【全公開】製造業AI導入、最初の1ヶ月。「システムを売らない」泥臭い伴走スケジュール

「AIを導入したいが、また失敗して数千万円をドブに捨てるのが怖い」
「コンサルは綺麗な絵を描くが、現場の実情をまるで分かっていない」

そんな経営者様の声を多く聞きます。だからこそ、私たちミラーマスターは断言します。いきなり高額なシステム契約をしてはいけません。

本記事では、私たちが提唱する「10万円から始めるAI資産化プラン」において、最初の1ヶ月間、具体的に何を行うのかを包み隠さず公開します。これは単なるシステムの導入スケジュールではありません。貴社の現場に眠る「知恵」を救い出すための、泥臭い伴走の記録です。

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導入1ヶ月：本質改善への「泥臭い伴走」ロードマップ

多くのDXプロジェクトが失敗するのは、「現場の整理」を飛ばして「ツールの導入」から始めるからです。私たちは逆を行きます。

この30日間は、「2025年の崖」を飛び越え、現場の「暗黙知」を100年続く資産へと変えるための重要な助走期間です。

第1週：現場への「潜入」と情報の棚卸し

最初の週、私たちはシステムの話を一切しません。代表の鏡が作業着で現場に溶け込み、徹底的な「観察」を行います。

• 現場の観察と対話 ベテランから若手まで、一見関係ない雑談を含めて「現場のリアル」を聞き出します。会議室の報告書にはない「違和感」こそが改善のヒントです。
• 「なぜ？」の解明 「なぜこの作業が必要なのか？」「なぜこのデータが存在するのか？」という根源的な問いを立て、形骸化した業務を整理します。
• アナログ情報の棚卸し 職人のポケットに入った手書きメモ、古いキャビネットのPDFマニュアル、不具合報告書など、散在する「宝（情報）」の所在を確認します。

第2週：精度の「罠」の特定と情報の再定義

現場が見えてきたら、次はAI導入の最大の壁である「精度の崩壊」を論理的に回避する準備に入ります。

• 「32.7%の罠」の検証 複数の工程が連なる現場で、AI単体に丸投げした場合に精度がどう落ち込むかをシミュレーションし、リスクを可視化します。
• 情報の構造化（ETL） 収集したアナログ情報を、AIが正しく理解できる「意味の塊」へと整理・分割し、タグ付けを行います。
• 判断基準の言語化 「音がおかしい」「油の匂いが違う」といったベテランの頭の中にある「コツ」を、物理的根拠とセットで書き出し、データ化の準備を整えます。

第3週：10万円からの「外科手術（Dify構築）」

いよいよツールを導入します。ただし、大がかりなものではなく、貴社のためのセキュアな「自走環境」を最小構成で構築します。

• Difyローカル版の導入 製造業の命である技術情報が外部に漏れないよう、自社サーバやPC内に「完全クローズド環境」を構築します。
• システム構造の外科的介入 AI（確率論）を司令塔としつつ、厳密な計算や論理はプログラムコード（決定論）へ物理的に切り離す、独自のワークフローを設計します。
• ハイブリッド検索の実装 社内用語や図面番号を正確に捉えるため、キーワード検索とベクトル検索を組み合わせた独自のエンジンを組み込みます。

第4週：成功体験の創出と自走への準備

最終週は、現場の皆さんが「明日から楽になる」ことを実感できるツールを一つ完成させます。

• 即効性ツールの稼働 「日報の自動生成」や「トラブルシューティングFAQ」など、1週間のうちに小さな成功体験を得られる仕組みを実際に動かします。
• 自走化サポート ブラックボックス化を防ぐため、お客様自身がシステムを微修正・改善できるよう、基本的な操作をレクチャーします。
• 次なるステップの提示 土台ができたところで、次なる本質的な改善（ナレッジ・ランタイムの時代へ）に向けた中長期ロードマップを共有します。

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本スケジュール案の3つのポイント

なぜ、私たちがここまで「最初の1ヶ月」にこだわるのか。それは以下の理由があるからです。

• 「急がば回れ」の具現化 最初の2週間を「診断」と「整理」に充てることで、後のAI精度を飛躍的に高めます。急いで導入して失敗するよりも、確実な近道です。
• 徹底したセキュリティ クラウドにデータを上げることへの不安を解消するため、データが外部に漏れない仕組み（Difyローカル版）を最優先します。
• 圧倒的なROI（投資対効果） わずか10万円の投資で、数千万円規模のシステム刷新に伴うリスク（ハルシネーションによる現場の混乱）を物理的に遮断します。

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