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ICC KYOTO 2026 ネクストステージ・カタパルトに登壇いただき32位に入賞した、匠技研工業 前田 将太さんのプレゼンテーション動画【匠の技術を守り繋ぐ唯一無二のAIエージェントで、工場マネジメントを再設計する「匠技研工業」】の文字起こし版をお届けします。ぜひご覧ください！
ICCサミットは「ともに学び、ともに産業を創る。」ための場です。毎回500名以上が登壇し、1,200名以上が参加する。そして参加者同士が真剣に議論し、学び合うためのカンファレンスです。次回ICCサミット KYOTO 2026は、2026年8月31日〜9月3日 京都市での開催を予定しております。参加登録は公式ページをご覧ください。
本セッションのオフィシャルサポーターはAGSコンサルティングです。
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【登壇者情報】
2026年8月31日〜9月3日開催
ICC KYOTO 2026
Session 2A
ネクストステージ・カタパルト
Sponsored by AGSコンサルティング
前田 将太
匠技研工業
代表取締役社長
公式HP | 公式X
匠技研工業株式会社 代表取締役社長。東京大学法学部卒業。同大学院中退。
家庭の影響で幼少期から弁護士を志し、法科大学院に進学するも、社会課題の解決手段としてのスタートアップの魅力に惹かれ、起業の道を進むことを決意。2020年に、大学ラクロス部の同期と共に、匠技研工業（旧：LeadX）を創業。
モノづくりの奥深さと課題の深刻さに直面したことをきっかけに、製造業を対象としたAI基幹システム・AIエージェト「匠フォース」を開発・提供している。現在は、東京と愛知の2拠点で事業を展開。
「フェアで持続可能な、誇れるモノづくりを。」をミッションに掲げ、製造業の「生産性向上」「技術承継」「適正取引」の実現に向けて奔走中。
AICHI NEXT UNICORN LEAGUE初代優勝。Forbes 30 Under 30 Asia 2026選出。
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前田 将太さん 匠技研工業の前田です。
私たちは、製造業特化のバーティカルAI「匠フォース」で、匠の技術を未来に繋ぐチャレンジをしています。
工場マネジメント業務を、“人の手”から離す
工作機械や製造ラインといった加工の現場は、今や24時間稼働です。
しかし、見積や調達といった工場のマネジメント業務は、未だ人の手を離れていません。
私たちは、人の手に頼る工場のマネジメント業務を、AIネイティブに再設計します。
見積業務は、簡単にはAIで置き換えられない
工場マネジメントの中でも、とりわけベテランのノウハウが必要な業務は見積、いわゆる値決めです。
長年の経験を頼りに、複雑な図面から加工工程を思い出し、材料費や加工費を電卓で計算しています。
ベテランにしかできない、会社の売上や利益に直結する重要な業務です。
実は、同じ図面でも、100社あれば100通りの見積になります。
材料の取り方、使用設備と工程設計、加工条件の設定など、各社異なるコンテキストが無数に存在するからです。
だから、LLMに図面を投げても、正しい見積金額は出せません。
見積のノウハウ承継を助ける「匠フォース」
この課題を解決すべく、2022年にリリースしたのが匠フォースです。
上場企業から町工場まで、全国幅広く導入いただくまでになりました。
70代から30代へノウハウを承継できた、5倍量の見積をさばけるようになり、売上が20%増加したなどの成果に支えられ、月次チャーンレートは0.4%、アップセル率は70%と、事業として堅調に伸びていました。
▶︎“匠の見積”をデジタル資産化する「匠フォース」で、製造業の競争力を高める「匠技研工業」（ICC KYOTO 2024）
AIネイティブな業務体験設計にシフト
そして、匠フォースにデータを貯めていれば、いつかは自動見積ができると、ユーザー企業も私たちも同じ未来を信じていました。
その時が来ました、2026年のAIの劇的進化です。
正直、匠フォースをリリースした当初には考えられないくらいのAIのポテンシャルとその進化のスピードに、感動を覚えました。
そして、これまで愚直に貯めてきたコンテキストやノウハウがある私たちにとって、かつてないほどの追い風が吹いていることを感じました。
頭一つ抜けたバーティカルAIが作れる。
だから、この時代の恩恵を120%活かすべく、他の追随を許さぬレベルまでAIネイティブな業務体験を、ゼロイチで生み出す意思決定をしました。
そして、今年の7月に公開したのが「匠フォースAIエージェント」です。
見積を自動計算できる「匠フォースAIエージェント」
匠フォースを開くと、既に見積業務の8割が完了しています。
顧客から届いた図面は自動で取り込まれ、独自開発のAIが解析、材質や寸法をAIが自動抽出し、材料費を自動計算。
加工費は使用するマシンや加工工程をAIが推論し、自動算出。
しかし、ブラックボックスAIではありません。
ベテランの思考を再現する形で、根拠は全て言語化されています。
人は、判断や承認に専念し、ベテランのフィードバックは学習ログとして蓄積されるため、自社固有のノウハウが育ちます。
他社が模倣するのが困難な理由
AIでコードが書ける時代なので、「バイブコーディングで自社開発できるのでは？」と思われるかもしれません。
しかし匠フォースの裏側は、模倣が困難な3つのレイヤーで構成されています。
中核にあるのはSystem of Actionで、AIの実行レイヤーです。
過去4年間、加工のノウハウを学んだ自社学習のAIと、それを用いて自立駆動するエージェント群です。
しかし、賢いAIがあるだけでは、業務に耐えうる精度は出せません。
精度を支えるのはSystem of Recordで、AIが参照するためのコンテキストデータです。
各社異なる原価計算ロジックやベテランの判断ログが蓄積されています。
このコンテキストデータは日常業務の中でしか、貯まりません。
だからこそ、System of Engagementと呼ばれる、日常業務に深く組み込まれたデータが貯まるタッチポイントを有していることが、何よりの優位性になります。
日常業務の中で無意識に蓄積されるコンテキストとその繋がりは、独自のオントロジーとしてAI時代の唯一無二の資産となっています。
DXの実現を支える現場主義のプロ集団
ここまでは理屈の話です。
DXで難しいのは、D、つまりデジタルではなく、X、つまりトランスフォーメーションです。
どのようにしてこの理論を実装していくのか、結局はそれが全ての勝負です。
だからこそ、私たちには製造業特化のFDEチームがいます。
誰よりも泥臭く、現場と経営の変革に向き合う専任チームを、4年前から強化してきました。
AI時代に採用のブレーキを踏む企業も多い中、私たちは人こそが競争優位だと信じ、さらなる採用へとアクセルを踏んでいきます。
成果に連動したビジネスモデル
AIカンパニーかどうかは、数字で証明する時代です。
匠フォースAIエージェントは公開から3カ月で、新規契約ARRは最大2億円、新規ARPAは約2.5倍の推移を見込んでいます。
年内には5億円、来年には15億円での着地を見込んでいます。
ビジネスモデルは、初期費用と月額のベース料金に加え、アウトカムベースの従量課金制で、ユーザーが業務を完了すればするほど経営者の粗利が増加する仕組みになっています。
製造業のフェアトレードの実現を目指す
見積は、あらゆる業務の入り口です。
業務の入り口である見積を起点に、設計、調達、製造、原価管理へとAIエージェントを展開し、工場マネジメントの8割を自動化、人は、残り2割の本質的な業務に注力する世界を目指します。
私たちには図面と標準原価、そしてサプライヤーのデータがあります。
だから、見積依頼をする瞬間に、最適なサプライヤーと適正価格が分かる。
発注側が安く買い叩くのではなく、製造業におけるフェアトレードを実現します。
匠の技術を守り抜き、未来の世代へと繋ぐ
日本のモノづくりは世界最強、そう耳にしたことはありませんか？
それは、モノづくりを支える人の卓越した技術とノウハウがあるからです。
しかし、それは同時に最大の弱さでもあります。
人口減少、そして熟練工の引退…担い手が失われる時、その人に宿る技術も共に失われていきます。
だからこそ私たちは、匠の技術を守り抜き、未来の世代へと繋いでいきます。
匠の技術は、日本の希望だ。
匠技研工業でした。
応援よろしくお願いします。
（終）
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編集チーム：小林 雅／原口 史帆／浅郷 浩子／戸田 秀成