パナソニック コネクトのAI導入事例｜ConnectAIで年78.8万時間を削減した全社活用の仕組み

「人は減るのに、納期は変わらない」──。
製造業の現場では、人手不足と残業規制の板挟みが続いています。AIを入れたくても、全社で使いこなせている会社はまだ多くありません。

この状況に対し、パナソニック コネクトは単にAIを導入したのではなく、全社員約1.2万人の日常業務にAIを組み込むことで、2025年度に年間78.8万時間を削減しました（パナソニック ホールディングス 2026年7月29日発表）。

本記事では、同社の2つのAI施策──全社員に配った社内AI「ConnectAI（コネクトエーアイ）」と、図面のチェックを任せる「AI図面照合エージェント」を解剖。
大企業の事例を、中小製造業がどう活かせるかまで踏み込んで解説します。

製造業の課題と、パナソニック コネクトが「全社員にAIを配った」理由

「ChatGPTで議事録を作るくらいなら、うちでもやっている」──そう感じる方もいるでしょう。
では、なぜパナソニック コネクトは、一部の部署ではなく全社員にAIを配るという判断をしたのでしょうか。

理由①：人を増やしにくい製造業の現場

2024年版ものづくり白書によると、製造業の就業者数は2002年の1,202万人から、2023年は1,055万人になりました。34歳以下の若い就業者の割合も、2002〜2004年の30％超から、2023年は25％程度まで下がっています。
同じ白書では、中小の製造業で人手が「不足」と答える企業が「過剰」を上回り、2024年1〜3月期の従業員数過不足DIはマイナス18.9でした。

工場の熟練工が抜けても、図面を読み、仕様を確かめる仕事は止まりません。
パナソニック コネクトも例外ではなく、人を増やせないなら、一人あたりの仕事量を減らすしかないという状況にありました。

理由②：会社の知らないところでAIが使われる危うさ

きっかけは、ChatGPTのような対話型AIが広がったことでした。
現場の社員が会社の許可なく個人アカウントで業務に使えば、社内の情報が外に出てしまうおそれがあります。

ここで会社には2つの道がありました。禁止するか、安全に使える環境を用意するかです。
パナソニック コネクトが選んだのは後者でした。2023年2月、国内の全社員約11,800人を対象に、自社専用のAIアシスタント「ConnectAI（コネクトエーアイ）」の利用を始めています。掲げた目的の1つが「シャドーAI利用リスクの軽減」です（パナソニック ホールディングス 2026年7月29日発表）。シャドーAIとは、会社が把握していないところで社員が外部のAIを仕事に使うことです。

禁止して隠れて使われるより、全員に正式な道具を渡す道を選んだのです。

【成功理由その１】全社員1.2万人にAIを配り、削減時間が3年で4倍に！

パナソニック コネクトの1つ目のAI施策が、同社が開発した社内専用のAIアシスタント「ConnectAI（コネクトエーアイ）」です。
社員が文章の下書きや調べものを頼める、ChatGPTのようなチャット型のAIで、希望者だけでなく国内の全社員約11,800人に配ったところに特徴があります。

使い方の見本を最初の画面に並べた

ConnectAIは、OpenAIの大規模言語モデルをもとに作った自社向けのサービスです。
最初の画面には、よくある日常業務15件のプロンプト（AIへの頼み方）の見本を並べ、書き方を直す機能も足しました（パナソニック コネクト 2024年6月25日発表）。何を頼めばいいか分からない人でも、見本を選ぶところから始められます。
安全面では、2024年6月の発表時点で、導入から16か月の間に情報漏洩や著作権侵害などの問題は起きていないとしています（同）。

見本を用意したうえで、使う人を絞らず全員に渡しました。

導入費用は公表されていません。ただ、中身はOpenAIの言語モデルをもとにした自社向けサービスで、AIそのものをゼロから作ったわけではありません。この点は中小企業にとって心強い事実です。

削減時間は自己申告──厳密さより全員参加を優先

効果は、社員が「どれだけ楽になったか」を自分で見積もる形で測られています。
削減時間は、導入初年度の18.6万時間（2024年6月25日発表）から、次の年度に44.8万時間（2025年7月7日発表）へ。
2025年度は78.8万時間で、年間総労働時間の3.4％にあたります（パナソニック ホールディングス 2026年7月29日発表）。3年で約4.2倍です。

伸びた理由は、使い方の変化にあります。
1回あたりの平均削減時間は33分で、前年の1.2倍。同社は、議事録作成やコード生成、提案書・設計書・仕様書づくりといった業務での使い方が広がったことを、伸びた要因に挙げています（パナソニック ホールディングス 2026年7月29日発表）。

自己申告は精度の面では甘い測り方です。
それでも、毎回「今日は何分楽になったか」を考えること自体が、「次はAIに何を任せよう」と考える習慣になります。厳密な計算より、全員がAIの使い道を考えることを優先したのです。

【成功理由その２】社内データをAIに接続──「聞くAI」から「頼むAI」へ

全員がConnectAIに慣れた次の一手が、社内のデータをAIにつなぐことでした。

50の業務システムをつなぐデータ基盤「コーパス」

パナソニック コネクトは2023年以降、社内の50の業務システムが持つデータを「パナソニック コネクトコーパス」にまとめてきました。2026年からは、このデータとAIをつなぐ実装の段階に移ります（パナソニック ホールディングス 2026年7月29日発表）。
コーパスとは、社内のあらゆるデータをAIが読める形に整理した倉庫のようなものです。

これで使い方が変わりました。
「ChatGPTに一般的な質問をする」から、「自社のデータを使ってAIに業務を頼む」へ。
2025年7月の発表では、経理（決裁作成支援）、法務（下請法チェック）、マーケティング（メール添削など）の3つの分野で、AIエージェントを試しに使い始めたとしています（パナソニック コネクト 2025年7月7日発表）。
AIエージェントとは、人間の代わりに複数の手順を自動でこなすAIのことです。

パナソニック コネクトがこの大工事に進んだのは、全員がAIに使い慣れた後でした。最初からここに挑む必要はない、ということです。

図面照合を最大340分から10分に──AIエージェントの実例

この「頼むAI」で最も分かりやすい例が、製造・設計部門の「AI図面照合エージェント」です。
2026年2月に社内で使い始めたもので、製品図面と部品図面、技術仕様書のあいだで材質や仕上げなどの項目をAIが照合し、結果を一覧で出します（クラウド Watch 2026年2月20日）。

担当者の目視で50分〜340分かかっていた照合が、約10分になりました（80〜97％の削減、同）。
ただし、どの書類で何分かかっていたかの内訳や、照合する項目の範囲は、公表資料からは読み取れません。自社の図面で同じ短縮になるとは限らず、「同じ型の作業に効く可能性がある」という目安として受け取ってください。

聞くだけのAIなら、図面の読み方をAIに教わる程度で終わります。
頼むAIは、社内の図面と仕様書を読んで、チェックそのものを任される点が違いです。
人は見比べる作業から離れ、判断が要るところの確認に時間を使えます。人を増やしにくい工場ほど効く使い道です。

中小製造業がまねするなら、この3つ

「大企業だからできた話でしょ」──。パナソニック コネクトの成功は、規模ではなく専門チームがなくても真似できる「全員にまず使わせる」という順番にありました。

明日できる最初の一歩は、朝礼で「仕事でAIを使ったことがある人は？」と聞いてみることです。

まとめ

パナソニック コネクトの事例が示しているのは、AIは「全員がまず触る」ことで初めて成果が回り始めるということです。

まずは入力してよい情報の範囲を決め、そのうえで1つのAIツールを社員全員に配るところから始めてみてください。