製造業が直面するナレッジ課題
過去の図面・設計資料を探すのに毎回30分以上かかり、類似図面の存在すら把握できていない
ベテラン技術者の退職が迫る中、暗黙知（音・振動・手触りでの判断）が形式化できない
組み込みソフトの検査がテストエンジニアに属人化し、テストケース作成だけで数日かかる
品質不良の原因調査で、過去の不良記録や対策履歴を横断検索する手段がない
図面と仕様書の紐付けが手作業のため、設計変更時に関連ドキュメントの追跡漏れが頻発する
過去にAI・DXツールを導入したが、データ整備の壁にぶつかり頓挫。現場に『AIは使えない』という空気が漂っている
157万人
過去20年で製造業から失われた労働者数。2025年問題で技術伝承はさらに深刻化
出典: 経済産業省 2024年版ものづくり白書
製造業の課題を解決する6つのAI機能
AI類似図面検索
図面（PDF・TIFF・DXF）、3Dモデル、仕様書をアップロードするだけ。AI知識グラフ技術（GraphRAG）が設計意図・材質・寸法の関連性を自動解析し、単なるキーワード一致ではなく「設計思想が似た過去図面」を30秒で候補表示。結果はエンジニアが確認・選定。対応形式：PDF, TIFF, DXF, STEP, IGES, Excel, Word
技術伝承ナレッジベース
ベテラン技術者の判断基準・ノウハウ・過去トラブル対応をGraphRAGで構造化。「あの不良、前にどう対処した？」に即座に回答候補を表示。退職後もナレッジが組織に残り、若手が自然に学べる環境を構築。データは7日以内に完全削除可能（削除証明書発行）。
組み込みソフト検査エージェント
Agent Modeが仕様書を解析し、テストケース候補を自動生成。IoT機器の組み合わせパターンも網羅的に洗い出し。生成されたテストケースはダッシュボード上でテストエンジニアが確認・編集・承認してから実行。承認なしに自動実行されることはありません。採用率・検出率をダッシュボードで可視化し、継続的に精度を改善。
品質不良トレーサビリティ
過去の不良記録・是正処置・4M変更履歴をAIが横断検索。類似不良の発生パターンを分析し、予防措置を提案。ISO 9001の記録管理にも対応。
設計変更インパクト分析
図面・BOM・仕様書・検査基準書の依存関係をGraphRAGでマッピング。設計変更時に影響範囲を自動検出し、追跡漏れを防止。
見積原価AIアシスタント
過去の類似製品の原価実績・加工時間を参照し、新規案件の概算見積を自動生成。ベテランの「勘」に頼らない、データドリブンな見積プロセスを実現。
製造現場でのAgent Mode活用シーン
新規部品の設計前調査
φ25×L120のSUS304シャフトに類似する過去の図面と、そこで発生した品質不良の履歴を一覧にして
類似図面8件を寸法・材質・表面処理の類似度スコア付きで候補表示。うち3件で発生した「焼入れ歪み」不良の対策履歴も合わせて出力。結果はフィードバックで精度が継続向上
組み込みソフトの検査自動化
新型温度センサモジュールの仕様書を読み込んで、境界値テスト・異常系テストを含むテストケースを生成して
仕様書から52のテストケースを自動生成。温度範囲(-40℃〜+85℃)の境界値、通信タイムアウト、センサ故障時のフェイルセーフ動作を網羅
ベテラン技術者の知見検索
アルミダイカストで巣（ポロシティ）が発生した場合の対処方法を、過去のトラブル対応記録から教えて
過去5年間の対応記録12件を要約して候補表示。「湯温を10℃下げる」「ゲート位置変更」「真空引き条件の最適化」の3パターンに分類し、各対策の成功率を表示。専門家が判断・修正可能
設計変更の影響範囲特定
モーターブラケットA-2341の板厚を2.0mmから2.5mmに変更した場合の影響範囲を調べて
関連図面5件、BOM 3階層、検査基準書2件、組立手順書1件を特定。重量増加による上位アセンブリの強度再計算が必要と判定
導入前後の変化
製造業での導入事例
自動車部品メーカー（従業員1,200名）
従業員1,200名・設計部門45名
30年分・15万件の図面を一括でZEROCKに取り込みました。以前は設計者が30分かけて探していた類似図面が、テキスト入力するだけで瞬時に出てきます。過去の不良情報も紐づいているので、同じ失敗を繰り返さなくなりました。 データ移行はTIMEWELLのエンジニアが2週間で完了。現場の負担はほぼゼロでした。
— 設計部 部長
導入前
30分/回導入後
30秒/回電子機器メーカー（従業員500名）
従業員500名・品質保証部12名
IoT製品のバリエーションが増え、手動テストの限界を感じていました。ZEROCKのAgent Modeが仕様書からテストケースを自動生成してくれるので、テストエンジニアは判断が必要な異常系テストに集中できるようになりました。
— 品質保証部 マネージャー
導入前
2週間/機種導入後
3日/機種精密部品メーカー（従業員380名）
ベテラン3名の退職を控え導入を決断。過去にAIチャットボットで失敗していたので半信半疑でしたが、実際の図面で検索デモを見て「これは使える」と確信しました。導入2ヶ月で図面検索の属人化が解消され、若手の設計レビュー品質も向上しています。
— 製造技術部長
製造業での投資対効果
設計者10名の製造業での月間コスト削減シミュレーション
現在のコスト（月間）
※時給5,000円×設計者10名で算出（御社の人数に応じて個別試算可能）
ZEROCK導入後
347.5時間/月の工数削減
ZEROCK費用
¥300,000※導入支援・データ移行・サポート含む。追加費用なし
月間削減コスト
¥1,437,500
ROI 379%
投資回収期間: 約3ヶ月
AI活用準備度診断
10問・3分で、貴社のAI導入準備状況を可視化
2025年問題が加速する今、
御社の図面で実際にデモをお見せします
30分のオンラインデモで、御社の図面データを使って実際にAI検索を体験いただけます。製造業経験のある専任コンサルタントがご対応。デモ後は2週間の無料トライアル→本契約の流れで、御社のペースで導入いただけます。