【導入事例】199名・IT部門ゼロの製造業が、ソフト発注の判断軸を獲得 ── 株式会社ナベル × Leach AI技術コンサル

祝様: 当社はもともとカメラの蛇腹から始まった会社で、現在は医療機器、航空宇宙、測定器など、さまざまな装置に組み込まれる蛇腹を主要な技術として提供しています。蛇腹は機能的に伸び縮みする特性をベースに、お客様の装置に装着する形で発展してきました。

最近では OEM 製品だけでなく、消耗品のフィルター、ロボットの状態監視（Robot Insight）など、顧客密着型のサービスを中心とした独自事業も展開しています。台湾メーカーのロボット販売店としても活動しており、ハードからソフト寄りの領域へ事業の軸足を広げているところです。

永井様: 弊社はもともとハードウェアメーカーでした。そこに新しい取り組みとして、ロボットの状態監視のようなソフトに絡む開発が増えてきた。すると、自社の知識や時間、サプライヤーから上がってくる見積もりが適正かどうかの判断が難しくなってきたんです。そこへのアドバイスが欲しい、というのが顧問導入の出発点でした。

祝様: 中小企業ですから、技術的な深掘りがどうしても弱い。AI の進化が早いなかで、社内に情報システムや高度な技術に対応できる人材がいませんでした。これまでは協力会社（外注）に丸ごと委託してやってきていて、人材確保が困難な中小企業に共通する悩みです。

中途採用で専門家を雇うという選択肢もあるのですが、当社としては既存社員の教育を通じて人材を育てたい。だからこそ、ガッツリ実装まで請け負ってもらうのではなく、「アドバイスを受けながら社内で進める」という形でお願いしたかったんです。

祝様: 社内では Microsoft Access で多くの業務を回している状態でした。採番出図、未出図進捗管理、製作指示書、図面の枠や注記テンプレートまで Access に詰め込まれています。要件定義やフローチャートといったソフトウェア開発のセオリーがないまま積み重なってきたので、不具合や非効率が常態化していました。

属人化も大きな課題です。設計業務でも様々な場面で Access を使うのですが、バグが多く、使いにくい。「Access から脱却したい」という声がずっとあったんですね。

永井様: いちばん効いていたのは、サプライヤーから上がってくるソフト関係の見積もりに、妥当性が見えなかったことです。わからないまま OK を出していました。中身を見てもどこが妥当でどこが過剰かの判断軸がないんです。

逆に、こちらから「こういう機能が欲しい」とお願いしたものが、後から見れば非現実的な要件だったということもあります。判断する側に知識がない状態のまま開発が走っていたんですね。

永井様: まずは前職での同期というところから始まり、人間関係や信頼が非常に大きかったです。そこから勉強会を開催していただいたり、見積もりの件でアドバイスをいただいたり、注文書の自動化のような具体的な課題に対してすぐ解決いただける姿勢を拝見して、ぜひ一緒にお仕事させていただきたいと考えました。

「お客様の課題を解決する」──これは当社が昔から大事にしてきた考え方です。冨永さんのスタンスもそこにリンクしていたので、一緒に取り組みやすかったですね。

祝様: 社長から聞いている話で言えば、ナベルには「一期一会」を非常に大事にする文化があります。会長の人柄もあって、深く・長く付き合うのが当社のカルチャーなんですね。

専門性は当然ある上で、ビジネスライクで終わらず、人間的な部分でも付き合えるかどうかが、当社にとっては大事な選定軸でした。

永井様: 勉強会を始めたのは、属人化と、部門ごとに分断されたシステムをどうにかしたかったからです。各部門で必要なものになっていて、会社全体を通したシステムになっていない。一気通貫でできるシステムが何かないか、というところから開始しました。あわせて、若手メンバーに AI やシステム関係に触れてほしかったというのも大きな狙いです。

祝様: 冨永さんから監査役の永井 知子にも言われているのは、「要件定義が存在しないなかで Access の中身だけあっても、要件が入り組んでいるからそのまま移植するのは難しい」ということです。単純に Access のソフトを Python で焼き直すというよりは、社内としての要件定義の考え方をきっちり固めた上でソフト化する。要件定義さえきちんとしていれば、コードは Claude などである程度書ける時代ですから、コードが分からなくてもソフト化はできる。むしろ、要件定義を作れるメンバーが社内で出てくることが本当の課題です。

祝様: Robot Insight の開発では、大手通信会社との打ち合わせに冨永さんに同席してもらっています。期待しているのは2点です。

1つは セキュリティ面での第三者評価。エンドユーザー側のセキュリティ問題は、起きると非常に怖い。大企業でも IoT 経由の事故が起きている時代なので、第三者として「この設計でリスクは妥当か」を見てもらえることに大きな安心感があります。

もう1つは AWS のコストダウンやゲートウェイソフトなどの原価低減アドバイス。イニシャル・ランニング両方で、同じ機能をどう安く・無理なく組むかの知見をいただいています。

祝様: 現状、社内でソフトウェア開発を実装まで詰められる人的リソースは AN 君だけです。要件定義やフローチャートといったセオリーを知っているのも AN 君ぐらいで、他は高専で授業で少し触れた程度のメンバーが中心です。彼が悩んだり問題に直面したときに、冨永さんから経験を共有してもらえる体制があるのは大きいですね。

DO DINH AN 様: 私自身は独学で Python などを触ってきた程度で、決してプロフェッショナルではありません。だからこそ、開発で問題が出たときに教えていただきたいですし、冨永さんに同席していただいて経験を共有してもらえるのが、私にとっては一番ありがたいです。

祝様: 当初は「こんなことチャットで聞いていいのかな」と費用面を意識して遠慮していました。でも、契約更新で月額をアップさせていただくこともあり、これからは遠慮なく活用させていただこうと思っています。

永井様: 顧問がいなければ、妥当性が見えないままその金額で OK を出していた可能性がありますし、非現実的な要件にも気づけなかったと思います。今の案件は成功していますが、顧問がいなかったらもっと時間がかかったかもしれないし、もっとコストもかかったかもしれない。そもそも実現できていたかどうかも怪しかったかもしれません。

永井様: 当初お願いしていた注文書関連の自動化がうまく回り始めました。これに加えて、勉強会の頻度も上げていきたいという意向もあって、会社として本腰を入れて前倒しで進めたいと考えました。だから、契約期間を待たずに月額料金をアップさせていただく形でご提案させていただいたんです。

永井様: 労働人口は確実に減っていきます。2040 年には 1,100 万人ほど減少する予測も出ています。だからこそ、生産性を生まない間接業務は、人がまだ確保できている今のうちに AI で置き換えるべきです。

5年後・10年後になって慌てて取り組んでも遅い。今のうちに AI を会社に組み込んでおくことが、将来の安定経営に不可欠だと感じています。

祝様: 製造業、特に生産管理システム周りは、標準ソフトを入れた後にカスタマイズを繰り返すことで費用が膨らむのが共通の悩みです。改造だらけになって立ち行かなくなる会社を多く見てきました。

固定費となるソフトウェア費用（Office 365 → Google Workspace の移行など）の効率化や、生成AI を活用して自社で対応できる部分を増やしていくこと。これが多くの中小製造業の課題に共通するアプローチだと思います。

永井様: 今後は Gemini をはじめとする生成 AI を、社内に積極的に取り入れていきたいと思っています。勉強会やサポートを通じて社内の AI 活用を促進し、新しい技術への抵抗感をなくしていく。これが当面の最優先テーマです。

祝様: AWS の費用や、Robot Insight で蓄積される大量の生データの圧縮・分析・保存方針については、これから具体的なアドバイスをいただきたいところです。

あと、全社的に AI を組み込む際の役割分担──IoT・ロボット領域は別パートナーとの切り分け、社内 DX のメイン部分は Leach さんに、というように、最善の解決策を提供できる相手に依頼するという考え方を大事にしたいです。

永井様: 同じような悩みを抱える製造業の経営者には、「外部の知見を活用してください」と伝えたいですね。「中途採用が難しい」「IT 部門がない」という共通の悩みを持つ会社にとって、外部技術顧問は現実的な選択肢だと思います。