📝 エピソード概要

造船関連の製造工場から法人向けAI活用案件を受注した経緯と具体的なステップについて語られたエピソードです。深刻な人手不足や紙図面による作業ミスで年間約2,000万円のロスを抱える現場に対し、AIを活用したデータ化や業務効率化を提案。コードが書けなくても、営業・ヒアリング力とAIツールの活用によって課題解決案件を獲得できるプロセスを解説しています。

🎯 主要なトピック

• 法人向けAI案件の受注報告: 地元の造船関連工場から、会社員の月収相当のAI活用案件を正式受注した経緯を報告しています。
• 製造現場の課題とロス削減: 紙図面の部材拾い出しに伴うミスや、年間約2,000万円に上る部材ロスの削減が主要な課題として挙げられました。
• AIツールによる解決策の提示: Claude等を活用し、PDFからの部材洗い出しやCSVデータ化、3D化などを検証・提案しました。
• 営業力とデモの効果: 過去の営業経験を活かしたヒアリングと、ChatGPTの音声翻訳機能などの実践的なデモが受注の決め手となりました。
• Webアプリ開発スキルの重要性: 今後のキャリアや案件獲得において、Webアプリ制作を学ぶ価値と開講予定の集中講座について紹介しています。

💡 キーポイント

• 課題の可視化とデモが受注の鍵: 実際にAIで動くもの（3D化やデータ抽出、翻訳など）を現場に見せることで、導入のイメージと信頼を獲得できます。
• コードが書けなくても案件は獲得可能: プログラミング未経験でも、丁寧なヒアリング力とAIツールの理解があれば企業の業務効率化に貢献できます。
• 製造業におけるAI活用の高い費用対効果: 手作業のボトルネック解消やミスの半減など、明確な損失削減効果が期待される領域でAI需要が高まっています。