この記事の要点: 株式会社JINGSは、シスメックス株式会社の診断薬製造現場において、熟練者の経験に依存していた生産設備の利用計画（通称：タンク回し表）の作成業務を対象に、AIを活用した自動化に向けた検証を実施しました。2025年8月から2026年2月までの約半年間、現場の判断基準や手順を整理・言語化し、AIで処理可能な業務要件へと落とし込む取り組みを共同で進めました。
発表内容のポイント
- 診断薬製造におけるタンクと充填設備の複雑な利用計画（タンク回し表）の作成を対象に検証
- AIツールの導入前に、熟練者が頭の中で行っている判断基準や優先順位を整理・言語化
- 半年間の現場伴走を経て、属人化していた計画業務を自動化するための具体的な要件を構築
発表の背景
体外診断用医薬品の製造現場では、調製タンクと充填設備を効率的に稼働させるための計画策定が重要です。しかし、設備ごとの制約や製造条件が複雑に絡み合うため、これまでは熟練者の経験や知識に依存する「暗黙知」となっていました。特定の担当者への依存や計画作成にかかる時間負担が課題となる中、AIによる自動化・標準化を進めるため、まずは判断ロジックを客観的に整理する必要がありました。
何が発表されたのか
今回の取り組みでは、安易なAIツールの導入を避け、現場の業務プロセスを紐解くことに注力しました。JINGSは現場担当者と対話を重ね、設備利用の優先順位、複数条件が重なった際の判断基準、ルール化できる要素と人の判断を残すべき要素を一つずつ整理しました。このアプローチにより、これまで明文化されていなかった「タンク回し表」の作成手順が第三者にも説明可能な形に言語化され、AIで扱える具体的な業務要件として体系化されました。
製造業・生産管理への見方
生産計画や設備利用計画の策定は、多くの製造現場で属人化しやすい業務の代表例です。本取り組みは、単にAIシステムを導入するのではなく、その前段階として「現場の暗黙知をいかにシステム要件へ変換するか」というDXの重要プロセスを示しています。熟練者の頭の中にある判断基準を可視化・標準化することは、業務効率化だけでなく、技術伝承や国内外の他工場への横展開を可能にする基盤づくりとして、多くの製造業にとって参考になる事例です。
現場で確認したいポイント
- 自社の生産計画や段取り替え計画において、特定の熟練者に依存している業務がないか
- AIやシステム導入を検討する前に、現場の判断基準や優先ルールが明文化されているか
- 現場の暗黙知を整理する際、外部パートナーや現場担当者と協働できる体制があるか
確認しておきたい点
本取り組みはAIを活用した自動作成に向けた「業務要件の整理・検証」の段階であり、実際のAIシステムの構築状況や、自動化による具体的な生産性向上率などの数値効果については言及されていません。
関連リンク
- 発表企業サイト：株式会社JINGSの公式ウェブサイトです。
- 発表企業のPR TIMESページ：株式会社JINGSのプレスリリース一覧です。
出典情報
| 出典 | PR TIMES |
|---|---|
| 発表企業 | 株式会社JINGS |
| 発表日時 | 2026-08-27 10:12:52 |
| 元記事 | PR TIMESで読む |
