記事公開日:2026.01.23
最終更新日:2026.01.23
【工場コンサル活用事例】IoT/AIで生産性2倍も?投資回収を加速させるプロジェクトの進め方

目次
はじめに
「工場DXに取り組んでいるが、かけた費用に対して効果が見合っていない気がする」 「IoTでデータは取れたが、それが利益にどう繋がっているのか説明できない」
昨今、多くの製造業経営者からこのような相談を受けます。 実証実験(PoC)ばかりが繰り返され、いつまでたっても投資回収(ROI)のフェーズに入らない「DX疲れ」が現場を覆っています。
しかし一方で、適切な戦略とパートナーを選び、「1年以内に投資回収を完了し、その後は純粋な利益を生み出し続けている企業」も存在します。
本記事では、机上の空論ではなく、実際にコンサルタントが介入して成果を上げた「具体的な成功事例」と、投資回収を加速させるためのプロジェクトの進め方について解説します。
1. 投資対効果(ROI)が出ない工場DXの共通点
成功事例を見る前に、なぜ多くのプロジェクトが「金食い虫」になってしまうのか、その失敗パターンを整理します。
1-1. 技術先行型:「入れたら何かが良くなるはず」という希望的観測
「とりあえずAIを入れてみよう」「流行りのAGV(無人搬送車)を導入しよう」という手段先行のアプローチです。 導入すること自体が目的化しており、「どの工程のコストをいくら下げるのか」という数値目標(KPI)が欠落しているため、当然ながらROIは算出できません。
1-2. 部分最適の罠:ボトルネック以外を自動化してもスループットは上がらない
工場の生産能力(スループット)は、最も能力の低い工程(ボトルネック)によって決まります。 ボトルネックではない工程に高額なロボットを入れて自動化しても、全体の生産量は1個も増えません。ただ「その工程の作業員が暇になるだけ」という、投資対効果ゼロの状態に陥ります。
1-3. 時間的損失:社内検討に2年かけたら、その間の「削減できたはずのコスト」は損失になる
意外と見落とされがちなのが「時間軸」です。 社内リソースだけで手探りで進めようとして2年間足踏みをした場合、「本来ならその2年間で削減できていたはずの数千万円のコスト」を垂れ流しているのと同じです。 DXにおいては「スピード=利益」なのです。
2. 【事例公開】実装型コンサルが介入したBefore/After
では、実際にコンサルタントが入り、全体最適の視点でDXを推進した結果、どのような変化が起きたのか。2つの事例をご紹介します。
2-1. 事例A(組立工程):協働ロボット導入で「3人→1人」へ省人化し、生産性300%向上
ある電子部品メーカーでは、製品のネジ締めと箱詰め作業に3名の作業員を張り付けていました。
- 課題: 人手不足で採用難、品質のバラつき。
- 施策: コンサルタントが工程分析を行い、人とロボットが共存する「協働ロボット」2台を導入。複雑な作業は人が、単純作業はロボットが行うようラインを再設計。
- 成果:
| 項目 | Before(改善前) | After(改善後) |
| 人員 | 3名 | 1名(ロボット管理兼務) |
| 生産能力 | 100個/時間 | 150個/時間(チョコ停減少) |
| 不良率 | 0.5% | 0.01% |
| 投資回収 | – | 1.8年で完了 |
※事例はイメージです
2-2. 事例B(検査工程):AI外観検査で「流出不良ゼロ」と「検査員2名の配置転換」を実現
金属加工メーカーの事例です。目視検査に熟練工の時間を奪われていました。
- 課題: 検査員の体調による精度のバラつき、検査工程がボトルネック化。
- 施策: AI画像処理システムの導入。ただし、高額なパッケージ製品ではなく、コンサルタントが選定したオープンソース活用型の安価なシステムをカスタマイズ実装。
- 成果: 検査員2名を付加価値の高い加工作業へ配置転換。流出不良がゼロになり、クレーム対応コストが消滅。
※事例はイメージです
2-3. 共通する成功要因:数値に基づいた「事前シミュレーション」の精度
どちらの事例も、導入前に「これを入れたら、秒単位でどれくらい短縮され、いくらの利益が出るか」をコンサルタントが緻密にシミュレーションしています。 この「勝てる確信」を持ってから投資することが、成功の絶対条件です。
3. なぜ、外部コンサルを使うと「投資回収」が早まるのか?
「コンサルタントに報酬を払うと、その分コストが上がって回収が遅くなるのでは?」と考える方もいるでしょう。 しかし、実際には逆です。コンサルタントを入れた方が、トータルの投資回収期間は短くなります。


※グラフはイメージであり効果を保証するものではありません
3-1. 「時間の購入」:試行錯誤の期間(1〜2年)を短縮する価値
自社だけでノウハウを蓄積するには数年の試行錯誤が必要です。コンサルタントは「他社での成功ノウハウ」を持っているため、最短ルートで正解に辿り着けます。 この「1〜2年の短縮」によって生まれる利益は、コンサルフィーを遥かに上回ります。
3-2. 「過剰投資の回避」:オーバースペックな設備導入を止める「目利き」
ベンダーやメーカーは、どうしても高機能(高額)な製品を売りたがります。 中立的なコンサルタントは、「御社のこの工程なら、1000万円のロボットは不要です。200万円の単軸ロボットで十分です」といった「引き算の提案」ができます。これにより初期投資額を大幅に圧縮できます。
3-3. 「補助金・税制優遇」:採択率を高める申請サポートによる実質コスト減
「ものづくり補助金」や「事業再構築補助金」など、DX投資には数多くの支援制度があります。 コンサルタントはこれらの申請ノウハウも持っているため、採択率を高め、実質的な投資負担を1/2〜2/3に抑えることが可能です。
4. 確実に成果を出すためのプロジェクト進行フロー
最後に、ROIを最優先したプロジェクトの標準的な進め方をご紹介します。

4-1. 予備診断(無料):ポテンシャルの試算
いきなり契約するのではなく、まずは簡易診断を行います。工場のデータやレイアウトを見て、「自動化によってどれくらいの削減余地があるか」を概算します。ここで効果が見込めない場合は、正直に「投資すべきではない」とお伝えします。
4-2. 構想策定(有料):ROIシミュレーションと要件定義
本格的にプロジェクトを開始します。「どの工程を、どんな技術で、どう変えるか」を詳細に設計し、見積もりレベルでのROIを算出します。経営判断の材料となる「稟議書のベース」を作成するフェーズです。
4-3. ベンダー選定・実装:コストパフォーマンス重視の調達
特定のメーカーに縛られず、世界中の製品から最適な組み合わせ(ベスト・オブ・ブリード)を選定します。コンサルタントが価格交渉の前面に立つこともあります。
4-4. 効果測定:コミットした数値との予実管理
導入して終わりではありません。当初計画した「生産性〇%向上」「コスト〇円削減」が達成できているかをモニタリングし、ズレがあれば現場運用の微調整(チューニング)を行います。
5. まとめ:DXは「コスト」ではなく「利益を生むエンジン」
「工場への投資」というと、設備の老朽化更新のような「守りの投資(コスト)」をイメージされるかもしれません。 しかし、正しい戦略に基づくDX投資は、生産性を高め、利益率を向上させる「攻めの投資(エンジン)」です。
もし貴社が「投資対効果が見えない」という理由でDXを躊躇しているのであれば、それは「正しい計算式」と「技術の選択肢」を持っていないだけかもしれません。
「ウチの工場の場合、いくら投資すれば、どれくらいのリターンがあるのか?」 まずはそのシミュレーションを作ってみませんか?
弊社では、実績豊富なコンサルタントによる「工場DX 個別相談会(ROI試算・事例紹介)」を実施しています。 貴社に近い業種・規模感の成功事例も具体的にお見せできますので、ぜひお気軽にご相談ください。
まずは体験を: 通常、コンサルティングには費用がかかりますが、無料オンライン相談ではその前に無料で体験していただくことができます。
「何から手をつければいいかわからない」という段階でも構いません。ぜひこの機会をご活用いただければ幸いでございます。
https://www.funaisoken.co.jp/form/consulting
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