「DX内製化のメリット/デメリット」フライデーコラム：シオタ

「よし、今月から業務改善活動を始めよう！」 経営者であるあなたの号令のもと、品質向上、コスト削減、生産性向上などをテーマに、改善チームが発足する。現場からは様々なアイデアが出され、意気揚々と活動がスタート。最初の数ヶ月は、それなりに盛り上がりを見せる。 しかし、半年後、一年後、その活動はどうなっているでしょうか？ 「日々の業務が忙しくて、改善活動どころではなくなった」 「リーダーが異動になってから、誰も何も言わなくなった」 「結局、何がどれくらい良くなったのか、よく分からないまま立ち消えになった」 いつの間にか活動は形骸化し、事務所の壁にはホコリをかぶった活動計画書だけが寂しく貼られている…。そんな“改善活動あるある”に、苦い経験をお持ちの経営者の方も少なくないはずです。 多くの企業が、「PDCAサイクル（Plan-Do-Check-Action）」の重要性を頭では理解しています。しかし、なぜ、そのサイクルはうまく回らないのでしょうか。計画（Plan）し、実行（Do）するところまでは行っても、その後の評価（Check）と改善（Action）に繋がらず、一過性の「打ち上げ花火」で終わってしまう。その根本原因は、「客観的な事実（データ）に基づいたCheckができていない」ことにあります。 なぜ、あなたの会社の「Check」は機能しないのか？ 1. 評価が「感覚値」や「感想」になっている 改善活動の結果報告会。「今回の取り組みで、現場の一体感が高まったと思います」「なんとなく、作業がスムーズになった気がします」。こうした主観的な感想ばかりで、具体的な数字の裏付けがない。これでは、その改善が本当に効果があったのかを客観的に判断できず、次のActionに繋がりません。「頑張った」という精神論で終わってしまい、活動は自己満足に陥ります。 2. 効果測定に手間がかかりすぎる 改善前と改善後で、生産量や不良率がどう変化したのかを比較しようにも、そのデータを集計するのに膨大な手間がかかる。過去の紙の日報を引っ張り出してきて、電卓を叩いて数字を拾い集める…。そんな面倒な作業を、日々の業務と並行して行うのは現実的ではありません。結果、「Check」のプロセスが省略され、Do（やりっぱなし）で終わってしまうのです。 3. 問題の真因を特定できていない そもそも、最初のPlan（計画）の段階で、取り組むべき課題設定が間違っているケースも多々あります。勘と経験だけを頼りに「ここが問題だろう」と見当をつけて改善を行っても、的外れに終わる可能性が高い。データに基づいた現状分析がなければ、本当のボトルネックや不良の真因を特定できず、PDCAサイクルは空回りするだけです。 「改善のサイクル化」を実現する、データ活用の仕組み では、どうすれば、この負の連鎖を断ち切り、改善活動を継続的な文化として組織に根付かせることができるのでしょうか。 その答えは、「誰でも、いつでも、客観的なデータに基づいてCheckができる仕組み」を、あらかじめ社内に構築しておくことです。 日々の生産実績、設備稼働状況、不良発生状況といった現場のデータが、人の手を介さずに自動的に収集され、リアルタイムでグラフや表として「見える化」される。そんな環境があれば、PDCAサイクルは劇的に変わり始めます。 Plan（計画）： 勘や経験ではなく、データが示す「最も改善効果の高い課題」を特定し、具体的な数値目標（例：A工程の段取り替え時間を15%短縮する）を立てることができる。 Do（実行）： 改善策を実行する。 Check（評価）： 改善活動の前後で、目標とした数値がどう変化したかを、ダッシュボードで一目で確認できる。効果がなければ、すぐに別の手を打つことができる。 Action（改善）： 成功した取り組みは、そのノウハウをデータと共に「標準」として形式知化し、横展開する。 このように、データという共通言語と共通の物差しがあることで、PDCAサイクルは初めてスムーズに、そして高速に回転し始めるのです。それは、一部の改善リーダーだけが行う特別な活動ではなく、全社員が日々の業務の中で当たり前に行う「改善のサイクル化」へと昇華していきます。 「紙管理脱却のための中小製造業データドリブン経営入門セミナー」の第三講座では、船井総合研究所の熊谷 俊作 氏が、まさにこの「データ活用を文化として定着させるための3ステップ（現状把握・仕組みづくり・改善のサイクル化）」を、具体的なロードマップとして示します。一過性で終わらない、持続可能な改善活動の仕組みをいかにして構築するか。そのための本質的な考え方と、実践的な手法を学ぶことができます。 もう、「やりっぱなしの改善活動」に、貴重な時間と情熱を浪費するのはやめにしませんか。 【セミナーのご案内】 脱！紙・Excel日報・紙図面！中小製造業が「高収益工場」に変わるデータ活用術 紙管理脱却のための中小製造業データドリブン経営入門セミナー あなたの会社の改善活動は、なぜ長続きしないのか？その答えは「データ」にあります。本セミナーでは、PDCAサイクルを高速で回し、改善を”文化”として根付かせるためのデータ活用基盤の作り方を徹底解説。「やりっぱなし」から卒業し、持続的に進化し続ける強い組織を作るための、具体的な第一歩がここにあります。 開催日時（オンライン）： 2025/11/28 (金) 13:00~15:00 2025/12/02 (火) 13:00~15:00 2025/12/03 (水) 13:00~15:00 詳細・お申込みはこちらから： https://www.funaisoken.co.jp/seminar/134272 「よし、今月から業務改善活動を始めよう！」 経営者であるあなたの号令のもと、品質向上、コスト削減、生産性向上などをテーマに、改善チームが発足する。現場からは様々なアイデアが出され、意気揚々と活動がスタート。最初の数ヶ月は、それなりに盛り上がりを見せる。 しかし、半年後、一年後、その活動はどうなっているでしょうか？ 「日々の業務が忙しくて、改善活動どころではなくなった」 「リーダーが異動になってから、誰も何も言わなくなった」 「結局、何がどれくらい良くなったのか、よく分からないまま立ち消えになった」 いつの間にか活動は形骸化し、事務所の壁にはホコリをかぶった活動計画書だけが寂しく貼られている…。そんな“改善活動あるある”に、苦い経験をお持ちの経営者の方も少なくないはずです。 多くの企業が、「PDCAサイクル（Plan-Do-Check-Action）」の重要性を頭では理解しています。しかし、なぜ、そのサイクルはうまく回らないのでしょうか。計画（Plan）し、実行（Do）するところまでは行っても、その後の評価（Check）と改善（Action）に繋がらず、一過性の「打ち上げ花火」で終わってしまう。その根本原因は、「客観的な事実（データ）に基づいたCheckができていない」ことにあります。 なぜ、あなたの会社の「Check」は機能しないのか？ 1. 評価が「感覚値」や「感想」になっている 改善活動の結果報告会。「今回の取り組みで、現場の一体感が高まったと思います」「なんとなく、作業がスムーズになった気がします」。こうした主観的な感想ばかりで、具体的な数字の裏付けがない。これでは、その改善が本当に効果があったのかを客観的に判断できず、次のActionに繋がりません。「頑張った」という精神論で終わってしまい、活動は自己満足に陥ります。 2. 効果測定に手間がかかりすぎる 改善前と改善後で、生産量や不良率がどう変化したのかを比較しようにも、そのデータを集計するのに膨大な手間がかかる。過去の紙の日報を引っ張り出してきて、電卓を叩いて数字を拾い集める…。そんな面倒な作業を、日々の業務と並行して行うのは現実的ではありません。結果、「Check」のプロセスが省略され、Do（やりっぱなし）で終わってしまうのです。 3. 問題の真因を特定できていない そもそも、最初のPlan（計画）の段階で、取り組むべき課題設定が間違っているケースも多々あります。勘と経験だけを頼りに「ここが問題だろう」と見当をつけて改善を行っても、的外れに終わる可能性が高い。データに基づいた現状分析がなければ、本当のボトルネックや不良の真因を特定できず、PDCAサイクルは空回りするだけです。 「改善のサイクル化」を実現する、データ活用の仕組み では、どうすれば、この負の連鎖を断ち切り、改善活動を継続的な文化として組織に根付かせることができるのでしょうか。 その答えは、「誰でも、いつでも、客観的なデータに基づいてCheckができる仕組み」を、あらかじめ社内に構築しておくことです。 日々の生産実績、設備稼働状況、不良発生状況といった現場のデータが、人の手を介さずに自動的に収集され、リアルタイムでグラフや表として「見える化」される。そんな環境があれば、PDCAサイクルは劇的に変わり始めます。 Plan（計画）： 勘や経験ではなく、データが示す「最も改善効果の高い課題」を特定し、具体的な数値目標（例：A工程の段取り替え時間を15%短縮する）を立てることができる。 Do（実行）： 改善策を実行する。 Check（評価）： 改善活動の前後で、目標とした数値がどう変化したかを、ダッシュボードで一目で確認できる。効果がなければ、すぐに別の手を打つことができる。 Action（改善）： 成功した取り組みは、そのノウハウをデータと共に「標準」として形式知化し、横展開する。 このように、データという共通言語と共通の物差しがあることで、PDCAサイクルは初めてスムーズに、そして高速に回転し始めるのです。それは、一部の改善リーダーだけが行う特別な活動ではなく、全社員が日々の業務の中で当たり前に行う「改善のサイクル化」へと昇華していきます。 「紙管理脱却のための中小製造業データドリブン経営入門セミナー」の第三講座では、船井総合研究所の熊谷 俊作 氏が、まさにこの「データ活用を文化として定着させるための3ステップ（現状把握・仕組みづくり・改善のサイクル化）」を、具体的なロードマップとして示します。一過性で終わらない、持続可能な改善活動の仕組みをいかにして構築するか。そのための本質的な考え方と、実践的な手法を学ぶことができます。 もう、「やりっぱなしの改善活動」に、貴重な時間と情熱を浪費するのはやめにしませんか。 【セミナーのご案内】 脱！紙・Excel日報・紙図面！中小製造業が「高収益工場」に変わるデータ活用術 紙管理脱却のための中小製造業データドリブン経営入門セミナー あなたの会社の改善活動は、なぜ長続きしないのか？その答えは「データ」にあります。本セミナーでは、PDCAサイクルを高速で回し、改善を”文化”として根付かせるためのデータ活用基盤の作り方を徹底解説。「やりっぱなし」から卒業し、持続的に進化し続ける強い組織を作るための、具体的な第一歩がここにあります。 開催日時（オンライン）： 2025/11/28 (金) 13:00~15:00 2025/12/02 (火) 13:00~15:00 2025/12/03 (水) 13:00~15:00 詳細・お申込みはこちらから： https://www.funaisoken.co.jp/seminar/134272

「自社でやってみる」ことが成功の鍵。しかし、それが一番難しい。 ------------- お世話になっております。船井総研の塩田です。 本日のテーマは、「船井総研主催 最先端DX工場視察ツアー2025 レポート」です。 先日開催された「最先端DX工場視察2025」では、計18名の方々にご参加いただきました。お忙しいところ、ご参加いただき誠にありがとうございました。 「自社はある程度DXが進んでいると思っていたが、データ蓄積・活用ができていないことに気づかされた。」 講座の中で、参加者様に上記のコメントをいただくことができ、皆様が普段の業務を離れ、気づきを得られる視察ツアーになったと確信しております。 今回の視察ツアーでは、同じ「DX」というテーマでありながら、全く異なるアプローチで大きな成功を収めている2社、有川製作所様とNACHI不二越様の事例を深く学びました。 有川製作所様は「自動化」によって「人」の問題を解決し、企業の新たな魅力を創造。 一方、NACHI不二越様は「データ活用」によって「プロセス」の問題を解決し、現場のムダを徹底的に撲滅しています。 今回は、この対照的な2社の取り組みから、DX推進のヒントを探ります。 １．有川製作所様：「自動化」で「人」の問題を解決し、魅力を創造 有川製作所様のDXは、「小人の靴屋プロジェクト」に象徴されるように、社内に専門のSEがいない状態から自動化への挑戦を始めた点に驚かされます。 この取り組みが、単なる生産性向上に留まらず、リクルート活動の好転や社風の変化、さらには顧客との関係性強化にまで波及しています。 成功の鍵は「内製化」へのこだわりです。もちろん、すべてを自社で行うのではなく、「巨人の肩プロジェクト」として協力企業の力を借りながら視座を上げています。同時に、若手社員が主体となり、生成AIや「Microsoft Power Apps」のようなローコードツールも活用しながらIT・アプリ開発を推進。これにより、若手がDXを通じて自己成長を実感できる環境が生まれています。 ベンダーに依頼すると時間のかかる「要件定義」や「ドキュメント化」といった工程も、内製化することで「要件整理」から即「開発」に移り、「使いながら改修」というアジャイルな開発が可能です。 この「自社でやってみる」姿勢を「取組みとして開示する」ことで、意欲ある人材やパートナー企業が集まり、さらに取り組みのレベルが上がるという「はずみ車」が回り始めているのです。まさに「挑戦する企業」というブランディングが、優秀な人材の獲得に直結した好事例です。 ２．NACHI不二越：「データ活用」で「プロセス」のムダを撲滅 一方、NACHI不二越様のDXは、「プロセス」の無駄を撲滅するための「データ活用」が徹底されています。 その根幹にあるのは、「トップは数値に強くなれ」という強烈なメッセージです。日本語のような「言葉は曖昧」であり、誤解を生みやすい。だからこそ、客観的な「数値を持って現場・管理者と話す」ことが求められます。 経営層が方針を示し、現場の状況がデータとして「可視化」され、管理者がデータに基づき「指示」を出し、現場が動く。このサイクルが重要です。例えば、不良集計表のように、これまで曖昧だったものが数値で明確になります。 ただし、NACHI不二越様が強調するのは、単なる「可視化」だけでは不十分だという点です。データを活用し、継続的に改善を行う「QCサークル」のような改善活動の文化がなければ、可視化の意義は半減してしまいます。QCストーリーやQC七つ道具といった改善の「型」が、データを活かす土壌となっているのです。 とはいえ、「可視化されれば改善したくなるのが人間」という側面も真実です。これを「やっちゃえプロジェクト」として現場のやる気スイッチを入れ、最終的には「自社のことは自社が一番詳しい」という信念のもと、「自前でやる」仕組みづくりを目指されています。 --------- アプローチは異なれど、両社に共通する成功要因は「自社でやってみる」という主体的な姿勢です。 しかし、多くの企業様とお話しする中で、「社内人材だけで教育していくことは困難」であり、この「最初の一歩」を踏み出すこと自体が最も難しい課題であるとも感じています。 だからこそ、最初の一歩を踏み出し、自走できるまで伴走する「外部のサポート」が有効になります。 システム導入、AI導入、ロボット導入...船井総研では、幅広いテーマで皆様のお悩みの解決に導きます。お困りの方は、弊社HP「工場DX.com」 無料相談バナーよりお申込みください。専門のコンサルタントが対応いたします。 船井総研では、「ウチの工場も、こうなれる」という成功イメージと、「明日から即実行できる具体的な最初の一歩」を掴んでいただくための視察ツアーやセミナーを今後も開催してまいります。引き続き、どうぞよろしくお願いいたします。 「自社でやってみる」ことが成功の鍵。しかし、それが一番難しい。 ------------- お世話になっております。船井総研の塩田です。 本日のテーマは、「船井総研主催 最先端DX工場視察ツアー2025 レポート」です。 先日開催された「最先端DX工場視察2025」では、計18名の方々にご参加いただきました。お忙しいところ、ご参加いただき誠にありがとうございました。 「自社はある程度DXが進んでいると思っていたが、データ蓄積・活用ができていないことに気づかされた。」 講座の中で、参加者様に上記のコメントをいただくことができ、皆様が普段の業務を離れ、気づきを得られる視察ツアーになったと確信しております。 今回の視察ツアーでは、同じ「DX」というテーマでありながら、全く異なるアプローチで大きな成功を収めている2社、有川製作所様とNACHI不二越様の事例を深く学びました。 有川製作所様は「自動化」によって「人」の問題を解決し、企業の新たな魅力を創造。 一方、NACHI不二越様は「データ活用」によって「プロセス」の問題を解決し、現場のムダを徹底的に撲滅しています。 今回は、この対照的な2社の取り組みから、DX推進のヒントを探ります。 １．有川製作所様：「自動化」で「人」の問題を解決し、魅力を創造 有川製作所様のDXは、「小人の靴屋プロジェクト」に象徴されるように、社内に専門のSEがいない状態から自動化への挑戦を始めた点に驚かされます。 この取り組みが、単なる生産性向上に留まらず、リクルート活動の好転や社風の変化、さらには顧客との関係性強化にまで波及しています。 成功の鍵は「内製化」へのこだわりです。もちろん、すべてを自社で行うのではなく、「巨人の肩プロジェクト」として協力企業の力を借りながら視座を上げています。同時に、若手社員が主体となり、生成AIや「Microsoft Power Apps」のようなローコードツールも活用しながらIT・アプリ開発を推進。これにより、若手がDXを通じて自己成長を実感できる環境が生まれています。 ベンダーに依頼すると時間のかかる「要件定義」や「ドキュメント化」といった工程も、内製化することで「要件整理」から即「開発」に移り、「使いながら改修」というアジャイルな開発が可能です。 この「自社でやってみる」姿勢を「取組みとして開示する」ことで、意欲ある人材やパートナー企業が集まり、さらに取り組みのレベルが上がるという「はずみ車」が回り始めているのです。まさに「挑戦する企業」というブランディングが、優秀な人材の獲得に直結した好事例です。 ２．NACHI不二越：「データ活用」で「プロセス」のムダを撲滅 一方、NACHI不二越様のDXは、「プロセス」の無駄を撲滅するための「データ活用」が徹底されています。 その根幹にあるのは、「トップは数値に強くなれ」という強烈なメッセージです。日本語のような「言葉は曖昧」であり、誤解を生みやすい。だからこそ、客観的な「数値を持って現場・管理者と話す」ことが求められます。 経営層が方針を示し、現場の状況がデータとして「可視化」され、管理者がデータに基づき「指示」を出し、現場が動く。このサイクルが重要です。例えば、不良集計表のように、これまで曖昧だったものが数値で明確になります。 ただし、NACHI不二越様が強調するのは、単なる「可視化」だけでは不十分だという点です。データを活用し、継続的に改善を行う「QCサークル」のような改善活動の文化がなければ、可視化の意義は半減してしまいます。QCストーリーやQC七つ道具といった改善の「型」が、データを活かす土壌となっているのです。 とはいえ、「可視化されれば改善したくなるのが人間」という側面も真実です。これを「やっちゃえプロジェクト」として現場のやる気スイッチを入れ、最終的には「自社のことは自社が一番詳しい」という信念のもと、「自前でやる」仕組みづくりを目指されています。 --------- アプローチは異なれど、両社に共通する成功要因は「自社でやってみる」という主体的な姿勢です。 しかし、多くの企業様とお話しする中で、「社内人材だけで教育していくことは困難」であり、この「最初の一歩」を踏み出すこと自体が最も難しい課題であるとも感じています。 だからこそ、最初の一歩を踏み出し、自走できるまで伴走する「外部のサポート」が有効になります。 システム導入、AI導入、ロボット導入...船井総研では、幅広いテーマで皆様のお悩みの解決に導きます。お困りの方は、弊社HP「工場DX.com」 無料相談バナーよりお申込みください。専門のコンサルタントが対応いたします。 船井総研では、「ウチの工場も、こうなれる」という成功イメージと、「明日から即実行できる具体的な最初の一歩」を掴んでいただくための視察ツアーやセミナーを今後も開催してまいります。引き続き、どうぞよろしくお願いいたします。

近年、ChatGPTをはじめとする「AI」の進化と社会への浸透は、あらゆる業界に大きな変革をもたらしています。中堅・中小製造業にとって、AIは「一過性のブーム」ではなく、「生き残るための必須ツール」となりつつあります。 しかし、「AIを導入したいが、何から手をつけていいかわからない」「自社の業務にどう活用できるのか」といったお悩みをよくお聞きします。 その中、AI活用を成功させるための「土台」となるERP（統合基幹業務システム）の重要性に焦点を当て、両者を連携させることでいかに「攻めのDX」を実現できるかを解説します。ぜひ、今後の事業戦略のヒントとしてご一読ください。 【AIブームの裏側】なぜ今、製造業のDXに「データの土台」が必要なのか ChatGPTなどの生成AIの登場により、私たちはまさに「AI時代の幕開け」を体感しています。このAIの力を製造業の現場で最大限に活かすためには、質の高い「データ」が不可欠です。 AIは、過去の膨大なデータを学習し、未来の予測や高度な判断を行います。裏を返せば、データが散在していたり、整合性が取れていなかったりすると、 AIは期待通りの価値を発揮できません。 ここで重要になるのがERP（統合基幹業務システム）です。 ERPは、生産、販売、在庫、会計といった基幹業務の情報を一元管理し、リアルタイムで正確なデータを提供します。AI活用を成功させるための「データの土台」を築くことこそが、現在のERPの最も重要な役割であり、「データドリブン経営」への第一歩となります。 ERP導入はゴールではない！AI連携で実現する「攻めの製造業」への変革 従来のERP導入の目的は、業務の標準化や間接業務の効率化が主でした。しかし、AI時代においては、ERPは「守り」から「攻め」へ転じるための武器となります。ERPに蓄積された受注履歴、在庫推移、生産実績などのデータをAIが分析することで、以下のような高度な活用が可能になります。 高精度な需要予測: 過去の販売データや外部要因（天候、イベントなど）を組み合わせ、AIがより正確な需要を予測し、過剰在庫や欠品リスクを最小限に抑えます。 生産計画の最適化: 納期、設備稼働状況、人員配置といった複雑な条件をAIがリアルタイムで調整し、生産リードタイムの短縮や稼働率の向上を実現します。 歩留まり・品質の改善: 生産工程のセンサーデータとERPの実績データを統合し、AIが不良発生の予兆を検知することで、製造コストを削減します。 このように、ERPとAIの連携によって、中堅・中小企業でも大企業並みの戦略的な意思決定が可能になります。 AI活用を前提としたERP導入において、中堅・中小企業が失敗を避けるためには、単に高機能なシステムを選ぶのではなく、以下のポイントを重視すべきです。 「データ連携の容易さ」: 外部のAIツールやIoTデバイスとスムーズにデータを連携できるAPIやインターフェースが整備されているかを確認しましょう。柔軟なデータ活用が未来の拡張性を保証します。 「スモールスタートと拡張性」: 全業務を一度にデジタル化しようとせず、まずは最も効果の出る部門（例：在庫管理、生産計画）から導入し、段階的にAI活用を進める「スモールスタート」が成功の秘訣です。それに対応できる拡張性を持つERPを選びます。 「ベンダーの知見」: 製造業特有の業務知識や、AI導入・活用実績を持つベンダーを選定すること。システム導入だけでなく、その後のDX推進のロードマップまで支援してくれるパートナーを見つけることが重要です。 AIは、資金力やIT人材に限りがある中堅・中小企業にとって、限られた資源を最大化するための強力な手段です。正しいERP選定こそが、その力を引き出すための最重要戦略となります。     いかがでしょうか。 本コラムの内容をさらに深掘りし、「具体的にどのようなERPを選べば良いのか？」「中堅・中小製造業におけるERP導入事例が知りたい」といった疑問にお答えするため、特別セミナーを開催いたします。 ご多忙の折とは存じますが、貴社の「攻めのDX」推進の一助として、ぜひご参加ください。 ---- 【11月オンライン開催】 全国どこからでも参加可能！ 大手ではなく、中堅・中小製造業におけるERP導入事例がわかる！ ERPの基礎知識ゼロでもOK！ 初めてのERP導入！経営セミナー ～今からでも遅くない！ERPの基礎知識を事例とともに徹底解説！～ 【オンライン開催日程】 2025/10/25 (土)10:00~12:00 ⇒申し込み終了 2025/11/08 (土)10:00~12:00 2025/11/15 (土)10:00~12:00 2025/11/22 (土)10:00~12:00 https://www.funaisoken.co.jp/seminar/133209 近年、ChatGPTをはじめとする「AI」の進化と社会への浸透は、あらゆる業界に大きな変革をもたらしています。中堅・中小製造業にとって、AIは「一過性のブーム」ではなく、「生き残るための必須ツール」となりつつあります。 しかし、「AIを導入したいが、何から手をつけていいかわからない」「自社の業務にどう活用できるのか」といったお悩みをよくお聞きします。 その中、AI活用を成功させるための「土台」となるERP（統合基幹業務システム）の重要性に焦点を当て、両者を連携させることでいかに「攻めのDX」を実現できるかを解説します。ぜひ、今後の事業戦略のヒントとしてご一読ください。 【AIブームの裏側】なぜ今、製造業のDXに「データの土台」が必要なのか ChatGPTなどの生成AIの登場により、私たちはまさに「AI時代の幕開け」を体感しています。このAIの力を製造業の現場で最大限に活かすためには、質の高い「データ」が不可欠です。 AIは、過去の膨大なデータを学習し、未来の予測や高度な判断を行います。裏を返せば、データが散在していたり、整合性が取れていなかったりすると、 AIは期待通りの価値を発揮できません。 ここで重要になるのがERP（統合基幹業務システム）です。 ERPは、生産、販売、在庫、会計といった基幹業務の情報を一元管理し、リアルタイムで正確なデータを提供します。AI活用を成功させるための「データの土台」を築くことこそが、現在のERPの最も重要な役割であり、「データドリブン経営」への第一歩となります。 ERP導入はゴールではない！AI連携で実現する「攻めの製造業」への変革 従来のERP導入の目的は、業務の標準化や間接業務の効率化が主でした。しかし、AI時代においては、ERPは「守り」から「攻め」へ転じるための武器となります。ERPに蓄積された受注履歴、在庫推移、生産実績などのデータをAIが分析することで、以下のような高度な活用が可能になります。 高精度な需要予測: 過去の販売データや外部要因（天候、イベントなど）を組み合わせ、AIがより正確な需要を予測し、過剰在庫や欠品リスクを最小限に抑えます。 生産計画の最適化: 納期、設備稼働状況、人員配置といった複雑な条件をAIがリアルタイムで調整し、生産リードタイムの短縮や稼働率の向上を実現します。 歩留まり・品質の改善: 生産工程のセンサーデータとERPの実績データを統合し、AIが不良発生の予兆を検知することで、製造コストを削減します。 このように、ERPとAIの連携によって、中堅・中小企業でも大企業並みの戦略的な意思決定が可能になります。 AI活用を前提としたERP導入において、中堅・中小企業が失敗を避けるためには、単に高機能なシステムを選ぶのではなく、以下のポイントを重視すべきです。 「データ連携の容易さ」: 外部のAIツールやIoTデバイスとスムーズにデータを連携できるAPIやインターフェースが整備されているかを確認しましょう。柔軟なデータ活用が未来の拡張性を保証します。 「スモールスタートと拡張性」: 全業務を一度にデジタル化しようとせず、まずは最も効果の出る部門（例：在庫管理、生産計画）から導入し、段階的にAI活用を進める「スモールスタート」が成功の秘訣です。それに対応できる拡張性を持つERPを選びます。 「ベンダーの知見」: 製造業特有の業務知識や、AI導入・活用実績を持つベンダーを選定すること。システム導入だけでなく、その後のDX推進のロードマップまで支援してくれるパートナーを見つけることが重要です。 AIは、資金力やIT人材に限りがある中堅・中小企業にとって、限られた資源を最大化するための強力な手段です。正しいERP選定こそが、その力を引き出すための最重要戦略となります。     いかがでしょうか。 本コラムの内容をさらに深掘りし、「具体的にどのようなERPを選べば良いのか？」「中堅・中小製造業におけるERP導入事例が知りたい」といった疑問にお答えするため、特別セミナーを開催いたします。 ご多忙の折とは存じますが、貴社の「攻めのDX」推進の一助として、ぜひご参加ください。 ---- 【11月オンライン開催】 全国どこからでも参加可能！ 大手ではなく、中堅・中小製造業におけるERP導入事例がわかる！ ERPの基礎知識ゼロでもOK！ 初めてのERP導入！経営セミナー ～今からでも遅くない！ERPの基礎知識を事例とともに徹底解説！～ 【オンライン開催日程】 2025/10/25 (土)10:00~12:00 ⇒申し込み終了 2025/11/08 (土)10:00~12:00 2025/11/15 (土)10:00~12:00 2025/11/22 (土)10:00~12:00 https://www.funaisoken.co.jp/seminar/133209