AIは現場に根付き始めた——日本企業の実践から見える次の一手

デンソー、Mizkan、DeNA、萩原エレクトロニクスといった大手から中堅企業まで、AIの使い方が「とりあえず試してみる」段階を超えて、営業・製造・開発・属人業務といった実際の現場で動き始めている。今回注目したいのは、その共通の発想だ。

端的に言うと「特定の人しか持っていない知識や判断基準を、AIを使って組織全体の財産に変える」という設計が、各社の現場導入の核になっている。ロボットの知能化でも、営業の意思決定支援でも、Devinを使ったコード開発の効率化でも、根っこにあるのは同じ問いだ——「今まで誰かの頭の中にだけあったものを、どうやって使える形にするか」。

要は、AIが「便利なツール」から「組織の知識インフラ」に変わり始めた、ということ。（情報元：@A_I_News）

国内企業のAI活用が「PoC（概念実証）の壁」を越えつつあることは、業界では以前から話題になっていた。だが今回のセッション群が示しているのは、その次のフェーズ、つまり「現場の誰かが日常的に使い続ける状態」への到達が、一部企業では現実になっているという点だ。

注目したいのは用途の幅広さだ。デンソーのようなハードウェア製造でのロボット知能化、Mizkanの営業現場でのリアルタイム活用、DeNAのソフトウェア開発へのAIエージェント導入、そして萩原エレクトロニクスの「属人化情報の資産化」——これらはほぼ異なる業種・職種でありながら、すべて「人がボトルネックになっていた部分をAIで開放する」という構造を持つ。

特に「属人化の解消」という切り口は、中小・中堅企業にとって現実的な入口になりやすい。大規模なシステム投資がなくても、「ベテランの判断基準をプロンプトやドキュメントとして整理し、AIに渡す」という小さなアクションから始められるからだ。AI需要予測、現場データが鍵だったでも触れたように、現場に蓄積されたデータや暗黙知をいかに構造化するかが、AI活用の実効性を左右する。

また、DeNAがDevinを実務導入しているという点も見逃せない。Devinは「自律的にコードを書き、テストし、修正するAIエージェント」として知られているが、開発現場での実運用が日本の大手でも始まっているという事実は、エンジニアリング領域のAI活用が思想段階から実運用段階に移っていることを示している。

使う側として押さえておきたいのは「自分の仕事の中に、属人化しているポイントがどこにあるか」を棚卸しする習慣だ。それが現場導入の起点になる。

Q. 社内の機密情報をAIに入力して大丈夫？

これは現場導入で最初に出る疑問だ。ChatGPT（有料プランのTeams/Enterprise）やClaude for Work、Microsoft Copilotなど、ビジネス向けプランは学習への利用を明示的にオプトアウトできる設計になっている。無料プランはデフォルトで学習対象になる場合があるため、機密度の高い情報は有料プランか、ローカル動作のモデルを使うのが現実的な選択肢になる。具体的な条件は各サービスの利用規約・プライバシーポリシーで確認できる。

Q. 「属人化解消」って、自分の仕事がなくなるリスクがあるのでは？

業界での議論として「ナレッジを出しすぎると自分の価値が下がる」という懸念はよく聞かれる。ただ、今回の事例が示しているのは逆の構図だ。萩原エレクトロニクスの「属人化情報を業務資産化する」という取り組みは、その知識を持っている人が「整理・構造化・検証できる人」として中心的な役割を担う設計になっている。知識を出すこと自体より、「どう整理するかを判断できるか」が価値の源泉になりつつある。

Q. DevinやAIエージェントは個人でも使えるの？

DevinはCognition社が提供するAIソフトウェアエンジニアで、公式サイト（cognition.ai）からアクセスできる。2025年時点で個人プランも提供されており、月額課金で利用可能だ。ただし、GitHubリポジトリとの連携やタスクの設計がある程度必要なため、「コードが書ける、または読める」人向けの入口になる。完全にノーコードで使い倒すには、まだ学習コストがかかる段階だ。