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金型・治具の所在と寿命を追って、手配と補修の時期を出す

実装ステータス:構成例 技術的に実現可能な構成として設計したもの。自社未検証

生産実績から金型・治具のショット数を積み上げ、台帳の寿命やメンテ周期と突き合わせて、残りどれだけ打てるかと所在を毎月洗い出します。補修や新規手配のリードタイムから逆算した着手日まで出すため、担当者の作業は集計から結果の確認に変わります。

サマリー
利用ツール
ChatGPT/Claude/Gemini/Google Apps Script/Python
対象業界
その他/医療/建設/物流/製造
対象部門
生産/購買
対象業務
台帳・マスタ管理/集計・分析
主な課題
属人化している/情報が見つからない/期限・対応漏れが起きる
AIで行う処理
予測
主な効果
属人化解消/工数削減/機会損失防止
導入難易度
★★☆☆☆
実装レベル
半自動化
費用感
SaaS追加(小)
人間の確認
条件付き
現在工数
30h/月
AI導入後
12.5h/月
想定削減
58%
年間削減
210h
モデル条件による試算値です。実在企業の実績ではありません。

01導入前 / 導入後の業務フロー

導入前(Before)
  1. 月初に、生産管理システムから前月の生産実績を出す
  2. 製品ごとの生産数を、使った型の単位に読み替える
  3. 多数個取りの型は、生産数を取り数で割ってショット数にする
  4. Excelの金型台帳を開き、型ごとの累計ショット数へ足し込む
  5. 台帳の寿命ショット数、メンテ周期、前回メンテ時点の値と見比べる
  6. 寿命やメンテに近づいている型を抜き出す
  7. 貸出票のファイルをめくり、外注先へ出したままかを調べる
  8. 見つからない型は、工場の担当者や外注先へ電話で問い合わせる
  9. 補修か新規手配かのあたりを付け、購買部へ相談する
  10. 購買部がリードタイムを確認し、起票の時期を決める
  11. 決めた内容を台帳の備考欄へ書き込む
導入後(After)
  1. 月初に処理が始まる
  2. 自動生産管理システムから前月の生産実績を取り出す
  3. 自動取り数と不良数を加味して、型ごとのショット数に換算する
  4. 自動型ごとの累計ショット数へ足し込み、残ショットを計算する
  5. 自動直近3か月の平均稼働から、寿命に届く時期を見積もる
  6. 自動メンテ周期と前回メンテ時点の値を比べ、メンテの要否を出す
  7. 自動貸与の記録から、現物の所在を引き当てる
  8. 自動台帳の備考欄と貸出票のメモを読み、所在の食い違いと注意事項を拾う
  9. 自動補修・新規手配のリードタイムから、着手すべき日を逆算する
  10. 自動型ごとに区分と優先度を付け、理由の文章を添える
  11. 人生産技術の担当者が、区分と数字の根拠を確かめる
  12. 人所在が不明とされた型について、現物の確認を依頼する
  13. 人購買部と、補修か作り直しかを判断する
  14. 人手配・補修を起票する
  15. 自動判断の結果を記録へ残し、次月の対象の絞り込みに使う
各工程の詳しい説明を読む
  1. 月初に、生産管理システムから前月の生産実績を出す
  2. 製品ごとの生産数を、使った型の単位に読み替える
  3. 多数個取りの型は、生産数を取り数で割ってショット数にする
  4. Excelの金型台帳を開き、型ごとの累計ショット数へ足し込む
  5. 台帳の寿命ショット数、メンテ周期、前回メンテ時点の値と見比べる
  6. 寿命やメンテに近づいている型を抜き出す
  7. 貸出票のファイルをめくり、外注先へ出したままかを調べる
  8. 見つからない型は、工場の担当者や外注先へ電話で問い合わせる
  9. 補修か新規手配かのあたりを付け、購買部へ相談する
  10. 購買部がリードタイムを確認し、起票の時期を決める
  11. 決めた内容を台帳の備考欄へ書き込む

問題は7つあります。

(a)ショット数の積み上げが手作業です。 生産実績は製品の単位で出てきます。同じ製品を複数の型で作っていれば、どの型で何個作ったかを割り付ける作業が要ります。 ここだけで1件4分かかります。

(b)取り数の換算が抜けます。 1ショットで4個取れる型なら、生産数の4分の1がショット数です。この割り算を忘れると、そろそろ替え時の型が「まだ余裕がある」と判定されます。

(c)不良品の分が数えられていません。 打った回数は良品も不良品も同じです。良品数だけで積み上げると、消耗を実際より少なく見積もります。

(d)所在の確認に時間がかかります。 台帳の記載と貸出票が食い違うことがあります。紙の貸出票は工場ごとにバインダーで保管されており、めくって探すしかありません。

(e)所在が分からない型があります。 外注先へ預けたまま担当者が交代し、返却の記録が残っていない。問い合わせて初めて「うちにあります」と分かる型が、毎月数点出ます。

(f)寿命の見込みが立ちません。 現状は「残り何ショットか」までです。それが何か月後に来るのかは、担当者が記憶で補っています。

(g)リードタイムからの逆算が属人的です。 型の種類ごとに手配にかかる日数は違いますが、その知識はベテラン1名の頭の中にあります。

もう1つ、構造的な問題があります。 この作業は月初に集中します。急ぎの手配が重なると、点検そのものが翌月へずれます。ずれた影響は、その月には見えません。 型は翌月も打てます。影響が出るのは、寿命が来て急に打てなくなった日です。 そのときにはもう、数か月のリードタイムを待つしかありません。

  1. 月初に処理が始まる
  2. 【自動】 生産管理システムから前月の生産実績を取り出す
  3. 【自動】 取り数と不良数を加味して、型ごとのショット数に換算する
  4. 【自動】 型ごとの累計ショット数へ足し込み、残ショットを計算する
  5. 【自動】 直近3か月の平均稼働から、寿命に届く時期を見積もる
  6. 【自動】 メンテ周期と前回メンテ時点の値を比べ、メンテの要否を出す
  7. 【自動】 貸与の記録から、現物の所在を引き当てる
  8. 【自動】 台帳の備考欄と貸出票のメモを読み、所在の食い違いと注意事項を拾う
  9. 【自動】 補修・新規手配のリードタイムから、着手すべき日を逆算する
  10. 【自動】 型ごとに区分と優先度を付け、理由の文章を添える
  11. 【人】 生産技術の担当者が、区分と数字の根拠を確かめる
  12. 【人】 所在が不明とされた型について、現物の確認を依頼する
  13. 【人】 購買部と、補修か作り直しかを判断する
  14. 【人】 手配・補修を起票する
  15. 【自動】 判断の結果を記録へ残し、次月の対象の絞り込みに使う

自動化されるのは「ショット数の換算と積み上げ」「寿命到達時期の見積もり」「所在の引き当て」「文章からの注意事項の抽出」「着手日の逆算」の5つです。残るのは、現物の確認と、補修か作り直しかの判断です。

発注は自動化しません。 金型は1点で数百万円になることもあります。作り直すかどうかは投資の判断で、受注の見込みと切り離せません。

所在が分からない型を「紛失」と断定させません。 出力は location_unknown という区分までです。現物を見て確かめるまでは、それ以上を言わせないでください。

「いつ寿命に届くか」を出せることが、この構成で最も価値のある部分です。 現状は「残り何ショット」までです。残り5万ショットが3か月後なのか2年後なのかで、今月動くかどうかが変わります。

02今回想定するシステム構成

構成図
【トリガー】毎月1日
   │
   ▼ 生産管理システムから前月の生産実績を取得
   │
Python(集計)
   │  ・製品の生産数を型の単位へ割り付け
   │  ・取り数で割り、不良数を足してショット数へ換算
   │  ・型ごとの累計ショット数へ積み上げる
   │
   ▼ 金型台帳(寿命ショット数・メンテ周期・前回メンテ時点)と突き合わせ
   │  ・残ショット = 寿命ショット - 累計ショット
   │
   ▼ 貸与の記録(貸出票)から所在を引き当て
   │
   ▼ 直近3か月の平均稼働から寿命へ届く時期を見積もる
   │  ・月平均 = 直近3か月の合計 ÷ 3
   │  ・到達までの月数 = 残ショット ÷ 月平均
   │
   ▼ 補修・新規手配のリードタイムから着手日を逆算
   │  ・着手日 = 寿命到達見込み日 - リードタイム - 決裁の日数
   │
   ▼
Gemini(Gemini API の構造化出力)
   │  ・台帳の備考欄、貸出票の手書きメモ、保全の記録を読む
   │  ・所在の食い違いと注意事項を拾う
   │  ・区分と優先度を付け、理由を文章にする
   │
   ▼ 区分に振り分け
   │  ok / maintenance_due / replace_soon / location_unknown / undetermined
   │
   ▼
【生産技術と購買が確認して判断】──【人】
   │
   ├──▶ 手配・補修の起票
   └──▶ 現物確認の依頼
役割想定する製品代替候補
処理Gemini(Gemini API の構造化出力)Claude API、OpenAI API
集計PythonGoogle Apps Script

数える仕事と、読む仕事を分けているのがこの構成の骨格です。 ショット数の積み上げも、残ショットの引き算も、リードタイムの逆算も、答えが1つに決まる計算です。生成AIに任せる理由がありません。 Pythonで計算し、結果の数字を動かせない形で渡します。

生成AIが受け持つのは、台帳の備考欄や貸出票のメモといった文章です。「6月に外注先で部分補修、次回は入れ子ごと交換の見込み」といった記述は、列に分かれていません。ここを読んで注意事項として拾い、区分と理由を文章にする部分だけを渡します。

集計側はGoogle Apps Scriptでも構いません。台帳がGoogle スプレッドシートにあり、件数が数百点までなら、そのほうが軽くなります。 生産管理システム、Excelの金型台帳、紙の貸出票を表に入れていないのは、どれも既存の仕組みで、この構成のために新しく入れるものではないためです。

Gemini API の構造化出力では、レスポンス形式にMIMEタイプ application/json とJSONスキーマを指定すると、そのスキーマに沿ったJSONが返ります。 扱える型は string number integer boolean object array null です。

この構成の要になるのは、数値の minimum と maximum、文字列の enum と format です。 優先度を1から5に、区分を決められた5つの文字列に、着手日を format: "date" に縛れば、「優先度:至急」や「来月中」といった、後の処理で扱えない答えが返ってきません。

ただし、すべてのJSONスキーマ機能が使えるわけではなく、非常に大きい、または深くネストされたスキーマは拒否されることがあります。 150件を1回で渡す設計にしてはいけない理由がここにあります。

03どうやって実装するのか

Step1

処理の起点を決める

毎月1日を起点にします。前月の生産実績が確定したタイミングです。

月次にする理由は、生産実績の確定を待つ必要があるためです。 日次で回しても、実績が未確定ならショット数が動きます。確定した数字で積み上げるほうが、台帳の累計が信頼できます。

ただし、月次だけでは足りない型があります。 月に10万ショット打つような主力の型は、1か月で状況が変わります。残ショットが直近3か月の平均月間ショット数を下回った型は、週次でも見る設計にしてください。貸与の動きがあったときも、臨時の起点にします。

再処理の入口も用意してください。 生産実績は後から訂正されます。累計に上書きし続ける作りにすると、訂正のたびに手で直すことになります。

Step2

入力データを集める

データ中身取得元
生産実績製品コード、使用した型、生産数、不良数、生産日、工場・工程生産管理システム
型の基本情報型番、製品、取り数、種類(成形型/切削治具/検査治具)金型台帳
寿命とメンテの条件寿命ショット数、メンテ周期、前回メンテ時点の累計金型台帳
累計ショット数前月末時点の値金型台帳
台帳の備考補修の履歴、注意事項、担当者の書き込み金型台帳
貸与の記録貸出先、貸出日、返却予定日、返却日、貸出票のメモ貸出票
リードタイム補修・入れ子交換・新規製作それぞれの標準日数購買部の実績
前年同月の稼働季節性のある製品の判断に使う生産管理システム
Step3

データの取得方法を決める

生産実績: ここが最初の関門です。実績は製品の単位で記録されています。型の単位ではありません。 必要なのは、使用した型番、生産数(良品)、不良数、工場・工程の4つです。不良数を外すと、打った回数を実際より少なく見積もります。

型番の列が実績に無い場合、そこから整えてください。 製品と型が1対1なら製品コードから引けますが、2つの型で作っている場合は、どちらで打ったかが分かりません。

取り数は台帳に持ちます。 ショット数への換算は次の形です。

ショット数 = (良品数 + 不良数) ÷ 取り数

多数個取りの型では、この割り算を落とすと桁が変わります。 4個取りの型で2万個作ったなら、打ったのは5,000ショットです。

金型台帳: この構成でいちばん整備が要るのがここです。次の列が揃っているかを確かめてください。

列例無いとどうなるか
寿命ショット数500,000残ショットが計算できない
メンテ周期ショット数50,000メンテの時期が出せない
前回メンテ時点の累計395,000前回からの消耗が分からない
累計ショット数442,000積み上げの起点がない
取り数4換算ができない
型の種類成形型リードタイムが引けない

寿命ショット数の列が無い台帳が、いちばん多いパターンです。 型メーカーの仕様書と、過去に同種の型が何ショットで寿命を迎えたかから決めます。最初は種類ごとの標準値を置き、実績が溜まってから直してください。

貸与の記録: 紙の貸出票のままでは引き当てができません。型番・貸出先・貸出日・返却予定日・返却日・メモの6列を表にするところから始めてください。

返却日が空欄のまま数年経っている行が、必ず出てきます。 実際に返っているのに記録だけ落ちている場合と、本当に相手にある場合があります。この見分けは記録からはできません。

リードタイム: 購買部の発注実績から、種類ごとの標準日数を作ります。表面の補修・研磨なら14日、入れ子の交換なら45日、新規製作なら120日といった形です。社内の決裁に要する日数を、必ず別に足してください。発注日から数えると、決裁で止まっていた期間が抜けます。

Step4

AIへ渡す前に整形する

  1. 実績の型単位への割り付け … 製品ごとの生産数を、使用した型へ割り付けます
  2. ショット数への換算 … 良品数と不良数を足し、取り数で割ります
  3. 累計への積み上げ … 型ごとの累計ショット数へ足し込みます
  4. 残ショットの計算 … 寿命ショット数から累計を引きます
  5. メンテの残ショットの計算 … メンテ周期から、前回メンテ以降の分を引きます
  6. 直近3か月の平均稼働の算出 … 3か月分を合計し、3で割ります
  7. 寿命到達見込み時期の算出 … 残ショットを月平均で割ります
  8. 着手日の逆算 … 到達見込み日からリードタイムと決裁日数を引きます
  9. 所在の引き当て … 台帳上の所在と、最後の貸出票の記録を並べます
  10. 対象の絞り込み … 判断が要る型だけを抜き出します
  11. 分割 … 工場・工程の単位に分けます

6から8が、この構成で「予測」と呼べる部分です。

月平均ショット数 = 直近3か月のショット数の合計 ÷ 3
寿命到達までの月数 = 残ショット数 ÷ 月平均ショット数
着手日 = 寿命到達見込み日 - リードタイム日数 - 決裁に要する日数

当てはめます。寿命50万ショットの型で累計が44万2,000ショットなら、残ショットは5万8,000。直近3か月の合計が3万6,000ショットなら月平均は1万2,000で、寿命到達までは4.8か月です。新規製作の120日に決裁の30日を足した150日、およそ5.0か月を引くと、着手日はすでに過ぎていると分かります。残ショットだけ見れば「まだ5万8,000打てる」型ですが、月平均と突き合わせて初めて、今月動かなければ間に合わないと分かります。

季節性のある製品は、直近3か月では外れます。 夏に多く作る型を2月に見れば、月平均が低く出ます。前年の同じ時期を並べ、大きく違う場合は高いほうを採ります。この外挿は、この記事が設定する計算の手順です。 統計的な寿命分布の理論に基づくものではありません。

10の絞り込みの基準も決めてください。 残ショットが月平均の6か月分を下回った型、メンテの残ショットが1か月分を下回った型、貸出票の返却日が空欄のまま返却予定日を過ぎた型。この3つで、月150件前後になります。

11の分割は、出典に沿った設計上の要請です。 Gemini API の構造化出力には、非常に大きい、または深くネストされたスキーマは拒否されることがあるという制限があります。工場と工程の単位に分け、1回20件から30件で回してください。

Step5

AIに処理させる

数える仕事とAIの仕事を、はっきり分けます。

誰がやるかやること
機械(集計)ショット数の積み上げ、残ショットの計算、直近3か月の平均稼働、寿命到達の見込み時期、リードタイムからの着手日の逆算
AI台帳の備考欄・貸出票の手書きメモ・保全の記録といった文章を読んで、所在の食い違いや注意事項を拾い、区分と理由を文章にする
人補修か作り直しかの判断。現物の確認

生成AIに任せるのは3つです。

(1)所在の食い違いの検出

台帳上の所在と、最後の貸出票の記録を突き合わせます。台帳は自社なのに貸出票の返却日が空欄なら食い違い、貸出票が見当たらなければ記録の欠落として示します。どちらかを正しいと決めさせないでください。 両方を載せ、区分を location_unknown にします。

(2)備考欄と手書きメモからの注意事項の抽出

「入れ子に微細なクラック、次回は交換」「この型は試作用で量産には使わない」。こうした記述は列になっておらず、機械では拾えません。

(3)区分と優先度の判定

計算結果と注意事項をもとに、5つの区分のどれかに振り分け、1から5の優先度を付け、理由を文章にします。

区分意味
ok寿命にもメンテにも余裕があり、所在も確認できている
maintenance_dueメンテの時期に来ている
replace_soon補修または新規手配の着手日が近い、または過ぎている
location_unknown現物の所在が確認できない
undetermined判定に必要な情報が足りない

location_unknown を独立した区分に置くことが重要です。 残ショットが計算できていても、現物がどこにあるか分からなければ動けません。「余裕があるから ok」と混ぜると、この型は誰の目にも留まりません。

undetermined も必ず置いてください。 寿命ショット数が台帳に無い、取り数が分からない、実績に型番が無い。こうした型を無理に判定させると、根拠のない数字が出ます。

寿命の予測精度と、補修か作り直しかの判断は書かせません。 「95%の確度」「この型は作り直すべき」といった記述を禁じます。出せるのは「いつまでに決めるか」までです。

Step6

指示内容を固定する

あなたは樹脂成形メーカーの生産技術部で、金型と治具の管理を担当する者です。
今月の点検対象に上がった型について、区分と優先度を付け、理由を書いてください。

【厳守事項】
- ショット数、残ショット数、寿命到達の見込み時期、着手日は、
  計算済みの値として渡します。自分で計算し直さないでください。
- 台帳の記載と貸出票の記録が食い違う場合、どちらが正しいかを
  決めないでください。両方を出力し、区分は location_unknown に。
  所在が確認できない型を「紛失」「廃棄済み」と書かないでください。
- 補修するか作り直すかを判断しないでください。
  「作り直すべき」「補修で足りる」と書かないでください。
  書いてよいのは「いつまでに決める必要があるか」までです。
- 予測の精度や確率を書かないでください。
  「95%の確度で」「ほぼ確実に」と書かないでください。
- 台帳や貸出票に記載がない項目は、推測で補わないでください。
  「一般的にこの種類の型は」と書かないでください。
  記載がなければ「不明」としてください。
- 寿命ショット数、取り数、リードタイムのいずれかが渡されて
  いない場合は、区分を undetermined とし、notes に不足している
  項目を書いてください。仮定を置かないでください。
- notes は、備考欄・貸出票のメモ・保全の記録に
  実際に書かれている内容だけから書いてください。
- 理由の文章には、渡された数値を必ず含めてください。
  「残りが少ない」ではなく「残り58,000ショット、月平均12,000で
  4.8か月後」と書いてください。

【区分】ok(余裕あり)/maintenance_due(メンテ周期に到達)/
replace_soon(着手日が近い)/location_unknown(所在不明)/
undetermined(情報不足)

【優先度】5=着手日を過ぎている、または所在不明で生産予定あり/
4=今月中/3=3か月以内かメンテ到達/2=6か月以内/1=対応不要

【対象の型(計算済みの値)】
{tools_with_calculations}

【台帳の備考欄/貸与の記録と貸出票のメモ】
{ledger_notes}
{loan_records}

【保全・補修の履歴/生産予定】
{maintenance_history}
{production_plan}

「自分で計算し直さないでください」の指示が、この構成では最も重要です。 生成AIに数字を渡すと、検算のつもりで別の数字を出すことがあります。残ショットと着手日は集計側で確定させた値です。ここが動くと設計が崩れます。

「どちらが正しいかを決めない」も外せません。 台帳と貸出票が食い違ったとき、もっともらしいほうを選ばせると、現物の確認が行われないまま話が進みます。

「記載がなければ不明とする」は、台帳の穴を隠させないための歯止めです。 寿命ショット数が空欄の型に、生成AIは「この種類なら50万ショット程度」と埋めてきます。埋まると、台帳が整っていないことに誰も気づきません。

Step7

出力形式を固定する

型1点につき、次のスキーマで返させます。

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "tool_id": { "type": "string" },
    "location": {
      "type": "object",
      "properties": {
        "ledger": { "type": "string" },
        "last_loan_record": { "type": ["string", "null"] },
        "conflict": { "type": "boolean" }
      }
    },
    "shots_used": { "type": "integer", "minimum": 0 },
    "shots_remaining": { "type": "integer" },
    "est_depletion_month": { "type": ["string", "null"], "format": "date" },
    "lead_time_days": { "type": "integer" },
    "action_by": { "type": ["string", "null"], "format": "date" },
    "status": {
      "type": "string",
      "enum": ["ok", "maintenance_due", "replace_soon",
               "location_unknown", "undetermined"]
    },
    "priority": { "type": "integer", "minimum": 1, "maximum": 5 },
    "notes": { "type": "array", "items": { "type": "string" } },
    "needs_human": {
      "type": "object",
      "properties": {
        "required": { "type": "boolean" },
        "reason": { "type": "string" }
      }
    }
  },
  "required": ["tool_id", "location", "status", "priority", "needs_human"],
  "additionalProperties": false
}

構造化する理由は、この出力が人の目で読まれる前に、機械で並べ替えられるためです。 150件を優先度の順に並べ、区分ごとに分けて生産技術と購買へ配ります。

status を enum で縛ることが、この設計の中心です。 Gemini API の構造化出力では、文字列の enum は分類タスク用に特定の可能な文字列セットを列挙するためのものとされています。5つの区分だけを列挙すれば、「要注意」「経過観察」といった区分が混ざりません。 priority の minimum と maximum は1から5の整数だけを、action_by の format: "date" は日付の構文だけを通します。「来月中」では購買部の予定に載りません。

location を入れ子にしているのは、食い違いを両方残すためです。 貸出票が見当たらない型のために、nullは {"type": ["string", "null"]} のようにtype配列に含める形で指定します。空文字で埋めると、記録が無いのか空欄なのか区別がつきません。

Step8

システムへ連携する

出力は一覧と通知として出すだけで、他のシステムへの書き込みは行いません。

出力先内容
月次の点検一覧(スプレッドシート)区分と優先度の順に並べた150件。理由と数値付き
生産技術と購買への通知replace_soon と location_unknown を抜き出して送る
現物確認の依頼票location_unknown の型を、工場・外注先ごとにまとめた表

購買システムへ発注を自動で起票しないでください。 金型の手配は金額が大きく、起票そのものが決裁の手続きの一部です。 外注先への連絡も自動にしないでください。「貴社に預けている型の所在を確認したい」が機械から飛ぶと、相手には催促や疑いとして受け取られます。

金型台帳への書き戻しは、累計ショット数の列に限ります。 区分や優先度を書き込むと、翌月の計算がその値に引きずられます。

Step9

人が確認する

確認は必ず残します。 この構成は判断をしません。

確認することなぜ
location_unknown の型現物を見るまで所在は確定しない。ここが最優先
replace_soon の着手日リードタイムの標準日数が実態と合っているか
undetermined の不足項目台帳の穴。埋めなければ翌月も同じ型が出る
優先度が4以上の型生産予定と突き合わせ、本当に急ぐかを見る
月平均ショット数季節性のある製品で、直近3か月が実態とずれていないか

1つ目が最重要です。 所在が確認できない型は、寿命の計算がどれだけ正確でも動かせません。人が問い合わせて現物を確かめる必要があります。

確認を速くするための設計が効きます。

  • location_unknown と replace_soon を一覧の上に固定する
  • 理由の文章に、残ショットと月平均と到達月をそのまま載せる
  • 着手日を過ぎている型に、過ぎた日数を並記する
  • 台帳の記載と貸出票の記録を、左右に並べて表示する
  • 現物確認の結果を書き込む欄を、一覧の右端に置く

5つ目が、翌月以降に効きます。 現物確認の結果を書き込めば、「協力会社のB社にあった」という情報が記録になり、翌月は location_unknown から外れます。 書き込まないと、同じ型が毎月上がり続けます。

「確認したが問題なかった」も記録してください。 優先度4で上がってきたが、その製品は来期で終わる、という型があります。この結果が残っていれば、翌月は優先度を下げられます。 記録は購買部と共有できる場所に置いてください。

Step10

例外に対処する

起きること対応
生産実績に型番が入っていない推測で型を当てず、対象から外して件数を示す
取り数・寿命ショット数が台帳にないundetermined。積み上げを止める
直近3か月の稼働が0寿命到達時期は null とする
季節性で直近3か月が実態とずれる前年同月を並べ、高いほうを採る
貸出票の返却日が空欄のままlocation_unknown。返却済みと決めつけない
貸出票そのものが見当たらないnull にする。空文字で埋めない
台帳と貸出票が食い違う両方を残し、conflict を真にする
生産実績が後から訂正された累計を計算し直す。上書きだけの作りにしない
同じ型が2つの工場に記録されている型番の重複。台帳の管理番号を見直す
リードタイムの標準日数が古い着手日がずれる。四半期ごとに実績から更新する
スキーマが拒否される分割の単位を小さくする。1回20件から30件へ
生成AIが数値を計算し直した集計側の値で上書きする。出力の数値は照合する
生成AIが補修か作り直しかを書いたプロンプトで禁じる。テストで確認する
生成AIが所在を「紛失」と書いた禁じる。location_unknown に統一する
優先度5の型が50件出た着手日の過ぎ方で順位を付け直す

「優先度5が大量に出る」は、最初の月に必ず起きます。 これまで点検されていなかった型が、まとめて上がるためです。

Step11

記録を残す

この記録が、翌月の絞り込みと精度の改善に使われます。

  • 月ごとの型別ショット数と、積み上げ後の累計
  • 残ショット、月平均ショット数、寿命到達見込み月
  • 適用したリードタイムと、逆算した着手日
  • 区分、優先度、理由の文章
  • 台帳の記載と貸出票の記録、食い違いの有無
  • 現物確認の結果と、確認した日
  • 補修か作り直しかの判断と、実際の手配日と納入日
  • 型が寿命に届いた実績のショット数

最後の項目が、この構成を育てます。 台帳の寿命ショット数は最初は推定値です。実際に何ショットで使えなくなったかを記録していけば、同種の型の寿命を実績で置き換えられます。

「実際の手配日と納入日」も必ず残してください。 リードタイムの標準日数は、ここから更新します。120日と置いた新規製作が実際には160日かかっているなら、着手日の逆算が40日足りていません。 現物確認の結果は、確認した日とセットで残します。閲覧範囲は、生産技術部と購買部に限ってください。

04実装レベルの3段階

最小構成:30点について、表計算でショット数を積み上げ、生成AIに区分と理由を出させる / 積み上げと区分
半自動化:毎月1日に生産実績を取り込み、1,200点を計算して一覧を出す / 集計・計算・区分・着手日の逆算
本格構成:上記+貸与の記録の電子化+現物確認の結果の反映+リードタイムの自動更新 / 所在の追跡と、精度の改善

半自動化の時点で、12分が7分程度になります。 集計と突き合わせが消えるためです。本格構成では5分になりますが、減るのは所在の確認の時間です。 本格構成の「貸与の記録の電子化」は、現状ほとんど機能していない部分です。 ここは時間削減というより、これまで追えていなかったものが追えるようになる部分です。 「リードタイムの自動更新」は、2年目から効きます。 手配日と納入日の実績が溜まれば、標準日数を実績で置き換えられます。着手日の逆算は、この日数の正確さに乗っています。 最小構成で止めるという判断も、保有点数によってはあり得ます。 型が50点程度なら、表計算で積み上げて目で見る運用で足ります。1,200点を20社へ貸与している規模だからこそ、仕組みにする価値が出ます。 半自動化の段階で、必ず現場の担当者に一覧を見せてください。 型番だけが並んだ一覧は使えません。どの製品の型か、どの成形機に付くかが並んでいないと、ピンと来ません。

05工数削減シミュレーション

前提値(モデル条件)
対象人数
3 名
月間件数
150 件
1件あたり現在時間
12 分
1件あたり導入後時間
5 分
現在  150件 × 12分 ÷ 60 = 30 時間/月
導入後 150件 × 5分 ÷ 60 = 12.5 時間/月
月間削減時間
17.5h
削減率
58%
年間削減時間
210h
年間金額換算(時間単価3,500円)
74万円
モデル条件による試算であり、実際の効果は業務内容・運用方法によって異なります。

自社条件で導入効果を整理したい方へ

このユースケースを自社に当てはめた場合の前提値と削減見込みを、業務ヒアリングをもとに整理します。

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06向いている企業・向いていない企業

向いている
  1. 金型や治具を数百点持ち、その一部を外注先に預けている製造業。寿命やメンテの時期の管理が、ベテランの記憶と紙やExcelの台帳に頼っている場合。急に打てなくなって生産が止まった経験がある場合。生産実績が生産管理システムに入っており、型ごとのショット数を機械的に積み上げられる場合に向きます。
向いていない
  1. 金型や治具を使わない業態。保有する型が数点で、担当者が全部の状態を把握できている場合。生産実績が紙の日報で、型ごとのショット数を機械的に積み上げられない場合は、先に実績の記録の形から整える必要があります。型の大半を外注先が所有しており、自社に寿命の管理責任がない場合も対象外です。

07最小構成で試す方法

  1. 型を30点選ぶ(主力の成形型10点、外注先へ貸与中の型10点、動きの少ない型10点)
  2. この30点について、台帳に寿命ショット数・メンテ周期・取り数の列を入れる
  3. 直近12か月の生産実績から、ショット数を積み上げる
  4. 残ショットと月平均から、寿命到達見込み月と着手日を計算する
  5. 備考欄と貸出票のメモを生成AIに読ませ、区分と理由を出させる
  6. ベテラン担当者の認識と突き合わせる

見るのは次の4点です。

見る点判断
積み上げたショット数が実態と合うか取り数と不良数の扱いを確かめる。ここが崩れると全部崩れる
寿命到達見込み月が担当者の感覚と合うかずれるなら寿命ショット数か月平均を見直す
所在の食い違いが正しく拾えるか貸出票が残っている型で確かめる
補修か作り直しかを書いていないか書いていたらプロンプトを直す

1つ目が最重要です。 積み上げが間違っていると、その先の計算はすべて間違います。30点のうち数点を選び、実際の生産日報と1か月分を突き合わせてください。

次に、貸与中の10点で所在の引き当てを試してください。 台帳と貸出票が食い違う型が、この10点の中に1点か2点は含まれているはずです。含まれていなければ、選び方を変えてください。

最後に、動きの少ない10点で undetermined が正しく出るかを見てください。 直近3か月の稼働が0の型は、寿命到達時期が計算できません。無理に数字を出していないかを確かめます。

08実装時につまずきやすいポイント

問題対策
台帳に寿命ショット数の列がない種類ごとの標準値から埋める。空欄のまま始めない
取り数の割り算を落とす多数個取りは桁が変わる。換算を必ず検算する
良品数だけで積み上げる不良数を足す。打った回数は良品も不良品も同じ
生産実績に型番が入っていない日報に型番を書く運用を先に作る
同じ型が2つの番号で登録されている台帳の重複を先に解消する
直近3か月では季節性を外す前年同月を並べ、高いほうを採る
リードタイムに決裁の日数を足していない発注日から数えると決裁の期間が抜ける
貸出票の返却日の空欄を返却済みとみなすlocation_unknown にする。決めつけない
台帳と貸出票の食い違いを片方に寄せる両方を残す。conflict を真にする
所在不明を「紛失」と書かせる禁じる。現物の確認は人が行う
生成AIに数字を計算させる集計側で確定させ、出力の数値を照合する
生成AIが補修か作り直しかを書く禁じる。投資の判断は人がする
スキーマが拒否される150件を1回で渡さず、分割の単位を小さくする
区分が5つ以外で返るenum で縛る。それでも起きたら undetermined
現物確認の結果が記録されない一覧に記入欄を置く。書かないと毎月同じ型が出る
一覧に型番しか並んでいない製品名と成形機を並べる。現場が読めない
判定結果を台帳へ書き戻す翌月の計算が引きずられる。別の記録に残す
外注先へ機械から問い合わせが飛ぶ自動化しない。人が言い方を決める

「現物確認の結果が記録されない」は、導入が形骸化する典型的な形です。 location_unknown の型が毎月同じ顔ぶれで上がってきて、そのうち誰も見なくなります。 確認した結果を書き戻す運用が回って初めて、この一覧は減ります。

「台帳に寿命ショット数の列がない」は、ほぼ確実に直面します。 ここで完璧な数字を求めると、着手できずに終わります。種類ごとの標準値でよいので、まず全点に埋めてください。

09セキュリティ・AIガバナンス上の注意点

この構成で扱うデータ: 型番、製品との対応、生産数、ショット数、貸与先、備考欄の記述。金型の形状と寸法は、製品の設計情報です。

  1. 外部へ渡す範囲を限る … 生成AIへ渡すのは、型番・数量・日付・備考の文章までにしてください。図面、3Dデータ、寸法公差、材料の配合は渡す必要がありません
  2. 外注先の秘密情報 … 外注先に預けている型の情報には、相手の工程や能力に関わる内容が含まれます。 貸出票のメモに「B社は夜勤対応可」とあれば、それは相手の情報です
  3. 手配の発注を自動化しない … 金型は高額で、作り直しの判断は投資の判断です。 この構成が出すのは着手日までで、起票と発注は人が行います
  4. 所在不明を「紛失」と断定しない … 現物の確認を人が行うまでは location_unknown のままにしてください。 「紛失」という記録が残ると、資産の除却や保険の手続きに影響します
  5. 契約の履行を代替しない … 外注先に預けた型の返却・廃棄・善管注意の取り決めは、貸与の契約で決まっています。 この構成が出すのは社内の管理用の一覧であって、契約上の通知や請求を代替しません
  6. 学習利用 … 入力を学習に使わないことが契約で保証されるサービスを選びます。型番と製品の対応は、どの製品をどれだけ作っているかを示す情報です
  7. アクセス権限 … 貸与の一覧は、外注先ごとに分けられる形で持ってください。 A社の担当者がB社への貸与状況を見られる状態にしないでください
  8. 生産数の扱い … ショット数は生産量そのものです。社外へ出る資料に、型ごとのショット数を載せないでください
  9. 記録の保存期間 … 金型は固定資産として計上されていることがあります。除却の手続きとの関係を決めてください
  10. 自動実行してよい範囲 … 集計、計算、区分、着手日の逆算、一覧の作成までです。現物の確認、補修か作り直しかの判断、起票、外注先への連絡は人が行います

誤りが起きた場合のリスクは、寿命に届いている型を「余裕がある」と判定して生産が止まることと、まだ使える型を作り直して費用を無駄にすることです。前者は取り数の割り算や不良数の扱いを落としたときに起きます。積み上げの検算を、導入時に必ず行ってください。

10まず何から始めるか

1週目:金型台帳に列を足す

寿命ショット数、メンテ周期ショット数、前回メンテ時点の累計、取り数、型の種類の5列を足します。1,200点すべては無理なので、まず稼働している主力の型100点から始めてください。厳密さより、全点に値が入っていることを優先してください。

2週目:生産実績から型番が引けるかを確かめる

実績に使用した型の情報が入っているかを見ます。入っていない場合、ここが最初の壁です。 日報に型番を書く運用を作るか、製品と型の対応表で当てるかを決めます。

3週目:30点で積み上げを試す

主力の成形型10点、貸与中の型10点、動きの少ない型10点を選び、直近12か月の実績から積み上げます。取り数の割り算と不良数の扱いを、生産日報と突き合わせて検算してください。

4週目:貸出票を表に起こす

直近3年分の貸出票を6列の表にします。返却日が空欄のまま返却予定日を過ぎている行を、先に数えてください。

2か月目: 100点で月次の処理を回し、区分と着手日をベテラン担当者の認識と突き合わせてください。 ずれた型について、寿命ショット数か月平均のどちらが原因かを見ます。

3か月目以降: 対象を1,200点へ広げます。最初の月は優先度5が大量に出ます。 着手日を過ぎた日数の順に、上から処理してください。

半年後: リードタイムの標準日数を、実際の手配日と納入日の実績で更新します。同時に、location_unknown の件数が減っているかを確かめてください。減っていなければ、現物確認の結果が記録されていません。

1年後には、寿命ショット数を実績で置き換える材料がそろいます。 推定値で始めた寿命が、同種の型では実際には7割程度だったと分かることもあります。同時に、型が急に打てなくなって手配を待った件数を導入前と比べてください。リードタイムの確保が、この構成のいちばんの目的です。


11関連ユースケース

12この仕組みを理解するための記事

13技術仕様の確認日・参考情報

技術仕様確認日:2026-09-25/最終更新:2026-09-25
確認した内容情報源確認日
レスポンス形式にMIMEタイプ application/json とJSONスキーマを指定でき、string number integer boolean object array null の型が扱えること。nullは {"type": ["string", "null"]} のようにtype配列に含めること。オブジェクトで properties required additionalProperties、文字列で分類用の enum と date などの format、数値で minimum maximum、配列で items を指定できることGemini API: Structured output2026-09-25
すべてのJSONスキーマ機能がサポートされるわけではなく、非常に大きい、または深くネストされたスキーマは拒否されることがあること同上2026-09-25

本文のショット数の積み上げ、直近3か月の平均稼働からの外挿、着手日の逆算は、この記事が設計の手順として設定した計算です。 統計的な寿命分布の理論に基づくものではありません。寿命ショット数、メンテ周期、リードタイムの標準日数は、自社の型と製品の実態に応じて設定する必要があります。 金型・治具の所有権、返却・廃棄の条件、善管注意義務の範囲は、外注先との貸与の契約によって異なります。この部分は自社の購買部門と法務部門による個別の確認が必要です。

実装ステータス:構成例。 公開仕様に基づいて設計した構成であり、当社で実際に構築・検証したものではありません。工数の数値はモデル条件による試算です。

自社の業務に使えるAI活用候補を整理します

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