精密部品メーカー/DX・IT部門 プロンプトライブラリ

システム導入

製造実行システム（MES）導入の「RFP要件定義」（通常版）

・『多機能』よりも『現場の作業員が直感的に操作でき、二重入力を防げるUI』を最優先要件に据えるのが成功の鍵です。

製造実行システム（MES）導入の「RFP要件定義」（戦略版）

・MESは『工場のOS』です。将来的にAIによる自律的な生産最適化を導入するための、データの拡張性を重視して選定してください。

自動化・AI

AI外観検査による「品質検品・不適合検知」の自動化（通常版）

・ミクロン単位の不具合を検知するには、カメラの解像度だけでなく『撮像環境（微細な振動への対策等）』が成否を分けます。

AI外観検査による「品質検品・不適合検知」の自動化（戦略版）

・不良を『取り除く』段階から、不良を『作らせない（リアルタイム条件最適化）』段階へとシステムを進化させてください。

設備保全の「予兆検知（Predictive Maintenance）」導入（通常版）

・すべての設備を一度にIoT化するのは困難です。『ボトルネック工程』や『修理に時間がかかる重要設備』から優先順位を付けましょう。

設備保全の「予兆検知（Predictive Maintenance）」導入（戦略版）

・『壊れたら直す』から『壊れる前に手を打つ』、さらには『壊れないように使いこなす』段階への昇華を目指してください。

基盤・組織

知的財産（図面・配合レシピ）の「デジタル流出防止」（通常版）

・『禁止』ばかりではR&Dが滞ります。安全なVDI環境の提供など、利便性と安全性の妥協点を具体的に示しましょう。

知的財産（図面・配合レシピ）の「デジタル流出防止」（戦略版）

・部品メーカーにとってデータ流出は『事業の死』を意味します。セキュリティをIT部門ではなく『経営のライセンス』として位置づけてください。

データ活用

全社統合データレイクによる「意思決定DX」基盤（通常版）

・『データを集める』ことよりも、『そのデータで毎日どの会議のどの議論を変えたいか』というゴールを明確にしましょう。

全社統合データレイクによる「意思決定DX」基盤（戦略版）

・『データがある』ことと『判断ができる』ことは別です。経営陣が『直感』を『データ』で補強・検証できるUXを重視してください。