古河電工のDX戦略
② 部門の全機能に渡る生産性革新の取組み
事業戦略達成に向けて、全社データとAIを活用し、
意思決定と業務プロセスを変革
情報を基盤とした社会の創出 ｜ 新たな価値創出 ｜ 労働生産性向上 ｜ ガバナンス強化
具体的な取り組み事例
デジタル技術やAIを活用した変革を全社へ展開するため、ものづくり現場・バックオフィスの個別案件の取り組みを進めています。そこで創出された成功事例を標準化・横展開し、グループ全体での迅速かつ継続的な業務改革につなげます。
- AI、データサイエンス、自動化技術を活用したものづくりDXの生産性向上施策のパターン化（画像検査自動化、異常検知・最適化・材料開発効率化など）
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製造、品質、保全、間接業務などの領域別DXユースケースの整備
→ ダッシュボード化、問い合わせ業務、ナレッジ活用 -
AIエージェント活用を見据えた業務設計・データ整備による業務の効率化
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グループ会社を含めた展開を見据えたナレッジ蓄積を活用した属人化の解消
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教育コンテンツ・ガイドラインを活用した人材育成と各部門主体の自律的DX推進
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フィジカルAI等の次世代技術の可能性検証を推進
生産性向上施策の主なテーマ
画像検査ソリューション AIを利用して目視検査を自動化、効率化
導入によりミスが減少、人材はより高付加価値業務へシフト
データ活用した要因分析 プロセスデータから特性を予測するモデルを開発し、狙った特性のモノを作りこむ
素早く要因を分析して工程変動へアクション
データ分析基盤の構築とマテリアルズインフォマティックス AIモデル活用を前提として、データを統合した分析基盤を構築
新材料開発期間の大幅短縮へ
- 様々な材料・製品の情報を統合した特性予測AIモデルを作成
- 新製品の要求仕様を満たす材料レシピをAIモデルから出力
- 迅速な開発・製品化が可能となる（効率20～50%UP）
成功事例を横展開し、グループ全体での生産性向上へ
成功事例創出のなかで培ったソリューションを「型」にして横展開を加速します。
STEP2「型化」の種類
- ① ものづくりDXの推進
- AI、データサイエンスを活用した生産性向上（画像検査自動化、異常検知・最適化・材料開発効率化など）
- ② 領域別ユースケースの整備
- 製造、品質、保全、間接業務（ダッシュボード化、問い合わせ対応）などの領域別DXユースケースの整備
- ③ AIエージェント時代の業務設計
- AIエージェント活用を見据えた業務設計とデータ整備により業務を効率化
- ④ 属人化の解消
- グループ会社を含めた展開を見据え、蓄積したナレッジの活用で属人化を解消
- ⑤ 人材育成と自律的推進
- 教育コンテンツ・ガイドラインを活用し、各部門主体の自律的なDX推進を実現
