データがない会社は、AIにも断られる時代【繊維業界向け】

AIにも、断られる時代が来た

先日、名古屋で開催されたAI博覧会に行ってきました。
https://aismiley.co.jp/ai_hakurankai/nagoya-2026/
名岐地区の製造業が多く集まる展示会で、ベンチャー企業のブースをいくつか回りながら、担当者の方と話す機会がありました。

そこで聞いた話は、私にとってインパクトがありました。

AI博覧会で聞いた「衝撃の言葉」

その展示会で特に注目を集めていたのは、大きく2つのテーマでした。

一つは、AIのOCR機能を使った業務効率化。
OCRとは、紙やPDFに書かれた文字をAIが読み取り、データとして使えるようにする技術のことです。

FAXで届いた発注書をそのままExcelに転記していた作業が、自動化できるようになります。

もう一つは、技術やノウハウの「次世代への継承」。
「ベテランの頭の中にあるものを、どうやってデータ化してAIに活かすか」という相談が、圧倒的に多かったそうです。

そこで話を聞いたベンチャー企業の担当者の方が、こんなことを言いました。

お断りする、という言葉が刺さりました。

「AIを導入したい」と思っても、受け入れてもらえない会社がある。
そういう時代が、もうすでに来ているんです。

これ、他人事じゃないんです

「あ、やっぱりそうか」と思いました。
驚きではなく、確信が深まった感じです。

私がこれまで訪問させてもらってきた数多くの会社さんの中で、「データとして準備できている」と感じた会社さんは、かなり少ないです。
数えるほどしかいないのが現実です。

その数少ない会社さんは何が違うかというと、「データを貯める意味を、ちゃんと分かっている」んです。

例えば、こんなことをやっていました。

• 見積もりを何件出したか？
• メールのやり取りが月に何件あるか？
• 時期により変動する生産数はどれぐらい差があるのか？

「当たり前じゃないの？」と思った方、あなたはすでにデータを貯められている方かもしれません。

しかし、この「当たり前」が、実はほとんどの中小製造業では、できていないんです。

Googleも、まずデータを集めることから始めている

少し視点を変えてみます。
先日、Googleが面白い発表をしました。
ニュース記事↓
https://blog.google/innovation-and-ai/technology/research/helping-communities-prepare-for-natural-disasters/
AIを使って山火事や洪水などの自然災害を、事前に予測・早期発見しようという取り組みです。

「どこで火が出やすいか」「どう広がるか」をAIが判断するためには、何が必要か？
気象データ、地形データ、過去の火災の記録、植生の状態。
膨大な種類のデータを、何年もかけて集め続けた上で、初めてAIが動き始める。
あのGoogleですら、そこから始めているんです。

製造業でも、全く同じ話だと私は思います。

じゃあ、何をデータにすればいいのか？

ここが一番の悩みどころだと思います。
「データが大事なのはわかった。でも何から始めれば？」

考え方のヒントを一つ

「将来、何をAIにやらせたいか」を先に決めてから、必要なデータを逆算する。

料理に例えるなら、「今日は肉じゃがを作ろう」と決めてから、じゃがいも・玉ねぎ・牛肉を買いに行く。
冷蔵庫に何でも詰め込んでおくのではなく、作りたい料理が決まっているから、何を買えばいいかが分かる。
前回の記事でお伝えした「食材を冷蔵庫に入れておく」の、もう少し具体的な話です。

例えば「見積もりを自動化したい」という目標があるとします。
そのためにAIが必要とするデータは、大きく2種類です。

①「変わらない情報」（商品・取引先のマスター）【マスターデータ】
・商品名・品番・単価・仕入先・外注先
・販売先の名前・会社名・担当者
・よく使う素材・仕様

②「日々の動きの記録」【トランザクションデータ】

・いつ・誰に・何の見積もりを出したか
・成約したか、しなかったか
・売上/利益金額はいくらだったか

この2つが揃って初めて、AIは

• 「このお客様にはこの価格帯が通りやすい」
• 「この素材の組み合わせがよく出る」

という予測・判断ができるようになります。

それに、最初は「見積もりの自動化」を目的に集め始めたデータが、後から別の使い方に化けることもあります。

• 「やっぱり在庫管理を自動化したい」
• 「受発注の履歴を分析したい」

となったとき、きちんと貯めておいたデータは、そのまま使い回せる可能性があります。
肉じゃがを作るつもりで買った玉ねぎと牛肉が、カレーにも使えるように。
地道に貯めたデータは、決して無駄にはなりません。

メールも同じです。
電話中心のやり取りだと、記録が残りません。
「いつ・誰と・どんな内容を話したか」が、データとして蓄積されない。
メールやチャットに少しずつ移行していくだけで、AIが学習できる「素材」が自然と溜まっていきます。

「貯め方がわからない」は、当然です。私も格闘中です。

私自身も、正直言うとまだ格闘中です。
「データが大事」と言いながら、「何の項目で貯めていくか」「どうやったら貯めやすくなるか」を日々考えています。

私の場合は、AppSheetというGoogleのノーコードアプリを使って、見積もりの件数・発注の記録・販売履歴をデータとして記録しています。

簡単なものですが、それだけでも「後で見返せる」状態になる。
そして分析などにも使用できます。

「何から始めればいいか」がわからなくて当然です。
一人で考えていても、なかなか進まない部分だと思っています。

AI博覧会で聞いた話は、「未来の話」ではありませんでした。
データがある会社とない会社で、もうスタートラインが変わり始めている。
地味で、面倒で面白くないかもしれません。
でも、フィジカルAIやAIエージェントの開発がものすごい発展を遂げる中で、着実に今できる準備ははここだと、私は思っています。

「何を貯めればいいか？」「どう整理していけばいいか？」

一人で考えると、なかなか前に進まないのがこのテーマです。
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むしろ、そこから整理するのが私の仕事だと思っています。
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