【研究計画書】　　　　　　　　　　『みんなが楽に生産性向上できたら それって相当すごいんじゃない？』と思った生成AI作ったことがない素人エンジニアが、自分が作った生成系AIを製造現場へ適用して“どの程度”生産効率向上ができるのか？

■ 実験の背景と目的

労働人口減少に伴い、3K職場と言われる製造業への若手の就職希望が減っています。
しかし、現場の改善を行い、生産性を向上するためにはどうしても現場の調査やデータ収集、確認などを現地・現物・現認で行う必要があります。
(いわゆる三現主義ですね。)

新機種開発、新たな技術の導入は日常茶飯事。少しでもいいものをお客様に、また、世の中に送り出すため、改善の毎日。
さらに、働き方改革の方針の下、残業時間は減らしましょう！の指示が飛びます。

人はいない、現場に行かなければいけない、時間がない、そのくせ、仕事や勉強しなければならない事は山積み・・・。ギブアップ・・・
何人もの後輩が会社を変わりました。勿論、彼らにはやりたいことがあったから会社を変わったり、家庭の事情だったりと、色々な事情も合ったのだとは思います。

このような中で、「楽に生産性向上できたらいいんじゃね？」と今流行のAIを使ってみようと。
しかも、ド素人がやってみようと思ったわけです。

■ 検証したいこと

　今回の課題は3つあります。
① 自分自身の業務は、あまり増やさず改善する。
② 少ない時間で生産性向上につなげるものとする。
③ 誰でも作ることができ、属人度が低い。
これらは今後、改善を続けていく上で必要な内容です。

この課題解決手段としてAIを用いるわけですが、検証したいことは3つあります。
a) どのくらいの勉強時間で作ることができるようになるのか。
b) 生産性の向上率はどの程度か。
c) 自分以外の人に教えて、すぐ作ってもらえるレベルになるのか。
これらを検証することで、課題解決になるのかを確認してみようと思います。

■ 実験の測定方法

・実際に製造現場に適用してみることで生産性がどの程度変わるか(サイクルタイムの変化で算出)
・生成AIを1つ作るまでの時間(勉強時間含む)
・教育して生成AIを作ることができるまでの時間

■ スケジュール・進め方

7～8月      ：適用できそうな案件の抽出とそれを達成するための作成
9～10月　：検証
10～11月  ：検証結果を基に修正、他の人への教育
12月　　　：成果まとめ

リンク

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