【寸劇】「営業ツール」だと思ってた。SalesforceとAIが、設計・製造・開発の現場も変える瞬間

Key Takeaways

• 製造業の設計・開発現場は、過去図面の検索や部門間連携、調整に時間を奪われがち。SalesforceとAgentforceが営業・設計・開発の情報をつなぐ。
• 営業が設計の進捗や課題、RFQ、デザインレビューをSalesforce上で直接確認でき、「毎回聞いて回る」往復が消える。この一元管理がAI活用のデータ基盤になる。
• 探すのに時間がかかる過去図面を、AgentforceがSharePointなども横断して数秒で発見。価格・サプライヤー・商談まで芋づる式につなぎ、流用設計を加速。
• 設計開発部長は複数案件のQCD（品質・コスト・納期）を俯瞰でき、Agentforceが納期遅延リスクと解決策、次の一手を先回りで提示。問題が起きる前に動ける。
• 営業と設計の情報がつながると、問い合わせの往復が減り、過去資産が活き、リスクに先回りできる。仕様変更の伝え漏れ防止や知見の資産化も進み、探しものからものづくりへ。

「あの図面、どこだっけ？」「あの案件、進捗どうなってる？」

製造業の設計・開発の現場は、こうした確認と探しものであふれています。日々、本来やるべき「設計・開発」や「顧客提案」よりも、過去図面の検索、Excelやメールでの部門間連携、そして「言った・言わない」の調整作業に時間を奪われていないでしょうか。

顧客の要求から生まれる製品は、営業・設計・開発・調達・生産技術など、多くの部門の連携でつくり上げられます。そうした現場では「必要な情報が見つからない」「必要な人に伝わらない」「過去の知見が活かされない」。この3つが開発リードタイムを延ばし、納期遅延や顧客満足度の低下を招きます。

では、営業・設計・開発の情報がつながり、AIがその情報を活用できるようになったら、設計開発の仕事はどう変わるのでしょうか。

次世代EV向けワイヤーハーネスの開発を舞台にした、ショートストーリーをご確認ください。

登場人物とストーリー

ワイヤーハーネスメーカー「オハナ電子工業」。大口顧客であるオメガ自動車向けの「次世代EV用ワイヤーハーネス」の開発が進んでいます。

• 坂本（営業）：オメガ自動車の営業担当。顧客の要望をつかみ、設計・開発へつなぐ。
• 高橋（設計）：次世代ハーネスの設計担当。顧客要求とコスト・品質・納期の両立に向き合う。
• 田中（設計開発部長）：複数の開発プロジェクトを統括する。
• Agentforce（AI）：つながった情報を活用し、営業・設計・開発の仕事を支援するAI。

それでは、彼らの設計開発の現場をのぞいてみましょう。

【シーン1】「進捗どうなってる？」の確認、毎回しなくてよくなった

坂本（営業）：高橋さん、この案件はいまどこまで進んでる？　あ！　Salesforceで設計の進捗や課題まで見られるのか。もう毎回聞かなくてもいいのか！

高橋（設計）：そうなんだよ。前は聞かれるたびにExcelやPLM（製品ライフサイクル管理システム）を開いて、進捗や課題を確認して回答してたから、そこで設計の手が止まってた。今はRFQ（見積依頼）から設計タスク、デザインレビュー、課題までここで全部見られる。Salesforceって、営業だけのものじゃないんだよね。

Agentforce（AI）：そう！ この土台があるからこそ、私もデータを活用して設計開発の仕事を支援できるんです。次は、設計者なら一度は経験したことがある『あの図面、どこだっけ？』を解決してみましょう。

📌このシーンのポイント
・営業から設計への問い合わせの手間削減
・回答のために設計の手が止まる時間を削減
・RFQや設計、課題などの一元管理が、開発リードタイム短縮、そしてAI活用を支えるデータ基盤になる

▶この「進捗が見える」動きを、デモ動画で見る

【シーン2】「あの図面どこだっけ？」探し回らなくてよくなった

重量とコストを考え、ブラケットは鉄からアルミへと変更が決定。ただし、営業の坂本からは「コンペに勝つために、コストはしっかり抑えてほしい」と念押しが。そこで高橋は、安く作るヒントを過去の設計に求める。

高橋（設計）：前に似たアルミブラケットを作ったはずなんだよな。でも、誰の案件だっけ？　ファイルサーバーのどこだっけ？　いつもここからが長いんだよ。

Agentforce（AI）：その探しもの、私にお任せください！　探している図面の条件を教えてくれさえすれば、SharePointにある図面も含めて、似たものを探してきますよ。しかも、図面だけでなく、そのときの価格や見積り、サプライヤー、商談内容まで関連づけて確認しちゃいますね！

高橋（設計）：お、出た！　しかも図面だけじゃない。そのときの価格、見積り、サプライヤー、商談内容までつながってる。これがPLMや図面管理システムとの決定的な違いか。『安く作るには？』まで一気に検討できるよ。これこそSalesforceを使うメリットだな

Agentforce（AI）：過去の設計資産を探すのはもちろん、活かすところまで。過去の設計資産を、今の開発に使える情報に変えていきます！

📌このシーンのポイント
・AIがSharePointなどの外部データも含め類似図面を検索
・価格・見積り・調達情報まで横断して回答
・探す時間を減らし、流用設計を加速して開発リードタイムを短縮

▶ AIが図面を「芋づる式」に探し当てる様子を、デモ動画で見る

【シーン3】部長の「どの案件が危ない？」をAIが先回り。やるべきことまでわかる

探しものが減り、設計検討もスピードアップ。一方、複数の開発案件を預かる設計開発部長の田中には、別の悩みがある。「問題が起きてから報告を受ける」のでは遅いのだ。

田中（設計開発部長）：案件が増えると、一つひとつ細かく追ってはいられないんだよな。お、Salesforceなら複数プロジェクトのQCD（品質・コスト・納期）をまとめて見られる。ん？ この案件、納期遅延リスクありか。何が起きてる？

Agentforce（AI）：この案件で何がリスクになっているのか、具体的な内容を整理しました。さらに、「どう手を打つか」の示唆も出します。関連する状況やToDoも、この画面から確認できますよ。

田中（設計開発部長）：そこまで分かるのか！　今までは問題が大きくなってから報告を受けて、「もっと早く分かっていれば……」となることもあった。これなら、どの案件に手を打つべきか先に分かるな。

Agentforce（AI）：必要な情報を、社内のさまざまなデータからその場で探して集められるからこそ、リスクの兆しにも早く気づけるんです。問題が起きてからではなく、起きる前に動けます！

田中（設計開発部長）：なるほど。「火が出てから消す」んじゃなく、「火種のうちに手を打つ」か。これなら納期遅延や手戻りを防いで、開発全体をもっと速く回せそうだ。

📌このシーンのポイント
・複数案件のQCDを俯瞰し、AIがリスクと解決策を先回りして提示
・問題の早期発見
・対応で手戻りや遅延を防止し開発リードタイムを短縮
・納期遵守、顧客満足度アップ

▶AIがリスクを先回りする場面を、デモ動画で見る

続きは、8分のデモ動画で。現場が変わる瞬間を目撃してください。

ここまで紹介した3つのシーンは、デモのほんの一部です。たとえば、高橋がブラケットを鉄からアルミへ仕様変更したとき。「これ、営業にちゃんと伝わる？」

設計変更の伝え漏れは、製造業の現場では日常的に起きています。古い仕様のまま営業が顧客へ話してしまう。後から「聞いてない！」になる。心当たりがある人も多いはずです。

このシーンもデモに登場します。AIエージェントが、設計変更を察知して、自律的に動きます。「あの件、伝わってたっけ？」は、もう起きません。

さらに、急な顧客要望への対応や、現場の知見がAIエージェントによって消えずに資産になるシーンも。製造業の現場で起きているリアルな”あるある”が、次々と解決されていきます。

「探す手間がなくなる」だけじゃない。「ちゃんと伝わる」「知見が残る」まで含めて、SalesforceとAIが設計開発の現場をどう変えるのか。ブログで紹介しきれなかったシーンも含め、実際の画面とともに全編でご覧ください

📌デモ動画で得られるナレッジ
・設計の進捗が営業からも見える一元管理画面
・仕様変更がAIサマリーで営業に正確に伝わる
・属人化した過去図面探しをAIが数秒で解決
・打ち合わせメモをAIが自動で要約
・記録・共有 ・現場のSlack会話がAIで公式ナレッジに変わる
・部長視点で納期遅延リスクを先回りキャッチ

営業と設計の情報がつながると、①問い合わせの往復が減り、②過去の設計資産が活き、③リスクに先回りできる。この3つの変化が生まれます。実際の画面で、その手ごたえをご覧ください。

調整と探しものだけで1日を終えるのは、もうやめにしましょう。設計者・エンジニア・営業が、本来の「ものづくり」に100%集中できる環境を一緒に作っていきましょう！