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2026/06/10 掲載

ウソだろ…岐阜の小さな町工場に「AI社員」爆誕、Claude等でアプリ量産「神事例4選」

連載：勝てる工場のつくり方～田中工業編～

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AI・生成AI

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岐阜県海津市にある小さな町工場が、生成AIを駆使して「あったらいいな」を次々と形にしている。金属部品加工を手掛ける田中工業が実践するのは、ChatGPTやClaude Codeなど複数のAIを使い分けながら現場に役立つアプリを自作するという取り組みだ。傷を自動検出するツールから、受注から請求書発行までを一元管理するアプリ、毎朝メールを送ってくる「AI社員」まで、その中身は幅広い。そこで今回、同社取締役田中慎一氏に話を聞き、現場発で生まれた4つのアプリ開発事例を通じて、町工場における生成AI活用の実像に迫る。

構成：編集部井内亨　執筆：ビジネスライター和地慎太郎（わち・しんたろう）

ビジネスライター和地慎太郎（わち・しんたろう）

東北大学大学院応用化学専攻修了。大手製造業を経て自治体に勤務し、大学での産学連携業務も経験。現在はビジネス分野を中心に取材・執筆。導入事例、記事広告、技術紹介、セミナー記事、SEO記事、法令解説記事などのほか、企業向けコンテンツ制作にも携わる。理系・技術職出身で、環境分野（脱炭素・廃棄物・水質）に強み。脱炭素アドバイザー（環境省認定）、公害防止管理者。著書に『ビジネス教養として知っておくべきカーボンニュートラル』（ソシム）。

　撮影：大参久人

Claudeなど複数のAIモデルを使い分けながら、「あったらいいな」と思うツールを開発している

前編はこちら（※この記事は後編です）

職人の技を残したい…岐阜の町工場が「生成AI」で挑む、超切実な「技能承継の突破口」

【事例1】3つのAIで「打痕・傷検出アプリ」開発

　「打痕・傷検出アプリ」は、スマートフォンのカメラを製品にかざすと、AIが表面の傷や打痕を自動で検出しマーキングするものだ。「サビがあります」「三角形の傷があるようです」といった分析結果と合わせて出力される。

【画像付き記事全文はこちら】打痕・傷検出アプリの画面。赤枠で傷の箇所を示してくれる

（田中工業提供）

　製造現場では、機械で制御できる工程と、職人が手作業で行う工程が混在する。特にネジ切りなどの作業は人の手に依存する部分も多く、わずかなばらつきが不良につながる可能性がある。

　最終工程で外観検査を行うものの、数百にのぼる加工箇所をすべて人の目で確認するのは現実的ではない。「ネジ穴の深さが少し足りないだけで、客先まで出向いて直しに行くこともあります」と田中氏は話す。

　田中氏はこのアプリの作成にGoogle AI Studioを用いた。「スマホで撮った金属部品の画像から、打痕や傷を検出するアプリを作ってほしい」と入力するだけで、アプリの骨格が生成される。

　その後の調整では、ChatGPTで不具合の原因を探り、Claude Codeでコードを補完するなど、AIを使い分けながら進めた。生成したコードをGoogle AI Studioに反映することで、精度改善を図ったという。

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