NaNi EXECUTION LAB
Technology background

Manufacturing DX · AI Integration · Process Design

NaNi

Execution Lab

データでプロセスを再設計し、
価値を生む自律型仕組みを実現する。

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実行事例

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AI活用・ETO製造

一品一様製造(ETO)のAI活用 — 過去案件類似度見積り・モンテカルロ納期管理・Job Shop最適化の実務適用記録

産業機械・プラント設備・特装車両など一品一様の受注設計生産(ETO)で、過去案件類似度ベース見積り・モンテカルロでの納期確度算出・Job Shopディスパッチングを組み合わせた実務AI活用事例。見積り精度±10%・納期遅延率1/5・機械稼働率15%向上を実現。

ETO一品一様受注設計生産産業機械プラント設備類似度検索モンテカルロJob ShopAI実務
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ローカルAI・業務自動化

完全ローカルLLM業務自動化システム — Ollama × Gemma で実現する機密データ社外送信ゼロのAIアシスタント

PDF要約・議事録TODO抽出・日報週報生成・写真自動分類を、すべて社内PCで完結。Ollama + Gemma 4 + Python(watchdog) で構築した、フォルダに放り込むだけで自動処理されるローカル完結型AI業務効率化ツールの実装記録。

ローカルLLMOllamaGemmaPythonwatchdog業務自動化情報セキュリティWindows
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AI開発・サイト構築

NaNi Execution Lab — Claude Code で 2 週間・69 ページの技術サイトを構築

製造業DX知見を発信する個人技術サイトを、Astro v6 + Tailwind v4 + GitHub Pages の完全無料スタックと Claude Code によるAIペアプログラミングで構築。2週間で69ページ・7ツール・Lighthouse 95+ を実現した記録。

Claude CodeAstroGitHub PagesAIペアプログラミングフロントエンドDXゼロコスト
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Learning Roadmap

製造DX 学習ロードマップ

ETO製造業のDX推進担当者向けに設計した16週間・4フェーズのカリキュラム。
TPS・ECM・SPC・AI・OEEまで実務に直結した知識を体系的に学ぶ。

16週
カリキュラム期間
16テーマ
学習コンテンツ
約23〜24時間
総学習時間
4フェーズ
段階的構成
Phase 1

ビジネス基盤

Week 1–4

製造業のビジネスモデル・ETO/MTO・業務プロセス設計・設計変更管理(ECM)の基礎を習得する。

ETOビジネスモデル業務フロー設計ECM基礎設計変更台帳
Phase 2

製造技術基盤

Week 5–9

製造展開・生産技術・品質統計(SPC)・設備管理・調達管理の実務知識を深める。

OEE・TPMSPC・管理図FMEA調達管理
Phase 3

DX実装基盤

Week 10–12

データ収集設計・IT基盤・AI活用・PoC設計・ダッシュボード構築の実践スキルを身につける。

記録情報設計ITインフラ設計AI活用標準化
Phase 4

高度化・推進

Week 13–16

標準化・KPI管理・経営報告・推進体制の構築。DX推進担当者として組織を動かす力を養う。

KPI設計効果測定経営報告推進体制
学習ロードマップを見る →
Smart manufacturing

APPROACH

現場の課題を、
データで解く。

製造業特有の複雑な業務フローを分析し、
再現性ある仕組みへと変換する。

LATEST NEWS

ニュース

ALL NEWS →
2026年4月26日
新ツール公開

ETO(一品一様製造)向けAIツール3本を新規公開

2026年4月19日
お知らせ

NaNi Execution Lab サイトを公開しました

2026年4月15日
お知らせ

製造DX学習ロードマップを公開しました

2026年3月1日
事例

事例3件を新規追加しました

2026年2月1日
お知らせ

技術ブログを開始しました

Data center

CONCEPT

「データでプロセスを再設計し、
価値を生む自律型仕組みを実現する。」

製造業の現場で積み上げたDX経験とAIを活用した業務自動化の実践事例を発信しています。