全拠点を一つの“製造KPI言語”でつなぐ：生成AI×標準SQLで経営ダッシュボードを即時化

背景・課題

工場や事業部ごとに使うBIツールやKPI定義（OEE、FPY、在庫回転、リードタイム等）がばらつき、同じ“月次”でも数字が合わない。データ抽出SQLが個人PCに散在し、担当者不在時は集計が止まる。海外拠点を含むアクセス権限や監査証跡の管理も複雑で、経営会議用レポートの作成に時間がかかり、意思決定が遅延していた。

AI活用ソリューション

唯一の解決策：製造業KPIに最適化した“標準KPI辞書＋ガバナンス一元化DWH＋生成AIによるSQL自動生成”で、経営・企画が自走で定型レポートを作る仕組みに統一する。具体的には、(1) 製造KPI辞書（OEE、ライン稼働率、良品率、歩留まり、仕掛・在庫、計画遵守など）を業務部門と合意し、データ定義・粒度・集計ロジックを標準化。(2) その定義を反映したクラウドDWHに、工場MES、ERP、品質、販売のデータをデータカタログ付きで格納し、スキーマ・データ品質ルール・権限を一元管理。(3) 生成AIがKPI辞書と言語テンプレートを参照してSQLや可視化クエリを自動生成・レビューし、経営・企画は自然言語で「拠点別OEEの月次推移と不良要因Top5を比較」と指示するだけで、統一フォーマットの表・グラフ・ダッシュボードが出力される。(4) 出力は監査可能な形でバージョン管理され、誰がどの定義で作ったか追跡可能。これにより“どの拠点でも同じ定義・同じ手順・同じ見た目”のレポートが短時間で再現でき、ガバナンスとスピードを両立する。

AI導入前後の変化

成果・効果・ROI

・プロセス標準化：KPI定義と生成手順の一本化で“数字合わせ”の会議を撤廃・ガバナンス強化：権限・データ品質・証跡の一元管理で監査対応を容易化・意思決定の高速化：経営会議直前でも最新データで再生成が可能・コスト最適化：外部ベンダーへの都度開発依存を縮小し、ダッシュボード運用を内製化・ROI：人件費削減（レポート作成時間の短縮）＋機会損失低減（意思決定の迅速化）により早期回収が見込める

実事例

日本特殊陶業（Niterra）は、クラウドDWHを中核にデータガバナンスを整備し、生成AIでSQL作成を支援することで、事業部門自らが標準定義に基づく定型BIレポートを迅速に作成できる体制を構築。ツール乱立や外部依存を解消し、権限管理の一元化と共通KPIの横串可視化を実現した。

https://cloud.google.com/blog/ja/topics/customers/niterra-integrated-data-infrastructure-built-with-gen-ai-and-bigquery

さらなる展開

・品質・保全への横展開：不良要因の自動深掘り、異常検知とレポートの自動生成・SCM連携：需要計画／在庫最適化のKPIを同一辞書で可視化し、計画遵守率を常時監視・海外拠点拡張：ローカル法規・個人情報要件を含む権限テンプレート化・経営管理：予実差異の自動説明生成、原価要因分解の標準レポート化・ナレッジ化：よく使うプロンプトと検証済みSQLを“社内定義書”としてAIに継承

導入ロードマップ

1. 現状分析 - 拠点・部門ごとのKPI定義、データ源、既存レポート、権限/監査要件を棚卸し。優先KPI（OEE、FPY、在庫回転など）を決め、理想のレポート様式を合意。
2. 費用対効果の試算 - 対象レポートの本数・更新頻度・作業時間・関与人数を計測し、短縮見込み時間×人件費で削減効果を算出。DWH/BI/ガバナンス/生成AIの運用費と比較してROIを試算。
3. PoC検証 - 優先KPIを2〜3本選び、KPI辞書・データ品質ルール・アクセス権限を設定。生成AIにテンプレートと用語集を学習させ、自然言語→標準SQL→可視化の一連を実証。再現性と監査性を確認。
4. 社内稟議 - PoCの削減工数とリードタイム短縮、監査対応性の改善を根拠に、投資対効果と運用体制（データオーナー、ガバナンス責任者、AI運用窓口）を提示。
5. 本番導入 - KPI辞書を全拠点に展開し、テンプレートとアクセス権限を標準配布。変更管理プロセスと監査ログ運用を開始。教育（プロンプト作法・データ取扱）を実施し、レポート提出を全面的に標準化。