INSIGHT｜コラム・リサーチ
加工現場にデータが入ると、品質が変わる
― デジタルで守る“味”と“信頼”
加工現場における品質のばらつきは、設備の状態や作業者の判断、原材料の変動など、
多くの“人の感覚”に依存してきました。
これに対して、**センサー・AI・プロセス設計を統合する「現場のデジタル化」**を行うことで、
これまで感覚に頼っていた品質要因をデータとして可視化・学習・最適化できます。
結果として、品質の安定性・トレーサビリティ・生産効率が大きく改善し、
製品への「信頼」が持続的に積み上がる組織に変わります。
1. 勘と経験で支えられてきた品質の限界
多くの加工現場では、「この温度で」「この粘度で」「この時間で」という暗黙知が、
品質を支えてきました。
しかし人材の入れ替わりや季節による条件変化により、再現性が課題となっています。
近年の消費者は“安心・安全”に加え、“一貫した品質”を重視する傾向が強く、
経験だけに頼る現場運営では、その期待に応え続けることが難しくなっています。
2. データを取り込むことで「現場が見える」
装舎が提案するのは、既存の工程にセンサーや記録機構を組み込み、
そのデータをリアルタイムで管理・解析するAI×業務プロセス設計です。
たとえば：
温度、湿度、振動、粘度などの工程データを自動収集
記録されたデータをAzure AI SearchやPower Appsで即時参照
設備の状態を分析し、品質異常の兆候を早期に検出
これにより、「どのロットで」「どんな条件で」「誰が」「どの手順で」製造したかが
一目で追跡できる仕組みになります。
つまり、品質を“管理する”から“理解し、再現する”状態へと進化するのです。
3. 品質の安定が、ブランドの信頼を生む
データによって品質が一定に保たれると、ブランド全体の信頼性が高まります。
BtoBでは取引先への説明責任を果たしやすくなり、
BtoCでは「どんな環境でも同じ味・同じ品質を提供できる安心感」が顧客体験を高めます。
また、データが残ることで、
・リコール対応の迅速化
・監査や輸出対応への信頼性向上
・生産改善のサイクルの短縮
など、経営上のリスク削減とスピードアップにも直結します。
4. システム導入＝新しい学びの場
データ化・AI導入は、単なる効率化ではなく「学習する現場」をつくるプロセスです。
スタッフが日々の作業を記録・確認することで、
「なぜこの結果が出たのか」「どうすれば再現できるのか」が共有知となります。
装舎では、導入支援と並行して、現場の人材が自らデータを扱い、
改善の主体となるよう設計を行います。
5. 装舎のAI×プロセス設計が選ばれる理由
装舎が提供する仕組みは、単なるデータ収集ではなく、組織全体の動きを設計することにあります。
Microsoft標準技術（Power Platform, Azure, Dataverse）を活用
現場の既存システムとの連携を前提に構築
導入後も継続的に現場データを活用し、AIモデルをチューニング
つまり、導入して終わりではなく、
「品質を守り続ける組織文化」を一緒に育てるのが装舎の役割です。
まとめ
加工現場にデータが入ることは、「監視」ではなく「継承」です。
経験や技術を“数字で語れる形”にすることで、
組織は安定し、品質は守られ、信頼は積み上がる。
デジタル化は、現場の誇りを未来へつなぐための新しい方法です。