反応条件は課長の頭の中。茨城の化学メーカー180名がAIで月150時間の『探す時間』を削減

本記事はモデルケース（架空の導入シナリオ）です。社名・人物・数値はすべて仮のもので、当社の支援内容をイメージしていただくための試算例です。

会社プロフィール

C社は茨城県の合成樹脂・塗料原料メーカー、従業員180名。バッチ式の反応釜12基で、顧客仕様に合わせた特注グレードを年間300品目以上製造しています。社長は60歳。製造課長3名のうち2名が58歳と59歳で、反応の立ち上げ条件やトラブル時の対処を「班長の頭の中」に頼ってきた体制が、あと数年で維持できなくなることが明らかでした。

抱えていた課題

中心となる課題は反応条件と異常対応のノウハウ継承です。特注グレードの反応温度・滴下速度・撹拌条件は、製造課長が過去のバッチ記録と経験から決めており、若手は「前回と同じ」以外の判断ができませんでした。過去のバッチ記録は紙とExcelで20年分あるものの、必要な記録を探すのに半日かかることも珍しくなく、「探す時間」が月150時間に達していました。

もう一つの課題はトラブル対応の遅れです。反応の発熱異常や粘度不良が起きた際、ベテランなら10分で判断できる原因の切り分けに、若手は課長に電話がつながるまで待つしかなく、バッチの廃棄や納期遅れが年に数回発生していました。

業務棚卸しで見えた定型タスク

AI業務診断では製造・生産技術・品質管理の業務を約110タスクに分解し、「ベテランの経験に依存する業務」を抽出しました。

導入したAIエージェント

1. バッチナレッジエージェント（製造課長・若手が使用）

20年分の紙のバッチ記録をスキャンし、Excelの記録と合わせて生成AI（Claude）で「品目・原料ロット・反応条件・結果・課長のコメント」の構造化データに変換して社内データベースに格納しました。若手が「このグレードを釜3号で仕込む場合」と入力すると、類似バッチの条件と結果、当時のトラブル記録を並べて提示します。製造課長には、条件を決めるたびに「なぜその条件にしたか」を音声で残してもらい、ナレッジが増え続ける仕組みにしました。

2. 異常対応支援エージェント（運転員が使用）

反応中の温度・圧力・粘度の推移をDCSから取り込み、過去の異常事例と照合して「考えられる原因と、まず確認すべき項目」を運転員のタブレットに表示します。判断は人が行い、AIは過去の類似事例と手順書の該当箇所を示す役割に限定しています。対応の記録は自動で事例データベースに追加されます。

3. 手順書改訂エージェント（生産技術が使用）

反応条件の変更や設備更新の記録から、影響を受ける運転手順書・作業標準書を洗い出し、改訂案の下書きを生成します。Geminiで改訂前後の差分を表示し、承認履歴と合わせて管理します。

導入の流れ

1. STEP1 無料相談（60分・オンライン）：社長と製造部長が参加。「課長の頭の中」を「探せる記録」に変えることを最初の目標に置きました。
2. STEP2 AI業務診断・ロードマップ策定（30万円〜）：5週間で110タスクを棚卸し。紙記録のスキャン範囲とデータ化の優先順位、DCSデータの取り出し方を確認しました。
3. STEP3 実行：C社は内製化支援コースを選択。品目は増え続け、ナレッジの整備は終わりがないため、社内で運用・改良できる体制が必須と判断しました。生産技術2名と情報システム1名が当社の伴走のもと5か月で構築し、以降は自社で拡張しています。

Return on AI 試算

以下は試算例です。削減人時は時給4,000円で換算しています。

「探す時間」の削減を中心に、異常対応の迅速化によるバッチ廃棄の減少を加えた試算です。課長退職後の品質維持効果は数値化していません。

経営者の声（モデルケース）

※以下は架空の社長の言葉です。
「課長が『あれは10年前の記録に書いてある』と言うたびに、若手が倉庫に走っていました。今は画面で3秒です。課長自身が『自分の判断が残るなら』と、条件を決めた理由を毎日話してくれるようになった。退職後も課長の判断が社内に残るというのは、金額以上の安心です」

御社で試すなら

パッケージに業務を合わせる時代は終わりました。御社のバッチ記録、御社のプラントの癖にそのままフィットしたナレッジシステムを、AIならスクラッチで迅速・安価に作れます。ベテランの代わりを採用できない人材難は、判断の記録と検索をAIに任せる価値が高い証拠です。

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※本記事はモデルケース（架空の導入シナリオ）であり、効果を保証するものではありません。