ROI事件ファイル No.345｜『GlobeTech社の図面という時間泥棒』

第一章:図面という不確実性——1週間か、3時間か

TechVision社のAI画像生成事件が解決した翌日、今度は図面作成業務の効率化に関する相談が届いた。第二十八巻「再現性の追求」の第345話は、顧客・競合・自社を見極める物語である。

「探偵、我々の図面作成は、予測不可能です。あるプロジェクトは1週間かかり、別のプロジェクトは2〜3時間で終わります。しかし、始めるまで分かりません。そして、5人程度が年中、図面作成に従事しています」

GlobeTech社 の技術部長、横浜出身の田中健介は、疲弊した表情でベイカー街221Bを訪れた。彼の手には、複雑な機械設計図面と、それとは対照的に「訂正:平均2.8回/件」と記された業務分析レポートが握られていた。

「我々は、産業機械の設計・製造を専門としています。食品工場向けの搬送システム、自動車工場向けの組立ライン。年間約180件のプロジェクト。しかし、その全てに図面作成が発生します」

GlobeTech社の業務体制: - 設立:2006年(産業機械設計・製造) - 従業員数:85名(設計部門:18名) - 年間プロジェクト数:約180件 - 図面作成担当者:5名(専属) - 平均作成時間:32時間/件(1週間相当) - 訂正回数:平均2.8回/件 - 問題:作業時間のバラつきと訂正による時間工数の増加

田中の声には深い焦りがあった。

「図面作成には、多くの時間がかかります。数値や寸法をCADソフトに入力し、配管ルートを設計し、部品配置を最適化します。簡単なプロジェクトなら2〜3時間で終わります。しかし、複雑なプロジェクトは1週間かかります。

そして、問題があります。お客様によっては、数回の訂正が発生します。『この配管ルートを変えてほしい』『この部品の位置を調整してほしい』。1回の訂正に、平均8時間かかります。結果、当初32時間の予定が、54時間になることもあります」

典型的な図面作成の流れ:

パターン1:簡単なプロジェクト(2〜3時間) - 内容:既存システムの小規模改修 - 例:搬送コンベアの延長(3メートル追加) - 図面:既存図面を修正するだけ - 訂正:ほぼゼロ

パターン2:中規模プロジェクト(16〜24時間) - 内容:新規システムの設計(標準的な仕様) - 例:食品工場の搬送システム(標準レイアウト) - 図面:ゼロから作成するが、パターン化されている - 訂正:平均1.5回

パターン3:複雑なプロジェクト(40時間〜1週間) - 内容:特殊仕様のカスタムシステム - 例:自動車工場の複雑な組立ライン - 図面:ゼロから設計、配管・配線が複雑 - 訂正:平均4回以上

田中は深くため息をついた。

「我々は、AI技術で図面作成を効率化したいと考えています。理想的には、数値や寸法を入力すると自動で生成されるシステムです。しかし、知見がありません。どのようなAIツールがあるのか、我々に適したものは何か、判断できません」

第二章:AI導入という迷走——何を選べばいいのか

「田中さん、どのようなAI図面生成ツールを検討していますか?」

私の問いに、田中は戸惑いを見せた。

「正直、分かりません。インターネットで検索すると、様々なツールが出てきます。『AI図面自動生成』『機械学習CAD』『生成AI設計支援』。どれが我々に合っているのか判断できません」

現在の理解(情報不足型): - 認識:AIツールは存在する - 問題:何を基準に選べばいいのか分からない

私は、顧客・競合・自社の3つの視点で最適解を導く重要性を説いた。

「問題は、『自社の視点だけで考えている』ことです。3C分析——Customer、Competitor、Company。顧客、競合、自社。この3つの視点で分析すれば、最適なAI図面生成システムが見えてきます」

⬜️ ChatGPT｜構想の触媒

「自社だけを見るな。顧客を見よ、競合を見よ。3Cで全体を俯瞰せよ」

🟧 Claude｜物語の錬金術師

「図面は、いつも『顧客の要望』から生まれる。その要望を分析せよ」

🟦 Gemini｜理性の羅針盤

「3Cは戦略の基本。顧客、競合、自社を分析し、差別化ポイントを見つけよ」

3人のメンバーが分析を開始した。Geminiがホワイトボードに「3Cのフレームワーク」を展開した。

3Cの3要素: 1. Customer(顧客):顧客は何を求めているか 2. Competitor(競合):競合はどう対応しているか 3. Company(自社):自社の強みと弱みは何か

「田中さん、まず顧客分析から始めましょう」

第三章:分析という発見——顧客が求めるのは「速度」と「精度」

Phase 1:Customer(顧客)分析(2週間)

過去1年間の180件のプロジェクトを分析し、顧客のニーズを整理した。

顧客ニーズの上位3つ:

1. 納期の短縮(重要度:★★★★★) - 顧客の声:「図面が早く完成すれば、製造もすぐに始められる」 - 現状:図面完成まで平均32時間(4日間) - 期待:図面完成まで16時間以内(2日間)

2. 訂正の迅速な対応(重要度:★★★★☆) - 顧客の声:「訂正依頼を出してから、修正図面が届くまで時間がかかる」 - 現状:訂正1回あたり平均8時間(1日) - 期待:訂正1回あたり2時間以内

3. 精度の向上(重要度:★★★★☆) - 顧客の声:「配管の干渉チェックや、部品配置の最適化がされていると助かる」 - 現状:手動チェックのため、見落としが年間8件発生 - 期待:干渉ゼロ、部品配置が最適化された図面

Phase 2:Competitor(競合)分析(2週間)

競合5社を調査した。

競合A社(業界最大手): - 図面作成体制:10名の専属チーム - 平均作成時間:28時間/件 - AI導入:未導入(検討中) - 強み:豊富な実績、大規模プロジェクト対応可能

競合B社(中堅企業): - 図面作成体制:3名 - 平均作成時間:40時間/件 - AI導入:汎用CAD自動化ツールを導入(2024年) - 効果:作業時間20%削減(40時間 → 32時間) - 弱み:複雑なプロジェクトには未対応

競合C社(新興企業): - 図面作成体制:2名 + 外注 - 平均作成時間:36時間/件 - AI導入:外部のAI図面生成サービスを利用 - 効果:外注コスト削減 - 弱み:自社ノウハウの蓄積がない

競合の動向まとめ: - 大手はまだAI未導入 - 中堅以下は、汎用ツールまたは外部サービスを試行中 - 独自開発したAI図面生成システムを持つ企業はゼロ

差別化のチャンス: 「自社の設計ノウハウを組み込んだAI図面生成システムを開発すれば、競合優位に立てる」

Phase 3:Company(自社)分析(2週間)

自社の強み:

強み1:18年の設計ノウハウ - 過去180件/年 × 18年 = 3,240件のプロジェクト実績 - 業界別の最適配管ルート、部品配置のベストプラクティスが蓄積

強み2:訂正パターンのデータ - 過去の訂正内容を分析 - 「配管ルートの変更」が訂正全体の42% - 「部品配置の調整」が28% - 「寸法の微調整」が18% - 「その他」が12%

強み3:CAD熟練者の存在 - 5名の図面作成担当者は、平均経験年数12年 - 暗黙知が豊富(「この配管ルートは製造しやすい」等)

自社の弱み:

弱み1:人的リソース不足 - 5名で年間180件を担当 - 繁忙期(年末〜年度末)は残業が月60時間超

弱み2:訂正対応の遅延 - 訂正依頼が複数重なると、対応が遅れる - 顧客満足度低下(NPS 58)

弱み3:ノウハウの属人化 - ベテランの知識が文書化されていない - 若手への技術継承が課題

Phase 4:3C統合分析と戦略策定(1週間)

顧客(Customer): - 求めているのは「速度」と「精度」 - 図面完成を16時間以内、訂正対応を2時間以内にしたい

競合(Competitor): - まだ独自AIシステムを持つ企業はゼロ - 今が差別化のチャンス

自社(Company): - 18年の設計ノウハウがある - 訂正パターンのデータがある - しかし、人的リソースが不足

戦略: 「自社の設計ノウハウと訂正パターンを組み込んだ、AI図面自動生成システムを開発する」

第四章:開発という実行——6ヶ月後の成果

Phase 5:AI図面自動生成システムの開発(6ヶ月)

開発方針: 「汎用ツールではなく、自社ノウハウを組み込んだ専用システム」

システム仕様:

1. 自動図面生成エンジン - 入力:数値、寸法、部品リスト、レイアウト要件 - 処理:過去3,240件のプロジェクトから最適パターンを学習 - 出力:CAD図面(DXF形式)

2. 配管ルート最適化AI - 製造しやすい配管ルートを自動提案 - 干渉チェックも自動実施

3. 訂正予測エンジン - 過去の訂正パターンを分析 - 「この顧客は配管ルート変更を依頼する確率80%」と予測 - 初回提案時に複数案を提示

開発期間:6ヶ月 開発費用:1,800万円(外部ベンダーと協業)

Phase 6:運用開始(Month 6-12)

新しい図面作成フロー:

Step 1:数値・寸法の入力(30分) - 顧客要件をシステムに入力

Step 2:AI自動生成(10分) - システムが図面を自動生成 - 配管ルート最適化、干渉チェック済み

Step 3:担当者が確認・微調整(3時間) - 生成された図面を確認 - 必要に応じて微調整

Step 4:顧客への提出(30分) - 訂正予測エンジンが複数案を提案 - 「メイン案」と「代替案2つ」を提示

合計:約4.5時間/件(Before:32時間、86%削減)

6ヶ月後の成果:

図面作成時間の削減: - Before:32時間/件 × 180件/年 = 5,760時間/年 - After:4.5時間/件 × 180件/年 = 810時間/年 - 削減:4,950時間/年(86%削減)

訂正回数の削減: - Before:平均2.8回/件 - After:平均0.6回/件 - 削減:2.2回/件(79%削減) - 理由:訂正予測エンジンが初回から複数案を提示

訂正対応時間の短縮: - Before:8時間/回 - After:1.5時間/回 - 削減:6.5時間/回(81%削減)

顧客満足度の向上: - Before:NPS 58 - After:NPS 76 - 改善:+18ポイント - 理由:納期が早く、訂正も少ない

年間コスト削減: - 人件費削減:4,950時間 × 3,800円(時給) = 1,881万円/年

投資回収: - 初期投資:1,800万円 - 年間削減効果:1,881万円 - ROI:104.5%(初年度) - 投資回収期間:0.96年(約11.5ヶ月)

新規受注の増加: - 納期短縮により、競合に勝てる案件が増加 - 6ヶ月で新規受注:18件(+10%) - 売上増加:18件 × 平均800万円 = 1.44億円(年間換算:2.88億円)

組織の変化:

図面作成担当者Aの声: 「以前は、1週間かけて図面を作っても、訂正が3回来ることがありました。『また修正か…』と落胆していました。でも、AIシステムが導入されてから、初回提案で複数案を出せるようになりました。『どちらがお好みですか?』とお客様に選んでもらえます。訂正が激減しました。

そして、作業時間が4.5時間に減りました。浮いた時間で、新しいプロジェクトに挑戦できています」

田中の声: 「3C分析を実施するまで、我々は『AIツールを導入すれば何とかなる』という曖昧な期待しかありませんでした。しかし、顧客、競合、自社を分析したことで、明確な戦略が見えました。

顧客が求めているのは『速度』と『精度』。競合はまだ独自AIシステムを持っていない。自社には18年の設計ノウハウがある。だから、自社ノウハウを組み込んだAIシステムを開発しました。

結果、図面作成時間が86%削減され、訂正回数が79%削減されました。顧客満足度が18ポイント向上し、新規受注が10%増加しました。競合に対する優位性も確立しました」

第五章:探偵の診断——顧客・競合・自社の交点に解がある

その夜、3C分析の本質について考察した。

GlobeTech社は、「どのAIツールを選べばいいか分からない」という迷走状態だった。自社の視点だけで考えていた。

3C分析で顧客・競合・自社を俯瞰したことで、最適解が見えた。顧客は速度と精度を求め、競合はまだ独自システムを持たず、自社には18年のノウハウがある。この3つの交点に、自社ノウハウを組み込んだAI図面生成システムという解があった。

「自社だけを見るな。顧客を見よ、競合を見よ。3Cで全体を俯瞰せよ。3つの円が交わる場所に、最適解がある」

次なる事件もまた、3つの視点で全体を俯瞰する瞬間を描くことになるだろう。

「Customer、Competitor、Company。顧客、競合、自社を分析せよ。自社だけを見るな。3つの円が交わる場所に、差別化と成功がある」——探偵の手記より

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