【品質管理担当者必読】「なぜ不良が出た？」に即答できる工場へ。推測を事実に変え、不良率を劇的に下げる品質管理DX

「工場の“見える化”に取り組んでいます」 そう言って、事務所に設置された大型モニターを誇らしげに見せてくれる経営者様がいらっしゃいます。 モニターには、工場のレイアウト図が映し出され、各機械の稼働状況が「緑（稼働）」や「赤（停止）」でカラフルに表示されている。確かに、見た目は非常に先進的です。 しかし、私はあえてこう質問します。 「社長、そのモニターを見て、次に何をすべきか、具体的なアクションが分かりますか？」 多くの場合、答えは詰まってしまいます。 「いや、動いているか止まっているかが分かるだけで、なぜ止まっているかまでは…」 「なんとなく、稼働率が上がったような気はするのだが…」 これこそが、DXの初期段階で陥りがちな「見える化の罠」です。 データを集めてグラフにし、「見える」状態にしただけで満足してしまう。そのデータが、一体何を示しており、それを見て、現場や経営者がどう「行動（Action）」を変えるべきなのか、そこまでがセットで設計されていない。これでは、高価なデジタルサイネージ（電子看板）を設置したのと、何ら変わりません。 「見える化」の先にある、本当の目的 データ活用、すなわち「見える化」の目的は、グラフを眺めて悦に入ることではありません。 その目的は、「これまで見えなかった問題点や、改善のヒントを発見し、具体的なアクションに繋げ、最終的に会社の利益を増やすこと」であるはずです。 「機械が止まっている（赤）」という情報だけでは、何のアクションも生まれません。 しかし、そのデータが、 「A機械は、毎朝10時台に、必ず15分間停止している」 「停止理由は、『材料待ち』が8割を占めている」 ここまで“見える化”されていれば、話は別です。 「なぜ、毎朝10時に材料がなくなるんだ？」「前工程の生産計画か、あるいは材料の運搬方法に問題があるんじゃないか？」と、具体的な改善のアクションに直結します。 あなたが見るべきは「稼働率」ではなく、「儲け」である 多くの工場が「稼働率」を重要な指標として追いかけています。しかし、第16回のコラムでも述べた通り、「高稼働率＝高収益」とは限りません。赤字の製品をフル稼働で作っていれば、動かすだけ損害が拡大します。 私たちが本当に「見える化」すべき指標は、もっと経営の根幹に近いものです。 例えば、「製品ごと、工程ごとの“実際原価”」です。 愛知県の従業員100名の自動車部品加工会社は、生産管理システムとIoTを活用し、この「リアルタイム原価管理」を実現しました。 これにより、彼らは「今、作っているこの製品は、儲かっているのか、損しているのか」を、即座に把握できるようになったのです。 「この案件、今のペースだと労務費がかかりすぎて赤字になるぞ！」   「B製品より、A製品の方が、時間あたりの利益率が圧倒的に高いな」 こうした、経営判断に直結する「生きた情報」が、リアルタイムで見えるようになった。これこそが、本当に価値のある「見える化」です。 「高額なシステム導入は避けたいが、データ分析・業務改善をしたい」 そうお考えの経営者様は、まさに、この「何を見える化すべきか」という本質的な問いと向き合う必要があります。 「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、「稼働率向上や原価低減といった『新たな指標』獲得に向けたステップ」を解説します。 これは、単なる「見える化」のテクニックではありません。損益計算書と現場のデータをどう結びつけ、会社の利益構造を変革していくかという、「経営戦略」そのものの話です。 あなたの会社のモニターに映し出すべきは、単なる機械のON/OFF情報ではありません。会社の「利益」を生み出すための、具体的な「次の一手」を示してくれる、本物のデータであるべきです。 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 工場の「見える化」、ただの自己満足で終わらせないために。本当に経営に役立つデータとは何か、稼働率の先にある「儲け」の指標とは何かを徹底解説します。 ⚫ どのような方におすすめか？ 高額なシステム導入は避けたいが、データ分析・業務改善をしたいと感じている方 日報データを集計しているが、どう分析・改善に繋げればよいか分からない方 従業員100名以下の製造業の方 勘や経験に頼る経営から脱却し、データに基づいた判断をしたい方   ⚫ 本セミナーで学べるポイント 今ある「日報データ」で何が見えるのかがわかります！ 稼働率向上や原価低減といった**「新たな指標」獲得に向けたステップ**がわかります。 DX化のために何から始めたらよいか、ロードマップがわかります！   開催日時（オンライン）： 2025/11/28 (金) 13:00~15:00 2025/12/02 (火) 13:00~15:00 025/12/03 (水) 13:00~15:00 詳細・お申込みはこちらから： https://www.funaisoken.co.jp/seminar/134272 「工場の“見える化”に取り組んでいます」 そう言って、事務所に設置された大型モニターを誇らしげに見せてくれる経営者様がいらっしゃいます。 モニターには、工場のレイアウト図が映し出され、各機械の稼働状況が「緑（稼働）」や「赤（停止）」でカラフルに表示されている。確かに、見た目は非常に先進的です。 しかし、私はあえてこう質問します。 「社長、そのモニターを見て、次に何をすべきか、具体的なアクションが分かりますか？」 多くの場合、答えは詰まってしまいます。 「いや、動いているか止まっているかが分かるだけで、なぜ止まっているかまでは…」 「なんとなく、稼働率が上がったような気はするのだが…」 これこそが、DXの初期段階で陥りがちな「見える化の罠」です。 データを集めてグラフにし、「見える」状態にしただけで満足してしまう。そのデータが、一体何を示しており、それを見て、現場や経営者がどう「行動（Action）」を変えるべきなのか、そこまでがセットで設計されていない。これでは、高価なデジタルサイネージ（電子看板）を設置したのと、何ら変わりません。 「見える化」の先にある、本当の目的 データ活用、すなわち「見える化」の目的は、グラフを眺めて悦に入ることではありません。 その目的は、「これまで見えなかった問題点や、改善のヒントを発見し、具体的なアクションに繋げ、最終的に会社の利益を増やすこと」であるはずです。 「機械が止まっている（赤）」という情報だけでは、何のアクションも生まれません。 しかし、そのデータが、 「A機械は、毎朝10時台に、必ず15分間停止している」 「停止理由は、『材料待ち』が8割を占めている」 ここまで“見える化”されていれば、話は別です。 「なぜ、毎朝10時に材料がなくなるんだ？」「前工程の生産計画か、あるいは材料の運搬方法に問題があるんじゃないか？」と、具体的な改善のアクションに直結します。 あなたが見るべきは「稼働率」ではなく、「儲け」である 多くの工場が「稼働率」を重要な指標として追いかけています。しかし、第16回のコラムでも述べた通り、「高稼働率＝高収益」とは限りません。赤字の製品をフル稼働で作っていれば、動かすだけ損害が拡大します。 私たちが本当に「見える化」すべき指標は、もっと経営の根幹に近いものです。 例えば、「製品ごと、工程ごとの“実際原価”」です。 愛知県の従業員100名の自動車部品加工会社は、生産管理システムとIoTを活用し、この「リアルタイム原価管理」を実現しました。 これにより、彼らは「今、作っているこの製品は、儲かっているのか、損しているのか」を、即座に把握できるようになったのです。 「この案件、今のペースだと労務費がかかりすぎて赤字になるぞ！」   「B製品より、A製品の方が、時間あたりの利益率が圧倒的に高いな」 こうした、経営判断に直結する「生きた情報」が、リアルタイムで見えるようになった。これこそが、本当に価値のある「見える化」です。 「高額なシステム導入は避けたいが、データ分析・業務改善をしたい」 そうお考えの経営者様は、まさに、この「何を見える化すべきか」という本質的な問いと向き合う必要があります。 「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、「稼働率向上や原価低減といった『新たな指標』獲得に向けたステップ」を解説します。 これは、単なる「見える化」のテクニックではありません。損益計算書と現場のデータをどう結びつけ、会社の利益構造を変革していくかという、「経営戦略」そのものの話です。 あなたの会社のモニターに映し出すべきは、単なる機械のON/OFF情報ではありません。会社の「利益」を生み出すための、具体的な「次の一手」を示してくれる、本物のデータであるべきです。 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 工場の「見える化」、ただの自己満足で終わらせないために。本当に経営に役立つデータとは何か、稼働率の先にある「儲け」の指標とは何かを徹底解説します。 ⚫ どのような方におすすめか？ 高額なシステム導入は避けたいが、データ分析・業務改善をしたいと感じている方 日報データを集計しているが、どう分析・改善に繋げればよいか分からない方 従業員100名以下の製造業の方 勘や経験に頼る経営から脱却し、データに基づいた判断をしたい方   ⚫ 本セミナーで学べるポイント 今ある「日報データ」で何が見えるのかがわかります！ 稼働率向上や原価低減といった**「新たな指標」獲得に向けたステップ**がわかります。 DX化のために何から始めたらよいか、ロードマップがわかります！   開催日時（オンライン）： 2025/11/28 (金) 13:00~15:00 2025/12/02 (火) 13:00~15:00 025/12/03 (水) 13:00~15:00 詳細・お申込みはこちらから： https://www.funaisoken.co.jp/seminar/134272

はじめに：今、製造業に「生成AI」が必要な理由 この度、株式会社船井総合研究所 DXコンサルティング部 リーダーの熊谷俊作が、日本制御機器技術工業会（NECA）様主催の会員限定セミナー「Googleの生成AI『Gemini』セミナー」に講師として登壇しました。 https://www.neca.or.jp/event/13249/ 本セミナーは、「日々のルーティン業務に追われ、本来注力すべき仕事に時間を割けていない」「AI活用が必須と言われるが、何から手をつければ良いかわからない」といった製造業の皆様の課題に対し、最新の生成AI「Gemini」を活用した具体的な解決策を実践的に学ぶことを目的として開催されました。 本記事では、熊谷が担当した「製造業で使える生成AI（基本編）」の内容を中心に、製造業における生成AI活用の核心とその具体的な事例をご紹介します。 生成AIは「産業革命」— 従来のAIとの違い まず、なぜ今、これほどまでに生成AIが注目されているのでしょうか。添付資料でも強調されている通り、生成AIの登場はインターネットの登場以来の「産業革命」と位置づけられています。 従来のAIは「自動化の道具」 これまでのAI（例：不良品検知、数値予測など）は、決められた作業をこなす「自動化の道具」でした。大量のデータからパターンを見つけ出し、分類したり予測したりする役割です。 生成AIは「パートナー/エージェント」 一方、生成AIは、人間のように自然な対話を通じて、文章やアイデアを自ら創造する「パートナー/エージェント」です。例として、報告書作成や新製品のアイデア出しといった知的業務のサポートが可能になります。 生成AIの登場は、全社員に「会社の全知識を記憶した、超優秀な新人」が一人ずつ付くようなもの。面倒な仕事を「奪う」のではなく、「助ける」存在として、企業の生産性を抜本的に向上させる起爆剤となるのです。経営層は、この変化を「対岸の火事」と見ず、追い風にできるかどうかが今後の企業成長の分岐点となると警鐘を鳴らしています。 日本の生成AI活用、現状と課題 生成AIが普及し始めた2022年から2023年以降、世界各国がAI開発競争に参画する中、日本のAI利活用は十分に進んでおらず、AI関連の投資も停滞しているという現状があります。内閣府も「AIを使わないことが最大のリスク」であると指摘しており、AI投資・利活用の推進は喫緊の課題です。 製造業でのAI活用：5つのフレームワーク 漠然としたAI活用ではなく、自社の業務に合う「型」を知ることが成功の第一歩です。製造業における生成AI活用は、主に以下の5つのフレームワークに分類できます。 No. フレームワーク 目的・効果 ① 専門知識・対話アシスタント型 熟練者や匠の技を、いつでも誰でも利用できるようにする。 ② コンテンツ・ドキュメント生成型 面倒な書類仕事（報告書、日報など）をAIに任せる。 ③ アイデア創出・企画支援型 優秀な壁打ち相手として、会社の“脳”を強化させる。 ④ 予測・最適化提案型 “勘と経験”に、“データ”という武器を加え、生産計画や需要予測の精度を向上させる。 ⑤ コード・設計生成支援型 専門家の仕事を、もっと速く、もっと高精度にし、RPAやExcelマクロの作成を支援する。 製造業の具体的事例から学ぶAI活用 セミナーでは、このフレームワークに基づき、製造業での具体的な活用事例が紹介されました。 1. 設計技術ノウハウの共有にAI活用（専門知識・対話アシスタント型） 熟練者のノウハウの属人化解消と技術継承は、製造業の大きな課題です。 事例：シンワバネス株式会社 半導体製造装置に使われるヒーターなどの設計・開発を行うシンワバネス株式会社の事例です。 課題：熟練者のノウハウが属人化し、若手へのOJT（On-the-Job Training）の負担が大きかった。 活用：300以上の社内文書（ヒヤリハット、設計ノウハウ、マニュアル、業務研修資料など）を学習させた* AIチャットボット（KASVI, V.G.など）を導入。若手がいつでも質問できる環境を構築しました。 成果：OJTの負担が軽減され、年間で約414時間の人件費削減を達成。若手社員の「わからない......」を埋める環境ができ、周囲が忙しい時でも「いつでも聞ける」心理的な安全性が向上しました。 参考:中小製造業におけるAI活用×技術伝承事例：株式会社シンワバネスに学ぶ若手育成術 https://smart-factory.funaisoken.co.jp/250430/ AI活用成功の鍵：自社データの学習 世の中にあるデータのみで学習している一般的な生成AIでは、「一般的な回答」しか返ってきません。自社独自の課題を解決し、具体的な提案を得るには、世の中のビッグデータに加え、自社固有のデータ（設計ノウハウ、過去のトラブル事例、原価データなど）をAIに学習させる必要があります。 シンワバネスの事例では、RAG（Retrieval-Augmented Generation）技術により、社内ナレッジを参照した回答を生成し、ヒーター設計に関する専門性の高い問い合わせに対応できています。例えば、ヒーターの不具合に対するリスクの程度や対策、さらには湿度浸入による絶縁抵抗低下を数理モデルで記述するなど、高度な技術サポートを実現しています。 2. 生産技術ノウハウの共有にAI活用（コンテンツ・ドキュメント生成型、コード・設計生成支援型など） 新潟県の株式会社カワイ精工の事例では、9年前に入社当時、業務が紙・FAX・電話のアナログ運用で、業務の無駄や遅さ、データの活用不足が課題でした。 デジタル化の土台構築 まず、金型に関する情報（製品構造、図面、3Dデータ、部品表、実績、修理履歴など）をデジタル化し、「電子カルテ」として一元管理するデジタル化（DXの土台構築）に着手しました。 生成AIによるノウハウ活用 このデジタル化されたデータを基盤として、生成AIを以下のような業務に活用しています。 社内データの活用：社内ノウハウ、手順書の回答、売上・在庫分析、日報の要約、資料作成。 技術ノウハウの活用：後進教育、類似品への応用、トラブル対処・防止。 図面の自動読み取り：2D/3D図面のPDFや画像から、寸法、公差、表面粗さなどの指示内容をAIが自動で抽出・要約。さらに金型設計案を提案。 NCプログラムの言語化：Gコードを自動解析し、各行の意味や注意点を日本語で自動生成（技術ノウハウの明文化）。 AI活用の「一番の壁」と乗り越え方 AI活用を成功させるには、データ活用に必要な視点、特にデータの「粒度」が重要です。完成品の加工時間だけでなく工程ごとの加工時間、段取時間、停止理由など、詳細なデータを取得することで、真の原因や改善箇所を特定できます。 また、AI導入の「一番の壁」は、現場の「デジタルへの抵抗感と変化を嫌う組織心理」です。これに対し、「仕事が増える」「責任が増える」といった不安な感情を、「便利になる」「毎日15分早く帰れる」といった良い感情に変えることが重要です。早期に目に見える成果を出し、現場の「納得感」を得ることが成功の鍵となります。 AI活用セミナーにご参加いただいたお客様の声 多くの皆様にご参加いただき、誠にありがとうございました。 セミナー後のアンケートでは、貴重なご意見やご感想を多数頂戴いたしました。 その中から、特に参考になった点や印象に残ったセッションについてのお声を一部ご紹介します。 1. 「具体的な活用例・導入事例が分かりやすかった」 今回のセミナーでは、実際の企業の導入例や、現場でAIをどのように活用できるのかについて、多くのご評価をいただきました。 「実際の企業の導入例が見れて分かりやすかったです。」 「実際にどういった業務にAIが利用できるのかが分かった点」 「現場での活用例が参考になりました 思いもよらない活用例でした」 「かんたんなことにしかAIを使用していなかったのでAIで何ができるかを具体的な操作で紹介してもらい参考になった。」 2. 「AI活用のための『準備』や『要件』を学べた」 AIを導入し効果を発揮するために必要な準備や、データ蓄積の重要性について、改めて実感いただけたというお声も寄せられています。 「AI活用でもそれなりに効果が発揮できるデータ蓄積が必要であることを改めて実感でき参考になりました。」 「3つのセッション全てがとても興味深く、AI活用をするために準備することがわかり大変参考になりました。」 3. 「各セッションへの高い評価」 セミナー全体や、特定のセッションに対してもご好評の声をいただきました。 「第3部　船井総研様が製造業の現場に向けたコンサルティング事業に取り組んでおられることを初めて知り大変勉強になりました。システムインテグレーションにおいて要件定義がとても重要であることは同意見です。」 「どのセッションも参考になりました」 皆様からいただきました貴重なご意見は、今後のセミナー企画や情報発信に活かしてまいります。 ご参加、ならびにアンケートへのご協力、誠にありがとうございました。 結びに 本セミナーを通じて、生成AIが製造業にもたらす変革の可能性と、それを実現するための具体的なステップをご紹介しました。AIを「知っている」段階から「使いこなせる」段階へと移行し、企業の成長を加速させるためのヒントとなれば幸いです。 工場DXの推進や生成AIの活用について、さらに具体的なご相談やご支援をご希望でしたら、お気軽にお問い合わせください。 https://www.funaisoken.co.jp/form/consulting?siteno=S045 はじめに：今、製造業に「生成AI」が必要な理由 この度、株式会社船井総合研究所 DXコンサルティング部 リーダーの熊谷俊作が、日本制御機器技術工業会（NECA）様主催の会員限定セミナー「Googleの生成AI『Gemini』セミナー」に講師として登壇しました。 https://www.neca.or.jp/event/13249/ 本セミナーは、「日々のルーティン業務に追われ、本来注力すべき仕事に時間を割けていない」「AI活用が必須と言われるが、何から手をつければ良いかわからない」といった製造業の皆様の課題に対し、最新の生成AI「Gemini」を活用した具体的な解決策を実践的に学ぶことを目的として開催されました。 本記事では、熊谷が担当した「製造業で使える生成AI（基本編）」の内容を中心に、製造業における生成AI活用の核心とその具体的な事例をご紹介します。 生成AIは「産業革命」— 従来のAIとの違い まず、なぜ今、これほどまでに生成AIが注目されているのでしょうか。添付資料でも強調されている通り、生成AIの登場はインターネットの登場以来の「産業革命」と位置づけられています。 従来のAIは「自動化の道具」 これまでのAI（例：不良品検知、数値予測など）は、決められた作業をこなす「自動化の道具」でした。大量のデータからパターンを見つけ出し、分類したり予測したりする役割です。 生成AIは「パートナー/エージェント」 一方、生成AIは、人間のように自然な対話を通じて、文章やアイデアを自ら創造する「パートナー/エージェント」です。例として、報告書作成や新製品のアイデア出しといった知的業務のサポートが可能になります。 生成AIの登場は、全社員に「会社の全知識を記憶した、超優秀な新人」が一人ずつ付くようなもの。面倒な仕事を「奪う」のではなく、「助ける」存在として、企業の生産性を抜本的に向上させる起爆剤となるのです。経営層は、この変化を「対岸の火事」と見ず、追い風にできるかどうかが今後の企業成長の分岐点となると警鐘を鳴らしています。 日本の生成AI活用、現状と課題 生成AIが普及し始めた2022年から2023年以降、世界各国がAI開発競争に参画する中、日本のAI利活用は十分に進んでおらず、AI関連の投資も停滞しているという現状があります。内閣府も「AIを使わないことが最大のリスク」であると指摘しており、AI投資・利活用の推進は喫緊の課題です。 製造業でのAI活用：5つのフレームワーク 漠然としたAI活用ではなく、自社の業務に合う「型」を知ることが成功の第一歩です。製造業における生成AI活用は、主に以下の5つのフレームワークに分類できます。 No. フレームワーク 目的・効果 ① 専門知識・対話アシスタント型 熟練者や匠の技を、いつでも誰でも利用できるようにする。 ② コンテンツ・ドキュメント生成型 面倒な書類仕事（報告書、日報など）をAIに任せる。 ③ アイデア創出・企画支援型 優秀な壁打ち相手として、会社の“脳”を強化させる。 ④ 予測・最適化提案型 “勘と経験”に、“データ”という武器を加え、生産計画や需要予測の精度を向上させる。 ⑤ コード・設計生成支援型 専門家の仕事を、もっと速く、もっと高精度にし、RPAやExcelマクロの作成を支援する。 製造業の具体的事例から学ぶAI活用 セミナーでは、このフレームワークに基づき、製造業での具体的な活用事例が紹介されました。 1. 設計技術ノウハウの共有にAI活用（専門知識・対話アシスタント型） 熟練者のノウハウの属人化解消と技術継承は、製造業の大きな課題です。 事例：シンワバネス株式会社 半導体製造装置に使われるヒーターなどの設計・開発を行うシンワバネス株式会社の事例です。 課題：熟練者のノウハウが属人化し、若手へのOJT（On-the-Job Training）の負担が大きかった。 活用：300以上の社内文書（ヒヤリハット、設計ノウハウ、マニュアル、業務研修資料など）を学習させた* AIチャットボット（KASVI, V.G.など）を導入。若手がいつでも質問できる環境を構築しました。 成果：OJTの負担が軽減され、年間で約414時間の人件費削減を達成。若手社員の「わからない......」を埋める環境ができ、周囲が忙しい時でも「いつでも聞ける」心理的な安全性が向上しました。 参考:中小製造業におけるAI活用×技術伝承事例：株式会社シンワバネスに学ぶ若手育成術 https://smart-factory.funaisoken.co.jp/250430/ AI活用成功の鍵：自社データの学習 世の中にあるデータのみで学習している一般的な生成AIでは、「一般的な回答」しか返ってきません。自社独自の課題を解決し、具体的な提案を得るには、世の中のビッグデータに加え、自社固有のデータ（設計ノウハウ、過去のトラブル事例、原価データなど）をAIに学習させる必要があります。 シンワバネスの事例では、RAG（Retrieval-Augmented Generation）技術により、社内ナレッジを参照した回答を生成し、ヒーター設計に関する専門性の高い問い合わせに対応できています。例えば、ヒーターの不具合に対するリスクの程度や対策、さらには湿度浸入による絶縁抵抗低下を数理モデルで記述するなど、高度な技術サポートを実現しています。 2. 生産技術ノウハウの共有にAI活用（コンテンツ・ドキュメント生成型、コード・設計生成支援型など） 新潟県の株式会社カワイ精工の事例では、9年前に入社当時、業務が紙・FAX・電話のアナログ運用で、業務の無駄や遅さ、データの活用不足が課題でした。 デジタル化の土台構築 まず、金型に関する情報（製品構造、図面、3Dデータ、部品表、実績、修理履歴など）をデジタル化し、「電子カルテ」として一元管理するデジタル化（DXの土台構築）に着手しました。 生成AIによるノウハウ活用 このデジタル化されたデータを基盤として、生成AIを以下のような業務に活用しています。 社内データの活用：社内ノウハウ、手順書の回答、売上・在庫分析、日報の要約、資料作成。 技術ノウハウの活用：後進教育、類似品への応用、トラブル対処・防止。 図面の自動読み取り：2D/3D図面のPDFや画像から、寸法、公差、表面粗さなどの指示内容をAIが自動で抽出・要約。さらに金型設計案を提案。 NCプログラムの言語化：Gコードを自動解析し、各行の意味や注意点を日本語で自動生成（技術ノウハウの明文化）。 AI活用の「一番の壁」と乗り越え方 AI活用を成功させるには、データ活用に必要な視点、特にデータの「粒度」が重要です。完成品の加工時間だけでなく工程ごとの加工時間、段取時間、停止理由など、詳細なデータを取得することで、真の原因や改善箇所を特定できます。 また、AI導入の「一番の壁」は、現場の「デジタルへの抵抗感と変化を嫌う組織心理」です。これに対し、「仕事が増える」「責任が増える」といった不安な感情を、「便利になる」「毎日15分早く帰れる」といった良い感情に変えることが重要です。早期に目に見える成果を出し、現場の「納得感」を得ることが成功の鍵となります。 AI活用セミナーにご参加いただいたお客様の声 多くの皆様にご参加いただき、誠にありがとうございました。 セミナー後のアンケートでは、貴重なご意見やご感想を多数頂戴いたしました。 その中から、特に参考になった点や印象に残ったセッションについてのお声を一部ご紹介します。 1. 「具体的な活用例・導入事例が分かりやすかった」 今回のセミナーでは、実際の企業の導入例や、現場でAIをどのように活用できるのかについて、多くのご評価をいただきました。 「実際の企業の導入例が見れて分かりやすかったです。」 「実際にどういった業務にAIが利用できるのかが分かった点」 「現場での活用例が参考になりました 思いもよらない活用例でした」 「かんたんなことにしかAIを使用していなかったのでAIで何ができるかを具体的な操作で紹介してもらい参考になった。」 2. 「AI活用のための『準備』や『要件』を学べた」 AIを導入し効果を発揮するために必要な準備や、データ蓄積の重要性について、改めて実感いただけたというお声も寄せられています。 「AI活用でもそれなりに効果が発揮できるデータ蓄積が必要であることを改めて実感でき参考になりました。」 「3つのセッション全てがとても興味深く、AI活用をするために準備することがわかり大変参考になりました。」 3. 「各セッションへの高い評価」 セミナー全体や、特定のセッションに対してもご好評の声をいただきました。 「第3部　船井総研様が製造業の現場に向けたコンサルティング事業に取り組んでおられることを初めて知り大変勉強になりました。システムインテグレーションにおいて要件定義がとても重要であることは同意見です。」 「どのセッションも参考になりました」 皆様からいただきました貴重なご意見は、今後のセミナー企画や情報発信に活かしてまいります。 ご参加、ならびにアンケートへのご協力、誠にありがとうございました。 結びに 本セミナーを通じて、生成AIが製造業にもたらす変革の可能性と、それを実現するための具体的なステップをご紹介しました。AIを「知っている」段階から「使いこなせる」段階へと移行し、企業の成長を加速させるためのヒントとなれば幸いです。 工場DXの推進や生成AIの活用について、さらに具体的なご相談やご支援をご希望でしたら、お気軽にお問い合わせください。 https://www.funaisoken.co.jp/form/consulting?siteno=S045

「製造業のDX」において、基幹システム導入がゴールではないことは、皆様も強く感じていらっしゃることでしょう。 高額な投資をして導入したはずの基幹システム。しかし、データ集計に未だ担当者が手作業で関与し、経営判断が数日遅れ、「せっかくのデータが宝の持ち腐れ」になっているケースが散見されます。 本稿では、この現状を打破し、基幹システムデータを「生きた情報資産」へと変える、進化したBIツール連携によるデータ活用戦略の真のメリットに加えて、導入時に必ず押さえるべき「成功の仕込み」について、お伝えいたします。 基幹システム＋BIツール連携で変わる「経営のスピード」 従来のデータ活用は、システム導入後の「おまけ」と考えられがちでした。しかし、進化を遂げたBIツールとの連携は、経営そのもののスピードと質を変革します。 ■リアルタイム経営判断と属人性の完全排除 現状、月次や週次の営業指標（売上、原価率、在庫回転率など）の確認は、いまだに「Excel熟練者への依頼」と「集計マクロが組み込まれたExcel資料」に依存していませんか？ 問題点： 担当者の病欠や退職で業務が滞る「属人性リスク」、資料作成に数日を要する「判断の遅れ」。 BI連携の解決策： BIツールは基幹システムのデータを自動で読み込み、分析ダッシュボードを常に最新版に更新します。資料作成のための時間はゼロになり、経営に必要な情報がリアルタイムで手に入ります。そのため、即時的な課題対応が可能となり、意思決定のスピードが劇的に向上します。 ■データドリブンな「標準業務プロセス」の確立 BI連携は単なる可視化で終わりません。全社員が共通の「真実のデータ」に基づき、意思決定を行う文化を醸成します。 変化： 「個人の経験と勘」や「手元のExcel」に依存していた情報が、BIダッシュボードを通じて組織全体に"見える化"されます。 効果： 各社員が、共通の指標と客観的なデータに基づいて行動を決定できるようになります。そのため、個人に頼る割合が減少し、部門横断的なチーム戦略が活性化し、組織全体の業務がデータに基づいて標準化されます。 【最重要】「後悔しない」BI分析を実現するための２つの「仕込み」 BIツール導入の失敗事例のほとんどは、「分析軸の不足」と「資料の複雑化」です。システム稼働前に、以下の2点を「未来志向」で仕込んでおくことが、データ経営の成否を分けます。 【コツ１】BIで「最終的に見たい指標」から逆算し、マスタ項目を設計する 基幹システム導入時、マスタ項目設計は必須ですが、「BIでどう分析するか」という視点が抜け落ちがちです。 よくある失敗： システムが稼働してから「この項目で切り分けて分析したい」となっても、そのデータが基幹システム側で入力必須項目として設定されていなければ、分析は不可能です。   成功のための仕込み（例：受注分析）： 「誰が（担当者）」「どこへ（納品先区分）」「何を（製品カテゴリ）」を「どのように（チャネル区分）」売ったのか？   これらの分析軸となる項目を、見積・受注入力時に必須入力として、フィールドをシステムに設定しておくことが不可欠です。   警告： 「稼働後に検討」では、システム改修か、毎回Excelに出力して手作業で加工する「分析のためのムダな工数」が発生し、DXは遠のきます。 【コツ２】部門・役職ごとに必要な分析資料を「標準化」し、数を絞り込む 「あれもこれも分析したい」という要望で資料が増えすぎ、結局「どれを見て、何を判断すればいいか分からない」という情報洪水に陥るケースが多発します。 回避策： 基幹システム導入時の「業務フロー標準化」と同様に、BI分析資料も事前に厳しく精査・標準化します。   例：「経営層向けサマリー（KPI特化）」「営業部門長向け（達成率・要因分析）」「現場担当者向け（行動管理）」など、見るべき役割と目的に応じて資料をシンプルに集約・定義しましょう。   重要性： プロジェクトメンバーの多様な意見をそのまま反映させると、必ず複雑化します。「何をやめるか」を決断し、最も重要な指標にフォーカスした資料にまとめ上げることが、BI活用の定着を促します。 まとめ：データ経営は「設計」で決まる システムやツールを導入すれば、自動的に「データ経営」が実現するわけではありません。 データ経営は、BIツールという道具を最大限に活かすための「設計と仕込み」にかかっています。 迅速で安定したデータ経営を実現するためには、システム導入のその瞬間から、最終的なBI分析を意識した「逆算的なデータ設計」が不可欠です。 ぜひ、この機会に貴社の基幹システムデータの「活かし方」を再点検し、データ駆動型経営への大きな一歩を踏み出してください。 【皆様の会社でこのようなお悩みはありませんか？】 企画・戦略策定の課題 漠然と「今の業務をITでどうにかしたい」と考えているが、何から手をつけて良いかわからない システム導入を検討しているものの、具体的な要件が固まっていない 業務の効率化・自動化の必要性を感じているが、会社として具体的な目的や方向性が定まっていない 他社の成功事例を見て「うちも導入すべきか？」と考えているが、自社に合うか不安 AIやクラウドなどの新しいデジタル技術の導入に関心があるが、どこから手をつければ良いかわからない 事業成長を見据えた拡張性の高いシステム基盤を検討したい   課題解決・効果最大化に関する課題 現状の基幹システムが老朽化し、刷新の必要性を感じている 部門間の連携不足をシステムで解消したいと考えている データ活用・分析を進めたいが、現状のシステムでは難しいと感じている 属人化している業務を標準化し、リスクを低減したいと考えている   導入・プロジェクト推進の課題 過去にシステム導入で失敗経験があり、次こそは成功させたいと考えている システム会社からの提案内容が自社の課題解決に繋がるのか、判断に迷ってしまうことがある システム導入プロジェクトの進め方に不安を感じている 上記のお悩みに1つでも当てはまる場合は、 「今すぐ！」次のページから無料オンライン相談をお申し込みください。 貴社の個別特有のお悩み事に専門コンサルタントが相談対応いたします。 https://www.funaisoken.co.jp/form/consulting いつも当コラムをご愛読いただきありがとうございます。 「製造業のDX」において、基幹システム導入がゴールではないことは、皆様も強く感じていらっしゃることでしょう。 高額な投資をして導入したはずの基幹システム。しかし、データ集計に未だ担当者が手作業で関与し、経営判断が数日遅れ、「せっかくのデータが宝の持ち腐れ」になっているケースが散見されます。 本稿では、この現状を打破し、基幹システムデータを「生きた情報資産」へと変える、進化したBIツール連携によるデータ活用戦略の真のメリットに加えて、導入時に必ず押さえるべき「成功の仕込み」について、お伝えいたします。 基幹システム＋BIツール連携で変わる「経営のスピード」 従来のデータ活用は、システム導入後の「おまけ」と考えられがちでした。しかし、進化を遂げたBIツールとの連携は、経営そのもののスピードと質を変革します。 ■リアルタイム経営判断と属人性の完全排除 現状、月次や週次の営業指標（売上、原価率、在庫回転率など）の確認は、いまだに「Excel熟練者への依頼」と「集計マクロが組み込まれたExcel資料」に依存していませんか？ 問題点： 担当者の病欠や退職で業務が滞る「属人性リスク」、資料作成に数日を要する「判断の遅れ」。 BI連携の解決策： BIツールは基幹システムのデータを自動で読み込み、分析ダッシュボードを常に最新版に更新します。資料作成のための時間はゼロになり、経営に必要な情報がリアルタイムで手に入ります。そのため、即時的な課題対応が可能となり、意思決定のスピードが劇的に向上します。 ■データドリブンな「標準業務プロセス」の確立 BI連携は単なる可視化で終わりません。全社員が共通の「真実のデータ」に基づき、意思決定を行う文化を醸成します。 変化： 「個人の経験と勘」や「手元のExcel」に依存していた情報が、BIダッシュボードを通じて組織全体に"見える化"されます。 効果： 各社員が、共通の指標と客観的なデータに基づいて行動を決定できるようになります。そのため、個人に頼る割合が減少し、部門横断的なチーム戦略が活性化し、組織全体の業務がデータに基づいて標準化されます。 【最重要】「後悔しない」BI分析を実現するための２つの「仕込み」 BIツール導入の失敗事例のほとんどは、「分析軸の不足」と「資料の複雑化」です。システム稼働前に、以下の2点を「未来志向」で仕込んでおくことが、データ経営の成否を分けます。 【コツ１】BIで「最終的に見たい指標」から逆算し、マスタ項目を設計する 基幹システム導入時、マスタ項目設計は必須ですが、「BIでどう分析するか」という視点が抜け落ちがちです。 よくある失敗： システムが稼働してから「この項目で切り分けて分析したい」となっても、そのデータが基幹システム側で入力必須項目として設定されていなければ、分析は不可能です。   成功のための仕込み（例：受注分析）： 「誰が（担当者）」「どこへ（納品先区分）」「何を（製品カテゴリ）」を「どのように（チャネル区分）」売ったのか？   これらの分析軸となる項目を、見積・受注入力時に必須入力として、フィールドをシステムに設定しておくことが不可欠です。   警告： 「稼働後に検討」では、システム改修か、毎回Excelに出力して手作業で加工する「分析のためのムダな工数」が発生し、DXは遠のきます。 【コツ２】部門・役職ごとに必要な分析資料を「標準化」し、数を絞り込む 「あれもこれも分析したい」という要望で資料が増えすぎ、結局「どれを見て、何を判断すればいいか分からない」という情報洪水に陥るケースが多発します。 回避策： 基幹システム導入時の「業務フロー標準化」と同様に、BI分析資料も事前に厳しく精査・標準化します。   例：「経営層向けサマリー（KPI特化）」「営業部門長向け（達成率・要因分析）」「現場担当者向け（行動管理）」など、見るべき役割と目的に応じて資料をシンプルに集約・定義しましょう。   重要性： プロジェクトメンバーの多様な意見をそのまま反映させると、必ず複雑化します。「何をやめるか」を決断し、最も重要な指標にフォーカスした資料にまとめ上げることが、BI活用の定着を促します。 まとめ：データ経営は「設計」で決まる システムやツールを導入すれば、自動的に「データ経営」が実現するわけではありません。 データ経営は、BIツールという道具を最大限に活かすための「設計と仕込み」にかかっています。 迅速で安定したデータ経営を実現するためには、システム導入のその瞬間から、最終的なBI分析を意識した「逆算的なデータ設計」が不可欠です。 ぜひ、この機会に貴社の基幹システムデータの「活かし方」を再点検し、データ駆動型経営への大きな一歩を踏み出してください。 【皆様の会社でこのようなお悩みはありませんか？】 企画・戦略策定の課題 漠然と「今の業務をITでどうにかしたい」と考えているが、何から手をつけて良いかわからない システム導入を検討しているものの、具体的な要件が固まっていない 業務の効率化・自動化の必要性を感じているが、会社として具体的な目的や方向性が定まっていない 他社の成功事例を見て「うちも導入すべきか？」と考えているが、自社に合うか不安 AIやクラウドなどの新しいデジタル技術の導入に関心があるが、どこから手をつければ良いかわからない 事業成長を見据えた拡張性の高いシステム基盤を検討したい   課題解決・効果最大化に関する課題 現状の基幹システムが老朽化し、刷新の必要性を感じている 部門間の連携不足をシステムで解消したいと考えている データ活用・分析を進めたいが、現状のシステムでは難しいと感じている 属人化している業務を標準化し、リスクを低減したいと考えている   導入・プロジェクト推進の課題 過去にシステム導入で失敗経験があり、次こそは成功させたいと考えている システム会社からの提案内容が自社の課題解決に繋がるのか、判断に迷ってしまうことがある システム導入プロジェクトの進め方に不安を感じている 上記のお悩みに1つでも当てはまる場合は、 「今すぐ！」次のページから無料オンライン相談をお申し込みください。 貴社の個別特有のお悩み事に専門コンサルタントが相談対応いたします。 https://www.funaisoken.co.jp/form/consulting