創業100年超の企業が“100年分のデータ”をAIの武器に。老舗の逆襲

創業100年を超える製造業が、長年蓄積した膨大な実験データとAIを組み合わせ、材料開発の期間短縮に挑んでいます。一方で老舗の倒産は過去最多。歴史ある企業こそAIで生まれ変われる理由を、エムズの視点で考察します。

この事例のポイント

CASE“100年分のデータ”という最強の資産

老舗企業には、新興企業には決して真似できない財産があります。それが長年蓄積されたデータです。ある創業100年超の製造業は、これをAIの燃料に変えました。

日本ガイシグループは、100年にわたって蓄積した大量の実験データやAIなどのデジタル技術を活用し、「革新的な材料開発」と「材料開発期間の短縮」を目指してマテリアルズ・インフォマティクス（MI）の実用化に取り組んでいる。

出典: 日本ガイシ株式会社（NGKグループのDX）
www.ngk.co.jp/dx/

AIは大量のデータを学習してこそ力を発揮します。100年分の実験データは、新興企業には決して真似できない資産。老舗であることが、AI時代にはむしろ強みになるのです。

歴史ある企業がAIで有利なのは、こうした理由です。

“変わらないため”に変わる

見過ごせないのは、創業100年以上の老舗企業の倒産が、近年過去最多を記録しているという現実です。市場の縮小や後継者不足が背景にあります。だからこそ、守るべき価値を守り続けるために、AIという新しい力で変わることが求められています。

エムズは、老舗・中小企業のAI活用を、企画から伴走支援します。「長年の蓄積という強みを、どうAIで活かすか」を一緒に描きます。歴史ある会社が持つデータ・技術・信用という財産を、次の時代の competitiveness に変えるお手伝いを、御社のご状況に合わせてご一緒します。

うちの会社のデータは古くて紙ばかりです

紙のデータも、デジタル化すればAIの財産になります。まず活用したい業務に絞ってデータ化を始めれば、蓄積が武器に変わります。老舗ほど、その原石を多く持っています。

老舗が急にAIを入れて大丈夫でしょうか？

いきなり全社改革ではなく、効果の見える一業務から小さく始めるのが安全です。守るべき伝統と、変えるべき部分を見極めながら進めれば、リスクは抑えられます。

※本記事は上記の公開情報をもとに、株式会社エムズ編集部が独自に整理・考察したものです。事例の内容は各社の公表に基づくもので、執筆時点（2026-06-28）の情報です。考察部分は当社の見解であり、特定の企業・製品・導入を推奨するものではありません。

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