DX CONSULTING COLUMN 工場DXコンサルティングコラム

AI を使わないのは、火縄銃の時代に槍を持って戦うようなものです。 ---------- 船井総研の塩田です。 最近の私の関心事は、「どのような企業が倒産するのか」ということです。 船井総研では成功事例を紹介することが多いですが、「失敗事例」の方が学習効果が高いと言われています。他社の失敗から学び、反面教師として自社の生存戦略に活かす取り組みは非常に重要です。 そこで今回は、ある老舗企業の事例と、そこから見えてくる「今の時代に私たちが取るべき戦略」について共有させてください。 １．帝国データバンクに学ぶ「倒産の前兆」 『倒産の前兆』（帝国データバンク情報部著,2019）という書籍をご存じでしょうか。ここには、数多の企業を見てきたデータから導き出された「7つの経営破綻の公式」が記されています。 業界構造・市況変化の波を打破できない 大ヒット商品が綻びを生む 旧来型ビジネスモデルにしがみつく老舗は潰れる ベンチャー企業の急成長は急転落の序章である 攻めの投資で上場企業が破綻する 経営陣と現場の乖離は取引先の離反の元 信頼構築のためにトップが不正行為に手を染める この中で、私が今、最も危機感を覚えているのが 「③ 旧来型ビジネスモデルにしがみつく老舗は潰れる」 です。 書籍の中では、「株式会社吉年」 という企業の事例が紹介されています。 可鍛鋳鉄継手の製造で国内トップシェアを誇り、創業から約300年もの歴史を 持つ超名門企業。しかし、そんな老舗でさえも一度倒産してしまいました。 同書には、この事例について次のような記述があります。 「歴史と技術があっても変化し続けなければ生き残れない」 300年続いたのれんがあっても、確かな技術があっても、時代の変化に対応できなければ企業は倒産する。これは私たちにとって非常に重い教訓です。 今、デジタル化やAI化がこれほど叫ばれているにもかかわらず、昭和の時代からやり方が変わっていない、あるいはシステムを導入しても使いこなせていない例は枚挙に暇がありません。 デジタル化・AI化の波に乗れている企業とそうでない企業では、事業競争力に重大な乖離が発生していると強く感じます。(ポジショントークではなく、本当に感じています。) ２．米国で起きている「AIによる雇用破壊」の現実 では、今直面している「変化」とは何か。 それは、世界の最先端である米国で起きている現象を見れば明らかです。 一少し前の日経新聞に、衝撃的な記事が掲載されました。 「AI猛進の米国、若者の働き口に異変 学位あっても就職難」（日本経済新聞） 要約すると、米国ではAIの浸透によってホワイトカラーの仕事が代替され、若者の就職難が深刻化しています。企業は今、「人」ではなく「AI」への投資を優先しているのです。 Newsweekでも「AI就職氷河期が米Z世代を直撃している」と報じられており、実際に米国を視察した方からも、「広告などのクリエイティブはAIばかり。人間の仕事がAIに奪われる現象が現実化している」との話を聞きます。 ３．日本でも「3年後」に同じことが起こる 「それはアメリカの話だろう」と思われるかもしれません。 しかし、日本のトレンドは米国の数年遅れでやってくるのが通例です。 現在、日本でも求人数が減少傾向にあります（日経新聞：求人広告、9月10%減）。現在は「賃上げによる採用控え」が主な要因とされていますが、これは米国のインフレ初期（約3年前）と状況が酷似しています。 つまり、これから数年以内に、日本でも「AI浸透による採用減（仕事の代替）」が本格化する可能性が高いということです。 ４．全社員が「AIを使える人材」になるしかない この流れは不可逆です。「歴史があるから」「技術力があるから」といって変化を拒めば、淘汰されていくことは間違いないでしょう。 では、どうすべきか？ 答えは一つです。 「AIに仕事を奪われる」のではなく、「AIを使って生産性を爆発的に上げる」側に回ることです。 これからの時代、一部の専門家だけがAIを使えれば良いのではありません。 経理も、営業も、総務も、「全社員」が当たり前のようにAIを使いこなし、自分たちの仕事を効率化・高度化できる状態を作る必要があります。CopilotやGeminiの導入に二の足を踏んでいる場合ではないのです。 AIでできる業務はAIに任せる 人は、人間にしかできない付加価値の高い業務に集中する この体制を組織全体で築けるかどうかが、数年後の企業の生存率を分けるはずです。 願わくば、「うちはまだ早い」ではなく、「今変わらなければ手遅れになる」という危機感を共有し、ぜひ全社一丸となってAI活用に取り組んでいっていただきたい。 AI を使わないのは、火縄銃の時代に槍を持って戦うようなものです。 -------------------- 船井総研では、「製造現場における生成AI活用研修」支援を行っております。 製造現場における生成AI活用はまだまだ難しい...と感じていませんか？ 実は、CopilotやGeminiなどの生成AIがあれば、以下のようなことができるようになります。 ■トラブル履歴分析: 複数のトラブル報告書データを読み込ませ、原因の傾向分析、共通点の抽出、対策案の立案をおこなう。 ■ NCプログラム作成支援: 加工したい内容を自然言語で指示し、たたき台となるコードを生成。対話を通じて修正・最適化していく。 ■ 類似図面の検索・図面情報の言語化: 「急な仕様変更」「特定設備の故障」といったシナリオを提示し、AIと対話しながら影響範囲の特定や代替案のブレインストーミングをおこなう。 ■ 技術伝承の効率化：熟練技術者の作業手順書やノウハウメモを読み込ませ、若手社員向けのQ&Aチャットボットのように活用する。 “製造現場”に特化した生成AI活用研修をご希望の方は、船井総研お問い合わせフォームよりお問い合わせをお願いいたします。 AI を使わないのは、火縄銃の時代に槍を持って戦うようなものです。 ---------- 船井総研の塩田です。 最近の私の関心事は、「どのような企業が倒産するのか」ということです。 船井総研では成功事例を紹介することが多いですが、「失敗事例」の方が学習効果が高いと言われています。他社の失敗から学び、反面教師として自社の生存戦略に活かす取り組みは非常に重要です。 そこで今回は、ある老舗企業の事例と、そこから見えてくる「今の時代に私たちが取るべき戦略」について共有させてください。 １．帝国データバンクに学ぶ「倒産の前兆」 『倒産の前兆』（帝国データバンク情報部著,2019）という書籍をご存じでしょうか。ここには、数多の企業を見てきたデータから導き出された「7つの経営破綻の公式」が記されています。 業界構造・市況変化の波を打破できない 大ヒット商品が綻びを生む 旧来型ビジネスモデルにしがみつく老舗は潰れる ベンチャー企業の急成長は急転落の序章である 攻めの投資で上場企業が破綻する 経営陣と現場の乖離は取引先の離反の元 信頼構築のためにトップが不正行為に手を染める この中で、私が今、最も危機感を覚えているのが 「③ 旧来型ビジネスモデルにしがみつく老舗は潰れる」 です。 書籍の中では、「株式会社吉年」 という企業の事例が紹介されています。 可鍛鋳鉄継手の製造で国内トップシェアを誇り、創業から約300年もの歴史を 持つ超名門企業。しかし、そんな老舗でさえも一度倒産してしまいました。 同書には、この事例について次のような記述があります。 「歴史と技術があっても変化し続けなければ生き残れない」 300年続いたのれんがあっても、確かな技術があっても、時代の変化に対応できなければ企業は倒産する。これは私たちにとって非常に重い教訓です。 今、デジタル化やAI化がこれほど叫ばれているにもかかわらず、昭和の時代からやり方が変わっていない、あるいはシステムを導入しても使いこなせていない例は枚挙に暇がありません。 デジタル化・AI化の波に乗れている企業とそうでない企業では、事業競争力に重大な乖離が発生していると強く感じます。(ポジショントークではなく、本当に感じています。) ２．米国で起きている「AIによる雇用破壊」の現実 では、今直面している「変化」とは何か。 それは、世界の最先端である米国で起きている現象を見れば明らかです。 一少し前の日経新聞に、衝撃的な記事が掲載されました。 「AI猛進の米国、若者の働き口に異変 学位あっても就職難」（日本経済新聞） 要約すると、米国ではAIの浸透によってホワイトカラーの仕事が代替され、若者の就職難が深刻化しています。企業は今、「人」ではなく「AI」への投資を優先しているのです。 Newsweekでも「AI就職氷河期が米Z世代を直撃している」と報じられており、実際に米国を視察した方からも、「広告などのクリエイティブはAIばかり。人間の仕事がAIに奪われる現象が現実化している」との話を聞きます。 ３．日本でも「3年後」に同じことが起こる 「それはアメリカの話だろう」と思われるかもしれません。 しかし、日本のトレンドは米国の数年遅れでやってくるのが通例です。 現在、日本でも求人数が減少傾向にあります（日経新聞：求人広告、9月10%減）。現在は「賃上げによる採用控え」が主な要因とされていますが、これは米国のインフレ初期（約3年前）と状況が酷似しています。 つまり、これから数年以内に、日本でも「AI浸透による採用減（仕事の代替）」が本格化する可能性が高いということです。 ４．全社員が「AIを使える人材」になるしかない この流れは不可逆です。「歴史があるから」「技術力があるから」といって変化を拒めば、淘汰されていくことは間違いないでしょう。 では、どうすべきか？ 答えは一つです。 「AIに仕事を奪われる」のではなく、「AIを使って生産性を爆発的に上げる」側に回ることです。 これからの時代、一部の専門家だけがAIを使えれば良いのではありません。 経理も、営業も、総務も、「全社員」が当たり前のようにAIを使いこなし、自分たちの仕事を効率化・高度化できる状態を作る必要があります。CopilotやGeminiの導入に二の足を踏んでいる場合ではないのです。 AIでできる業務はAIに任せる 人は、人間にしかできない付加価値の高い業務に集中する この体制を組織全体で築けるかどうかが、数年後の企業の生存率を分けるはずです。 願わくば、「うちはまだ早い」ではなく、「今変わらなければ手遅れになる」という危機感を共有し、ぜひ全社一丸となってAI活用に取り組んでいっていただきたい。 AI を使わないのは、火縄銃の時代に槍を持って戦うようなものです。 -------------------- 船井総研では、「製造現場における生成AI活用研修」支援を行っております。 製造現場における生成AI活用はまだまだ難しい...と感じていませんか？ 実は、CopilotやGeminiなどの生成AIがあれば、以下のようなことができるようになります。 ■トラブル履歴分析: 複数のトラブル報告書データを読み込ませ、原因の傾向分析、共通点の抽出、対策案の立案をおこなう。 ■ NCプログラム作成支援: 加工したい内容を自然言語で指示し、たたき台となるコードを生成。対話を通じて修正・最適化していく。 ■ 類似図面の検索・図面情報の言語化: 「急な仕様変更」「特定設備の故障」といったシナリオを提示し、AIと対話しながら影響範囲の特定や代替案のブレインストーミングをおこなう。 ■ 技術伝承の効率化：熟練技術者の作業手順書やノウハウメモを読み込ませ、若手社員向けのQ&Aチャットボットのように活用する。 “製造現場”に特化した生成AI活用研修をご希望の方は、船井総研お問い合わせフォームよりお問い合わせをお願いいたします。

「人手が足りない。でも、ロボット導入に数千万円も出せない」 これは、多くの中小製造業の工場長や経営者が抱える、切実な悩みです。大手メーカー製の協働ロボットで見積もりを取り、「本体だけで500万円、周辺機器やSIer費用を含めると1,000万円オーバー」という現実に直面し、稟議書をそっと閉じた経験がある方もいるのではないでしょうか。 しかし、諦めるのはまだ早いです。今、協働ロボット市場に「価格破壊」とも呼べる波が来ています。その中心にいるのが「FAIRINO」です。 この記事では、「予算不足で諦めていた現場」に向けて、FAIRINOを活用した「低コスト×短納期」の自動化戦略を、工場のDX支援を行うプロの視点で徹底解説します。安さの理由から、導入リスクの回避方法まで、包み隠さずお伝えします。 1. なぜ今、中国発の協働ロボット「FAIRINO」が選ばれるのか？ 製造業の現場で「FAIRINO」の名前を耳にする機会が急増しています。なぜ、後発メーカーであるFAIRINOが、これほどまでに注目され、日本の現場で選ばれ始めているのでしょうか。 1-1. 協働ロボット市場の「価格破壊」を起こす存在 最大の理由は、やはり「圧倒的なコストパフォーマンス」です。 一般的な欧州系大手メーカーの協働ロボットと比較し、FAIRINOはおよそ半額〜1/3程度の価格帯で導入が可能です。 これまで「投資対効果（ROI）が合わない」と自動化を見送られてきた、単純な搬送作業や、季節変動のあるラインなどでも、FAIRINOの価格なら十分に採算が合うケースが増えています。まさに、中小製造業のための「現実的な選択肢」が登場したと言えます。 1-2. 「低コスト」だけではない、驚異の「短納期」対応 昨今の半導体不足や物流の混乱により、産業用ロボットの納期が「半年〜1年待ち」となることも珍しくありません。しかし、FAIRINOは独自のサプライチェーン網を駆使し、「注文から数週間〜1ヶ月程度」での納品を実現しているケースが多くあります。 「今すぐ人手が欲しい」「来期の増産になんとか間に合わせたい」という切迫した現場のニーズに対し、このスピード感は大きな価値となります。 1-3. 大手メーカー製との最大の違いは「圧倒的な投資回収スピード」 ロボット導入の成功指標は「いかに早く投資を回収し、利益を生み出すフェーズに入れるか」に尽きます。 導入コストが半額であれば、単純計算で投資回収期間も半分になります。 大手メーカーA社: 投資額1,000万円以上 → 回収まで3年以上 FAIRINO: 投資額500万円（システム込み） → 回収まで1年 この差は、変化の激しい現代のビジネス環境において、経営上の大きなアドバンテージとなります。 2. 安さの秘密を公開！FAIRINOが低価格を実現できる3つの理由 「安いのは分かった。でも、安かろう悪かろうでは困る。なぜそんなに安いのか？」 当然の疑問です。FAIRINOの安さには、品質を犠牲にするような裏技ではなく、製造業としての正当な理由があります。 2-1. サプライチェーンの強みと部品の完全内製化 ロボットの価格を押し上げる最大の要因は、モーター、減速機、ドライバーといった主要部品の調達コストです。多くのメーカーはこれらを外部サプライヤーから購入していますが、FAIRINOは主要部品のほとんどを自社グループ内で内製化しています。 中間マージンを極限までカットし、製造原価そのものを下げているため、販売価格を安く抑えることができるのです。 2-2. 機能を「現場で本当に必要なもの」に絞り込んだ設計思想 一部のハイエンドロボットには、過剰とも言える高機能が搭載されていますが、実際の現場で使われる機能はその一部に過ぎないことが多いです。 FAIRINOは、「運ぶ」「積む」「組む」といったコア機能の性能は維持しつつ、装飾的な機能や過剰スペックを削ぎ落とすことで、実用性を保ったままコストダウンを実現しています。これは「引き算の美学」とも言える設計思想です。 2-3. 広告費を抑え、製品開発に還元するコスト構造 FAIRINOは、派手なマス広告よりも、実機展示や代理店経由の提案など、地道な販促活動に重きを置いています。莫大なマーケティングコストを製品価格に転嫁せず、その分を価格競争力に還元している点も、安さの理由の一つです。 3. コスパ最強でも性能は？スペックと実用性を徹底検証 では、実際のスペックはどうなのでしょうか。主要メーカーをベンチマークとして比較してみます。 3-1. 【比較表】FAIRINO vs 主要メーカー：価格・性能 項目 FAIRINO（FR5） 主要メーカー（5kg可搬クラス） 比較のポイント 可搬容量 5kg 5kg 同等 リーチ 900mm 前後 850mm 前後 繰り返し精度 ±0.05mm ±0.03mm ～ ±0.05mm 実用上、ほぼ遜色なし 本体重量 軽量 標準 移設のしやすさは同等 価格目安 100万円台～ 300万円～500万円 FAIRINOが圧倒的優位 ※価格は構成や為替により変動します。正確な見積もりが必要です。 このように、精度やパワーといった基本スペックにおいて、FAIRINOは大手メーカー製品と遜色のない数値を叩き出しています。0.01mm単位の超精密作業でない限り、一般的な工場の作業（パレタイズ、箱詰め、機械投入など）においては、全く問題なく稼働するスペックを持っています。 3-2. 現場で使えるラインナップ（FRシリーズ）の特徴 FAIRINOのFRシリーズは、可搬重量3kgの小型モデルから、20kgの重量物を扱えるモデルまで幅広くラインナップされています。 特に人気なのが、可搬5kg〜10kgのモデルです。これらは「人間の腕」の代わりとして最も汎用性が高く、ダンボールの積み付けや、工作機械へのワーク脱着作業に最適です。 3-3. 専門SE不要？グラフィカルな操作画面とプログラミング難易度 「安いロボットは、操作が難しくて専門のSEが必要なのでは？」という懸念もよく聞かれます。 FAIRINOは、タブレット端末のようなティーチングペンダントを採用しており、ドラッグ＆ドロップで直感的に動作を作成できます。また、ダイレクトティーチング（ロボットを直接手で動かして覚えさせる機能）にも対応しており、プログラミング言語を知らない現場の作業者でも、数時間の講習で基本操作を習得可能です。 4. 予算1/2で実現？中小製造業におけるFAIRINO活用事例 実際にFAIRINOを導入し、低予算で自動化に成功した事例を紹介します。 4-1. 【パレタイズ・移載】単純作業を24時間稼働へ置き換え 課題: 完成品のダンボール箱（10kg）をパレットに積む作業が重労働で、腰痛による離職が相次いでいた。 FAIRINO導入後: ロボットが休憩なしで積み付けを行い、人はフォークリフトでの運搬に専念。 効果: 作業員を1名減らしつつ、生産量は1.2倍に。導入コストは他社見積もりの約半分で済んだ。 4-2. 【溶接・組立】熟練工不足を補う品質の安定化 課題: 熟練の溶接工が高齢化し、若手への継承が課題。手作業のため品質にバラつきがあった。 FAIRINO導入後: 溶接トーチを持たせたFAIRINOを導入。熟練工の軌道をティーチングし、一定速度・一定角度での溶接を実現。 効果: 初心者でもボタン一つで熟練工並みの溶接が可能に。品質不良が激減。 4-3. 【マシンテンディング】既存設備への後付けで省人化達成 課題: NC旋盤へのワーク脱着のためだけに、作業員が機械の前に張り付いている必要があった。 FAIRINO導入後: 既存のNC旋盤の前に、移動台車に乗せたFAIRINOを設置。ドアの開閉とワーク交換を自動化。 効果: 夜間の無人稼働が可能になり、稼働率が劇的に向上。 5. 導入コストをさらに抑える「賢い自動化戦略」 FAIRINOを選んだ時点でコストは大きく下がりますが、さらに賢く導入するための戦略があります。 5-1. スモールスタートの鉄則：まずは1工程から始める いきなりライン全体を自動化しようとすると、システム設計が複雑になり、SIer費用が跳ね上がります。 まずは「パレタイズだけ」「検査工程だけ」といったピンポイントの自動化から始めましょう。FAIRINOのような協働ロボットは、後から別の場所に移動させることも容易なため、スモールスタートに最適です。 5-2. 周辺機器（ハンド・架台）も安く調達するコツ ロボット本体以外に、ワークを掴む「ハンド（グリッパー）」や、ロボットを固定する「架台」が必要です。これらも汎用品を組み合わせることで、数十万円単位のコストダウンが可能です。 当社では、こうした「周辺機器のコストダウンノウハウ」も含めて提案を行っています。 5-3. 知らないと損する？自動化関連の補助金・助成金の活用 中小企業の自動化投資には、補助金が活用できる場合があります。これらをうまく組み合わせれば、実質負担額をさらに1/2〜2/3に圧縮できる可能性があります。 「どの補助金が使えるか分からない」という場合も、ぜひご相談ください。 6. 失敗しないために：安易なポチり買いより「プロへの相談」 ここまでFAIRINOの魅力をお伝えしましたが、最後に一つだけ注意点があります。 それは、「ロボットは、買って置いておけば勝手に動く家電ではない」ということです。 6-1. 安いロボットほど「設置・設定」の初期設計が命 「安く買えたが、ハンドの選定を間違えてワークを掴めなかった」「安全柵なしで運用しようとしたら、リスクアセスメントでNGが出た」 こうした失敗は、導入前の設計不足が原因です。特にコストを抑えるために自分たちで設置しようとする場合、この落とし穴にはまりがちです。 6-2. 「買ったが動かない」を防ぐ、事前シミュレーションの重要性 成功の鍵は、購入前にプロの目で現場を確認し、「本当にFAIRINOでその作業が可能か？」「サイクルタイムは間に合うか？」をシミュレーションすることです。 このワンステップを踏むだけで、導入後のトラブルはほぼゼロにできます。 6-3. あなたの現場にFAIRINOは最適？まずは無料診断を 「うちは予算が少ないから…」と悩む必要はありません。FAIRINOは、まさにそのような現場のためにあるロボットです。 「自社のこの作業は、FAIRINOで自動化できる？」 「本体と設置工事を含めて、総額いくらで導入できる？」 「他社メーカーの見積もりが高すぎたので、比較したい」 そのような疑問をお持ちの方は、ぜひ一度、当社の無料相談窓口へお問い合わせください。 工場の自動化専門チームが、貴社の課題と予算に合わせた最適なプランを、正直ベースでご提案します。無理な売り込みは一切いたしません。 [ >> FAIRINO導入の無料相談依頼はこちら（30秒で入力完了） ] https://www.funaisoken.co.jp/form/consulting 7. 【Q&A】FAIRINO導入に関するよくある質問 最後に、FAIRINOをご検討中の方から頻繁にいただく質問にお答えします。導入前の不安解消にお役立てください。 Q1. 中国メーカー製ですが、故障時のサポートや部品供給は大丈夫ですか？ A. 国内代理店・パートナー網が充実しており、迅速なサポートが可能です。 「海外製は壊れたら終わり」というのは過去の話です。FAIRINOは日本国内に正規代理店や技術パートナーを持っており、主要な交換部品の国内在庫も確保しています。日本語による技術サポートやメンテナンス体制も整っているため、国産ロボットと同じ感覚で安心して運用していただけます。 Q2. 安全柵なしで本当に使えますか？ A. 協働ロボットとしての安全機能を備えていますが、リスクアセスメントが必要です。 FAIRINOは、人が接触すると即座に停止する「衝突検知機能」など、国際規格（ISO/TS15066等）に準拠した安全設計がなされています。しかし、ロボットの先端に鋭利な刃物を取り付ける場合や、極端な高速動作をさせる場合などは、安全柵の設置が必要になるケースもあります。当社では、安全な運用方法についてもアドバイスを行っています。 Q3. 導入前に実機を触ったり、テストすることは可能ですか？ A. はい、可能です。 実際の動きや操作性を確認せずに購入するのは不安かと思います。代理店によってはデモ機の貸し出しや、ショールームでの実機見学、お客様のワーク（部品）を使ったテスト検証を受け付けています。「自社の製品を本当に掴めるか試したい」というご要望も大歓迎ですので、お気軽にお申し付けください。 Q4. 故障が心配です。保証期間はどのくらいですか？ A. 保証の安心パックが付帯している場合があります 通常使用における故障については、納品後に安心パック保証が付帯できます。また、お客様のニーズに合わせて保証期間を延長するオプションや、定期メンテナンスプランもご用意している代理店があります。 8. まとめ FAIRINOは、これまで予算の壁に阻まれてきた中小製造業にとって、自動化の扉を開く強力な武器です。「低コスト×短納期」という強みを活かし、賢く導入すれば、人手不足の解消と生産性の向上を同時に実現できます。 まずは「相談する」という小さな一歩から、工場の未来を変えていきましょう。 「人手が足りない。でも、ロボット導入に数千万円も出せない」 これは、多くの中小製造業の工場長や経営者が抱える、切実な悩みです。大手メーカー製の協働ロボットで見積もりを取り、「本体だけで500万円、周辺機器やSIer費用を含めると1,000万円オーバー」という現実に直面し、稟議書をそっと閉じた経験がある方もいるのではないでしょうか。 しかし、諦めるのはまだ早いです。今、協働ロボット市場に「価格破壊」とも呼べる波が来ています。その中心にいるのが「FAIRINO」です。 この記事では、「予算不足で諦めていた現場」に向けて、FAIRINOを活用した「低コスト×短納期」の自動化戦略を、工場のDX支援を行うプロの視点で徹底解説します。安さの理由から、導入リスクの回避方法まで、包み隠さずお伝えします。 1. なぜ今、中国発の協働ロボット「FAIRINO」が選ばれるのか？ 製造業の現場で「FAIRINO」の名前を耳にする機会が急増しています。なぜ、後発メーカーであるFAIRINOが、これほどまでに注目され、日本の現場で選ばれ始めているのでしょうか。 1-1. 協働ロボット市場の「価格破壊」を起こす存在 最大の理由は、やはり「圧倒的なコストパフォーマンス」です。 一般的な欧州系大手メーカーの協働ロボットと比較し、FAIRINOはおよそ半額〜1/3程度の価格帯で導入が可能です。 これまで「投資対効果（ROI）が合わない」と自動化を見送られてきた、単純な搬送作業や、季節変動のあるラインなどでも、FAIRINOの価格なら十分に採算が合うケースが増えています。まさに、中小製造業のための「現実的な選択肢」が登場したと言えます。 1-2. 「低コスト」だけではない、驚異の「短納期」対応 昨今の半導体不足や物流の混乱により、産業用ロボットの納期が「半年〜1年待ち」となることも珍しくありません。しかし、FAIRINOは独自のサプライチェーン網を駆使し、「注文から数週間〜1ヶ月程度」での納品を実現しているケースが多くあります。 「今すぐ人手が欲しい」「来期の増産になんとか間に合わせたい」という切迫した現場のニーズに対し、このスピード感は大きな価値となります。 1-3. 大手メーカー製との最大の違いは「圧倒的な投資回収スピード」 ロボット導入の成功指標は「いかに早く投資を回収し、利益を生み出すフェーズに入れるか」に尽きます。 導入コストが半額であれば、単純計算で投資回収期間も半分になります。 大手メーカーA社: 投資額1,000万円以上 → 回収まで3年以上 FAIRINO: 投資額500万円（システム込み） → 回収まで1年 この差は、変化の激しい現代のビジネス環境において、経営上の大きなアドバンテージとなります。 2. 安さの秘密を公開！FAIRINOが低価格を実現できる3つの理由 「安いのは分かった。でも、安かろう悪かろうでは困る。なぜそんなに安いのか？」 当然の疑問です。FAIRINOの安さには、品質を犠牲にするような裏技ではなく、製造業としての正当な理由があります。 2-1. サプライチェーンの強みと部品の完全内製化 ロボットの価格を押し上げる最大の要因は、モーター、減速機、ドライバーといった主要部品の調達コストです。多くのメーカーはこれらを外部サプライヤーから購入していますが、FAIRINOは主要部品のほとんどを自社グループ内で内製化しています。 中間マージンを極限までカットし、製造原価そのものを下げているため、販売価格を安く抑えることができるのです。 2-2. 機能を「現場で本当に必要なもの」に絞り込んだ設計思想 一部のハイエンドロボットには、過剰とも言える高機能が搭載されていますが、実際の現場で使われる機能はその一部に過ぎないことが多いです。 FAIRINOは、「運ぶ」「積む」「組む」といったコア機能の性能は維持しつつ、装飾的な機能や過剰スペックを削ぎ落とすことで、実用性を保ったままコストダウンを実現しています。これは「引き算の美学」とも言える設計思想です。 2-3. 広告費を抑え、製品開発に還元するコスト構造 FAIRINOは、派手なマス広告よりも、実機展示や代理店経由の提案など、地道な販促活動に重きを置いています。莫大なマーケティングコストを製品価格に転嫁せず、その分を価格競争力に還元している点も、安さの理由の一つです。 3. コスパ最強でも性能は？スペックと実用性を徹底検証 では、実際のスペックはどうなのでしょうか。主要メーカーをベンチマークとして比較してみます。 3-1. 【比較表】FAIRINO vs 主要メーカー：価格・性能 項目 FAIRINO（FR5） 主要メーカー（5kg可搬クラス） 比較のポイント 可搬容量 5kg 5kg 同等 リーチ 900mm 前後 850mm 前後 繰り返し精度 ±0.05mm ±0.03mm ～ ±0.05mm 実用上、ほぼ遜色なし 本体重量 軽量 標準 移設のしやすさは同等 価格目安 100万円台～ 300万円～500万円 FAIRINOが圧倒的優位 ※価格は構成や為替により変動します。正確な見積もりが必要です。 このように、精度やパワーといった基本スペックにおいて、FAIRINOは大手メーカー製品と遜色のない数値を叩き出しています。0.01mm単位の超精密作業でない限り、一般的な工場の作業（パレタイズ、箱詰め、機械投入など）においては、全く問題なく稼働するスペックを持っています。 3-2. 現場で使えるラインナップ（FRシリーズ）の特徴 FAIRINOのFRシリーズは、可搬重量3kgの小型モデルから、20kgの重量物を扱えるモデルまで幅広くラインナップされています。 特に人気なのが、可搬5kg〜10kgのモデルです。これらは「人間の腕」の代わりとして最も汎用性が高く、ダンボールの積み付けや、工作機械へのワーク脱着作業に最適です。 3-3. 専門SE不要？グラフィカルな操作画面とプログラミング難易度 「安いロボットは、操作が難しくて専門のSEが必要なのでは？」という懸念もよく聞かれます。 FAIRINOは、タブレット端末のようなティーチングペンダントを採用しており、ドラッグ＆ドロップで直感的に動作を作成できます。また、ダイレクトティーチング（ロボットを直接手で動かして覚えさせる機能）にも対応しており、プログラミング言語を知らない現場の作業者でも、数時間の講習で基本操作を習得可能です。 4. 予算1/2で実現？中小製造業におけるFAIRINO活用事例 実際にFAIRINOを導入し、低予算で自動化に成功した事例を紹介します。 4-1. 【パレタイズ・移載】単純作業を24時間稼働へ置き換え 課題: 完成品のダンボール箱（10kg）をパレットに積む作業が重労働で、腰痛による離職が相次いでいた。 FAIRINO導入後: ロボットが休憩なしで積み付けを行い、人はフォークリフトでの運搬に専念。 効果: 作業員を1名減らしつつ、生産量は1.2倍に。導入コストは他社見積もりの約半分で済んだ。 4-2. 【溶接・組立】熟練工不足を補う品質の安定化 課題: 熟練の溶接工が高齢化し、若手への継承が課題。手作業のため品質にバラつきがあった。 FAIRINO導入後: 溶接トーチを持たせたFAIRINOを導入。熟練工の軌道をティーチングし、一定速度・一定角度での溶接を実現。 効果: 初心者でもボタン一つで熟練工並みの溶接が可能に。品質不良が激減。 4-3. 【マシンテンディング】既存設備への後付けで省人化達成 課題: NC旋盤へのワーク脱着のためだけに、作業員が機械の前に張り付いている必要があった。 FAIRINO導入後: 既存のNC旋盤の前に、移動台車に乗せたFAIRINOを設置。ドアの開閉とワーク交換を自動化。 効果: 夜間の無人稼働が可能になり、稼働率が劇的に向上。 5. 導入コストをさらに抑える「賢い自動化戦略」 FAIRINOを選んだ時点でコストは大きく下がりますが、さらに賢く導入するための戦略があります。 5-1. スモールスタートの鉄則：まずは1工程から始める いきなりライン全体を自動化しようとすると、システム設計が複雑になり、SIer費用が跳ね上がります。 まずは「パレタイズだけ」「検査工程だけ」といったピンポイントの自動化から始めましょう。FAIRINOのような協働ロボットは、後から別の場所に移動させることも容易なため、スモールスタートに最適です。 5-2. 周辺機器（ハンド・架台）も安く調達するコツ ロボット本体以外に、ワークを掴む「ハンド（グリッパー）」や、ロボットを固定する「架台」が必要です。これらも汎用品を組み合わせることで、数十万円単位のコストダウンが可能です。 当社では、こうした「周辺機器のコストダウンノウハウ」も含めて提案を行っています。 5-3. 知らないと損する？自動化関連の補助金・助成金の活用 中小企業の自動化投資には、補助金が活用できる場合があります。これらをうまく組み合わせれば、実質負担額をさらに1/2〜2/3に圧縮できる可能性があります。 「どの補助金が使えるか分からない」という場合も、ぜひご相談ください。 6. 失敗しないために：安易なポチり買いより「プロへの相談」 ここまでFAIRINOの魅力をお伝えしましたが、最後に一つだけ注意点があります。 それは、「ロボットは、買って置いておけば勝手に動く家電ではない」ということです。 6-1. 安いロボットほど「設置・設定」の初期設計が命 「安く買えたが、ハンドの選定を間違えてワークを掴めなかった」「安全柵なしで運用しようとしたら、リスクアセスメントでNGが出た」 こうした失敗は、導入前の設計不足が原因です。特にコストを抑えるために自分たちで設置しようとする場合、この落とし穴にはまりがちです。 6-2. 「買ったが動かない」を防ぐ、事前シミュレーションの重要性 成功の鍵は、購入前にプロの目で現場を確認し、「本当にFAIRINOでその作業が可能か？」「サイクルタイムは間に合うか？」をシミュレーションすることです。 このワンステップを踏むだけで、導入後のトラブルはほぼゼロにできます。 6-3. あなたの現場にFAIRINOは最適？まずは無料診断を 「うちは予算が少ないから…」と悩む必要はありません。FAIRINOは、まさにそのような現場のためにあるロボットです。 「自社のこの作業は、FAIRINOで自動化できる？」 「本体と設置工事を含めて、総額いくらで導入できる？」 「他社メーカーの見積もりが高すぎたので、比較したい」 そのような疑問をお持ちの方は、ぜひ一度、当社の無料相談窓口へお問い合わせください。 工場の自動化専門チームが、貴社の課題と予算に合わせた最適なプランを、正直ベースでご提案します。無理な売り込みは一切いたしません。 [ >> FAIRINO導入の無料相談依頼はこちら（30秒で入力完了） ] https://www.funaisoken.co.jp/form/consulting 7. 【Q&A】FAIRINO導入に関するよくある質問 最後に、FAIRINOをご検討中の方から頻繁にいただく質問にお答えします。導入前の不安解消にお役立てください。 Q1. 中国メーカー製ですが、故障時のサポートや部品供給は大丈夫ですか？ A. 国内代理店・パートナー網が充実しており、迅速なサポートが可能です。 「海外製は壊れたら終わり」というのは過去の話です。FAIRINOは日本国内に正規代理店や技術パートナーを持っており、主要な交換部品の国内在庫も確保しています。日本語による技術サポートやメンテナンス体制も整っているため、国産ロボットと同じ感覚で安心して運用していただけます。 Q2. 安全柵なしで本当に使えますか？ A. 協働ロボットとしての安全機能を備えていますが、リスクアセスメントが必要です。 FAIRINOは、人が接触すると即座に停止する「衝突検知機能」など、国際規格（ISO/TS15066等）に準拠した安全設計がなされています。しかし、ロボットの先端に鋭利な刃物を取り付ける場合や、極端な高速動作をさせる場合などは、安全柵の設置が必要になるケースもあります。当社では、安全な運用方法についてもアドバイスを行っています。 Q3. 導入前に実機を触ったり、テストすることは可能ですか？ A. はい、可能です。 実際の動きや操作性を確認せずに購入するのは不安かと思います。代理店によってはデモ機の貸し出しや、ショールームでの実機見学、お客様のワーク（部品）を使ったテスト検証を受け付けています。「自社の製品を本当に掴めるか試したい」というご要望も大歓迎ですので、お気軽にお申し付けください。 Q4. 故障が心配です。保証期間はどのくらいですか？ A. 保証の安心パックが付帯している場合があります 通常使用における故障については、納品後に安心パック保証が付帯できます。また、お客様のニーズに合わせて保証期間を延長するオプションや、定期メンテナンスプランもご用意している代理店があります。 8. まとめ FAIRINOは、これまで予算の壁に阻まれてきた中小製造業にとって、自動化の扉を開く強力な武器です。「低コスト×短納期」という強みを活かし、賢く導入すれば、人手不足の解消と生産性の向上を同時に実現できます。 まずは「相談する」という小さな一歩から、工場の未来を変えていきましょう。

株式会社SANMATSUは、「デジタルと職人技の融合」を掲げ、DX（デジタルトランスフォーメーション）を推進してきました。かつての「経験と勘」に頼る生産体制から脱却し、独自の生産管理システム「SINS」の活用と人財育成を両輪とすることで、1人当たり生産高219%増という目覚ましい成果を上げています。 本記事では、同社のDX戦略の軌跡を紹介します。 課題：「勘と記憶」の限界 SANMATSUは、シートメタル加工をベースとする「小ロット製造代行サービス会社」です。その生産体制は「月産12万点、うち1個作りが70％」という極端な多品種少量（変種変量）生産が特徴です。 2017年時点で、同社の生産状況は以下の通りでした： 受注オーダー数: 9,541オーダー/月 製品加工種類: 7,966種類/月 部品加工点数: 98,273個/月 このような複雑な生産体制において、同社は「工程・出荷管理が人間の勘と記憶だけでは無理」という深刻な課題に直面していました。 解決策①：独自の生産管理システム「SINS」 この課題を克服するため、SANMATSUは「経験と勘」から「デジタル化」「IoT化」へと舵を切りました。その中核を担うのが、独自の「SANMATSU統合生産管理システム（SINS）」です。 SINSは、1993年の生産管理システム導入を起点とし、1997年の中期経営計画策定を機に「再活用」が図られました。このシステムは、エンジニアリング室（CAD・CAM）、製造現場の各種NC制御・加工機、製造事務所、本社事務所、夜須工場（生産管理）など、社内のあらゆる部門をネットワークで結びつけるものです。 これにより、旧来の属人的な管理から脱却し、工程の負荷把握や工番別の原価管理といった「計数管理」が可能になりました。 解決策②：「三松大学」による人財育成 SANMATSUのDXは、システムの導入だけではありません。DXを「デジタルと職人技の融合」と定義する同社は、人財育成にも強くコミットしています。 その象徴が、社内教育機関である「三松大学」の設立です。 体系的な教育: 「三松大学」では、OJT、社内勉強会、資格試験支援、改善発表会など、体系的な社員教育（技能教育）が行われています。 知識の向上: 全従業員を対象とした「SANMATSU統一試験」をEラーニング化して実施し、「品質・図面・技術を中心としたSANMATSU従業員としての必要知識の向上」を図っています。 導入効果：1人当たり生産高219%増と働き方改革 SINSによる「デジタル化」と三松大学による「職人技の育成」の融合は、劇的な生産性向上をもたらしました。 2010年当時を100%とした場合、2025年現在の実績は以下の通りです： 項目 2010年当時 2025年現在 売上 100% 327% 社員 100% 152% 1人当たり生産高 100% 219% 休日数 100% 113% 残業時間 100% 61% 人員の増加をはるかに上回る売上増を達成し、タイトルにもある「1人当たり生産高219%」を実現しました。さらに特筆すべきは、残業時間を61%の水準まで大幅に削減しつつ、休日数を増やしている点です。 結論：SANMATSUのDX戦略 SANMATSUの成功は、DXを単なるツール導入（デジタル化）に終わらせず、「経営戦略の実現」と「課題改善活動」そのものとして捉えた結果です。 独自の生産管理システム「SINS」で「計数管理」を徹底し、同時に「三松大学」で人を育てる。「デジタルと職人技の融合」という明確なビジョンこそが、「勘と記憶」頼りの生産から脱却し、持続的な成長を実現した最大の秘訣と言えるでしょう。 [参加者インタビュー] 成功事例から自社の課題解決の糸口を探る 株式会社 共立合金製作所 取締役専務 常見亘様   本事例（株式会社SANMATSU様）のような、先進的な取り組みを共有する「研究会」に参加されている経営幹部の方に、参加の意義と活用法についてお話を伺いました。 ── 製造・営業など多岐にわたる現場への「キャッチアップ」 （3つの事業部を統括する経営幹部様） 「私は現在、製造や営業など会社の中のあらゆる部署に関わっています。そのため、SANMATSU様のような『生産管理システムと現場の融合』といった先進事例は、まさに今、システム会社さんと進めている自社のプロジェクトに直結する内容です。こうした最新の情報をキャッチアップし、自分なりに現場へ落とし込んでいきたいという意識で参加しています」 ── 「3つの事業部」それぞれへのヒントが見つかる 「弊社には3つの事業部があり、中には業績が低迷し『なんとかしなければならない』という課題を抱えている部門もあります。研究会のテーマは非常に幅広いですが、だからこそ飽きが来ず、『この事例はあの事業部の再生に使える』と、それぞれの課題に合わせて解決策の引き出しを増やすことができています」 ── 厳しい経営環境における「視座」の維持 「経営環境は厳しく、社内にいるだけではどうしてもモチベーションが下がってしまう局面もあります。しかし、ここに来れば『上場志向』を持つような高い視座の経営者仲間がいます。今回のような劇的な生産性向上の事例に触れ、意識の高いメンバーと交流することは、経営層として前向きな視点を持ち続けるために不可欠な時間だと感じています」 船井総研 ものづくり経営研究会 スマートファクトリー経営部会のご紹介 船井総合研究所の「スマートファクトリー経営部会」は、多品種少量生産型の中堅・中小製造業経営者を主な対象とした、ものづくりの生産性向上に関する経営研究会です 。 研究会の目的とテーマ 国内製造業における人手不足、特に熟練者不足が進む中で 、多品種少量生産型の製造業が生産性向上を実現するための手段を研究します 。 研究テーマは、以下の通り、デジタル化と現場改善の両輪を網羅しています。 “AI化・デジタル化・ロボット化・自動化・効率化” の徹底研究 。 AIを活用した自動化装置や産業用ロボット等の最新事例研究 。 こ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 。 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 。 業績アップに直結する環境と継続性 単発の刺激で終わるセミナーとは異なり 、本研究会は継続的な実践と双方向の情報交換を重視しています 。 継続性: 年間を通じた最新情報提供と現場視察の機会により、業績UPに直結する継続的な取り組みを後押しします 。 双方向性: 講師側の一方通行な講話ではなく、質疑応答や会員様同士の実践経験の共有により、立体的な理解と実践への落とし込みを実現します 。 無料お試し入会も受付しておりますので、まずはお気軽にお問い合わせください。 https://lpsec.funaisoken.co.jp/study/smart-factory/047708/ 株式会社SANMATSUは、「デジタルと職人技の融合」を掲げ、DX（デジタルトランスフォーメーション）を推進してきました。かつての「経験と勘」に頼る生産体制から脱却し、独自の生産管理システム「SINS」の活用と人財育成を両輪とすることで、1人当たり生産高219%増という目覚ましい成果を上げています。 本記事では、同社のDX戦略の軌跡を紹介します。 課題：「勘と記憶」の限界 SANMATSUは、シートメタル加工をベースとする「小ロット製造代行サービス会社」です。その生産体制は「月産12万点、うち1個作りが70％」という極端な多品種少量（変種変量）生産が特徴です。 2017年時点で、同社の生産状況は以下の通りでした： 受注オーダー数: 9,541オーダー/月 製品加工種類: 7,966種類/月 部品加工点数: 98,273個/月 このような複雑な生産体制において、同社は「工程・出荷管理が人間の勘と記憶だけでは無理」という深刻な課題に直面していました。 解決策①：独自の生産管理システム「SINS」 この課題を克服するため、SANMATSUは「経験と勘」から「デジタル化」「IoT化」へと舵を切りました。その中核を担うのが、独自の「SANMATSU統合生産管理システム（SINS）」です。 SINSは、1993年の生産管理システム導入を起点とし、1997年の中期経営計画策定を機に「再活用」が図られました。このシステムは、エンジニアリング室（CAD・CAM）、製造現場の各種NC制御・加工機、製造事務所、本社事務所、夜須工場（生産管理）など、社内のあらゆる部門をネットワークで結びつけるものです。 これにより、旧来の属人的な管理から脱却し、工程の負荷把握や工番別の原価管理といった「計数管理」が可能になりました。 解決策②：「三松大学」による人財育成 SANMATSUのDXは、システムの導入だけではありません。DXを「デジタルと職人技の融合」と定義する同社は、人財育成にも強くコミットしています。 その象徴が、社内教育機関である「三松大学」の設立です。 体系的な教育: 「三松大学」では、OJT、社内勉強会、資格試験支援、改善発表会など、体系的な社員教育（技能教育）が行われています。 知識の向上: 全従業員を対象とした「SANMATSU統一試験」をEラーニング化して実施し、「品質・図面・技術を中心としたSANMATSU従業員としての必要知識の向上」を図っています。 導入効果：1人当たり生産高219%増と働き方改革 SINSによる「デジタル化」と三松大学による「職人技の育成」の融合は、劇的な生産性向上をもたらしました。 2010年当時を100%とした場合、2025年現在の実績は以下の通りです： 項目 2010年当時 2025年現在 売上 100% 327% 社員 100% 152% 1人当たり生産高 100% 219% 休日数 100% 113% 残業時間 100% 61% 人員の増加をはるかに上回る売上増を達成し、タイトルにもある「1人当たり生産高219%」を実現しました。さらに特筆すべきは、残業時間を61%の水準まで大幅に削減しつつ、休日数を増やしている点です。 結論：SANMATSUのDX戦略 SANMATSUの成功は、DXを単なるツール導入（デジタル化）に終わらせず、「経営戦略の実現」と「課題改善活動」そのものとして捉えた結果です。 独自の生産管理システム「SINS」で「計数管理」を徹底し、同時に「三松大学」で人を育てる。「デジタルと職人技の融合」という明確なビジョンこそが、「勘と記憶」頼りの生産から脱却し、持続的な成長を実現した最大の秘訣と言えるでしょう。 [参加者インタビュー] 成功事例から自社の課題解決の糸口を探る 株式会社 共立合金製作所 取締役専務 常見亘様   本事例（株式会社SANMATSU様）のような、先進的な取り組みを共有する「研究会」に参加されている経営幹部の方に、参加の意義と活用法についてお話を伺いました。 ── 製造・営業など多岐にわたる現場への「キャッチアップ」 （3つの事業部を統括する経営幹部様） 「私は現在、製造や営業など会社の中のあらゆる部署に関わっています。そのため、SANMATSU様のような『生産管理システムと現場の融合』といった先進事例は、まさに今、システム会社さんと進めている自社のプロジェクトに直結する内容です。こうした最新の情報をキャッチアップし、自分なりに現場へ落とし込んでいきたいという意識で参加しています」 ── 「3つの事業部」それぞれへのヒントが見つかる 「弊社には3つの事業部があり、中には業績が低迷し『なんとかしなければならない』という課題を抱えている部門もあります。研究会のテーマは非常に幅広いですが、だからこそ飽きが来ず、『この事例はあの事業部の再生に使える』と、それぞれの課題に合わせて解決策の引き出しを増やすことができています」 ── 厳しい経営環境における「視座」の維持 「経営環境は厳しく、社内にいるだけではどうしてもモチベーションが下がってしまう局面もあります。しかし、ここに来れば『上場志向』を持つような高い視座の経営者仲間がいます。今回のような劇的な生産性向上の事例に触れ、意識の高いメンバーと交流することは、経営層として前向きな視点を持ち続けるために不可欠な時間だと感じています」 船井総研 ものづくり経営研究会 スマートファクトリー経営部会のご紹介 船井総合研究所の「スマートファクトリー経営部会」は、多品種少量生産型の中堅・中小製造業経営者を主な対象とした、ものづくりの生産性向上に関する経営研究会です 。 研究会の目的とテーマ 国内製造業における人手不足、特に熟練者不足が進む中で 、多品種少量生産型の製造業が生産性向上を実現するための手段を研究します 。 研究テーマは、以下の通り、デジタル化と現場改善の両輪を網羅しています。 “AI化・デジタル化・ロボット化・自動化・効率化” の徹底研究 。 AIを活用した自動化装置や産業用ロボット等の最新事例研究 。 こ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 。 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 。 業績アップに直結する環境と継続性 単発の刺激で終わるセミナーとは異なり 、本研究会は継続的な実践と双方向の情報交換を重視しています 。 継続性: 年間を通じた最新情報提供と現場視察の機会により、業績UPに直結する継続的な取り組みを後押しします 。 双方向性: 講師側の一方通行な講話ではなく、質疑応答や会員様同士の実践経験の共有により、立体的な理解と実践への落とし込みを実現します 。 無料お試し入会も受付しておりますので、まずはお気軽にお問い合わせください。 https://lpsec.funaisoken.co.jp/study/smart-factory/047708/

「DXの重要性は理解している。高額なAIやIoTの予算も付けた。しかし、現場では一向に使われる気配がない…」 「データを集めて『可視化』はしたが、そこから先、一向に利益に結びつかない…」 お世話になっております。船井総研の塩田です。 製造業のDX推進において、このような「やったつもりDX」に陥っているケースは後を絶ちません。最新鋭の技術を導入しても、なぜか成果が出ない。その原因は、技術そのものではなく、その「進め方」や「マインドセット」にあることがほとんどです。 多くの企業がつまずく共通の「落とし穴」。今回は、特に陥りがちな3つ落とし穴を、処方箋とともに解説します。 落とし穴1：「とりあえずAI」がすべてをダメにする【目的化の罠】 最も多く、そして根深いのがこの罠です。「手段」であるはずのツール導入が、いつの間にか「目的」にすり替わってしまいます。 典型的な失敗例は、「競合のA社がAIによる画像検品を導入したから、ウチも遅れてはならない」「国から大型の補助金が出るから、このIoTパッケージシステムを導入しよう」といったように、「ツールありき」でプロジェクトがスタートするケースです。しかし、いざ導入してみると、現場の本当の課題（ペイン）とズレていることが発覚します。 現場が本当に困っていたのは「検品作業」ではなく、「頻繁な段取り替えの手間」や「ベテランのノウハウの属人化」だったかもしれません。その場合、高額なAI検品システムは「余計な仕事」と見なされ、結局「従来通りの目視検品の方が早い」と埃をかぶることになります。 【処方箋】 DXは「デジタル"で"トランスフォーメーション（変革）する」ことである、という原点に立ち返るべきです。まず問うべきは「どのツールを使うか？」ではありません。「自社のどの課題を解決し、どのような姿に変革したいのか？」です。 「AIを導入したい」ではなく、「熟練工でしかできなかった検品作業を自動化し、工数を30%削減する。その人員を、より付加価値の高い改善活動にシフトさせる」という明確な「目的」を先に立てる必要があります。課題ドリブンで考えることこそ、DX成功の第一歩です。 落とし穴2：社長の「よろしく」が現場の士気を下げる【経営丸投げの罠】 DXは、既存の業務プロセスや組織の壁を打ち破る「変革」活動です。その推進を現場やIT部門だけに「丸投げ」した瞬間、失敗が約束されます。 例えば、経営会議で社長が「DXは重要だ。予算はつける。あとはDX推進室（またはIT部門）で、うまくやってくれ」と指示だけ出すケースがこれにあたります。推進担当者が現場のDX、たとえば生産データと設計データの連携などを進めようとすると、製造部門と設計部門の間で「データの形式が違う」「ウチの仕事が増える」といった根強い利害対立が発生します。 ここで経営層に仲裁や意思決定を求めても、「現場同士でうまく調整してくれ」と差し戻されてしまうのです。トップの本気度が見えないと、現場は「どうせまた掛け声だけだろう」「面倒なことを押し付けられた」と冷めてしまいます。抵抗勢力を前に、推進担当者だけが疲弊し、プロジェクトは静かに塩漬けとなります。 【処方箋】 DXは「経営マター」であると断言できます。DXを阻む最大の壁は、技術ではなく「組織の壁」と「古い慣習」です。 これを打ち破る権限を持っているのは、全社を動かせる経営トップ以外にいません。 社長の仕事は、予算をつけることやハンコを押すことではありません。明確なビジョン（DXによって会社をどう変えるか）を発信し続け、変革を阻害する古いルールや部門間の壁を自ら先頭に立って壊し、そして失敗を恐れず挑戦する現場を賞賛し、責任を取ることです。DX担当者を任命して終わりではなく、社長自身が「DX最高責任者」としての覚悟を示す必要があります。 落とし穴3：「目先の利益」だけを追い、大きな構想を見失う【近視眼の罠】 DXを「既存業務のちょっとした改善」や「単発のコストダウン」の手段としか捉えていないと、本質的な変革のチャンスを逃してしまいます。 典型的なのは、現場の「紙の帳票をタブレット入力にしたい」という要望に応え、システムを導入するようなケースです。確かにペーパーレス化は実現し、現場は一時的に満足するかもしれません。これが「目先のメリット」です。 しかし、その入力データが「どの工程の品質向上に使えるか」「設計部門にフィードバックして開発に活かせないか」といった、部門を横断したデータ活用の構想が全くないとどうなるでしょう。結果、データは入力されるだけで活用されず、「デジタル化（Digitization）」はしたものの、会社全体の「変革（Transformation）」には繋がらないのです。これでは、高価な「デジタル文房具」を買っただけで終わってしまいます。 【処方箋】 DXの真価は、個別の「点」の改善ではなく、それらを繋げて「線」や「面」にし、製造プロセス全体、さらにはビジネスモデル自体を変革することにあります。 「その投資は、目先の工数削減（点）だけでなく、5年後のサプライチェーン全体の最適化（面）にどう繋がるのか？」「そのデータは、単なる可視化（点）だけでなく、将来の『技術継承』や『予知保全』（線）にどう貢献するのか？」 このように、より大きな構想、広いスパンで考えることで、一見バラバラに見える投資が「意味を持った未来への布石」となります。「木を見て森を見ず」になっていないか。自社のDX構想を、もう一度大局観で捉え直すことが不可欠です。 「DXの重要性は理解している。高額なAIやIoTの予算も付けた。しかし、現場では一向に使われる気配がない…」 「データを集めて『可視化』はしたが、そこから先、一向に利益に結びつかない…」 お世話になっております。船井総研の塩田です。 製造業のDX推進において、このような「やったつもりDX」に陥っているケースは後を絶ちません。最新鋭の技術を導入しても、なぜか成果が出ない。その原因は、技術そのものではなく、その「進め方」や「マインドセット」にあることがほとんどです。 多くの企業がつまずく共通の「落とし穴」。今回は、特に陥りがちな3つ落とし穴を、処方箋とともに解説します。 落とし穴1：「とりあえずAI」がすべてをダメにする【目的化の罠】 最も多く、そして根深いのがこの罠です。「手段」であるはずのツール導入が、いつの間にか「目的」にすり替わってしまいます。 典型的な失敗例は、「競合のA社がAIによる画像検品を導入したから、ウチも遅れてはならない」「国から大型の補助金が出るから、このIoTパッケージシステムを導入しよう」といったように、「ツールありき」でプロジェクトがスタートするケースです。しかし、いざ導入してみると、現場の本当の課題（ペイン）とズレていることが発覚します。 現場が本当に困っていたのは「検品作業」ではなく、「頻繁な段取り替えの手間」や「ベテランのノウハウの属人化」だったかもしれません。その場合、高額なAI検品システムは「余計な仕事」と見なされ、結局「従来通りの目視検品の方が早い」と埃をかぶることになります。 【処方箋】 DXは「デジタル"で"トランスフォーメーション（変革）する」ことである、という原点に立ち返るべきです。まず問うべきは「どのツールを使うか？」ではありません。「自社のどの課題を解決し、どのような姿に変革したいのか？」です。 「AIを導入したい」ではなく、「熟練工でしかできなかった検品作業を自動化し、工数を30%削減する。その人員を、より付加価値の高い改善活動にシフトさせる」という明確な「目的」を先に立てる必要があります。課題ドリブンで考えることこそ、DX成功の第一歩です。 落とし穴2：社長の「よろしく」が現場の士気を下げる【経営丸投げの罠】 DXは、既存の業務プロセスや組織の壁を打ち破る「変革」活動です。その推進を現場やIT部門だけに「丸投げ」した瞬間、失敗が約束されます。 例えば、経営会議で社長が「DXは重要だ。予算はつける。あとはDX推進室（またはIT部門）で、うまくやってくれ」と指示だけ出すケースがこれにあたります。推進担当者が現場のDX、たとえば生産データと設計データの連携などを進めようとすると、製造部門と設計部門の間で「データの形式が違う」「ウチの仕事が増える」といった根強い利害対立が発生します。 ここで経営層に仲裁や意思決定を求めても、「現場同士でうまく調整してくれ」と差し戻されてしまうのです。トップの本気度が見えないと、現場は「どうせまた掛け声だけだろう」「面倒なことを押し付けられた」と冷めてしまいます。抵抗勢力を前に、推進担当者だけが疲弊し、プロジェクトは静かに塩漬けとなります。 【処方箋】 DXは「経営マター」であると断言できます。DXを阻む最大の壁は、技術ではなく「組織の壁」と「古い慣習」です。 これを打ち破る権限を持っているのは、全社を動かせる経営トップ以外にいません。 社長の仕事は、予算をつけることやハンコを押すことではありません。明確なビジョン（DXによって会社をどう変えるか）を発信し続け、変革を阻害する古いルールや部門間の壁を自ら先頭に立って壊し、そして失敗を恐れず挑戦する現場を賞賛し、責任を取ることです。DX担当者を任命して終わりではなく、社長自身が「DX最高責任者」としての覚悟を示す必要があります。 落とし穴3：「目先の利益」だけを追い、大きな構想を見失う【近視眼の罠】 DXを「既存業務のちょっとした改善」や「単発のコストダウン」の手段としか捉えていないと、本質的な変革のチャンスを逃してしまいます。 典型的なのは、現場の「紙の帳票をタブレット入力にしたい」という要望に応え、システムを導入するようなケースです。確かにペーパーレス化は実現し、現場は一時的に満足するかもしれません。これが「目先のメリット」です。 しかし、その入力データが「どの工程の品質向上に使えるか」「設計部門にフィードバックして開発に活かせないか」といった、部門を横断したデータ活用の構想が全くないとどうなるでしょう。結果、データは入力されるだけで活用されず、「デジタル化（Digitization）」はしたものの、会社全体の「変革（Transformation）」には繋がらないのです。これでは、高価な「デジタル文房具」を買っただけで終わってしまいます。 【処方箋】 DXの真価は、個別の「点」の改善ではなく、それらを繋げて「線」や「面」にし、製造プロセス全体、さらにはビジネスモデル自体を変革することにあります。 「その投資は、目先の工数削減（点）だけでなく、5年後のサプライチェーン全体の最適化（面）にどう繋がるのか？」「そのデータは、単なる可視化（点）だけでなく、将来の『技術継承』や『予知保全』（線）にどう貢献するのか？」 このように、より大きな構想、広いスパンで考えることで、一見バラバラに見える投資が「意味を持った未来への布石」となります。「木を見て森を見ず」になっていないか。自社のDX構想を、もう一度大局観で捉え直すことが不可欠です。

1. はじめに：なぜ今、経営層が「国際ロボット展」に自ら足を運ぶべきなのか 世界最大級のロボット・トレードショー「国際ロボット展（iREX）」が今年も開催されます。広大な会場に数千の最新技術が並ぶこの展示会は、単なる技術の祭典ではありません。製造業の経営者・工場長にとっては、向こう数年の自社の競争力を左右する「投資判断の場」でもあります。 現場の担当者に視察を一任するケースも見られますが、今こそ決裁権を持つ皆様ご自身が足を運び、肌で変化を感じ取るべき理由があります。それは、ロボット技術のフェーズが大きく変わったからです。 1-1. 2025年の重要テーマは「単なる自動化」から「AI×自律化」へ これまでのロボット導入は「決まった動作を高速で繰り返す」ことが主眼でした。しかし、2025年のトレンドは明らかに変化しています。生成AIや高度なセンシング技術との融合により、ロボットは「自分で考えて動く（自律化）」フェーズへと進化しました。 これは、これまでの「多品種少量生産にはロボットは向かない」という常識が覆されつつあることを意味します。このパラダイムシフトを経営視点で理解できるかどうかが、今後の設備投資の成否を分けます。 1-2. 現場任せにしない「投資対効果（ROI）」を見極める視察 「すごい技術だった」という感想だけで終わらせてはいけません。経営層が見るべきは、そのロボットを導入することで「どれだけの人件費が削減できるか」「生産リードタイムがどれだけ短縮されるか」というROI（投資対効果）です。現場の視点はどうしても「使いやすさ」に寄りがちですが、経営層は「ビジネスインパクト」の視点で展示を見極める必要があります。 2. 迷子にならない事前準備：目的を「自社の経営課題」から逆算する 東京ビッグサイトの全館を使用する広大な会場を、漫然と歩くのは時間の浪費です。効率的な視察のためには、出発前の「課題の言語化」が不可欠です。 2-1. 「人手不足の解消」か「生産能力の増強」か、狙いを定める 「何かいいものがあれば」というスタンスでは、何も見つかりません。 人手不足の解消: 特定の工程（例：箱詰め、搬送）を省人化したいのか？ 品質の安定化: 熟練工の検査精度を自動化したいのか？ 生産能力の増強: 24時間稼働を実現したいのか？ 目的によって、見るべきブースは180度変わります。まずは自社の最重要課題を1つだけ決めて、そこに関連するソリューションに集中しましょう。 2-2. 会場マップは「製品ジャンル」ではなく「工程（活用シーン）」で塗る 主催者が用意するマップは「メーカー別」や「団体別」になっていることが多いですが、ご自身のマップには「工程」で印をつけてください。「溶接ゾーン」「組立ゾーン」「搬送ゾーン」といった具合です。有名メーカーの巨大ブースだけでなく、自社の課題解決に直結する中小規模の専門メーカーを見落とさないための工夫です。 続いて、国際ロボット展2025で見るべき「5つの注目トレンド」をお伝えします。 3. 【プロ厳選】国際ロボット展2025で見るべき「5つの注目トレンド」 数ある展示の中から、特にROIが出やすく、製造業の現場変革に直結する5つのトレンドを厳選しました。これらは「未来の技術」ではなく、すでに「実用段階にある技術」です。 【2025年 国際ロボット展 注目トレンド比較】 3-1. 【協働ロボット】柵なし・ティーチングレスによる「柔軟な生産体制」 かつては「遅い」「力が弱い」と言われた協働ロボットですが、可搬重量の増加と動作速度の向上（※リスクアセスメント必須）により、本格的な生産ラインへの投入が可能になりました。特に注目は「ティーチング（動作教示）の簡易化」です。プログラミング知識がなくても、スマホ感覚で設定できるモデルが増えています。「専任の技術者がいない」という中小企業こそ、見るべき分野です。 3-2. 【物流・搬送（AMR/AGV）】工場内物流の「搬送レス」への挑戦 「作ること」よりも「運ぶこと」に多くの工数を割いていませんか？ ガイドテープ不要で自律走行するAMR（自律走行搬送ロボット）は、レイアウト変更にも柔軟に対応できます。ロボットアームと台車が一体化した「モバイルマニピュレーター」の実演があれば、ぜひ足を止めてください。加工から搬送までをシームレスに繋ぐ未来が見えます。 3-3. 【AI・画像認識】熟練工の目を代替する「外観検査・ピッキング」 これまでは照明環境やワークの向きを厳密に管理する必要がありましたが、AIの進化により「多少ラフな環境」でも認識できるようになりました。熟練工が「勘と経験」で行っていた微細なキズの判定や、バラバラに置かれた部品のピッキングが可能になっています。 3-4. 【デジタルツイン】導入失敗リスクをゼロにする「事前検証シミュレーション」 実機を見る前に、モニター上のシミュレーション画面に注目してください。PC上でラインを再現し、タクトタイムや干渉を事前に検証する「デジタルツイン」技術です。これにより、「導入してみたが、思ったより生産性が上がらなかった」という最大のリスクを回避できます。 3-5. 【ロボットハンド・周辺機器】「掴めない」を解決する把持技術の進化 ロボット本体（アーム）の性能差は縮まっています。現在の差別化要因は「手（エンドエフェクタ）」にあります。柔らかい食品を潰さずに掴む、油まみれの金属部品を滑らずに掴むなど、ハンド技術の進化が自動化の適用範囲を広げています。 4. 効率的な会場の歩き方：1日で成果を最大化する視察ルート 限られた時間で成果を最大化するための、プロ視点の「歩き方」を伝授します。 4-1. 派手なデモ機よりも「システムインテグレータ（SIer）ゾーン」に注目せよ 大手ロボットメーカーのブースで、ダンスをするロボットを見るのは楽しいですが、それはビジネスではありません。 本当に見るべきは、ロボットメーカーの奥や、SIer（エスアイアー）が集まるゾーンです。彼らはメーカーの枠を超え、ハンド、カメラ、架台を組み合わせた「実際に使えるシステム」を展示しています。具体的な導入イメージは、SIerのブースにこそ転がっています。 4-2. 質問リストを用意する：「御社のロボットは、我が社のこのワークを扱えますか？」 ブース担当者との会話を有意義にするためのフローです。 【ブースでの対話とアクションのフロー】 Step 1：ブース訪問・デモ確認 まずはデモ機を見て、自社の課題解決に繋がりそうか直感的に判断します。 関係ない（自社の課題とかけ離れている）と感じたら、時間を浪費せずスルーして次へ進みます。 Step 2：担当者へのヒアリング（重要3項目） 自社の課題に近いと感じたら、担当者に以下の質問を投げかけます。 Q1. 適合性：「このロボットシステムで『自社の工程』自動化できそうですか？」 Q2. 費用対効果：「導入コストの目安は？」 Q3. 運用体制：「設置後のサポート体制はどうなっていますか？」 Step 3：情報の記録 回答に納得できたら、名刺交換・資料請求を行います。 ★最重要：忘れないうちに、その場でスマホに「どの工程に使えそうか」等のメモを残します。 カタログスペックを聞くのではなく、「自社のワーク（製品）」の写真や図面をスマホで見せながら、「こういう課題を解決できるか？」と聞くのが最も手っ取り早い方法です。 5. 視察を「ただの見学」で終わらせないために 5-1. 持ち帰るべきはパンフレットではなく「具体的な導入イメージ」と「課題感」 帰社後、デスクに山積みになったパンフレットを見返しても、熱量は蘇りません。大切なのは、会場で感じた「これなら自社のあの工程に使えるかもしれない」という直感と、ブース担当者の生の声です。 気になったブースでは必ず写真を撮り、その場で「どの工程に適用できそうか」を一言メモに残してください。それが後日の検討会議で最強の資料となります。 5-2. 複雑化する選択肢の中で「自社に最適な解」を見つける難しさ しかし、いざ導入を検討し始めると、壁にぶつかるはずです。「A社のロボットとB社のロボット、どちらがウチに合うのか？」「SIerはどこに頼めばいいのか？」「補助金は使えるのか？」 選択肢が増えたことは喜ばしい反面、選定の難易度も格段に上がっています。メーカーの営業担当者は、当然ながら自社製品を推奨するため、フラットな比較検討は困難です。 6. まとめ：工場DXドットコムの「無料個別相談」で最適な自動化プランを策定 国際ロボット展は、工場の未来を変える大きなきっかけです。しかし、視察はあくまで「スタートライン」。重要なのは、持ち帰った情報をどう自社の現場に落とし込むかです。 「自社の工程に合うロボットがわからない」 「視察で見つけた技術を導入したいが、どのSIerに頼めばいいかわからない」 「失敗しない投資計画を立てたい」 そうお考えの経営者様、工場長様は、ぜひ「工場DXドットコム」の無料個別相談をご利用ください。 私たちは特定のメーカーに縛られない中立的な立場で、貴社の課題に最適な自動化ソリューションと、信頼できるパートナー企業を選定・ご紹介します。 国際ロボット展で得た「気づき」を、確実な「成果」に変えるために。まずはプロフェッショナルの知見をご活用ください！ 「無料個別相談」 https://formslp.funaisoken.co.jp/form01/lp/post/inquiry-S045.html?siteno=S045&_gl=1*n9ocn6*_gcl_au*MTQxOTg2OTc5LjE3NDg0MDQ4OTA.*_ga*MTQwMzYyNzIxNC4xNzAxMTQ4MzQz*_ga_D8HCS71KCM*czE3NTEyNjM4NjIkbzQ0MCRnMCR0MTc1MTI2Mzg2MiRqNjAkbDAkaDA. 無料オンライン相談とは、当社の専門コンサルタントがオンラインで貴社のDX活用（ロボット・AI・ERP活用）について無料でご相談を お受けすることです。 無料オンライン相談は専門コンサルタントが担当させていただきますので、どのようなテーマでもご相談いただけます。 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ので、 ぜひご活用いただければ幸いでございます。 1. はじめに：なぜ今、経営層が「国際ロボット展」に自ら足を運ぶべきなのか 世界最大級のロボット・トレードショー「国際ロボット展（iREX）」が今年も開催されます。広大な会場に数千の最新技術が並ぶこの展示会は、単なる技術の祭典ではありません。製造業の経営者・工場長にとっては、向こう数年の自社の競争力を左右する「投資判断の場」でもあります。 現場の担当者に視察を一任するケースも見られますが、今こそ決裁権を持つ皆様ご自身が足を運び、肌で変化を感じ取るべき理由があります。それは、ロボット技術のフェーズが大きく変わったからです。 1-1. 2025年の重要テーマは「単なる自動化」から「AI×自律化」へ これまでのロボット導入は「決まった動作を高速で繰り返す」ことが主眼でした。しかし、2025年のトレンドは明らかに変化しています。生成AIや高度なセンシング技術との融合により、ロボットは「自分で考えて動く（自律化）」フェーズへと進化しました。 これは、これまでの「多品種少量生産にはロボットは向かない」という常識が覆されつつあることを意味します。このパラダイムシフトを経営視点で理解できるかどうかが、今後の設備投資の成否を分けます。 1-2. 現場任せにしない「投資対効果（ROI）」を見極める視察 「すごい技術だった」という感想だけで終わらせてはいけません。経営層が見るべきは、そのロボットを導入することで「どれだけの人件費が削減できるか」「生産リードタイムがどれだけ短縮されるか」というROI（投資対効果）です。現場の視点はどうしても「使いやすさ」に寄りがちですが、経営層は「ビジネスインパクト」の視点で展示を見極める必要があります。 2. 迷子にならない事前準備：目的を「自社の経営課題」から逆算する 東京ビッグサイトの全館を使用する広大な会場を、漫然と歩くのは時間の浪費です。効率的な視察のためには、出発前の「課題の言語化」が不可欠です。 2-1. 「人手不足の解消」か「生産能力の増強」か、狙いを定める 「何かいいものがあれば」というスタンスでは、何も見つかりません。 人手不足の解消: 特定の工程（例：箱詰め、搬送）を省人化したいのか？ 品質の安定化: 熟練工の検査精度を自動化したいのか？ 生産能力の増強: 24時間稼働を実現したいのか？ 目的によって、見るべきブースは180度変わります。まずは自社の最重要課題を1つだけ決めて、そこに関連するソリューションに集中しましょう。 2-2. 会場マップは「製品ジャンル」ではなく「工程（活用シーン）」で塗る 主催者が用意するマップは「メーカー別」や「団体別」になっていることが多いですが、ご自身のマップには「工程」で印をつけてください。「溶接ゾーン」「組立ゾーン」「搬送ゾーン」といった具合です。有名メーカーの巨大ブースだけでなく、自社の課題解決に直結する中小規模の専門メーカーを見落とさないための工夫です。 続いて、国際ロボット展2025で見るべき「5つの注目トレンド」をお伝えします。 3. 【プロ厳選】国際ロボット展2025で見るべき「5つの注目トレンド」 数ある展示の中から、特にROIが出やすく、製造業の現場変革に直結する5つのトレンドを厳選しました。これらは「未来の技術」ではなく、すでに「実用段階にある技術」です。 【2025年 国際ロボット展 注目トレンド比較】 3-1. 【協働ロボット】柵なし・ティーチングレスによる「柔軟な生産体制」 かつては「遅い」「力が弱い」と言われた協働ロボットですが、可搬重量の増加と動作速度の向上（※リスクアセスメント必須）により、本格的な生産ラインへの投入が可能になりました。特に注目は「ティーチング（動作教示）の簡易化」です。プログラミング知識がなくても、スマホ感覚で設定できるモデルが増えています。「専任の技術者がいない」という中小企業こそ、見るべき分野です。 3-2. 【物流・搬送（AMR/AGV）】工場内物流の「搬送レス」への挑戦 「作ること」よりも「運ぶこと」に多くの工数を割いていませんか？ ガイドテープ不要で自律走行するAMR（自律走行搬送ロボット）は、レイアウト変更にも柔軟に対応できます。ロボットアームと台車が一体化した「モバイルマニピュレーター」の実演があれば、ぜひ足を止めてください。加工から搬送までをシームレスに繋ぐ未来が見えます。 3-3. 【AI・画像認識】熟練工の目を代替する「外観検査・ピッキング」 これまでは照明環境やワークの向きを厳密に管理する必要がありましたが、AIの進化により「多少ラフな環境」でも認識できるようになりました。熟練工が「勘と経験」で行っていた微細なキズの判定や、バラバラに置かれた部品のピッキングが可能になっています。 3-4. 【デジタルツイン】導入失敗リスクをゼロにする「事前検証シミュレーション」 実機を見る前に、モニター上のシミュレーション画面に注目してください。PC上でラインを再現し、タクトタイムや干渉を事前に検証する「デジタルツイン」技術です。これにより、「導入してみたが、思ったより生産性が上がらなかった」という最大のリスクを回避できます。 3-5. 【ロボットハンド・周辺機器】「掴めない」を解決する把持技術の進化 ロボット本体（アーム）の性能差は縮まっています。現在の差別化要因は「手（エンドエフェクタ）」にあります。柔らかい食品を潰さずに掴む、油まみれの金属部品を滑らずに掴むなど、ハンド技術の進化が自動化の適用範囲を広げています。 4. 効率的な会場の歩き方：1日で成果を最大化する視察ルート 限られた時間で成果を最大化するための、プロ視点の「歩き方」を伝授します。 4-1. 派手なデモ機よりも「システムインテグレータ（SIer）ゾーン」に注目せよ 大手ロボットメーカーのブースで、ダンスをするロボットを見るのは楽しいですが、それはビジネスではありません。 本当に見るべきは、ロボットメーカーの奥や、SIer（エスアイアー）が集まるゾーンです。彼らはメーカーの枠を超え、ハンド、カメラ、架台を組み合わせた「実際に使えるシステム」を展示しています。具体的な導入イメージは、SIerのブースにこそ転がっています。 4-2. 質問リストを用意する：「御社のロボットは、我が社のこのワークを扱えますか？」 ブース担当者との会話を有意義にするためのフローです。 【ブースでの対話とアクションのフロー】 Step 1：ブース訪問・デモ確認 まずはデモ機を見て、自社の課題解決に繋がりそうか直感的に判断します。 関係ない（自社の課題とかけ離れている）と感じたら、時間を浪費せずスルーして次へ進みます。 Step 2：担当者へのヒアリング（重要3項目） 自社の課題に近いと感じたら、担当者に以下の質問を投げかけます。 Q1. 適合性：「このロボットシステムで『自社の工程』自動化できそうですか？」 Q2. 費用対効果：「導入コストの目安は？」 Q3. 運用体制：「設置後のサポート体制はどうなっていますか？」 Step 3：情報の記録 回答に納得できたら、名刺交換・資料請求を行います。 ★最重要：忘れないうちに、その場でスマホに「どの工程に使えそうか」等のメモを残します。 カタログスペックを聞くのではなく、「自社のワーク（製品）」の写真や図面をスマホで見せながら、「こういう課題を解決できるか？」と聞くのが最も手っ取り早い方法です。 5. 視察を「ただの見学」で終わらせないために 5-1. 持ち帰るべきはパンフレットではなく「具体的な導入イメージ」と「課題感」 帰社後、デスクに山積みになったパンフレットを見返しても、熱量は蘇りません。大切なのは、会場で感じた「これなら自社のあの工程に使えるかもしれない」という直感と、ブース担当者の生の声です。 気になったブースでは必ず写真を撮り、その場で「どの工程に適用できそうか」を一言メモに残してください。それが後日の検討会議で最強の資料となります。 5-2. 複雑化する選択肢の中で「自社に最適な解」を見つける難しさ しかし、いざ導入を検討し始めると、壁にぶつかるはずです。「A社のロボットとB社のロボット、どちらがウチに合うのか？」「SIerはどこに頼めばいいのか？」「補助金は使えるのか？」 選択肢が増えたことは喜ばしい反面、選定の難易度も格段に上がっています。メーカーの営業担当者は、当然ながら自社製品を推奨するため、フラットな比較検討は困難です。 6. まとめ：工場DXドットコムの「無料個別相談」で最適な自動化プランを策定 国際ロボット展は、工場の未来を変える大きなきっかけです。しかし、視察はあくまで「スタートライン」。重要なのは、持ち帰った情報をどう自社の現場に落とし込むかです。 「自社の工程に合うロボットがわからない」 「視察で見つけた技術を導入したいが、どのSIerに頼めばいいかわからない」 「失敗しない投資計画を立てたい」 そうお考えの経営者様、工場長様は、ぜひ「工場DXドットコム」の無料個別相談をご利用ください。 私たちは特定のメーカーに縛られない中立的な立場で、貴社の課題に最適な自動化ソリューションと、信頼できるパートナー企業を選定・ご紹介します。 国際ロボット展で得た「気づき」を、確実な「成果」に変えるために。まずはプロフェッショナルの知見をご活用ください！ 「無料個別相談」 https://formslp.funaisoken.co.jp/form01/lp/post/inquiry-S045.html?siteno=S045&_gl=1*n9ocn6*_gcl_au*MTQxOTg2OTc5LjE3NDg0MDQ4OTA.*_ga*MTQwMzYyNzIxNC4xNzAxMTQ4MzQz*_ga_D8HCS71KCM*czE3NTEyNjM4NjIkbzQ0MCRnMCR0MTc1MTI2Mzg2MiRqNjAkbDAkaDA. 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「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

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

「AI（人工知能）が人間の仕事を奪う」 「AIが社会を支配する日が来るかもしれない」 数年前まで、AIという言葉には、どこかSFのような、遠い未来の話のような響きがありました。 しかし今、AIは私たちの想像をはるかに超えるスピードで進化し、ビジネスのあらゆる場面に浸透し始めています。 そして、その波は、間違いなく中小製造業にも押し寄せています。 「AIなんて、うちのような町工場には関係ない話だ」 もし、あなたがそう思っているとしたら、それは大きなチャンスを逃しているのかもしれません。 なぜなら、AIは、これまで大企業でなければ不可能だった高度な分析や予測を、中小企業でも可能にする、強力な武器となり得るからです。 これまでの経営が、過去の実績データに基づいて、いわば“バックミラー”を見ながら進む「適応型経営」だったとすれば、AIがもたらすのは、未来に起こることを高い精度で予測し、先手を打っていく「予測型経営」へのシフトです。 一体、AIは中小製造業の現場や経営を、具体的にどのように変えていくのでしょうか？ AIが変える、中小製造業の「3つの未来」 見積業務の未来：脱・属人化と高速化 これは、すでにもっとも現実的なAI活用の領域です。 以前のコラムでも触れましたが、過去の膨大な図面データと、それに対応する見積りデータをAIに学習させることで、「この図面に似た過去の案件では、これくらいのコストがかかっているから、今回の見積り金額は〇〇円が妥当だ」と、AIが自動で算出してくれるようになります。   これにより、何が起きるか。   まず、ベテランの頭の中にしかなかった「見積りの勘どころ」が、AIという形でデジタル化され、組織の資産となります。 若手社員でも、ベテランに近い精度の見積りを、数分で作成できるようになるのです。 見積り業務の属人化は解消され、担当者は価格交渉や顧客への付加価値提案といった、より創造的な仕事に時間を使えるようになります。   ある企業では、図面管理システム「ARCHAIVE」の見積AI機能を活用し、数時間かかっていた見積り作業をわずか数分に短縮したという事例もあります。 これは、もはや未来の話ではなく、すぐそこにある現実なのです。   生産計画の未来：需要予測と最適化 「来月は、どの製品が、どれくらい受注できそうか」 「この受注量だと、材料はいつまでに、どれくらい発注しておくべきか」   こうした需要予測や生産計画は、これまで営業担当者の経験や、過去の月次データなど、曖昧な根拠に基づいて立てられることがほとんどでした。 その結果、需要を読み誤って過剰在庫を抱えたり、逆に急な受注に対応できず機会損失を生んだり、といったことが頻繁に起きていました。   AIは、過去の受注データだけでなく、季節変動、天候、市場のトレンド、さらにはSNS上の口コミといった、人間では到底処理しきれないような膨大なデータを分析し、未来の需要を高い精度で予測します。   この予測に基づけば、「どの製品を、いつ、どれだけ作るべきか」という生産計画を最適化できます。 無駄な在庫は削減され、キャッシュフローは改善。機械の稼働率も平準化され、工場の生産性は最大化されます。   品質管理・設備保全の未来：異常検知と予知保全 製品の外観検査を、人間の目に代わってAI搭載のカメラが行う。 これはすでに多くの工場で導入が進んでいます。 AIは、熟練の検査員でも見逃してしまうような微細な傷や汚れを、24時間365日、疲れ知らずで検出し続けます。   さらに進化しているのが、設備の「予知保全」です。 機械に取り付けられたセンサーから得られる振動、温度、音といったデータをAIが常に監視し、「いつもと違うパターン」を検知します。「このままだと、あと3日後にベアリングが故障する可能性が90%です」といったように、機械が故障する“兆候”を事前に予測してくれるのです。   これにより、突然の設備故障による生産ラインの停止（ダウンタイム）を未然に防ぎ、計画的なメンテナンスを行うことが可能になります。 これは、製造業にとって長年の夢だった「壊れる前に直す」を実現する、画期的なテクノロジーです。 AI活用を見据えた、今から始めるべきこと 「そんなすごいことができるなら、すぐにでもAIを導入したい！」 そう思われたかもしれませんが、ここで一つ、非常に重要なことがあります。 それは、AIは「データ」を食べて成長する、ということです。 どれほど優秀なAIエンジンを手に入れても、学習させるための良質なデータがなければ、AIは全く機能しません。AIは魔法の杖ではないのです。 つまり、「予測型経営」へシフトするためには、その前段階として、日々の生産活動で生まれる様々なデータを、正確に、そして継続的に蓄積していく「データ活用の文化」が、会社に根付いていなければなりません。 紙の日報、バラバラのExcelファイル、担当者の頭の中にしかない情報…。 こうしたアナログな状態から、まずは脱却すること。 データを一元管理し、可視化し、日々の改善活動に活かすサイクルを回していくこと。 これこそが、将来的なAI活用を見据えた、最も重要で、今すぐにでも始めるべき準備なのです。 「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、株式会社船井総合研究所の熊谷 俊作 氏が、まさにこの「将来的なAI活用を見据えたデータ活用のロードマップ」を提示します。 アナログな企業が、まず何から始め、どのようなステップでデータドリブン経営を実現し、そしてその先に待つAI活用の未来へと繋げていくのか。その壮大かつ現実的な道のりが、明確に示されます。 AIの時代に取り残されるのか、それともAIを使いこなし、競争相手をリードする存在になるのか。 その分水嶺は、今、あなたの目の前にあります。まずは、その第一歩となる「データ活用の基礎」を、このセミナーで体系的に学んでみませんか。 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 AIはもはや遠い未来の話ではありません。本セミナーでは、中小製造業がAI時代を生き抜くために、今から何をすべきかを具体的に解説します。データ活用の基礎から、将来のAI活用を見据えたロードマップまで。バックミラーを見る経営から、未来を予測する経営へ。あなたの会社を次世代の「予測型工場」へと導くための、全てのヒントがここにあります。 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 https://www.funaisoken.co.jp/seminar/134272 「AI（人工知能）が人間の仕事を奪う」 「AIが社会を支配する日が来るかもしれない」 数年前まで、AIという言葉には、どこかSFのような、遠い未来の話のような響きがありました。 しかし今、AIは私たちの想像をはるかに超えるスピードで進化し、ビジネスのあらゆる場面に浸透し始めています。 そして、その波は、間違いなく中小製造業にも押し寄せています。 「AIなんて、うちのような町工場には関係ない話だ」 もし、あなたがそう思っているとしたら、それは大きなチャンスを逃しているのかもしれません。 なぜなら、AIは、これまで大企業でなければ不可能だった高度な分析や予測を、中小企業でも可能にする、強力な武器となり得るからです。 これまでの経営が、過去の実績データに基づいて、いわば“バックミラー”を見ながら進む「適応型経営」だったとすれば、AIがもたらすのは、未来に起こることを高い精度で予測し、先手を打っていく「予測型経営」へのシフトです。 一体、AIは中小製造業の現場や経営を、具体的にどのように変えていくのでしょうか？ AIが変える、中小製造業の「3つの未来」 見積業務の未来：脱・属人化と高速化 これは、すでにもっとも現実的なAI活用の領域です。 以前のコラムでも触れましたが、過去の膨大な図面データと、それに対応する見積りデータをAIに学習させることで、「この図面に似た過去の案件では、これくらいのコストがかかっているから、今回の見積り金額は〇〇円が妥当だ」と、AIが自動で算出してくれるようになります。   これにより、何が起きるか。   まず、ベテランの頭の中にしかなかった「見積りの勘どころ」が、AIという形でデジタル化され、組織の資産となります。 若手社員でも、ベテランに近い精度の見積りを、数分で作成できるようになるのです。 見積り業務の属人化は解消され、担当者は価格交渉や顧客への付加価値提案といった、より創造的な仕事に時間を使えるようになります。   ある企業では、図面管理システム「ARCHAIVE」の見積AI機能を活用し、数時間かかっていた見積り作業をわずか数分に短縮したという事例もあります。 これは、もはや未来の話ではなく、すぐそこにある現実なのです。   生産計画の未来：需要予測と最適化 「来月は、どの製品が、どれくらい受注できそうか」 「この受注量だと、材料はいつまでに、どれくらい発注しておくべきか」   こうした需要予測や生産計画は、これまで営業担当者の経験や、過去の月次データなど、曖昧な根拠に基づいて立てられることがほとんどでした。 その結果、需要を読み誤って過剰在庫を抱えたり、逆に急な受注に対応できず機会損失を生んだり、といったことが頻繁に起きていました。   AIは、過去の受注データだけでなく、季節変動、天候、市場のトレンド、さらにはSNS上の口コミといった、人間では到底処理しきれないような膨大なデータを分析し、未来の需要を高い精度で予測します。   この予測に基づけば、「どの製品を、いつ、どれだけ作るべきか」という生産計画を最適化できます。 無駄な在庫は削減され、キャッシュフローは改善。機械の稼働率も平準化され、工場の生産性は最大化されます。   品質管理・設備保全の未来：異常検知と予知保全 製品の外観検査を、人間の目に代わってAI搭載のカメラが行う。 これはすでに多くの工場で導入が進んでいます。 AIは、熟練の検査員でも見逃してしまうような微細な傷や汚れを、24時間365日、疲れ知らずで検出し続けます。   さらに進化しているのが、設備の「予知保全」です。 機械に取り付けられたセンサーから得られる振動、温度、音といったデータをAIが常に監視し、「いつもと違うパターン」を検知します。「このままだと、あと3日後にベアリングが故障する可能性が90%です」といったように、機械が故障する“兆候”を事前に予測してくれるのです。   これにより、突然の設備故障による生産ラインの停止（ダウンタイム）を未然に防ぎ、計画的なメンテナンスを行うことが可能になります。 これは、製造業にとって長年の夢だった「壊れる前に直す」を実現する、画期的なテクノロジーです。 AI活用を見据えた、今から始めるべきこと 「そんなすごいことができるなら、すぐにでもAIを導入したい！」 そう思われたかもしれませんが、ここで一つ、非常に重要なことがあります。 それは、AIは「データ」を食べて成長する、ということです。 どれほど優秀なAIエンジンを手に入れても、学習させるための良質なデータがなければ、AIは全く機能しません。AIは魔法の杖ではないのです。 つまり、「予測型経営」へシフトするためには、その前段階として、日々の生産活動で生まれる様々なデータを、正確に、そして継続的に蓄積していく「データ活用の文化」が、会社に根付いていなければなりません。 紙の日報、バラバラのExcelファイル、担当者の頭の中にしかない情報…。 こうしたアナログな状態から、まずは脱却すること。 データを一元管理し、可視化し、日々の改善活動に活かすサイクルを回していくこと。 これこそが、将来的なAI活用を見据えた、最も重要で、今すぐにでも始めるべき準備なのです。 「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、株式会社船井総合研究所の熊谷 俊作 氏が、まさにこの「将来的なAI活用を見据えたデータ活用のロードマップ」を提示します。 アナログな企業が、まず何から始め、どのようなステップでデータドリブン経営を実現し、そしてその先に待つAI活用の未来へと繋げていくのか。その壮大かつ現実的な道のりが、明確に示されます。 AIの時代に取り残されるのか、それともAIを使いこなし、競争相手をリードする存在になるのか。 その分水嶺は、今、あなたの目の前にあります。まずは、その第一歩となる「データ活用の基礎」を、このセミナーで体系的に学んでみませんか。 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 AIはもはや遠い未来の話ではありません。本セミナーでは、中小製造業がAI時代を生き抜くために、今から何をすべきかを具体的に解説します。データ活用の基礎から、将来のAI活用を見据えたロードマップまで。バックミラーを見る経営から、未来を予測する経営へ。あなたの会社を次世代の「予測型工場」へと導くための、全てのヒントがここにあります。 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 https://www.funaisoken.co.jp/seminar/134272

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、「”紙が好き”の正体」です。 なぜ、私たちはこれほどまでに「紙」に依存してしまうのか。 それは単なる「古い体質」や「ITが苦手」という問題だけではありません。そこには、私たちが本能的に「紙」を信頼してしまう、非常に合理的な理由が存在します。 この記事では、紙文化がなくならない「正体」を解き明かし、その心理的な壁を乗り越えて「本当に楽になる」DXの第一歩を踏み出すためのヒントをご紹介します。 １．“紙が好き”の正体 まず、私たちが「紙」を信頼する理由について考えてみましょう。慣れ親しんでいる紙ですが、「紙が持つ優れた特性」はいくつか存在します。 第一の理由は、私たちが紙に対して抱く心理的な「信頼感」です。 デジタルデータは実体がなく「消えるかも」という不安がありますが、紙は「モノ」として確かに存在します。この物理的な存在感が「確かにそこにある」という安心感につながるのです。 また、ハンコが押され、物理的に回覧されていくプロセスは、「誰が」「いつ」承認したかが一目瞭然です。この「承認の可視化」も、紙が持つ信頼性の一つと言えるでしょう。 第二に、業務を遂行する上での「即時性」と「一覧性」という利便性です。 紙は、PCの起動やログインを待つ必要がありません。ITリテラシーに関わらず、誰でも、すぐに読み書きができます。また、机の上に資料をバッと広げて全体を比較・検討する作業は、今のところモニター上より紙の方が得意な作業です。 そして多くの人が無意識にやっているのが「保険としての印刷」です。「会議中にPCが固まったら困る」というデジタルへのわずかな不信感が、「とりあえず印刷しておく」という行動につながり、結果として紙を減らせない要因となっています。 第三の理由は、自社の努力だけではどうにもならない外部環境の壁です。 典型的なのが取引先の慣習です。「ウチはデジタル化したいが、あのお客さんは紙の請求書しか受け付けてくれない」といったケースでは、自社だけでは完結しません。また、長らく「契約書や領収書の原本は紙であるべき」という法律や社内規定が常識だったため、そのマインドセットが根強く残っていることも見逃せません。 これらの理由は「古い」のではなく、長年の業務の中で「紙に最適化された合理性」とも言えます。DXとは、この合理性をデジタル技術で上回ることから始まります。 ２． 「紙の安心感」を超えるDXの始め方 では、この強力な紙文化をどう乗り越えていけばよいのでしょうか。多くの企業が陥りがちな失敗パターンと、その対策を見ていきましょう。 まず陥りがちなのが、「DX」ではなく単なる「電子化」で満足してしまう罠です。 例えば、紙の資料をスキャンして、ファイルサーバーの奥深くにPDFとして保存する。これで「ペーパーレス化が進んだ」と満足していないでしょうか。 しかし、これでは「紙の束から探す手間」が「無数のフォルダからファイルを探す手間」に変わっただけです。PDFの中身は検索できず、データとして集計・活用することもできません。 DX（ペーパーレス化）の本当のゴールは、「紙をなくすこと」そのものではなく、「紙に縛られていた業務プロセスそのものを変革すること」にあります。 例えば稟議書なら、紙をPDF化するのではなく、「ワークフローシステム」を導入し、申請から承認、決裁までの流れそのものをデジタル上で完結させることです。目指すべきは、面倒な手入力の自動化、必要な情報が一瞬で検索できること、そして「場所を選ばない働き方」を実現することなのです。 このゴールに向かうには、「スモールスタート」と「成功体験」が鍵となります。 いきなり「明日から紙は一切禁止」と宣言しても、現場の抵抗と混乱を招き、必ず失敗します。 まずは、「捨てる紙」と「（今は）残す紙」を戦略的に仕分けましょう。社内で完結する業務、例えば会議資料や経費精算、稟議書などから「捨てる候補」として選ぶのが賢明です。 次に重要なのが、現場が抱く『紙の安心感』を、デジタルが提供する『メリット』で上回ることです。 「データが消えたら怖い」という不安には、「クラウドなら、あなたのPCが壊れてもデータは安全に守られます。紙のように紛失したり、火事で燃えたりするリスクこそが危険です」と伝えます。「PC作業が面倒」という声には、「スマホから経費申請できるので、糊付けや手入力の手間がゼロになります。その時間を別の仕事に使えます」と、具体的なメリットを提示します。 そして最も大切なのが、小さな「楽になった！」という成功体験を積み重ねることです。 現場の誰かが「会議資料の印刷・配布の手間がゼロになった」「月末の経費精算が30分から5分になった」といった成功体験を実感することが最優先です。この「楽になった」というポジティブな体験を一つ作り、それをモデルケースとして横展開していくことが、組織全体の大きな変革につながっていくのです。 紙文化がこれほどまでに根強いのは、それだけ紙が「便利」で「信頼」できる優れたツールだったからです。 DXとは、その紙が長年担ってきた便利さや信頼性を、デジタル技術で「上回り」、新しい業務体験を作っていくプロセスに他なりません。 まずはあなたの身の回りにある「この紙、本当は要らないかも？」という一枚を見直すことから始めてみませんか。 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、「”紙が好き”の正体」です。 なぜ、私たちはこれほどまでに「紙」に依存してしまうのか。 それは単なる「古い体質」や「ITが苦手」という問題だけではありません。そこには、私たちが本能的に「紙」を信頼してしまう、非常に合理的な理由が存在します。 この記事では、紙文化がなくならない「正体」を解き明かし、その心理的な壁を乗り越えて「本当に楽になる」DXの第一歩を踏み出すためのヒントをご紹介します。 １．“紙が好き”の正体 まず、私たちが「紙」を信頼する理由について考えてみましょう。慣れ親しんでいる紙ですが、「紙が持つ優れた特性」はいくつか存在します。 第一の理由は、私たちが紙に対して抱く心理的な「信頼感」です。 デジタルデータは実体がなく「消えるかも」という不安がありますが、紙は「モノ」として確かに存在します。この物理的な存在感が「確かにそこにある」という安心感につながるのです。 また、ハンコが押され、物理的に回覧されていくプロセスは、「誰が」「いつ」承認したかが一目瞭然です。この「承認の可視化」も、紙が持つ信頼性の一つと言えるでしょう。 第二に、業務を遂行する上での「即時性」と「一覧性」という利便性です。 紙は、PCの起動やログインを待つ必要がありません。ITリテラシーに関わらず、誰でも、すぐに読み書きができます。また、机の上に資料をバッと広げて全体を比較・検討する作業は、今のところモニター上より紙の方が得意な作業です。 そして多くの人が無意識にやっているのが「保険としての印刷」です。「会議中にPCが固まったら困る」というデジタルへのわずかな不信感が、「とりあえず印刷しておく」という行動につながり、結果として紙を減らせない要因となっています。 第三の理由は、自社の努力だけではどうにもならない外部環境の壁です。 典型的なのが取引先の慣習です。「ウチはデジタル化したいが、あのお客さんは紙の請求書しか受け付けてくれない」といったケースでは、自社だけでは完結しません。また、長らく「契約書や領収書の原本は紙であるべき」という法律や社内規定が常識だったため、そのマインドセットが根強く残っていることも見逃せません。 これらの理由は「古い」のではなく、長年の業務の中で「紙に最適化された合理性」とも言えます。DXとは、この合理性をデジタル技術で上回ることから始まります。 ２． 「紙の安心感」を超えるDXの始め方 では、この強力な紙文化をどう乗り越えていけばよいのでしょうか。多くの企業が陥りがちな失敗パターンと、その対策を見ていきましょう。 まず陥りがちなのが、「DX」ではなく単なる「電子化」で満足してしまう罠です。 例えば、紙の資料をスキャンして、ファイルサーバーの奥深くにPDFとして保存する。これで「ペーパーレス化が進んだ」と満足していないでしょうか。 しかし、これでは「紙の束から探す手間」が「無数のフォルダからファイルを探す手間」に変わっただけです。PDFの中身は検索できず、データとして集計・活用することもできません。 DX（ペーパーレス化）の本当のゴールは、「紙をなくすこと」そのものではなく、「紙に縛られていた業務プロセスそのものを変革すること」にあります。 例えば稟議書なら、紙をPDF化するのではなく、「ワークフローシステム」を導入し、申請から承認、決裁までの流れそのものをデジタル上で完結させることです。目指すべきは、面倒な手入力の自動化、必要な情報が一瞬で検索できること、そして「場所を選ばない働き方」を実現することなのです。 このゴールに向かうには、「スモールスタート」と「成功体験」が鍵となります。 いきなり「明日から紙は一切禁止」と宣言しても、現場の抵抗と混乱を招き、必ず失敗します。 まずは、「捨てる紙」と「（今は）残す紙」を戦略的に仕分けましょう。社内で完結する業務、例えば会議資料や経費精算、稟議書などから「捨てる候補」として選ぶのが賢明です。 次に重要なのが、現場が抱く『紙の安心感』を、デジタルが提供する『メリット』で上回ることです。 「データが消えたら怖い」という不安には、「クラウドなら、あなたのPCが壊れてもデータは安全に守られます。紙のように紛失したり、火事で燃えたりするリスクこそが危険です」と伝えます。「PC作業が面倒」という声には、「スマホから経費申請できるので、糊付けや手入力の手間がゼロになります。その時間を別の仕事に使えます」と、具体的なメリットを提示します。 そして最も大切なのが、小さな「楽になった！」という成功体験を積み重ねることです。 現場の誰かが「会議資料の印刷・配布の手間がゼロになった」「月末の経費精算が30分から5分になった」といった成功体験を実感することが最優先です。この「楽になった」というポジティブな体験を一つ作り、それをモデルケースとして横展開していくことが、組織全体の大きな変革につながっていくのです。 紙文化がこれほどまでに根強いのは、それだけ紙が「便利」で「信頼」できる優れたツールだったからです。 DXとは、その紙が長年担ってきた便利さや信頼性を、デジタル技術で「上回り」、新しい業務体験を作っていくプロセスに他なりません。 まずはあなたの身の回りにある「この紙、本当は要らないかも？」という一枚を見直すことから始めてみませんか。

基幹システム導入をプロジェクトとして推進している、またはこれから計画されているご担当者様へ。 「前のプロジェクトで失敗した」「システムを入れ替えたのに効果がイマイチ」... 多くの企業が経験するこの悩みの背景には、共通する一つの致命的な落とし穴が存在します。 実は、基幹システムの成否は、最新の技術や高価なパッケージの機能よりも、ある"人"の存在に左右されると言っても過言ではありません。 今回は、数多くの導入プロジェクトに携わった経験から見えてきた、プロジェクトを成功に導くために不可欠な「最も重要な要素」について、具体的に触れていきます。 １．なぜ、あなたのプロジェクトは失敗したのか？ 基幹システム導入で、下記のような声を聞くことはありませんか？ ✔ コストをかけたのに、いざという時に経営判断に必要なデータが出てこない。   ✔ システム化に着手したが、「マスタ整備」で手が止まり、頓挫してしまった。   ✔ ITに詳しいメンバーに任せたのに、現場の業務とシステムが噛み合わない。   ✔ 過去の慣習を変えられず、結局、新しいシステムに古い業務を合わせる形になった。 これらの失敗の裏には、必ずと言っていいほど、以下の「失敗パターン」のどれかが潜んでいます。 ２．基幹システム導入で失敗する5つのパターンとは？ 目的・目標を曖昧にしたままスタートし、ゴールが途中でブレてしまう。   システム導入が目標となり、肝心の「業務改善」や「投資効果」を軽視している。   ベンダーに丸投げし、「システムと業務のミスマッチ」を引き起こしている。   最も重要な"キーマン"の選出を間違え、現場の抵抗を抑えられない。   計画性がなく、マスタデータの整備や新ルール作成を途中で投げ出す。 ３．基幹システム導入を成功させる「最も重要な要素」 成功に必要な要素は複数ありますが、その中でも私たちが断言する最も重要な要素、それは、 「プロジェクトを牽引する"キーマン"を選出する」ことです。 システム導入とは、システムを入れることではなく、「変革」です。過去の慣習や固定概念を壊し、新たなルールを設ける必要が出てきます。 この重大な「変革の判断」を下すのがキーマンの役割です。 経営層と現場、双方の意見を理解し、バランスをとれる「政治力」 「なぜ変革が必要か」を全社員に提言できる「コミュニケーション能力」 IT知識以上に、自社の業務全体を俯瞰できる「全体最適の視点」 ...ITスキルやパソコン知識だけでは、決して務まりません。 基幹システム導入プロジェクトは、この「キーマン選出」が成功の9割を決めると言っても過言ではありません。 貴社では、この「キーマン」となるべき人物は明確でしょうか？   【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 基幹システム導入をプロジェクトとして推進している、またはこれから計画されているご担当者様へ。 「前のプロジェクトで失敗した」「システムを入れ替えたのに効果がイマイチ」... 多くの企業が経験するこの悩みの背景には、共通する一つの致命的な落とし穴が存在します。 実は、基幹システムの成否は、最新の技術や高価なパッケージの機能よりも、ある"人"の存在に左右されると言っても過言ではありません。 今回は、数多くの導入プロジェクトに携わった経験から見えてきた、プロジェクトを成功に導くために不可欠な「最も重要な要素」について、具体的に触れていきます。 １．なぜ、あなたのプロジェクトは失敗したのか？ 基幹システム導入で、下記のような声を聞くことはありませんか？ ✔ コストをかけたのに、いざという時に経営判断に必要なデータが出てこない。   ✔ システム化に着手したが、「マスタ整備」で手が止まり、頓挫してしまった。   ✔ ITに詳しいメンバーに任せたのに、現場の業務とシステムが噛み合わない。   ✔ 過去の慣習を変えられず、結局、新しいシステムに古い業務を合わせる形になった。 これらの失敗の裏には、必ずと言っていいほど、以下の「失敗パターン」のどれかが潜んでいます。 ２．基幹システム導入で失敗する5つのパターンとは？ 目的・目標を曖昧にしたままスタートし、ゴールが途中でブレてしまう。   システム導入が目標となり、肝心の「業務改善」や「投資効果」を軽視している。   ベンダーに丸投げし、「システムと業務のミスマッチ」を引き起こしている。   最も重要な"キーマン"の選出を間違え、現場の抵抗を抑えられない。   計画性がなく、マスタデータの整備や新ルール作成を途中で投げ出す。 ３．基幹システム導入を成功させる「最も重要な要素」 成功に必要な要素は複数ありますが、その中でも私たちが断言する最も重要な要素、それは、 「プロジェクトを牽引する"キーマン"を選出する」ことです。 システム導入とは、システムを入れることではなく、「変革」です。過去の慣習や固定概念を壊し、新たなルールを設ける必要が出てきます。 この重大な「変革の判断」を下すのがキーマンの役割です。 経営層と現場、双方の意見を理解し、バランスをとれる「政治力」 「なぜ変革が必要か」を全社員に提言できる「コミュニケーション能力」 IT知識以上に、自社の業務全体を俯瞰できる「全体最適の視点」 ...ITスキルやパソコン知識だけでは、決して務まりません。 基幹システム導入プロジェクトは、この「キーマン選出」が成功の9割を決めると言っても過言ではありません。 貴社では、この「キーマン」となるべき人物は明確でしょうか？   【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

世の中には、DXやデータ活用に関するセミナーが溢れています。 「AIの最新動向」「スマートファクトリーの未来」… きらびやかなキーワードが並ぶセミナーに参加してみたものの、「結局、ウチみたいな町工場で、明日から何をやればいいんだ？」と、かえって混乱してしまった経験はありませんか。 それは当然です。なぜなら、そのセミナーの講演者は、あなたと同じ「中小製造業の現場の痛み」を、本当に理解している専門家ではなかったからです。 セミナーの価値は、「何を学ぶか」だけでなく、「誰から学ぶか」で、その9割が決まると言っても過言ではありません。 その点において、「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」は、他のいかなるセミナーとも一線を画しています。 なぜなら、このセミナーには、中小製造業のDXを成功に導くため、それぞれの分野に特化した「本物の専門家」が、たった2時間のために集結しているからです。 専門家①：中小製造業の「経営改革」のプロフェッショナル 株式会社船井総合研究所 製造現場DXチーム リーダー　熊谷 俊作 氏 第三講座に登壇する熊谷氏は、単なるITコンサルタントではありません。経営コンサルティングファームである船井総合研究所において、特に「製造現場」のDX支援に特化したチームを率いるリーダーです。 彼の専門性は、最新のITツールを知っていることではありません。「ITをどう使えば、中小製造業の“経営数字（＝利益）”に繋がるか」を知り尽くしていることです。 彼が語る「データドリブン経営へのロードマップ」や「損益計算書から見る原価管理」の話は、机上の空論ではありません。数え切れないほどの中小製造業の現場に入り込み、経営者と共に悩み、汗を流し、成功も失敗も見てきたからこそ語れる、「生きた経営論」です。 「高額なシステムは避けたい」「何から始めればいいか分からない」…そんな中小企業特有の悩みに、最も的確な「処方箋」を提示できる人物と言えるでしょう。 専門家②：現場の「図面・見積もり」課題解決のプロフェッショナル 【ゲスト講座】株式会社STAR UP　木村 遥輝 氏 第二講座に登壇する木村氏は、図面管理システム「ARCHAIVE」を提供する、いわば「現場の課題解決」のスペシャリストです。 彼が、なぜゲストとして招かれているのか。それは、彼のソリューションが、「図面がバラバラで探せない」「見積もりが属人化している」といった、中小製造業の“最も泥臭く、最も根深い”課題を、真正面から解決するものだからです。 大企業向けの複雑怪奇なシステムではなく、中小企業でも導入しやすく、かつ、AIという最新技術を使って「見積工数の大幅削減」という劇的な成果を出す。 彼が語る「成功事例」は、システム会社の宣伝文句ではありません。それは、彼らが顧客と共に、現場の「カオス」と格闘し、いかにして業務改革を成し遂げたかという、「生々しいドキュメンタリー」です。あなたの会社と同じ悩みを抱えていた企業が、どう変わったのか。その現実を知ることは、大きな勇気となるはずです。 “本物”から学ぶ、凝縮の2時間 中小製造業の「経営」を深く理解する、船井総研の熊谷氏   中小製造業の「現場（図面・見積もり）」を深く理解する、STAR UPの木村氏 この二人の専門家による、「中小製造業のためだけ」に最適化された、超実践的なセッションで構成されています。 さらに第一講座では、彼らの知見に基づいた「日報データ活用」という、最も始めやすい具体的な第一歩が、愛知県や香川県の成功事例と共に示されます。 もしあなたが、 「もう、総論的なDXの話は聞き飽きた」 「ウチの会社で、明日からできる、具体的な一手が知りたい」 「本気で会社を変えたい」 そう強く願うのであれば、この2時間は、あなたの会社にとって、間違いなく「ターニングポイント」となります。 “本物の専門家”の話を、オンラインで、しかも無料で聞けるこの機会を、逃すべきではありません。   【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 総論ではなく、あなたの会社のための「各論」を。「誰から学ぶか」にこだわる、本気の中小製造業経営者のための、超実践的セミナーです。 ⚫ どのような方におすすめか？ 従業員100名以下の製造業の方 日報を「記録すること」が目的化していると感じている方 紙やデータ図面がバラバラで、最新版を探すのに時間がかかっている方 過去の見積りを探すのに手間がかかり、類似案件でもゼロから作成しがちの方 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   ⚫ 本セミナーで学べるポイント（登壇者にご注目ください！） 第一講座：「いつもの日報」が宝に！今すぐできるデータ可視化と改善活動 ＜愛知県＞多品種少量生産、＜香川県＞従業員50名の木材加工会社など、具体的な成功事例が学べます。   第二講座：【ゲスト講座】中小製造業が図面管理・見積AIシステムを導入して業務改革した事例 登壇：株式会社STAR UP　木村 遥輝　氏 「ARCHAIVE」を活用した、図面管理と見積AIの最新事例が聞けます。   第三講座：アナログ企業が「データドリブン経営」を実現するロードマップ 登壇：株式会社船井総合研究所　製造現場DXチーム　リーダー　熊谷 俊作 中小製造業のDXを知り尽くした専門家が、あなたの会社の「次の一手」を示します。   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 世の中には、DXやデータ活用に関するセミナーが溢れています。 「AIの最新動向」「スマートファクトリーの未来」… きらびやかなキーワードが並ぶセミナーに参加してみたものの、「結局、ウチみたいな町工場で、明日から何をやればいいんだ？」と、かえって混乱してしまった経験はありませんか。 それは当然です。なぜなら、そのセミナーの講演者は、あなたと同じ「中小製造業の現場の痛み」を、本当に理解している専門家ではなかったからです。 セミナーの価値は、「何を学ぶか」だけでなく、「誰から学ぶか」で、その9割が決まると言っても過言ではありません。 その点において、「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」は、他のいかなるセミナーとも一線を画しています。 なぜなら、このセミナーには、中小製造業のDXを成功に導くため、それぞれの分野に特化した「本物の専門家」が、たった2時間のために集結しているからです。 専門家①：中小製造業の「経営改革」のプロフェッショナル 株式会社船井総合研究所 製造現場DXチーム リーダー　熊谷 俊作 氏 第三講座に登壇する熊谷氏は、単なるITコンサルタントではありません。経営コンサルティングファームである船井総合研究所において、特に「製造現場」のDX支援に特化したチームを率いるリーダーです。 彼の専門性は、最新のITツールを知っていることではありません。「ITをどう使えば、中小製造業の“経営数字（＝利益）”に繋がるか」を知り尽くしていることです。 彼が語る「データドリブン経営へのロードマップ」や「損益計算書から見る原価管理」の話は、机上の空論ではありません。数え切れないほどの中小製造業の現場に入り込み、経営者と共に悩み、汗を流し、成功も失敗も見てきたからこそ語れる、「生きた経営論」です。 「高額なシステムは避けたい」「何から始めればいいか分からない」…そんな中小企業特有の悩みに、最も的確な「処方箋」を提示できる人物と言えるでしょう。 専門家②：現場の「図面・見積もり」課題解決のプロフェッショナル 【ゲスト講座】株式会社STAR UP　木村 遥輝 氏 第二講座に登壇する木村氏は、図面管理システム「ARCHAIVE」を提供する、いわば「現場の課題解決」のスペシャリストです。 彼が、なぜゲストとして招かれているのか。それは、彼のソリューションが、「図面がバラバラで探せない」「見積もりが属人化している」といった、中小製造業の“最も泥臭く、最も根深い”課題を、真正面から解決するものだからです。 大企業向けの複雑怪奇なシステムではなく、中小企業でも導入しやすく、かつ、AIという最新技術を使って「見積工数の大幅削減」という劇的な成果を出す。 彼が語る「成功事例」は、システム会社の宣伝文句ではありません。それは、彼らが顧客と共に、現場の「カオス」と格闘し、いかにして業務改革を成し遂げたかという、「生々しいドキュメンタリー」です。あなたの会社と同じ悩みを抱えていた企業が、どう変わったのか。その現実を知ることは、大きな勇気となるはずです。 “本物”から学ぶ、凝縮の2時間 中小製造業の「経営」を深く理解する、船井総研の熊谷氏   中小製造業の「現場（図面・見積もり）」を深く理解する、STAR UPの木村氏 この二人の専門家による、「中小製造業のためだけ」に最適化された、超実践的なセッションで構成されています。 さらに第一講座では、彼らの知見に基づいた「日報データ活用」という、最も始めやすい具体的な第一歩が、愛知県や香川県の成功事例と共に示されます。 もしあなたが、 「もう、総論的なDXの話は聞き飽きた」 「ウチの会社で、明日からできる、具体的な一手が知りたい」 「本気で会社を変えたい」 そう強く願うのであれば、この2時間は、あなたの会社にとって、間違いなく「ターニングポイント」となります。 “本物の専門家”の話を、オンラインで、しかも無料で聞けるこの機会を、逃すべきではありません。   【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 総論ではなく、あなたの会社のための「各論」を。「誰から学ぶか」にこだわる、本気の中小製造業経営者のための、超実践的セミナーです。 ⚫ どのような方におすすめか？ 従業員100名以下の製造業の方 日報を「記録すること」が目的化していると感じている方 紙やデータ図面がバラバラで、最新版を探すのに時間がかかっている方 過去の見積りを探すのに手間がかかり、類似案件でもゼロから作成しがちの方 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   ⚫ 本セミナーで学べるポイント（登壇者にご注目ください！） 第一講座：「いつもの日報」が宝に！今すぐできるデータ可視化と改善活動 ＜愛知県＞多品種少量生産、＜香川県＞従業員50名の木材加工会社など、具体的な成功事例が学べます。   第二講座：【ゲスト講座】中小製造業が図面管理・見積AIシステムを導入して業務改革した事例 登壇：株式会社STAR UP　木村 遥輝　氏 「ARCHAIVE」を活用した、図面管理と見積AIの最新事例が聞けます。   第三講座：アナログ企業が「データドリブン経営」を実現するロードマップ 登壇：株式会社船井総合研究所　製造現場DXチーム　リーダー　熊谷 俊作 中小製造業のDXを知り尽くした専門家が、あなたの会社の「次の一手」を示します。   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、我が社もDXを推進するぞ！」 経営者であるあなたが、高らかに宣言したとします。 最新のタブレットを導入し、ITベンダーを呼んで、新しいシステムの導入を決めた。 しかし、現場の反応は、驚くほど冷ややかです。 「また社長が、何か思いつきで始めたよ…」 「ただでさえ忙しいのに、新しいことを覚えるなんて面倒だ」 「今のやり方で回っているんだから、変える必要ないだろう」 経営者の熱い思いとは裏腹に、現場は「抵抗勢力」と化し、せっかく導入したシステムは誰にも使われず、ホコリをかぶっていく…。DXに取り組もうとした中小企業の、あまりにも多くが、この「現場の壁」に跳ね返されて、夢破れています。 なぜ、こんな悲劇が起きてしまうのでしょうか。 それは、DXを「ITツールの導入」だと勘違いし、「現場の仕事を変える」という、最も重要な視点が抜け落ちているからです。 DXは、情報システム部門や、ITに詳しい若手に「丸投げ」して成功するほど、甘いものではありません。 それは、会社の業務プロセス、働き方、そして文化そのものを変える「経営改革」です。だからこそ、その成否は、経営者であるあなたの「覚悟」と「リーダーシップ」で9割決まると言っても過言ではありません。 現場を「抵抗勢力」ではなく、改革を推進する「最強のパートナー」へと変えるために、経営者が今すぐやるべきこと。それは、以下の3つに集約されます。 1. 「なぜやるのか？」という“大義名分”を、自分の言葉で語り続ける 現場が一番知りたいのは、「新しいシステムの使い方」ではありません。 「なぜ、今、この面倒くさい変化を受け入れなければならないのか？」という、根本的な理由です。 「このままアナログなやり方を続けていけば、5年後、ライバルに仕事は奪われ、ウチは立ち行かなくなるかもしれない」 「ベテランのAさんの技術を、このまま失わせてはいけない。会社の財産として残したいんだ」 「みんなを、見積もり探しや日報作成といった不毛な作業から解放して、もっと創造的で、儲かる仕事に時間を使ってほしいんだ」 こうした危機感や、未来へのビジョン、そして従業員への思いを、経営者自身の「本気の言葉」で、繰り返し、繰り返し、語り続ける。この「大義名分」の共有なくして、現場が自ら動くことは絶対にありません。 2. 「現場の不満」を、誰よりも真剣に聞く 新しいことを始めれば、必ず現場からは不満や不安の声が上がります。 「このタブレット、入力しづらい」 「この機能、現場の実態と合っていない」 この時、経営者が「決まったことだから、つべこべ言わずにやれ！」と、上から押さえつけてしまったら、その瞬間に改革は失敗します。 むしろ、これらの「不満」は、改革を成功させるための「宝のヒント」です。 経営者自らが現場に足を運び、「どこが使いづらい？」「どうすれば、もっと楽になると思う？」と、謙虚に耳を傾ける。そして、吸い上げた声を基に、ツールやルールを即座に改善していく。 「社長が、俺たちの声をちゃんと聞いて、変えてくれた」 この小さな信頼関係の積み重ねが、現場を「やらされ感」から「当事者意識」へと変えていきます。 3. 「小さな成功」を、全力で賞賛し、共有する DXは、いきなり大きな成果が出るものではありません。 「日報の集計時間が、1日30分短縮された」 「図面を探す時間がなくなり、顧客への回答が早くなった」 「データを見たら、意外なムダに気づけた」 こうした、現場レベルの「小さな成功（スモールウィン）」を見逃さず、経営者が全力で賞賛し、全社で共有すること。 「〇〇さんの提案のおかげで、こんなに良くなったぞ！ありがとう！」 このポジティブなフィードバックが、現場の達成感を刺激し、「やれば、本当に仕事が楽になるんだ」「次もやってみよう」という、前向きな「改善の文化」を醸成していきます。 「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）」を解説します。 これは、単なるDXのロードマップではなく、経営者がいかにして現場を巻き込み、組織を変革していくかという、「リーダーシップ論」そのものです。 「ツールは導入したが、現場が使ってくれない…」 そう嘆く前に、経営者であるあなた自身の「覚悟」が、本物かどうか。 ぜひ、このセミナーで、その答え合わせをしてみてください。 【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 DXの成否は、ツールではなく「人」で決まる。現場の抵抗に遭い、改革が進まない…そんな経営者様必見。現場を巻き込み、「改善の文化」を根付かせるための、経営者の覚悟とリーダーシップを問うセミナーです。 ⚫ どのような方におすすめか？ DXを推進したいが、現場の抵抗が大きく、どう進めればよいか悩んでいる経営者 データ分析・業務改善をしたいが、社内に推進できる人材がいないと感じている方 従業員100名以下の製造業の方 日報を「記録すること」が目的化していると感じている方 高額なシステム導入は避けたいと感じている方   ⚫ 本セミナーで学べるポイント 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！ **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）**が学べます。 アナログな企業がDX化に取り組み、データドリブン経営を実現するまでの道筋がわかります。   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 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、我が社もDXを推進するぞ！」 経営者であるあなたが、高らかに宣言したとします。 最新のタブレットを導入し、ITベンダーを呼んで、新しいシステムの導入を決めた。 しかし、現場の反応は、驚くほど冷ややかです。 「また社長が、何か思いつきで始めたよ…」 「ただでさえ忙しいのに、新しいことを覚えるなんて面倒だ」 「今のやり方で回っているんだから、変える必要ないだろう」 経営者の熱い思いとは裏腹に、現場は「抵抗勢力」と化し、せっかく導入したシステムは誰にも使われず、ホコリをかぶっていく…。DXに取り組もうとした中小企業の、あまりにも多くが、この「現場の壁」に跳ね返されて、夢破れています。 なぜ、こんな悲劇が起きてしまうのでしょうか。 それは、DXを「ITツールの導入」だと勘違いし、「現場の仕事を変える」という、最も重要な視点が抜け落ちているからです。 DXは、情報システム部門や、ITに詳しい若手に「丸投げ」して成功するほど、甘いものではありません。 それは、会社の業務プロセス、働き方、そして文化そのものを変える「経営改革」です。だからこそ、その成否は、経営者であるあなたの「覚悟」と「リーダーシップ」で9割決まると言っても過言ではありません。 現場を「抵抗勢力」ではなく、改革を推進する「最強のパートナー」へと変えるために、経営者が今すぐやるべきこと。それは、以下の3つに集約されます。 1. 「なぜやるのか？」という“大義名分”を、自分の言葉で語り続ける 現場が一番知りたいのは、「新しいシステムの使い方」ではありません。 「なぜ、今、この面倒くさい変化を受け入れなければならないのか？」という、根本的な理由です。 「このままアナログなやり方を続けていけば、5年後、ライバルに仕事は奪われ、ウチは立ち行かなくなるかもしれない」 「ベテランのAさんの技術を、このまま失わせてはいけない。会社の財産として残したいんだ」 「みんなを、見積もり探しや日報作成といった不毛な作業から解放して、もっと創造的で、儲かる仕事に時間を使ってほしいんだ」 こうした危機感や、未来へのビジョン、そして従業員への思いを、経営者自身の「本気の言葉」で、繰り返し、繰り返し、語り続ける。この「大義名分」の共有なくして、現場が自ら動くことは絶対にありません。 2. 「現場の不満」を、誰よりも真剣に聞く 新しいことを始めれば、必ず現場からは不満や不安の声が上がります。 「このタブレット、入力しづらい」 「この機能、現場の実態と合っていない」 この時、経営者が「決まったことだから、つべこべ言わずにやれ！」と、上から押さえつけてしまったら、その瞬間に改革は失敗します。 むしろ、これらの「不満」は、改革を成功させるための「宝のヒント」です。 経営者自らが現場に足を運び、「どこが使いづらい？」「どうすれば、もっと楽になると思う？」と、謙虚に耳を傾ける。そして、吸い上げた声を基に、ツールやルールを即座に改善していく。 「社長が、俺たちの声をちゃんと聞いて、変えてくれた」 この小さな信頼関係の積み重ねが、現場を「やらされ感」から「当事者意識」へと変えていきます。 3. 「小さな成功」を、全力で賞賛し、共有する DXは、いきなり大きな成果が出るものではありません。 「日報の集計時間が、1日30分短縮された」 「図面を探す時間がなくなり、顧客への回答が早くなった」 「データを見たら、意外なムダに気づけた」 こうした、現場レベルの「小さな成功（スモールウィン）」を見逃さず、経営者が全力で賞賛し、全社で共有すること。 「〇〇さんの提案のおかげで、こんなに良くなったぞ！ありがとう！」 このポジティブなフィードバックが、現場の達成感を刺激し、「やれば、本当に仕事が楽になるんだ」「次もやってみよう」という、前向きな「改善の文化」を醸成していきます。 「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）」を解説します。 これは、単なるDXのロードマップではなく、経営者がいかにして現場を巻き込み、組織を変革していくかという、「リーダーシップ論」そのものです。 「ツールは導入したが、現場が使ってくれない…」 そう嘆く前に、経営者であるあなた自身の「覚悟」が、本物かどうか。 ぜひ、このセミナーで、その答え合わせをしてみてください。 【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 DXの成否は、ツールではなく「人」で決まる。現場の抵抗に遭い、改革が進まない…そんな経営者様必見。現場を巻き込み、「改善の文化」を根付かせるための、経営者の覚悟とリーダーシップを問うセミナーです。 ⚫ どのような方におすすめか？ DXを推進したいが、現場の抵抗が大きく、どう進めればよいか悩んでいる経営者 データ分析・業務改善をしたいが、社内に推進できる人材がいないと感じている方 従業員100名以下の製造業の方 日報を「記録すること」が目的化していると感じている方 高額なシステム導入は避けたいと感じている方   ⚫ 本セミナーで学べるポイント 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！ **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）**が学べます。 アナログな企業がDX化に取り組み、データドリブン経営を実現するまでの道筋がわかります。   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 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