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高橋 尚志 aiTWorks INC takashi@aitworks.com

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第31回 : update
CADが使えるだけでは足りない? AI時代に変わる設計者・製造技術者・デザイナーの仕事

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もっと日本に伝えたいアメリカの最新IT、AI情報!~AIとITの普及を目指して~
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美容サロン業界のITソリューション
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採用業務に役立つ3つの生成AI活用方法!
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サイト訪問者数No.1!アメリカ人材紹介ビジネス「HRAIT」の開発事例のご紹介
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アメリカでブランド認知度あげるなら「AITタレント」のインフルエンサー・モデルがオススメ!
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アメリカで優秀な人材の採用にお悩みの企業さま必見!
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売上も、利益も、人手不足も— 今すぐ始めるDX!アメリカ発「AIエージェントツール」導入のススメ
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ただの“人材”ではなく“人財”に出会うために— HRAIT独自DBの新機能「HRAIT IQ+」
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アメリカの就職活動で注意すべき!AIに読まれるレジュメの作り方
第23回 : 
HRAITリクルーターが語る、“アメリカで本当に活躍する人材”の見極め方
第24回 : 
2025年米国雇用市場まとめ 「求人はあるのに決まらなかった」理由と2026年の展望
第25回 : 
AI採用ツールの黒歴史から学ぶ、いまAIに本当に期待すべき役割とは
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AIエージェント時代に勝つマーケティングと人材戦略
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AI時代の営業職とは?2026年アメリカ営業市場
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AIツールは「使い分け」が9割 ── シーン別・職種別の選び方ガイド
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AI採用の時代へ—米国日系企業が直面する「採用ミスマッチ」という経営課題
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飲食業界の採用はAIで変わる? 人手不足時代に必要な「速く、長く活躍する人材」を採る仕組み
第31回 : 
CADが使えるだけでは足りない? AI時代に変わる設計者・製造技術者・デザイナーの仕事

ITのメッカからIT、AI情報とソリューションを発信!

インターネットの普及により、全世界全人類の生活は変わりました。AIにより近い将来もっと大きな変化が訪れます。変化を先取りし、ITとAIを上手に活用し圧倒的勝利を!ITのメッカからソリューションを発信します。

2026年 8月 31日更新

第31回 : CADが使えるだけでは足りない? AI時代に変わる設計者・製造技術者・デザイナーの仕事

1. AIで変わり始めた、設計・製造・デザインの仕事

ChatGPTやClaudeなどの生成AIが急速に普及する中、AIの影響はオフィスワークだけでなく、設計・製造・デザインといった専門職にも広がっています。

これまで設計分野では、CADを正確に操作できることや、図面を速く作成できることが重要なスキルとされてきました。しかし現在は、CADソフトそのものにもAI機能が組み込まれ始め、図面作成や情報整理、設計方法の確認といった作業の一部をAIがサポートできるようになっています。

そのため、これから重要になるのはCADを操作できることだけではありません。CADとAIを組み合わせながら、より短い時間で精度の高い設計や改善につなげられる人材が求められるようになります。

例えば、これまで数時間かけて仕様書を読み込み、設計条件を整理していた作業をChatGPTやClaudeで効率化できれば、設計者はその分の時間を、より良い設計方法を考えることに使えます。

製造技術者であれば、現場データの整理をAIで効率化し、改善案を考える時間を増やせます。デザイナーであれば、AIを活用して複数のコンセプト案を短時間で検討し、その中から最適な案を選び、磨き上げていくことができます。

AI時代に評価されるのは、AIに仕事を任せる人ではなく、専門知識とAIを組み合わせて成果を高められる人材です。

2. 設計者 × AI|図面作成だけでなく、設計そのものを考える力へ

機械設計、設備設計、製品設計などに携わる設計者にとって、CADは欠かせないツールです。

一方で、AIがCAD操作や図面作成を支援するようになると、単純な操作スキルだけでは他の人材との差別化が難しくなります。

これから設計者に求められるのは、何をどのように設計するのかを考え、条件を整理し、最適な方法を判断する力です。

ChatGPTやClaudeは、そのための壁打ち相手として活用できます。

新しい部品を設計するときには、軽量化する場合に見直すべきポイントを整理したり、異なる材料を使用した場合のメリットとデメリットを比較したり、設計時に確認すべき条件をチェックリストとして整理したりすることができます。

また、大量の仕様書や過去資料がある場合には、AIに重要事項を整理させることで、設計を始める前の準備時間を短縮できます。

必ず守るべき条件、変更可能な条件、注意すべきポイントといった形に情報を整理すれば、設計者自身はより重要な判断に集中できます。

CAD側でもAI活用は進んでいます。操作方法の確認や図面作成の補助、定型作業の自動化などが進むことで、今後は人が全ての作業を手作業で行う必要は少なくなっていくでしょう。

例えば、これまで8時間かかっていた設計業務のうち、資料整理や定型作業に3時間使っていたのであれば、その部分をAIで効率化し、設計レビューやコスト削減、品質改善の検討に時間を使うことができます。

これからの設計者には、CADを速く操作する能力に加えて、AIを利用して考える時間を増やす能力が求められます。

3. 製造・工業技術者 × AI|経験と勘にデータを組み合わせる

Manufacturing EngineerやIndustrial Engineerなどの製造・工業系職種では、AIは現場改善を支えるツールとして活用できます。

製造技術者の役割は、製品を作ることだけではありません。品質を維持しながら、より速く、より低いコストで、安全に生産する方法を考えることも重要な仕事です。

そのためには、不良率、生産量、人員配置、設備稼働率、原材料など、さまざまなデータを確認しながら改善を進める必要があります。

例えば、ある製造ラインで不良率が上昇した場合、これまでは担当者がデータを集め、Excelなどで整理し、会議の中で原因を一つずつ検討していたかもしれません。

そこにChatGPTやClaudeを活用することで、先月と今月のデータの違いを整理したり、不良率が上がった原因の候補を人・設備・材料・方法といった観点に分けたり、5 Whysなどの原因分析を進めるための質問を作成したりできます。

AIが原因を決めるわけではありません。実際の現場を知る技術者が、AIによって検討範囲を広げ、より早く仮説を立てられることに価値があります。

また、製造現場ではSOP、作業標準書、品質チェックリスト、安全教育資料など、多くの資料を作成します。

AIを使えば、既存資料を新人向けに分かりやすくまとめたり、日本本社から届いた技術資料を米国の現場スタッフ向けに簡潔な英語へ整理したり、教育用の確認問題を作ったりすることもできます。

特に米国の日系製造企業では、製造技術に加えてAIと日英コミュニケーションを活用できる人材の価値は、今後さらに高まっていくと考えられます。

4. デザイナー × AI|作る力に加えて、選び、磨く力が重要になる

Industrial DesignerやProduct Designerにとっても、AIは仕事の進め方を大きく変える存在です。

これまでは、新しい製品を考える際にリサーチを行い、スケッチを描き、複数のコンセプトを作成したうえで方向性を決めるという流れが一般的でした。

AIを活用すると、この初期段階を大幅に効率化できます。

例えば、日本らしいミニマルなデザインを取り入れた製品、若い世代を対象にしたサステナブルな商品、高級感を維持しながら製造コストを抑えたパッケージなど、条件をChatGPTやClaudeに伝えることで、多数のアイデアを短時間で整理できます。

画像生成AIを組み合わせれば、CADによる詳細設計に入る前に、形状や素材、カラー、使用シーンの方向性を可視化することもできます。

これまで一週間で3案を考えていたところを、AIによって最初に20案の方向性を出し、その中から5案を選び、最終的に3案まで磨き込むという進め方も可能になります。

ただし、AIが多くの案を作れるようになったからといって、デザイナーが不要になるわけではありません。

ブランドに合っているか、ユーザーが使いやすいか、実際に製造可能か、商品として売れる可能性があるかを判断するには、人の経験や感性が必要です。

今後のデザイナーには、デザインを作る力だけでなく、AIにどのような案を出させ、その中から何を選び、どこを改善するかを判断するディレクション力も求められるようになります。

5. AIツールを使えることより、成果につなげられることが重要

これから企業が人材を採用する際には、ChatGPTやClaudeを使った経験があるかどうかだけでは十分ではありません。

重要なのは、AIを使うことで業務をどのように改善したかという点です。

設計者であれば、仕様整理をAIで効率化し、その分の時間を設計レビューに使えたかどうか。

製造技術者であれば、生産データをAIで整理し、不良率改善や生産性向上のための仮説づくりに活用できたかどうか。

デザイナーであれば、AIを使って初期コンセプトの検討時間を短縮し、より多くの選択肢から質の高いデザインへつなげられたかどうかが重要です。

AIを業務成果につなげられる人材は、今後さらに評価されやすくなっていくでしょう。

一方で、AIは万能ではありません。

寸法、公差、材料強度、安全基準、法規制など、間違いが事故や品質問題につながる情報については、必ず専門知識を持つ人が確認する必要があります。

また、企業の未公開図面、顧客情報、製品仕様、機密資料などを、会社の許可なく一般向けAIサービスへ入力することも避けなければなりません。

AIを使いこなせる人とは、AIの回答をそのまま採用する人ではありません。どの業務をAIに任せ、どの部分を人が判断するべきかを理解している人です。

これからの専門職では、CADや製造、デザインの知識に加え、AIを正しく活用する判断力そのものが新しいスキルになっていきます。

6. AIに遅れていると感じる人も、今から学び直せる

AIが急速に普及する中で、これまでCADを中心に仕事をしてきた方や、ChatGPTは使ったことがあっても仕事でどのように活用すればよいか分からない方も少なくありません。

新しいAIツールが次々と登場するため、自分は時代に遅れてしまっているのではないかと感じることもあるでしょう。

しかし、AIをまだ仕事へ本格的に取り入れていないからといって、これまで積み上げてきた経験が無駄になるわけではありません。

むしろAI時代だからこそ、現場経験や専門知識を持つ人の価値があります。

AIは大量の情報を整理したり、多くのアイデアを出したりすることは得意ですが、その内容が現場で本当に使えるか、品質や安全性に問題がないかを判断するには、人の経験が欠かせません。

設計者であればCADとAI、製造技術者であれば現場改善とAI、デザイナーであればデザインとAIというように、自分がこれまで培ってきた専門性にAIを加えていくことが重要です。

aiTWorksでは今後、AI時代に必要となるスキルの習得やキャリア形成を支援する新しいサービスとして、「Career8」のスタートを予定しています。

「Career8」では、AIそのものを学ぶだけではなく、それぞれの職種やこれまでの経験に合わせて、AIを実際の仕事へどのように取り入れていくかを学べる機会を提供していく予定です。

AIを使ったことがない方や、仕事での活用方法が分からない方でも、自分の専門性を活かしながらAI時代に必要なスキルを身につけられる環境を目指しています。

大切なのは、AIエンジニアになることではありません。

自分の仕事の中でAIに任せられる業務を見つけ、効率化できる作業を減らし、その分を人にしかできない判断や改善に使うことです。

AI時代に必要なのは、AIか人かという選択ではありません。

専門知識を持った人がAIを活用し、これまで以上の成果を生み出していくことです。

設計者、製造技術者、デザイナーにとって、自分の専門性とAIを組み合わせることが、これからのキャリアを考えるうえで重要なポイントになっていくでしょう。

詳細・お問い合わせ:https://hr.aitworks.com / Email:hr@aitworks.com

2026年 8月 31日更新

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Columnist's Profile

CEO高橋 尚志(aiTWorks INC)

青山学院大学工学部でAI(人工知能)や制御工学を研究、卒業後大手IT企業(年商6000億)にて、企業(大手及び中小企業)のITコンサルタントとして長年活躍。100万社以上の顧客企業を抱えるお客様第一主義のIT企業にてプロモーション、ITコンサルタント、システムエンジニアとしての経験を重ね、外資系企業(IBMなど)との仕事などを通して海外企業との業務取引を学ぶ。Honda、日産、シチズン時計、横浜ゴム、Sonyなど東証一部上場企業へのITコンサルや開発サポート(APIを使用した自動設計プログラムなど)にて実績を残す。その後独立しIT、アート、美容の会社を経営。2013年にビバリーヒルズの会社、2015年にウエストハリウッドの会社を買収。アメリカ中小企業(美容サロン、レストラン、IT会社など)のM&Aと投資ビザは自身の経験を通してサポートできる強みを持つ。ITコンサルタントとしてのポリシーは、「ITはツール(道具)。IT、AIの導入を通して、企業の経営を向上させて初めてコンサルタントとしての真価が問われる」

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