最新記事一覧
コスモエネルギーホールディングスと群馬大学は、地域分散型データインフラの事業化に向け、エッジデータセンターの実証を開始する。群馬県内にあるサービスステーション跡地を活用し、医療データ処理や研究開発での有効性を検証する。
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2026年11月2日に公開されたMONOistの新着記事をピックアップしてお届けします。
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オークマは「JIMTOF2026（第33回日本国際工作機械見本市）」において、自社のCNCと生成AIを活用したAIエージェント機能を参考出展した。熟練技術者の引退や人手不足が進む製造現場に向け、機械と対話しながら課題解決を自律支援する新たなソリューションを目指す。
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ミスミグループ本社は間接材トータルコストダウンサービスである「MISUMI floow（フロー）」を導入したスタンレー電気浜松工場における、運用効果を公開した。同サービスの概要や実際のスタンレー電気における導入効果の詳細や今後の展望などについて、同事業を推進するミスミ Factory-MROビジネス・ハブ 執行役員の大内郁浩氏らに話を聞いた。
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パナソニック ホールディングスでは、2026年4月にグループCAIO（Chief AI Officer）に就任した、執行役員 榊原彰氏が合同取材に応じ、グループ内のAI活用の展望について説明した。
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日本自動車工業会は、「Japan Mobility Show Bizweek 2026」において、「未来モビリティ会議 特別セッション」を開催した。同セッションでは、日本のモビリティ産業がどのような価値を生み出し、世界で競争力を持ち続けるためにどのようなことに取り組んでいくのかについて、自工会とスタートアップのトップがそれぞれの視点から議論を交わした。
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製造業における生成AIやフィジカルAIの活用が広がる中であらためて注目集めているのが、オンプレミスでAI環境を運用する「ローカルAI」である。長時間の映像をVLMで処理することによる現場の状況把握や、AIエージェントの連携による工場全体の統括など、製造業にとってローカルAIが活躍する場面は今後拡大しそうだ。
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ダッソー・システムズは「SIMULIA Community Conference Japan 2026」を開催した。基調講演では、SIMULIAブランドの戦略を支える物理ソルバー、MODSIM、AIの3層構造を紹介。エンジニアと協働するAI「バーチャルコンパニオン」や生成型設計、NVIDIAとの協業などを通じて、設計／シミュレーションの将来像を示した。
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「フィジカルAI」への注目が高まっている。製造業でもヒューマノイドをはじめとするAIロボットの活用が期待され、実際の工場で試験導入する動きも始まった。一方、製造現場には位置ずれや部品のばらつき、接触といった現実世界ならではの要素があり、高性能なAIモデルを搭載するだけでは実用化できない。フィジカルAIを「製造現場で使える技術」にするために何が必要なのか、企業の取り組みや最新動向から探る。
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MONOistの記事からクイズを出題！ モノづくり業界の知識を楽しく増やしていきましょう。今回は、雪印メグミルクの製造業向けDXに関する記事から出題します。
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近年、鋼材や副資材などさまざまなモノが値上がりしており、全産業で逆風となっています。そんな中、多くの受託加工業で材料費に比べて価格交渉の根拠を示すことが難しい労務費の転嫁が進まず、「のまされる構造」が大きな課題となっています。本連載では2回に分けて、案件別の原価がなぜ実態と合わなくなるのかを、「社外側」と「社内側」の視点から解説します。
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西松建設は、ダッソー・システムズとともに、建設業の人手不足や長時間労働を解消するべく、製造業のPLMの概念を取り入れた独自の「工業化施工」で、建設プロセスの改革に着手している。
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2026年10月27日に公開されたMONOistの新着記事をピックアップしてお届けします。
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手作業の計量によるヒューマンエラーに悩む製造現場をいかに変革するか。雪印メグミルクのDXサービス「Totonoworks」は、人の“判断”をシステム化することで、ミスによる損失100％減、作業時間約80％減を実現した。自社工場の課題解決から製造業全体の底上げへと挑む軌跡を追う。
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デンソーと豊田自動織機は、デンソーの安城製作所でインバーターを生産する204工場において、トラックへの荷物の積み込みや積み下ろしといった荷役を自動化する取り組みを開始したと発表した。
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三菱地所、高島、MEC Industryの3社は、国産CLT材を活用した柱保護根巻「KiNEMAKI」を共同開発した。物流施設などの鉄骨柱を保護し、現場組み立ての乾式工法で、工期短縮とメンテナンス軽減、環境負荷の低減が実現する。
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シムトップスは、高見澤のフードセグメントにおいて、現場帳票システム「i-Reporter」を導入し、製造記録および在庫出荷管理帳票を電子化したと発表した。
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DMG森精機は、ワーク搬送に加えてチャック爪と切削工具の交換までを1つのシステムで行う空中搬送／ガントリーローダロボット「GX Flex」を開発した。多品種少量生産の自動化や機械稼働率の向上に貢献する。
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パナソニック エレクトリックワークスは、照明や空調、電気設備などの技術とWELL認証の知見を融合させた「Well-Being事業」を製造現場のオフィスに初展開し、奈良工場を改修した。今後は、製造分野の人手不足や人的資本経営の課題に対し、五感に訴える空間エンジニアリングで応え、2030年に約100億円規模の事業に成長させる。
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カミナシは、製造現場の生産実績管理システム「カミナシ 生産実績」を2026年11月1日に提供開始する。タブレットなどへの入力により可動率や停止時間などの指標を自動算出し、紙の記録や集計にかかる工数を削減可能だ。
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ラティス・テクノロジーは、日本精工（NSK）が推進するエンジニアリングチェーン変革プロジェクトにおいて、3DA製造図の3D表現基盤として超軽量3Dデータ形式「XVL」が採用されたと発表した。設計から生産準備へのデータ連携を進め、転記作業の削減や品質リスクの低減などを目指す。
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アンシス・ジャパンは、年次イベント「Ansys Simulation World 2026 Japan」を開催した。基調講演と特別セッションでは、SynopsysとAnsysの技術統合によって進む半導体からシステム全体までを対象とした設計／解析環境の進化や、AIと物理シミュレーションを組み合わせたエンジニアリングの将来像を紹介。さらに、AIエージェントによる解析業務の効率化、デジタルツインやフィジカルAIへの取り組みなども披露された。
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ヤンマー建機は生成AIとデータ基盤を活用して、職人の「勘と経験」に頼っていた生産計画の作成時間を半減させた。暗黙知の継承と属人化解消を実現した同社のDXに迫る。
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「ファクトリーイノベーションWeeK2026秋」において、特別講演「【工場の安全対策】AI／デジタルICTで従業員の安全を守るには」が行われ、レンゴーとキリンビールが登壇した。AIやIoT、ウェアラブル機器などを活用した安全対策に関する両社の講演を抜粋して紹介する。
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本連載では全3回にわたり、品質を「あるべき論」ではなく理論と構造の観点から捉え直します。第2回では経営側に焦点を当て、品質を支えるために「経営が引くべき3本の線」の内容を踏まえ、経営側でどのような対応や決断が必要なのか、品質問題を現場とは違う角度から眺めてみます。
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製造業のAI活用では、社内に蓄積されたデータをAIが活用できる状態に整備することが課題となっている。エフティーは、データの意味付けや関係性の構造化をほぼ自動で行う「Kraken.」を開発した。同社の取り組みについて、エフティー 代表取締役の加藤大雄氏に話を聞いた。
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台湾・台北で2026年10月20日、電子産業の展示会「TAITRONICS & AIoT Taiwan 2026」が開幕した。260社が出展し、エッジAIや次世代通信、スマートエネルギーなどの技術を紹介する。開幕式では、AIの産業応用の拡大に向けた台湾の強みや、電子産業のグローバル展開に関する取り組みが強調された。
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製造業向けの国内最大級のオンラインイベント「ITmedia Virtual EXPO 2026 夏」で行われた講演の中から、「サントリー大阪工場のものづくり技術革新」と題してサントリー大阪工場の高橋大輔氏が行った基調講演の内容を抜粋して紹介する。
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かつて“半導体の巨人”と呼ばれていたIntelは、PC市場の成長鈍化などを受け不調の中にある。AI時代で半導体需要が高まる中、“最大の経営課題”を解決して変革を起こせるか。
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生成AIの活用に乗り出したいものの、「どんなシステムを構築すればよいのか」「GPUやサーバをどう選べばいいのか」まで具体化できない――そんな企業が増えている。では、何から手を付ければよいのか。HPEとNVIDIA双方の正規一次代理店としてAI基盤の構築を支援するリョーサン菱洋に、失敗しないための考え方を聞いた。
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小売業にとって、欠品を防ぎながら廃棄を減らすことは容易ではない。需要を先回りする仕組みを現場に定着させるには、廃棄削減にとどまらない価値と、現場の負担を抑える工夫が必要だ。事例を基に、そのヒントを探る。
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「ファクトリーイノベーションWeeK2026秋」において、特別講演「【DX推進・普及】現場発で組織を変える〜人とAIが実現する全社変革〜」が行われ、ヤンマー建機と三菱マテリアルが、それぞれのDXとAI活用について紹介した。本稿では、両社の講演を抜粋して紹介する。
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何を必要なデータとし、何を必要でないデータとみなすのか。
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AIが現実世界で動く「フィジカルAI」。人手不足の解消や生産性向上が期待される一方、現場への導入には課題もある。ソフトバンクロボティクスの事例から、日本の現場が持つ強みと、フィジカルAIを活用するための条件を探る。
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多くの製造業がDXで十分な成果が得られていない中、あらためてDXの「X」の重要性に注目が集まっている。本連載では、「製造業X」として注目を集めている先進企業の実像に迫るとともに、必要な考え方や取り組みについて構造的に解き明かしていく。第8回は、DXを含む独自の生産システムを確立している京都のHILLTOPを紹介する。
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中国では現在、ヒューマノイドロボットの開発や量産、社会実装に向けた動きが加速している。しかし、完成品の動向を追うだけでは、その競争力の源泉や本格普及に向けた課題までは見えてこない。SUGENAのセミナー「フィジカルAI解体新書」では、ヒューマノイドをAIや関節、センサー、手などに“解体”し、中国勢の強さと残された課題を解説した。本稿ではその内容を基に、日本企業が勝負できる領域を見ていく。
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ドイツ南西部の地方都市が、首都ベルリンを凌ぐ勢いでBtoB・ディープテックの巨大ベンチャー拠点へと変貌している。大学の知財、地場産業の課題、そして強固な民間資本が結びつき、単なる出資にとどまらない「現場実装型エコシステム」を構築。東京一極集中や「資金提供のみ」に陥りがちな日本のオープンイノベーションと地方創生に対し、強力な勝ち筋と教訓を示している。
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需要が落ち、設備が老い、人が減る――逆風にさらされる鉄道会社。西武鉄道は、課題を解決すべく従来とは違う方法で車両の刷新に挑んでいる。
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富士ソフトは新たに開設した富士ソフト初となるロボットの開発、実証拠点「名古屋Lab」を報道陣に公開。会場では、同社のフリート統合管理プラットフォームを活用したロボットによる連携デモを披露した。
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リサイクルは企業利益に直結しない――そんな前提が変わりつつある。循環経済が「経営課題」になる中、JX金属や経産省が重要鉱物のリサイクルに挑んでいる。鍵は「もうかる仕組み」の構築だ。実現できるか。
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OpenAI、Facebook、旧Twitter、Stripe、Slack、Oktaなど、名だたる企業を育ててきた米VC大手のアンドリーセン・ホロウィッツが、日本での活動を本格化する。同社の成功の裏には。単なる「投資」ではないユニークな戦略がある。これを日本のスタートアップにも適用する考えだ
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高精度な金属加工を強みとする山岸製作所は、ローコード開発ツールを活用してシステムを内製化。現場の課題を現場が解決する製造業DXを推進している。過去の属人化による業務システムのブラックボックス化という課題を乗り越え、アプリ開発によってクレームゼロや材料探索時間の大幅な削減を実現した。
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＠ITで公開された記事の中から、特に注目を集めた10本をランキング形式で紹介します。何が読者の関心を引いたのでしょうか。
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熟練農家の高齢化と肥料の輸入依存という日本の食料安保問題に、創業100年の農芸商社welzoが挑む。同社は九州大学と連携し、水と空気から「人工雷」で肥料を自給する技術を開発。生長の早いキュウリ栽培を通じ、熟練農家の「勘と経験」をAIでコード化した。新規就農者が1年目から手堅く稼げる低価格な自動制御システムを確立し、日本の農業構造を底上げしながら世界市場への進出を狙う。
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近年「製品セキュリティ」と呼ばれ始めたセキュリティの新分野に関する事象を紹介し考察する本連載。今回も前回に続き「ファジング」がテーマとなる。近年の「つながる製品」によって増加している想定外データのリスクと、ファジングが品質、安全、セキュリティをつなぐテストとして重要になっている理由を説明する。
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デジタルトランスフォーメーション（DX）や生成AI、IoTの普及に伴い、処理すべきデータ量は爆発的に増加しています。この影響で各企業はオンプレミス環境の見直しを迫られています。それを解決する新しい選択肢について、IIJの室崎貴司氏の知見を基に、Q&A形式で解説します。
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監視カメラの録画サーバ設置や保守作業は大きな負担になる。この課題を解決するのが、Synologyのクラウド型監視ソリューション「Surveillance365」だ。サーバ不要の手軽さに加えて、AI検知による運用の効率化から現場とのコミュニケーション活用まで、その実力に迫る。
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電子情報技術産業協会（JEITA）と日本自動車工業会（自工会）は2026年10月13〜16日に幕張メッセで開催する「CEATEC 2026」および「Japan Mobility Show Bizweek 2026」の概要と、出展企業の中から優れた技術を表彰する「CEATEC AWARD 2026」の受賞結果を公表した。
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ベテランの技術をマニュアル化するだけでは、動きや話し方の細かな違いまで伝えるのは難しい。金箔を使った工芸品などを手掛ける箔一では、動画を使った技術継承やスタッフ育成を進めている。
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ロボットを導入し、現場データを集め、AIを載せればいい。フィジカルAIを巡って、企業にはそんな「分かったつもり」が広がっている。しかしそれは本当だろうか。ガートナーはフィジカルAIにおいて企業が持ちがちな“10の誤解”を公開した。
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