愛知県名古屋市のエンジニアです。業務システムを自分の手で設計して作る仕事を 8 年続けてきました。
近年はそこに生成 AI を組み込み、仕事のカイゼンも含めた提案をしています。自動車の設計現場では、調べものの時間を約 70% 削減しました。作ったあとも、現場で使われる様子を見ながら直し続けています。

• 70%削減
  自動車設計の現場に生成 AI を導入

  • 課題過去の設計資料・不具合事例・法規制などの調べものは、保管場所を人に聞いて探し、中身を読み込む必要があり、一度で終わらないことも多かった。
  • 取組部署ごとにバラバラに保管されていた資料を集め、AI が読める形に整理し直しました。ベテランに聞き取りを重ね、頭の中にしかなかった知識も文書にしました。そのうえで、AI に質問すれば答えが返る仕組みを作りました。
  • 工夫現場の設計者に試してもらい、直すことを繰り返しました。あわせて日々の業務の流れも見直し、その中に AI を組み込みました。
  • 成果調べものにかかる時間を約 70% 削減（数百名規模が利用）。Microsoft の公式事例として掲載されました。
  • 期間2023年5月 〜 2025年7月

  Microsoft 公式事例はこちら
• やり直し2割減
  自動車の配線設計の技術伝承

  • 課題設計内容のチェックは、両立しにくい条件・他への影響・過去の不具合といったノウハウを持つ一部のベテランが担っていた。
  • 取組ベテランが「どこを、なぜ見るのか」というチェックの観点を一つずつ聞き出し、過去の不具合事例と合わせて AI に教えました。ベテランが見る前に AI が先にチェックし、設計者が自分で気付いて直せるようにしました。
  • 成果設計者が自分で直せるため、後の工程のベテランのチェックでのやり直しを約 2 割削減。ベテランのノウハウを残すことにもつながっています。
  • 期間2025年12月 〜 2026年2月
• 進行中
  自動車工場の作業者の業務改善

  • 取組工場の作業者が行う製造工程の管理をサポートする AI に取り組み中。
  • 狙い作業者の知識・経験に頼っている工程管理の品質を、誰が担当しても一定に保つこと。
  • 期間現在進行中

• 研修
  AI 活用研修と業務改善

  • 取組トヨタグループ 2 社（受講者 30〜100 名規模）で AI 活用研修を実施。研修で出た業務改善のアイデアを、一件ずつ現場の担当者と一緒に作りました。
  • 工夫経営層・管理職にも進み具合と効果を共有する場を設け、研修が終わった後も改善が続く形にしました。
  • 成果生まれた約 40 件のアイデアすべてを実際の業務に導入。効果を見ながら見直しを続けています。
  • 期間A社 2025年5〜10月 ／ B社 2026年1〜2月
• 講座
  オンライン動画講座

  • 成果累計6,700 名以上が受講。講座 11 本・平均評価 4.2★。自動車の現場での AI 活用の経験を教材化。

「まず小さく作って、見てもらう」 — 大きな計画書より先に、動くものを小さく作ってお見せします。実際に触っていただいてから、広げるかどうかを決められます。
「入れて終わりにせず、直し続ける」 — 導入したあとも、現場の声を聞きながら直し続けます。設計現場の 70% 削減も、この繰り返しで実現しました。
「現場を知る担当者と二人三脚」 — 業務を一番よく知るのは現場の担当者の方です。その方と一緒に進めることで、実際の仕事に合った形にします。40 件の業務改善もすべてこの進め方で作りました。

• 2018.03
  立命館大学 情報理工学部 情報システム学科 卒業
• 2018.04
  トヨタシステムズ 入社
  自動車会社の業務システムの開発を担当。
• 2023.05
  自動車設計の現場で生成 AI 活用を本格化
  調べものなどの調査業務を約 70% 削減。成功のカギは過去の業務資料の整理とベテランの知識のデータ化。（〜2025.07）
• 2024.11
  Microsoft 公式事例として掲載
  自動車設計での AI 活用が Microsoft の公式記事に掲載される。
• 2025.05
  AI 活用研修と業務改善を開始
  トヨタグループ 2 社で実施。研修で生まれた約 40 件のアイデアすべてを、現場の担当者と一緒に実際の業務に導入。
• 2025.08
  KINTO Technologies 入社
  自動車の設計・製造現場への生成 AI 導入を担当。
• 2026.06
  Microsoft MVP for Microsoft Foundry 受賞
  生成 AI 領域での技術発信・勉強会への貢献が評価。2026年6月1日 受賞。