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「品質管理」関連の最新 ニュース・レビュー・解説 記事 まとめ

最新記事一覧

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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ソフトウェア開発現場では、プロジェクトの生産性や品質を継続的に評価し、改善につなげることが重要です。けれど実際は、事前準備や追加作業が多く「理想はわかるけど、現実的には手が回らない……」と頭を悩ませる方も多いのではないでしょうか。そこで本稿では、実際にエンジニアが現場で取り組んだ事例として、 Gitリポジトリのコミット履歴を活用し、AI導入前後のプロジェクトを比較しながら、生産性や品質を定量的に可視化する手法を紹介します。

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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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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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セキュリティソフトも扱うソースネクストから、パスワードを含む最大約2252万件の情報が流出した可能性がある。前回のまとめから2週間、日本企業の情報漏えい公表は途切れなかった。何社で、どのような情報が漏れたのか。各社の公表資料を基に全容をまとめ、1社への攻撃が多数に波及する構図と、各社の対応の共通点を読み解く。

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成長スピードの加速とガバナンスの強化という、相反する課題に直面する大企業。その解決策として注目されるのが「汎用(はんよう)ワークフロー」だ。申請・承認ツールという印象が根強いが、AIエージェントの暴走を防ぐガードレールであり、意思決定の統合基盤としても機能するという。

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要件通りにシステムが完成しても、実際にシステムを使う側の業務部門では「もう少しこうしたかった」という部分が残ることもある。三菱UFJフィナンシャル・グループ(MUFG)の融資企画部 BHC法対応企画室は、ローコード開発基盤を活用し、自らシステム開発に携わる内製化に挑んだ。

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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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東京建物グループが開設したビルメンテナンスセンター「BASE YNK」に、THIRDが提供するAI建物管理クラウドシステム「管理ロイド」と「ナレッジAI」が採用された。複数のビルを遠隔管理する群管理のデジタル基盤となり、AI活用で業務効率化とノウハウの継承を推進する。

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サプライチェーンが企業経営を左右する不確実性の時代。AIによる最適化プラットフォームを提供するキナクシスCEOのラザット・ガウラヴ氏に、現場の成果につなげるオーケストレーションの真意や、AI協調による「スーパーヒューマン」の実現、日本の製造業が目指すべき意思決定スピード向上の重要性について聞いた。

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NTTテクノクロスが、プロジェクトの進捗報告書や議事録などをAIが分析し、遅延や品質低下につながるリスクの兆候を可視化するSaaS「PromanAIde」の提供を開始した。AIを「セカンドオピニオン」のように活用し、管理者の状況確認や意思決定を支援する。

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AI導入に慎重な日本企業は、グローバルに比べて出遅れているのか。OutSystemsのマーティンCEOは、その慎重さこそがPoCから本番への移行で強みになると語る。「個人の生産性は上がったが、PLやBSへの効果は不透明」という経営層の悩みに、基幹システムを作り替えないAI活用でどう応えるのか。

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Claude Codeの作者ボリス・チャーニー氏が、「AIが書いたコードは中身を見なくてよいのか」という開発者からの相談に回答した。プロトタイプと本番コードの線引きと、品質を守るための具体策を、筆者自身の実践も添えて紹介する。

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中国のDRAM大手ChangXin Memory Technologies(CXMT)が、NANDフラッシュメモリ市場への参入を検討しているという。AIサーバ需要を背景にメモリ不足が続く中、NAND大手Yangtze Memory Technologies Corp(YMTC)もDRAMへの参入を模索していて、中国の大手メモリ2社が互いの事業領域へ進出する動きが進んでいる。

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ニデックは、同社グループの生産拠点や開発拠点を対象とした「品質総点検」で確認された品質不正の疑いに関して、外部専門家で構成される調査委員会から受領した調査結果の内容と、今後の事業方針について説明した。本稿では、ニデックによる事業再生に向けた施策/方針について紹介する。

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AIエージェントの普及が進む中で、製造業の業務を支えるITシステムの在り方も大きく変わろうとしている。「SaaSの死」といわれる中で、AIエージェントによるシステム環境の変化について解説する。後編では、具体的な製造ITシステムがAIによってどう変わるかを解説する。

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製造現場でのAI活用への期待は高まっているが、実際に効果を得るためにはデータの整備や知見の形式知化が必要だ。その作業負荷が重くなるためになかなかAI活用に至らないケースも多い。その中で、工場の現場状況のデータ化を地道に進め、今では複数のAIエージェントを組み合わせた作業支援などを実現しているのが、パナソニック インダストリーの山口拠点だ。その取り組みを紹介する。

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生成AIやBIの活用を進めたとしても、社内のデータに表記揺れや更新漏れなどが目立つ状況では、期待した成果につながりにくい。データの品質を高めるには、どうすればよいのか。アイカ工業の取り組みを見てみよう。

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顧客要望に応える「一品一葉」のモノづくりでは、部門間の情報分断や属人化が失注や納期遅れを招く。だがシステムの一斉導入や大規模開発の壁は高い。日機装は現場主導の基盤構築で、受注を約1.5倍にし、業務時間を約2.3万時間削減した。さらに、蓄積データとAIを活用し、新たなビジネス創出を目指す。その舞台裏に迫る。

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製造装置や医療機器、販売時点情報管理(POS)といった業務専用端末では、PCの仕様やOSが変わるたびに、アプリや周辺機器の再検証、移行作業、在庫の確保を迫られる。こうした課題に対し、日本HPが提案するのが、OSの機能を最長10年間固定でき、長期供給を前提とする「ロングライフPC」だ。堅牢(けんろう)性やセキュリティに加え、対応モデルではエッジAI(人工知能)も利用できる。同製品の特徴と強みを紹介する。

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「AI前提の組織へ」という号令のもと、現場で多発する「業務部門の暴走」や「ITと現場の不健全な対立」――誰でも手軽にAIを使えるようになったからこそ生じる課題にどう向き合うべきなのか。複数の事業会社で現場のAI定着に取り組む変革実務家・西野大介氏に「信頼関係構築」のポイントを聞いた。

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優れた人材や設備をそろえ、品質保証部門を設けてISO 9001などの国際規格の認証を取得している企業でも品質不正は発生しています。ここには現場での「判断の吸収」が大きく関わっています。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1回では現場に焦点を当て、品質について掘り下げます。

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