製造業のAI活用・IT化ガイド — 在庫・品質検査・生産計画

製造業は「現場のデータ」の宝庫です。 そのデータを活用できれば、在庫の適正化、品質の安定、生産効率の向上が見込めます。まずは「紙とExcelからの脱却」が第一歩。

製造業でよくある非効率

在庫管理

Excelで在庫台帳を管理。棚卸しのたびに差異が発生。欠品・過剰在庫が常態化（在庫管理のシステム化で解決可能）

品質検査

目視検査に依存。検査員の経験・体調で品質にばらつき。記録は紙ベース

生産計画

熟練者の勘と経験で計画。属人化しており、引き継ぎが困難

紙の帳票

作業日報、検査記録、出荷伝票が紙。検索できない、集計に時間がかかる

在庫管理と帳票のデジタル化から始めるなら、初期60〜180万円が目安です。いずれも当社にお支払いいただく開発費で、公開後に毎月かかるのはサーバー費（月1,000〜5,000円程度）だけです。

内容	何をするか	費用
在庫管理Webシステム（バーコード対応）	品目マスタと在庫数をWeb上で一元管理します。ハンディ端末やスマホのカメラでバーコードを読んで入出庫を記録、在庫一覧と履歴の検索、CSV出力、複数拠点の在庫表示まで含みます	40〜120万円
帳票のデジタル化（タブレット入力）	作業日報・検査記録などの紙の帳票を、タブレットの入力画面に置き換えます。入力項目の設計、写真の添付、過去データの検索と集計、PDFでの出力まで含みます	20〜60万円
受発注アラート・自動化	在庫が設定した基準値を下回ったら自動で通知が飛ぶようにします。発注書のひな形からの自動生成、担当者へのメール送信、発注済み・入荷済みの進捗管理まで含みます	15〜40万円
AI画像検査（簡易版）	製品をカメラで撮り、良品・不良品の判定をAIに補助させます。学習用画像の整理、判定モデルの作成と精度調整、判定結果の記録画面、現場での試験運用まで含みます	50〜150万円
AI需要予測	過去の受注・出荷データから今後の需要を予測します。データの整形、予測モデルの作成と検証、予測値と実績を並べて確認できる画面まで含みます	80〜200万円

合計の見え方（まず在庫管理と帳票から始める場合）。初期は 60〜180万円。以降は毎月のサーバー費が数千円かかるだけで、ライセンスのような人数ぶんの継続課金はありません。AI画像検査とAI需要予測は、上の2つでデータが溜まってからのほうが精度が出ます。

注意: 費用はあくまで目安です。特にAI画像検査は、判定したい不良の種類と要求精度で大きく変わります。撮影環境（照明・カメラの固定）を整える費用が別途かかる場合もあるため、先に現場を確認させてください。

まず着手すべきは「在庫管理のシステム化」と「紙の帳票のデジタル化」です。 AI活用はこれらのデータ基盤ができてから。データがない状態でAIを入れても効果は出ません。

当社の実装例: 自社サービス全国公的データラボでは、官公庁の調達・入札情報を横断検索できるデータベースも開発・運営しています。大量のデータを取り込み・整理し、現場で検索して使える形にする——在庫・帳票データの一元化と同じ技術の積み重ねです。他の開発実績はこちら。

JIT株式会社

JIT株式会社では、製造業向けの在庫管理システム、帳票デジタル化、AI画像検査の導入を支援しています。現場の要件に合わせたオーダーメイド開発が可能です。