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AIT Engineering Notes #4「データを集めるだけでは改善にならない」

AIT Engineering Notes #4 の掲載ビジュアルです。

データを集めるだけでは、改善にはなりません。

NXの利用データを集計すると、「このコマンドが多く使われている」「この操作が何度も繰り返されている」といった傾向が見えてきます。

しかし、数字だけを見て改善策を決めるのは危険です。なぜ、その操作が多いのか。本当に必要な作業なのか。設計ルールによるものなのか。別の方法に置き換えられるのか。自動化できるのか。こうした背景は、データだけでは分かりません。

だからこそ、「データ分析 × 業務理解 × 現場ヒアリング」が必要です。

そして、AIもここで役立つ可能性があります。大量のログを整理し、傾向や特徴を分かりやすく説明する。その結果を人が確認し、改善すべきポイントを判断する。

AIが答えを決めるのではなく、人が考えるための材料を作る。これもEngineering AutomationにおけるAIの役割の一つだと考えています。

皆さんなら、CADの利用データから何を知りたいですか？

AIT Engineering Notes #3「導入されている機能 ≠ 使われている機能」

AIT Engineering Notes #3 の掲載ビジュアルです。

「導入されている機能」と「使われている機能」は、必ずしも同じではありません。

CADには、多くの便利な機能があります。社内標準や自動化ツールを整備している企業も少なくありません。しかし、便利な機能があることと、現場で実際に使われていることは、別の問題です。

ある機能が使われていない場合にも、
・存在を知らない
・使い方が分からない
・現在の業務に合わない
・従来の操作に慣れている
・別の方法の方が速い
など、さまざまな理由があります。

ここで重要なのは、「使っていない＝問題」と決めつけないことです。

利用データから傾向を見つけ、その背景を現場に確認する。そこから、教育が必要なのか、標準化が必要なのか、ワークフローを変えるべきなのか、あるいは自動化した方がよいのか、次の改善策が見えてきます。

データは答えそのものではなく、良い質問を見つけるための材料です。

皆さんの職場では、「導入したけれど、あまり使われていない機能」はありませんか？

AIT Engineering Notes #2「Syslogには改善のヒントが眠っている」

AIT Engineering Notes #2 の掲載ビジュアルです。

NXのSyslogには、改善のヒントが眠っています。

NXを日々使用すると、システムにはさまざまな実行情報が記録されます。普段、Syslogというと「トラブルが起きたときに確認するログ」というイメージが強いかもしれません。

しかし、見方を変えると、そこにはNXが実際にどのように使われているかを理解するための情報も含まれています。

例えば、利用されたコマンドやその傾向を集計できれば、
・よく使われる機能
・ほとんど使われていない機能
・繰り返し実行される操作
・ユーザーごとの利用傾向
などを考える手掛かりになります。

もちろん、ログだけで「なぜその操作をしたのか」までは分かりません。だからこそ、「データを見る → 傾向を見つける → 現場にヒアリングする」という組み合わせが重要です。

Syslogは、単なるトラブル解析用ログではなく、業務改善を考える入口にもなり得ます。

皆さんは、NXのSyslogをトラブル解析以外に活用したことがありますか？

AIT Engineering Notes #1「NXは、実際にどう使われているのか？」

AIT Engineering Notes #1 の掲載ビジュアルです。LinkedIn投稿とあわせて、公式サイト上でもご覧いただけます。

企業には、さまざまなCAD機能や設計ルール、自動化ツールが導入されています。

しかし、「どの機能がよく使われているのか」「どこに繰り返し作業があるのか」「どの操作に時間がかかっているのか」「導入した仕組みが本当に現場で使われているのか」を、客観的に把握できているでしょうか。

現場へのヒアリングは非常に重要です。一方で、人の感覚だけでは見えにくいこともあります。そこで役立つのが、実際の利用データです。

感覚とデータ。その両方を見ることで、初めて現場の姿が見えてきます。自動化を考える前に、まず現状を知る。10月は「NXの利用データから改善を考える」をテーマに、少しずつ掘り下げていきます。

皆さんの職場では、CADが実際にどう使われているか把握できていますか？