製造業向けシステム開発・AI実装支援

対象になる企業・対象外になる企業

製造業といっても、量産の連続生産と、多品種少量の個別受注では、システムに求められるものがまったく違います。シンシアが力を発揮しやすいのは、製品ごとに工程や必要な情報が変わり、パッケージの標準機能に業務を合わせきれない領域です。

対象外に該当する場合でも、要件整理や連携方式の検討だけを支援することは可能です。判断が難しい場合は、対象業務と現在の管理方法を共有いただければ、受けられるかどうかを含めて回答します。

課題から探す

「何のシステムを入れるか」より先に、いま現場で起きている事象から入るほうが、対象範囲を間違えにくくなります。次の症状は、それぞれ対応する業務ページで、原因の切り分けとシステム化の単位を説明しています。

• 工程の進捗が、現場に聞かないと分からない → 工程管理
• Excelと基幹システムへ同じ内容を二重入力している → 基幹・ERP連携
• 過去の図面や見積を探すのに時間がかかる → 図面・BOM管理
• FAX・メールで来た注文を人が転記している → 受発注・見積
• 検査記録が紙で、ロットから履歴を追えない → 品質・トレーサビリティ
• 設備の停止理由が集計できず、対策の優先順位を決められない → 設備保全・IoT
• AIを使いたいが、自社のデータで実現できるか判断できない → 製造業のAI活用

対応する業務領域

業務ごとに、対応できる機能、必要になるデータ、既存システムや設備との接続方法、費用を左右する条件を個別のページにまとめています。

パッケージで解決できる場合と、個別開発が必要な場合

最初から個別開発を勧めることはしません。業務を標準化でき、必要な機能の大半がパッケージで満たせるなら、パッケージのほうが総額でも運用でも有利です。個別開発が必要になるのは、競争力に直結する業務、例外処理が多い受注生産、特殊な設備・基幹との連携、独自の見積・原価ロジックがある場合です。

判断の手順とFit/Gapの進め方は、パッケージと個別開発の判断基準のページで詳しく説明しています。

既存システムを残したまま段階的に導入する

1. 現場・業務のヒアリング：誰が、いつ、何を見て、何を入力しているかを工程順に確認する
2. 課題とデータの棚卸し：紙・Excel・基幹に散っているデータと、その正となる場所を洗い出す
3. Fit/Gapと優先順位：パッケージ、個別開発、運用改善のどれで解くかを業務単位で決める
4. 小さく検証する：1ライン、1製品群、1帳票など、止めても業務が壊れない範囲で試す
5. 開発・移行・現場検証：現場が実際に入力できるかを、本番相当のデータで確認する
6. 運用・改善：入力されない項目、使われない画面を定期的に削る

製造業のシステムは、現場が入力しなくなった時点で価値が消えます。入力の手間を増やす機能を足す前に、その入力が誰の判断に使われるのかを確認する進め方をとっています。

実績・デモの公開状況

製造業の顧客名を出せる導入事例は公開していません。公開できる案件が出た時点で、課題・対象範囲・構成・期間・結果・残った課題まで含めた形で掲載します。いま確認いただける証拠は、実際に動く技術デモ、各業務ページに書いた対応範囲と設計判断、担当者の経歴です。

判断材料が足りない場合は、相談の場で、近い構成の設計方針・想定する構成図・想定される難所を具体的に説明します。事例が無いことを理由に曖昧な説明をすることはしません。

• 技術デモ：見積生成（/manufacturing/demo/quotation）。案件文から見積を生成し、受注・工程・原価まで引き渡す仕組みを実際に動かせます
• 開発事例（業種横断）：/cases
• 各業務ページ：対応機能、データ項目、連携方式、失敗しやすい条件
• 担当者の実務経験：著者ページに記載

費用と期間の考え方

製造業のシステム開発費用は、画面数よりも、業務ルールの複雑さ、拠点・利用者数、基幹や設備との連携、データ移行、権限と履歴の要件、現地対応の有無で変わります。同じ「工程管理システム」でも、タブレット入力だけの構成と、PLC収集・トレーサビリティ・基幹連携を含む構成では見積の前提が別物です。

金額を1点で断定せず、変動要因と前提条件を明示する方針をとっています。詳細は製造業システム開発の費用のページに整理しました。

セキュリティと体制

• 図面・原価・取引条件など、外部に出せないデータの取り扱い範囲を契約前に確認する
• 工場ネットワークと情報系ネットワークの分離を前提に、データ取得の経路を設計する
• 権限、操作ログ、改ざん防止の要件を、監査や顧客要求から逆算して決める
• 委託・再委託の範囲、データの保存場所、開発時のデータ利用可否を事前に合意する

会社概要・情報管理の方針・体制については、運営会社のページから確認できます。

担当者と開発体制

当サイトの記事は、実名の担当者が執筆しています。相談の窓口も同じ担当者につながります。誰が書いた内容なのかを確認したうえで相談先を選べるよう、著者ページに経歴と執筆記事を掲載しています。

• 徐 聖博（代表）：AI・生成AIの実装、プロダクト開発、経営としての投資判断
• 高畑 拓海（開発支援事業部 部長）：要件定義、PM、顧客折衝、開発組織の運営

製造業に特化した専門部隊を掲げてはいません。掲げられるのは、業務システムと既存システム連携、AI実装の実務経験を、製造業の業務に当てはめて設計できることまでです。誇張した専門性の主張はしません。

相談前に用意すると早いもの

• 対象業務で今使っているExcelまたは帳票を1点（項目が分かれば内容はマスキング可）
• 現在のシステム構成が分かるもの（無ければ「使っているシステム名」の一覧で足ります）
• 関係者：誰が入力し、誰が結果を見るのか
• 困っている事象と、それがいつ・どのくらい起きるか
• 検討時期と、決裁に必要な資料の形式

揃っていなくても構いません。上記が無い状態で「何から整理すべきか」を決めるのが、30分診断の目的です。

よくある質問

製造業の導入実績は公開されていますか。

公開していません。公開できる案件が出た時点で、対象範囲・構成・期間・結果を含めた形で掲載します。いま確認いただけるのは、実際に動く技術デモ（見積生成）と、各業務ページに書いた対応範囲・設計判断・対象外の条件です。相談の場では、近い構成の設計方針と想定される難所を具体的に説明します。

既存の基幹システムを入れ替える必要がありますか。

必要ありません。多くの場合、基幹はそのまま残し、現場側の仕組みを追加してAPI・CSV・データベース連携で接続します。重要なのは、どのシステムのデータを正とするか、同期が失敗したときにどう復旧するかを先に決めることです。

要件が固まっていない段階でも相談できますか。

できます。むしろ要件が固まる前のほうが、対象範囲の切り分けで効果が変わります。対象業務と現在の管理方法、困っている事象を共有いただければ、システム化すべき範囲と、先に確認すべきデータ・関係者を整理します。

小さく始めることはできますか。

できます。1ライン、1製品群、1帳票など、止めても業務が壊れない範囲から始めるのを基本にしています。最初から全工程を対象にすると、現場の入力負荷と移行リスクが同時に大きくなり、検証が難しくなります。

設備やPLCからのデータ取得も相談できますか。

相談できます。ただし、取得可否は制御機器の機種、通信方式、ネットワーク構成、既存の保守契約に依存します。設備の型式と取得したいデータ項目を共有いただければ、取得方式の候補と、現地調査が必要かどうかを回答します。設備の制御ロジックそのものの改変は対象外です。