ファクトリービジネス研究会 スマートファクトリー経営部会 4月例会開催のお知らせ

「データドリブン」という言葉は主にマーケティング分野で使われている言葉ですが、最近では経営分野でも使われるようになってきました。2018年頃より盛んになった企業のDX（デジタルトランスフォーメーション）が近年いっそう進んだことや、クラウドやデータ分析技術の進化によって、以前は扱いが困難だった膨大で複雑なビッグデータも分析・活用できるようになってきました。そして、経営の領域においても、これまで蓄積してきたデータを企業活動に生かそうという動きが広がって来ています。 では現状、私たちは経営判断や現場判断などの意思決定をする場合、どのようなことを根拠に判断しているでしょうか。 必要な情報を収集、纏めた上で判断する方、もしくは自らの勘・経験を頼り（いわゆるKKD（勘・経験・度胸））に判断する方もいらっしゃるでしょう。判断するには誰もが、前者であるべきと考えていますが、実際は、判断に活用出来るデータが出来るまでに「データを集計→表やグラフにする」といった作業に多くの労力と時間がかかる為、後者の場合で判断してしまうことも多くあるかと思います。誰もがデータを活用しなければならないと考えている中で、大きなギャップが存在しているという課題があります。 データドリブンはただの「紙→デジタル」の置き換えではありません。 例えば、現場の検査表を紙からタブレット入力にしてデータを保管しておくのは「ただのデジタル化」です。 検査表からデータ分析して設備の点検優先を自動でシステムから提案して人が判断・行動していくのが「データドリブン」です。 このように現場でも積極的データを基に、分析して、判断・行動していくのがあるべき姿です。 そのデータドリブンに移行するにあたりポイントになるのが以下です ＜クラウドの活用＞ 蓄積データについてサーバーをどこに構築するかの選択があります。もちろん、社内サーバーもよいですが、初期費用・メンテナンス・セキュリティを考えた場合、クラウド運用は大きなメリットがあります。 「クラウド」とは、クラウドベンダーが用意したITリソースをネットワーク越しに利用し、利用量に応じて料金を支払う方式のことです。サーバー機器を購入せずインターネット上でサーバーを利用するため、物理的な投資はなく、資産管理も必要ありません。つまり、サーバーを管理することが不要であることから、自社での製品アップデート作業やメンテナンスも不要となります。また、クラウドは専門知識がなくてもすぐに始めることができます。 いつでも環境が整っている為、サービスの導入時も設定のみで容易に利用を開始することができます。 詳しくはこちらのページをご参照ください（https://smart-factory.funaisoken.co.jp/glossary/201005/） ＜ブラウザの活用＞ 蓄積されたデータを「どこでも」「誰でも」見ることが求められます。 データがあっても「会社に帰って確認します」では効率が悪い。ですよね。 その場でデータから出来ればすぐに回答可能ですが、データが見えないだけで数日間進捗が遅れてしまい、もしかしたら、営業機会を逃してしまうかもしれません。 その点を改善するために活用したいのが「ブラウザ」です。 ブラウザは、英語の「browse（拾い読み）」が語源とされており、webサイトを閲覧するためのソフトを指します。有名なブラウザとして知られているのは以下の通りです。 Internetexplorer（Microsoft社） Microsoft Edge（Microsoft社） Googlechrome（Google社） Mozilla Firefox（Mozilla Foundation社） Safari（Apple社） 前述の「クラウド」を活用するためには、ブラウザ環境が必須となります。活用したいクラウドにより、最適なブラウザが異なるため、導入を検討する際にはしっかりと確認することが必要です。 ＜BIの活用＞ BI（ビジネスインテリジェンス）ツールとは、企業が持つさまざまなデータを分析・見える化して、経営や業務に役立てるソフトウェアのことです。表やグラフなど「見えるデータ」にするには、担当者が生データを加工（Excel入力→グラフ化）しなければなりません。この作業は単純なようですが、見えないところで担当者の多くの時間を使っています。報告資料の為に、時間をかけてデータを加工して、グラフや表を作るのは担当者の本来の業務ではありません。 BIツールを活用することで、「報告の為の資料作り」の必要がなくなり、担当者を含めた、様々な立場の方々が「見える化したデータ」を共有・活用することができるようになります。「顧客別の売上情報」「製品別の売上情報」「設備別の生産情報」など「必要なデータ」を「必要なとき」に見て、データから判断する、といったことが可能になります。データドリブンにおいてはBIツールの活用はマストになるでしょう。 ＜AIの活用＞ AIの得意とすることは蓄積されたデータから予測したり、判断することです。船井総研では「熟練作業の標準化」という切り口でAIの活用を御提案しています。 熟練作業はベテラン高齢者だけではなく、パートの方でも誰でもあり得ます。要するに、「長いこと経験しているその人しかできない」作業のことです。 AIを活用することで「いつでも、誰がやっても同じ結果に」ということが可能になります。 蓄積されているデータから最適な判断をAIがします。もちろん、蓄積データは当然その企業のノウハウとなります。未知のモノからAIが結論を出す訳ではありません。あくまでAIが持つデータは「企業の知」そのものです。熟練技術やベテラン担当者の作業は１～２年で他の人がマスターできるようなものではありません。かといっていつまでの熟練技術やベテランがいるわけではありません。AIを活用して、誰もがその技術を共有できる環境が今後必要になってきます。 データドリブンで考える上で重要なことは、データが会社の中心にあり、「いつでも・どこでもデータを取り出せる」ことです。コロナ禍により、さらに、このような環境の必要性はより重要なものとなりました。 個人のローカルPCだけに保管していたり、会社に戻らないとシステムが見られないのでは、判断やアクションが遅れてしまいます。「会社の知」を全員で共有し、データドリブンを実現していきましょう。 DX活用事例は以下のレポートをチェック！！ この一冊で「AIを活用した業務効率化」の最新事例がわかる！ 船井総研セミナー参加企業様からのご要望が多い「AIを活用した業務効率化」に関する最新事例を徹底解説！ ①類似案件をAIを使って簡単検索営業・生産計画立案の業務効率 ②生産計画立案を自動最適化・脱属人化     https://smart-factory.funaisoken.co.jp/download/210305/ ■オンラインセミナー開催のお知らせ https://smart-factory.funaisoken.co.jp/event/ このような方におすすめ！ AIに関心はあるが、自社の経営にAIを具体的にどう活用できるかを知りたい”製造業経営者”の方 営業部門がまだまだ属人的で、営業マンが個々の経験や勘に依存していると感じている”製造業経営者”の方 製造部門では熟練技術・職人的な業務があり、属人化・ブラックBOX化していると感じている”製造業経営者”の方 生産技術・生産管理部門も熟練者に知見とノウハウが集中して、標準化されていないと感じている”製造業経営者”の方 生産技術・生産管理部門も熟練者に知見とノウハウが集中して、標準化されていないと感じている”製造業経営者”の方 本セミナーで学べるポイント！ ①”経営者目線”で知っておくべき製造業で実践できる具体的なAI活用事例が学べる！ ～AIに関心はあるが、具体的な行動が取れない製造業経営者の為のセミナーです～ ②営業部門にAIを導入して営業マン個々の経験や勘に依存した体制から脱却した製造業事例が学べる！ ～営業部門で具体的にAIをどう活用していくのかがハッキリ分かるセミナーです～ ③製造・生産技術・生産管理部門にAIを導入して熟練技術・職人技術を標準化・継承できる事例が学べる！ ～製造現場と生産技術・生産管理部門でどんなAIが活用できるのかが明確になるセミナーです～ ④販売・仕入・在庫・原価管理・生産管理等の基幹システム系にAIを活用している事例が学べる！ ～各業務の管理や基幹システムでAI活用して改革できる手法を学べるセミナーです～ ⑤自社の経営のどこにAIが活用できるかが分かり、具体的な行動計画が作れる！ ～理論・理屈ではなく、現場で実践できる具体的な手法が分かります！～ ■工場AI・ロボット.comでは「無料オンライン診断サービス」を行っております 専門コンサルタントが無料でロボット活用について診断致します！ DX活用したいが初めてでやり方が分からない・・・ データドリブン経営を実践したい・・・ 営業、見積もり業務が属人化している・・・ 生産管理に工数がかかっている・・・ 生産管理に工数がかかっている・・・ 他社の導入事例の詳細について聞きたい DX活用について相談できる所が見つからない・・・ ↓↓お申し込みはこちらから↓↓ https://lp.funaisoken.co.jp/mt/smart-factory/counsel.html 「データドリブン」という言葉は主にマーケティング分野で使われている言葉ですが、最近では経営分野でも使われるようになってきました。2018年頃より盛んになった企業のDX（デジタルトランスフォーメーション）が近年いっそう進んだことや、クラウドやデータ分析技術の進化によって、以前は扱いが困難だった膨大で複雑なビッグデータも分析・活用できるようになってきました。そして、経営の領域においても、これまで蓄積してきたデータを企業活動に生かそうという動きが広がって来ています。 では現状、私たちは経営判断や現場判断などの意思決定をする場合、どのようなことを根拠に判断しているでしょうか。 必要な情報を収集、纏めた上で判断する方、もしくは自らの勘・経験を頼り（いわゆるKKD（勘・経験・度胸））に判断する方もいらっしゃるでしょう。判断するには誰もが、前者であるべきと考えていますが、実際は、判断に活用出来るデータが出来るまでに「データを集計→表やグラフにする」といった作業に多くの労力と時間がかかる為、後者の場合で判断してしまうことも多くあるかと思います。誰もがデータを活用しなければならないと考えている中で、大きなギャップが存在しているという課題があります。 データドリブンはただの「紙→デジタル」の置き換えではありません。 例えば、現場の検査表を紙からタブレット入力にしてデータを保管しておくのは「ただのデジタル化」です。 検査表からデータ分析して設備の点検優先を自動でシステムから提案して人が判断・行動していくのが「データドリブン」です。 このように現場でも積極的データを基に、分析して、判断・行動していくのがあるべき姿です。 そのデータドリブンに移行するにあたりポイントになるのが以下です ＜クラウドの活用＞ 蓄積データについてサーバーをどこに構築するかの選択があります。もちろん、社内サーバーもよいですが、初期費用・メンテナンス・セキュリティを考えた場合、クラウド運用は大きなメリットがあります。 「クラウド」とは、クラウドベンダーが用意したITリソースをネットワーク越しに利用し、利用量に応じて料金を支払う方式のことです。サーバー機器を購入せずインターネット上でサーバーを利用するため、物理的な投資はなく、資産管理も必要ありません。つまり、サーバーを管理することが不要であることから、自社での製品アップデート作業やメンテナンスも不要となります。また、クラウドは専門知識がなくてもすぐに始めることができます。 いつでも環境が整っている為、サービスの導入時も設定のみで容易に利用を開始することができます。 詳しくはこちらのページをご参照ください（https://smart-factory.funaisoken.co.jp/glossary/201005/） ＜ブラウザの活用＞ 蓄積されたデータを「どこでも」「誰でも」見ることが求められます。 データがあっても「会社に帰って確認します」では効率が悪い。ですよね。 その場でデータから出来ればすぐに回答可能ですが、データが見えないだけで数日間進捗が遅れてしまい、もしかしたら、営業機会を逃してしまうかもしれません。 その点を改善するために活用したいのが「ブラウザ」です。 ブラウザは、英語の「browse（拾い読み）」が語源とされており、webサイトを閲覧するためのソフトを指します。有名なブラウザとして知られているのは以下の通りです。 Internetexplorer（Microsoft社） Microsoft Edge（Microsoft社） Googlechrome（Google社） Mozilla Firefox（Mozilla Foundation社） Safari（Apple社） 前述の「クラウド」を活用するためには、ブラウザ環境が必須となります。活用したいクラウドにより、最適なブラウザが異なるため、導入を検討する際にはしっかりと確認することが必要です。 ＜BIの活用＞ BI（ビジネスインテリジェンス）ツールとは、企業が持つさまざまなデータを分析・見える化して、経営や業務に役立てるソフトウェアのことです。表やグラフなど「見えるデータ」にするには、担当者が生データを加工（Excel入力→グラフ化）しなければなりません。この作業は単純なようですが、見えないところで担当者の多くの時間を使っています。報告資料の為に、時間をかけてデータを加工して、グラフや表を作るのは担当者の本来の業務ではありません。 BIツールを活用することで、「報告の為の資料作り」の必要がなくなり、担当者を含めた、様々な立場の方々が「見える化したデータ」を共有・活用することができるようになります。「顧客別の売上情報」「製品別の売上情報」「設備別の生産情報」など「必要なデータ」を「必要なとき」に見て、データから判断する、といったことが可能になります。データドリブンにおいてはBIツールの活用はマストになるでしょう。 ＜AIの活用＞ AIの得意とすることは蓄積されたデータから予測したり、判断することです。船井総研では「熟練作業の標準化」という切り口でAIの活用を御提案しています。 熟練作業はベテラン高齢者だけではなく、パートの方でも誰でもあり得ます。要するに、「長いこと経験しているその人しかできない」作業のことです。 AIを活用することで「いつでも、誰がやっても同じ結果に」ということが可能になります。 蓄積されているデータから最適な判断をAIがします。もちろん、蓄積データは当然その企業のノウハウとなります。未知のモノからAIが結論を出す訳ではありません。あくまでAIが持つデータは「企業の知」そのものです。熟練技術やベテラン担当者の作業は１～２年で他の人がマスターできるようなものではありません。かといっていつまでの熟練技術やベテランがいるわけではありません。AIを活用して、誰もがその技術を共有できる環境が今後必要になってきます。 データドリブンで考える上で重要なことは、データが会社の中心にあり、「いつでも・どこでもデータを取り出せる」ことです。コロナ禍により、さらに、このような環境の必要性はより重要なものとなりました。 個人のローカルPCだけに保管していたり、会社に戻らないとシステムが見られないのでは、判断やアクションが遅れてしまいます。「会社の知」を全員で共有し、データドリブンを実現していきましょう。 DX活用事例は以下のレポートをチェック！！ この一冊で「AIを活用した業務効率化」の最新事例がわかる！ 船井総研セミナー参加企業様からのご要望が多い「AIを活用した業務効率化」に関する最新事例を徹底解説！ ①類似案件をAIを使って簡単検索営業・生産計画立案の業務効率 ②生産計画立案を自動最適化・脱属人化     https://smart-factory.funaisoken.co.jp/download/210305/ ■オンラインセミナー開催のお知らせ https://smart-factory.funaisoken.co.jp/event/ このような方におすすめ！ AIに関心はあるが、自社の経営にAIを具体的にどう活用できるかを知りたい”製造業経営者”の方 営業部門がまだまだ属人的で、営業マンが個々の経験や勘に依存していると感じている”製造業経営者”の方 製造部門では熟練技術・職人的な業務があり、属人化・ブラックBOX化していると感じている”製造業経営者”の方 生産技術・生産管理部門も熟練者に知見とノウハウが集中して、標準化されていないと感じている”製造業経営者”の方 生産技術・生産管理部門も熟練者に知見とノウハウが集中して、標準化されていないと感じている”製造業経営者”の方 本セミナーで学べるポイント！ ①”経営者目線”で知っておくべき製造業で実践できる具体的なAI活用事例が学べる！ ～AIに関心はあるが、具体的な行動が取れない製造業経営者の為のセミナーです～ ②営業部門にAIを導入して営業マン個々の経験や勘に依存した体制から脱却した製造業事例が学べる！ ～営業部門で具体的にAIをどう活用していくのかがハッキリ分かるセミナーです～ ③製造・生産技術・生産管理部門にAIを導入して熟練技術・職人技術を標準化・継承できる事例が学べる！ 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