DX CONSULTING COLUMN 工場DXコンサルティングコラム

１．中小企業・小規模事業者の生産性 経済産業省が発行した「DXレポート」では、製造業でのDX推進の意識は、まだまだ低い傾向にあります。 一方で同省の「製造就業者数の推移」によると、製造業の就業者数は他の業界に比べ下降傾向にあり、DX化による属人化を排除すること、生産性を向上させることは急務なテーマといえます。 同省が発行した「中小企業・小規模事業者の生産性向上について」では、中小企業の生産性が製造業と非製造業において、ともに減少傾向にあることを紹介しています。 1996年から2016年の11年間にかけて、製造業では3.2％減少し、非製造業では9.2％減少しています。 その一方では、大企業は製造業で13.4％、非製造業では8.1％増加しています。 ２．人時生産性とは 人時生産性とは、１人単位時間あたり、どれだけ「付加価値」を生み出すことができたのかを表します。 「付加価値」とは主に「売上」や「粗利」として定義する事が多く、人時生産性１人単位時間あたりの「粗利」を上昇させる事で、残業代を低減し、余った時間を生産部門に注力させる事で、結果的に全社の業績を向上する事に繋がります。 少し見方を変えると「各スタッフが時間をどれだけ有意義に活用できたか」ということになり、スタッフの働く意欲向上も期待できます。 では、生産性を向上させている製造業の特徴は、どのような内容でしょうか？ ３．生産性を向上させている製造業の特徴 生産性を向上させている製造業の特徴はDX化を上手に実施している事です。 多くの中堅・中小の製造業は、生産計画や資材調達等が属人的になっていますが、それでも長年培ってきたノウハウを駆使し、部品や製品を造り、納期迄に納めることで、お客様から高い評価を得ています。 しかしながら特急の受注や急な仕様変更などが発生する事で、属人化した特定のスタッフにより多くの負担が掛かり、そのスタッフがいなくては会社がまわらないというリスクも同時に抱えてしまっています。 DX化を上手に推進できている中堅中小企業では、属人的になっている業務、非効率的に行っている業務、二重三重に行っている業務の洗い出しを行い、これをシンプルに標準化する為の統合基幹システム（ERP）を投資し、上手く活用する事で、スタッフ各々の業務時間短縮を伴う業務改善を行っています。 ここで重要なのは、掛かる業務時間のBefore→Afterを必ず検証するという事です。 これまで得意先から受注があった際に、生産計画を作成して製造指示を出す迄の時間が6時間掛かっていたものが、「納期」「ロット」「工程能力」「工順」「BOM」「不良率」等の要素から自動計算し、30分で製造指示ができるようになった事例においては、Before360分→After30分になった事になります。 ４．生産性を向上させるための統合基幹システム（ERP）とは 統合基幹システム（ERP）とは、経営活動に欠かせない販売系システム、購買系システム、生産系システム、会計系システムの数々を統合した総合的ITシステムです。 販売/生産/購買/在庫/原価/会計/顧客といったそれぞれの業務の情報（データ）を総合的に管理し、1つのデータベースで情報を扱うことで、各システムでの情報活用を得意としています。 この統合基幹システム（ERP）があることで今まで発生していた二重三重のデータ入力業務を排除したり、企業のビジネスプロセスを、組織全体を俯瞰しながら設計し、業務効率を大幅に向上したりと、中堅中小製造業の生産性を向上するための救世主になる可能性があります。   ■“中小製造業の基幹システム導入”最新事例レポート ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory__00586 中小製造業の基幹システム導入事例と導入効果、取り組みのポイントをご紹介します！！ 「こうなりたい！」と思っている経営者様におすすめ 正確な在庫情報を把握したい 毎月の棚卸回数を減らしたい 棚卸業務による残業を削減したい 各担当者のExcelやAccessによるデータ分散を無くしたい 業務フローを改善したい   ■オンラインセミナー開催のお知らせ 多品種小ロット生産板金・プレス加工業の為の生産管理・基幹システム”革命セミナー”2022！ 属人化した生産・購買・在庫・原価のデータ化で「見える化」改革！ ▼セミナーお申し込みはこちら▼ https://smart-factory.funaisoken.co.jp/event/ 【このような方にオススメ】 従業員30名～200名の板金・プレス・溶接加工業の社長様 人手の掛かる作業や二重三重の生産管理・購買管理・原価管理業務が多い板金・プレス・溶接加工業の社長様 工程毎の工数、製品毎の原価等を把握し現場改善を進めたいがどのようにはじめたら良いか分からない社長様 生産管理・基幹システムを入れ替えて効率を上げたいが、どのように始めれば良いか分からない社長様 職人・属人化している生産管理・購買管理・原価管理業務が多い板金・プレス・溶接加工業の社長様 【開催日程】 全てオンライン開催となります 2022/03/01 (火)　13:00~15:00 2022/03/03 (木)　13:00~15:00 お申し込みはこちらから⇒ このセミナーは終了しました。最新のセミナーはこちらから。 https://smart-factory.funaisoken.co.jp/event/   [sc name="dx-system"][/sc] １．中小企業・小規模事業者の生産性 経済産業省が発行した「DXレポート」では、製造業でのDX推進の意識は、まだまだ低い傾向にあります。 一方で同省の「製造就業者数の推移」によると、製造業の就業者数は他の業界に比べ下降傾向にあり、DX化による属人化を排除すること、生産性を向上させることは急務なテーマといえます。 同省が発行した「中小企業・小規模事業者の生産性向上について」では、中小企業の生産性が製造業と非製造業において、ともに減少傾向にあることを紹介しています。 1996年から2016年の11年間にかけて、製造業では3.2％減少し、非製造業では9.2％減少しています。 その一方では、大企業は製造業で13.4％、非製造業では8.1％増加しています。 ２．人時生産性とは 人時生産性とは、１人単位時間あたり、どれだけ「付加価値」を生み出すことができたのかを表します。 「付加価値」とは主に「売上」や「粗利」として定義する事が多く、人時生産性１人単位時間あたりの「粗利」を上昇させる事で、残業代を低減し、余った時間を生産部門に注力させる事で、結果的に全社の業績を向上する事に繋がります。 少し見方を変えると「各スタッフが時間をどれだけ有意義に活用できたか」ということになり、スタッフの働く意欲向上も期待できます。 では、生産性を向上させている製造業の特徴は、どのような内容でしょうか？ ３．生産性を向上させている製造業の特徴 生産性を向上させている製造業の特徴はDX化を上手に実施している事です。 多くの中堅・中小の製造業は、生産計画や資材調達等が属人的になっていますが、それでも長年培ってきたノウハウを駆使し、部品や製品を造り、納期迄に納めることで、お客様から高い評価を得ています。 しかしながら特急の受注や急な仕様変更などが発生する事で、属人化した特定のスタッフにより多くの負担が掛かり、そのスタッフがいなくては会社がまわらないというリスクも同時に抱えてしまっています。 DX化を上手に推進できている中堅中小企業では、属人的になっている業務、非効率的に行っている業務、二重三重に行っている業務の洗い出しを行い、これをシンプルに標準化する為の統合基幹システム（ERP）を投資し、上手く活用する事で、スタッフ各々の業務時間短縮を伴う業務改善を行っています。 ここで重要なのは、掛かる業務時間のBefore→Afterを必ず検証するという事です。 これまで得意先から受注があった際に、生産計画を作成して製造指示を出す迄の時間が6時間掛かっていたものが、「納期」「ロット」「工程能力」「工順」「BOM」「不良率」等の要素から自動計算し、30分で製造指示ができるようになった事例においては、Before360分→After30分になった事になります。 ４．生産性を向上させるための統合基幹システム（ERP）とは 統合基幹システム（ERP）とは、経営活動に欠かせない販売系システム、購買系システム、生産系システム、会計系システムの数々を統合した総合的ITシステムです。 販売/生産/購買/在庫/原価/会計/顧客といったそれぞれの業務の情報（データ）を総合的に管理し、1つのデータベースで情報を扱うことで、各システムでの情報活用を得意としています。 この統合基幹システム（ERP）があることで今まで発生していた二重三重のデータ入力業務を排除したり、企業のビジネスプロセスを、組織全体を俯瞰しながら設計し、業務効率を大幅に向上したりと、中堅中小製造業の生産性を向上するための救世主になる可能性があります。   ■“中小製造業の基幹システム導入”最新事例レポート ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory__00586 中小製造業の基幹システム導入事例と導入効果、取り組みのポイントをご紹介します！！ 「こうなりたい！」と思っている経営者様におすすめ 正確な在庫情報を把握したい 毎月の棚卸回数を減らしたい 棚卸業務による残業を削減したい 各担当者のExcelやAccessによるデータ分散を無くしたい 業務フローを改善したい   ■オンラインセミナー開催のお知らせ 多品種小ロット生産板金・プレス加工業の為の生産管理・基幹システム”革命セミナー”2022！ 属人化した生産・購買・在庫・原価のデータ化で「見える化」改革！ ▼セミナーお申し込みはこちら▼ https://smart-factory.funaisoken.co.jp/event/ 【このような方にオススメ】 従業員30名～200名の板金・プレス・溶接加工業の社長様 人手の掛かる作業や二重三重の生産管理・購買管理・原価管理業務が多い板金・プレス・溶接加工業の社長様 工程毎の工数、製品毎の原価等を把握し現場改善を進めたいがどのようにはじめたら良いか分からない社長様 生産管理・基幹システムを入れ替えて効率を上げたいが、どのように始めれば良いか分からない社長様 職人・属人化している生産管理・購買管理・原価管理業務が多い板金・プレス・溶接加工業の社長様 【開催日程】 全てオンライン開催となります 2022/03/01 (火)　13:00~15:00 2022/03/03 (木)　13:00~15:00 お申し込みはこちらから⇒ このセミナーは終了しました。最新のセミナーはこちらから。 https://smart-factory.funaisoken.co.jp/event/   [sc name="dx-system"][/sc]

１．はじめに 平成30年（2018年）9月、経済産業省から「DXレポート」が発表されました。 既存の社内ITシステムが抱える問題を放置すると様々な問題が発生し、2025年以降には最大で年間12兆円もの経済損失が生じてしまう、という「2025年の崖」は衝撃的な内容でした。 DXレポートに関しては以前のコラムでもご紹介しているので、詳しくはこちら（2021年5月14日のコラムURL）をご確認ください。 端的に言うと、今後日本企業にはITシステムの刷新が必要である、ということがDXレポートによって指摘されたわけですが、新型コロナウイルス感染拡大の影響もあって企業のIT活用意識は高まってきています。 例えば、不要不急の外出を制限するため、テレワークやWeb会議システムの仕組みは急速に広まりました。 総務省資料によると、テレワークを導入済み・または導入予定と回答した企業の割合が、2019年には約30％であったことに対して、2020年には約60％と倍増しています。 製造業に特化して着目すると、22％から56%と2倍以上の拡大を見せています。 ２．今後重要度が増す？統合型基幹システムとは テレワークやWeb会議システムに続いて、今後注目され重要度が増していくのは統合型基幹システムだと考えます。 まず基幹システムとは、販売管理システム・購買管理システム・生産計画システム・会計システム等、事業運営に欠かせないまさしく企業の基幹となるシステムのことです。 DXレポートでも指摘されていたように、日本企業のITシステムにおける最も大きな問題点の1つはシステムの「サイロ化」です。 「販売管理はこのシステム、購買管理にはこのシステム、会計管理はこれ…」など業務ごとに個別最適がなされ、データが分断されてしまい会社として一貫したデータを管理することができていないという状態、つまり基幹システムが「サイロ化」しているということです。 統合型基幹システムでは、上記のような「サイロ化」している各々のシステムを1つのシステムにまとめて、社内のデータ・情報資産を統合的に管理・活用できることが可能になります。 システム間のデータ受け渡しのために行っていた転記がなくなり生産性が向上する、転記によるタイムラグがなくなることで社内のデータをリアルタイムに見れるようになる、といったメリットがあります。 また、データ量が増えることでAI活用にもプラスの影響があるため、統合型基幹システムは「2025年の崖」を超えるためのカギと言えます。 ３．失敗する統合型基幹システム導入の3つの特徴 ただ、企業が統合型基幹システムを導入するにあたってはよく陥ってしまう問題・失敗があります。以下では、失敗する統合型基幹システム導入の3つの特徴をまとめました。 失敗①：システム導入目的・コンセプト・範囲があいまい 1つ目のよくある失敗は、システム導入の目的やコンセプト・業務範囲があいまいなまま導入を始めてしまうことです。初期構想が不明確なまま導入を進めてしまうことで、システム導入することを目的にしたり、カスタマイズが増えて費用だけがかさんで結果として思うような効果が挙げられなかった、というケースは多々あります。カスタマイズが増えることによる影響は導入時のコストだけではありません。必要以上のカスタマイズは、「技術的負債」として企業に残り続け、導入後の維持コストにも影響します。 失敗②：既存業務のやり方に固執する 2つ目のよくある失敗は、既存業務のやり方に固執して新しいシステムでもその再現を目指してしまうことです。既存業務のやり方は既存システムを使うという前提においてやりやすいだけ、という可能性は大いにあります。また、既存業務をすべて再現しようとすると必然的に大量のカスタマイズが発生します。その業務に精通する社員が在籍中はまだ良いですが、その社員が退職していなくなってから「この業務ってなんでこうなの？」となってからではもう遅いということになります。 失敗③：現実的なスケジュールが立てられていない 3つ目のよくある失敗は、導入までのスケジュールに無理があり現実的なスケジュールが立てられていないことです。「社長から〇月までにシステム導入するように言われていて…」などの場合が特に当てはまります。導入の目安期限を決めること自体は悪くありませんが、システム機能の要件定義や実際に業務をこなせるのかという受入テストなど、システム導入には様々な工程が発生します。導入だけで終わらない、実際に使えるシステムにするためにも、現実的なスケジュールを立てることが重要です。 基幹システム導入のポイントについては無料のダウンロードレポートを参考にしていただけますと幸いです。 是非ダウンロードして貴社の経営にお役立て下さい。   ■“中小製造業の基幹システム導入”最新事例レポート ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory__00586 中小製造業の基幹システム導入事例と導入効果、取り組みのポイントをご紹介します！！ 「こうなりたい！」と思っている経営者様におすすめ 正確な在庫情報を把握したい 毎月の棚卸回数を減らしたい 棚卸業務による残業を削減したい 各担当者のExcelやAccessによるデータ分散を無くしたい 業務フローを改善したい   ■オンラインセミナー開催のお知らせ 多品種小ロット生産板金・プレス加工業の為の生産管理・基幹システム”革命セミナー”2022！ 属人化した生産・購買・在庫・原価のデータ化で「見える化」改革！ ▼セミナーお申し込みはこちら▼ https://smart-factory.funaisoken.co.jp/event/ 【このような方にオススメ】 従業員30名～200名の板金・プレス・溶接加工業の社長様 人手の掛かる作業や二重三重の生産管理・購買管理・原価管理業務が多い板金・プレス・溶接加工業の社長様 工程毎の工数、製品毎の原価等を把握し現場改善を進めたいがどのようにはじめたら良いか分からない社長様 生産管理・基幹システムを入れ替えて効率を上げたいが、どのように始めれば良いか分からない社長様 職人・属人化している生産管理・購買管理・原価管理業務が多い板金・プレス・溶接加工業の社長様 【開催日程】 全てオンライン開催となります 2022/02/22 (火)　13:00~15:00 2022/02/24 (木)　13:00~15:00 2022/03/01 (火)　13:00~15:00 2022/03/03 (木)　13:00~15:00 お申し込みはこちらから⇒ このセミナーは終了しました。最新のセミナーはこちらから。 https://smart-factory.funaisoken.co.jp/event/   [sc name="dx-system"][/sc] １．はじめに 平成30年（2018年）9月、経済産業省から「DXレポート」が発表されました。 既存の社内ITシステムが抱える問題を放置すると様々な問題が発生し、2025年以降には最大で年間12兆円もの経済損失が生じてしまう、という「2025年の崖」は衝撃的な内容でした。 DXレポートに関しては以前のコラムでもご紹介しているので、詳しくはこちら（2021年5月14日のコラムURL）をご確認ください。 端的に言うと、今後日本企業にはITシステムの刷新が必要である、ということがDXレポートによって指摘されたわけですが、新型コロナウイルス感染拡大の影響もあって企業のIT活用意識は高まってきています。 例えば、不要不急の外出を制限するため、テレワークやWeb会議システムの仕組みは急速に広まりました。 総務省資料によると、テレワークを導入済み・または導入予定と回答した企業の割合が、2019年には約30％であったことに対して、2020年には約60％と倍増しています。 製造業に特化して着目すると、22％から56%と2倍以上の拡大を見せています。 ２．今後重要度が増す？統合型基幹システムとは テレワークやWeb会議システムに続いて、今後注目され重要度が増していくのは統合型基幹システムだと考えます。 まず基幹システムとは、販売管理システム・購買管理システム・生産計画システム・会計システム等、事業運営に欠かせないまさしく企業の基幹となるシステムのことです。 DXレポートでも指摘されていたように、日本企業のITシステムにおける最も大きな問題点の1つはシステムの「サイロ化」です。 「販売管理はこのシステム、購買管理にはこのシステム、会計管理はこれ…」など業務ごとに個別最適がなされ、データが分断されてしまい会社として一貫したデータを管理することができていないという状態、つまり基幹システムが「サイロ化」しているということです。 統合型基幹システムでは、上記のような「サイロ化」している各々のシステムを1つのシステムにまとめて、社内のデータ・情報資産を統合的に管理・活用できることが可能になります。 システム間のデータ受け渡しのために行っていた転記がなくなり生産性が向上する、転記によるタイムラグがなくなることで社内のデータをリアルタイムに見れるようになる、といったメリットがあります。 また、データ量が増えることでAI活用にもプラスの影響があるため、統合型基幹システムは「2025年の崖」を超えるためのカギと言えます。 ３．失敗する統合型基幹システム導入の3つの特徴 ただ、企業が統合型基幹システムを導入するにあたってはよく陥ってしまう問題・失敗があります。以下では、失敗する統合型基幹システム導入の3つの特徴をまとめました。 失敗①：システム導入目的・コンセプト・範囲があいまい 1つ目のよくある失敗は、システム導入の目的やコンセプト・業務範囲があいまいなまま導入を始めてしまうことです。初期構想が不明確なまま導入を進めてしまうことで、システム導入することを目的にしたり、カスタマイズが増えて費用だけがかさんで結果として思うような効果が挙げられなかった、というケースは多々あります。カスタマイズが増えることによる影響は導入時のコストだけではありません。必要以上のカスタマイズは、「技術的負債」として企業に残り続け、導入後の維持コストにも影響します。 失敗②：既存業務のやり方に固執する 2つ目のよくある失敗は、既存業務のやり方に固執して新しいシステムでもその再現を目指してしまうことです。既存業務のやり方は既存システムを使うという前提においてやりやすいだけ、という可能性は大いにあります。また、既存業務をすべて再現しようとすると必然的に大量のカスタマイズが発生します。その業務に精通する社員が在籍中はまだ良いですが、その社員が退職していなくなってから「この業務ってなんでこうなの？」となってからではもう遅いということになります。 失敗③：現実的なスケジュールが立てられていない 3つ目のよくある失敗は、導入までのスケジュールに無理があり現実的なスケジュールが立てられていないことです。「社長から〇月までにシステム導入するように言われていて…」などの場合が特に当てはまります。導入の目安期限を決めること自体は悪くありませんが、システム機能の要件定義や実際に業務をこなせるのかという受入テストなど、システム導入には様々な工程が発生します。導入だけで終わらない、実際に使えるシステムにするためにも、現実的なスケジュールを立てることが重要です。 基幹システム導入のポイントについては無料のダウンロードレポートを参考にしていただけますと幸いです。 是非ダウンロードして貴社の経営にお役立て下さい。   ■“中小製造業の基幹システム導入”最新事例レポート ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory__00586 中小製造業の基幹システム導入事例と導入効果、取り組みのポイントをご紹介します！！ 「こうなりたい！」と思っている経営者様におすすめ 正確な在庫情報を把握したい 毎月の棚卸回数を減らしたい 棚卸業務による残業を削減したい 各担当者のExcelやAccessによるデータ分散を無くしたい 業務フローを改善したい   ■オンラインセミナー開催のお知らせ 多品種小ロット生産板金・プレス加工業の為の生産管理・基幹システム”革命セミナー”2022！ 属人化した生産・購買・在庫・原価のデータ化で「見える化」改革！ ▼セミナーお申し込みはこちら▼ https://smart-factory.funaisoken.co.jp/event/ 【このような方にオススメ】 従業員30名～200名の板金・プレス・溶接加工業の社長様 人手の掛かる作業や二重三重の生産管理・購買管理・原価管理業務が多い板金・プレス・溶接加工業の社長様 工程毎の工数、製品毎の原価等を把握し現場改善を進めたいがどのようにはじめたら良いか分からない社長様 生産管理・基幹システムを入れ替えて効率を上げたいが、どのように始めれば良いか分からない社長様 職人・属人化している生産管理・購買管理・原価管理業務が多い板金・プレス・溶接加工業の社長様 【開催日程】 全てオンライン開催となります 2022/02/22 (火)　13:00~15:00 2022/02/24 (木)　13:00~15:00 2022/03/01 (火)　13:00~15:00 2022/03/03 (木)　13:00~15:00 お申し込みはこちらから⇒ このセミナーは終了しました。最新のセミナーはこちらから。 https://smart-factory.funaisoken.co.jp/event/   [sc name="dx-system"][/sc]

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とは 多品種少量生産型の製造業を営む企業様を対象とした、ものづくりの生産性向上に関する経営研究会です。 国内製造業における人手不足、特に熟練者不足が今後もより進んでいく中、多品種少量生産型の製造業が工場の人手不足を解消し、生産性向上を実現するためのAI化・ロボット化等について、実際の導入・活用事例をもとに研究していきます。 AIを活用した自動化装置や産業用ロボットシステム、その他省力化装置等の研究に加えて、それらを活用した工程改善や人員配置改善、効率化等の人的仕組みの研究までを網羅する研究会です。 最新事例の研究や最先端の工場視察等を通じて、ご参加いただく企業様にとって最適な「スマートファクトリー化」の形を追求していきます。 このような企業にお勧め 受託型の多品種少量生産で、自動化を上手く進めることができていない企業様 ベテラン依存から脱却できず、若手も採用できていない製造業経営者様 人手不足が深刻化する中で、生産性を高めていきたい製造業経営者様 初めてAI化・デジタル化・ロボット化・自動化等に取り組む製造業経営者様 今後AI化・デジタル化・ロボット化・自動化等を進めていきたい製造業経営者様 工場の視察や最新事例の収集を通じて、最適な自動化の形を模索していきたい企業様 研究会に参加されているのはこんな企業様 従業員規模100名以下の製造業 一品一様の大型制作物を製造している鈑金加工業 ベテラン依存を脱却した部品製造業 24時間の無人稼働を実現した機械加工業 初めて自動化・ロボット化に取り組む樹脂製造業 本研究会でお伝えしたいポイント 知識ゼロ・経験ゼロからでも自動化・ロボット化は可能！ 従業員100名以下の製造業こそ自動化・ロボット化を目指す！ 人的な熟練業務こそ自動化・ロボット化を目指す！ 自動化・ロボット化により付加価値を高める！ 自動化・ロボット化により若手採用を積極的に進める！ 本研究会の理念 日本のものづくりを支える中堅・中小製造業の生産性を飛躍的に向上させて、働きやすい工場にする！ そして、若手社員の業界就業率を高める！ 中堅・中小製造業における現場の「スマートファクトリー化」を通じて、日本のものづくり生産性を世界トップレベルにする！ 1日の講座スケジュール 【遠隔リモート勉強会・リアルな交流会の場合】 1．最新のスマートファクトリー化情報の紹介（ロボット・IoT・AI・AR・VR） 2．最新ノウハウ導入企業の事例紹介 3．参加者同士の情報交換 【視察クリニックの場合】 1．現場視察の見どころ・ポイントの紹介 2．現場視察（ロボット・IoT・AIなどの活用現場の視察） 3．現場視察の振り返り・意見交換会   《無料お試し参加受付中》 https://www.funaisoken.co.jp/study/047708 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とは 多品種少量生産型の製造業を営む企業様を対象とした、ものづくりの生産性向上に関する経営研究会です。 国内製造業における人手不足、特に熟練者不足が今後もより進んでいく中、多品種少量生産型の製造業が工場の人手不足を解消し、生産性向上を実現するためのAI化・ロボット化等について、実際の導入・活用事例をもとに研究していきます。 AIを活用した自動化装置や産業用ロボットシステム、その他省力化装置等の研究に加えて、それらを活用した工程改善や人員配置改善、効率化等の人的仕組みの研究までを網羅する研究会です。 最新事例の研究や最先端の工場視察等を通じて、ご参加いただく企業様にとって最適な「スマートファクトリー化」の形を追求していきます。 このような企業にお勧め 受託型の多品種少量生産で、自動化を上手く進めることができていない企業様 ベテラン依存から脱却できず、若手も採用できていない製造業経営者様 人手不足が深刻化する中で、生産性を高めていきたい製造業経営者様 初めてAI化・デジタル化・ロボット化・自動化等に取り組む製造業経営者様 今後AI化・デジタル化・ロボット化・自動化等を進めていきたい製造業経営者様 工場の視察や最新事例の収集を通じて、最適な自動化の形を模索していきたい企業様 研究会に参加されているのはこんな企業様 従業員規模100名以下の製造業 一品一様の大型制作物を製造している鈑金加工業 ベテラン依存を脱却した部品製造業 24時間の無人稼働を実現した機械加工業 初めて自動化・ロボット化に取り組む樹脂製造業 本研究会でお伝えしたいポイント 知識ゼロ・経験ゼロからでも自動化・ロボット化は可能！ 従業員100名以下の製造業こそ自動化・ロボット化を目指す！ 人的な熟練業務こそ自動化・ロボット化を目指す！ 自動化・ロボット化により付加価値を高める！ 自動化・ロボット化により若手採用を積極的に進める！ 本研究会の理念 日本のものづくりを支える中堅・中小製造業の生産性を飛躍的に向上させて、働きやすい工場にする！ そして、若手社員の業界就業率を高める！ 中堅・中小製造業における現場の「スマートファクトリー化」を通じて、日本のものづくり生産性を世界トップレベルにする！ 1日の講座スケジュール 【遠隔リモート勉強会・リアルな交流会の場合】 1．最新のスマートファクトリー化情報の紹介（ロボット・IoT・AI・AR・VR） 2．最新ノウハウ導入企業の事例紹介 3．参加者同士の情報交換 【視察クリニックの場合】 1．現場視察の見どころ・ポイントの紹介 2．現場視察（ロボット・IoT・AIなどの活用現場の視察） 3．現場視察の振り返り・意見交換会   《無料お試し参加受付中》 https://www.funaisoken.co.jp/study/047708

１．はじめに 近年、人手不足や技術革新などが要因となって産業用ロボットが注目を集めています。国や地自体からはものづくり補助金や事業再構築補助金など多くの補助金が公表されており、最近ロボットを導入された企業も多いのではないでしょうか？ ただ、ロボットを導入することが目的になってしまい、導入したのはいいもののうまく活用できずロボットが埃をかぶってしまっていることが多いのが実情です。 今回はロボットを効果的に活用するための方法の一つとして、稼働監視システムをご紹介いたします。 ２．ロボット導入の課題 上述のようにロボットを導入したはいいが、思っていたほど稼動が上がらないというような状況をよく耳にします。その要因は様々ですが、その一つが「そもそもロボットが稼動状況を把握できていない」です。 ロボットの稼働を上げようにも、そもそも現状の稼働状況を把握できていなければ、目標や計画を立てることも対策を検討することもできません。そのためロボットの稼働を上げるための第一ステップとして稼動状況を把握することが必要不可欠になります。そこで力を発揮するのが稼働監視システムです。 ３．稼働監視システムとは？ ロボットなどの生産設備に、稼働監視ツールを取り付けることで、稼働状況をリアルタイムで見える化することができるシステムです。稼働状況が数値化・グラフ化されるため、過去の稼働実績も視覚的にわかりやすく確認ができます。 過去の稼働実績データが蓄積されていくため、過去の稼働状況を見てボトルネックの特定をすることで改善策の検討を行い、生産効率の改善に役立てることが可能です。 ４．活用方法・導入効果 ここからは実際に稼働監視システムを導入してどのように稼働を上げていくのかについて、実際の事例に基づいた活用方法や導入効果を紹介いたします。 ①稼働監視システムの導入によって、ロボットの稼働状況がリアルタイムで把握できるようになった。また、稼働データが蓄積されるため、過去のデータを見て「何が稼動率を下げている要因なのかを把握」でき、改善策を検討することができるようになった。 ②グラフからロボットによる 溶接前の段取り替え時間が溶接時間よりも長くなっていることが判明。外段取りを行えるようなロボットシステムに変更することで、常にロボットが動ける状態に変更を行った。この結果、稼働率は17％向上させることができた。また、稼働時間が増えたことでロボットの稼働中に作業員は他の作業を取り組むことができるようになった。 ③稼動率や停止時間などの数値データを得られるため、KPI・KGIの設定ができるようになった。目標値が明確になることで「とりあえず稼動を上げよう」ではなく、「いつまでに何パーセント稼働率を上げよう。そのために現在ボトルネックとなっているこの部分の改善を行おう」と実行力のある計画が立てられるようになった。 ④グラフを確認するとロボットが長時間止まってしまっている状況が多く発生していることが判明したため、生産計画の見直しを実施。ロボットが止まっている時間の分析を行うことで、ロボットによる溶接時間が最大になるように生産スケジュールの調整を実施。 ５．まとめ 稼働監視システムを活用することによって、上述したような改善活動が可能になります。 ロボットの稼働を上げる方法はハード的な改善やソフト的な改善まで様々ありますが、現状を把握と原因を分析せずに、いきなり改善をしても効果的な改善はできません。まずは本コラムでご紹介したように稼働監視システムの活用を検討されてみてはいかがでしょうか。 ダウンロードレポートでは稼働監視システムの導入事例をご紹介しております。 無料でダウンロード頂けますので是非ご活用下さい。   ■中堅・中小製造業の“ロボット稼働監視システム導入事例解説レポート ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory__00587 ロボットを導入したはいいが思うように稼動が上がらない、稼働を上げたいと思っている そもそもロボットがどのくらい稼動しているのかわからない、稼働率を把握したい ロボット稼働率を把握して最適な生産計画を立てたい 自動でデータ集計して集計の手間や集計ミスを無くしたい データを通して改善策の検討を行い、生産効率を改善したい 上記のような疑問やご要望にお答えするための内容を、1冊のレポートにまとめました。   ■オンラインセミナー開催のお知らせ 多品種少量・一品特注生産　溶接加工業社長セミナー 熟練の職人不足対策！溶接工程のロボット化・自動化！ ▼セミナーお申し込みはこちら▼ https://smart-factory.funaisoken.co.jp/event/ 講座内容 「３D技術・VR技術・IOT技術活用！従業員200名以下、多品種少量生産の溶接加工業のロボット化事例」 従業員数わずか14名！溶接加工会社が一品特注品のロボット化を達成！ 従業員数60名の板金・プレス・溶接加工会社が職人芸の溶接をロボット化に成功！ ゼロからのスタートで多品種少量生産の溶接ロボット化に成功！ 従業員数10名の溶接加工会社がロボット10台をフル活用して生産性UP！ 多品種少量生産の溶接工程で協働ロボットを活用！ 開催日程 全てオンライン開催となります 2022/03/09 (水)　13:00～15:00 2022/03/14 (月)　13:00～15:00 2022/03/24 (木)　13:00～15:00 2022/03/30 (水)　13:00～15:00 お申し込みはこちらから⇒ このセミナーは終了しました。最新のセミナーはこちらから。 https://smart-factory.funaisoken.co.jp/event/   １．はじめに 近年、人手不足や技術革新などが要因となって産業用ロボットが注目を集めています。国や地自体からはものづくり補助金や事業再構築補助金など多くの補助金が公表されており、最近ロボットを導入された企業も多いのではないでしょうか？ ただ、ロボットを導入することが目的になってしまい、導入したのはいいもののうまく活用できずロボットが埃をかぶってしまっていることが多いのが実情です。 今回はロボットを効果的に活用するための方法の一つとして、稼働監視システムをご紹介いたします。 ２．ロボット導入の課題 上述のようにロボットを導入したはいいが、思っていたほど稼動が上がらないというような状況をよく耳にします。その要因は様々ですが、その一つが「そもそもロボットが稼動状況を把握できていない」です。 ロボットの稼働を上げようにも、そもそも現状の稼働状況を把握できていなければ、目標や計画を立てることも対策を検討することもできません。そのためロボットの稼働を上げるための第一ステップとして稼動状況を把握することが必要不可欠になります。そこで力を発揮するのが稼働監視システムです。 ３．稼働監視システムとは？ ロボットなどの生産設備に、稼働監視ツールを取り付けることで、稼働状況をリアルタイムで見える化することができるシステムです。稼働状況が数値化・グラフ化されるため、過去の稼働実績も視覚的にわかりやすく確認ができます。 過去の稼働実績データが蓄積されていくため、過去の稼働状況を見てボトルネックの特定をすることで改善策の検討を行い、生産効率の改善に役立てることが可能です。 ４．活用方法・導入効果 ここからは実際に稼働監視システムを導入してどのように稼働を上げていくのかについて、実際の事例に基づいた活用方法や導入効果を紹介いたします。 ①稼働監視システムの導入によって、ロボットの稼働状況がリアルタイムで把握できるようになった。また、稼働データが蓄積されるため、過去のデータを見て「何が稼動率を下げている要因なのかを把握」でき、改善策を検討することができるようになった。 ②グラフからロボットによる 溶接前の段取り替え時間が溶接時間よりも長くなっていることが判明。外段取りを行えるようなロボットシステムに変更することで、常にロボットが動ける状態に変更を行った。この結果、稼働率は17％向上させることができた。また、稼働時間が増えたことでロボットの稼働中に作業員は他の作業を取り組むことができるようになった。 ③稼動率や停止時間などの数値データを得られるため、KPI・KGIの設定ができるようになった。目標値が明確になることで「とりあえず稼動を上げよう」ではなく、「いつまでに何パーセント稼働率を上げよう。そのために現在ボトルネックとなっているこの部分の改善を行おう」と実行力のある計画が立てられるようになった。 ④グラフを確認するとロボットが長時間止まってしまっている状況が多く発生していることが判明したため、生産計画の見直しを実施。ロボットが止まっている時間の分析を行うことで、ロボットによる溶接時間が最大になるように生産スケジュールの調整を実施。 ５．まとめ 稼働監視システムを活用することによって、上述したような改善活動が可能になります。 ロボットの稼働を上げる方法はハード的な改善やソフト的な改善まで様々ありますが、現状を把握と原因を分析せずに、いきなり改善をしても効果的な改善はできません。まずは本コラムでご紹介したように稼働監視システムの活用を検討されてみてはいかがでしょうか。 ダウンロードレポートでは稼働監視システムの導入事例をご紹介しております。 無料でダウンロード頂けますので是非ご活用下さい。   ■中堅・中小製造業の“ロボット稼働監視システム導入事例解説レポート ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory__00587 ロボットを導入したはいいが思うように稼動が上がらない、稼働を上げたいと思っている そもそもロボットがどのくらい稼動しているのかわからない、稼働率を把握したい ロボット稼働率を把握して最適な生産計画を立てたい 自動でデータ集計して集計の手間や集計ミスを無くしたい データを通して改善策の検討を行い、生産効率を改善したい 上記のような疑問やご要望にお答えするための内容を、1冊のレポートにまとめました。   ■オンラインセミナー開催のお知らせ 多品種少量・一品特注生産　溶接加工業社長セミナー 熟練の職人不足対策！溶接工程のロボット化・自動化！ ▼セミナーお申し込みはこちら▼ https://smart-factory.funaisoken.co.jp/event/ 講座内容 「３D技術・VR技術・IOT技術活用！従業員200名以下、多品種少量生産の溶接加工業のロボット化事例」 従業員数わずか14名！溶接加工会社が一品特注品のロボット化を達成！ 従業員数60名の板金・プレス・溶接加工会社が職人芸の溶接をロボット化に成功！ ゼロからのスタートで多品種少量生産の溶接ロボット化に成功！ 従業員数10名の溶接加工会社がロボット10台をフル活用して生産性UP！ 多品種少量生産の溶接工程で協働ロボットを活用！ 開催日程 全てオンライン開催となります 2022/03/09 (水)　13:00～15:00 2022/03/14 (月)　13:00～15:00 2022/03/24 (木)　13:00～15:00 2022/03/30 (水)　13:00～15:00 お申し込みはこちらから⇒ このセミナーは終了しました。最新のセミナーはこちらから。 https://smart-factory.funaisoken.co.jp/event/  

1. はじめに 2021年は企業がIoT投資に積極的になった年と言われており、総投資額は前年比24％増が見込まれています。 さらに、2022年はさらに投資が加速することが予想されています。 報告書によると、1600件のIoTプロジェクトのうち、79％がROI（投資利益率）においてプラスになったと回答する調査結果が出ています。 さらに興味深いのは、過去にIoT投資を行った企業の8割が今後2年間で次のIoT投資を検討しているということです。 これは、ソフトウェアだけでなく端末などあらゆる点でスモールスタートがしやすい仕組み作りが進められており、年々IoTプロジェクトの導入コストが低下している点が投資に繋がっているポイントだと考えられています。 2. APAC（アジア太平洋地域）の製造業動向とIoT APAC（アジア太平洋地域）の製造業動向も注目したいポイントの１つです。 これまでIoT投資と言えば北米や欧州で盛んに行われ、製造業大国ドイツでは特に投資が積極的だった印象がありますが、近年その様相は変化しつつあります。 最新の調査では、北米や欧州の平均的な大企業は今後2年間で、7種類のIoT事例に積極的に投資する計画を示したのに対し、APACの企業は13種類のIoTに投資する計画を示しました。 日本の輸出先に多い中国、インド、韓国、ベトナムなどの企業はビジネスモデルそのものをDXに沿った形に変え、生産手法を変え始めているのです。 これは、新型コロナウイルスの影響により競争力の強化が最優先事項になったことが背景にあると考えられています。 2021年における新型コロナウイルスの世界的蔓延は、企業のIoT投資を2020年時よりも13％加速させました。 さらに、これは新型コロナウイルスによるGDPへの影響が最も少ないと言われる「アメリカ」と「中国」で特に顕著にみられる傾向であり、アメリカや中国への輸出が多いアジア諸国は輸出競争において効率を上げざるを得なくなりました。 もちろん、その競争相手には既にIoTが導入されている欧米諸国も入ります。 そのため、中国だけでなく、アジア全体でIoT化を進め競争力を上げていこうという考え方になりつつあります。 3. 2022年注目のIoT ここで、2022年注目したいIoT導入例をご紹介します。 ①プロセスオートメーション プロセスオートメーションは、接続された機器から取得できるリアルタイムなデータを利用して、製造プロセスを改善することを目的としたIoTです。 ②品質管理 品質管理の分野では、機械にカメラを設置し、機械から出力される信号などを基に不具合を検出するIoTの普及が進んでいます。 ③予知保全 予知保全とは特定の機器に対して点検を行うべきタイミングを事前に判断し、故障等を防ぐためのソリューションです。一概にまとめることはできませんが、予知によって効率を上げられる事例もあります。 ④現場での位置確認と追跡、履歴確認 センサーや追跡ツールの低価格化によって、簡単に道具や製品の現在地を確認できるIoTの普及が進んでいます。 4. おわりに 前述の通り、過去にIoT投資を行った企業の8割が今後2年間で次のIoT投資を検討しています。 そのため、既に取り組みをしている企業とまだ始めていない企業のギャップは縮まることなく拡大する一方です。   ■製造業向けAI活用！！2022年時流予測レポート ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ https://lp.funaisoken.co.jp/mt/form01/solution-lp-dl-2022jy-ai.html 「国内製造業のAI導入のマクロな動向を知りたい！」 「製造業におけるAI導入のポイントや具体案を知りたい！」 「国内中小製造業のAI導入事例を知りたい！」 上記のような疑問やご要望にお答えするための内容を、1冊のレポートにまとめました。 ■オンラインセミナー開催のお知らせ 多品種少量生産機械加工業のAI＆ロボット活用！社長セミナー マシニングセンタ・NC旋盤・各種加工機等を保有している機械加工業を自動化・省力化・効率化！ ▼セミナーお申し込みはこちら▼ https://smart-factory.funaisoken.co.jp/event/ 本セミナーで学べるポイント ①マシニングセンタ・NC旋盤・各種加工機等を保有する機械加工業のAI＆ロボットが分かる！ ～少数精鋭主義の社長の為のAI＆ロボット活用術が分かります～ ②従業員100名以下の多品種少量生産で出来るAI＆ロボットが分かる！ ～大量生産ではなく多品種少量生産に適したAI＆ロボットの導入法が分かります～ ③熟練技術・職人的な業務にAI＆ロボット導入する方法が分かる！ ～一部の熟練者・職人に依存している業務にAI＆ロボットを活用する方法が分かります～ ④基礎知識や導入経験がない社長でも多品種少量生産AI＆ロボット導入法が分かる！ ～多品種少量生産対応AI＆ロボットは良く分からない…そんな社長の為のセミナーです～ ⑤自社でどんな工程・業務でAI&ロボットが活用できるかが具体的に分かる！&ロボットが活用できるかが具体的に分かる！ ～理論・理屈ではなく、自社の現場で実践できるやり方が分かります～ お申し込みはこちらから⇒ このセミナーは終了しました。最新のセミナーはこちらから。 https://smart-factory.funaisoken.co.jp/event/   1. はじめに 2021年は企業がIoT投資に積極的になった年と言われており、総投資額は前年比24％増が見込まれています。 さらに、2022年はさらに投資が加速することが予想されています。 報告書によると、1600件のIoTプロジェクトのうち、79％がROI（投資利益率）においてプラスになったと回答する調査結果が出ています。 さらに興味深いのは、過去にIoT投資を行った企業の8割が今後2年間で次のIoT投資を検討しているということです。 これは、ソフトウェアだけでなく端末などあらゆる点でスモールスタートがしやすい仕組み作りが進められており、年々IoTプロジェクトの導入コストが低下している点が投資に繋がっているポイントだと考えられています。 2. APAC（アジア太平洋地域）の製造業動向とIoT APAC（アジア太平洋地域）の製造業動向も注目したいポイントの１つです。 これまでIoT投資と言えば北米や欧州で盛んに行われ、製造業大国ドイツでは特に投資が積極的だった印象がありますが、近年その様相は変化しつつあります。 最新の調査では、北米や欧州の平均的な大企業は今後2年間で、7種類のIoT事例に積極的に投資する計画を示したのに対し、APACの企業は13種類のIoTに投資する計画を示しました。 日本の輸出先に多い中国、インド、韓国、ベトナムなどの企業はビジネスモデルそのものをDXに沿った形に変え、生産手法を変え始めているのです。 これは、新型コロナウイルスの影響により競争力の強化が最優先事項になったことが背景にあると考えられています。 2021年における新型コロナウイルスの世界的蔓延は、企業のIoT投資を2020年時よりも13％加速させました。 さらに、これは新型コロナウイルスによるGDPへの影響が最も少ないと言われる「アメリカ」と「中国」で特に顕著にみられる傾向であり、アメリカや中国への輸出が多いアジア諸国は輸出競争において効率を上げざるを得なくなりました。 もちろん、その競争相手には既にIoTが導入されている欧米諸国も入ります。 そのため、中国だけでなく、アジア全体でIoT化を進め競争力を上げていこうという考え方になりつつあります。 3. 2022年注目のIoT ここで、2022年注目したいIoT導入例をご紹介します。 ①プロセスオートメーション プロセスオートメーションは、接続された機器から取得できるリアルタイムなデータを利用して、製造プロセスを改善することを目的としたIoTです。 ②品質管理 品質管理の分野では、機械にカメラを設置し、機械から出力される信号などを基に不具合を検出するIoTの普及が進んでいます。 ③予知保全 予知保全とは特定の機器に対して点検を行うべきタイミングを事前に判断し、故障等を防ぐためのソリューションです。一概にまとめることはできませんが、予知によって効率を上げられる事例もあります。 ④現場での位置確認と追跡、履歴確認 センサーや追跡ツールの低価格化によって、簡単に道具や製品の現在地を確認できるIoTの普及が進んでいます。 4. おわりに 前述の通り、過去にIoT投資を行った企業の8割が今後2年間で次のIoT投資を検討しています。 そのため、既に取り組みをしている企業とまだ始めていない企業のギャップは縮まることなく拡大する一方です。   ■製造業向けAI活用！！2022年時流予測レポート ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ https://lp.funaisoken.co.jp/mt/form01/solution-lp-dl-2022jy-ai.html 「国内製造業のAI導入のマクロな動向を知りたい！」 「製造業におけるAI導入のポイントや具体案を知りたい！」 「国内中小製造業のAI導入事例を知りたい！」 上記のような疑問やご要望にお答えするための内容を、1冊のレポートにまとめました。 ■オンラインセミナー開催のお知らせ 多品種少量生産機械加工業のAI＆ロボット活用！社長セミナー マシニングセンタ・NC旋盤・各種加工機等を保有している機械加工業を自動化・省力化・効率化！ ▼セミナーお申し込みはこちら▼ https://smart-factory.funaisoken.co.jp/event/ 本セミナーで学べるポイント ①マシニングセンタ・NC旋盤・各種加工機等を保有する機械加工業のAI＆ロボットが分かる！ ～少数精鋭主義の社長の為のAI＆ロボット活用術が分かります～ ②従業員100名以下の多品種少量生産で出来るAI＆ロボットが分かる！ ～大量生産ではなく多品種少量生産に適したAI＆ロボットの導入法が分かります～ ③熟練技術・職人的な業務にAI＆ロボット導入する方法が分かる！ ～一部の熟練者・職人に依存している業務にAI＆ロボットを活用する方法が分かります～ ④基礎知識や導入経験がない社長でも多品種少量生産AI＆ロボット導入法が分かる！ ～多品種少量生産対応AI＆ロボットは良く分からない…そんな社長の為のセミナーです～ ⑤自社でどんな工程・業務でAI&ロボットが活用できるかが具体的に分かる！&ロボットが活用できるかが具体的に分かる！ ～理論・理屈ではなく、自社の現場で実践できるやり方が分かります～ お申し込みはこちらから⇒ このセミナーは終了しました。最新のセミナーはこちらから。 https://smart-factory.funaisoken.co.jp/event/  

▼無料ダウンロードはこちらをクリック 多くの企業では組立工程は人手で行われていると思います。 自動化したい！となってロボットシステムインテグレーターに相談すると、かなり高い見積もりが来て「自動化なんてとても無理！」となったことはないでしょうか？ とても高いのは当たり前で、それは“組立工程を現状作業そのまま自動化する”事を前提と考えているからです。もちろんそうでもしないと利益が出ないのは仕方がない事です。いかにして組立工程の自動化に投資を考えるべきか？今回はそのポイントを解説します。 ２回にわたって書いていきますが、今回は「自動化を検討する前に、作業の効率化と生産性を見直しませんか？」ということで、組立工程の改善例をご紹介します。 CASE1 精密機械組立のメーカーの例です。 この会社ではざっくりと キッティング ↓ 各部品の組立：5セルくらいで ↓ 最終組み立て を実施していらっしゃいました。 この会社でまずやったことが、“どのような工程でどれくらい時間を作っているか？”という分析です。詳しく言うと、 まず、作業員を観察しての作業時間分析をご紹介します。活用するのは動画です。撮影に関しては今の時代スマートフォンで十分です。 そして、その動画を細かく観察していきましょう。以下は組立工程の一例です。 このように見たとき、組立工程を自動化したい！となることはあまりないと思います。 組立以外のその他の工程に使う時間がかなり多いと思います。しかも、そのほかの項目は、非常に無駄な作業です。 組立は価値が非常にあります。組立は物を作る工程なので、直接的に価値を生む作業になります。 ただ、そのほかの項目に関しては前準備などをしておけばなくなる、価値を生まない作業です。 また、組立工程に関して自動化は非常に難しいケースが多いです。というのも、精密機器となるとかなり複雑形状で立体的である場合が多いです。 そうなると、自動化にはロボットを複数台用意して画像処理を用意してとかなり見積もりが高くなる要素がふんだんにあります。 組立工程を対象とすると、それなりの投資の覚悟と前提として、ワークがかなり量産品であることが前提とする必要があります。 では、そのほかの工程を自動化することは可能か？という考えになると非常に難しいです。 ただ、 工具をそろえる 工具取りやすい位置に置く 容器のふたをなくす など非常に取り組みやすい内容が多く出てきます。 次は、作業人員の見直しになります。 今、この状況では部品の準備と組立、両方とも同じ作業員がやっています。 組立は価値がありまた、マニュアルなどを頭に入れるなど熟練的な要素も非常に強いです。 なので、“組立の作業員は組立を専業化する”ことをするほうがよいでしょう。 そうすることにより、熟練度がさらに上がり生産性が上がっていきます。 キット箱を用意するキッティングはどうするか？これを非熟練工にやってもらうと細かな部品を間違えたりするなど、生産性を落とす可能性があります。 そのような対策のため、例えばプロジェクトマッピングのようなAR的な補助はあります。 ただ、高価であるのと作業効率を考えたら、間違えないようにキット箱など運用で改善を進めるほうが良いです。 キット箱を用意する キット箱に写真や見本をつける など、運用でカバーしていくほうがよいでしょう。 ちなみに、この会社ではより効率化を目指すため、“歩行のムダ”をなくすために、ロボットやAGVの導入を検討されました。 一つの例ではありますが、まとめると以下になります。 ①動画撮影を行う ②エクセルに事細かに作業員が行った動作を入れていく ③組立とその他の作業など、価値があるものと価値がないものに２分する ④組立は作業員を専任化して熟練工となってもらい、生産性を挙げてもらう ⑤工具配置の見直しやキットを用意するなど生産性の向上で補助を行う ⑥キット箱を用意するキッティング作業は作業員が間違えないよう工夫する 組立工程の自動化②組立工程の自動化事例では、実際に組立の自動化を行った例をご紹介します。 ▼無料ダウンロードはこちらをクリック 中小製造業のロボット活用のトレンドと成功事例この1冊にまとめました。特に「何から始めればよいのか」と、その「具体的な方法」を例を出して解説し、さらに成功事例を掲載することでロボット活用の具体的な取り組み方が分かる資料になっております。   ▼無料ダウンロードはこちらをクリック 多くの企業では組立工程は人手で行われていると思います。 自動化したい！となってロボットシステムインテグレーターに相談すると、かなり高い見積もりが来て「自動化なんてとても無理！」となったことはないでしょうか？ とても高いのは当たり前で、それは“組立工程を現状作業そのまま自動化する”事を前提と考えているからです。もちろんそうでもしないと利益が出ないのは仕方がない事です。いかにして組立工程の自動化に投資を考えるべきか？今回はそのポイントを解説します。 ２回にわたって書いていきますが、今回は「自動化を検討する前に、作業の効率化と生産性を見直しませんか？」ということで、組立工程の改善例をご紹介します。 CASE1 精密機械組立のメーカーの例です。 この会社ではざっくりと キッティング ↓ 各部品の組立：5セルくらいで ↓ 最終組み立て を実施していらっしゃいました。 この会社でまずやったことが、“どのような工程でどれくらい時間を作っているか？”という分析です。詳しく言うと、 まず、作業員を観察しての作業時間分析をご紹介します。活用するのは動画です。撮影に関しては今の時代スマートフォンで十分です。 そして、その動画を細かく観察していきましょう。以下は組立工程の一例です。 このように見たとき、組立工程を自動化したい！となることはあまりないと思います。 組立以外のその他の工程に使う時間がかなり多いと思います。しかも、そのほかの項目は、非常に無駄な作業です。 組立は価値が非常にあります。組立は物を作る工程なので、直接的に価値を生む作業になります。 ただ、そのほかの項目に関しては前準備などをしておけばなくなる、価値を生まない作業です。 また、組立工程に関して自動化は非常に難しいケースが多いです。というのも、精密機器となるとかなり複雑形状で立体的である場合が多いです。 そうなると、自動化にはロボットを複数台用意して画像処理を用意してとかなり見積もりが高くなる要素がふんだんにあります。 組立工程を対象とすると、それなりの投資の覚悟と前提として、ワークがかなり量産品であることが前提とする必要があります。 では、そのほかの工程を自動化することは可能か？という考えになると非常に難しいです。 ただ、 工具をそろえる 工具取りやすい位置に置く 容器のふたをなくす など非常に取り組みやすい内容が多く出てきます。 次は、作業人員の見直しになります。 今、この状況では部品の準備と組立、両方とも同じ作業員がやっています。 組立は価値がありまた、マニュアルなどを頭に入れるなど熟練的な要素も非常に強いです。 なので、“組立の作業員は組立を専業化する”ことをするほうがよいでしょう。 そうすることにより、熟練度がさらに上がり生産性が上がっていきます。 キット箱を用意するキッティングはどうするか？これを非熟練工にやってもらうと細かな部品を間違えたりするなど、生産性を落とす可能性があります。 そのような対策のため、例えばプロジェクトマッピングのようなAR的な補助はあります。 ただ、高価であるのと作業効率を考えたら、間違えないようにキット箱など運用で改善を進めるほうが良いです。 キット箱を用意する キット箱に写真や見本をつける など、運用でカバーしていくほうがよいでしょう。 ちなみに、この会社ではより効率化を目指すため、“歩行のムダ”をなくすために、ロボットやAGVの導入を検討されました。 一つの例ではありますが、まとめると以下になります。 ①動画撮影を行う ②エクセルに事細かに作業員が行った動作を入れていく ③組立とその他の作業など、価値があるものと価値がないものに２分する ④組立は作業員を専任化して熟練工となってもらい、生産性を挙げてもらう ⑤工具配置の見直しやキットを用意するなど生産性の向上で補助を行う ⑥キット箱を用意するキッティング作業は作業員が間違えないよう工夫する 組立工程の自動化②組立工程の自動化事例では、実際に組立の自動化を行った例をご紹介します。 ▼無料ダウンロードはこちらをクリック 中小製造業のロボット活用のトレンドと成功事例この1冊にまとめました。特に「何から始めればよいのか」と、その「具体的な方法」を例を出して解説し、さらに成功事例を掲載することでロボット活用の具体的な取り組み方が分かる資料になっております。  

1.多品種少量生産対応で「儲かるロボット」を導入し最大限活用する！！ 日本の中小製造業では多品種少量生産が当たり前であり、リピート品且つ大ロットの製品を受注しているケースの方が少ない為、ロボット化、自動化を検討する場合には必然的に多品種対応が求められます。 職人技術で属人的な作業 ワークセットするだけの単純作業 3K作業 これらを解消し、多品種少量生産でも「儲かるロボット」を導入する必要があります。 製造業における就業者数は年々減少傾向、作業工数はロボットに置き換えていかざるを得ない状況です。 政府統計の主な産業別就業者数を見ると、製造業の就業者数は年々減少傾向にあります。 今後、人材の争奪戦になることは必至であり、中小製造業におけるロボット活用によるリソースの確保は最重要課題と言えるでしょう。 「儲かるロボット」を導入するポイントは以下の４つです ①教示時間の短縮（オフラインティーチングソフト活用） ②リアルタイム補正によるロボット加工品質の向上 ③段取りは最小限かつ再現性の高い機構と治具を用いつつ、可能な限り段取り時間を短縮 ④品種の特長、要求品質、加工能力、加工範囲などを明確にした上で、要求を満たす能力を持ったシステムを構築   2.成功事例 CASE1：職人技術である溶接工程とグラインダー工程へのロボット活用を成功させた事例 作業工数比率を分析し工数比率の高い本溶接とグラインダー仕上工程にロボットを活用。 半自動溶接とTIG溶接はロボットMIG溶接に統一、自動倣い機能付研削装置を用いたロボットグラインダー仕上を活用し職人技術のロボット化を実現。 現状の作業を分析、ロボット活用工程を限定し低コストで多品種対応したことがポイントである。 CASE2：単調で危険なプレス工程へのワーク投入作業に協働ロボットを活用した成功事例 安全柵不要の協働ロボットを導入し必要な時だけ設置して使用できるロボットシステムを構築。 導入対象設備はIoTによるデータ蓄積から導き出したネック工程を対象とし導入効果を最大化。 自社のネック工程を理解しロボットが最大限に生きる工程へ導入したことがポイント。 CASE3：稼働監視システムによって、稼働状況の見える化・蓄積したデータを活用して生産性向上 「ロボットを導入したはいいが思うように稼動が上がらない」、「そもそもロボットがどのくらい稼動しているのかわからない」などの課題の解決方法の一つとして稼動監視システムの導入がある。 ロボットの稼働監視ツールを取り付けることで、稼働状況をリアルタイムで見える化することが可能。 また、稼働状況が数値化・グラフ化されるので、過去の稼働実績も視覚的にわかりやすく確認できる。 過去の稼働実績データが蓄積されていくため、データを通して改善策の検討を行い、生産効率の改善に役立てることが可能。 さらに詳しい内容は2022年時流予測レポートにてご紹介しております。 是非ご活用下さい。 ■製造業向けロボット活用2022年時流予測レポート ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ https://lp.funaisoken.co.jp/mt/form01/solution-lp-dl-2022jy-robot.html ■オンラインセミナー開催のお知らせ 多品種少量生産機械加工業のAI＆ロボット活用！社長セミナー マシニングセンタ・NC旋盤・各種加工機等を保有している機械加工業を自動化・省力化・効率化！ ▼セミナーお申し込みはこちら▼ https://smart-factory.funaisoken.co.jp/event/ 本セミナーで学べるポイント ①マシニングセンタ・NC旋盤・各種加工機等を保有する機械加工業のAI＆ロボットが分かる！ ～少数精鋭主義の社長の為のAI＆ロボット活用術が分かります～ ②従業員100名以下の多品種少量生産で出来るAI＆ロボットが分かる！ ～大量生産ではなく多品種少量生産に適したAI＆ロボットの導入法が分かります～ ③熟練技術・職人的な業務にAI＆ロボット導入する方法が分かる！ ～一部の熟練者・職人に依存している業務にAI＆ロボットを活用する方法が分かります～ ④基礎知識や導入経験がない社長でも多品種少量生産AI＆ロボット導入法が分かる！ ～多品種少量生産対応AI＆ロボットは良く分からない…そんな社長の為のセミナーです～ ⑤自社でどんな工程・業務でAI&ロボットが活用できるかが具体的に分かる！&ロボットが活用できるかが具体的に分かる！ ～理論・理屈ではなく、自社の現場で実践できるやり方が分かります～ お申し込みはこちらから⇒ このセミナーは終了しました。最新のセミナーはこちらから。 https://smart-factory.funaisoken.co.jp/event/   1.多品種少量生産対応で「儲かるロボット」を導入し最大限活用する！！ 日本の中小製造業では多品種少量生産が当たり前であり、リピート品且つ大ロットの製品を受注しているケースの方が少ない為、ロボット化、自動化を検討する場合には必然的に多品種対応が求められます。 職人技術で属人的な作業 ワークセットするだけの単純作業 3K作業 これらを解消し、多品種少量生産でも「儲かるロボット」を導入する必要があります。 製造業における就業者数は年々減少傾向、作業工数はロボットに置き換えていかざるを得ない状況です。 政府統計の主な産業別就業者数を見ると、製造業の就業者数は年々減少傾向にあります。 今後、人材の争奪戦になることは必至であり、中小製造業におけるロボット活用によるリソースの確保は最重要課題と言えるでしょう。 「儲かるロボット」を導入するポイントは以下の４つです ①教示時間の短縮（オフラインティーチングソフト活用） ②リアルタイム補正によるロボット加工品質の向上 ③段取りは最小限かつ再現性の高い機構と治具を用いつつ、可能な限り段取り時間を短縮 ④品種の特長、要求品質、加工能力、加工範囲などを明確にした上で、要求を満たす能力を持ったシステムを構築   2.成功事例 CASE1：職人技術である溶接工程とグラインダー工程へのロボット活用を成功させた事例 作業工数比率を分析し工数比率の高い本溶接とグラインダー仕上工程にロボットを活用。 半自動溶接とTIG溶接はロボットMIG溶接に統一、自動倣い機能付研削装置を用いたロボットグラインダー仕上を活用し職人技術のロボット化を実現。 現状の作業を分析、ロボット活用工程を限定し低コストで多品種対応したことがポイントである。 CASE2：単調で危険なプレス工程へのワーク投入作業に協働ロボットを活用した成功事例 安全柵不要の協働ロボットを導入し必要な時だけ設置して使用できるロボットシステムを構築。 導入対象設備はIoTによるデータ蓄積から導き出したネック工程を対象とし導入効果を最大化。 自社のネック工程を理解しロボットが最大限に生きる工程へ導入したことがポイント。 CASE3：稼働監視システムによって、稼働状況の見える化・蓄積したデータを活用して生産性向上 「ロボットを導入したはいいが思うように稼動が上がらない」、「そもそもロボットがどのくらい稼動しているのかわからない」などの課題の解決方法の一つとして稼動監視システムの導入がある。 ロボットの稼働監視ツールを取り付けることで、稼働状況をリアルタイムで見える化することが可能。 また、稼働状況が数値化・グラフ化されるので、過去の稼働実績も視覚的にわかりやすく確認できる。 過去の稼働実績データが蓄積されていくため、データを通して改善策の検討を行い、生産効率の改善に役立てることが可能。 さらに詳しい内容は2022年時流予測レポートにてご紹介しております。 是非ご活用下さい。 ■製造業向けロボット活用2022年時流予測レポート ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ https://lp.funaisoken.co.jp/mt/form01/solution-lp-dl-2022jy-robot.html ■オンラインセミナー開催のお知らせ 多品種少量生産機械加工業のAI＆ロボット活用！社長セミナー マシニングセンタ・NC旋盤・各種加工機等を保有している機械加工業を自動化・省力化・効率化！ ▼セミナーお申し込みはこちら▼ https://smart-factory.funaisoken.co.jp/event/ 本セミナーで学べるポイント ①マシニングセンタ・NC旋盤・各種加工機等を保有する機械加工業のAI＆ロボットが分かる！ ～少数精鋭主義の社長の為のAI＆ロボット活用術が分かります～ ②従業員100名以下の多品種少量生産で出来るAI＆ロボットが分かる！ ～大量生産ではなく多品種少量生産に適したAI＆ロボットの導入法が分かります～ ③熟練技術・職人的な業務にAI＆ロボット導入する方法が分かる！ ～一部の熟練者・職人に依存している業務にAI＆ロボットを活用する方法が分かります～ ④基礎知識や導入経験がない社長でも多品種少量生産AI＆ロボット導入法が分かる！ ～多品種少量生産対応AI＆ロボットは良く分からない…そんな社長の為のセミナーです～ ⑤自社でどんな工程・業務でAI&ロボットが活用できるかが具体的に分かる！&ロボットが活用できるかが具体的に分かる！ ～理論・理屈ではなく、自社の現場で実践できるやり方が分かります～ お申し込みはこちらから⇒ このセミナーは終了しました。最新のセミナーはこちらから。 https://smart-factory.funaisoken.co.jp/event/  

本コラムでは、ものづくり企業がデジタル化・DXを推進する際の越えなければならない壁の一つ、「導入した取り組みを現場に定着する」方法のポイントについて説明をさせていただきます。 本内容は、中小企業のみならず、どの企業規模の製造業事業者にでも適用できる内容になっています。 １はじめに デジタル化・DXの目的は、「効率化、生産性改善」です。 紙を無くしてペーパーレス化すること、管理システムを導入することあくまで、“方法”でしかなく、“目的”ではありません。 これはデジタル化・DXを進めるマネージャー・リーダー各位がきちんと理解していなければいけないことです。 よくある事例として、最初は目的と方法をきちんと区別して理解しているのですが、目的達成のためにシステムを入れることが決まったタイミング以降、システムを入れることが目的となってしまうことです。 こうなると、現場はシステムを入れる意義が分からないまま、システムに対応することを要求された形となります。 そして、最終的にシステムを入れたけども、目的・意義が不明のままで、現場は使用することを要求されるので、言われたとおりに使うだけ、使い勝手が悪ければ使わなくなり、元の業務運用に戻ってしまい、投資活動が無駄になってしまうことになります。 マネージメント層が現場に期待することは、「導入した仕組・システムを活用して改善活動を自主的に行うこと」です。しかし、そうはなかなかなりません。なぜでしょうか？ 以下の章で、原因について説明をします。   2.原因 現場がシステムを活用してくれない理由は、現場目線で考えると下記の3つに分けることが出来ます。 (1)システムを入れたけど、業務が改善されていない (2)システムを入れたけど、業務量が増えただけ (3)システムを入れたけど、恩恵を受けていない 上記の3点に共通していることは、デジタル化・DXの目的を現場が理解しておらず、現場目線でシステム導入が出来ていないことが原因ということです。一つずつ説明していきます。 まず、(1)システムを入れたけど業務が改善されていないについてです。 現場は、何かしらの改善（主に業務が楽になること）を期待していますが、実際は、記入する帳票が紙記入から、PC入力に変更になっただけの場合がこれにあたります。この場合は、システム設計・導入時に現場を巻き込めておらず、現場に適したシステム設計がされていないことが原因です。 続いて、(2)システムを入れたけど、業務量が増えただけについてです。 例としては、システム運用を開始したものの、不安があるから、しばらくは従来業務と併用し、そのまま、併用が当たり前になってしまった場合や、システムを使用すること自体がとても手間がかかり複雑な場合です。 この場合は、システム運用開始前に運用リスクを想定した操作テストを十分に評価しなかったこと、システムで把握したい項目、達成したいことが不明確であること、現場を巻き込めていないことが原因です。 最後に、(3)システムを入れたけど、恩恵を受けていないについてです。 前述した１．の現場業務改善も恩恵ですが、ここでの恩恵は、システムを活用することで会社全般の業務内容や取り組み活動の精度が向上し、業績・待遇が改善されることを指しています。例えば、現場が入力した製造工数（時間）と材料費から原価を算出し、各製品の利益率を出す。 そして、利益率が低いものは生産をやめ、利益率が高いものを多く製造販売するといった戦略に切り替えることで、現場は、段取り替えの回数が減り、より効率良く製造を行えるようになります。そうすると、残業時間が削減されるといった恩恵を受けることが出来ます。 3.対策 では、どうすれば前述した事態を防ぐことが出来るでしょうか。3つのポイントを下記します。 (1)デジタル化・DXの意義を繰り返し伝えて理解してもらうこと (2)達成したい成果を明確に共有し、達成のために活動すること (3)改善の成果をフィードバックすること (1)は、言うのは簡単ですが、本当に理解しているのかを判定することが難しいです。 そのため、繰り返し伝えることで、刷り込んでいきましょう。そのためには、マネージャー・リーダー各位がデジタル化・DXのメリット・デメリットを理解して、具体例を用いながら現場と会話し、理解を深めてあげることが大切です。 (2)は、デジタル化・DXで何を達成しようとしているのかを明確にして、その成果を得るために改善が必要な業務を定め、成果を得られる仕組み・システムを構築する取り組みを行うということです。 システムは紙の帳票やエクセルと同じ手段の一つです。導入しただけでは、成果は得られません。 (3)は、システム導入後のポイントです。システムを使用することで、出てきた成果を現場と共有することで、取り組んだ成果を実感することが出来、意欲の向上につながります。 そしてその意欲が、次の改善活動の原動力になります。 目的を達成することからスコープをずらさず、成果が見える状態でプロジェクト運営をおこうことが出来れば、きっと導入したシステムは現場に定着し、改善を続けることができるでしょう。 4.対策 今回のコラムでは、デジタル化・DXを例として、実施した改善を現場に定着させ、更には現場が自主的に改善活動を行うようにするためのポイントについて説明させていただきました。本内容を自社の業務改善、成長発展のお役に立てていただきたいです。 また、上記内容の達成に支援が必要な場合は、弊社にお声がけいただければ幸いです。 最後までお読みいただきありがとうございました。 ■オンラインセミナー開催のお知らせ 生産管理・基幹システム”革命セミナー”2022！ 多品種小ロット生産板金・プレス加工業の為の生産管理・基幹システム”革命セミナー”2022！ 属人化した生産・購買・在庫・原価のデータ化で「見える化」改革！ ▼セミナーお申し込みはこちら▼ https://smart-factory.funaisoken.co.jp/event/ 本セミナーで学べるポイント 従業員30名～200名以下の板金・プレス・溶接加工業の社長が知っておくべき生産管理・基幹システムが分かる！ ～社長の為の生産管理・基幹システムで「見える化」する具体的な方法が分かります～ 生産管理・基幹システムでデータ化したものを経営や現場が活用できるように分析する方法がわかる！ ～経営や現場が活用できるようにBIを活用してデータ分析をする方法がわかります～ 職人・属人化している生産管理・購買管理・原価管理業務を改善する為の生産管理・基幹システムを導入する方法が分かる！ ～一部の熟練者・職人に依存している業務にシステムを導入・活用する方法が分かります～ 基礎知識や導入経験がない社長でも生産・購買・在庫・原価のデータ化してデータ経営する方法がわかります。 ～生産・購買・在庫・原価をシステムで統合的する方法が良く分からない…そんな社長の為のセミナーです～ 自社のどの業務が改善されるのか具体的に分かる！ ～理論・理屈ではなく、自社の現場で実践できるやり方が分かります～ お申し込みはこちらから⇒ このセミナーは終了しました。最新のセミナーはこちらから。 https://smart-factory.funaisoken.co.jp/event/   ■オンラインセミナー開催のお知らせ 多品種少量生産機械加工業のAI＆ロボット活用！社長セミナー マシニングセンタ・NC旋盤・各種加工機等を保有している機械加工業を自動化・省力化・効率化！ ▼セミナーお申し込みはこちら▼ https://smart-factory.funaisoken.co.jp/event/ 本セミナーで学べるポイント マシニングセンタ・NC旋盤・各種加工機等を保有する機械加工業のAI＆ロボットが分かる！ ～少数精鋭主義の社長の為のAI＆ロボット活用術が分かります～ 従業員100名以下の多品種少量生産で出来るAI＆ロボットが分かる！ ～大量生産ではなく多品種少量生産に適したAI＆ロボットの導入法が分かります～ 熟練技術・職人的な業務にAI＆ロボット導入する方法が分かる！ ～一部の熟練者・職人に依存している業務にAI＆ロボットを活用する方法が分かります～ 基礎知識や導入経験がない社長でも多品種少量生産AI＆ロボット導入法が分かる！ ～多品種少量生産対応AI＆ロボットは良く分からない…そんな社長の為のセミナーです～ 自社でどんな工程・業務でAI&ロボットが活用できるかが具体的に分かる！ ～理論・理屈ではなく、自社の現場で実践できるやり方が分かります～ お申し込みはこちらから⇒ このセミナーは終了しました。最新のセミナーはこちらから。 https://smart-factory.funaisoken.co.jp/event/   ■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 本コラム内容にご興味のある方はお気軽にお問い合わせください！ 専門コンサルタントが無料でAI活用について診断致します！ 無料お申し込みはこちら https://lp.funaisoken.co.jp/mt/smart-factory/counsel.html ↓↓お申し込みはこちらから↓↓ https://lp.funaisoken.co.jp/mt/smart-factory/counsel.html 本コラムでは、ものづくり企業がデジタル化・DXを推進する際の越えなければならない壁の一つ、「導入した取り組みを現場に定着する」方法のポイントについて説明をさせていただきます。 本内容は、中小企業のみならず、どの企業規模の製造業事業者にでも適用できる内容になっています。 １はじめに デジタル化・DXの目的は、「効率化、生産性改善」です。 紙を無くしてペーパーレス化すること、管理システムを導入することあくまで、“方法”でしかなく、“目的”ではありません。 これはデジタル化・DXを進めるマネージャー・リーダー各位がきちんと理解していなければいけないことです。 よくある事例として、最初は目的と方法をきちんと区別して理解しているのですが、目的達成のためにシステムを入れることが決まったタイミング以降、システムを入れることが目的となってしまうことです。 こうなると、現場はシステムを入れる意義が分からないまま、システムに対応することを要求された形となります。 そして、最終的にシステムを入れたけども、目的・意義が不明のままで、現場は使用することを要求されるので、言われたとおりに使うだけ、使い勝手が悪ければ使わなくなり、元の業務運用に戻ってしまい、投資活動が無駄になってしまうことになります。 マネージメント層が現場に期待することは、「導入した仕組・システムを活用して改善活動を自主的に行うこと」です。しかし、そうはなかなかなりません。なぜでしょうか？ 以下の章で、原因について説明をします。   2.原因 現場がシステムを活用してくれない理由は、現場目線で考えると下記の3つに分けることが出来ます。 (1)システムを入れたけど、業務が改善されていない (2)システムを入れたけど、業務量が増えただけ (3)システムを入れたけど、恩恵を受けていない 上記の3点に共通していることは、デジタル化・DXの目的を現場が理解しておらず、現場目線でシステム導入が出来ていないことが原因ということです。一つずつ説明していきます。 まず、(1)システムを入れたけど業務が改善されていないについてです。 現場は、何かしらの改善（主に業務が楽になること）を期待していますが、実際は、記入する帳票が紙記入から、PC入力に変更になっただけの場合がこれにあたります。この場合は、システム設計・導入時に現場を巻き込めておらず、現場に適したシステム設計がされていないことが原因です。 続いて、(2)システムを入れたけど、業務量が増えただけについてです。 例としては、システム運用を開始したものの、不安があるから、しばらくは従来業務と併用し、そのまま、併用が当たり前になってしまった場合や、システムを使用すること自体がとても手間がかかり複雑な場合です。 この場合は、システム運用開始前に運用リスクを想定した操作テストを十分に評価しなかったこと、システムで把握したい項目、達成したいことが不明確であること、現場を巻き込めていないことが原因です。 最後に、(3)システムを入れたけど、恩恵を受けていないについてです。 前述した１．の現場業務改善も恩恵ですが、ここでの恩恵は、システムを活用することで会社全般の業務内容や取り組み活動の精度が向上し、業績・待遇が改善されることを指しています。例えば、現場が入力した製造工数（時間）と材料費から原価を算出し、各製品の利益率を出す。 そして、利益率が低いものは生産をやめ、利益率が高いものを多く製造販売するといった戦略に切り替えることで、現場は、段取り替えの回数が減り、より効率良く製造を行えるようになります。そうすると、残業時間が削減されるといった恩恵を受けることが出来ます。 3.対策 では、どうすれば前述した事態を防ぐことが出来るでしょうか。3つのポイントを下記します。 (1)デジタル化・DXの意義を繰り返し伝えて理解してもらうこと (2)達成したい成果を明確に共有し、達成のために活動すること (3)改善の成果をフィードバックすること (1)は、言うのは簡単ですが、本当に理解しているのかを判定することが難しいです。 そのため、繰り返し伝えることで、刷り込んでいきましょう。そのためには、マネージャー・リーダー各位がデジタル化・DXのメリット・デメリットを理解して、具体例を用いながら現場と会話し、理解を深めてあげることが大切です。 (2)は、デジタル化・DXで何を達成しようとしているのかを明確にして、その成果を得るために改善が必要な業務を定め、成果を得られる仕組み・システムを構築する取り組みを行うということです。 システムは紙の帳票やエクセルと同じ手段の一つです。導入しただけでは、成果は得られません。 (3)は、システム導入後のポイントです。システムを使用することで、出てきた成果を現場と共有することで、取り組んだ成果を実感することが出来、意欲の向上につながります。 そしてその意欲が、次の改善活動の原動力になります。 目的を達成することからスコープをずらさず、成果が見える状態でプロジェクト運営をおこうことが出来れば、きっと導入したシステムは現場に定着し、改善を続けることができるでしょう。 4.対策 今回のコラムでは、デジタル化・DXを例として、実施した改善を現場に定着させ、更には現場が自主的に改善活動を行うようにするためのポイントについて説明させていただきました。本内容を自社の業務改善、成長発展のお役に立てていただきたいです。 また、上記内容の達成に支援が必要な場合は、弊社にお声がけいただければ幸いです。 最後までお読みいただきありがとうございました。 ■オンラインセミナー開催のお知らせ 生産管理・基幹システム”革命セミナー”2022！ 多品種小ロット生産板金・プレス加工業の為の生産管理・基幹システム”革命セミナー”2022！ 属人化した生産・購買・在庫・原価のデータ化で「見える化」改革！ ▼セミナーお申し込みはこちら▼ https://smart-factory.funaisoken.co.jp/event/ 本セミナーで学べるポイント 従業員30名～200名以下の板金・プレス・溶接加工業の社長が知っておくべき生産管理・基幹システムが分かる！ ～社長の為の生産管理・基幹システムで「見える化」する具体的な方法が分かります～ 生産管理・基幹システムでデータ化したものを経営や現場が活用できるように分析する方法がわかる！ ～経営や現場が活用できるようにBIを活用してデータ分析をする方法がわかります～ 職人・属人化している生産管理・購買管理・原価管理業務を改善する為の生産管理・基幹システムを導入する方法が分かる！ ～一部の熟練者・職人に依存している業務にシステムを導入・活用する方法が分かります～ 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今回は、製造業の見積もり業務におけるAI導入事例についてお伝えさせていただきます。 【AI導入事例サマリー】 導入企業様：岐阜県A社様 従業員数：約50名 業種：建築用金属製品製造業 2DCADデータを用いた見積もりAIシステムを導入 “社長自ら”従事していた見積もり業務にAIを導入 属人的な見積もり業務の「標準化・脱属人化・技術継承」を推進 岐阜県のA社様では、見積もりAIシステムの導入を進めています。   この見積もりAIシステムは、 新規の見積もり作成の際に、参考となる過去の図面データを探すのに時間がかかる 参考となる過去の図面データを探す工程が特に属人化しており、ベテランしか対応できない 工程が属人化しているために、若手育成が進まない 等の「見積もり業務」に関する課題解決をサポートするためのシステムで、 AIを活用することで、新規の見積もり作成の際に必要な「過去の参考図面データ」を探すスピードが速くなる 属人的な見積もり作成ノウハウを標準化できる 比較的経験の浅い担当者のスキルの底上げができる 等の効果が期待されます。 【見積もりAIシステム導入前】 【見積もりAIシステム導入後】 一方で、今回のシステム導入に関しては、「社長の働き方改革の実現」というのが、より本質的なAI導入目的となります。 A社様は従業員約50名という規模で、現状はベテランの営業担当者以外に、社長も自ら見積もり業務に従事されています。 A社様以外にも、このような規模の企業様の場合、社長自ら見積もり業務に従事されているケースもよくあるようです。 各企業様によってさまざまな事情がある中、 「社長である自分がやらないといけない」 と考える一方で、本音としては 「今の業務を他の社員に引き継ぎたい」 「社長としてもっと他のことに時間を使いたい」 「社長にしかできない、より付加価値の高い仕事にリソースを集中したい」 と心の中では思っている節もあるかと思います。 システム導入を契機として、「社長の時間の使い方」をより良い方向に変えていく・・・ つまりは、「社長の働き方改革の実現」というのが、今回のより本質的なAI導入目的となります。 以上、製造業の見積もり業務におけるAI導入事例についてお伝えさせていただきました。 今回ご紹介したAI導入事例の詳細についてご興味のある方は、以下のURLから是非お気軽にお問い合わせください。 ▼お問い合わせはこちらのURLから https://lp.funaisoken.co.jp/mt/form01/inquiry-S045.html?siteno=S045 ▼最新事例レポート 無料ダウンロードはこちらのURLから https://smart-factory.funaisoken.co.jp/download/ 上記の事例レポートは無料でダウンロードいただくことができます。 ご興味のある方は、是非チェックしてみてください。   ■無料ダウンロード！！ 船井流DX事例レポート ”営業＆設計部門の生産性向上 ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory__00262 営業担当者の提案と設計担当者の工数削減をデジタルがサポート デジタル技術を活用し“付加価値アップ”を加速させる！ “ヒトを活かすDX”の実践事例とは？ 具体的事例 【従業員数】：約70名　【業種】：コンテナ製造メーカー 【営業担当者】 　「CAD図面の作成依頼⇒顧客へCAD図面を提示する」までの時間を 　「1週間以上⇒数分間」へ大幅に短縮！ ■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 本コラム内容にご興味のある方はお気軽にお問い合わせください！ 専門コンサルタントが無料でAI活用について診断致します！ 無料お申し込みはこちら https://lp.funaisoken.co.jp/mt/smart-factory/counsel.html ↓↓お申し込みはこちらから↓↓ https://lp.funaisoken.co.jp/mt/smart-factory/counsel.html いつも当メルマガ・コラムをご愛読いただきありがとうございます。 今回は、製造業の見積もり業務におけるAI導入事例についてお伝えさせていただきます。 【AI導入事例サマリー】 導入企業様：岐阜県A社様 従業員数：約50名 業種：建築用金属製品製造業 2DCADデータを用いた見積もりAIシステムを導入 “社長自ら”従事していた見積もり業務にAIを導入 属人的な見積もり業務の「標準化・脱属人化・技術継承」を推進 岐阜県のA社様では、見積もりAIシステムの導入を進めています。   この見積もりAIシステムは、 新規の見積もり作成の際に、参考となる過去の図面データを探すのに時間がかかる 参考となる過去の図面データを探す工程が特に属人化しており、ベテランしか対応できない 工程が属人化しているために、若手育成が進まない 等の「見積もり業務」に関する課題解決をサポートするためのシステムで、 AIを活用することで、新規の見積もり作成の際に必要な「過去の参考図面データ」を探すスピードが速くなる 属人的な見積もり作成ノウハウを標準化できる 比較的経験の浅い担当者のスキルの底上げができる 等の効果が期待されます。 【見積もりAIシステム導入前】 【見積もりAIシステム導入後】 一方で、今回のシステム導入に関しては、「社長の働き方改革の実現」というのが、より本質的なAI導入目的となります。 A社様は従業員約50名という規模で、現状はベテランの営業担当者以外に、社長も自ら見積もり業務に従事されています。 A社様以外にも、このような規模の企業様の場合、社長自ら見積もり業務に従事されているケースもよくあるようです。 各企業様によってさまざまな事情がある中、 「社長である自分がやらないといけない」 と考える一方で、本音としては 「今の業務を他の社員に引き継ぎたい」 「社長としてもっと他のことに時間を使いたい」 「社長にしかできない、より付加価値の高い仕事にリソースを集中したい」 と心の中では思っている節もあるかと思います。 システム導入を契機として、「社長の時間の使い方」をより良い方向に変えていく・・・ つまりは、「社長の働き方改革の実現」というのが、今回のより本質的なAI導入目的となります。 以上、製造業の見積もり業務におけるAI導入事例についてお伝えさせていただきました。 今回ご紹介したAI導入事例の詳細についてご興味のある方は、以下のURLから是非お気軽にお問い合わせください。 ▼お問い合わせはこちらのURLから https://lp.funaisoken.co.jp/mt/form01/inquiry-S045.html?siteno=S045 ▼最新事例レポート 無料ダウンロードはこちらのURLから https://smart-factory.funaisoken.co.jp/download/ 上記の事例レポートは無料でダウンロードいただくことができます。 ご興味のある方は、是非チェックしてみてください。   ■無料ダウンロード！！ 船井流DX事例レポート ”営業＆設計部門の生産性向上 ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory__00262 営業担当者の提案と設計担当者の工数削減をデジタルがサポート デジタル技術を活用し“付加価値アップ”を加速させる！ “ヒトを活かすDX”の実践事例とは？ 具体的事例 【従業員数】：約70名　【業種】：コンテナ製造メーカー 【営業担当者】 　「CAD図面の作成依頼⇒顧客へCAD図面を提示する」までの時間を 　「1週間以上⇒数分間」へ大幅に短縮！ ■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 本コラム内容にご興味のある方はお気軽にお問い合わせください！ 専門コンサルタントが無料でAI活用について診断致します！ 無料お申し込みはこちら https://lp.funaisoken.co.jp/mt/smart-factory/counsel.html ↓↓お申し込みはこちらから↓↓ https://lp.funaisoken.co.jp/mt/smart-factory/counsel.html

今回のコラムでは、従業員6名の会社が協働ロボットを導入した事例をご紹介します。 A社は従業員数6名の部品加工業で旋盤、マシニングセンターによる樹脂部品の加工をされている企業です。 A社では一人一人が加工技術者であり一人一人がプログラム作成や新規品の立ち上げ等の高付加価値業務を担っています。ですので単純なワークセット作業はその高付加価値業務に費やす時間を減らしてしまい会社全体としての生産性低下の原因となっていました。 そこでA社では加工機へのワークセット作業に協働ロボットの導入を計画しました。 A社で導入を計画した協働ロボットは標準でカメラを搭載した3D位置補正機能付きの協働ロボットです。 この協働ロボットの特徴は標準でカメラを搭載しているため、通常の産業用ロボットとカメラを組み合わせたシステムで必要となる連携機能や調整作業が不要となります。 この調整作業はキャリブレーション作業と言われ、かなり専門性の高い作業となりメーカーやSIerの専門作業者に作業を依頼する必要があります。 標準でカメラを搭載した協働ロボットではこのキャリブレーション作業が不要となり、現場作業者でも容易に扱うことができるようになっています。 さらに、最新の協働ロボットはティーチングプログラム作成も簡易化されており、多少の教育を受けるだけで直感的かつ簡単にティーチングを行えるようになっています。 実際、A社でも1日のロボット操作教育を受けただけでカメラの画像認識と組み合わせたティーチングプログラムを現場作業者自らが作成できるようになりました。 従来の産業用ロボットはこのティーチングプログラム作成が自社で行えないため導入後のメンテナンスや品種追加が自社では困難でした。 ティーチング作業を自社で行えることでメンテナンスや品種追加を内製化することが可能です。 内製化することでイニシャルコストを削減できます。 従来の産業用ロボットと異なり、標準でカメラを搭載している協働ロボットを使うことで可能となるのは以下の2点です。   ①ワーク認識が可能となるためワークピッキングの可能範囲が広がる ②3D位置補正が可能なため必要な時だけロボットを設置して使う「移動式協働ロボット」が可能となる   A社では上記の利点を活用して、多品種のワークピッキングと移動式による生産性向上を実現しました。 単純なワークセット作業を協働ロボットに代替えさせることにより、加工作業者の工数が空きプログラム作成や新規品の立ち上げに時間を使うことができるようになりました。 さらに、夜間や休日に協働ロボットが加工を行うように準備することで、常態化していた残業や休日出勤を削減することができました。 この協働ロボットを使えば、最短半年でロボット導入を成功させることが可能です。 具体的な方法はダウンロードレポートにてご紹介しております。 是非ご活用下さい。   ■最短半年でロボット導入を成功させる方法 従業員10名以下、未経験でも、半年でロボット導入を成功させる方法を解説！ ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory_smart-factory_00145 目次 ロボット導入が失敗する３つの理由 初めてのロボットはこれを使え！！ 具体的活用事例 本レポートでは、ロボット導入が失敗する理由とその解決策、さらに、具体的な活用事例をご紹介しています。 ■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！ 無料お申し込みはこちら https://lp.funaisoken.co.jp/mt/smart-factory/counsel.html ↓↓お申し込みはこちらから↓↓ https://lp.funaisoken.co.jp/mt/smart-factory/counsel.html 今回のコラムでは、従業員6名の会社が協働ロボットを導入した事例をご紹介します。 A社は従業員数6名の部品加工業で旋盤、マシニングセンターによる樹脂部品の加工をされている企業です。 A社では一人一人が加工技術者であり一人一人がプログラム作成や新規品の立ち上げ等の高付加価値業務を担っています。ですので単純なワークセット作業はその高付加価値業務に費やす時間を減らしてしまい会社全体としての生産性低下の原因となっていました。 そこでA社では加工機へのワークセット作業に協働ロボットの導入を計画しました。 A社で導入を計画した協働ロボットは標準でカメラを搭載した3D位置補正機能付きの協働ロボットです。 この協働ロボットの特徴は標準でカメラを搭載しているため、通常の産業用ロボットとカメラを組み合わせたシステムで必要となる連携機能や調整作業が不要となります。 この調整作業はキャリブレーション作業と言われ、かなり専門性の高い作業となりメーカーやSIerの専門作業者に作業を依頼する必要があります。 標準でカメラを搭載した協働ロボットではこのキャリブレーション作業が不要となり、現場作業者でも容易に扱うことができるようになっています。 さらに、最新の協働ロボットはティーチングプログラム作成も簡易化されており、多少の教育を受けるだけで直感的かつ簡単にティーチングを行えるようになっています。 実際、A社でも1日のロボット操作教育を受けただけでカメラの画像認識と組み合わせたティーチングプログラムを現場作業者自らが作成できるようになりました。 従来の産業用ロボットはこのティーチングプログラム作成が自社で行えないため導入後のメンテナンスや品種追加が自社では困難でした。 ティーチング作業を自社で行えることでメンテナンスや品種追加を内製化することが可能です。 内製化することでイニシャルコストを削減できます。 従来の産業用ロボットと異なり、標準でカメラを搭載している協働ロボットを使うことで可能となるのは以下の2点です。   ①ワーク認識が可能となるためワークピッキングの可能範囲が広がる ②3D位置補正が可能なため必要な時だけロボットを設置して使う「移動式協働ロボット」が可能となる   A社では上記の利点を活用して、多品種のワークピッキングと移動式による生産性向上を実現しました。 単純なワークセット作業を協働ロボットに代替えさせることにより、加工作業者の工数が空きプログラム作成や新規品の立ち上げに時間を使うことができるようになりました。 さらに、夜間や休日に協働ロボットが加工を行うように準備することで、常態化していた残業や休日出勤を削減することができました。 この協働ロボットを使えば、最短半年でロボット導入を成功させることが可能です。 具体的な方法はダウンロードレポートにてご紹介しております。 是非ご活用下さい。   ■最短半年でロボット導入を成功させる方法 従業員10名以下、未経験でも、半年でロボット導入を成功させる方法を解説！ ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory_smart-factory_00145 目次 ロボット導入が失敗する３つの理由 初めてのロボットはこれを使え！！ 具体的活用事例 本レポートでは、ロボット導入が失敗する理由とその解決策、さらに、具体的な活用事例をご紹介しています。 ■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！ 無料お申し込みはこちら https://lp.funaisoken.co.jp/mt/smart-factory/counsel.html ↓↓お申し込みはこちらから↓↓ https://lp.funaisoken.co.jp/mt/smart-factory/counsel.html

今回のコラムでは、中小製造業の工場へ協働ロボットを導入して生産性を向上した事例をご紹介します。 K県のY社は従業員数10名の部品加工業で旋盤、マシニングセンターによる金属部品の加工をされている企業です。 Y社では多品種少量生産を行っており少ロットの加工品についてもワークセットのような単純作業を自動化することが難しく作業者によるワークセットを行っていました。 多品種少量生産では品種が変わる度に段取り替えが必要となるため、自動車部品製造業のような少品種大量生産ラインに見られる大型の自動化ラインを組むことは困難です。 なので、少ない品種のワークセットをロボット化、自動化しようとすると、その設備（旋盤、マシニングセンター）はロボットによるワークセット専用の設備となってしまい、多品種対応が困難となってしまいます。 ロボット、自動化設備が邪魔になり作業者による手作業が出来なくなるためです。 Y社では上記のような状況を解決するために協働ロボットを導入しました。 協働ロボットでは安全柵が不要となりスペースを有効活用することができます。 さらにY社では、この協働ロボットを移動式にすることにより、ロボットを使わない時は移動させて人による作業を行えるようにしています。 これにより、ロボットを使いたいときだけ使い、人による加工が必要な製品については作業者による手加工を行えるようにしました。 協働ロボット導入前は熟練作業者が単純なワークセット作業に従事している時間が多かったのですが、協働ロボット導入後は単純なワークセット作業は協働ロボットに任せ、熟練作業者は空いた工数を使い、より付加価値の高い作業（加工プログラム作成、高精度加工の段取り作業、等）を行えるようになり、会社全体として生産性が向上しました。 Y社のこのシステムは様々なカラクリ装置や工夫を施して低コストで移動式協働ロボットを実現しています。 このように、ユーザー自身が自社のニーズを的確に把握して、工夫を凝らし、ロボット導入をしていくことが重要となります。 現在では、Y社のようなカラクリや工夫が無くても低コストな標準仕様で上記を実現できる協働ロボットが発売されています。 この協働ロボットを使えば、最短半年でロボット導入を成功させることが可能です。 具体的な方法は以下のダウンロードレポートにてご紹介しております。 是非ご活用下さい。   ■最短半年でロボット導入を成功させる方法 従業員10名以下、未経験でも、半年でロボット導入を成功させる方法を解説！ ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory_smart-factory_00145 ■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！ 無料お申し込みはこちら https://lp.funaisoken.co.jp/mt/smart-factory/counsel.html ↓↓お申し込みはこちらから↓↓ https://lp.funaisoken.co.jp/mt/smart-factory/counsel.html 今回のコラムでは、中小製造業の工場へ協働ロボットを導入して生産性を向上した事例をご紹介します。 K県のY社は従業員数10名の部品加工業で旋盤、マシニングセンターによる金属部品の加工をされている企業です。 Y社では多品種少量生産を行っており少ロットの加工品についてもワークセットのような単純作業を自動化することが難しく作業者によるワークセットを行っていました。 多品種少量生産では品種が変わる度に段取り替えが必要となるため、自動車部品製造業のような少品種大量生産ラインに見られる大型の自動化ラインを組むことは困難です。 なので、少ない品種のワークセットをロボット化、自動化しようとすると、その設備（旋盤、マシニングセンター）はロボットによるワークセット専用の設備となってしまい、多品種対応が困難となってしまいます。 ロボット、自動化設備が邪魔になり作業者による手作業が出来なくなるためです。 Y社では上記のような状況を解決するために協働ロボットを導入しました。 協働ロボットでは安全柵が不要となりスペースを有効活用することができます。 さらにY社では、この協働ロボットを移動式にすることにより、ロボットを使わない時は移動させて人による作業を行えるようにしています。 これにより、ロボットを使いたいときだけ使い、人による加工が必要な製品については作業者による手加工を行えるようにしました。 協働ロボット導入前は熟練作業者が単純なワークセット作業に従事している時間が多かったのですが、協働ロボット導入後は単純なワークセット作業は協働ロボットに任せ、熟練作業者は空いた工数を使い、より付加価値の高い作業（加工プログラム作成、高精度加工の段取り作業、等）を行えるようになり、会社全体として生産性が向上しました。 Y社のこのシステムは様々なカラクリ装置や工夫を施して低コストで移動式協働ロボットを実現しています。 このように、ユーザー自身が自社のニーズを的確に把握して、工夫を凝らし、ロボット導入をしていくことが重要となります。 現在では、Y社のようなカラクリや工夫が無くても低コストな標準仕様で上記を実現できる協働ロボットが発売されています。 この協働ロボットを使えば、最短半年でロボット導入を成功させることが可能です。 具体的な方法は以下のダウンロードレポートにてご紹介しております。 是非ご活用下さい。   ■最短半年でロボット導入を成功させる方法 従業員10名以下、未経験でも、半年でロボット導入を成功させる方法を解説！ ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory_smart-factory_00145 ■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！ 無料お申し込みはこちら https://lp.funaisoken.co.jp/mt/smart-factory/counsel.html ↓↓お申し込みはこちらから↓↓ https://lp.funaisoken.co.jp/mt/smart-factory/counsel.html

2021年は新型コロナウィルスの影響を受けながらも、働き方の変革や企業人の意識改革により、企業にとってはデジタル化の波がより着実に進んだ１年になりました。ほとんどの企業でDX戦略を掲げてきたと思います。 2021年のAI業界の動向についておさらいしていきましょう。 ＜超高精度の自然言語AI　GPT-3＞ GPT-3は深層学習（ディープラーニング）を使用して、人間のようなテキストを自動生成することができる自己回帰言語モデルとして、OpenAI（本拠：サンフランシスコ）によって発表されました。 「自動で文章生成する」と一言で言っても、「決まった形式での質問に答えることができるもの」「会話ができるもの」「自然な文章を作成できるもの」と様々な種類がありますが、GPT-3では難易度の高い“自然な文章”をこれまでにないレベルで作成できるようになった点が特に注目されました。さらには、プログラミングが出来なくても動作を文章で入力すれば自動でプログラムを生成する技術も開発され、今後IT技術者不足問題の解決の一助となっていく点も注目すべきポイントです。GPT-3は例えばMicrosoft Power Apps などで使用され始めており、誰もがイメージを形にしやすい環境が徐々に作られつつあります。 他にも、文章だけでなく画像ピクセルで入力しても、それを基にリアルな新しい画像を生成することができます。例えば以下の写真のように、「アボカド」と「椅子」などの非現実的な組み合わせから「アボカドの形をしたひじ掛けの椅子」などの画像を生成することも可能です。 引用：https://openai.com/blog/dall-e/   ＜最新のBERT事例＞ 「BERT」とは、2018年10月にGoogleのJacob Devlinらの論文で発表された自然言語処理モデルを指します。端的にいえばBERTは検索エンジンの性能を向上させるために開発された「自然言語処理技術」の一つです。 自然言語処理が可能なNLP（NLP：自然言語処理）はBERTだけではありません。では、BERTは従来のNLPと比べてどの点が優れているのでしょうか？最も大きな差は「文脈を理解できる」点です。これまでのNLPでは、それぞれの単語については理解できましたが、流れを読み取ることはできませんでした。一方、BERTでは人間が使う言葉の表面的な意味だけではなく、文脈に隠された意味も含めた学習が可能となり、より人間に近い自然な会話が可能となりました。 BERTは、GoogleやYahoo! などの検索画面で使用されています。BERTによって、どのような角度からの入力情報でもユーザーの目的であるwebページがより高い確率と精度でヒット出来るようになり始めました。最近では文章で検索しても精度高く検索結果を得られるようになり、引き続き2022年も注目していきたい技術と言えます。   ＜ローコード/ノーコード機械学習ツールの発展＞ AIや機械学習の分野が成熟するにつれて、基礎的なツールは幅広いユーザーが簡単に使うことができるようになりました。これは、開発環境においても同様です。2021年はローコードやノーコードで開発できるツールが多数発表され、中にはDataRobotなど勢いのあるツールも出てきました。 このようなツールによってデータサイエンティストやエンジニアが全く必要でなくなるわけではありませんが、プログラミングを書くことが出来ない人でも基本的なAIアプリを作成できるような技術が出来てきました。ローコード・ノーコードツールによって素人でも自動機械学習を使用できるようになったことは大きな変化と言えます。   ＜2022年はメタバース？＞ 　FacebookがSNS業界からメタバース業界への進化を狙って「Meta Platforms, Inc.（メタ・プラットフォームズ）」に変更したことをきっかけに、現在改めてメタバースへの関心が高まっています。メタバースは、仮想空間内に分身であるアバターを作成することで、コミュニケーションだけでなくイベントを体験することができ、その没入感を得られるのが大きな特徴として注目される先端テクノロジーです。メタバースの開発によって相乗効果としてのネットワークやAI技術の向上が見込まれるだけでなく、AR/VRデバイスも普及することになります。TrendForce社によると、2022年は前年比26.4％増の1202万台の出荷が予想されています。また、米金融大手のモルガン・スタンレーは、VRデバイス市場が2040年までに27兆円超になると予想しており、2022年はメタバースが急速に成長する最初の年として注目されています。   ▼レポート無料ダウンロード お申し込みはこちら▼ https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory__00262 【最新版】船井流 DX事例レポート 従業員数30～300名規模のメーカー経営者様向け “営業&設計部門の生産性向上” 最新事例解説レポート 営業担当者の提案と設計担当者の工数削減をデジタルがサポート デジタル技術を活用し“付加価値アップ”を加速させる！ “ヒトを活かすDX”の実践事例とは？ ■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AI活用について診断致します！ 無料お申し込みはこちら https://lp.funaisoken.co.jp/mt/smart-factory/counsel.html 2021年は新型コロナウィルスの影響を受けながらも、働き方の変革や企業人の意識改革により、企業にとってはデジタル化の波がより着実に進んだ１年になりました。ほとんどの企業でDX戦略を掲げてきたと思います。 2021年のAI業界の動向についておさらいしていきましょう。 ＜超高精度の自然言語AI　GPT-3＞ GPT-3は深層学習（ディープラーニング）を使用して、人間のようなテキストを自動生成することができる自己回帰言語モデルとして、OpenAI（本拠：サンフランシスコ）によって発表されました。 「自動で文章生成する」と一言で言っても、「決まった形式での質問に答えることができるもの」「会話ができるもの」「自然な文章を作成できるもの」と様々な種類がありますが、GPT-3では難易度の高い“自然な文章”をこれまでにないレベルで作成できるようになった点が特に注目されました。さらには、プログラミングが出来なくても動作を文章で入力すれば自動でプログラムを生成する技術も開発され、今後IT技術者不足問題の解決の一助となっていく点も注目すべきポイントです。GPT-3は例えばMicrosoft Power Apps などで使用され始めており、誰もがイメージを形にしやすい環境が徐々に作られつつあります。 他にも、文章だけでなく画像ピクセルで入力しても、それを基にリアルな新しい画像を生成することができます。例えば以下の写真のように、「アボカド」と「椅子」などの非現実的な組み合わせから「アボカドの形をしたひじ掛けの椅子」などの画像を生成することも可能です。 引用：https://openai.com/blog/dall-e/   ＜最新のBERT事例＞ 「BERT」とは、2018年10月にGoogleのJacob Devlinらの論文で発表された自然言語処理モデルを指します。端的にいえばBERTは検索エンジンの性能を向上させるために開発された「自然言語処理技術」の一つです。 自然言語処理が可能なNLP（NLP：自然言語処理）はBERTだけではありません。では、BERTは従来のNLPと比べてどの点が優れているのでしょうか？最も大きな差は「文脈を理解できる」点です。これまでのNLPでは、それぞれの単語については理解できましたが、流れを読み取ることはできませんでした。一方、BERTでは人間が使う言葉の表面的な意味だけではなく、文脈に隠された意味も含めた学習が可能となり、より人間に近い自然な会話が可能となりました。 BERTは、GoogleやYahoo! などの検索画面で使用されています。BERTによって、どのような角度からの入力情報でもユーザーの目的であるwebページがより高い確率と精度でヒット出来るようになり始めました。最近では文章で検索しても精度高く検索結果を得られるようになり、引き続き2022年も注目していきたい技術と言えます。   ＜ローコード/ノーコード機械学習ツールの発展＞ AIや機械学習の分野が成熟するにつれて、基礎的なツールは幅広いユーザーが簡単に使うことができるようになりました。これは、開発環境においても同様です。2021年はローコードやノーコードで開発できるツールが多数発表され、中にはDataRobotなど勢いのあるツールも出てきました。 このようなツールによってデータサイエンティストやエンジニアが全く必要でなくなるわけではありませんが、プログラミングを書くことが出来ない人でも基本的なAIアプリを作成できるような技術が出来てきました。ローコード・ノーコードツールによって素人でも自動機械学習を使用できるようになったことは大きな変化と言えます。   ＜2022年はメタバース？＞ 　FacebookがSNS業界からメタバース業界への進化を狙って「Meta Platforms, Inc.（メタ・プラットフォームズ）」に変更したことをきっかけに、現在改めてメタバースへの関心が高まっています。メタバースは、仮想空間内に分身であるアバターを作成することで、コミュニケーションだけでなくイベントを体験することができ、その没入感を得られるのが大きな特徴として注目される先端テクノロジーです。メタバースの開発によって相乗効果としてのネットワークやAI技術の向上が見込まれるだけでなく、AR/VRデバイスも普及することになります。TrendForce社によると、2022年は前年比26.4％増の1202万台の出荷が予想されています。また、米金融大手のモルガン・スタンレーは、VRデバイス市場が2040年までに27兆円超になると予想しており、2022年はメタバースが急速に成長する最初の年として注目されています。   ▼レポート無料ダウンロード お申し込みはこちら▼ https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory__00262 【最新版】船井流 DX事例レポート 従業員数30～300名規模のメーカー経営者様向け “営業&設計部門の生産性向上” 最新事例解説レポート 営業担当者の提案と設計担当者の工数削減をデジタルがサポート デジタル技術を活用し“付加価値アップ”を加速させる！ “ヒトを活かすDX”の実践事例とは？ ■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AI活用について診断致します！ 無料お申し込みはこちら https://lp.funaisoken.co.jp/mt/smart-factory/counsel.html