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Excelだらけの現場からはじめるAI時代の内製システム設計: 工場現場からはじめる、内製DXとAI活用の入門書
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- 本書は、Excelで現場を支えてきた工場管理者、いわゆる「Excel職人」、そして経営者から「AIを使って業務を効率化して！」などと内製化を任された社員のための、AI時代の業務システムづくりの入門書です。社内業務が神Excelで回っている...Excelが悪いのではありません。問題は、Excelの中に埋もれた業務ルールが、会社の資産として残っていないことです。現場には、すでに答えがあります。納期とは何を指すのか。在庫とは何を意味するのか。検査合格は誰が、どの基準で判断するのか。出荷済みとは、物が倉庫を出たことなのか、伝票が確定したことなのか。こうした言葉の意味を誰よりも知っているのは、現場で日々Excelを直し、色を付け、関数を組み、例外処理を吸収してきた人たちです。しかし、その知恵がExcelファイルの中だけに閉じ込められていると、担当者が異動した瞬間に会社は困ります。ファイルが増え、列が増え、最新版が分からなくなり、誰も全体を説明できなくなる。AIでアプリを作れる時代になっても、データの意味が整理されていなければ、ただ新しい混乱が生まれるだけです。本書の背骨は、シンプルです。ソフトは変わる。コードも変わる。AIも変わる。しかし、正しく設計され、守られ、更新されるデータは、会社の資産として残る。本書では、いきなり大きな基幹システムを作ることを勧めません。まずは日報、点検表、検査記録、在庫入出庫のような小さな業務から始めます。AIにいきなりコードを書かせるのではなく、プランモードで要求を洗い出し、仕様メモを作り、データ辞書を整え、マスタと履歴を分ける。小さな内製アプリを、会社の基幹領域へ育てていくための考え方と手順を解説します。扱うテーマは、単なるアプリ作成にとどまりません。品番マスタ、得意先マスタ、主キー、外部キー、制約、トランザクション、現在値と履歴、在庫管理、製造管理、品質管理、Raspberry Piなどの小型ハードウェア、工場IoT、AI利用、セキュリティ、バックアップ、復旧、開発環境と本番環境の分離、運用・保守、心理的安全性まで、内製化が本当に現場に根づくために必要な論点を、非エンジニアにも分かる言葉で整理しています。特に本書が重視するのは、「動くものを作る」ことよりも、「後から説明できるデータを残す」ことです。在庫数を直接書き換えて終わりにしない。検査状態を合格に上書きして終わりにしない。削除ではなく、取消、無効化、廃止として履歴を残す。状態は今を見るための棚札であり、履歴は会社を守る伝票です。この違いを理解するだけで、システムは大きく変わります。AIは強力な相棒です。Excelを読ませて業務ルールの候補を拾うことも、仕様書のたたき台を作ることも、テスト項目を洗い出すこともできます。けれど、AIに実データや顧客情報をそのまま渡してよいわけではありません。AIが出したコードを、そのまま本番に入れてよいわけでもありません。本書では、AIを使う前の情報整理、外部AIに渡してはいけない情報、別AIによるレビュー、AGENTS.mdのようなプロジェクト指示書の作り方まで踏み込みます。また、内製化は「全部自分たちで作ること」ではありません。自社が持つべきものは、業務の意味、データの意味、仕様、判断基準です。セキュリティ、ネットワーク、設備接続、法務、会計、BCPのような領域では、外部専門家の力を借りるべき場面があります。本書は、内製担当者一人にすべてを背負わせるのではなく、経営者、現場、管理部門、外部専門家がどう役割分担すべきかも示します。Excelばかりの現場は、遅れている現場ではありません。そこには、会社の業務ルールが詰まっています。問題は、それを次の道具へ移せる形にしていないことです。この本は、Excel職人のしてきたことや、彼ら自身、そして現場業務を改善するために頑張ろうとしてきた現場担当者を否定する本ではありません。現場から、現場を良くしようとしてきた彼らを、AI時代の最初の設計者として位置づけ直す本です。現場にある答えを、会社に残るデータへ変える。そのための、実務から始める内製システム設計の一冊です。章一覧はじめに第1章 工場オフィスの現実第2章 エクセル職人は、内製化時代の最初の設計者である第3章 バイブコーディング時代の内製化第4章 内製化とは「自社で持つ」ことである第5章 経営者が決めなければならないこと第6章 データは会社の資産である第7章 Excel表をデータベースとして見直す第8章 会社の言葉をそろえる――データ辞書第9章 マスタと履歴を分ける第10章 主キー・外部キー・制約を味方にする第11章 トランザクションと整合性第12章 現在の状態と過去の履歴を分ける第13章 工場オフィスの主要データモデル第14章 ソフトを作り直しても残るデータ設計第15章 バックアップと復元第16章 AIに業務を説明する第17章 仕様書は難しい設計書ではない第18章 最初の内製アプリを作る第19章 日報・点検表・検査記録から始める第20章 共有データベースから基幹システムへ第21章 基幹システムとは何か第22章 販売管理を作る第23章 購買管理を作る第24章 在庫管理を作る第25章 製造管理を作る第26章 品質管理を作る第27章 ハードウェアで工場の稼働を監視する第28章 Raspberry Piで現場のエラーチェックを作る第29章 Raspberry Pi・小型IoT端末のセキュリティ第30章 設備保全と故障履歴をデータ化する第31章 原価と会計へつなげる第32章 なぜ内製化にセキュリティが必要なのか第33章 まず守るべき基本第34章 AIが作るコードの弱点第35章 AI時代の新たな脅威第36章 工場オフィス特有のリスク第37章 事故が起きたときの対応第38章 テストする第39章 リリースする第40章 運用と保守第41章 内製チームを作る第42章 外注先・専門家との付き合い方第43章 反脆弱な個人になる第44章 反脆弱なチームになる第45章 自社製システムを会社の競争力にするおわりに付録のダウンロード案内
| Publisher | Independently published |
| Publication date | June 6, 2026 |
| Language | Japanese |
| Print length | 616 pages |
| ISBN-13 | 979-8198969445 |
| Item Weight | 966 g |
| Dimensions | 5.98 x 1.39 x 8.58 inches (15.2 x 3.5 x 21.8 cm) |
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稲 駿介 Format: Paperback Planning & Forecasting Editorial Review
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