ZEROCK for Makers図面も、検査記録も、ベテランの30年も。
すべてをAIで、次の世代に
製造業の就業者は20年で157万人減少。ZEROCKがベテランの知見をAIナレッジ化し、技術伝承を加速します。
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
ZEROCKがある、ある技術管理者の1日
品質異常、始業前に検知済み
昨日の品質検査データからAIが異常値を自動検出し、Slackに通知済み。
スケジュール自動化 + Slack類似図面、30秒で発見
「この部品に近い過去の図面を全部出して」。30秒で類似図面を精度順にリスト表示。
AIナレッジベース / GraphRAGベテランの知見、いつでも引ける
「この材料の加工条件、ベテランの○○さんはどうしてた？」。過去ナレッジから加工条件・注意点を即座に回答。
AIナレッジベース（技術伝承）設計変更の影響、自動トレース
「部品Aの素材変更、影響範囲を全アセンブリで洗い出して」。関連図面・工程・検査基準を自動トレース。
Smart Agent + GraphRAG製造会議、TODOが自動登録
ミーティングAIが品質改善アクションを自動抽出。各担当者のカレンダーにTODO自動登録。
ミーティングAI + カレンダー見積り精度±5%、過去実績ベース
「この仕様で概算見積り、過去類似案件も参照して」。高精度見積りをExcelで生成。
Smart Agent + Excel生成製造業に効くスキル
AI類似図面検索
30分→30秒
技術伝承ナレッジベース
育成期間70%短縮
品質異常自動検知
スケジュール実行
設計変更影響分析
GraphRAG
製造会議の議事録
ミーティングAI
見積りAIアシスタント
±5%精度
品質トレーサビリティ
日→時間単位
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