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株式会社トクヤマ 奥野様、三谷様 お世話になっております。 AI-Path CEO室の櫻井美奈です。 先日は貝原顧問のご縁で貴重なお時間を頂戴し、誠にありがとうございました。 貴社での取り組みや課題について率直にお聞かせいただき、重ねて感謝申し上げます。 暗黙知を日常業務の中から自然に見える化したいというお話は 特に印象に残っており、弊社がお役に立てると感じております。 先日の議事メモと内容をまとめた資料を共有させて頂きますのでご査収ください。 スライド資料は容量が大きいため、恐れ入りますがリンクにて共有させて頂きます。 （※リンクでの確認が難しい場合、別の送信方法に対応させていただきますのでご教示ください） 【会議内容資料】 https://drive.google.com/file/d/1FAyXdG9QTjcwGHBDWSb5rMHZdFUSL17l/view?usp=sharing 【会社紹介資料】 https://drive.google.com/file/d/1S5pGtjjd6eopnXF5kIUNoJvzjcagBYrt/view?usp=sharing 8月以降に改めて関西・中国方面へうかがう予定ですので、 その折にぜひまたお伺いさせていただけますと幸いです。 引き続きどうぞよろしくお願い申し上げます。 ---以下擬似メモ--- 基本情報 • 会議名: トクヤマ製造所 AI活用・現場DX 紹介MTG • 日時: 2026-07-09 15:00〜16:00 • 場所: 株式会社トクヤマ 徳山製造所（対面。山田恵美子はリモート参加） • 出席者: • 相手方（株式会社トクヤマ） • 奥野 康様（常務執行役員 製造統括本部長 兼 製造所長） • 三谷 敦成様（執行役員 購買・物流部門長 兼 トクヤマ製造所副所長 兼 工場企画運営グループリーダー） • 自社（AI-Path） • 櫻井 文雄（CEO） • 貝原 正博様（特別顧問） • 櫻井 美奈 • 山田 恵美子（リモート） • 議事録作成者: 櫻井 美奈 会議の目的 貝原顧問の紹介により、弊社（AI-Path）がトクヤマを初回訪問し、弊社の事業内容・AI活用のアプローチ（現場伴走・内製化支援・小さく始める進め方）を紹介するとともに、御社のAI/DX活用状況や現場の課題感を相互に共有し、今後の協業テーマの糸口を探ること。 議題 議題1: 貝原顧問による紹介とトクヤマとの関係経緯 *議論の軌跡:* • 貝原: 三谷さんとは初めてですね。私はクラレの常務時代に御社の中原さんと同い年で、社長の三浦さんと一緒に御社から化成ソーダなどを色々買っていた繋がりがあって、東京で接待してもらったこともあるんです。 • 貝原: 私は65歳で常務取締役を終えてクラレを離れたんですが、その後の最後の十年間は生産革新活動ということで、コンサル会社を三社雇って、社長・会長から毎年百億ずつコストダウンするよう言われてやっていました。辞めた後は顧問に来てくれという会社がいくつもあって、2005年に辞めてもう20年やっていて、今85歳ですけれども、いまだに楽しくやっています。 • 貝原: トクヤマさんには度々お邪魔していて、奥野さんとはずいぶん前、まだ偉くなられる前からお会いしています。私はもともと技術部・機械工学科の出身なので、御社のエンジニア部隊の人ともよく付き合わせてもらっています。 • 貝原: 私はもともとRPA中心のデジタル会社の特別顧問をしていて、そこにAIに強い櫻井が来てくれていたんです。去年の11月に櫻井が独立して、非常に出来のいい人なのでしっかり応援するからと、一緒に回っています。今日はその櫻井を連れてきました。まずはこんな会社でこんなことをしています、という話を聞いてもらった方がいいでしょう。 • 櫻井: 過分なお言葉をいただきましたが、私はまだ貝原さんの半分ぐらいです。月の半分ぐらいご一緒させていただいていて、貝原さんは製造業、特に化学系の会社さんと、クラレのご経歴だけでなくその後の改善活動を通じて幅広い業界の皆さんと今もつながりを持たれていて、正直、私たちは貝原さんあっての私たちだと思っています。 *論点:* • 貝原の紹介・信頼を起点とした初回訪問である点 *決定事項:* • なし • 貝原と奥野様は旧知であり、今回は貝原の紹介で弊社が初めて三谷様にお会いする位置づけであることを相互に確認した。 議題2: AI-Path の立ち位置と現場伴走・内製化支援の方針 *議論の軌跡:* • 櫻井: 私たちのようなスタートアップは、AI系はどこから手をつけていいか分からないという皆さんのお役に立てる自信はありつつも、業界には誇大な話も多い。ではお前らは他と何が違うのかと言われると、一言で言うと、皆さんの現場と一緒に汗をかく泥臭い伴走が一番大事だと思っています。私の直近はアベジャ、その前はデロイト トーマツ コンサルティングでしたが、上から頭でっかちに大きな絵を描く仕事よりも、現場が好きなんです。 • 櫻井: 私たちは皆さんの代わりに積極的に挑戦して、いっぱい失敗して動いています。AIはなんでもできそうに思われがちですが、やっている我々からするとまだまだ使えないと思うことも多い。だからこそ現場で小さく始め、すぐ結果が出せるテーマを一緒に考えます。 • 三谷様: こういうものを一度作った時に、メンテナンスはさすがにできないですよね。だから定期的に御社（弊社）と一緒にメンテナンスしていく、そんなイメージなんですか？ • 櫻井: 会社さんによります。とある会社さんは自分で作れるようになりたいと言われて、技術顧問として伴走し、今ではご自身で製造計画を作られています。月十万ぐらいから継続保証でやる会社さんも、最初に数百万で作って機能を足していく会社さんもいらっしゃいます。 • 三谷様: ある程度、内製化していかないと世の中の力がついていかない。おっしゃる通りです。 • 櫻井: 私たちがやりたいのは、ベンダーやSIerのように仕事をいただいて開発しますということではなく、皆さんの現場に必要な仕組みを皆さん自身が入れていくための伴走です。ベンダーロックで私たちがいないとダメという形にはしていません。究極、自分たちでやっていくのが絶対にいい。実は私たちが得意としているのは人の育成なんです。 *論点:* • 弊社の差別化＝現場伴走・内製化支援であり、ベンダーロックを狙わない点 • 保守・メンテナンスの体制（継続保証か内製化支援か）は会社ごとに選べる点 *決定事項:* • なし • 御社側からもメンテナンスの継続性・内製化の必要性への関心が示され、弊社は「内製化していけるサポートが一番よい」との方針を提示した。 議題3: 議事録・情報の構造化とAIレディ環境（属人化・暗黙知） *議論の軌跡:* • 櫻井: 会議をAIに丸投げしても綺麗な議事録は出ないので、私たちは話者分離をしっかりして、誰がどの話をした時に他の人がどうコメントし、何がどう決まったのかを整理しています。ここは人がメンテナンスもしています。 • 櫻井: そうやって整理すると、ある方が点ではなく線でどういう考えの持ち主かが見えてきて、取引先全体で見ると会社としての傾向も見えてくる。AIは情報の解析が得意なので、正しくデータを貯めればいろいろ見えてきます。私がいろんな製造業さんを伺って思うのは、情報の多くが個人の脳内にあるということ。これをAIの使える環境にすること、AIレディな環境を作ることが大事だと考えています。 • 奥野様: これは日頃の業務の時に、常に音声をデータとして提供している、そんなイメージなんですか？ • 櫻井: 会議は大抵全部録っています。それ以外はデスクワークが多いので、作業内容を自動で送る仕掛けを作って運用しています。皆さんの現場では音声やIoTセンサーが一番使い勝手がいいと思います。弊社はメールも議事録も開発ツールも全部自前で持っていて、そこでやった内容が全部回収され、日々業務をするだけでデータが綺麗になり、やるべきアクションが提案されるように作っています。 *論点:* • 情報が個人の脳内に留まる属人化が製造業共通の課題である点 • 日常業務からデータが自然に蓄積される仕組み（議事録・メール・音声）の設計 *決定事項:* • なし • 属人化・暗黙知の解消に向けて「日々業務をするだけで情報が溜まる仕組み」を志向するという弊社の考え方を共有した。 議題4: 製造業向けの具体事例（生産計画・品質・BI・在庫最適化） *議論の軌跡:* • 櫻井: 私たちは会社さんごとに、生産計画、品質管理、需要予測・在庫の自動最適化など多岐にわたるテーマをやっています。ある化学メーカー様では、プラントの原料配合と化学反応の結果できる品質を分析し、悪い予兆が出たらアラートを出す仕組みを自社システムで作りました。 • 櫻井: ある大手建材メーカー様では、現場の図面を解析して検図作業を一定程度AIで自動化し、人の工数を減らしています。ある化学メーカーグループの商社様では、基幹システムのデータや与信データをもとに世界のトレンドと自社の強みを見比べ、ヒト・モノ・カネをどこに投じると事業性が高いかを経営企画室が見る、といったこともやっています。 • 櫻井: BIは奥が深く、情報を可視化して経営を見える化するのは大事ですが、現場に入力の手間だけ増えてインセンティブがないと定着しません。営業と製造は対立しがちで、BIを入れて営業は嬉しいが製造は資料作業だけ増えたという悩みもよく伺います。だから私たちは、在庫の需要予測を見せるだけでなく、このタイミングで発注すればショートせず在庫を抱えすぎない、と可視化した上で、発注一覧をダウンロードして基幹に取り込むところまで、アクションに落とせるようにしています。 *論点:* • 可視化だけで止めず、アクション（発注等）まで落とし込む重要性 • BI定着には現場側のインセンティブ設計が必要な点 *決定事項:* • なし • 弊社の実績として、可視化に加えて現場の行動まで落とし込む設計思想を、複数の製造業事例で紹介した。 議題5: 基幹システム連携とセキュリティ *議論の軌跡:* • 三谷様: そうしたシートも基幹システムと連動できるのか、そのあたりはハードルがあるんですか？ • 櫻井: 作りのハードルというより、例えばIBMのAS/400のような昔ながらの基幹システム（いまだ2万社ぐらいが使用）に対して、中に追加で作る部分と外に置く部分を分けて連携します。データを変換するインターフェースのプログラムを書くこと自体は簡単で、何十社とやって問題になったことはほとんどありません。時間がかかるのはむしろセキュリティ周りで、どういう経路・検疫処理で連携すれば安全かという境界防御の設計です。 • 櫻井: 私はもともと全体のアーキテクチャをゼロから整理する仕事をしていたので、情報システム部と会話しながらそこを設計します。逆にこの土台さえ用意すれば、あとは市民開発で御社の中のチームがやれると思います。ここを用意しないと、情シスの立場としても現場に「やっていいよ」と言いにくいのだろうと感じます。 *論点:* • 連携そのものより、基幹連携時のセキュリティ（境界防御）設計に時間を要する点 • 土台整備後は市民開発による内製化に移行できる見立て *決定事項:* • なし • 基幹連携の技術的難所はプログラムではなくセキュリティ設計であり、情シスとの合意形成が鍵という認識を共有した。 議題6: トクヤマのAI/DX活用状況と現場の温度感 *議論の軌跡:* • 奥野様: 経営者が三年ぐらい前からDX推進を掲げ、全社で機運を活性化しようというところからスタートしました。大きく二つあって、全社としてやっていく取り組みと、いわゆる市民開発的に現場から出てきたものを専門家が背中を押す形です。各職場で自分たちの仕事に使うものがたくさん出てくるようにはなっていて、グループ全体としてもそういう体制にはなっています。 • 三谷様: DXやAI推進で、なんとなく色々言われている気はするけれど、Copilotの使い方ぐらいの話で。私自身も部下も、Copilotで作った資料が一応変化として出ている程度で、市民開発のところではあまりAIまでは使われていない感じです。 • 奥野様: 自分の仕事では、ちょっと調べて整理したりという、本当にCopilotのレベルにしか使えていません。 • 櫻井: 実は今、同じくCopilotしか使いたくないという会社さんから研修の相談を受けていて、まさに同じ状況です。 *論点:* • 全社DX推進・市民開発は立ち上がっているが、AI活用はCopilotレベルに留まる点 • 市民開発領域でのAI活用がまだ進んでいない点 *決定事項:* • なし • 御社のAI活用は現状Copilot中心で、市民開発とAIの本格的な結合はこれからという温度感が共有された。 議題7: 効率化と人員削減の考え方／暗黙知・申し送りの継承への期待 *議論の軌跡:* • 三谷様: 経営は大きなところを求めるけれど、現場がそこまでついていけるか。小さいところを積み上げて経営の大きなビジョンに向かえるか、費用対効果を出せるかというと、そこが課題です。現場が楽になった時に、その分でどういう効果が会社に出たのか、楽になった人が何をするのかというところがポイントで。 • 櫻井: そこが実は大事で、私が逆にお伺いしたいのは、業務工数が減ったとして本当に人は削減できますか、ということなんです。私の考えでは、育ててきた人がいらなくなるのではなく、特に属人化しがちな生産計画のような優秀な方の負荷が減って、その人が後進の育成やAIとの壁打ちにより多くの時間を割ける、という人の可能性を上げる姿だと思っています。 • 櫻井: 私たちが議事録に徹底してこだわる理由は、情報が現場の脳内にしかないという課題です。あるお客様の元経営者の方が、ベテランがいるうちにノウハウを継承させられなかった、もっと早くベテランマネジメントの継承に火をつけるべきだったと悔しがっておられたのが印象に残っています。生産計画にこだわるのも、どこの会社もルールが多すぎて書き足されておらず、脳内で判断しているから。人の判断を教え込ませる環境が要ると思ったんです。 • 奥野様: 製造の無人化は30年目指してやっていますが、暗黙知は頭の中にあって全く出てこない。インタビューしても出てこないんです。一つのきっかけは、製造は必ず交替勤務なので勤務交代の申し送りがあること。別途で日誌も導入していますが、現場の人は書き物が苦手で、申し送りは普通に会話でやっていて、こういう良くないことがあったからこう解消した、というのが全部ノウハウなんです。今はそれを残せていないし、これを三年ぐらい続けて蓄積できれば、と。 • 奥野様: 検査部門でもベテランやシニアがやっている暗黙知のロジックを書き出す場所がいっぱいある。それが自然に日常業務をやることでデータベース化・ノウハウ化され、見える化されるといい。 • 櫻井: それはいいなと思って、まさにある化学メーカー様でやっていることの一部です。例えば車移動が多い会社さんでは、勤怠登録ボタンを押すとAIが「今日お疲れ様でした、こうでしたよね」と話しかけ、喋るだけで日報や引き継ぎが残る仕組みを無償プロトタイプで作ってみたりします。入力と違って喋ると意外と残るんです。ある化学メーカー様では、変更点管理として、起こった事象の因果に紐づく変更をエクセルで管理していた情報を結合しています。 *論点:* • 効率化＝人員削減ではなく、人の可能性を上げる方向という考え方の共有 • 費用対効果の出し方・現場の追随可能性 • 交替勤務の申し送りや検査部門の暗黙知を、日常業務から自然に形式知化・見える化したいという期待 *決定事項:* • なし • 弊社の「作業はAIに任せ、人はより付加価値の高い仕事へ」という考え方と、御社の「申し送り・暗黙知を自然にデータ化したい」という課題感が合致した。 議題8: 今後の進め方（現場担当との面談） *議論の軌跡:* • 櫻井: これをやりましょうと決め打ちするのではなく、現場で今一番課題に感じているものは何か、というところから始めたいです。この後、現場のプロの方々との打ち合わせもセットいただいています。 • 貝原: この後は生産技術センターとエンジニアリングセンターのお二人、西田さんや和田さんと。詳しいシステムの話は、また後でいいでしょう。 *論点:* • 具体着手テーマは現場ヒアリングを起点に決める段取り *決定事項:* • 本面談後に、生産技術センター・エンジニアリングセンター等の現場担当者との面談を実施する。 • 貝原様より、システム部門との詳細な議論は当面後回しでよく、まず現場の課題感の把握を優先したいとの言及があった。 ToDoリスト（アクションアイテム） • 生産技術センター・エンジニアリングセンターの現場担当者と面談（貝原様セッティング・同席） @櫻井 文雄 #2026-07-09 • 現場ヒアリングで最も課題と感じるテーマを起点に、無償PoC・プロトタイプを提案 @櫻井 文雄 検討中・保留事項 • 具体的に着手するテーマ・体制・費用感（現場ヒアリングを踏まえて今後判断） • 基幹システム連携時のセキュリティ設計の詳細 • システム部門との詳細議論のタイミング（当面は後回し） • 効率化の効果（費用対効果）をどう定義・可視化するか 次回会議予定 • 本面談後、同日に生産技術センター・エンジニアリングセンター等の現場担当者との面談を実施予定。以降の日程・議題は未定。 会議のまとめ 本会議は、貝原顧問の紹介により弊社（AI-Path）がトクヤマ様を初めて訪問し、弊社の事業内容とAI活用の進め方を紹介した初回面談である。弊社は「現場と一緒に汗をかき、小さく始めて内製化を支援する」方針を軸に、議事録・情報の構造化によるAIレディ環境づくり、生産計画・品質・BI・在庫最適化などの製造業事例、基幹システム連携とセキュリティ設計の勘所を説明した。トクヤマ様は三年前からDX推進・市民開発を進めるものの、AI活用は現状Copilotレベルに留まる点、経営が求める大きな絵と現場の追随・費用対効果との乖離が課題であることを共有された。特に、交替勤務の申し送りや検査部門の暗黙知を、日常業務から自然に形式知化・見える化したいという期待が示され、弊社の考え方と合致した。具体施策は決め打ちせず、現場が最も課題と感じるテーマを起点に無償PoC・プロトタイプで始める進め方を共有し、本面談後に生産技術・エンジニアリングセンターの現場担当と面談する段取りを確認した。 決定事項 • 特定の施策を先に決めず、現場が最も課題と感じるテーマを起点に、無償PoC・動くプロトタイプで小さく始める進め方を共有した • 本面談後に、生産技術センター・エンジニアリングセンター等の現場担当者との面談を実施する（システム部門との詳細議論は後とする） ToDo • [ ] 生産技術センター・エンジニアリングセンターの現場担当者との面談を実施する / 担当: 貝原 正博 / 期日: 2026-07-09 • [ ] 現場ヒアリングで最も課題と感じるテーマを起点に、無償PoC・プロトタイプを提案する / 担当: 櫻井 文雄 ---------------------------------------------- 株式会社 AI-Path（アイパス） 櫻井 美奈 東京都中央区銀座6-10-1 GinzaSix 13F m-sakurai@ai-path.jp