）を、「現場で本当に使われる形」に落とし込むことを仕事にしてきました。

バックグラウンド（現場起点の実務経験）

電気制御設計として、設備の現実を知る

大学で電気工学を学んだのち、重工業系企業で電気制御設計としてキャリアをスタートしました。 実機・現場・保守・安全に向き合う中で、製造業・建設業の価値は「現場の判断と実行」が支えていることを体感しました。

現場では、理屈だけでは動かないことが多々あります。 時間制約、人員制約、安全制約、教育の制約。さらに、熟練者の暗黙知に依存した業務があまりにも多い。 この"制約の塊"こそが、現場DXの前提条件だと考えるようになりました。

2015年頃からAIに危機感を持ち、独学で実装へ

2015年頃にAIという言葉が広がり始めた時期、「これはいずれ現場の中核になる」と感じ、プログラミングと機械学習を独学で学び直しました。 机上の理解ではなく、実際に動くものを作ることを重視し、業務と並行しながら実装を積み重ねました。

IoT新規部門の立ち上げと、要件定義〜実装の一貫担当

会社がIoT領域へ舵を切ったタイミングで新規部門の立ち上げに参画し、以降は現場データやAIを活用する領域で、要件定義・設計・実装・運用設計までを一貫して担当してきました。

📋要件定義〜実装まで担当した実績

IoT・データ収集

PLC駆動機械の稼働データ可視化

予兆保全・AI

時系列データを用いた設備故障予兆検知（RAG連携による対処法提示含む）

画像認識AI

画像認識による堆積量・状態検知

音声解析AI

音データによる異常検知

文書処理AI

OCR／文書処理自動化、誤記検出支援

生成AI・RAG

社内規程検索のRAGシステム

ナレッジマネジメント

技術継承のためのAIインタビュー・知識構造化

改善支援

匿名投稿で現場課題を吸い上げ、AIの対策案も参照できる改善支援システム

教育・eラーニング

学習コンテンツ（トリビア）の閲覧・音声視聴サイト

アイデア支援

アイデアをAIで発展・昇華させる発想支援ツール

※ これらの実績は、所属企業での業務として担当したものです

この一連の経験から確信したのは、現場DXは「技術導入」ではなく「判断の設計」だということです。

私の思想（なぜ、この領域をやるのか）

安全と再発防止は、現場の"最後の砦"

安全や再発防止は、現場の余裕がないときほど後回しにされやすい。 しかし、本来それは"最後の砦"であり、最優先されるべき領域です。 ここが崩れると、事故・損失・信頼低下という形で、現場にも企業にも深い傷が残ります。

だからこそ私は、AIを「効率化の道具」だけに留めず、安全・品質・再発防止の意思決定を支える道具として扱います。

AIは答えを出すだけでは人を強くしない。思考の"過程"を支援する

生成AIの進化で、答えらしきものはすぐ手に入ります。 ただし、製造業・建設業の現場で本当に価値があるのは、正解のない問題に対して、仮説を立て、検証し、再発を防ぎ、改善を積み重ねる力です。

AIが「結果」だけを出して終わる運用が広がれば、人は成長しにくくなる。 だから私は、AIを"代替"ではなく、思考の過程を整え、抜け漏れを減らし、学習を促す補助輪として設計します。

DXは「必要性の理解」ではなく「最初の一歩の具体化」が最大の壁

私が最も強く向き合っている対象は、次のような現場・企業です。

  • DXの必要性は理解している
  • しかし、何をすればいいか分からない
  • 専任のIT人材もいない／現場を止められない
  • まずは小さく始め、効果が出たら広げたい

この状態にある企業にとって重要なのは、「壮大な計画」ではなく、"今日からできる一歩"です。 私はその一歩を、現場の文脈に沿って設計し、実装し、改善できる形で提供します。

現場の課題：データで見る（2024年）

厚生労働省の2024年労働災害発生状況（速報値）によると、現場は依然として多くの課題を抱えています。

建設業の現状

  • •死亡者数：218人（前年比+19人）
  • •死亡事故の約33%が「墜落・転落」
  • •墜落事故の56%は安全帯「装着済み・未使用」

製造業の現状

  • •「はさまれ・巻き込まれ」：約6,400件
  • •転倒事故：約5,800件
  • •同じ問題の再発が慢性化

出典：厚生労働省「令和5年の労働災害発生状況を公表」

現在提供している代表サービス

両者に共通する設計思想は明確です。「現場を置き換えない。現場の判断を速く、確かにする。」そのために、入力・検索・出力の形を"現場の手触り"に合わせます。

AnzenAI（安全管理支援）

KY・リスクアセス・作業指示書など安全書類の作成を、災害事例DBとAIで支援（災害事例DBを基に安全対策を自動生成）

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WhyTrace（再発防止支援）

なぜなぜ分析（5Why）をAIで支援し、根本原因の構造化・再発防止を加速

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向いている現場・企業

次のような製造業・建設業に、特に適合します。

  • 安全・品質・再発防止を強化したいが、属人化している
  • 手順書や分析が形骸化し、教育・標準化が追いつかない
  • DXの必要性は認識しているが、何から着手すべきか不明
  • 現場が忙しく、改善活動の時間が確保しづらい
  • まずは小さく導入し、効果が出たら広げたい

よくある質問

DXが必要なのは分かっていますが、最初の一歩は何ですか？▼
最初の一歩は「現場の判断を支える『型』を作る」ことです。安全ならKY・リスクアセス、品質ならなぜなぜ分析のように、現場で既に行われている業務を、AIで『補助して再現性を上げる』ところから始めるのが現実的です。
AIで現場の仕事は置き換わりますか？▼
置き換えることを目的にしません。現場の判断は、状況・経験・責任が絡む複合技です。AIはそこを代替するのではなく、抜け漏れを減らし、検討の質と速度を上げるために使います。
IT人材がいなくても使えますか？▼
「誰が使うか」を前提に設計します。現場入力の簡単さ、管理者の確認しやすさ、記録・改善につながる導線まで含めて、現場の運用に落とし込みます。月額980円という価格設定で、中小企業でも導入しやすい設計です。
大企業向けですか？中小企業でも使えますか？▼
中小企業でも導入しやすい設計です。専任のIT人材や安全管理者がいない小規模事業所でも、本格的な安全管理・品質管理が実現できます。まずは小さく始め、効果が出たら広げていく運用を推奨しています。
他の現場DXツールとの違いは何ですか？▼
最大の違いは「現場経験者が開発している」点です。机上の空論ではなく、実際の現場で使えることを最優先に設計しています。また、AIを『答えを出す装置』ではなく『思考の過程を支える装置』として設計しています。
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お問い合わせ・協業について

  • • 現場の安全・品質・再発防止を、AIで"現実的に"前進させたい
  • • 自社に合う最初の一歩を一緒に設計したい
  • • 小さく始めて改善したい

このような相談から受け付けています。

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