■本事例の概要

職人文化が根強い日本酒製造業界においてAI（人工知能）を活用し、職人が勘と経験で製造していた日本酒造りに科学的な分析と品質管理手法を取り入れ、生産性向上と高品質な日本酒造りを実現した事例です。

■経営課題

日本酒製造業界では杜氏（とうじ）やベテラン職人の高齢化と共に製造工程の属人化が進んでいます。そのため、ベテラン職人でなければ対応できない工程がないように、作業工程を標準化し、高品質で均一な酒造りを目指す必要性がありました。
しかし、杜氏やベテラン職人のノウハウはマニュアルや動画などで可視化できておらず、若い人材を採用しても「背中を見て覚えろ！」の精神で教育に相当数の時間が掛かり、技術や知識の伝授が難しいなどの経営課題がありました。

■AI導入（課題解決）

温度や湿度などを各種センサーで収集した大量のデータと製造プロセス、醸造の流れを定義した数理モデル、日本酒に含まれる成分の計測値を組み合わせることにより、日本酒造りに最適なプロセスを算出するAIを導入。杜氏やベテラン職人の技術や知識の伝承が可能となりました。

■経営効果

各種センサーで収集した大量のデータや計測値などを組み合わせてAIで算出する仕組みを導入したことにより、予測精度の向上や支援情報の精緻化が実現。より最適な日本酒の製造が可能となりました。
この仕組みを活用することで、杜氏やベテラン職人のノウハウが可視化でき、高品質かつ均一な日本酒造りにつながっています。

■AI導入の成功ポイント

１．可視化が難しかった杜氏やベテラン職人のノウハウをAIが解析して日本酒製造の生産性向上に貢献できた。
２．温度や各種センサーなどのIoT情報も活用し、高品質かつ均一な日本酒醸造工程を導き出すことができた。
3．属人化した杜氏やベテラン職人のノウハウが可視化でき、若手の人材育成が可能となった。
以上がセンサー情報連携AIによる日本酒製造業界事例成功事例です。