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「現場なら図面があれば話が進む。でも、システム開発の世界では『要件定義書を出してください』が最初の壁です。そんなもの、書いたことがない。」 IT調達は、製造業にとって完全なアウェー。自力で数週間かけて「ハズレ」を引く前に、専門のコンシェルジュに「探す手間ごと」丸投げしてみませんか？発注側は完全無料で、最短翌日には4〜5社の候補が揃います。

「外注したシステムが使いにくい…」そんな製造業DXの失敗を防ぐ秘策は、発注前の「画面イメージ共有」にありました。デザイン知識ゼロでも日本語でUIが作れるAIツール「Google Stitch」の活用法と、在庫管理システムの自作レビューを公開！

「このブツ、基準超えてますよね？」客先での鋭い指摘に、数字で返せていますか？数千円のスマホ用マイクロスコープが一台あれば、曖昧な「目視」を確かな「エビデンス」に変えられます。クレーム対応のコストを最小化し、信頼を勝ち取るための、現場専用・拡大観察デバイスの選び方とアプリ連携を伝授。

「夜中に機械が止まって呼び出される……」そんな保守担当者の悩みを解決するのは、数千円の格外カメラかもしれません。アナログメーターのデジタル化から、AIによる異変検知まで。ベテランの「勘」を24時間の「監視」で補完する、最新の設備保全・予兆管理の導入ステップを公開します。

Difyのナレッジ機能を使って製造業の日報解析AIを作るはずが、まさかの「ナレッジが見えない」問題が発生。原因はAIの意外な勘違いでした。品番抽出AIを追加する「二段構え」で解決するまでの検証記録。

製造業DXの最大の障壁はシステムではなく「マスタ整備」。 拠点ごとにバラバラなExcel、表記ゆれ、空欄データ…。この地獄の作業をPythonとAIワークフロー（Dify）で3日で終わらせる方法を解説します。

Make×Difyで「AI工場レポート」を作る全体設計を公開。 Google Driveに日報を入れるだけで、AIが解析してLooker Studioのダッシュボードを自動更新する「ズボラDXレポート」の仕組みを解説します。

紙の日報をAIで自動集計する「ズボラDX」に挑戦。MakeとDifyを使いレポート自動化を目指しましたが、AIは「それっぽい嘘の数字」を作り始めました。現場DXのリアルな検証記録です。

製造業のDXで失敗する工場の共通点とは。生産管理システムに潜む落とし穴と、段階的にDXを進める方法を解説します。

DX推進したいが、たくさんあるシステムの中から何を選べばいいのか分からない。そんな人のために、使いやすさで厳選した8種類のツールを紹介します。