生成AI駆動でサプライチェーンとバリューチェーンを統合・強化

現代の製造業を取り巻く環境は、かつてないほどの不確実性と複雑性に直面しています。

地政学リスクの高まり、気候変動による物流の不安定化、あるいは顧客需要の多様化などにより、これまで築かれてきた直線的な供給モデルは限界を迎えつつあるのです。

こうしたなかで持続的な成長を実現するためには、サプライチェーンとバリューチェーンという従来分断されてきた2つの概念を、いかに再定義し統合できるかが重要になります。

その鍵となるのが、近年成長が著しい生成AIです。

本記事では、生成AIがサプライチェーンとバリューチェーンをいかに変革し、統合に導くのか詳しく解説します。

【2026最新】なぜ今、サプライチェーンとバリューチェーンの再定義が求められているのか

製造業を取り巻く環境は、もはや効率化・最適化だけでは競争優位性を築くことができない局面に突入しています。

地政学リスクの高まり、需要の急変、あるいは「2025年の崖」に象徴されるレガシーシステムの問題を背景として、従来のサプライチェーンは構造的な脆弱性を抱えているのです。

また、多くの企業ではSCM（サプライチェーンマネジメント）は機能しているものの、製品や事業の価値創出には直結していないという課題も浮き彫りになっています。

その一方で、バリューチェーンは競争優位性を生み出す源泉でありながら、現場の供給網と分断されたままでは戦略に活かしきれません。

今、求められているのはコストを主眼に置いた管理から価値創出中心の経営への転換であり、サプライチェーンとバリューチェーンを再定義し統合して再構築することが、次世代の製造業にとって不可欠となっているのです。

参考記事：第1節 我が国を取り巻くグローバル・バリューチェーンの強靱化

サプライチェーンとバリューチェーンの本質的な違い

サプライチェーンとバリューチェーンは混同されやすい概念ですが、その目的には明確な相違点が存在します。

比較項目	サプライチェーン	バリューチェーン
定義・本質	原材料から消費者に届くまでの「モノ」と「情報」の流れ	企業活動を通じて「価値」を積み上げるプロセスの連鎖
中心的な視点	効率性・最適化（いかに無駄なく届けるか）	価値創造・差別化（いかに利益を生むか）
主な目的	コスト削減、リードタイムの短縮、在庫管理	付加価値の特定、競争優位の確立、戦略立案
構成要素	調達、製造、物流、配送、販売	主活動（製造、物流等）＋支援活動（技術開発等）

サプライチェーン｜効率性を追求する物理的なネットワーク

サプライチェーンとは、原材料の調達、製造、在庫管理、配送、販売、そして最終消費者の手に渡るまでの「モノ」と「情報」の流れ全体を指します。

その中心にあるのは、いかにして無駄を省きながら低コストかつ素早く製品を届けるかという効率性の追求であり、企業はサプライチェーンマネジメント（SCM）を通じて、リードタイム短縮や物流コスト削減を試みるのです。

近年では供給リスクへ耐性であるレジリエンスや、サステナビリティ対応も重視されていますが、その本質は依然として、供給プロセスの最適化というコストセンターとしての役割にあると言えるでしょう。

バリューチェーン｜競争優位を生み出す価値付加のプロセス連鎖

バリューチェーンは、企業活動を価値創造の視点から捉え直すフレームワークです。

マイケル・ポーターによって提唱されたこの概念は、企業活動を購買・物流・製造などの主活動と、全般管理や技術開発などの支援活動に分類し、各々の企業活動が製品やサービスにどれだけの付加価値を与え、最終的な利益を創出しているかを分析します。

バリューチェーンの核心は、単にモノを運ぶことではなく、どの工程で顧客にとっての価値が生まれているかを特定し、競合他社との差別化を図ることであり、経営資源をどこに集中すべきかを判断するための戦略的な指針となります。

サプライチェーンマネジメント（SCM）導入のメリット｜効率性の追求

単なるコスト削減を超えて財務体質やリスク耐性を根本的に強化する、サプライチェーンマネジメント（SCM）のメリットについて見ていきましょう。

在庫適正化とキャッシュフローの劇的な改善｜データ駆動型の意思決定

SCM導入の最大の利点は、在庫適正化を通じてキャッシュフローを劇的に改善できることです。

製造業において在庫は「眠っている現金」に等しく、過剰在庫は保管コストや廃棄リスクを増大させ、逆に在庫不足は販売機会の損失につながります。

SCMによって調達・生産・販売に関する情報を一元管理し、需要予測や補充判断を数値と実績に基づいて行うことで、一律の設定ではなく、状況に応じて見直される柔軟な水準に基づく在庫管理を実現。結果、在庫回転率が向上し、キャッシュ・コンバージョン・サイクルの短縮が実現します。

また、営業・生産・購買が共通のデータ基盤に基づいて意思決定を行うことで、部門間でのズレが減少し、過剰在庫や緊急調達といった資金効率を損なう要因が抑制されます。その結果、運転資本が適正化され企業全体としての資金効率が向上します。

こうして生み出された資金余力をR&D・設備投資・新規事業に再配分することで、短期的な財務改善にとどまらず、中長期的な競争力強化へとつなげることが可能になります。

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グローバル変動リスクへの即応体制構築｜リードタイムの短縮と可視化

グローバル化が進む現代の供給網は、地政学リスクや自然災害など多様な変動リスクに常にさらされています。

従来のSCMでは、部材の所在、工程の進捗、輸送の状況などがブラックボックス化しており、問題が顕在化してから対応する事後対応型の運用が一般的でした。

しかし、SCMの導入により情報が一元管理され、サプライチェーン全体の可視化が実現します。

これにより、特定の拠点、サプライヤーに異常の兆候が見られた段階で、影響範囲を把握し、迅速に代替調達や生産計画の見直しを行うことが可能になるのです。

こうした仕組みにより、リードタイム短縮、納期遵守率（OTIF）向上、供給停止からの回復時間短縮などが実現し、変動の激しい環境下でも事業を安定的に継続できる体制が構築されるでしょう。

ビジネスプロセスの単純化と標準化｜予測生産と受注生産の最適バランス

製品バリエーションや個別対応の増加により、製造業では業務プロセスが複雑化し、現場の負荷増大が深刻な課題となっています。

SCMではプロセス・品目・顧客セグメントを整理することにより、ビジネスプロセスそのものを単純化・標準化することが可能です。

具体的には、見込み生産（MTS）、受注生産（MTO）、組立受注生産（ATO）、仕様受注生産（CTO）といった生産方式を製品特性ごとに明確に切り分け、どこまでを予測で作り、どこからを受注で対応するかというデカップリングポイントを戦略的に再設計します。

また、部品や仕様の共通化を進めることで、顧客ごとの違いに柔軟に対応しながらも設計変更の頻度を抑え標準品比率を高めることが可能に。

結果、現場の段取り負荷が軽減され、人材不足が進むなかでも安定した運用が実現するでしょう。

バリューチェーン分析がもたらす競争優位性

バリューチェーン分析は、自社の活動を細分化し、どこで価値が生み出されているかを把握するための取り組みです。

自社の強みと弱みの客観的な可視化｜活動単位での付加価値分析

バリューチェーン分析の大きなメリットは、企業活動を部門や機能ごとではなく「価値がどこで生まれ、どこで失われているか」という価値創造プロセスの視点で捉え直せることにあります。

これにより、自社の強み（競争力の源泉）と弱み（収益を圧迫する要因）を、感覚ではなく構造として可視化できるのです。

例えば、「品質は高いのに利益率が低い」という状況に対しても、バリューチェーン分析を通じて「調達コストが大きすぎるのか」「製造工程に非効率な部分があるのか」「販売後の対応に過剰なコストがかかっているのか」といった具体的な活動レベルで課題を抽出できます。

漠然とした問題意識を、プロセス単位の課題に落とし込むことで、経営陣はより的確な意思決定を行えるようになるでしょう。

競合他社との差別化ポイントの特定｜模倣困難な価値の創出

バリューチェーン分析を通じて競合他社の価値創造プロセスと比較することにより、自社がどこで独自の価値を生み出しているのかを具体的に特定できます。

競争優位性を構築するには、「コストで勝つ」のか「価値で勝つ」のかという戦略的判断が不可欠ですが、それにはデータに基づく裏付けが求められます。

分析から得られた、調達・設計・製造・販売・アフターサービスのうち、どの活動において競合他社よりも優れているのか、あるいは劣っているのかという情報は、この判断の基盤になるのです。

例えば、独自の技術開発プロセスや、顧客要望を迅速に製品設計へ反映できる組織体制は、単なる価格競争では真似できない差別化ポイントとなります。

こうした活動こそが、競合に模倣されにくい持続的な競争優位性の源泉となるでしょう。

経営資源の戦略的な再配分｜利益最大化に向けたリソースの集中

バリューチェーン分析を行うことで、それぞれの企業活動がどれだけ利益創出に貢献しているかが可視化され、経営資源をどこに投下すべきか構造的に可視化されます。

これにより、付加価値の高い中核的な活動には人材・資金・設備を重点的に配分し、付加価値の低い活動については標準化や外部委託によってコスト効率を高めるといった、戦略的な経営資源の再配分が可能になります。

重要なのは、すべての業務を一様に改善することではなく、収益構造に最も強く影響する活動、すなわち利益のレバレッジポイントを見極めることです。

バリューチェーン分析はその判断の基盤となる情報を提供し、限られたリソースのなかで利益を最大化することに貢献するでしょう。

生成AIによるSCMの進化｜自律型調整への進化

生成AIの登場により、従来のSCMは「受動的な調整」から「能動的・自律的な最適化」へと進化しようとしています。

工程	従来の課題（Before）	生成AIによる進化（After）	期待される効果・メリット
需要予測	過去の数値データ（構造化データ）に依存し、急激な市場変化への対応が遅れる	ニュース、気象、SNS等の非構造化データを統合した「デマンドセンシング」を実現	予測精度の向上、欠品・過剰在庫の抑制、属人化の解消
調達・購買	リスク情報の収集が手動で、変化の察知が後手に回る。定型的な交渉業務に工数がかかる	サプライヤーのリスクをリアルタイム検知。見積依頼や定型交渉の自動化	供給停止リスクの回避、調達コストの最適化、戦略的業務へのシフト
製造現場	熟練工の「カン・コツ（暗黙知）」に依存。技術継承が難しく、突発的な故障に弱い	膨大なマニュアルや過去事例を学習し、最適な対応手順を提示。予知保全の強化	設備ダウンタイムの削減、現場技能の形式知化、作業品質の均質化

予測精度の向上｜非構造化データが切り拓くデマンドセンシング

従来の需要予測は、過去の販売実績や出荷量といった構造化された数値データに基づく推定が中心でした。しかし、こうした方法では、市場環境や顧客ニーズの急変の兆しを早期に捉えることが難しいという限界があります。

生成AIを活用することで、数値データだけでなく、ニュース、業界レポート、気象情報、顧客からの問い合わせ内容など、文章や言葉の情報を含む非構造化データも含めて分析できるようになります。

これにより、需要変化が起こってから把握するのではなく、変化の兆候の段階で察知するデマンドセンシングが実現できるのです。

その結果、突発的な需要増減にも迅速に対応でき、より安定した供給体制を構築することができます。

また、従来のSCMでヒトの経験値に則して行われていた需要や市況の予測を、生成AIが代替して担うことにより、予測精度の安定化のみならず、特定の従業員に属人化していたノウハウの形式知化も期待できるでしょう。

▼生産計画におけるAI活用について詳しく知りたい方はこちら
生産計画にAIを使うメリットとは？活用事例5選と導入の注意点

調達・購買の高度化｜サプライヤーリスクのリアルタイム検知と自動交渉

調達・購買の場面では、生成AIによりサプライヤー管理と交渉プロセスが大きく高度化します。

従来は、財務情報の確認、取引先の信用調査、ニュースのチェックなどを担当者が個別に行っていましたが、これには時間と手間がかかりリスクの兆候を見逃す可能性もありました。

しかし、生成AIを用いることで、ニュース、財務情報、公開レポート、取引履歴などの情報を継続的に収集・整理することができ、供給停止や経営悪化につながる兆候を早期に把握、問題が表面化する前に代替調達先の検討や契約条件の見直しといった先回り対応が可能になります。

また、見積依頼や価格交渉といった時間のかかる定型業務を自動化することで、担当者はより重要なサプライヤーとの関係構築や調達戦略の策定など付加価値の高い業務に集中することができるでしょう。

製造現場の自律化と予知保全｜マニュアル知のデジタル化とダウンタイム削減

製造現場では、生成AIの活用によって設備保全の形そのものが変わりつつあります。

従来の保全は、センサーによる異常検知や定期点検に加え、最終的な判断を熟練作業者のいわゆる「カンコツ」に依存してきました。

こうした技能や知識の属人化は、技術者の高齢化や人材不足が進むなかで大きなリスクとなっています。

生成AIは、設備の稼働データだけでなく、過去の故障事例や保全記録、あるいは作業手順書やベテラン従業員のノウハウといった膨大な知識を整理・統合し、「この兆候の場合は、どの部品を、どの手順で対応すべきか」を現場に分かりやすく提示できます。

これにより、暗黙知として個人に蓄積されていた技能や判断基準が形式知化され、組織全体で再利用可能な知識資産へと転換されます。

結果として、経験の浅い若手従業員でも一定の水準での判断と対応が可能となり、保全対応のばらつきが減少します。

設備トラブルによる停止時間の短縮は、生産の安定性を高めるだけでなく、サプライチェーン全体の信頼性を支える重要な基盤となるのです。

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技術継承をAIで加速させる｜熟練工の「暗黙知」をデジタル資産へ

参考記事：How manufacturers can use gen AI to rethink the supply chain

バリューチェーンを底上げする生成AIの価値創出｜企画からアフターサービスまで

生成AIの真骨頂は、効率化だけでなくバリューチェーンの各工程において「新たな価値」を創出する点にあります。企画から販売、そしてサービスに至るまで、生成AIは顧客体験を根本から変革する力を発揮します。

領域	従来のプロセス（Before）	生成AIによる進化（After）	主な成果・期待効果
企画・設計	人間による試行錯誤と繰り返しの試作サイクル。特許調査に膨大な工数。	ジェネレーティブデザインによる設計自動生成と、AI特許分析による戦略的企画。	開発期間の短縮、市場適合性の向上、革新的な構造の発見。
マーケティング・販売	ターゲット層ごとの一律な施策（マス・マーケティング）。定型的な営業提案。	データ統合分析によるハイパーパーソナライゼーション（個客別の最適提案）。	成約率の向上、顧客単価アップ、LTV（顧客生涯価値）の最大化。
カスタマーサービス	問い合わせ後の事後対応（リアクティブ）。熟練者の経験に頼った回答。	ナレッジの統合による即時回答と、稼働データに基づく事前予測型サービス。	ダウンタイムの最小化、顧客満足度の向上、能動的な信頼構築。

企画・設計プロセスの短縮｜ジェネレーティブデザインによる市場適合性の向上

製品開発の最上流工程である企画・設計において、生成AIはそのあり方そのものを変えつつあります。

中核となるのが「ジェネレーティブデザイン」です。これは、設計者が重量・強度・コスト・製造環境といった条件を入力すると、AIが膨大な組み合わせを探索し、人間では考えつかないような形状や構造を含む設計案を自動生成する技術です。

従来、何度も繰り返していた試作と修正のサイクルを、設計段階のシミュレーションにより大幅に軽減できます。

近年では、市場動向や顧客ニーズだけでなく、過去の不具合情報や原価構造などを設計条件に盛り込むことで、市場適合性と開発スピードを同時に高めることも可能です。

また、特許情報を戦略的に活用することで、企画段階の精度はさらに高まります。

エムニの「AI特許ロケット」のような特許分析AIを活用すれば、競合の技術動向や未開拓領域、参入余地のある技術テーマを体系的に把握でき、企画判断そのものがデータに基づいた戦略的な意思決定へと進化するでしょう。

▼特許調査のコスト削減について詳しく知りたい方はこちら
AIで特許調査のコストを1000分の1に｜活用戦略を詳しく解説

マーケティング・販売の個別化｜顧客LTVを最大化するハイパーパーソナライゼーション

販売・マーケティング領域では、生成AIにより「一人一人に最適化された提案」が可能になります。

購買履歴、問い合わせ内容、過去のやり取り、利用状況といったデータを統合的に分析することで、顧客ごとに関心の高い製品、適切な提案タイミング、最適な価格・納期条件を導き出すことができます。

これにより、従来のような一律でのキャンペーンや定型的な営業トークではなく、「この顧客には、この内容を、このタイミングで届ける」という個別最適化されたアプローチが実現。

顧客にとっては自分の課題や状況を理解した提案を受けているという納得感が生まれ、企業に対する信頼感が高まることが期待されます。

結果、成約率の向上だけでなく、より高付加価値の製品、あるいは関連製品や周辺サービスの提案を行いやすくなり、顧客単価と継続率の両面から顧客生涯価値（LTV）の最大化に繋がるでしょう。

カスタマーサービスの変革｜事後対応型から事前予測型へのパラダイムシフト

カスタマーサービス領域でも、生成AIは単なる自動応答に止まらない価値を提供します。

顧客からの問い合わせ内容を解析し、技術マニュアル、過去の対応履歴、ナレッジベースを参照しながら、最適な回答や手順を即座に提示することにより、対応品質とスピードを両立。

また、製品の稼働データや保守履歴から故障や性能低下の兆候を事前に把握し、トラブルが発生する以前に点検や部品交換を提案するといった予測・予防型のサービス運用が実現できます。

これは、問い合わせを受けてから対応を行う受け身型のカスタマーサービスから、問題が起きる前に対応する能動型のカスタマーサービスへの転換を意味し、突発的なダウンタイムの低減を通じて顧客の安定稼働を強力に支援することが可能です。

さらに、一つ一つのトラブル事前回避の積み重ねが、顧客満足度の向上だけではなく、長期的な信頼関係の構築や収益の拡大につながっていくでしょう。

サプライチェーンとバリューチェーンの境界線が生成AIによって解消される

従来、サプライチェーンとバリューチェーンは別々のものとして扱われてきました。

サプライチェーンは生産・調達・物流といった現場オペレーションの最適化を担い、バリューチェーンは企画・営業・サービスなど、経営視点で価値創出を担う領域と位置づけられてきたためです。

この分断を生んだ背景には、いくつかの構造的な要因があります。

まず、生産管理、購買、営業、企画といった部門ごとにKPIや評価指標が異なり、それぞれが部門ごとの最適化を優先してきたこと。

次に、基幹システムが部門単位で構築されてきたことで、データが縦割りに分断され、全体像を一貫して把握することが困難だったこと。

さらに、SCMは「現場改善の仕組み」、バリューチェーンは「経営戦略のフレームワーク」として、別々に発展してきた歴史的な経緯も挙げられます。

しかし、生成AIの登場によって、この境界線は急速に解消されつつあります。

生成AIにより、サプライチェーン上に存在する膨大なデータをリアルタイムで解析し、その結果を即座に経営判断や顧客価値の創出へと結び付けることが可能になったためです。

例えば、物流データから供給遅延の兆候を検知した場合、従来であれば配送計画の修正のみで対応していましたが、生成AIを活用することで、顧客への事前連絡、代替製品の提案、価格や納期条件の再設計といった、バリューチェーンでの対応にも展開できます。

つまり、現場での「モノの流れ」が、そのまま経営における「価値の流れ」に直結する状態が実現するのです。

生成AIがハブとなり現場の物流データと経営意思決定を一体化させることで、市場変化に対して極めて高い即応性と柔軟性を持つことができます。

サプライチェーンとバリューチェーンを統合的に捉える視点こそが、デジタル時代の製造業が目指すべき姿だと言えるでしょう。

参考記事：How manufacturers can use gen AI to rethink the supply chain

生成AI実装に向けたステップ｜サプライチェーンとバリューチェーンの統合に向けて

いくつかのポイントに留意することで、生成AIの導入を効果的に効果的に進めることができます。

実装のステップ	なぜ重要か（必要性）	具体的な進め方（アプローチ）	留意すべきリスクと対策
システム刷新との同時進行	部門間のデータ分断を解消し、AI活用の前提条件（リアルタイム性等）を整えるため。	API連携やデータ統合基盤の整備により、既存システムを生かしつつ段階的にAIを搭載する。	システム刷新待ちによる「機会損失」を防ぐため、並行開発を基本とする。
スモールスタートと全体構想	早期の成功体験（Quick Win）で現場の支持を得つつ、将来の拡張性を確保するため。	特定部門で効果測定しやすい事例から着手し、同時に全社共通のデータ基盤・規約を設計する。	部分最適に陥らないよう、初期段階で「目指すべき最終姿」を定義しておく。
ガバナンスとセキュリティ	ハルシネーション（嘘）や情報漏洩による、企業信用の失墜や法的リスクを防ぐため。	**RAG（検索拡張生成）**の活用、人間による最終確認プロセスの構築、必要に応じたオンプレ環境検討。	誤情報の出力やセキュリティ脅威に対し、技術と運用の両面から対策を講じる。

レガシーシステム刷新とAI導入の同時進行

レガシーシステムの刷新と生成AIの導入は別々に進められることが多いですが、実務的には同時並行で進めることが重要です。

なぜなら、従来のレガシーシステムではデータが部門ごとに分断され、柔軟な連携やリアルタイム運用が困難であり、AI活用の前提条件そのものを満たしていないケースが多いためです。

一方で、システム刷新が完了するまでAI導入を待っていては、市場変化の速度に対応できません。

そこで求められるのが、現場業務を止めずに、段階的にデータ基盤を再設計しながら、並行して生成AIユースケースを実装していくアプローチです。

例えば、API化やデータ統合基盤の整備によって既存のシステムを再構成し、そのうえに生成AIを搭載することで、システム刷新とAIによる価値創出を同時に進めることができます。

スモールスタート積み上げと全体構想の両立

生成AIの導入を成功させるには、最初から全社一斉に展開するのではなく、スモールスタートと全体構想を両立させることが重要です。

まずは、特定の業務領域や部門に注力し、効果が測定しやすく、かつ現場の負担が少ない事例から着手することで、短期間で成果を可視化できます。

これにより、現場の理解と納得感を得ながら、組織全体への展開に向けた土台を築くことが可能です。

一方で、部分最適に陥らないためには、初期段階から「全社として最終的にどのような姿を目指すのか」という全体構想を明確にしておく必要があります。

データ基盤、システム構成、ガバナンスに対する考え方をあらかじめ規定しておくことで、後からの横展開や統合に対しても柔軟に対応できるでしょう。

ガバナンスの確立とハルシネーション・情報セキュリティ対策

生成AIを活用する際には、従来のITシステム以上にガバナンスが重要になります。

なぜなら、生成AIは自律的に文章生成あるいは判断を行うため、誤った情報や不適切な内容がそのまま業務や顧客対応に使われるリスクがあるためです。

例えば、誤った製品仕様を顧客に案内したり、法令に反する契約文案を生成したりすれば、企業の信用失墜や法的リスクに直結します。

こうしたハルシネーションへの対策として、人間が最終判断を行う設計が不可欠です。

また、社内データを安全に参照することができるRAG（検索拡張生成）や、参照データの管理・検証プロセスを整備することで、生成AIの出力の信頼性を高める必要があります。

さらに、情報漏洩やプロンプトインジェクションといったセキュリティ脅威に備えた技術的な対策も欠かせません。

場合によっては、情報漏洩リスクの低いオンプレミス環境での開発を検討しましょう。

▼オンプレミス環境での開発について詳しく知りたい方はこちら
生成AI x オンプレミス｜セキュアかつ柔軟なAI活用の実現

開発パートナーを検討中の企業様へ

個別最適から全体最適へ｜サプライチェーン×バリューチェーン×生成AIの統合戦略

次世代の製造業における競争優位性は、もはや単独の企業活動や、個別最適の改善からは生み出せません。

サプライチェーンマネジメントによる現場での効率性追求と、バリューチェーン改革による戦略的価値創出を、生成AIによって高いレベルで統合し、データ駆動型の経営基盤へと進化させることこそが持続的成長への鍵となるのです。

本稿で見てきたように、生成AIは需要予測、調達、製造、企画、販売、アフターサービスまでを横断的につなぎ、現場での変化を瞬時に経営判断へと結び付ける役割を担います。

一方で、その実現には、単なる技術導入だけではなく、レガシーシステムの刷新、組織体制の再設計、ガバナンス整備などを含めた全社的な取り組みが不可欠です。

エムニでは、製造業に特化したAI開発・活用支援を通じて、サプライチェーンとバリューチェーンの統合、そしてデータとAIを核とした経営変革を伴走型で支援しています。

部分最適に終わらせず、企業全体の価値創造構造を進化させたいとお考えの方は、ぜひ一度ご相談ください。

エムニへの無料相談のご案内

エムニでは、製造業をはじめとする多様な業種に向けてAI導入の支援を行っており、企業様のニーズに合わせて無料相談を実施しています。

これまでに、住友電気工業、DENSO、東京ガス、太陽誘電、RESONAC、dynabook、エステー、大東建託など、さまざまな企業との取引実績があります。

AI導入の概要から具体的な導入事例、取引先の事例まで、疑問や不安をお持ちの方はぜひお気軽にご相談ください。

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引用元：株式会社エムニ