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AI Business Radar

業務活用術難易度 上級費用 月1万〜10万円

製造業の中小企業、AI検査導入で検査時間30%削減しDX推進

  • 業種別・中小企業の導入例
  • 業務自動化の成功例
  • 製造
  • 医療・介護
原典の掲載日
2025年10月20日原典の表記のまま(日本時間に換算していません)
情報の取得日時
2026/10/20 08:47(日本時間)
当サイト掲載日
2026年10月20日
原典
IPA デジタル事例データベース(case-studies.ipa.go.jp)新しいタブで開きます
出典の表示
出典:「デジタル事例データベース」(IPA)(https://case-studies.ipa.go.jp/jirei-data/case_studies/141)を加工して作成(IPA デジタル事例データベース利用ルール(CC BY 4.0 互換))

検証状況

自己申告

数値は IPA デジタル事例データベースに掲載された企業・団体の申告内容(当事者の発表)です。第三者による検証はありません。

公的機関などの資料の利用条件(出典の表示・加工の明記)、または権利者の許諾に従い、資料の本文をもとに作成しています。要約はAIが作成し、編集部が原典と照らし合わせて確認したうえで掲載しています。

要約

長野テクトロン株式会社は長野県ITコーディネータ協議会の支援を受け全社DXを推進し、案件管理システム構築で業務効率20%向上、AI画像検査装置導入で検査時間30%削減を達成した。得た知見から介護向けセンサーの新規事業も創出しており、中小製造業の設備投資・業務改善の参考になる事例。

要点

  • 案件管理システムの内製化で部門間情報連携を強化し業務効率20%向上
  • 目視検査工程にAI画像検査装置を導入し検査時間を30%削減
  • DXで得た知見を活かし介護向け車いす用センサーを新規開発
  • 社長直轄の部門横断DX推進チームと外部専門家の伴走支援で全社浸透を実現

この事例の評価

「原典で確認」は原典に記載あり、「推測」は記載がなく目安として示したものです

初期費用

—不明

導入難易度

難しい推測

全社DX推進体制構築とAI導入を伴う大規模な取り組みのため

収益モデル

既存事業の効率化と新規事業(介護向けセンサー)創出原典で確認

既存事業の効率化と新規事業創出を実現

再現性(小規模事業者)

中程度推測

外部支援機関の活用で中小製造業にも応用可能だが初期体制構築に労力が必要

情報の信頼性

高い自動判定

当事者の発表のみ(自己申告)/出典を確認した数値 3 件/利用許諾のある資料の本文をもとに作成

おすすめの対象業種

製造、医療・介護原典で確認

業種:製造業(電気機械器具製造業)

記事内の数値と出典

収益モデル

編集部が確認した範囲では、原典から読み取れませんでした。

導入費用

編集部が確認した範囲では、原典から読み取れませんでした。

導入手順

  1. 1外部のITコーディネータなど専門家の伴走支援を受け現状の業務課題を洗い出す
  2. 2部門横断のDX推進チームを経営層直轄で発足させる
  3. 3案件情報を一元管理するクラウド型案件管理システムを構築し部門間連携を強化する
  4. 4良品・不良品データを学習させたAI画像検査装置を検査工程に導入する

根拠資料

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