人手不足（2002〜2024）
- 製造業従事者：13％減
- 若年就業者：6.6％減
- 高齢就業者：3.7％増
製造業の未来へ
感知・予測・意思決定・実行
のサイクルを知能化し、
現場および組織を
統合的に支える
現状は、
技術継承困難
- 技能が暗黙知に閉じている
- 人材の供給と育成の両方が崩れている
- 技術は高度化したのに教育モデルが古い
- データはあるが知識になっていない
- 組織が分断されて文脈が継承されない
サプライチェーンの再構築が複雑化
- 外部：中東石油・米国の関税・北米サプライチェーン再編・日中関係・脱炭素化対応・ESGなど問題
- 人材内部：Tier2/Tier3の可視性不足、調達分散と品質安定の両立が難しい、コスト最適とレジリエンス最適のKPIが衝突するの供給と育成の両方が崩れている
色々な課題を乗り越えは?
LiSENを起点に、
現場効率
組織連携
データ・知識・業務はエージェントとして機能する。
感知計算
Human 2 Agent
現場における課題に対して、感知・予測・意思決定・実行
のサイクルを支援する。
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品質検査（画像、NVH、締付け、溶接）
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予知保全（ダウンタイム回避）
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工程・設備の最適化
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在庫・物流の最適化
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タクト分析（OEE向上）
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走行状況再現、アフタサービス
分析探索
Executive 2 Agent
人に依存していた"判断"を、再現可能なノーレジに変換する。
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継承対象を「作業」から「判断」に再定義
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暗黙知を"構造化された知識"に変換
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データを"判断可能な形"に変換
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"人に教える"から"システムで再現する"へ
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継承を"日常業務の中で起きる仕組み"にする
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組織横断で"文脈"を共有
自律連携
Agent 2 Agent
組織を横断的に高度な理解・意思決定・執行のサイクルでビジネスを遂行。
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知能契約より相互運用性を確保
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構造化データを出力
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イベントドリブン
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解釈·遡り可能
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人間：「実行者」から「上位の判断者」へ
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システム：「推薦」から「実行」へ
従来を基づく未来へ
IT
- 土台を作り
- 業務ロジックと擦り合わせ
- ワークフローの閉ループを実現
- 流れ上の複雑性が常にある
- 要件洗出の時間がかかる
LiSEN
- 洞察や創造
- ネック・課題に集中し、最適化を実現
- 直感的な価値の閉ループを実現
- 業務課題の膨大化を避け、柔軟に対応
- 素早く検証できる、効果を出る
事例
威迈斯
汽車・新能源
模塑科技
汽車
德赛西威
汽車・仪表
星宇股份
汽車
汇川
汽車・工業自動化
保隆
汽車