現場の DX を阻む
4つの壁を、AI と共に
越えていく。
デジタルに記録されない。
手入力作業が
書類も装置ログも現場メモも、その場の手間を惜しんで、後から使える形で残らない
現場では足元業務の処理＞長期的な一元管理メリット
脱・手入力
いつもの Excel や紙の帳票を投げるだけ。 実験中は話しかけるだけ。
Excel、PDF、紙の帳票の写真。
AI が中身を読み取って記録にします。
実験中に口で言った数値も、AI が聞き取ってその場で書き込みます。
画面はイメージです。電池材料の開発を例に、架空のデータで作っています。
データが1つに繋がらない。
繋ぐのは、誰の仕事でもない。
記録はあるのに、ファイル・現物・部署の間で切れていて、1つの実験を辿るだけでも探し回る
現場では自分が使いやすい形＞みんなで活用しやすい形
脱・データ迷子
原料・試作条件・評価が自動で紐付く。 誰が入れても、同じ形でそろう。
評価の表で、混練の条件を列に広げられます。
原料のロットは、のぞいてからページへ移れます。
画面はイメージです。電池材料の開発を例に、架空のデータで作っています。
ノウハウは個人の頭の中。
長年の勘と感覚は
手順書に書かれない判断とコツが個人に残り、その人がいないと再現も対処もできない
現場ではあの人に聴く＞整理・文書化
脱・属人化
あの時のミスは、AI が先に知らせる。あの人のコツも、AI が教えてくれる。
実験を始めると、同じ原料や条件で
試作でエラーが出たときは、過去の記録から対処を返します。
画面はイメージです。電池材料の開発を例に、架空のデータで作っています。
うまく価値を引き出せない。
そもそもAIで
ツールを入れても、使える人が限られ、出てきた答えも信用されず、放置される
現場では個人依存の局所最適＞組織的な全体最適
脱・Excel 職人
やりたいことは、全て会話で。 解析も実験計画も、まずは AI にお任せ。
グラフも次の実験計画も、AI と話しながら仕上げていけます。
画面はイメージです。電池材料の開発を例に、架空のデータで作っています。
熟練者の隣で、
経験と勘を
AI が受け継ぐ。
研究開発の現場で培われた熟練者の勘や経験は、日本のものづくりが積み上げてきた財産です。しかしそれらは暗黙知として個人の頭の中に留まり、資産として活用されないまま失われています。当社が目指すのは、熟練者の隣で AI がその経験と勘を受け継ぎ、次の世代へ繋いでいく、人の専門性と AI が共に働く研究開発のかたちです。
業務の主体は、
人から AI へ。
実験して、記録し、データを整理・解析して、また次の実験を考える。研究開発の業務は、人がすることが当たり前でした。今、その前提が変わろうとしています。人の価値は、「AI をどう働かせるか」へ。
製造業の競争力は、
地頭より専門性。
地頭にあたる汎用 LLM は、いくらでも代わりがききます。差がつくのは、自社特有のデータやノウハウという専門性です。試行錯誤や失敗、判断という最も有益な情報が眠る場所こそ、研究開発の現場です。
ハードとソフトの
両軸で、
化学・素材産業の
変革を推進する。
素材メーカーである我々が当事者として、
研究開発のやり方を AI でアップデートする。
株式会社3DC は、炭素材料を開発・製造する、東北大学発の素材スタートアップです。
まず自社の現場の課題を解き、同じ仕組みを
Mission
化学と物理の力で
Creating a better world through the synergy of chemistry and physics
その悩み、私たちもです。
3DC も素材メーカーとして、自社の研究開発で同じことに悩んでいます。
まずは、お互いの現場の話から始めませんか。