お悩み
配合実験のデータが個人のExcelやノートに散らばり、過去の知見を探すだけで時間がかかる
AI社員なら
AI社員が実験データを一元的に整理し、条件や物性で横断検索できる形にまとめます。担当者の記憶に頼らない運用に変えられます。
化学・素材向けAI社員
配合の勘所もSDSの書き方も、ベテランの頭の中にしか残っていない。
配合実験のデータは個人のノートやExcelに散らばり、SDSや化審法・REACHの書類は担当者の経験頼み。属人的な事務作業が研究と製造の余力を奪い続けています。
化学・素材 AI社員が配合データの整理、SDS下書き、ロット品質の追跡を横断支援。読み取り・転記・照合・起草といった事務をAIが巻き取り、人は判断と実験に集中できる体制を最短2週間で整えます。
運営：株式会社Michibiku Group
こんなお悩み、ありませんか？
化学・素材の現場でよく伺うお悩みと、AI社員による解決の方向性です。
お悩み
SDSの作成・改訂が担当者の経験頼みで、製品が増えるたびに事務負荷が積み上がる
AI社員なら
AI社員が組成や法令区分をもとにSDSのドラフトを作成。人は内容の確認と確定だけで進められます。
お悩み
化審法・REACHなど法令対応の確認が属人化し、改正のたびに該否判断に追われる
AI社員なら
AI社員が対象物質や該否のチェック観点を整理し、確認すべき箇所を提示。担当者は最終判断に集中できます。
お悩み
ロットごとの品質データや出荷記録の突合が手作業で、トレースに時間がかかる
AI社員なら
AI社員が品質データとロット情報を全件突合し、差異の出た箇所だけを報告します。
ひとつでも当てはまったら、下記の効果の目安と活用シーンをご覧ください。
定型業務の工数
大幅に圧縮
繰り返しの多い事務・帳票業務をAI社員へ移管
稼働体制
専属AI社員が継続稼働
属人化しがちな業務を仕組み化し、安定して回す
運用開始
最短2週間
現行業務に合わせて設計し、段階的に導入
化学・素材の業務課題
配合・実験データが属人化する
配合の勘所や過去の実験条件がベテランの記憶や個人ファイルに依存し、知見が共有されていません。
若手が過去の知見を再利用できず、同じ検討を繰り返すムダが残ります。
属人化
SDS・法令書類の作成負荷
SDSの作成・改訂や化審法・REACHの該否確認を手作業で行い、製品数の増加とともに事務が積み上がります。
改訂漏れや記載ミスが起きやすく、確認の手戻りも増えます。
製品ごとに発生
ロット品質と出荷のトレース
品質データ・ロット記録・出荷指示の突き合わせを1件ずつ行うため、品質保証や出荷の担当に負荷が集中します。
トレースに時間がかかり、クレーム時の原因特定も後手に回りがちです。
数時間〜数日
導入効果（例）
配合実験データの整理と横断検索
対象：研究開発 / 技術
導入前
配合条件や物性データが個人のExcelやノートに散らばり、過去の知見を探すのに時間がかかっていました。
導入後
AI社員が実験データを一元的に整理し、条件や物性で横断検索できる形に整えます。
過去の知見を再利用しやすくし、研究者は次の検討に時間を使えるようにします。
SDSドラフトの自動作成
対象：品質保証 / 技術管理
導入前
組成や法令区分を確認しながらSDSを手作業で作成・改訂し、製品が増えるほど負荷が増えていました。
導入後
AI社員が組成や区分をもとにSDSのドラフトを作成し、担当者は確認と確定だけで進められます。
作成・改訂の手数を減らし、人は内容の妥当性チェックに集中できます。
ロット品質の全件突合とトレース
対象：品質保証 / 生産管理
導入前
品質データとロット記録、出荷情報の照合を1件ずつ行い、トレースに時間がかかっていました。
導入後
AI社員が品質データとロット情報を全件突合し、差異の出た箇所だけを報告します。
突合の手作業を圧縮し、トレースのスピードと精度を両立させます。
AI社員の活用シーン
配合実験データ管理
実験条件や物性データを構造化し、横断検索できる形に整理します。
SDS下書き作成
組成や法令区分をもとにSDSのドラフトを作成し、改訂も支援します。
化審法・REACH対応補助
対象物質の該否や確認観点を整理し、法令対応の確認を支援します。
ロット品質追跡
品質データとロット情報を全件突合し、差異だけを報告します。
プラント運転ログ整理
運転記録や日報を整え、報告や分析に使える形にまとめます。
在庫・出荷指示整理
在庫データや出荷依頼を整理し、出荷準備の事務を軽減します。
クレーム解析補助
クレーム情報を整理し、関連するロットや工程の手がかりを提示します。
研究レポート起草
実験結果をもとにレポートのたたき台を作成し、報告作業を支援します。
化学・素材での導入効果
化学・素材 AI社員は、現場の研究・製造のやり方は変えずに、データ整理・突合・書類づくりといった事務を引き受けます。属人化した知見と事務を仕組みに置き換え、トレースと法令対応のスピードと精度を両立できるのが特徴です。数値は導入事例をもとにした概数です。
ロット品質の突合
1件ずつ→全件突合
全件突合のうえ差異箇所だけを報告し、トレースの確認負荷を抑えます。
導入リードタイム
最短2週間
対象業務を絞れば、最短2週間〜1.5ヶ月で最初のAI社員が稼働します。
SDS作成事務
確認だけに集約
組成からのドラフト作成をAI社員が担い、人は確認と確定に集中できます。
導入事例
化学メーカー A社配合・製造業務 / 中堅規模
個人ファイルに散らばっていた配合実験データの整理と、SDSの作成・改訂事務をAI社員へ移管。実験データの横断検索とSDSドラフト作成をAIが担い、ロット品質の突合も全件チェックして差異だけを報告する運用に変えました。数値は導入事例をもとにした概数です。
- 配合データ
- 個人ファイルに散在一元化・横断検索
- SDS作成
- 手作業で作成確認だけに集約
- ロット品質
- 1件ずつ照合全件突合・差異報告
※ 効果は業務規模や運用状況により異なります。
導入の流れ
業務診断
1〜2日
配合データ・SDS・法令対応・品質トレースのどこに事務が偏っているかを洗い出し、優先順位を決めます。
成果物：工数の洗い出し、対象業務一覧、改善優先度
ルール・テンプレ設計
2〜3日
実験データの整理項目、SDSのフォーマット、突合の差異条件をAI社員向けに整備します。
成果物：整理項目、出力テンプレ、判断ルール
連携・検証
2〜4日
LIMSや生産管理システム、既存フォーマットと接続し、実データで整理・突合の品質を検証します。
成果物：連携設定、検証結果、修正項目一覧
本番稼働
1週間目〜
一部の業務で先行稼働し、効果を見ながら対象を広げます。
成果物：本番運用、運用レポート、横展開計画
よくあるご質問
研究員や現場にITを使わせるのは難しいです
現場の研究・製造の進め方は変えません。化学・素材 AI社員はデータ整理・突合・書類づくりといった事務を巻き取る設計から始めるため、現場の作業手順を変える必要はありません。
SDSや法令対応をAIに任せて品質は大丈夫ですか
最初から全自動で流すのではなく、AI社員はドラフト作成や確認観点の整理までを担い、最終的な内容の確定は担当者が行う形で導入します。確認に耐える運用から始めます。
既存のLIMSや生産管理システムと連携できますか
CSV・API・画面操作のいずれかで接続できます。既存のフォーマットに合わせて連携を設計します。
機密性の高い配合情報のセキュリティは問題ありませんか
アクセス権限や出力ルールを先に設計し、配合・組成などの機密情報の扱いとログ管理まで含めて運用します。
導入までどれくらいかかりますか
システム連携を含めて最短2週間〜1.5ヶ月です。まず一部の業務で運用し、効果確認後に対象を広げられます。
