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AIを活用した製品開発プロセスの効率化実例

背景・課題

多様化・短サイクル化する市場要望への迅速な対応や、競争力の維持を目的とした開発期間の短縮と、開発リソースの最適配分が課題。従来の設計・試作工程には工数・コスト・再設計リスクが高く、人材不足の影響も大きい。

AI活用ソリューション

本事例では、AIによる顧客要望・市場動向のテキスト分析や3D設計自動生成ツールを導入。数百パターンの設計提案を高速で生成し、R&D担当者がその中から最適案を選別・調整することで、企画立案から試作品完成までのサイクルを短縮しました。AIの判断は必ずエンジニアやマーケターによるレビューを経て適用。本格導入の前に小規模PoCも実施し、実務的な精度と課題も丁寧に洗い出しました。

AI導入前後の変化

導入前 (Before)

新規製品開発に平均4〜5か月、部門間の調整や設計変更が頻発し手戻りも多かった。AI導入前はアイデア出し・仕様要件整理・初期設計に多大な時間と人員が必要だった。
該当工程のチーム人月で従来36人日→25人日へ削減（30％減）

導入後 (After)

類似案件に比し、AI活用プロジェクトでは初期設計提案までの期間が30％短縮し、アイデア出し・設計試作の工数が2〜3割削減。課題抽出と意思決定の迅速化に貢献した。

イメージ図

成果・効果・ROI

市場投入までの期間短縮と、設計作業のリソース削減でトータルコストが約18％改善。初年度の実ROIは120％。顧客満足度向上や社員アンケートで「付加価値業務への集中が可能になった」との声が50％以上。

実事例

某精密機器メーカーは、AIによる市場テキスト分析と設計案ジェネレータを併用することで、新製品の初期設計工程を3分の2程度の期間で完了。従来課題だった『コンセプト決定の手間』が大幅圧縮され、設計者の負担軽減も実現しました。PoC段階では課題として『AI生成案の現実適合性の確認』や『部門間レビューのプロセス設計』も明確になり、実務ベースで着実な効果が得られています。

https://www.jstage.jst.go.jp/article/jspmi/2021/0/2021_116/_article/-char/ja/

さらなる展開

同AI活用手法は、試作支援や需要予測・保守部品提案にも発展可能で、部門横断的なデータ活用による全社的な効率化、さらなる人材高度化に寄与することが期待されています。

導入ロードマップ

現状分析とPoC設計 - 現状のプロセスを棚卸しし、AI導入効果が見込める工程を特定。実機データ等でPoCを設計。
PoC（小規模検証）実施 - 限定部門/製品でAI設計自動化＋レビュー工程を実証、精度・課題・AIの弱点を評価。
業務フローへの適用設計 - AI結果と人の判断を組み込むワークフロー設計、システム連携・ガバナンス構築。
社内展開と教育 - 関係部門・メンバー向けにAIリテラシーや運用ルールの教育・展開を実施。
全社本格展開、効果レビュー - 他部門横展開と業績・工数の定量評価、組織的フィードバックと改善活動へ

ご相談・お問い合わせ

まずは無料相談から承りますので、AI活用のことならお気軽にお問い合わせください。