従業員80名規模
産業材メーカーの営業プロセス標準化
属人的な営業活動を続けてきたが、世代交代を見据えてプロセスの標準化が必要になっていた。
→ 営業の見える化と、次世代への引き継ぎ可能な仕組みを構築。
← 業界一覧へ
業界 — 産業材製造（BtoB）
産業材製造（BtoB）
Industrial Manufacturing
属人化した営業と技術発信を、AIで仕組みに変える。
BtoB 機械、部品、素材、産業材メーカー。技術力を「伝わる発信」に変え、属人化した営業組織を世代を超える仕組みに転換します。
00産業材製造（BtoB）の現在地
業界の
現在地と論点
産業材製造業は、品質検査・生産計画・調達・現場オペレーションすべてが熟練人材に依存しています。AI 画像認識による外観検査、需要予測による生産計画、設備保守の予兆検知、技術ドキュメントの社内 AI アシスタント化など、AI の効果が定量で見える数少ない業界です。
一方で、現場との合意形成、品質責任の設計、稟議プロセスの長さといった製造業特有の慣習があり、IT 主導の AI 導入が失敗するパターンも多く見られます。FULLFACT は、現場合意形成のステップを含めた段階導入設計から伴走します。
想定する企業像
年商10億〜500億規模、従業員50〜500名規模の中堅製造業。工場1〜複数拠点、品質責任者・生産技術責任者が中核ステークホルダー。
01業界課題
業界課題
- 01
属人化した営業活動
営業活動を SFA と AI で見える化し、世代交代に耐える組織を作る。
- 02
技術力の発信不足
技術資産を AI で構造化し、SEO・PR・LinkedIn での発信に転換する。
- 03
ナレッジ継承の困難
ベテランの暗黙知を AI で言語化・標準化し、再現可能な資産にする。
02おすすめサービス
よく組み合わせる
サービス
この業界の支援で、よく組み合わせるサービス群。Discovery → Run の全フェーズから引き当て可能です。
- Discovery事業の現在地と論点1 services
- Strategy事業の方向性と打ち手1 services
- BuildAI前提の業務基盤を構築する3 services
- RunAI で運用し、磨き続ける3 services
02AI 活用パターン
この業界での
AI 活用パターン
産業材製造（BtoB） で実際に効果が見えている AI 活用パターン。 事業特性に応じて優先順位を組み立てます。
- 01画像認識 AI による品質検査
外観検査・寸法検査・異物検知などを AI 画像認識で運用。検査員と AI の役割分担を設計し、PoC 死を避けながら本番ラインへ展開。
- 02需要予測と生産計画最適化
出荷データ・受注動向・季節要因を統合し、AI で生産計画を最適化。製造ロット・人員配置の効率化に直結。
- 03設備保守の予兆検知
稼働データ・振動・温度などのセンサーデータから故障予兆を AI 検知。計画外停止を減らします。
- 04技術ドキュメントの社内 AI アシスタント
図面・仕様書・作業手順書を AI に統合し、現場が自然言語で検索・質問できる状態に。ベテラン退職による技術伝承リスクを下げます。
- 05提案・見積の AI 化（B2B 営業）
技術仕様に応じた見積・提案書の AI 下書き生成。営業と技術部の往復を減らします。
03優先業務領域
優先される
業務領域
産業材製造（BtoB） で AI 投資の優先度が高い業務領域です。経営優先順位に応じて組み合わせます。
- 01品質管理
- 02生産技術
- 03設備保守
- 04技術営業
04期待される成果
期待される
成果イメージ
AI 導入によって、この業界の事業者でよく見られる成果指標です。
- 01検査品質の組織的再現性
検査員依存から、AI + 人の判断分業による品質の組織化へ。
- 02計画外停止時間の削減
予兆検知の運用で、設備の急停止が減ります。
- 03ベテラン暗黙知の組織化
技術ドキュメント AI 化で、退職リスクを技術資産化リスクに変換。
05規制・コンプライアンス
規制と
コンプライアンス
業界規制に関する留意点
品質保証・トレーサビリティに関する業界規制（ISO 9001, IATF 16949 等）への対応を踏まえ、AI 検査結果の監査証跡確保まで設計します。
03支援事例
事例
- 従業員120名規模
機械部品メーカーの技術発信プログラム
技術力は高いが伝わる発信ができておらず、検索面でも競合に埋もれていた。
→ 自然検索とメディア露出の両面で接点が継続的に発生する体制を整備。
07よくある質問
よくある質問
産業材製造（BtoB） のお客様からよくいただく質問です。
- Q01現場が AI 導入に抵抗するケースは？
現場との合意形成（責任所在・誤検出時の運用ルール）を最初に設計します。「AI が人を置き換える」ではなく「AI が判断を支える」スタンスで進めます。
- Q02オンプレ環境での運用は可能？
可能です。機密図面・顧客固有データを扱う場合はオンプレ／閉域 AI モデルの選択肢を提示します。
- Q03ISO 監査時の AI 利用記録は？
AI 判断ログ・人の確認ログを残す監査証跡設計を含めます。
— お問い合わせ