本記事では、筆者が6年間にわたり鋳造工場のデジタル化とAI導入に携わる中で明確になった「AIは新製品に弱い」という根本的な限界を解説します。AIは過去データがなければ判断できず、一方で製造業は常に新製品を立ち上げるという構造的矛盾を抱えています。新製品に対して有効なのは、①類似製品データから内部パラメータ範囲を設定する方法、②プロセス専門家が理論と経験から処方箋を作る方法の2つだけです。筆者の役割はAIそのものではなく、データ統合、検査結果連携、専門知識の構造化、初期ロットの学習データ化など、AIが学習できる環境を設計することでした。製造現場の現実に基づくこの視点は、AI運用を成功させるための重要なヒントとなります。

鋳造工場では、ボトルネックや待ち時間、トレーサビリティ不足が生産性向上を妨げています。本記事では、実際の鋳造現場での経験をもとに、IoT・可視化・統合データ・AIが生産性と品質改善にどう貢献するのか、そしてデジタル技術の限界と人の専門性が必要となる領域を解説します。