力量管理表の自動補正、配置表の自動生成、突発欠勤時の代替候補提示までを担い、製造現場における人員配置の属人化を解消
Incerto合同会社（本社: 東京都荒川区、代表: 佐藤碧人、https://www.incerto.tech/）は本日、製造業特化の 『力量管理・人員配置AI』 の提供を開始しました。
本AIは、ISO9001で規定される力量管理表の運用、班長・職長が頭の中で行う人員配置判断、突発欠勤時の再配置までを統合的に担い、人員配置の属人化を解消する ために設計されています。ベテラン班長の引退と現場の人手不足が同時進行する製造業において、毎日の配置意思決定を「個人の経験」から「工場の仕組み」へと転換します。
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■ 背景: 製造業における人材構造の変化
製造業は今、複合的な人材課題に直面しています。
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採用難の深刻化: 「生産工程の職業」の有効求人倍率は2024年11月時点で 1.50倍 と、全職業計の1.25倍を上回る水準で推移しており、製造現場の人手不足は構造化している（厚生労働省『一般職業紹介状況（職業安定業務統計）』2024年11月分）
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配置判断を担う班長層の高齢化: 製造業では、34歳以下の就業者数が2002年からの約20年間で 125万人減少（384万人→259万人）、65歳以上は 30万人増加（58万人→88万人）しており、配置判断を担うベテラン班長・職長層の引退・退職リスクが高まっている（経済産業省ほか『2025年版ものづくり白書』）多能工化の要請: 需要変動に対応するための多能工化（一人で複数工程を担当）が進むほど、誰が何をできるかの管理と日々の配置判断は複雑化する
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突発欠勤への即応要求: 少人数運用のラインほど、一人の急な欠勤が生産計画全体に波及しやすく、代替配置の即時決定が求められる
これらの圧力が重なる中、配置判断がベテラン班長個人に集中し、再現性・継続性を持たない状態、すなわち 人員配置の属人化 が、多くの工場で経営課題として顕在化しています。
■ 課題: 人員配置の属人化
製造現場では、次のような状況が業界横断的に発生しています。
力量管理表の形骸化。 ISO9001で整備が求められる力量管理表（多能工マトリクス）は、年1回の人事評価時にのみ更新される「紙とExcelの書類」になりがちで、現場の実態と乖離しています。
配置判断のベテラン一極集中。 日々の人員配置は、経験豊富な班長・職長の頭の中にある暗黙ルール（「この組み合わせは避ける」「この工程は新人を置かない」等）に依存しています。ベテランが休むと現場が機能不全に陥ります。
制約条件の複雑化。 労働基準法・有資格者要件・外国人技能実習生比率（50%/50%/1/3 等）・GMP・ゾーニング規制など、配置時に考慮すべき制約は数十に及びます。
業界別に見ても、同型の課題が存在します。
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食品工場: アレルゲン管理・GMP・ゾーニング規制を踏まえた配置が特定班長の経験に依存
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自動車部品工場: 多能工化を掲げつつ、力量管理表が形骸化し誰が何をできるか実態が掴めていない
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化学プラント: 危険物取扱者・有機則作業主任者など有資格者配置をExcelで属人的に管理
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電子部品工場: 外国人技能実習生・特定技能の構成比率規制の遵守を頭の中で計算
共通するのは、日々の配置意思決定が特定個人の経験に閉じており、工場として再現・継続できない運用になっている ことです。
■ 解決策: 『力量管理・人員配置AI』
力量管理・人員配置AI』は、現在以下の業務を任せられる設計となっています。
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力量管理表自動補正業務: 実績データ（工程作業時間・不良率・立ち上がり時間）からスキル評価を自動補正し、形骸化した力量管理表を「配置判断に使える」状態に維持
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配置表自動生成業務: 労働基準法・有資格者要件・外国人技能実習生比率・GMP・ゾーニングなどの制約条件と、力量管理表に基づく作業員のスキル情報を踏まえた配置表を自動生成
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突発欠勤対応業務: 欠勤発生時に、力量・有資格者要件・労務制約を踏まえた代替候補を即座に提示
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マルチ出力業務: 配置表を紙・LINE・Slack・Teams・現場端末・既存生産管理システムへ並列出力
■ 製造現場の機密保持に応えるセキュリティ設計
製造業の現場が扱う情報は、独自工程のノウハウ、人事評価データ、有資格者リスト、生産計画など、社外に出すことが許されないものが多く含まれます。本AIは、工場ごとのセキュリティポリシーや情報システム部門の運用要件に応えるため、以下のAI基盤を選択できる設計としています。
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オンプレミス/ローカルLLM構成: 工場内のサーバーでAIを稼働させ、データを一切外部に出さない運用が可能
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エンタープライズ向けクラウドAI: Amazon Bedrock、Azure OpenAI Service、Google Cloud Vertex AI等、入力データが基盤モデルの追加学習に使用されないエンタープライズ向けAIサービスを活用
どの構成を採用しても、本AIは同じ使い勝手を提供します。
機密保持と情報システム部門の運用要件との両立を前提とした設計 により、安心して業務をお任せいただけます。
■ 企業ごとのニーズに合わせた柔軟な導入
本AIは、全工場一斉の大規模導入を前提としたシステムではありません。企業ごとに異なる工場規模・業務構造・既存システムに合わせて、必要な範囲から段階的に導入できる 設計としています。
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ライン・工場からの段階的な立ち上げが可能
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必要な業務モジュールのみを選択導入
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効果確認後に、他業務・他工場へ展開
また、既存の生産管理システム・勤怠システム・工程管理システムとの連携、企業固有の業務フローに合わせた専用モジュールの オーダーメイド開発、業務特性（必要な推論精度・処理速度・対応言語・運用コスト等）に応じたAIモデルの個別選定にも対応します。業界特有の規制・慣習に沿った制約条件エンジンの追加設定を含め、企業ごとに最適な導入構成をIncertoが個別に設計します。
■ 代表コメント
Incerto合同会社 代表 佐藤碧人
製造業の現場で毎朝の配置を組む仕事は、外から見るよりはるかに重いです。法令、有資格者、技能実習生の比率、ラインごとの相性、当日の体調までを頭に入れて、即座に判断する。これを長年支えてきたのが、ベテラン班長の経験でした。
『力量管理・人員配置AI』は、その判断を工場のデータとして残し、後任の班長や、新しく入った担当者でも同じ品質で配置を続けられるようにするためのものです。ベテランの仕事を工場の資産にすることを目的としています。
■ まずはお気軽にお問い合わせください
「うちの工場でも使えるのか」「どの業務から始めればいいのか」「既存の生産管理システムと連携できるのか」「オンプレミスで動かしたい」など、どんなご質問でも構いません。まずはお気軽にご相談ください。
『力量管理・人員配置AI』で自動化可能かどうかを含め、Incertoが個別にご提案いたします。本プロダクトの範囲に収まらないご相談についても、Incertoはこれまでに製造業を含む多様な業界・業務でAI活用・業務自動化案件に対応した実績がありますので、業種・業務を問わずまずはお気軽にご相談ください。デモのご要望や、業務内容に関するご相談だけでも歓迎しております。
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項目 内容
相談内容 『力量管理・人員配置AI』の導入相談、現場業務自動化の可能性整理、デモ、オーダーメイド開発相談、本プロダクト以外のAI活用・業務自動化のご相談
対象 製造業（食品・自動車部品・化学・電子部品・医薬品・金属加工 等）の工場・事業所、その他AI活用・業務自動化を検討する企業
問い合わせ先 info@incerto.tech
Webサイト https://www.incerto.tech/
■ 会社概要
会社名：Incerto合同会社（インケルト）
代表：佐藤碧人
所在地：東京都荒川区
事業内容：AI活用による経営・業務改善コンサルティング、AIシステム・AI Agentsの開発・導入支援、Blockchain/Web3開発支援
設立：2026年3月23日
Webサイト：https://www.incerto.tech/
E-mail：info@incerto.tech