この記事の要点: ボストン コンサルティング グループ（BCG）の元パートナーであり、現在は業務プロセス分析スタートアップ「Skan AI」のシニアバイスプレジデントを務めるダニエル・ダントゥス氏が、自身のキャリアを通じて得た製造・サプライチェーンの現場改善と、最新のエンタープライズAIが果たす役割について語りました。同氏は、AI技術が進化しても、現場の地道な業務改善プロセスの重要性は変わらないと指摘しています。
ニュースのポイント
- 製造現場やサプライチェーンのオペレーション改善がキャリアの原点となった
- 生成AIの普及後も、クリック操作と現場の暗黙知の間には依然として乖離がある
- AIは業務を自動化するが、本質は従来から必要な地道な改善活動の加速である
背景
ダントゥス氏は大学卒業後、BCGのシカゴオフィスに入社しました。入社2週目には大手飲食料品企業の製造現場（テキサスやメキシコの工場）に赴き、オペレーション改善プロジェクトに従事しました。その後、製造業やサプライチェーン、金融、テック業界で8年間にわたりコンサルティングを経験し、事業会社での製品開発やマーケティングを経て、現在は業務プロセスを可視化・分析するSkan AIに参画しています。
何が起きたのか
ダントゥス氏は、BCGでのコンサルタント時代に製造現場のオペレーションやサプライチェーンの最適化に深く関わりました。その後、工具・機器小売のHarbor Freight Toolsや電子タバコメーカーのJuulで、デジタルマーケティングの構築や製品開発、グローバル販売などの実務を指揮しました。現在は、複雑な業務ワークフローをパッシブ（受動的）な観察によって分析するSkan AIで活動しています。同氏は、生成AIの台頭によって既存データが存在する業務の自動化は容易になったものの、実際のシステム操作と現場作業者が持つ「暗黙知」の間にはまだ大きなギャップが存在すると分析しています。
製造業・生産管理への見方
製造業や生産管理の現場において、業務プロセスの可視化と暗黙知のデジタル化はDX（デジタルトランスフォーメーション）の最大の課題です。ダントゥス氏が指摘するように、AIはドキュメントやデータベース化された業務の自動化を得意としますが、工場運営や生産管理における「現場の判断」や「熟練工のノウハウ」といった暗黙知をシステムに落とし込むには、依然としてプロセス分析が必要です。AIの導入は魔法の解決策ではなく、これまで製造業が取り組んできた「現場の無駄を省き、プロセスを標準化する」という地道な改善活動をスピードアップするための道具であるという視点は、生産管理担当者にとって極めて重要です。
現場で確認したいポイント
- 自社のDX推進において、現場の暗黙知がデータ化されずに取り残されていないか
- AIツールの導入が目的化せず、従来の現場改善プロセスの加速に繋がっているか
- 生産ラインやサプライチェーンのオペレーションに潜む複雑なワークフローを可視化できているか
確認しておきたい点
本記事はダニエル・ダントゥス氏の個人的なキャリア経験と見解に基づくものであり、特定のAIツールやコンサルティングサービスの導入効果を保証するものではありません。
出典情報
| 出典 | Business Insider |
|---|---|
| 公開日時 | 2026-09-27T09:31:01.291Z |
| 元記事 | Business Insiderで読む |