株式会社エムニは、株式会社ミスミよりFactory-MROビジネス・ハブ執行役員の大内郁浩氏を招き、無料オンラインセミナー「ベテランがいなくても止まらない工場〜属人化した『判断』と『管理』を仕組みに変える〜」を2026年11月6日(金)12:00〜13:00に開催します。

セミナー開催の背景と目的
工場の現場では、設備トラブルへの対応判断や間接材の在庫・発注管理が、特定のベテラン従業員の経験に依存する傾向があります。そうした人材が定年を迎える際、設備修復の技能だけでなく、「どこからトラブルの原因を確かめるか」といった判断や、「間接材をいつ・どれだけ発注するか」という管理ノウハウが工場から失われるリスクが存在します。
量産工場で使われる工具や消耗品などの間接材購買は、多品種少量かつ需要が不定期であることからデジタル化が進みにくい特徴があります。また、設備保全の現場でも異常の予兆や音の聞き分けといった判断が担当者個人の知識にとどまりがちです。本セミナーでは、間接材トータルコストダウンサービス「MISUMI floow」を提供するミスミと、製造業特化型AIを開発するエムニの2社が、これらの管理と判断を仕組みへ置き換えるアプローチを提示します。
Mr.ガジェット工場の間接材調達と設備保全という、熟練者の経験に頼りがちだった2つの領域における仕組み化が本セミナーの主題です。
Ms.ガジェットベテラン社員の退職によるノウハウ喪失は製造業でよく耳にする課題なので、具体的な解消法に注目が集まりそうですね。
プログラム構成と各セッションの内容
セミナーは全体の進行ガイダンスから始まり、各社の単独セッションおよび登壇者2名によるクロストークで構成されます。
セッション1:属人化から仕組み化へ、現場の非効率を"時間価値"に変える
12:05〜12:20には、株式会社ミスミの大内郁浩氏が登壇します。間接材の発注および在庫管理において属人化の解消に取り組んだ実例を紹介し、需要のデジタル化を起点とした間接材のトータルコストダウン手法を解説します。
Ms.ガジェット不定期で多品種少量な工具などの購買が、需要のデジタル化でどう効率化されるのか関心があります。
セッション2:熟練保全員の"判断"をAIが引き継ぐまで
12:20〜12:35には、株式会社エムニの代表取締役CEOである下野祐太氏が登壇します。設備の稼働データや作業記録から異常の予兆を捉え、熟練保全員の判断をAIによって言語化して復旧手順まで提示する実装事例について紹介します。また、PoC(概念実証)にとどまらせないための設計や運用の勘所についても取り上げます。
Mr.ガジェット異常予兆の検知にとどまらず、熟練者の判断基準を言語化して復旧手順まで提示する実装事例が扱われます。
Ms.ガジェットPoCで終わらせずに現場運用へ定着させるためのノウハウが共有されるのは、導入を検討する側にとって実用的な視点ですね。
クロストーク:ベテランに頼らない工場は、どこから作り始めるか
12:35〜13:00には、モデレーターを務める株式会社エムニの門前一馬氏の進行のもと、大内氏と下野氏によるクロストークが行われます。欠品と過剰在庫が同時に発生する工場における属人化の棚卸し方法、AIに委ねる判断と人間が担う判断の境界線、現場で定着する仕組みと形骸化する仕組みの相違点について議論が展開されます。
Mr.ガジェットAIに任せる領域と人に残す領域の線引きなど、現場導入時の現実的な判断基準がディスカッションされます。
Ms.ガジェット欠品と過剰在庫が同時に起こる課題へのアプローチなど、現場目線のテーマが多く設定されています。
開催概要と参加対象
本セミナーの実施形式や参加条件などの基本情報は以下の通りです。
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| 開催日時 | 2026年11月6日(金)12:00〜13:00 |
| 申込締切 | 2026年11月6日(金)11:00まで |
| 実施形式 | オンライン(Zoomウェビナー) |
| 参加費 | 無料 |
| 主な対象者 | 製造業の製造・保全部門責任者、購買・調達部門責任者、工場管理職、経営層・DX推進部門担当者 |
Ms.ガジェット開催直前の11:00まで申し込みを受け付けており、オンライン参加できるのは利用しやすい設定ですね。
登壇者プロフィール
ミスミの大内郁浩氏は、生活用品メーカーでBtoC領域のサプライチェーン業務を経験した後にミスミへ入社しました。国内でのファクトリーオートメーション向け商材マーチャンダイジングや、中国における約9年間の海外事業・組織マネジメントを経て、現在は「floow事業」においてFactory-MROビジネス・ハブ執行役員として日本市場の立ち上げに携わっています。
エムニ代表取締役CEOの下野祐太氏は、京都大学大学院エネルギー科学研究科応用科学専攻を修了後、株式会社松尾研究所にて製造業向けAIの社会実装に3年間従事しました。IoTセンサーによる異常検知や生産計画最適化などのプロジェクトマネージャーを担当し、松尾研起業クエスト1期生を経てエムニを創業しました。「Forbes JAPAN 30 UNDER 30 2025」のSCIENCE&SOCIAL部門に選出されています。
Ms.ガジェットサプライチェーン実務に精通したミスミの役員と、AI社会実装を手がけてきたエムニ代表の組み合わせによる知見が伺えます。
- 本記事で使用している画像は、メディアユーザーとしてPR TIMESより提供されたプレスリリース素材を利用しています。

調達のコストダウンからAIを活用した復旧手順の提示まで、一連の流れが整理されたプログラムになっていますね。