DX CONSULTING COLUMN 工場DXコンサルティングコラム

１．協働ロボットとは何か 協働ロボットとは、人と一緒に作業を行う事の出来る産業用ロボットです。 本来産業用ロボットというのは、非常に力持ちです。ロボットの種類や大きさによるものの 人を遥かに超える大きな力をもっている為に産業用ロボットの稼働範囲に人が入ってしまうと重篤な災害を引き起こすリスクがあります。 その為、産業用ロボットの周囲には安全柵の設置が必要であり、安全柵はロボットが停止していないと開かない様になっています。 完全にロボットのみで完結するシステムであれば問題無いのですが、あくまで人が組立作業を行うが人の作業をロボットで補助して欲しいというニーズや、普段は必要無いが生産ラインに欠員等の人員不足等があった際にロボットを使用したい、というニーズが多くあります。 2013年12月に以下のとおり規制が緩和されたことをきっかけに、労働者に危険が生じない産業用ロボットの開発が進みました。それこそが協働ロボットです。 事業者は、産業用ロボットを運転する場合（教示等のために産業用ロボットを運転する場合及び産業用ロボットの運転中に次条に規定する作業を行わなければならない場合において産業用ロボットを運転するときを除く。）において、当該産業用ロボットに接触することにより労働者に危険が生ずるおそれのあるときは、さく又は囲いを設ける等当該危険を防止するために必要な措置を講じなければならない。 厚生労働省『安衛則第150条の4（運転中の危険の防止）』より 産業用ロボットを使用する事業者が、労働安全衛生法第２８条の２による危険性等の調査（以下 「リスクアセスメント」という。）に基づく措置を実施し、産業用ロボットに接触することにより労働者に危険の生ずるおそれが無くなったと評価できるときは、本条の「労働者に危険が生ずるおそれのあるとき」に該当しません。 『安衛則第150条の4（運転中の危険の防止）』（平成２５年１２月２４日付基発１２２４第２号通達）より 協働ロボットは一般的にモーターの定格出力が80Wを超えない様になっています。そして何かに衝突したり大きな負荷がロボットに掛かった場合は即時モータ電源が遮断されるようになっています。 感覚的に言えば、道を歩いていてすれ違う人と軽く肩がぶつかった時の衝撃よりも軽い衝撃でロボットは停止する様になっており、作業者が仮にロボットに接触しても大きな災害につながるリスクは小さいのです。 ２．協働ロボットの特徴 協働ロボットは安全の為に他の産業用ロボットに比べて非常に非力に作られています。 非力であるが故に大きなモノや重たいモノは持つ事も素早く動く事も出来ません。 しかし、下記の様な特長を持っています。 非常にコンパクトで軽量な為に必要に応じてロボットを移動して別の場所で使う事が出来る。 ※協働ロボットの架台にキャスターが付いているモノも多いです。 直接教示が可能なモノが多く簡単に動かす事が出来る。※直接教示はダイレクトティーチングとも呼ばれ、人の手でロボットハンドを指定したい場所に動かしてポイントを登録するだけでティーチング出来るという教示法。簡単で早い教示が可能です。 コンセント繋げれば使える。大がかりなシステムが必要無い為、導入コストを引き下げる事が出来る。 ※協働ロボット単体の単価は一般の産業用ロボットに比べて高めですが、安全対策機器に掛かる費用やシステム設計費等を抑制する事が出来るのでシステム全体としての費用は抑える事が出来ます。 ビジョンセンサ等をセンシング機器とアッセンブリで販売されているモノも多く用途に合わせて選ぶ事が出来る。 操作が簡単に誰でも出来る様にアプリケーションの開発が進んでおり、一般的な産業用ロボットに比べて遥かに使いやすい。 協働ロボットはこのような特徴をもっており、一般の産業用ロボットでは不可能な事が可能となる面をもっています。作業者のすぐそばで作業をする為に、安全性と操作性に非常に特化されており【身近なロボット】として生産現場で活躍しています。 協働ロボットは非常に非力と記述しましたが、現在の開発競争の中、可搬重量が数１０KGを超える協働ロボットも出てきています。安全対策の進歩により、かなり力のある協働ロボットも世に出てきており、数年後には協働ロボットは一般産業用ロボットの可搬性能に並んでいくかも知れませんね。 ３． 協働ロボットの主要メーカと商品 現在下記の様なロボットメーカーが協働ロボットを開発し販売しています。 ユニバーサルロボット（デンマーク）　　「URシリーズ」 安川電機（日本）　　「MOTOMAN-HC」 ファナック（日本）　　「CRシリーズ」 ABB　（スイス）　　「YuMi®」 KUKA　（ドイツ）　　「LBR iiwa」 川崎重工（日本）　　「duAro」 三菱電機（日本）　　「MELFA ASSISTA」 住友重機械工業（日本）　　「Sawyer」 デンソーウェーブ（日本）　　「COBOTTA」 オムロン（日本）　　「TMシリーズ」 不二越（日本）　　「CZ１０」 TechMan Robot（台湾）　　「TMシリーズ」 Doosan Robotics（韓国）　　「Mシリーズ」 KAWADA　Robotics　（日本）　「NEXTAGE」 ここに記載したメーカーと商品はごく一部になります。 国内海外問わず様々なメーカーが協働ロボット市場に参入しており、これまでにない協働ロボットがどんどん世に送り出されています。 世界シェアでいえばユニバーサルロボットが圧倒的なシェアを誇っていると言えますが、各社様々な特徴を持った協働ロボットをリリースしており一概にどこのロボットが一番良いと言う事は出来ません。 協働ロボットの価格については、韓国や台湾の協働ロボットは価格面において非常に優位性があります。 一般的に協働ロボットは500～600万円程するモノですが、300万円台で購入できるモノも出ています。今後更に性能の良いものがより安価に購入できる様になってくると思います。 日本においては双椀ロボットの開発も進んでおり、ロボットアームが2本ありビジョンセンサも標準装備されている事で対応可能な加工や工程が幅広く非常に汎用性に富んでいます。本来複数軸のロボットの制御やティーチングは非常に難しいのですが、これを簡単に安全に出来るようにアプリケーションを工夫しており非常に使い勝手が良いです。 ４．協働ロボットの活用方法や導入事例 協働ロボットは様々な工程での活用が可能です。下記の様な工程はもちろんの事、アイデア次第では更に活用範囲は広がる事でしょう。 ピック・アンド・プレイス・・部品運搬に活用 射出成形・・射出成型機からのワークの取り出しに活用 CNC・・工作機械からのワークの着脱に活用 梱包およびパレタイジング・・・自動積み付けに活用 品質検査・・・カメラによる自動良否判定に活用 組み立て・・小物精密部品の自動組み立て 研磨・・・自動でのバフ研磨やバリ取りにも活用 ねじ止め・・・自動でのねじ止めやねじ供給に活用 接着、溶接作業・・・シーリング等の接着剤塗布作業から溶接作業にも活用 様々な工程で導入されている協働ロボットですが、やはり導入企業に共通している活用方法は、1台のロボットを色々な場所に移動して多用途に活用しているという点です。 例えば、 欠員が出た生産工程に協働ロボットを持って生産を行う。 作業負荷の高い製品の生産を行う時だけ使う。 生産タクトに遅れが出ているボトルネックの工程に持っていき人員の作業の補助をさせる等です。 各社各々補助的なモノとしていろいろな活用方法を各社アイデアと工夫で取り組んでいます。 使い方次第では人が行っていた工程に協働ロボットを導入した結果生産性が何倍にもする事も普通にあり、生産現場の頼れるパートナーとなっています。 これまで協働ロボットについて、記述してきましたが如何でしたか？ 自動化は進めていきたいが、需要が不透明で大がかりな専用機の導入が難しいと考えていらっしゃる方も多いと思いますが、大がかりな専用自動機では無く、色々な工程で人間の作業を補助するロボットをいれて全体の生産性を高めていくという自動化もあります。 現在協働ロボット市場は活発に開発競争が行われており、平行して現場への活用も進んできています。 世界的に見ても欧州や中国を中心に製造現場に協働ロボットが数十台並んでいる工場も珍しくありません。一度協働ロボットの導入を検討してみてはいかがでしょうか。   ■最短半年でロボット導入を成功させる方法 ▼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。 食品・飲料品メーカー経営者セミナー「DX経営戦略！」 多品種小ロット＆労働集約型生産における自動化・ロボット化＆デジタル化・AI化・IoT化！ ↓↓お申し込みはこちらから↓↓ https://smart-factory.funaisoken.co.jp/event/   講座内容 第一講座　食品・飲料品メーカーDX取組事例講座編 「全国各地で見られる食品・飲料品メーカーでの自動化・ロボット化＆デジタル化・AI化・IoT化取組事例」 多品種小ロット＆労働集約型の食品・飲料品メーカーが取り組んでいるDX化事例 人海戦術に依存している食品・飲料品メーカーが生産現場で取り組んでいる自動化・ロボット化事例 生産技術・生産計画・生産管理でDXを活用して熟練者依存からの脱却に取り組んでいる食品・飲料品メーカーの事例 属人的な生産現場でデジタル化・AI化・IoT化に取り組んでいる食品・飲料品メーカーの事例 経営者として経営管理全般でDX化に邁進している食品・飲料品メーカーの事例   第二講座　食品・飲料品メーカーDX戦略講座編 「食品・飲料品メーカー経営者が取り組むべきDX戦略」 食品・飲料品メーカーの経営にDXを活用する方法 ”経営者”が知っておくべき自動化・ロボット化＆デジタル化・AI化・IoT化の具体的な活用とは？ 漠然とした理論・概論ではなく、現場で即使えて実践的なDX導入手順   全日程オンラインでの開催となります 2022/05/12 (木)　13:00~15:00 2022/05/17 (火)　13:00~15:00 2022/05/19 (木)　13:00~15:00 無料お申し込みはこちら 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．協働ロボットとは何か 協働ロボットとは、人と一緒に作業を行う事の出来る産業用ロボットです。 本来産業用ロボットというのは、非常に力持ちです。ロボットの種類や大きさによるものの 人を遥かに超える大きな力をもっている為に産業用ロボットの稼働範囲に人が入ってしまうと重篤な災害を引き起こすリスクがあります。 その為、産業用ロボットの周囲には安全柵の設置が必要であり、安全柵はロボットが停止していないと開かない様になっています。 完全にロボットのみで完結するシステムであれば問題無いのですが、あくまで人が組立作業を行うが人の作業をロボットで補助して欲しいというニーズや、普段は必要無いが生産ラインに欠員等の人員不足等があった際にロボットを使用したい、というニーズが多くあります。 2013年12月に以下のとおり規制が緩和されたことをきっかけに、労働者に危険が生じない産業用ロボットの開発が進みました。それこそが協働ロボットです。 事業者は、産業用ロボットを運転する場合（教示等のために産業用ロボットを運転する場合及び産業用ロボットの運転中に次条に規定する作業を行わなければならない場合において産業用ロボットを運転するときを除く。）において、当該産業用ロボットに接触することにより労働者に危険が生ずるおそれのあるときは、さく又は囲いを設ける等当該危険を防止するために必要な措置を講じなければならない。 厚生労働省『安衛則第150条の4（運転中の危険の防止）』より 産業用ロボットを使用する事業者が、労働安全衛生法第２８条の２による危険性等の調査（以下 「リスクアセスメント」という。）に基づく措置を実施し、産業用ロボットに接触することにより労働者に危険の生ずるおそれが無くなったと評価できるときは、本条の「労働者に危険が生ずるおそれのあるとき」に該当しません。 『安衛則第150条の4（運転中の危険の防止）』（平成２５年１２月２４日付基発１２２４第２号通達）より 協働ロボットは一般的にモーターの定格出力が80Wを超えない様になっています。そして何かに衝突したり大きな負荷がロボットに掛かった場合は即時モータ電源が遮断されるようになっています。 感覚的に言えば、道を歩いていてすれ違う人と軽く肩がぶつかった時の衝撃よりも軽い衝撃でロボットは停止する様になっており、作業者が仮にロボットに接触しても大きな災害につながるリスクは小さいのです。 ２．協働ロボットの特徴 協働ロボットは安全の為に他の産業用ロボットに比べて非常に非力に作られています。 非力であるが故に大きなモノや重たいモノは持つ事も素早く動く事も出来ません。 しかし、下記の様な特長を持っています。 非常にコンパクトで軽量な為に必要に応じてロボットを移動して別の場所で使う事が出来る。 ※協働ロボットの架台にキャスターが付いているモノも多いです。 直接教示が可能なモノが多く簡単に動かす事が出来る。※直接教示はダイレクトティーチングとも呼ばれ、人の手でロボットハンドを指定したい場所に動かしてポイントを登録するだけでティーチング出来るという教示法。簡単で早い教示が可能です。 コンセント繋げれば使える。大がかりなシステムが必要無い為、導入コストを引き下げる事が出来る。 ※協働ロボット単体の単価は一般の産業用ロボットに比べて高めですが、安全対策機器に掛かる費用やシステム設計費等を抑制する事が出来るのでシステム全体としての費用は抑える事が出来ます。 ビジョンセンサ等をセンシング機器とアッセンブリで販売されているモノも多く用途に合わせて選ぶ事が出来る。 操作が簡単に誰でも出来る様にアプリケーションの開発が進んでおり、一般的な産業用ロボットに比べて遥かに使いやすい。 協働ロボットはこのような特徴をもっており、一般の産業用ロボットでは不可能な事が可能となる面をもっています。作業者のすぐそばで作業をする為に、安全性と操作性に非常に特化されており【身近なロボット】として生産現場で活躍しています。 協働ロボットは非常に非力と記述しましたが、現在の開発競争の中、可搬重量が数１０KGを超える協働ロボットも出てきています。安全対策の進歩により、かなり力のある協働ロボットも世に出てきており、数年後には協働ロボットは一般産業用ロボットの可搬性能に並んでいくかも知れませんね。 ３． 協働ロボットの主要メーカと商品 現在下記の様なロボットメーカーが協働ロボットを開発し販売しています。 ユニバーサルロボット（デンマーク）　　「URシリーズ」 安川電機（日本）　　「MOTOMAN-HC」 ファナック（日本）　　「CRシリーズ」 ABB　（スイス）　　「YuMi®」 KUKA　（ドイツ）　　「LBR iiwa」 川崎重工（日本）　　「duAro」 三菱電機（日本）　　「MELFA ASSISTA」 住友重機械工業（日本）　　「Sawyer」 デンソーウェーブ（日本）　　「COBOTTA」 オムロン（日本）　　「TMシリーズ」 不二越（日本）　　「CZ１０」 TechMan Robot（台湾）　　「TMシリーズ」 Doosan Robotics（韓国）　　「Mシリーズ」 KAWADA　Robotics　（日本）　「NEXTAGE」 ここに記載したメーカーと商品はごく一部になります。 国内海外問わず様々なメーカーが協働ロボット市場に参入しており、これまでにない協働ロボットがどんどん世に送り出されています。 世界シェアでいえばユニバーサルロボットが圧倒的なシェアを誇っていると言えますが、各社様々な特徴を持った協働ロボットをリリースしており一概にどこのロボットが一番良いと言う事は出来ません。 協働ロボットの価格については、韓国や台湾の協働ロボットは価格面において非常に優位性があります。 一般的に協働ロボットは500～600万円程するモノですが、300万円台で購入できるモノも出ています。今後更に性能の良いものがより安価に購入できる様になってくると思います。 日本においては双椀ロボットの開発も進んでおり、ロボットアームが2本ありビジョンセンサも標準装備されている事で対応可能な加工や工程が幅広く非常に汎用性に富んでいます。本来複数軸のロボットの制御やティーチングは非常に難しいのですが、これを簡単に安全に出来るようにアプリケーションを工夫しており非常に使い勝手が良いです。 ４．協働ロボットの活用方法や導入事例 協働ロボットは様々な工程での活用が可能です。下記の様な工程はもちろんの事、アイデア次第では更に活用範囲は広がる事でしょう。 ピック・アンド・プレイス・・部品運搬に活用 射出成形・・射出成型機からのワークの取り出しに活用 CNC・・工作機械からのワークの着脱に活用 梱包およびパレタイジング・・・自動積み付けに活用 品質検査・・・カメラによる自動良否判定に活用 組み立て・・小物精密部品の自動組み立て 研磨・・・自動でのバフ研磨やバリ取りにも活用 ねじ止め・・・自動でのねじ止めやねじ供給に活用 接着、溶接作業・・・シーリング等の接着剤塗布作業から溶接作業にも活用 様々な工程で導入されている協働ロボットですが、やはり導入企業に共通している活用方法は、1台のロボットを色々な場所に移動して多用途に活用しているという点です。 例えば、 欠員が出た生産工程に協働ロボットを持って生産を行う。 作業負荷の高い製品の生産を行う時だけ使う。 生産タクトに遅れが出ているボトルネックの工程に持っていき人員の作業の補助をさせる等です。 各社各々補助的なモノとしていろいろな活用方法を各社アイデアと工夫で取り組んでいます。 使い方次第では人が行っていた工程に協働ロボットを導入した結果生産性が何倍にもする事も普通にあり、生産現場の頼れるパートナーとなっています。 これまで協働ロボットについて、記述してきましたが如何でしたか？ 自動化は進めていきたいが、需要が不透明で大がかりな専用機の導入が難しいと考えていらっしゃる方も多いと思いますが、大がかりな専用自動機では無く、色々な工程で人間の作業を補助するロボットをいれて全体の生産性を高めていくという自動化もあります。 現在協働ロボット市場は活発に開発競争が行われており、平行して現場への活用も進んできています。 世界的に見ても欧州や中国を中心に製造現場に協働ロボットが数十台並んでいる工場も珍しくありません。一度協働ロボットの導入を検討してみてはいかがでしょうか。   ■最短半年でロボット導入を成功させる方法 ▼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。 食品・飲料品メーカー経営者セミナー「DX経営戦略！」 多品種小ロット＆労働集約型生産における自動化・ロボット化＆デジタル化・AI化・IoT化！ ↓↓お申し込みはこちらから↓↓ https://smart-factory.funaisoken.co.jp/event/   講座内容 第一講座　食品・飲料品メーカーDX取組事例講座編 「全国各地で見られる食品・飲料品メーカーでの自動化・ロボット化＆デジタル化・AI化・IoT化取組事例」 多品種小ロット＆労働集約型の食品・飲料品メーカーが取り組んでいるDX化事例 人海戦術に依存している食品・飲料品メーカーが生産現場で取り組んでいる自動化・ロボット化事例 生産技術・生産計画・生産管理でDXを活用して熟練者依存からの脱却に取り組んでいる食品・飲料品メーカーの事例 属人的な生産現場でデジタル化・AI化・IoT化に取り組んでいる食品・飲料品メーカーの事例 経営者として経営管理全般でDX化に邁進している食品・飲料品メーカーの事例   第二講座　食品・飲料品メーカーDX戦略講座編 「食品・飲料品メーカー経営者が取り組むべきDX戦略」 食品・飲料品メーカーの経営にDXを活用する方法 ”経営者”が知っておくべき自動化・ロボット化＆デジタル化・AI化・IoT化の具体的な活用とは？ 漠然とした理論・概論ではなく、現場で即使えて実践的なDX導入手順   全日程オンラインでの開催となります 2022/05/12 (木)　13:00~15:00 2022/05/17 (火)　13:00~15:00 2022/05/19 (木)　13:00~15:00 無料お申し込みはこちら 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/

～このような方におススメ～ どうせなら費用を低く、効率的なIT投資をかなえたい。 現在検討しているが、どのようなアプローチがいいか迷っている 同じ製造業で成功した事例を知りたい １．はじめに デジタル化、ペーパーレス化、社内システムの刷新、アップグレード、人時生産性の向上、次世代への事業継承…昨今のDXというキーワードによって、企業にとって越えなくてはならない様々な課題が浮き彫りとなっています。 ただシステムを入れれば解決ということであれば、話は単純なのですが、中々そういうわけにもいきません。 多くの製造業の社長様とお話をしていると、自社を構築しているシステム状況は最適な形となっているのか、投資に対して十分な効果を得られているのか、本当に必要な投資であるといえるのか、など多くの悩みをお話ししていただけます。 これは、企業規模に関わらない傾向だと考えています。 実際にあった事例をもとに考えますと、 今の業務の内容が効率的なのか疑問が残る。 様々なIT投資などを行ってきたが、活用できているように思えない IT投資は費用が膨大で、どうしても決断しづらい。投資対効果がイメージしづらい。 部分最適でしかないのではないかと思える。どうせなら全体に波及するような形にしたい。 どういった形で進めていくのがいいのかよくわからない。 こういった声をいただくことが多いように思います。 1社例を挙げてみたいと思います。 ～A社様の場合～ A社様は、従業員数約60名の製造業のお客様です。 詳細は省きますが、端的にまとめると以下のような状況でした。 会計システム、在庫管理システム、人事システム、顧客管理システムなど多くのシステムが導入されており、どれも10年近く前の導入となっている。 １つ１つのシステムは連携していないため、品目ひとつずつの粗利の計算も一苦労であり、会議で使うような経営状況をまとめた資料の作成は手間と時間がかかっている。 メールサーバ、ファイルサーバを設置しているが、情報システム部門は存在していない。そういったことが得意な従業員に任せているが、手に負えないケースも稀にある。 サーバ交換の費用見積もりと、近年の維持費などを計算したところ非常に高額だとわかった。 いろいろと調べて、良さそうなシステムやベンダーを見つけてはいるが、見積もりが高額。本当にこんなものなのか不安が残る。 もっといい方法はないものなのか このような状況でした。 様々なアプローチ方法がありますが、今回は使っているドキュメントアプリから組み立てた事例を紹介いたします。 ２．Microsoft365とDynamics365 皆様の会社では、ドキュメントソフトは何を使われているでしょうか。 多くの会社様ではMicrosoft社のWordをご利用になっています。表計算ならExcel、プレゼン資料ならPowerPoint。よく聞く名前だと思います。 では、そのソフトを使うライセンスはどのようなものを選ばれていますでしょうか。 多くの場合、PC購入時にライセンスを購入し1台につき1ライセンスを紐づけて導入しています。 この購入の仕方は大きく分けて2つ方法があります。今申し上げた買い切り形式と、サブスクリプションと呼ばれる月額定額制での使用ライセンス購入をする方法です。 Microsoft社からはMicrosoft365と呼ばれるグループウェアが個人向けだけでなく、企業向けにもリリースされています。総額はユーザー数に応じて変動しますが、ドキュメントソフトだけでなく、メールソフト、ファイルの共有ソフトや、クラウドストレージ、TeamsのようなWeb会議ツール、スケジューラー機能などを利用することができる代物です。 競合としては、Google社のGoogleWorkspaceが挙げられます。Gmailは有名ですが、Officeドキュメントソフトと使い勝手の似たGoogleドキュメント、Googleスプレッドシートなどがこちらでは利用可能です。 ちなみに、国産のグループウェアソフトというのも存在しますが、こちらはまた別の機会にお話しできればと思います。 今回ご紹介するアプローチとしては、こちらのグループウェアを最大限に利用しての社内システムの最適化です。 先ほどご紹介した会社様で抱えている課題・ニーズとして オンプレミス環境の維持が困難（サーバ維持や、ヘルプデスク業務の専任がつけられない） なるべくデータは一元管理し、即時経営判断に使う分析を行いたい システムを多くしたくない、シンプルにしたい 費用はなるべく抑えたい。 こういったことが挙げられました。 Microsoft365は先ほど申し上げたように、メールソフトもクラウドストレージも機能に含まれています。これはサーバの維持費用を考える必要も、それに伴う対応も考える必要が無くなります。 プランに応じて（使える機能に応じて）費用は変動しますが、1ユーザー当たり月額650円（Business Basicプラン）～利用が可能な点も魅力といえます。 また、Microsoft365は多くのサードパーティー品など、互換性のあるシステムが多数あります。先ほど少し例に出した国産のグループウェアの場合、ドキュメントソフトなどは基本Office製品との連携を前提にしているほどです。 例えばワークフローや、プロジェクト管理などもサードパーティー品を利用すれば可能になりますし、選択の幅はかなり広いといえます。 更に、今回の場合、基幹システムにかかわる部分への対応も可能となります。その際キーワードになるのはDynamics365と呼ばれる、ビジネスアプリケーションの存在です。 Dynamics365のカバーする領域は広く、CRM,SFA,ERP,マーケティング支援など様々です。 端的に言えば、企業活動を効率的に進めるための業務システムを統合的に提供しています。 2019年時点で196か国約22万社に導入されており、大手企業のみならず中小企業での導入も進んでいます。 今回の事例ではDynamics以外にも様々な方法を検討しましたが、クラウドへの移行と、Dynamicsを用いた基幹システムの導入ということでPJをスタートすることとなりました。 ３．おわりに システムの導入というと、まったくの新しいシステムを昔のシステムと入れ替えるもの、というイメージがあるかたもいらっしゃると思います。 たしかに、多くの場合そうなるケースは多いのですが、ポイントとして部分部分にあまりこだわりすぎないほうがいいというのが挙げられます。 あくまで全体としてどのソリューションを選ぶのが一番効果的なのかをしっかりと吟味する必要があるといえます。 先ほど挙げた会社様の場合、先んじてグループウェアを利用してのクラウド化が進んだことで職場の業務効率は大きく向上しました。 他の従業員の予定の確認や、一部職員のリモートワーク導入、ドキュメントの一括管理と共有による検索時間の縮小など、細かい利点は枚挙に暇がありません。 現在利用している様々な会社のシステム（打刻システムや、経理ソフトなど）もMicrosoftを軸に考え直そうか、というお話もいただいております。 繰り返しになりますが、解決方法はさまざまではありますが、今回はDynamicsを利用しての事例をご紹介させていただきました。 もう少し詳細な内容をお聞きになりたい方や、解決方法についてご興味のある方は随時セミナーや、個別の相談も受付させていただいております。 無料でダウンロード頂ける最新事例解説レポートもご用意しております。 是非、ご活用下さい。   ■製造業の基幹システム導入最新事例解説レポート ▼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__00747 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 紙を主体とした管理体制を変えたいと感じている経営者様 属人的な業務を標準化したいと思っている経営者様 システムを活用して新人でも即戦力になれる体制を作りたいと思っている経営者様 デジタルデータを活用して常に最新の情報を把握したいと思っている経営者様 基幹システム導入を成功させたいと思っている経営者様   ■オンラインセミナー開催のお知らせ 「板金加工業の為の儲けの管理！」　社長セミナー 製造業の取組事例に学ぶ！製造業経営者が知っておくべきAI活⽤戦略！ ▼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200名以下の板金加工業の社長様 製品毎の原価、取引先毎の原価、工程毎の原価を把握し切れていない社長様 個別原価計算を実施しておらず、個別原価を把握しきれていない社長様 人手の掛かる作業や二重三重の原価管理業務、生産管理業務が多い板金加工業の社長様 原価管理業務が職人化・属人化している板金加工業の社長様   講座内容 第一講座　原価管理システム導入成功編 板金加工製造業における原価管理業務の課題 原価管理システムの導入失敗例 成功する原価管理システムの業務改善手順と具体的導入プロセス 個別製品原価、得意先別製品原価、工程別原価をデータ化した事例紹介 原価管理システム＋BIツールで経営・現場が必要なデータを見える化する具体的方法 原価管理システムの導入・活用で個別原価管理を成功させる為のベンダー選定 第二講座　原価管理システム事例紹介編 従業員数90名！板金加工会社が属人化した業務を排除し、「個別原価見える化」の取り組み事例 講座内容 第三講座　　儲けの見える化戦略編 「勘の経営」では生産性・利益率があがらない 「データ経営」の実践でこそ生産性・利益率は上がる 成功する原価管理システムの業務改善手順と具体的導入プロセス 原価管理システムの見直しで生産性・利益率アップ 「勘の経営」から「データ経営」へ転換する為の具体的手法   全てオンラインでの開催となります PCがあればどこでも受講可能です 2022/04/20 (水)　13:00~15:00 2022/04/21 (木)　13:00~15:00 2022/04/26 (火)　13:00~15:00 2022/04/28 (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] ～このような方におススメ～ どうせなら費用を低く、効率的なIT投資をかなえたい。 現在検討しているが、どのようなアプローチがいいか迷っている 同じ製造業で成功した事例を知りたい １．はじめに デジタル化、ペーパーレス化、社内システムの刷新、アップグレード、人時生産性の向上、次世代への事業継承…昨今のDXというキーワードによって、企業にとって越えなくてはならない様々な課題が浮き彫りとなっています。 ただシステムを入れれば解決ということであれば、話は単純なのですが、中々そういうわけにもいきません。 多くの製造業の社長様とお話をしていると、自社を構築しているシステム状況は最適な形となっているのか、投資に対して十分な効果を得られているのか、本当に必要な投資であるといえるのか、など多くの悩みをお話ししていただけます。 これは、企業規模に関わらない傾向だと考えています。 実際にあった事例をもとに考えますと、 今の業務の内容が効率的なのか疑問が残る。 様々なIT投資などを行ってきたが、活用できているように思えない IT投資は費用が膨大で、どうしても決断しづらい。投資対効果がイメージしづらい。 部分最適でしかないのではないかと思える。どうせなら全体に波及するような形にしたい。 どういった形で進めていくのがいいのかよくわからない。 こういった声をいただくことが多いように思います。 1社例を挙げてみたいと思います。 ～A社様の場合～ A社様は、従業員数約60名の製造業のお客様です。 詳細は省きますが、端的にまとめると以下のような状況でした。 会計システム、在庫管理システム、人事システム、顧客管理システムなど多くのシステムが導入されており、どれも10年近く前の導入となっている。 １つ１つのシステムは連携していないため、品目ひとつずつの粗利の計算も一苦労であり、会議で使うような経営状況をまとめた資料の作成は手間と時間がかかっている。 メールサーバ、ファイルサーバを設置しているが、情報システム部門は存在していない。そういったことが得意な従業員に任せているが、手に負えないケースも稀にある。 サーバ交換の費用見積もりと、近年の維持費などを計算したところ非常に高額だとわかった。 いろいろと調べて、良さそうなシステムやベンダーを見つけてはいるが、見積もりが高額。本当にこんなものなのか不安が残る。 もっといい方法はないものなのか このような状況でした。 様々なアプローチ方法がありますが、今回は使っているドキュメントアプリから組み立てた事例を紹介いたします。 ２．Microsoft365とDynamics365 皆様の会社では、ドキュメントソフトは何を使われているでしょうか。 多くの会社様ではMicrosoft社のWordをご利用になっています。表計算ならExcel、プレゼン資料ならPowerPoint。よく聞く名前だと思います。 では、そのソフトを使うライセンスはどのようなものを選ばれていますでしょうか。 多くの場合、PC購入時にライセンスを購入し1台につき1ライセンスを紐づけて導入しています。 この購入の仕方は大きく分けて2つ方法があります。今申し上げた買い切り形式と、サブスクリプションと呼ばれる月額定額制での使用ライセンス購入をする方法です。 Microsoft社からはMicrosoft365と呼ばれるグループウェアが個人向けだけでなく、企業向けにもリリースされています。総額はユーザー数に応じて変動しますが、ドキュメントソフトだけでなく、メールソフト、ファイルの共有ソフトや、クラウドストレージ、TeamsのようなWeb会議ツール、スケジューラー機能などを利用することができる代物です。 競合としては、Google社のGoogleWorkspaceが挙げられます。Gmailは有名ですが、Officeドキュメントソフトと使い勝手の似たGoogleドキュメント、Googleスプレッドシートなどがこちらでは利用可能です。 ちなみに、国産のグループウェアソフトというのも存在しますが、こちらはまた別の機会にお話しできればと思います。 今回ご紹介するアプローチとしては、こちらのグループウェアを最大限に利用しての社内システムの最適化です。 先ほどご紹介した会社様で抱えている課題・ニーズとして オンプレミス環境の維持が困難（サーバ維持や、ヘルプデスク業務の専任がつけられない） なるべくデータは一元管理し、即時経営判断に使う分析を行いたい システムを多くしたくない、シンプルにしたい 費用はなるべく抑えたい。 こういったことが挙げられました。 Microsoft365は先ほど申し上げたように、メールソフトもクラウドストレージも機能に含まれています。これはサーバの維持費用を考える必要も、それに伴う対応も考える必要が無くなります。 プランに応じて（使える機能に応じて）費用は変動しますが、1ユーザー当たり月額650円（Business Basicプラン）～利用が可能な点も魅力といえます。 また、Microsoft365は多くのサードパーティー品など、互換性のあるシステムが多数あります。先ほど少し例に出した国産のグループウェアの場合、ドキュメントソフトなどは基本Office製品との連携を前提にしているほどです。 例えばワークフローや、プロジェクト管理などもサードパーティー品を利用すれば可能になりますし、選択の幅はかなり広いといえます。 更に、今回の場合、基幹システムにかかわる部分への対応も可能となります。その際キーワードになるのはDynamics365と呼ばれる、ビジネスアプリケーションの存在です。 Dynamics365のカバーする領域は広く、CRM,SFA,ERP,マーケティング支援など様々です。 端的に言えば、企業活動を効率的に進めるための業務システムを統合的に提供しています。 2019年時点で196か国約22万社に導入されており、大手企業のみならず中小企業での導入も進んでいます。 今回の事例ではDynamics以外にも様々な方法を検討しましたが、クラウドへの移行と、Dynamicsを用いた基幹システムの導入ということでPJをスタートすることとなりました。 ３．おわりに システムの導入というと、まったくの新しいシステムを昔のシステムと入れ替えるもの、というイメージがあるかたもいらっしゃると思います。 たしかに、多くの場合そうなるケースは多いのですが、ポイントとして部分部分にあまりこだわりすぎないほうがいいというのが挙げられます。 あくまで全体としてどのソリューションを選ぶのが一番効果的なのかをしっかりと吟味する必要があるといえます。 先ほど挙げた会社様の場合、先んじてグループウェアを利用してのクラウド化が進んだことで職場の業務効率は大きく向上しました。 他の従業員の予定の確認や、一部職員のリモートワーク導入、ドキュメントの一括管理と共有による検索時間の縮小など、細かい利点は枚挙に暇がありません。 現在利用している様々な会社のシステム（打刻システムや、経理ソフトなど）もMicrosoftを軸に考え直そうか、というお話もいただいております。 繰り返しになりますが、解決方法はさまざまではありますが、今回はDynamicsを利用しての事例をご紹介させていただきました。 もう少し詳細な内容をお聞きになりたい方や、解決方法についてご興味のある方は随時セミナーや、個別の相談も受付させていただいております。 無料でダウンロード頂ける最新事例解説レポートもご用意しております。 是非、ご活用下さい。   ■製造業の基幹システム導入最新事例解説レポート ▼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__00747 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 紙を主体とした管理体制を変えたいと感じている経営者様 属人的な業務を標準化したいと思っている経営者様 システムを活用して新人でも即戦力になれる体制を作りたいと思っている経営者様 デジタルデータを活用して常に最新の情報を把握したいと思っている経営者様 基幹システム導入を成功させたいと思っている経営者様   ■オンラインセミナー開催のお知らせ 「板金加工業の為の儲けの管理！」　社長セミナー 製造業の取組事例に学ぶ！製造業経営者が知っておくべきAI活⽤戦略！ ▼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200名以下の板金加工業の社長様 製品毎の原価、取引先毎の原価、工程毎の原価を把握し切れていない社長様 個別原価計算を実施しておらず、個別原価を把握しきれていない社長様 人手の掛かる作業や二重三重の原価管理業務、生産管理業務が多い板金加工業の社長様 原価管理業務が職人化・属人化している板金加工業の社長様   講座内容 第一講座　原価管理システム導入成功編 板金加工製造業における原価管理業務の課題 原価管理システムの導入失敗例 成功する原価管理システムの業務改善手順と具体的導入プロセス 個別製品原価、得意先別製品原価、工程別原価をデータ化した事例紹介 原価管理システム＋BIツールで経営・現場が必要なデータを見える化する具体的方法 原価管理システムの導入・活用で個別原価管理を成功させる為のベンダー選定 第二講座　原価管理システム事例紹介編 従業員数90名！板金加工会社が属人化した業務を排除し、「個別原価見える化」の取り組み事例 講座内容 第三講座　　儲けの見える化戦略編 「勘の経営」では生産性・利益率があがらない 「データ経営」の実践でこそ生産性・利益率は上がる 成功する原価管理システムの業務改善手順と具体的導入プロセス 原価管理システムの見直しで生産性・利益率アップ 「勘の経営」から「データ経営」へ転換する為の具体的手法   全てオンラインでの開催となります PCがあればどこでも受講可能です 2022/04/20 (水)　13:00~15:00 2022/04/21 (木)　13:00~15:00 2022/04/26 (火)　13:00~15:00 2022/04/28 (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]

Ⅰ．日本におけるDX推進の現状 「なぜDXをしなければならないのか」と考える社長や幹部・従業員は多いかと思います。 「周りが騒いでいるからウチも始めないと」と思いながら取り組み始めている企業も多いかもしれません。 様々なきっかけがあるかと思いますが、その中で「本気で取り組まなければ潰れてしまう」と思って取り組んでいる企業は、どれほどあるでしょうか。 そもそもDXとは、パソコンの導入や情報システムを導入するとった従来のIT化とは異なり、経営判断やビジネスモデルなど様々な判断にIT（デジタルデータ）を活かすという意味でよく定義されます。 毎日のようにTVや新聞、雑誌などでDXが取り上げられている中で、「興味がない」とそっぽを向ける企業はいないでしょう。どの企業もDXを会社方針のどこかに位置づけ、年始に発表したことと思います。 しかし、DXについて理解している方は意外に多くありません。 アイブリッジ社の20代～60代の会社員を対象に実施した「DXに関する調査」によると、DXを理解している人は全体の2割程度にとどまっていることが分かりました。 また、経済産業省が示す「DX推進指標」では、DXの成熟度レベルと特性を表1のように定義し調査を行ったところ、図1に示すようにレベル3を下回る企業が全体の95％程度を占め、DXが進んでいないことが改めて浮き彫りになりました。   表1. DX推進指標の定性指標における成熟度レベルと特性   図１. DX推進指標の分析結果（出典：経済産業省「DXレポート2 中間とりまとめ」）   上記の他、DXを進めるにあたり、理解しないまま、もしくは取り組む意味に疑問を持ちながら実施している企業も多くあるのだと思います。 このコラムでは「なぜDXに取り組むか」の説明より、「ＤＸは取り組まない！」と宣言した場合にどういうことが起こりえるか考えていきましょう。 ブームだからといってわけもわからず中途半端に取り組むのが、コスト面でも従業員のモチベーション面でも一番悪影響を及ぼします。 DXに取り組まないなら「DXしない宣言」＝今のままのアナログ的に行くんだ！と宣言した方がよほど従業員は腹を決めて切り替えができます。 良くないのは、自分の会社がそういう取組で積極的なのかそうでないのかよくわからない状況で、月日が流れていくことです。 DXに取り組むのか取り組まないのか曖昧にせず、まず会社方針を明確にするのが大切なことだと考えています。   Ⅱ．あなたが「DXしない宣言」をした場合に想定できること では、あなたが「DXしない宣言」をした場合、どのようなことが起きるでしょうか。考えていきましょう。 ①2025年の崖問題に直面する 2018年に経済産業省は日本が抱えるIT課題を指摘し、その中でもレガシーシステムから脱却することが急務であることを提言しました。 それを「2025年の崖問題」と言います。 古いシステムはベンダーのサポートが終了すると不都合に対応できなくなるだけでなく、新たにシステムを構築しようとした場合に既存データを取り出せないなどのリスクが発生する可能性があります。 DX化する中で、これまで蓄積してきたデータを活かすことができれば、その段階でそのデータは会社の大切な資産となりますが、DX化しなければその資産を自ら失うことになります。 ②市場に取り残される 「日本の製造業の品質は高い」と評価され、他国に比べて価格帯が少々高くても需要のある時代もかつて存在しましたが、今は一概にはそうとは言えない時代になりました。 それは、GAFAに代表されるアメリカ企業や中国企業は当然ながら、アジアの中でも企業の中には徹底的なDXを進めて（データを活用して）高品質・低価格を実現している企業も多く存在するからです。 日本のお家芸だった職人芸の技術もどんどんロボットに置き換わっていきます。 また、大量で正確なデータからスピーディーに確度の高い経営判断を行う企業が増えていきます。 これまでの５年で皆さんの仕事の仕方はあまり変わらなかったかもしれません。 ただ、これからの５年で以前と変わらなければ、間違いなく市場に取り残されるでしょう。 ③新人・若手が定着しない Paperlogic社の調査によると、2021年2月25日の段階で2021年の新卒社員の43.1%が、企業のDX推進具合を企業選考の基準としていたことが分かりました。 DX推進具合を企業選考の基準とした理由としては「DXに限らず、今後必要になってくる事を積極的に取り入れる会社かどうか見極めるポイントになると考えたから」「社会情勢に応じて、柔軟な対応ができる企業に勤めたいと思っていたから」などが挙げられていました。 新型コロナウイルスによって、より社会の変化に敏感になっている学生や若手社員にとって、DXへの姿勢は「この先やっていけるか」を判断する大変重要な要素になるということが分かります。 いかがでしょうか。上記の内容を覆せる大事な信念があれば、「ＤＸしない宣言」はアリだと思います。しかし、株主や従業員、協力会社を説得する材料がないのであれば、きちんとした対応をとる必要があります。 いずれにせよ、まずはＤＸに取り組む/取り組まないの方針を明確にすることは社長・幹部の重要な仕事になるでしょう。   “積算・見積もりAIシステム”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_smart-factory_00702 AIを活用し「積算・見積もりのドンブリ勘定」からの脱却を実現！ AI活用を通じて“ベテラン社員の働き方改革”を推進！ 積算・見積もり業務の“標準化・脱属人化・技術継承”実践事例とは？ 「こうなりたい！」と思っている経営者様におすすめ 見積もり業務の属人化を解消したい 見積もり業務の標準化を図りたい 見積もり業務にAIを活用したい 積算・見積もり業務の“標準化・脱属人化・技術継承”をしたい AI活用を通じてベテラン社員の働き方改革を進めたい   ■オンラインセミナー開催のお知らせ 製造業の為のAI活用戦略！経営者セミナー 製造業の取組事例に学ぶ！製造業経営者が知っておくべきAI活⽤戦略！ ▼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 AIに関心はあるが、自社の経営・営業にAIを具体的にどう活用できるかを知りたい”製造業経営者” 営業部門がまだまだ属人的で、個々の営業スタッフの経験や勘に依存していると感じている”製造業経営者” 生産技術・生産計画・生産管理を特定の熟練者に依存していてブラックボックス化していると感じている"製造業経営者" 製造現場では匠の技が駆使されていて、AI化・IoT化・ロボット化・デジタル化が進んでいないと感じてる”製造業経営者” 営業管理・生産管理・原価管理等の基幹システムに課題があり、非効率的で改善が必要と感じている”製造業経営者”の方   講座内容 第一講座　AI取組事例講座編 「全国各地で見られる製造業でのAI取組事例」 営業部門でAIを活用し、属人化した営業スキルの標準化に取り組んでいる製造業の事例 見積・設計業務にAIを活用して、見積業務効率化・見積精度UP、設計業務効率化に取り組んでいる製造業の事例 成功する原価管理システムの業務改善手順と具体的導入プロセス 生産計画・生産管理にAIを活用して、生産計画作成の自動化・最適化＆生産管理の効率化に取り組んでいる製造業の事例 製造現場でのAI化・IoT化・ロボット化・デジタル化により職人依存体制からの脱却を目指している製造業の事例 経営管理全般でDX化に邁進している製造業の事例 第二講座　AI活用戦略講座編 「製造業経営者が取り組むべきAI活用戦略」 製造業の経営にAIを活用する方法 ”経営者目線”で知っておくべき製造業で実践できる具体的なAI活用とは？ 漠然とした理論・概論ではなく、現場で即使えて実践的なAI導入手順   全てオンラインでの開催となります PCがあればどこでも受講可能です 2022/04/12 (火)13:00~15:00 2022/04/14 (木)13:00~15:00 2022/04/20 (水)13:00~15:00 2022/04/21 (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/   Ⅰ．日本におけるDX推進の現状 「なぜDXをしなければならないのか」と考える社長や幹部・従業員は多いかと思います。 「周りが騒いでいるからウチも始めないと」と思いながら取り組み始めている企業も多いかもしれません。 様々なきっかけがあるかと思いますが、その中で「本気で取り組まなければ潰れてしまう」と思って取り組んでいる企業は、どれほどあるでしょうか。 そもそもDXとは、パソコンの導入や情報システムを導入するとった従来のIT化とは異なり、経営判断やビジネスモデルなど様々な判断にIT（デジタルデータ）を活かすという意味でよく定義されます。 毎日のようにTVや新聞、雑誌などでDXが取り上げられている中で、「興味がない」とそっぽを向ける企業はいないでしょう。どの企業もDXを会社方針のどこかに位置づけ、年始に発表したことと思います。 しかし、DXについて理解している方は意外に多くありません。 アイブリッジ社の20代～60代の会社員を対象に実施した「DXに関する調査」によると、DXを理解している人は全体の2割程度にとどまっていることが分かりました。 また、経済産業省が示す「DX推進指標」では、DXの成熟度レベルと特性を表1のように定義し調査を行ったところ、図1に示すようにレベル3を下回る企業が全体の95％程度を占め、DXが進んでいないことが改めて浮き彫りになりました。   表1. DX推進指標の定性指標における成熟度レベルと特性   図１. DX推進指標の分析結果（出典：経済産業省「DXレポート2 中間とりまとめ」）   上記の他、DXを進めるにあたり、理解しないまま、もしくは取り組む意味に疑問を持ちながら実施している企業も多くあるのだと思います。 このコラムでは「なぜDXに取り組むか」の説明より、「ＤＸは取り組まない！」と宣言した場合にどういうことが起こりえるか考えていきましょう。 ブームだからといってわけもわからず中途半端に取り組むのが、コスト面でも従業員のモチベーション面でも一番悪影響を及ぼします。 DXに取り組まないなら「DXしない宣言」＝今のままのアナログ的に行くんだ！と宣言した方がよほど従業員は腹を決めて切り替えができます。 良くないのは、自分の会社がそういう取組で積極的なのかそうでないのかよくわからない状況で、月日が流れていくことです。 DXに取り組むのか取り組まないのか曖昧にせず、まず会社方針を明確にするのが大切なことだと考えています。   Ⅱ．あなたが「DXしない宣言」をした場合に想定できること では、あなたが「DXしない宣言」をした場合、どのようなことが起きるでしょうか。考えていきましょう。 ①2025年の崖問題に直面する 2018年に経済産業省は日本が抱えるIT課題を指摘し、その中でもレガシーシステムから脱却することが急務であることを提言しました。 それを「2025年の崖問題」と言います。 古いシステムはベンダーのサポートが終了すると不都合に対応できなくなるだけでなく、新たにシステムを構築しようとした場合に既存データを取り出せないなどのリスクが発生する可能性があります。 DX化する中で、これまで蓄積してきたデータを活かすことができれば、その段階でそのデータは会社の大切な資産となりますが、DX化しなければその資産を自ら失うことになります。 ②市場に取り残される 「日本の製造業の品質は高い」と評価され、他国に比べて価格帯が少々高くても需要のある時代もかつて存在しましたが、今は一概にはそうとは言えない時代になりました。 それは、GAFAに代表されるアメリカ企業や中国企業は当然ながら、アジアの中でも企業の中には徹底的なDXを進めて（データを活用して）高品質・低価格を実現している企業も多く存在するからです。 日本のお家芸だった職人芸の技術もどんどんロボットに置き換わっていきます。 また、大量で正確なデータからスピーディーに確度の高い経営判断を行う企業が増えていきます。 これまでの５年で皆さんの仕事の仕方はあまり変わらなかったかもしれません。 ただ、これからの５年で以前と変わらなければ、間違いなく市場に取り残されるでしょう。 ③新人・若手が定着しない Paperlogic社の調査によると、2021年2月25日の段階で2021年の新卒社員の43.1%が、企業のDX推進具合を企業選考の基準としていたことが分かりました。 DX推進具合を企業選考の基準とした理由としては「DXに限らず、今後必要になってくる事を積極的に取り入れる会社かどうか見極めるポイントになると考えたから」「社会情勢に応じて、柔軟な対応ができる企業に勤めたいと思っていたから」などが挙げられていました。 新型コロナウイルスによって、より社会の変化に敏感になっている学生や若手社員にとって、DXへの姿勢は「この先やっていけるか」を判断する大変重要な要素になるということが分かります。 いかがでしょうか。上記の内容を覆せる大事な信念があれば、「ＤＸしない宣言」はアリだと思います。しかし、株主や従業員、協力会社を説得する材料がないのであれば、きちんとした対応をとる必要があります。 いずれにせよ、まずはＤＸに取り組む/取り組まないの方針を明確にすることは社長・幹部の重要な仕事になるでしょう。   “積算・見積もりAIシステム”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_smart-factory_00702 AIを活用し「積算・見積もりのドンブリ勘定」からの脱却を実現！ AI活用を通じて“ベテラン社員の働き方改革”を推進！ 積算・見積もり業務の“標準化・脱属人化・技術継承”実践事例とは？ 「こうなりたい！」と思っている経営者様におすすめ 見積もり業務の属人化を解消したい 見積もり業務の標準化を図りたい 見積もり業務にAIを活用したい 積算・見積もり業務の“標準化・脱属人化・技術継承”をしたい AI活用を通じてベテラン社員の働き方改革を進めたい   ■オンラインセミナー開催のお知らせ 製造業の為のAI活用戦略！経営者セミナー 製造業の取組事例に学ぶ！製造業経営者が知っておくべきAI活⽤戦略！ ▼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 AIに関心はあるが、自社の経営・営業にAIを具体的にどう活用できるかを知りたい”製造業経営者” 営業部門がまだまだ属人的で、個々の営業スタッフの経験や勘に依存していると感じている”製造業経営者” 生産技術・生産計画・生産管理を特定の熟練者に依存していてブラックボックス化していると感じている"製造業経営者" 製造現場では匠の技が駆使されていて、AI化・IoT化・ロボット化・デジタル化が進んでいないと感じてる”製造業経営者” 営業管理・生産管理・原価管理等の基幹システムに課題があり、非効率的で改善が必要と感じている”製造業経営者”の方   講座内容 第一講座　AI取組事例講座編 「全国各地で見られる製造業でのAI取組事例」 営業部門でAIを活用し、属人化した営業スキルの標準化に取り組んでいる製造業の事例 見積・設計業務にAIを活用して、見積業務効率化・見積精度UP、設計業務効率化に取り組んでいる製造業の事例 成功する原価管理システムの業務改善手順と具体的導入プロセス 生産計画・生産管理にAIを活用して、生産計画作成の自動化・最適化＆生産管理の効率化に取り組んでいる製造業の事例 製造現場でのAI化・IoT化・ロボット化・デジタル化により職人依存体制からの脱却を目指している製造業の事例 経営管理全般でDX化に邁進している製造業の事例 第二講座　AI活用戦略講座編 「製造業経営者が取り組むべきAI活用戦略」 製造業の経営にAIを活用する方法 ”経営者目線”で知っておくべき製造業で実践できる具体的なAI活用とは？ 漠然とした理論・概論ではなく、現場で即使えて実践的なAI導入手順   全てオンラインでの開催となります PCがあればどこでも受講可能です 2022/04/12 (火)13:00~15:00 2022/04/14 (木)13:00~15:00 2022/04/20 (水)13:00~15:00 2022/04/21 (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/  

「通常の業務が忙しいからヒアリングの時間なんてとれない！」 「システムが入ったらもっと業務が忙しくなった…どうしてくれるんだ！」 システム導入を担当したことがある方は、一度はこのような声を現場の方から言われた経験があるのではないでしょうか。 せっかくお金と時間をかけてシステムを導入しても、社員が納得してシステムを使える環境が整備されないと意味がありません。 今回は、社内でもめてあまり効果が得られないシステム導入と社内でもめずに結果として大きな効果が享受できるシステム導入の違いについてまとめたいと思います。 １．よくある揉め事のきっかけ システム導入に際してよくある揉め方・きっかけは以下のような内容ではないでしょうか。 ①現場社員がヒアリングに協力してくれない 　システム導入のキモとなる部署ほど現状の業務で忙しく、システム構築に向けたヒアリングに協力してもらえない、ということはよくあります。例えば、社内の受発注を担う業務系の部署はどの会社でも忙しくシステム導入のキモとなりますが、日中の対応などの忙しさゆえにヒアリングの時間をとることが難しいといわれることが多いです。 ②部門間での情報共有、最適化が図れていない 　会社によって発言力のある部門・ない部門は少なからずあると思いますが、発言力のある部門の要求が強く反映されてしまって会社としての最適化が図れていないケースももめ事につながります。特に営業部門と製造部門は考え方や実現したい内容が相反する場合が多いため、注意が必要です。 ③システム導入によって業務が増えたという不満が出る 　②と似た内容にはなりますが、システムの要件が固まり受入テストなどで実際にシステムを使用する段階になって、現場社員から業務量が増えたという不満が出るケースもあります。特にエクセルや紙帳票への手書きで運用していた会社がシステム導入をする場合、それまでの自由な運用はできなくなり、そのために業務量が増えてしまうことは実際にありえます。 ２．社内でもめないシステム導入を実現するには？ よくある揉め方・きっかけを踏まえて、社内でもめずに大きな効果につながるシステム導入を実現するためのポイントは以下の２つと言えるでしょう。 ①全社的にシステム導入の目的・目標を掲げる 現場社員の協力を受けながらシステム導入を進めるためには、全社的にシステム導入の目的を掲げ、理解してもらうことが重要です。社員全員がシステム導入の目的を理解してくれていれば、システム導入を自分事化しできる限りの協力をしてくれます。目的を掲げる上では、「紙とシステムの二重入力をなくす」「製品別の個別原価が見えるようにする」など、具体的な目的だと社員の理解が得やすいです。その目的に対してそれぞれの部署におけるシステム構成がどのようになるべきなのか、を明確にするとより自分事化できます。また、掲げた目的・目標は会社のトップである社長自らが全体に発表するとその意図がより浸透するでしょう。 ②既存業務に縛れないようにする 導入後も社員から重宝されるシステムにするためには、既存業務に縛られずに業務フローを改めて考え直すことも重要です。既存の業務フローはあくまで既存システムありきであるため、システムが変わるならば業務フローも変わってしかるべき、ということです。例えば、既存業務フローでは帳票を印刷して手書きで書き足していく運用があるとします。業務フローを構築した当時は「印刷」という手段しかなかったですが、今であれば様々なデバイスが存在しており、印刷せずとも必要情報を書き足していくことが可能です。このようにシステムを導入する際には既存の業務フローにしばれることなく自由な発想で業務を考え直すと社員にとって使いやすいシステムに仕上がっていきます。そして結果として、社内でもめることもなくなるでしょう。 今回は、社内で揉めるシステム導入と揉めないシステム導入の違いというテーマでシステム導入のポイントをお伝えいたしました。   ■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 「板金加工業の為の儲けの管理！」　社長セミナー 製造業の取組事例に学ぶ！製造業経営者が知っておくべきAI活⽤戦略！ ▼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200名以下の板金加工業の社長様 製品毎の原価、取引先毎の原価、工程毎の原価を把握し切れていない社長様 個別原価計算を実施しておらず、個別原価を把握しきれていない社長様 人手の掛かる作業や二重三重の原価管理業務、生産管理業務が多い板金加工業の社長様 原価管理業務が職人化・属人化している板金加工業の社長様   講座内容 第一講座　原価管理システム導入成功編 板金加工製造業における原価管理業務の課題 原価管理システムの導入失敗例 成功する原価管理システムの業務改善手順と具体的導入プロセス 個別製品原価、得意先別製品原価、工程別原価をデータ化した事例紹介 原価管理システム＋BIツールで経営・現場が必要なデータを見える化する具体的方法 原価管理システムの導入・活用で個別原価管理を成功させる為のベンダー選定 第二講座　原価管理システム事例紹介編 従業員数90名！板金加工会社が属人化した業務を排除し、「個別原価見える化」の取り組み事例 講座内容 第三講座　　儲けの見える化戦略編 「勘の経営」では生産性・利益率があがらない 「データ経営」の実践でこそ生産性・利益率は上がる 成功する原価管理システムの業務改善手順と具体的導入プロセス 原価管理システムの見直しで生産性・利益率アップ 「勘の経営」から「データ経営」へ転換する為の具体的手法   全てオンラインでの開催となります PCがあればどこでも受講可能です 2022/04/20 (水)　13:00~15:00 2022/04/21 (木)　13:00~15:00 2022/04/26 (火)　13:00~15:00 2022/04/28 (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/   「通常の業務が忙しいからヒアリングの時間なんてとれない！」 「システムが入ったらもっと業務が忙しくなった…どうしてくれるんだ！」 システム導入を担当したことがある方は、一度はこのような声を現場の方から言われた経験があるのではないでしょうか。 せっかくお金と時間をかけてシステムを導入しても、社員が納得してシステムを使える環境が整備されないと意味がありません。 今回は、社内でもめてあまり効果が得られないシステム導入と社内でもめずに結果として大きな効果が享受できるシステム導入の違いについてまとめたいと思います。 １．よくある揉め事のきっかけ システム導入に際してよくある揉め方・きっかけは以下のような内容ではないでしょうか。 ①現場社員がヒアリングに協力してくれない 　システム導入のキモとなる部署ほど現状の業務で忙しく、システム構築に向けたヒアリングに協力してもらえない、ということはよくあります。例えば、社内の受発注を担う業務系の部署はどの会社でも忙しくシステム導入のキモとなりますが、日中の対応などの忙しさゆえにヒアリングの時間をとることが難しいといわれることが多いです。 ②部門間での情報共有、最適化が図れていない 　会社によって発言力のある部門・ない部門は少なからずあると思いますが、発言力のある部門の要求が強く反映されてしまって会社としての最適化が図れていないケースももめ事につながります。特に営業部門と製造部門は考え方や実現したい内容が相反する場合が多いため、注意が必要です。 ③システム導入によって業務が増えたという不満が出る 　②と似た内容にはなりますが、システムの要件が固まり受入テストなどで実際にシステムを使用する段階になって、現場社員から業務量が増えたという不満が出るケースもあります。特にエクセルや紙帳票への手書きで運用していた会社がシステム導入をする場合、それまでの自由な運用はできなくなり、そのために業務量が増えてしまうことは実際にありえます。 ２．社内でもめないシステム導入を実現するには？ よくある揉め方・きっかけを踏まえて、社内でもめずに大きな効果につながるシステム導入を実現するためのポイントは以下の２つと言えるでしょう。 ①全社的にシステム導入の目的・目標を掲げる 現場社員の協力を受けながらシステム導入を進めるためには、全社的にシステム導入の目的を掲げ、理解してもらうことが重要です。社員全員がシステム導入の目的を理解してくれていれば、システム導入を自分事化しできる限りの協力をしてくれます。目的を掲げる上では、「紙とシステムの二重入力をなくす」「製品別の個別原価が見えるようにする」など、具体的な目的だと社員の理解が得やすいです。その目的に対してそれぞれの部署におけるシステム構成がどのようになるべきなのか、を明確にするとより自分事化できます。また、掲げた目的・目標は会社のトップである社長自らが全体に発表するとその意図がより浸透するでしょう。 ②既存業務に縛れないようにする 導入後も社員から重宝されるシステムにするためには、既存業務に縛られずに業務フローを改めて考え直すことも重要です。既存の業務フローはあくまで既存システムありきであるため、システムが変わるならば業務フローも変わってしかるべき、ということです。例えば、既存業務フローでは帳票を印刷して手書きで書き足していく運用があるとします。業務フローを構築した当時は「印刷」という手段しかなかったですが、今であれば様々なデバイスが存在しており、印刷せずとも必要情報を書き足していくことが可能です。このようにシステムを導入する際には既存の業務フローにしばれることなく自由な発想で業務を考え直すと社員にとって使いやすいシステムに仕上がっていきます。そして結果として、社内でもめることもなくなるでしょう。 今回は、社内で揉めるシステム導入と揉めないシステム導入の違いというテーマでシステム導入のポイントをお伝えいたしました。   ■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 「板金加工業の為の儲けの管理！」　社長セミナー 製造業の取組事例に学ぶ！製造業経営者が知っておくべきAI活⽤戦略！ ▼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200名以下の板金加工業の社長様 製品毎の原価、取引先毎の原価、工程毎の原価を把握し切れていない社長様 個別原価計算を実施しておらず、個別原価を把握しきれていない社長様 人手の掛かる作業や二重三重の原価管理業務、生産管理業務が多い板金加工業の社長様 原価管理業務が職人化・属人化している板金加工業の社長様   講座内容 第一講座　原価管理システム導入成功編 板金加工製造業における原価管理業務の課題 原価管理システムの導入失敗例 成功する原価管理システムの業務改善手順と具体的導入プロセス 個別製品原価、得意先別製品原価、工程別原価をデータ化した事例紹介 原価管理システム＋BIツールで経営・現場が必要なデータを見える化する具体的方法 原価管理システムの導入・活用で個別原価管理を成功させる為のベンダー選定 第二講座　原価管理システム事例紹介編 従業員数90名！板金加工会社が属人化した業務を排除し、「個別原価見える化」の取り組み事例 講座内容 第三講座　　儲けの見える化戦略編 「勘の経営」では生産性・利益率があがらない 「データ経営」の実践でこそ生産性・利益率は上がる 成功する原価管理システムの業務改善手順と具体的導入プロセス 原価管理システムの見直しで生産性・利益率アップ 「勘の経営」から「データ経営」へ転換する為の具体的手法   全てオンラインでの開催となります PCがあればどこでも受講可能です 2022/04/20 (水)　13:00~15:00 2022/04/21 (木)　13:00~15:00 2022/04/26 (火)　13:00~15:00 2022/04/28 (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/  

１．第一講座 第1講座は「見積もり業務のAI化を通じて“社長の働き方改革”を実現！」 というテーマで、S株式会社様（以下：S社様）の代表取締役社長S様をゲスト講師にお迎えし、ご講演いただきました。 S社様では2DCADデータを用いた見積もりAIシステムを導入し、属人的な見積もり業務の「標準化・脱属人化・技術継承」を推進しています。 ご紹介いただいた事例のポイントは、“社長自ら”従事していた見積もり業務”にAIシステムを導入した点です。 AIシステムの導入前には、大きく3つの課題がありました。 【課題①】 新規の見積もり作成の際に、「新規の見積もり作成の参考情報」として使用する「過去の類似図面データ」を探す業務の工数過多と属人化 【課題②】 過去の図面データが担当者ごとバラバラに管理されていた 【課題③】 過去の類似図面データを検索した後に実行する積算業務についても、「積算書のフォーマット」が担当者ごとにバラバラとなっており、担当者により積算・見積もりの精度に差が出ていた 上記3つの課題を解決するために、 S社様では「過去の類似図面データ」を素早く検索し、 特定できるAIシステムを導入、 AIシステムの導入と併せて、 積算書のフォーマットも「統一のフォーマット」に揃えることで、 以下のような効果が得られました。 【効果①】 ベテランの勘や経験に依存していた過去の類似図面データの検索スピードアップを実現！ 【効果②】 個別の担当者ごとにバラバラに管理していた過去の図面データを統一管理！ 【効果③】 積算書のフォーマット統一により、新たに作成する見積もりの精度アップ！ 上記のような改善を進めたことで、 社長自らが従事していた見積もり業務の工数が大幅に短縮。 加えて、社長やベテラン担当者以外にも、 比較的経験の浅い担当者が 見積もり業務を行うことが可能に。 結果として、属人的な見積もり業務の 「標準化・脱属人化・技術継承」を 推進することに成功しています。 ２．第二講座 第2講座は「多品種シンク用パネル生産工程のロボット活用と自動化」 というテーマでA（株）の代表取締役社長I様をゲスト講師にお迎えして講話を頂きました。 A社では多品種な複数部品の組み合わせによるパネル生産の自動化形状も材質も違う複数材料を一つのロボットでハンドリング、更に部品形状に合わせた接着材を塗工し自動で貼り付けするシステムを導入しました。 従来では特定の人員が手作業で行っていたパネルの組立作業の自動化に成功し、多品種かつ部品点数多い・更に接着材の塗布と正確な位置への部品貼り付け等、様々な難題をクリアして構築したシステムとなっています。 制御システムはロボット技術が未習熟者でも自力で品種追加可能な制御システムを採用し、ロボットプログラムの難しい知識が無くても扱えるシステムを採用しました。 ロボットへの各ポジションの教示は、タッチパネルへ各位置の座標を入力するだけでロボットが自動で動く様に制御設計し、これにより、部品の取り出しや貼り付け位置・接着剤の塗工パターン等の複雑なロボットへの教示が不要となり、ロボット操作知識が全くない人でも品種追加や微調整作業を可能としました。 成功のポイントは以下です。 ①自動化を成功させる為には、しっかりとした現状分析 ②自動化の課題に対して解決策を模索しテストで評価 ③汎用品で出来ないなら専用品開発 ④ロボット未習熟でも操作できる制御の工夫 ⑤少しでも投資額を抑える工夫   ■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にご興味のある経営者様向けに個別説明会を開催しております ▼セミナーお申し込みはこちら▼ 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。 お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/study/047708   １．第一講座 第1講座は「見積もり業務のAI化を通じて“社長の働き方改革”を実現！」 というテーマで、S株式会社様（以下：S社様）の代表取締役社長S様をゲスト講師にお迎えし、ご講演いただきました。 S社様では2DCADデータを用いた見積もりAIシステムを導入し、属人的な見積もり業務の「標準化・脱属人化・技術継承」を推進しています。 ご紹介いただいた事例のポイントは、“社長自ら”従事していた見積もり業務”にAIシステムを導入した点です。 AIシステムの導入前には、大きく3つの課題がありました。 【課題①】 新規の見積もり作成の際に、「新規の見積もり作成の参考情報」として使用する「過去の類似図面データ」を探す業務の工数過多と属人化 【課題②】 過去の図面データが担当者ごとバラバラに管理されていた 【課題③】 過去の類似図面データを検索した後に実行する積算業務についても、「積算書のフォーマット」が担当者ごとにバラバラとなっており、担当者により積算・見積もりの精度に差が出ていた 上記3つの課題を解決するために、 S社様では「過去の類似図面データ」を素早く検索し、 特定できるAIシステムを導入、 AIシステムの導入と併せて、 積算書のフォーマットも「統一のフォーマット」に揃えることで、 以下のような効果が得られました。 【効果①】 ベテランの勘や経験に依存していた過去の類似図面データの検索スピードアップを実現！ 【効果②】 個別の担当者ごとにバラバラに管理していた過去の図面データを統一管理！ 【効果③】 積算書のフォーマット統一により、新たに作成する見積もりの精度アップ！ 上記のような改善を進めたことで、 社長自らが従事していた見積もり業務の工数が大幅に短縮。 加えて、社長やベテラン担当者以外にも、 比較的経験の浅い担当者が 見積もり業務を行うことが可能に。 結果として、属人的な見積もり業務の 「標準化・脱属人化・技術継承」を 推進することに成功しています。 ２．第二講座 第2講座は「多品種シンク用パネル生産工程のロボット活用と自動化」 というテーマでA（株）の代表取締役社長I様をゲスト講師にお迎えして講話を頂きました。 A社では多品種な複数部品の組み合わせによるパネル生産の自動化形状も材質も違う複数材料を一つのロボットでハンドリング、更に部品形状に合わせた接着材を塗工し自動で貼り付けするシステムを導入しました。 従来では特定の人員が手作業で行っていたパネルの組立作業の自動化に成功し、多品種かつ部品点数多い・更に接着材の塗布と正確な位置への部品貼り付け等、様々な難題をクリアして構築したシステムとなっています。 制御システムはロボット技術が未習熟者でも自力で品種追加可能な制御システムを採用し、ロボットプログラムの難しい知識が無くても扱えるシステムを採用しました。 ロボットへの各ポジションの教示は、タッチパネルへ各位置の座標を入力するだけでロボットが自動で動く様に制御設計し、これにより、部品の取り出しや貼り付け位置・接着剤の塗工パターン等の複雑なロボットへの教示が不要となり、ロボット操作知識が全くない人でも品種追加や微調整作業を可能としました。 成功のポイントは以下です。 ①自動化を成功させる為には、しっかりとした現状分析 ②自動化の課題に対して解決策を模索しテストで評価 ③汎用品で出来ないなら専用品開発 ④ロボット未習熟でも操作できる制御の工夫 ⑤少しでも投資額を抑える工夫   ■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にご興味のある経営者様向けに個別説明会を開催しております ▼セミナーお申し込みはこちら▼ 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。 お申し込みはこちらから⇒ 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やAIが注目を集めています。本コラムをご覧になっている方も自社で何か自動化・効率化ができないかと色々検討されていることかと思います。ただ、実際導入するとなると決して安くない費用がかかるため、「費用対効果は出るのか？」「そもそも投資する資金がない」等、費用面での懸念も多いのではないでしょうか。そういった企業を支援するために近年では、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ます。中には数千万～1億円補助が出る補助金もあるため、投資をする際に活用しない手はありません。 今回は多くの補助が出て幅広い要件に使える事業再構築補助金について、最新情報を含めご紹介いたします。 ２．事業再構築補助金とは？ ポストコロナ・ウィズコロナの時代の経済社会の変化に対応するため、中小企業等の思い切った事業再構築を支援することで、日本経済の構造転換を促すことを目的とした補助金です。 次に、気になる補助額を以下に示します。 ３．補助額 第5次公募（3月24日締め切り）までの補助額は下記の通りです。 ※卒業枠とは：400社限定。事業計画期間内に、①組織再編、②新規設備投資、③グローバル展開のいずれかにより、資本金又は従業員を増やし、中小企業から中堅企業へ成長する事業者向けの特別枠。 第6次公募からは下記の補助額に変更になります。 ※中小企業庁「事業再構築補助金HP」より引用　https://jigyou-saikouchiku.go.jp/#c1 ４．必須申請要件 ① 売上が減少 2020年4月以降の連続する6か月間のうち、任意の3か月間の合計売上高が、コロナ以前(2019年または、2020年１～3月)の同3か月の合計売上高と比較して10％以上減少しており、2020年10月以降の連続する6か月間のうち、任意の3か月間の合計売上高が、コロナ以前の同3か月の合計売上高と比較して5％以上減少していること。 ※第6次公募以降は「2020年10月以降の連続する6か月間のうち、任意の3か月間の合計売上高が、コロナ以前の同3か月の合計売上高と比較して5％以上減少していること」を要件から撤廃。「2020年4月以降の連続する6か月間のうち、任意の3か月間の合計売上高が、コロナ以前(2019年または、2020年１～3月)の同3か月の合計売上高と比較して10％以上減少」のみを要件とする。 ②新分野展開、業態転換、事業・業種転換、事業再編に取り組む 事業再構築指針：https://www.meti.go.jp/covid-19/jigyo_saikoutiku/pdf/shishin.pdf 事業再構築指針の手引き：https://www.meti.go.jp/covid-19/jigyo_saikoutiku/pdf/shishin_tebiki.pdf ③認定経営革新等支援機関と事業計画を策定する・事業再構築に係る事業計画を認定経営革新等支援機関と策定する。補助金額が3,000万円を超える案件は金融機関（銀行、信金、ファンド等）も参加して策定する。（金融機関が認定経営革新等支援機関を兼ねる場合は、金融機関のみで構いません。） ④補助事業終了後、一定の条件達成 補助事業終了後３～５年で付加価値額の年率平均3.0%(グローバルV字回復枠は5.0％)以上増加、又は従業員一人当たり付加価値額の年率平均3.0%(同上5.0％)以上増加の達成を見込む事業計画を策定する。 ５．補助対象経費 基本的に設備投資を支援するもので、設備費のほか、建物の建設費、建物改修費、撤去費、システム購入費、貸工場の賃貸料などが補助対象となります。 ６．活用方法 当たり前ですが、ロボットやAI導入が目的であっても、事業再構築補助金を活用するためには、「新分野展開、業態転換、事業・業種転換、事業再編」を事業計画に盛り込むことが必須となります。そのため、ただロボットやAIを導入して既存業務の自動化・効率化を図るでは採択されません。ロボットやAIを導入が新分野展開に必要不可欠だと考えられる計画を策定する必要があります。例えば溶接加工業の企業様であれば「もともとは工業用製缶品の溶接を手掛けていたが、売上減少を受けて、高成長を続けている医療分野の製缶品の製作に事業拡大を目指す。医療分野に進出するためには溶接品質の安定・向上が不可欠となるため、安定した品質を実現できるロボットを導入する。」などが考えられます。まったく違う事業に展開するのも一つの手ではありますが、上記の例のように既存事業を拡大した自社の強みを生かせる内容が事業計画もしやすくベターだと考えられます。 非常に補助額の大きい補助金となりますので、設備投資を考えられている企業様は是非活用を検討されてみてはいかがでしょうか。   ■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   目次 1、稼働監視システムとは？ 2、稼働監視システムの活用方法とその効果 3、稼働監視システムの導入成功事例   レポートの内容 稼働監視ツールを利用した具体的な生産効率向上の方法を解説しています！ ロボット稼働監視ツールとは？ 稼働監視ツールを導入した中小製造業の成功事例！   ■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ロボット活用！社長セミナー ▼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 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の社長様 多品種少量生産している機械加工業の社長様 現場スタッフに課題があり人手を掛けずに生産量を増やしたいと考えている社長様 ロボット化により夜間稼働や休日稼働をすることで生産性を上げたいと思われる社長様 ロボット活用にこれから取り組みたいが、どのように始めれば良いか分からない社長様 ◆講座内容 第1講座 多品種少量生産の機械加工業のロボット取組事例 社員数わずか20名！機械加工会社が多品種対応のロボット化により24時間稼働達成！ 社員数30名の機械加工会社が加工機への供給・取出し業務と検査測定業務をロボット化！ 段替え作業不要！多品種少量生産対応型！NC旋盤への供給・取出し・段替えロボットを導入！ 社員数10名の多品種少量生産の機械加工会社が協働ロボットを導入！ 社員数わずか6名の機械加工会社が自社で協働ロボットの導入に成功！   第2講座 多品種少量生産の機械加工業の社長が取り組むべきロボット戦略 ロボットによる夜間稼働＆休日稼働で人手を増やさずに生産性を上げる！ ロボット活用で生産量UP！原価率削減！社長が取るべき経営手法！ ロボットと協働する機械加工業のものづくり戦略！   全てオンライン開催となります 2022/05/18 (水)　13:00~15:00 2022/05/24 (火)　13:00~15:00 2022/05/26 (木)　13:00~15:00 2022/05/31 (火)　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やAIが注目を集めています。本コラムをご覧になっている方も自社で何か自動化・効率化ができないかと色々検討されていることかと思います。ただ、実際導入するとなると決して安くない費用がかかるため、「費用対効果は出るのか？」「そもそも投資する資金がない」等、費用面での懸念も多いのではないでしょうか。そういった企業を支援するために近年では、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ます。中には数千万～1億円補助が出る補助金もあるため、投資をする際に活用しない手はありません。 今回は多くの補助が出て幅広い要件に使える事業再構築補助金について、最新情報を含めご紹介いたします。 ２．事業再構築補助金とは？ ポストコロナ・ウィズコロナの時代の経済社会の変化に対応するため、中小企業等の思い切った事業再構築を支援することで、日本経済の構造転換を促すことを目的とした補助金です。 次に、気になる補助額を以下に示します。 ３．補助額 第5次公募（3月24日締め切り）までの補助額は下記の通りです。 ※卒業枠とは：400社限定。事業計画期間内に、①組織再編、②新規設備投資、③グローバル展開のいずれかにより、資本金又は従業員を増やし、中小企業から中堅企業へ成長する事業者向けの特別枠。 第6次公募からは下記の補助額に変更になります。 ※中小企業庁「事業再構築補助金HP」より引用　https://jigyou-saikouchiku.go.jp/#c1 ４．必須申請要件 ① 売上が減少 2020年4月以降の連続する6か月間のうち、任意の3か月間の合計売上高が、コロナ以前(2019年または、2020年１～3月)の同3か月の合計売上高と比較して10％以上減少しており、2020年10月以降の連続する6か月間のうち、任意の3か月間の合計売上高が、コロナ以前の同3か月の合計売上高と比較して5％以上減少していること。 ※第6次公募以降は「2020年10月以降の連続する6か月間のうち、任意の3か月間の合計売上高が、コロナ以前の同3か月の合計売上高と比較して5％以上減少していること」を要件から撤廃。「2020年4月以降の連続する6か月間のうち、任意の3か月間の合計売上高が、コロナ以前(2019年または、2020年１～3月)の同3か月の合計売上高と比較して10％以上減少」のみを要件とする。 ②新分野展開、業態転換、事業・業種転換、事業再編に取り組む 事業再構築指針：https://www.meti.go.jp/covid-19/jigyo_saikoutiku/pdf/shishin.pdf 事業再構築指針の手引き：https://www.meti.go.jp/covid-19/jigyo_saikoutiku/pdf/shishin_tebiki.pdf ③認定経営革新等支援機関と事業計画を策定する・事業再構築に係る事業計画を認定経営革新等支援機関と策定する。補助金額が3,000万円を超える案件は金融機関（銀行、信金、ファンド等）も参加して策定する。（金融機関が認定経営革新等支援機関を兼ねる場合は、金融機関のみで構いません。） ④補助事業終了後、一定の条件達成 補助事業終了後３～５年で付加価値額の年率平均3.0%(グローバルV字回復枠は5.0％)以上増加、又は従業員一人当たり付加価値額の年率平均3.0%(同上5.0％)以上増加の達成を見込む事業計画を策定する。 ５．補助対象経費 基本的に設備投資を支援するもので、設備費のほか、建物の建設費、建物改修費、撤去費、システム購入費、貸工場の賃貸料などが補助対象となります。 ６．活用方法 当たり前ですが、ロボットやAI導入が目的であっても、事業再構築補助金を活用するためには、「新分野展開、業態転換、事業・業種転換、事業再編」を事業計画に盛り込むことが必須となります。そのため、ただロボットやAIを導入して既存業務の自動化・効率化を図るでは採択されません。ロボットやAIを導入が新分野展開に必要不可欠だと考えられる計画を策定する必要があります。例えば溶接加工業の企業様であれば「もともとは工業用製缶品の溶接を手掛けていたが、売上減少を受けて、高成長を続けている医療分野の製缶品の製作に事業拡大を目指す。医療分野に進出するためには溶接品質の安定・向上が不可欠となるため、安定した品質を実現できるロボットを導入する。」などが考えられます。まったく違う事業に展開するのも一つの手ではありますが、上記の例のように既存事業を拡大した自社の強みを生かせる内容が事業計画もしやすくベターだと考えられます。 非常に補助額の大きい補助金となりますので、設備投資を考えられている企業様は是非活用を検討されてみてはいかがでしょうか。   ■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   目次 1、稼働監視システムとは？ 2、稼働監視システムの活用方法とその効果 3、稼働監視システムの導入成功事例   レポートの内容 稼働監視ツールを利用した具体的な生産効率向上の方法を解説しています！ ロボット稼働監視ツールとは？ 稼働監視ツールを導入した中小製造業の成功事例！   ■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ロボット活用！社長セミナー ▼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 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の社長様 多品種少量生産している機械加工業の社長様 現場スタッフに課題があり人手を掛けずに生産量を増やしたいと考えている社長様 ロボット化により夜間稼働や休日稼働をすることで生産性を上げたいと思われる社長様 ロボット活用にこれから取り組みたいが、どのように始めれば良いか分からない社長様 ◆講座内容 第1講座 多品種少量生産の機械加工業のロボット取組事例 社員数わずか20名！機械加工会社が多品種対応のロボット化により24時間稼働達成！ 社員数30名の機械加工会社が加工機への供給・取出し業務と検査測定業務をロボット化！ 段替え作業不要！多品種少量生産対応型！NC旋盤への供給・取出し・段替えロボットを導入！ 社員数10名の多品種少量生産の機械加工会社が協働ロボットを導入！ 社員数わずか6名の機械加工会社が自社で協働ロボットの導入に成功！   第2講座 多品種少量生産の機械加工業の社長が取り組むべきロボット戦略 ロボットによる夜間稼働＆休日稼働で人手を増やさずに生産性を上げる！ ロボット活用で生産量UP！原価率削減！社長が取るべき経営手法！ ロボットと協働する機械加工業のものづくり戦略！   全てオンライン開催となります 2022/05/18 (水)　13:00~15:00 2022/05/24 (火)　13:00~15:00 2022/05/26 (木)　13:00~15:00 2022/05/31 (火)　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．製造業のビックデータの市場規模 IDC社によると、世界全体のデータ量は2018年の33ZBから2025年には175ZBへ増加することが予測されています。 このデータを業界別で分類した場合に、特に注目したいのが製造業です。 Googleによると、製造業のビックデータの市場規模は米ドル換算で2020年に＄904.65millionでしたが、2026年には＄4.55billionになると予測されています。 日本に換算すると2020年段階で100億円ほどだったデータ量が2026年には4,000億円ほどになり、この間は年平均30.9％で成長する計算となります。 製造業は他の業界に比べて在庫管理や工程管理などデータを取得できるポイントが多いため、他の業界と比較しても高い成長率となることが予想されています。 ２．Googleが製造工程で使うAIとは データ活用のためのDX、製造業においてはスマートファクトリー化のためのソリューションは多数展開されています。 設備の予知保全や、作業データの自動記録、外観検査、需要予測など様々なものがありますが、たとえばGoogleが展開しているVisual Inspection AIを利用すれば、AIの知識が無くても検査工程における欠陥をAIによって識別することが可能となります。 実際、Googleでは「pixel」というスマートフォンを販売していますが、そのスマートフォンを出荷前に検査する工程で利用されているのがVisual Inspection AIです。 2020年頃は、ソリューションとしては発表されていても実績がないAIも多く存在していましたが、最近は実際の運用を伴うソリューションが増えてきました。 ３．クラウドとAI さらに、これらをGoogle Cloudで蓄積すると、データの収集が出来るだけでなく、データの保管やデータの可視化を行うことができるようになります。 Google Cloudの中でも特に注目しておきたいのがBigQueryというサービスです。 例えば蓄積されたデータから機械学習を行いたい場合、対象の綺麗なデータを抜き出して機械学習を行う必要がありますが、BigQueryを使えば、蓄積されているデータを全て対象とすることができます。 これは、日々膨大な量のデータがアップロードされるYouTubeを管理できるGoogleだからこそ構築できる仕組みです。 ４．無料で始められる！？GoogleのAI・DX 今回はGoogleから展開されているものをご紹介させていただきましたが、DXを検討するにあたり「やってみる」ということの難易度は年々下がっています。Googleツールは無料トライアル期間もあるので、担当者の方は一度検討してみてはいかがでしょうか。 Visual Inspection AI 　https://cloud.google.com/solutions/visual-inspection-ai#section-1 Google Cloud 　https://console.cloud.google.com/?hl=ja BigQuery 　https://cloud.google.com/bigquery/docs?hl=ja   ■AIを活用した類似案件検索システム導入事例レポート ▼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__00595 目次 類似案件検索システムとは 類似案件検索システム導入後の効果 レポートの内容 AIを活用した類似案件検索システム導入事例 過去のPDF図面を参照する類似案件検索システム導入事例をご紹介   目次 1、稼働監視システムとは？ 2、稼働監視システムの活用方法とその効果 3、稼働監視システムの導入成功事例   レポートの内容 稼働監視ツールを利用した具体的な生産効率向上の方法を解説しています！ ロボット稼働監視ツールとは？ 稼働監視ツールを導入した中小製造業の成功事例！   ■オンラインセミナー開催のお知らせ 製造業の為のAI活用戦略！経営者セミナー 製造業の取組事例に学ぶ！製造業経営者が知っておくべきAI活⽤戦略！ ▼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 AIに関心はあるが、自社の経営・営業にAIを具体的にどう活用できるかを知りたい”製造業経営者” 営業部門がまだまだ属人的で、個々の営業スタッフの経験や勘に依存していると感じている”製造業経営者” 生産技術・生産計画・生産管理を特定の熟練者に依存していてブラックボックス化していると感じている"製造業経営者" 製造現場では匠の技が駆使されていて、AI化・IoT化・ロボット化・デジタル化が進んでいないと感じてる”製造業経営者” 営業管理・生産管理・原価管理等の基幹システムに課題があり、非効率的で改善が必要と感じている”製造業経営者”の方   講座内容 第1講座 AI取組事例講座編 「全国各地で見られる製造業でのAI取組事例」 営業部門でAIを活用し、属人化した営業スキルの標準化に取り組んでいる製造業の事例 見積・設計業務にAIを活用して、見積業務効率化・見積精度UP、設計業務効率化に取り組んでいる製造業の事例 生産計画・生産管理にAIを活用して、生産計画作成の自動化・最適化＆生産管理の効率化に取り組んでいる製造業の事例 製造現場でのAI化・IoT化・ロボット化・デジタル化により職人依存体制からの脱却を目指している製造業の事例 経営管理全般でDX化に邁進している製造業の事例 第2講座 AI活用戦略講座編 「製造業経営者が取り組むべきAI活用戦略」 製造業の経営にAIを活用する方法 ”経営者目線”で知っておくべき製造業で実践できる具体的なAI活用とは？ 漠然とした理論・概論ではなく、現場で即使えて実践的なAI導入手順   全日程オンラインでの開催となります 2022/04/12 (火)13:00~15:00 2022/04/14 (木)13:00~15:00 2022/04/20 (水)13:00~15:00 2022/04/21 (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/   １．製造業のビックデータの市場規模 IDC社によると、世界全体のデータ量は2018年の33ZBから2025年には175ZBへ増加することが予測されています。 このデータを業界別で分類した場合に、特に注目したいのが製造業です。 Googleによると、製造業のビックデータの市場規模は米ドル換算で2020年に＄904.65millionでしたが、2026年には＄4.55billionになると予測されています。 日本に換算すると2020年段階で100億円ほどだったデータ量が2026年には4,000億円ほどになり、この間は年平均30.9％で成長する計算となります。 製造業は他の業界に比べて在庫管理や工程管理などデータを取得できるポイントが多いため、他の業界と比較しても高い成長率となることが予想されています。 ２．Googleが製造工程で使うAIとは データ活用のためのDX、製造業においてはスマートファクトリー化のためのソリューションは多数展開されています。 設備の予知保全や、作業データの自動記録、外観検査、需要予測など様々なものがありますが、たとえばGoogleが展開しているVisual Inspection AIを利用すれば、AIの知識が無くても検査工程における欠陥をAIによって識別することが可能となります。 実際、Googleでは「pixel」というスマートフォンを販売していますが、そのスマートフォンを出荷前に検査する工程で利用されているのがVisual Inspection AIです。 2020年頃は、ソリューションとしては発表されていても実績がないAIも多く存在していましたが、最近は実際の運用を伴うソリューションが増えてきました。 ３．クラウドとAI さらに、これらをGoogle Cloudで蓄積すると、データの収集が出来るだけでなく、データの保管やデータの可視化を行うことができるようになります。 Google Cloudの中でも特に注目しておきたいのがBigQueryというサービスです。 例えば蓄積されたデータから機械学習を行いたい場合、対象の綺麗なデータを抜き出して機械学習を行う必要がありますが、BigQueryを使えば、蓄積されているデータを全て対象とすることができます。 これは、日々膨大な量のデータがアップロードされるYouTubeを管理できるGoogleだからこそ構築できる仕組みです。 ４．無料で始められる！？GoogleのAI・DX 今回はGoogleから展開されているものをご紹介させていただきましたが、DXを検討するにあたり「やってみる」ということの難易度は年々下がっています。Googleツールは無料トライアル期間もあるので、担当者の方は一度検討してみてはいかがでしょうか。 Visual Inspection AI 　https://cloud.google.com/solutions/visual-inspection-ai#section-1 Google Cloud 　https://console.cloud.google.com/?hl=ja BigQuery 　https://cloud.google.com/bigquery/docs?hl=ja   ■AIを活用した類似案件検索システム導入事例レポート ▼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__00595 目次 類似案件検索システムとは 類似案件検索システム導入後の効果 レポートの内容 AIを活用した類似案件検索システム導入事例 過去のPDF図面を参照する類似案件検索システム導入事例をご紹介   目次 1、稼働監視システムとは？ 2、稼働監視システムの活用方法とその効果 3、稼働監視システムの導入成功事例   レポートの内容 稼働監視ツールを利用した具体的な生産効率向上の方法を解説しています！ ロボット稼働監視ツールとは？ 稼働監視ツールを導入した中小製造業の成功事例！   ■オンラインセミナー開催のお知らせ 製造業の為のAI活用戦略！経営者セミナー 製造業の取組事例に学ぶ！製造業経営者が知っておくべきAI活⽤戦略！ ▼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 AIに関心はあるが、自社の経営・営業にAIを具体的にどう活用できるかを知りたい”製造業経営者” 営業部門がまだまだ属人的で、個々の営業スタッフの経験や勘に依存していると感じている”製造業経営者” 生産技術・生産計画・生産管理を特定の熟練者に依存していてブラックボックス化していると感じている"製造業経営者" 製造現場では匠の技が駆使されていて、AI化・IoT化・ロボット化・デジタル化が進んでいないと感じてる”製造業経営者” 営業管理・生産管理・原価管理等の基幹システムに課題があり、非効率的で改善が必要と感じている”製造業経営者”の方   講座内容 第1講座 AI取組事例講座編 「全国各地で見られる製造業でのAI取組事例」 営業部門でAIを活用し、属人化した営業スキルの標準化に取り組んでいる製造業の事例 見積・設計業務にAIを活用して、見積業務効率化・見積精度UP、設計業務効率化に取り組んでいる製造業の事例 生産計画・生産管理にAIを活用して、生産計画作成の自動化・最適化＆生産管理の効率化に取り組んでいる製造業の事例 製造現場でのAI化・IoT化・ロボット化・デジタル化により職人依存体制からの脱却を目指している製造業の事例 経営管理全般でDX化に邁進している製造業の事例 第2講座 AI活用戦略講座編 「製造業経営者が取り組むべきAI活用戦略」 製造業の経営にAIを活用する方法 ”経営者目線”で知っておくべき製造業で実践できる具体的なAI活用とは？ 漠然とした理論・概論ではなく、現場で即使えて実践的なAI導入手順   全日程オンラインでの開催となります 2022/04/12 (火)13:00~15:00 2022/04/14 (木)13:00~15:00 2022/04/20 (水)13:00~15:00 2022/04/21 (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/  

１．IoT活用前の課題 兵庫県のT社では慢性的に不良品が発生し生産性の低下が問題となっていました。 この製造ラインでは作業者が長年の勘とコツにより設備設定温度を感覚で調整しており、さらに温度設定は測定温度の数値を見て調整するのではなく製品の出来栄えを見ながら勘とコツで調整を行うような標準化が難しい作業となっていました。 このように作業者任せの条件設定となっているため作業者の違いによる品質の変化、外的要因による製品の不安定さ、が問題となっていました。 ２．IoT活用の概要 温度設定条件を作業者の勘とコツに頼っている状態から脱却するためT社ではIoTの導入を決めました。 まずは温度設定が製品に及ぼす影響について調査し、製品表面温度が製品品質の出来栄えに影響しているという仮説をたてました。 その仮説から、T社では設備の設定温度をモニタリングするのではなく、製品表面温度そのものを測定しIoTによりモニタリングする方法を採用しました。 製造ライン内の各所に温度センサーを設置して製品が通過する度に測定し温度データを取得、その取得したデータを保存します。 では、このIoTにより取得した製品表面温度のデータをどのように活用し不良率を低減したのでしょうか？ ３．IoT導入後のデータ活用と効果 取得した温度データを見てみると、作業者の勘とコツによる設備の温度設定で製品表面温度がある一定の範囲に収まるように設定されていることが判明しました。 さらに、温度データと製品品質を紐づけて見てみると、この一定の温度範囲を外れた場合に不良品が発生していることも分かりました。 以上のことから、製品表面温度を一定範囲内に保つように設備温度条件を設定することで不良品の発生を抑制できる、という結果が得られます。 製品表面温度を一定に保つための理想の状態は、取得した温度データを設備にフィードバックし自動で設備温度設定を変更することですが、T社の事例では設備及びコストの関係上、自動での温度設定は見送りました。 その代わり、製造ライン各所に製品表面温度の測定結果を表示するモニターを設置して作業者が現在の製品表面温度を監視できるようにしました。 製品表面温度がリアルタイムに監視できることで、以前は勘と経験に頼っていた設備温度設定を、製品表面温度の実測データを基に設定できるようになり、作業者による品質の違いや不良品の発生を抑えることが可能となりました。 ４．まとめ 以上のように、IoTと言ってもただデータを取得するだけでは意味がありません。 IoTで取得したデータから何を導き出すか、取得したデータをいかに活用するか、がIoT導入において重要といえるでしょう。   ■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   目次 1、稼働監視システムとは？ 2、稼働監視システムの活用方法とその効果 3、稼働監視システムの導入成功事例   レポートの内容 稼働監視ツールを利用した具体的な生産効率向上の方法を解説しています！ ロボット稼働監視ツールとは？ 稼働監視ツールを導入した中小製造業の成功事例！   ■オンラインセミナー開催のお知らせ 食品・飲料品メーカー経営者セミナー「DX経営戦略！」 多品種小ロット＆労働集約型生産における自動化・ロボット化＆デジタル化・AI化・IoT化！ ▼セミナーお申し込みはこちら▼ https://smart-factory.funaisoken.co.jp/event/   第一講座　食品・飲料品メーカーDX取組事例講座編 「全国各地で見られる食品・飲料品メーカーでの自動化・ロボット化＆デジタル化・AI化・IoT化取組事例」 多品種小ロット＆労働集約型の食品・飲料品メーカーが取り組んでいるDX化事例 人海戦術に依存している食品・飲料品メーカーが生産現場で取り組んでいる自動化・ロボット化事例 生産技術・生産計画・生産管理でDXを活用して熟練者依存からの脱却に取り組んでいる食品・飲料品メーカーの事例 属人的な生産現場でデジタル化・AI化・IoT化に取り組んでいる食品・飲料品メーカーの事例 経営者として経営管理全般でDX化に邁進している食品・飲料品メーカーの事例   第二講座　食品・飲料品メーカーDX戦略講座編 「食品・飲料品メーカー経営者が取り組むべきDX戦略」 食品・飲料品メーカーの経営にDXを活用する方法 ”経営者”が知っておくべき自動化・ロボット化＆デジタル化・AI化・IoT化の具体的な活用とは？ 漠然とした理論・概論ではなく、現場で即使えて実践的なDX導入手順   全日程オンラインでの開催となります 2022/05/12 (木)　13:00~15:00 2022/05/17 (火)　13:00~15:00 2022/05/19 (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/   １．IoT活用前の課題 兵庫県のT社では慢性的に不良品が発生し生産性の低下が問題となっていました。 この製造ラインでは作業者が長年の勘とコツにより設備設定温度を感覚で調整しており、さらに温度設定は測定温度の数値を見て調整するのではなく製品の出来栄えを見ながら勘とコツで調整を行うような標準化が難しい作業となっていました。 このように作業者任せの条件設定となっているため作業者の違いによる品質の変化、外的要因による製品の不安定さ、が問題となっていました。 ２．IoT活用の概要 温度設定条件を作業者の勘とコツに頼っている状態から脱却するためT社ではIoTの導入を決めました。 まずは温度設定が製品に及ぼす影響について調査し、製品表面温度が製品品質の出来栄えに影響しているという仮説をたてました。 その仮説から、T社では設備の設定温度をモニタリングするのではなく、製品表面温度そのものを測定しIoTによりモニタリングする方法を採用しました。 製造ライン内の各所に温度センサーを設置して製品が通過する度に測定し温度データを取得、その取得したデータを保存します。 では、このIoTにより取得した製品表面温度のデータをどのように活用し不良率を低減したのでしょうか？ ３．IoT導入後のデータ活用と効果 取得した温度データを見てみると、作業者の勘とコツによる設備の温度設定で製品表面温度がある一定の範囲に収まるように設定されていることが判明しました。 さらに、温度データと製品品質を紐づけて見てみると、この一定の温度範囲を外れた場合に不良品が発生していることも分かりました。 以上のことから、製品表面温度を一定範囲内に保つように設備温度条件を設定することで不良品の発生を抑制できる、という結果が得られます。 製品表面温度を一定に保つための理想の状態は、取得した温度データを設備にフィードバックし自動で設備温度設定を変更することですが、T社の事例では設備及びコストの関係上、自動での温度設定は見送りました。 その代わり、製造ライン各所に製品表面温度の測定結果を表示するモニターを設置して作業者が現在の製品表面温度を監視できるようにしました。 製品表面温度がリアルタイムに監視できることで、以前は勘と経験に頼っていた設備温度設定を、製品表面温度の実測データを基に設定できるようになり、作業者による品質の違いや不良品の発生を抑えることが可能となりました。 ４．まとめ 以上のように、IoTと言ってもただデータを取得するだけでは意味がありません。 IoTで取得したデータから何を導き出すか、取得したデータをいかに活用するか、がIoT導入において重要といえるでしょう。   ■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   目次 1、稼働監視システムとは？ 2、稼働監視システムの活用方法とその効果 3、稼働監視システムの導入成功事例   レポートの内容 稼働監視ツールを利用した具体的な生産効率向上の方法を解説しています！ ロボット稼働監視ツールとは？ 稼働監視ツールを導入した中小製造業の成功事例！   ■オンラインセミナー開催のお知らせ 食品・飲料品メーカー経営者セミナー「DX経営戦略！」 多品種小ロット＆労働集約型生産における自動化・ロボット化＆デジタル化・AI化・IoT化！ ▼セミナーお申し込みはこちら▼ https://smart-factory.funaisoken.co.jp/event/   第一講座　食品・飲料品メーカーDX取組事例講座編 「全国各地で見られる食品・飲料品メーカーでの自動化・ロボット化＆デジタル化・AI化・IoT化取組事例」 多品種小ロット＆労働集約型の食品・飲料品メーカーが取り組んでいるDX化事例 人海戦術に依存している食品・飲料品メーカーが生産現場で取り組んでいる自動化・ロボット化事例 生産技術・生産計画・生産管理でDXを活用して熟練者依存からの脱却に取り組んでいる食品・飲料品メーカーの事例 属人的な生産現場でデジタル化・AI化・IoT化に取り組んでいる食品・飲料品メーカーの事例 経営者として経営管理全般でDX化に邁進している食品・飲料品メーカーの事例   第二講座　食品・飲料品メーカーDX戦略講座編 「食品・飲料品メーカー経営者が取り組むべきDX戦略」 食品・飲料品メーカーの経営にDXを活用する方法 ”経営者”が知っておくべき自動化・ロボット化＆デジタル化・AI化・IoT化の具体的な活用とは？ 漠然とした理論・概論ではなく、現場で即使えて実践的なDX導入手順   全日程オンラインでの開催となります 2022/05/12 (木)　13:00~15:00 2022/05/17 (火)　13:00~15:00 2022/05/19 (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/  

▼無料ダウンロードはこちらをクリック １．はじめに 本コラムでは、中堅・中小製造業の現場業務の属人化業務解消方法について説明をさせていただきます。創業当時は、限られた人数で、一人が多様な業務を担当しなければならなかった状況が、企業規模が多くなるにつれて、社員も増えていき、業務の種類も量も増えた結果、限られた人にしかできない業務が発生することがあります。その対策として、よく「業務標準化」を行うことで、マニュアル（業務手順書）等を作成し、それを見れば、誰でもできるようにしましょうということを行ってきました。しかし、実際は、「業務標準化」しようにも、その業務のやり方は特定の人に依存しているため、その人にマニュアル作成を依頼することになります。現状業務もあるため、なかなか作成が進まないといったことがあります。他の人が作成を手伝おうにも、結局その人に聞かないとわからないので、これまた、なかなか進みません。では、どうすればいいのか。 大企業などであれば、業務の標準化活動に業務として時間を割いたり、人員を当てたりすることが可能ですが、中堅・中小企業では、そうはいきません。日々の忙しい業務の中でやっていくことになります。それなのに得られる成果物がマニュアルだけでは、物足りない気もします。そこで、属人化している業務を解消する方法の概要について以下の章で、説明をします。 ２．属人化業務のタイプ分析 属人化した業務は、大きく二つタイプに分けることが出来ます。 A型：やり方が明確になれば誰でもできる業務 B型：できるようになるまでに経験・知識が必要な業務 A型は、多くの一般的な仕事が当てはまります。現状の担当者しかやり方を知らないので、属人化してしまっているケースです。ずっと、特定の人が担当しているために、関係する人物・他業務、必要な知識・業務内容が明確になっていないといったこと等が原因です。専門性はそこまで高くないため、手間をかければ標準化することが可能です。 B型は免許が必要な業務や熟練技術者の仕事が当てはまります。業務手順が分かっても、許可や免許、専門知識、技術、経験、勘、才能等が必要なため、一朝一夕にはできるようにならないケースです。 これらの属人化業務はそれぞれ解決策が異なります。A型は、インプットとアウトプット、業務手順と注意点を明確にすることである程度同じ結果を出すことが出来るようになります。B型は、インプットとアウトプット、業務手順と注意点を明確にして、かつ、計画的に人材採用・人材育成・外注等を計画的に実行していくことが必要になります。 ３．DXと業務刷新による属人化解消の方法 従来の属人化解消方法であれば、前項で述べた方法で標準化すること可能です。得られる成果は、マニュアル（業務手順書）等で、属人化の解消は出来ました。しかし、それらは、あくまで、従来からの業務内容が明確になった状態であり、人の手による作業に入っている以上、また、属人化する可能性があります。根本から属人化を解消しようとした場合、その業務自体を仕組み化（＝システム化）する必要があります。ここでの仕組化のポイントは3つあります。 ①アウトプットを意識して、業務自体の必要性を考慮すること ②従来業務内容にとらわれず、そのまま仕組化せずにゼロから構築すること ③人の介入を減らし、自動化・機械化し、属人化する要素を減らすころ まず、「①アウトプットを意識して、業務自体の必要性を考慮すること」について説明いたします。こちらは、その業務自体のあり方を考え直す方法です。そもそも、その業務が、必要あるのか、他の業務と一緒にすることは出来ないかなどです。複数の関連する業務を俯瞰して、整理していくことが大切です。 続いて、「②従来業務内容にとらわれず、そのまま仕組化せずにゼロから構築すること」について説明いたします。現状の作業手順が確立した時には無かった便利ツールが多く存在していますので、それらの活用を考慮しながら、手順を再構築します。 最後に、「③人の介入を減らし、自動化・機械化し、属人化する要素を減らすころ」について説明します。人の手を使う頻度を減らすこと、機械に作業させる時間を増やすことで、生産性を上げて、より付加価値が高い業務に人材を使うようにします。今いる人材を活用する方が、コストの増加につながらないため、判断迷うところですが、業務全体を見直すことで改善メリットの方が大きくなるように検討をします。 ４．まとめ 今回のコラムでは、属人化している業務の解決策についてポイントを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。今後発行する後編では、業務刷新をともなう業務属人化を解消するための考え方について、より詳細に説明していきます。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。 ▼無料ダウンロードはこちらをクリック   [sc name="dx-system"][/sc] ▼無料ダウンロードはこちらをクリック １．はじめに 本コラムでは、中堅・中小製造業の現場業務の属人化業務解消方法について説明をさせていただきます。創業当時は、限られた人数で、一人が多様な業務を担当しなければならなかった状況が、企業規模が多くなるにつれて、社員も増えていき、業務の種類も量も増えた結果、限られた人にしかできない業務が発生することがあります。その対策として、よく「業務標準化」を行うことで、マニュアル（業務手順書）等を作成し、それを見れば、誰でもできるようにしましょうということを行ってきました。しかし、実際は、「業務標準化」しようにも、その業務のやり方は特定の人に依存しているため、その人にマニュアル作成を依頼することになります。現状業務もあるため、なかなか作成が進まないといったことがあります。他の人が作成を手伝おうにも、結局その人に聞かないとわからないので、これまた、なかなか進みません。では、どうすればいいのか。 大企業などであれば、業務の標準化活動に業務として時間を割いたり、人員を当てたりすることが可能ですが、中堅・中小企業では、そうはいきません。日々の忙しい業務の中でやっていくことになります。それなのに得られる成果物がマニュアルだけでは、物足りない気もします。そこで、属人化している業務を解消する方法の概要について以下の章で、説明をします。 ２．属人化業務のタイプ分析 属人化した業務は、大きく二つタイプに分けることが出来ます。 A型：やり方が明確になれば誰でもできる業務 B型：できるようになるまでに経験・知識が必要な業務 A型は、多くの一般的な仕事が当てはまります。現状の担当者しかやり方を知らないので、属人化してしまっているケースです。ずっと、特定の人が担当しているために、関係する人物・他業務、必要な知識・業務内容が明確になっていないといったこと等が原因です。専門性はそこまで高くないため、手間をかければ標準化することが可能です。 B型は免許が必要な業務や熟練技術者の仕事が当てはまります。業務手順が分かっても、許可や免許、専門知識、技術、経験、勘、才能等が必要なため、一朝一夕にはできるようにならないケースです。 これらの属人化業務はそれぞれ解決策が異なります。A型は、インプットとアウトプット、業務手順と注意点を明確にすることである程度同じ結果を出すことが出来るようになります。B型は、インプットとアウトプット、業務手順と注意点を明確にして、かつ、計画的に人材採用・人材育成・外注等を計画的に実行していくことが必要になります。 ３．DXと業務刷新による属人化解消の方法 従来の属人化解消方法であれば、前項で述べた方法で標準化すること可能です。得られる成果は、マニュアル（業務手順書）等で、属人化の解消は出来ました。しかし、それらは、あくまで、従来からの業務内容が明確になった状態であり、人の手による作業に入っている以上、また、属人化する可能性があります。根本から属人化を解消しようとした場合、その業務自体を仕組み化（＝システム化）する必要があります。ここでの仕組化のポイントは3つあります。 ①アウトプットを意識して、業務自体の必要性を考慮すること ②従来業務内容にとらわれず、そのまま仕組化せずにゼロから構築すること ③人の介入を減らし、自動化・機械化し、属人化する要素を減らすころ まず、「①アウトプットを意識して、業務自体の必要性を考慮すること」について説明いたします。こちらは、その業務自体のあり方を考え直す方法です。そもそも、その業務が、必要あるのか、他の業務と一緒にすることは出来ないかなどです。複数の関連する業務を俯瞰して、整理していくことが大切です。 続いて、「②従来業務内容にとらわれず、そのまま仕組化せずにゼロから構築すること」について説明いたします。現状の作業手順が確立した時には無かった便利ツールが多く存在していますので、それらの活用を考慮しながら、手順を再構築します。 最後に、「③人の介入を減らし、自動化・機械化し、属人化する要素を減らすころ」について説明します。人の手を使う頻度を減らすこと、機械に作業させる時間を増やすことで、生産性を上げて、より付加価値が高い業務に人材を使うようにします。今いる人材を活用する方が、コストの増加につながらないため、判断迷うところですが、業務全体を見直すことで改善メリットの方が大きくなるように検討をします。 ４．まとめ 今回のコラムでは、属人化している業務の解決策についてポイントを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。今後発行する後編では、業務刷新をともなう業務属人化を解消するための考え方について、より詳細に説明していきます。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。 ▼無料ダウンロードはこちらをクリック   [sc name="dx-system"][/sc]

過去、当コラムでは統合型基幹システム(以下、ERP)について、ERP導入に失敗してしまう事例と、ERP導入を通して生産性を向上させるためのポイントを紹介してきました。 ERPに限った話ではなく、レガシーシステムといわれる作られてから長い年月が経ったシステムに対する問題意識は高まるばかりです。 そちらに言及していることで有名なDXレポート内の“2025年の崖問題”について、改めて簡単におさらいをしておきたいと思います。 １．2025年までに表面化する問題（2025年の崖問題） 【2025年までに表面化する問題（2025年の崖問題）】 先端技術を持った人材不足 古いプログラミング技術を持った人材の減少 上記に伴う、既存システムの保守運用コスト増大 データは増えるが活用できなくなり、競争力低下 セキュリティ面のリスクの増大 優秀な人材不足と、古いがゆえに限られた人間にしかメンテナンスできないシステムは非常にコストがかかります。セキュリティ面も脆弱であることから、リスクは時間がたつごとに徐々に大きくなっていきます。 データはたまっていくものの活用できず、周りの変革にも後れをとり、古いシステムを使っている事のデメリットは時間の経過とともに大きくなっていきます。 同レポートの中でレガシーシステムが“ない”と答えたのは機械器具製造業で10.9%、素材製造業では14.3%にすぎません。 約85％～90％の企業は古いシステムを所持していることとなりますから他人事ではありません。 コロナ禍を契機にDX推進、つまりITを利用しての生産性向上に注目が多く集まったこともあり、この問題への対応が急務となっているわけです。 ２．統合型基幹システム導入によるメリット さて、DX推進という言葉を出しましたが、2025年の崖問題解決に関しても、DX推進に関しても共通するキーワードは“生産性の向上”です。 やみくもにシステムやITツールを導入し、とりあえず全てデジタル処理すればDXかと言われればそういうことではありません。 結果として経営を助けることに繋がらなければ意味がありません。 製造業における生産性向上の方法といわれると、どのようなものが思い浮かぶでしょうか。 おそらく、産業ロボットの導入を伴う工場の自動化・省人化や、AIを活用しての工数削減、生産計画の自動化や職人的な技術の広い継承など、おそらく様々な方法が思い浮かぶのではないでしょうか。 それでは、統合型基幹システムの導入や刷新というのは、どのような課題を解決して生産性向上につながるのかをお話ししたいと思います。 大きなポイントとして、統合型基幹システムというの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ものだということです。 それぞれのシステムを一つにまとめることで生まれるメリットは大きく3つです。 複数のシステムを利用する際に生まれる同じデータの入力などの無駄な業務を排除できる データを一括管理することができるため、セキュリティの一括管理が可能 リアルタイムなデータ蓄積により的確な経営分析・判断が可能 特筆すべきは3番のリアルタイムでのデータ活用を容易にした点です。 多くの企業で経営判断に必要な分析資料は多くの場合Excelで、とても時間をかけて作られています。 データを一つにまとめていないと、 “Aというシステムからデータを出し、Bというシステムのデータとくっつけて、更にCのシステムからもデータを引用して…” など、なかなかタイムリーに確認するには難しく、時間も労力もかかります。 近年になってBIツールと呼ばれるデータ収集・グラフ化をボタン一つで可能にするツールと併用すると、それこそボタン一つでリアルタイムに欲しい情報を手に入れることができるようになります。 毎月〆作業から2-3営業日かかっていた業績資料が即日見ることができれば…、月中であっても途中経過を見ることができれば…そんな願いを叶えることに繋がることとなります。 （もちろん、あくまでデータが一か所にまとまるだけですので、それを活用する方法は別途設定する必要があります） このように、大切な情報を一元管理することは、効率的な活用につなげるための第一歩です。 効率的な運用方法が明確になれば、現場の業務フローもそれに合わせて最適化することが可能となるということも挙げられるかと思います。 ３．統合型基幹システム導入の注意点は？ 最後に、導入における注意点をお話ししたいと思います。 これは、どのシステム導入においても言えることですが、どんなに高額で多機能なシステムであろうと活用できないことには意味がない、ということです。 ここでの活用というのは、従業員がシステムを利用することではありません。 利用されている上で、現場を巻き込んで効率的な業務フローが構築できていて、改善を積み重ねられる環境になっているかどうか、ということです。 導入前にはシステムの持つ機能ばかりが着目されがちですが、現場での具体的な活用と改善手法についてはしっかりと想定する必要があります。 例えばですが、 原価計算するためにはどのような情報を打ち込む必要があるのか… 経営陣が欲しいデータはどのような数値の入力を必要とするのか… データを活用するためにはそもそもどのようなマスター情報を登録する必要があるのか… その情報を集めるために現場ではどんなルールが必要なのか… などなど。 実は多くの企業でこういった部分が見落とされ、ただデータがひとつのところにまとまっているだけ、になってしまっている実態があるのです。 統合型基幹システムというのは非常に便利なシステムです。ただし、様々な業務に関係しているということもあり、導入前にしっかりとした要件定義と導入後の活用方法を検討する必要があります。 こういった課題を克服し、実際に基幹システムを導入した事例を紹介したレポートを皆様に公開しております。 是非ご参考ください。   ■“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 機械加工業の為の”生産管理・原価管理システム革命セミナー”2022！ 「儲けの見える化」をして「勘の経営」から「データ経営」へ！！ ▼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200名以下の機械加工業の社長様 生産管理・原価管理業務が職人化・属人化している機械加工業の社長様 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機械加工業の社長様 製品毎の原価、取引先毎の原価、工程毎の原価を把握し切れていない社長様 何が儲かっているのか？儲かっていないのか？が分からずに対策が後手になっている社長様   第一講座　生産管理・原価管理システム導入成功編 機械加工製造業における生産業務・購買業務・在庫業務・原価業務の課題 生産管理・原価管理システムの導入失敗例 成功する生産管理・原価管理システムの業務改善手順と具体的導入プロセス 個別製品原価、得意先別製品原価、工程別原価をデータ化した事例紹介 基幹システム＋BIツールで経営・現場が必要なデータを見える化する具体的方法 生産管理・基幹システムの導入・活用で成功させる為のベンダー選定   第二講座　生産管理・原価管理システム事例紹介編 従業員数60名！機械加工会社が属人化した業務を排除し生産管理・基幹システムで標準化の取り組み事例 従業員数40名の部品加工会社が手作業で行っている生産計画を基幹システム導入で自動化の取り組み事例 従業員90名の機械加工会社が属人化した生産・購買・在庫・原価のデータ化事例 従業員130名の部品加工会社が生産性向上と原価の見える化を目的にシステム導入に着手事例   第三講座　　儲けの見える化戦略編 「勘の経営」では生産性・利益率があがらない 「データ経営」の実践でこそ生産性・利益率は上がる 生産管理・原価管理システムの見直しで生産性・利益率アップ 「勘の経営」から「データ経営」へ転換する為の具体的手法   全てオンライン開催となります 2022/03/22 (火)13:00~15:00 2022/03/23 (水)13:00~15:00 2022/03/29 (火)13:00~15:00 2022/03/31 (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] 過去、当コラムでは統合型基幹システム(以下、ERP)について、ERP導入に失敗してしまう事例と、ERP導入を通して生産性を向上させるためのポイントを紹介してきました。 ERPに限った話ではなく、レガシーシステムといわれる作られてから長い年月が経ったシステムに対する問題意識は高まるばかりです。 そちらに言及していることで有名なDXレポート内の“2025年の崖問題”について、改めて簡単におさらいをしておきたいと思います。 １．2025年までに表面化する問題（2025年の崖問題） 【2025年までに表面化する問題（2025年の崖問題）】 先端技術を持った人材不足 古いプログラミング技術を持った人材の減少 上記に伴う、既存システムの保守運用コスト増大 データは増えるが活用できなくなり、競争力低下 セキュリティ面のリスクの増大 優秀な人材不足と、古いがゆえに限られた人間にしかメンテナンスできないシステムは非常にコストがかかります。セキュリティ面も脆弱であることから、リスクは時間がたつごとに徐々に大きくなっていきます。 データはたまっていくものの活用できず、周りの変革にも後れをとり、古いシステムを使っている事のデメリットは時間の経過とともに大きくなっていきます。 同レポートの中でレガシーシステムが“ない”と答えたのは機械器具製造業で10.9%、素材製造業では14.3%にすぎません。 約85％～90％の企業は古いシステムを所持していることとなりますから他人事ではありません。 コロナ禍を契機にDX推進、つまりITを利用しての生産性向上に注目が多く集まったこともあり、この問題への対応が急務となっているわけです。 ２．統合型基幹システム導入によるメリット さて、DX推進という言葉を出しましたが、2025年の崖問題解決に関しても、DX推進に関しても共通するキーワードは“生産性の向上”です。 やみくもにシステムやITツールを導入し、とりあえず全てデジタル処理すればDXかと言われればそういうことではありません。 結果として経営を助けることに繋がらなければ意味がありません。 製造業における生産性向上の方法といわれると、どのようなものが思い浮かぶでしょうか。 おそらく、産業ロボットの導入を伴う工場の自動化・省人化や、AIを活用しての工数削減、生産計画の自動化や職人的な技術の広い継承など、おそらく様々な方法が思い浮かぶのではないでしょうか。 それでは、統合型基幹システムの導入や刷新というのは、どのような課題を解決して生産性向上につながるのかをお話ししたいと思います。 大きなポイントとして、統合型基幹システムというの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ものだということです。 それぞれのシステムを一つにまとめることで生まれるメリットは大きく3つです。 複数のシステムを利用する際に生まれる同じデータの入力などの無駄な業務を排除できる データを一括管理することができるため、セキュリティの一括管理が可能 リアルタイムなデータ蓄積により的確な経営分析・判断が可能 特筆すべきは3番のリアルタイムでのデータ活用を容易にした点です。 多くの企業で経営判断に必要な分析資料は多くの場合Excelで、とても時間をかけて作られています。 データを一つにまとめていないと、 “Aというシステムからデータを出し、Bというシステムのデータとくっつけて、更にCのシステムからもデータを引用して…” など、なかなかタイムリーに確認するには難しく、時間も労力もかかります。 近年になってBIツールと呼ばれるデータ収集・グラフ化をボタン一つで可能にするツールと併用すると、それこそボタン一つでリアルタイムに欲しい情報を手に入れることができるようになります。 毎月〆作業から2-3営業日かかっていた業績資料が即日見ることができれば…、月中であっても途中経過を見ることができれば…そんな願いを叶えることに繋がることとなります。 （もちろん、あくまでデータが一か所にまとまるだけですので、それを活用する方法は別途設定する必要があります） このように、大切な情報を一元管理することは、効率的な活用につなげるための第一歩です。 効率的な運用方法が明確になれば、現場の業務フローもそれに合わせて最適化することが可能となるということも挙げられるかと思います。 ３．統合型基幹システム導入の注意点は？ 最後に、導入における注意点をお話ししたいと思います。 これは、どのシステム導入においても言えることですが、どんなに高額で多機能なシステムであろうと活用できないことには意味がない、ということです。 ここでの活用というのは、従業員がシステムを利用することではありません。 利用されている上で、現場を巻き込んで効率的な業務フローが構築できていて、改善を積み重ねられる環境になっているかどうか、ということです。 導入前にはシステムの持つ機能ばかりが着目されがちですが、現場での具体的な活用と改善手法についてはしっかりと想定する必要があります。 例えばですが、 原価計算するためにはどのような情報を打ち込む必要があるのか… 経営陣が欲しいデータはどのような数値の入力を必要とするのか… データを活用するためにはそもそもどのようなマスター情報を登録する必要があるのか… その情報を集めるために現場ではどんなルールが必要なのか… などなど。 実は多くの企業でこういった部分が見落とされ、ただデータがひとつのところにまとまっているだけ、になってしまっている実態があるのです。 統合型基幹システムというのは非常に便利なシステムです。ただし、様々な業務に関係しているということもあり、導入前にしっかりとした要件定義と導入後の活用方法を検討する必要があります。 こういった課題を克服し、実際に基幹システムを導入した事例を紹介したレポートを皆様に公開しております。 是非ご参考ください。   ■“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 機械加工業の為の”生産管理・原価管理システム革命セミナー”2022！ 「儲けの見える化」をして「勘の経営」から「データ経営」へ！！ ▼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200名以下の機械加工業の社長様 生産管理・原価管理業務が職人化・属人化している機械加工業の社長様 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機械加工業の社長様 製品毎の原価、取引先毎の原価、工程毎の原価を把握し切れていない社長様 何が儲かっているのか？儲かっていないのか？が分からずに対策が後手になっている社長様   第一講座　生産管理・原価管理システム導入成功編 機械加工製造業における生産業務・購買業務・在庫業務・原価業務の課題 生産管理・原価管理システムの導入失敗例 成功する生産管理・原価管理システムの業務改善手順と具体的導入プロセス 個別製品原価、得意先別製品原価、工程別原価をデータ化した事例紹介 基幹システム＋BIツールで経営・現場が必要なデータを見える化する具体的方法 生産管理・基幹システムの導入・活用で成功させる為のベンダー選定   第二講座　生産管理・原価管理システム事例紹介編 従業員数60名！機械加工会社が属人化した業務を排除し生産管理・基幹システムで標準化の取り組み事例 従業員数40名の部品加工会社が手作業で行っている生産計画を基幹システム導入で自動化の取り組み事例 従業員90名の機械加工会社が属人化した生産・購買・在庫・原価のデータ化事例 従業員130名の部品加工会社が生産性向上と原価の見える化を目的にシステム導入に着手事例   第三講座　　儲けの見える化戦略編 「勘の経営」では生産性・利益率があがらない 「データ経営」の実践でこそ生産性・利益率は上がる 生産管理・原価管理システムの見直しで生産性・利益率アップ 「勘の経営」から「データ経営」へ転換する為の具体的手法   全てオンライン開催となります 2022/03/22 (火)13:00~15:00 2022/03/23 (水)13:00~15:00 2022/03/29 (火)13:00~15:00 2022/03/31 (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 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今回は、多品種少量生産型の製造業におけるAIを活用した「積算・見積もりのドンブリ勘定」の脱却事例についてお伝えさせていただきます。 １．システム導入前の状態と主な課題 【最新事例サマリー】 AI活用を通じた「積算・見積もり業務」の標準化・脱属人化・技術継承 【事例企業様の概要】 ■業種：金属製品製造業（多品種少量生産） ■従業員数：約40名（うち積算・見積もり担当者計4名） 【Before（システム導入前の状態と主な課題）】 一部のベテラン担当者1名とその他担当者3名（計4名）で積算・見積もり業務に従事。 新規の見積もり作成の参考情報として使用する「過去の図面データ」と「過去の積算データ」を探し出す作業が属人化しており、かつ多くの時間を取られていた。 また、「過去の図面データ」が個別の担当者ごとにバラバラに管理されており、会社として統一管理・データベース化できていない点も課題であった。 加えて、積算方法も担当者ごとに異なっていたため、担当者によって見積もり精度にもバラつき（ドンブリ勘定）が生じていた。 ２．システム導入後の主な課題解決効果 【After（システム導入後の主な課題解決効果）】 見積もり算出の参考情報として使用する「過去の類似図面データ」を探し出す作業をAIシステムが代替。 AIシステムに「新規図面データ」と各種条件をインプットし検索すると、瞬時に「過去の類似図面データ」が検索結果として表示される。 併せて、「過去の類似積算データ」も引っ張ってくることが可能に。 イメージ図 結果として、「従来かかっていた時間よりも短い時間で」かつ「より精度高く」見積もり作成することが可能となった。 また、一部のベテランに依存していた積算・見積もり業務を、知識・経験の浅い社員でも問題なく実践できるようになった。 ――― 以上、多品種少量生産型の製造業におけるAIを活用した「積算・見積もりのドンブリ勘定」の脱却事例について、その一部をお伝えさせていただきました。   ■AIを活用した類似案件検索システム導入事例レポート ▼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__00595 目次 類似案件検索システムとは 類似案件検索システム導入後の効果 レポートの内容 AIを活用した類似案件検索システム導入事例 過去のPDF図面を参照する類似案件検索システム導入事例をご紹介   ■オンラインセミナー開催のお知らせ メーカー経営者のためのAI活用戦略セミナー開催のお知らせ 取り組み事例に学ぶ!経営にAIを活⽤する具体的⽅法とは!! ▼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”経営者目線”で知っておくべきメーカーで実践できる具体的なAI活用事例が学べる！ ～AIに関心はあるが、具体的な行動が取れないメーカー経営者の為のセミナーです～ ②営業部門にAIを導入することで営業スタッフ個々の経験や勘に依存した営業活動から脱却した事例が学べる！ ～営業部門で具体的にAIをどう活用していくのかがハッキリ分かるセミナーです～ ③製造・生産技術・生産管理部門にAIを導入して熟練技術・職人技術を標準化・継承できる事例が学べる！ ～製造現場と生産技術・生産管理部門でどんなAIが活用できるのかが明確になるセミナーです～ ④今後の受注、売上、生産、在庫等、経営が把握しておきたい指標の予測精度を高める事例が学べる！ ～需要予測や受注予測等、AI活用して未来の数字を予測する手法を学べるセミナーです～ ⑤自社の経営のどこにAIが活用できるかが分かり、具体的な行動計画が作れる！ ～理論・理屈ではなく、現場で実践できる具体的な手法が分かります！～ 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/   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、多品種少量生産型の製造業におけるAIを活用した「積算・見積もりのドンブリ勘定」の脱却事例についてお伝えさせていただきます。 １．システム導入前の状態と主な課題 【最新事例サマリー】 AI活用を通じた「積算・見積もり業務」の標準化・脱属人化・技術継承 【事例企業様の概要】 ■業種：金属製品製造業（多品種少量生産） ■従業員数：約40名（うち積算・見積もり担当者計4名） 【Before（システム導入前の状態と主な課題）】 一部のベテラン担当者1名とその他担当者3名（計4名）で積算・見積もり業務に従事。 新規の見積もり作成の参考情報として使用する「過去の図面データ」と「過去の積算データ」を探し出す作業が属人化しており、かつ多くの時間を取られていた。 また、「過去の図面データ」が個別の担当者ごとにバラバラに管理されており、会社として統一管理・データベース化できていない点も課題であった。 加えて、積算方法も担当者ごとに異なっていたため、担当者によって見積もり精度にもバラつき（ドンブリ勘定）が生じていた。 ２．システム導入後の主な課題解決効果 【After（システム導入後の主な課題解決効果）】 見積もり算出の参考情報として使用する「過去の類似図面データ」を探し出す作業をAIシステムが代替。 AIシステムに「新規図面データ」と各種条件をインプットし検索すると、瞬時に「過去の類似図面データ」が検索結果として表示される。 併せて、「過去の類似積算データ」も引っ張ってくることが可能に。 イメージ図 結果として、「従来かかっていた時間よりも短い時間で」かつ「より精度高く」見積もり作成することが可能となった。 また、一部のベテランに依存していた積算・見積もり業務を、知識・経験の浅い社員でも問題なく実践できるようになった。 ――― 以上、多品種少量生産型の製造業におけるAIを活用した「積算・見積もりのドンブリ勘定」の脱却事例について、その一部をお伝えさせていただきました。   ■AIを活用した類似案件検索システム導入事例レポート ▼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__00595 目次 類似案件検索システムとは 類似案件検索システム導入後の効果 レポートの内容 AIを活用した類似案件検索システム導入事例 過去のPDF図面を参照する類似案件検索システム導入事例をご紹介   ■オンラインセミナー開催のお知らせ メーカー経営者のためのAI活用戦略セミナー開催のお知らせ 取り組み事例に学ぶ!経営にAIを活⽤する具体的⽅法とは!! ▼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”経営者目線”で知っておくべきメーカーで実践できる具体的なAI活用事例が学べる！ ～AIに関心はあるが、具体的な行動が取れないメーカー経営者の為のセミナーです～ ②営業部門にAIを導入することで営業スタッフ個々の経験や勘に依存した営業活動から脱却した事例が学べる！ ～営業部門で具体的にAIをどう活用していくのかがハッキリ分かるセミナーです～ ③製造・生産技術・生産管理部門にAIを導入して熟練技術・職人技術を標準化・継承できる事例が学べる！ ～製造現場と生産技術・生産管理部門でどんなAIが活用できるのかが明確になるセミナーです～ ④今後の受注、売上、生産、在庫等、経営が把握しておきたい指標の予測精度を高める事例が学べる！ ～需要予測や受注予測等、AI活用して未来の数字を予測する手法を学べるセミナーです～ ⑤自社の経営のどこにAIが活用できるかが分かり、具体的な行動計画が作れる！ ～理論・理屈ではなく、現場で実践できる具体的な手法が分かります！～ 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．AIとノーコード/ローコード 従来、システム開発と言えば、プログラミング言語を駆使して専門のエンジニアが手掛けるものでしたが、「ノーコードツール」や「ローコードツール」によってそのハードルは年々下がってきています。 これまで、KintoneやGoogle AppSheetなどでは一般的なシステム開発に用いられてきましたが、最近、その領域はAIに迄広がりを見せており、2021年10月11日にリリースされたNTTcommunications社が展開するノーコードAI内製開発ツール「Node-AI」では、製造業のお客様を中心に異常検知やプラント運転支援などで活用されています。 また、ユニフィニティー社が展開する「Unifinity」では、AI inside社のAI技術をベースに活用しており、スマートフォンで撮影した画像などをAIで解析可能にしています。 より現場に近い場所で、より業務を知っている現場の方がシステムを開発するというトレンドは今後も続いていき、誰でもAI技術を使って業務改善をする時代が、すぐ近くまで来るかもしれません。 ２．IT人材不足とDX 近年、これらの分野が盛り上がりを見せている背景として、技術革新は当然ありますがIT人材不足も理由の一つにあります。 デジタル変革を進めていくには、クラウドをはじめとするデジタルテクノロジーを用い、膨大なデータを収集、分析して洞察を得ていくことが欠かせません。 しかし、データの利活用を担うIT人材不足は明らかになっています。 たとえば、経済産業省が2019年に実施した調査結果で示された「2030年にはIT人材は最大で約79万人不足する」という見通しは記憶に新しいところです。 このような中で、プログラミングの専門スキルを有さない非エンジニアであってもDXを推進できることや、業務に精通したメンバーが改革を主導できることがメリットとして挙げられています。 さらに、業務の課題を解決して業務プロセスを変革することや、新たなビジネスモデルやサービスなどの価値創出をスピーディにすることが、非IT人材でも実現できるツールとして注目を集めているのです。 ３．ノーコードとローコード ノーコード（No Code）ツールは、「一切」ソースコードを記述せずにソフトウェアを開発できるサービスを指します。 開発のための環境構築が不要な上、非エンジニアでもweb開発が容易にできるため、従来エンジニアに頼っていた部分において内製化し、費用や時間を削減することができます。 また、運用を開始してからも必要に応じて作業作業が迅速にできる点もノーコードツールを利用する大変大きなメリットと言えます。 ローコード（LowCode）ツールは、「なるべく」ソースコードは書かずにソフトウェアを開発できるサービスを指します。 ノーコードのテンプレートにない追加開発や調整を「ローコード」で行うことができるため、従来の開発とノーコード開発のハイブリット型開発とも言われております。 開発者の力量に左右される部分はありますが、ノーコードに比べ拡張性が高い点がメリットと言えます。 以上により、「現場で開発できる」のがノーコード、「開発者の工数を抑える」のがローコードなどとも言われています。 いずれも「開発」という工程を簡易化するためのツールであり開発期間を大幅に短縮させることができます。 米ガートナーは2024年までに世界のアプリケーションの65％以上がローコード開発基盤で構築されると予測しており、今年2022年は、日本企業も半数以上がノーコード/ローコード開発を手掛けるようになると予想しています。 メリットとしては前述の通りですが、ここで注意しておきたいのは、何事にも「負の側面はある」ということです。 ４．ノーコード/ローコード負の側面：セキュリティ・保守の懸念 誰もが開発できるということは、「シャドーIT」（シャドーIT：情報システム部門などが関知せず、ユーザー部門が独自に導入したシステムなど）や「野良アプリ」も増えることを意味します。 例えば、これまで社内の情報システム部などに開発依頼していたようなシステムでも一般部署内で作成可能となり、公開範囲設定によっては管理しきれない体制が生まれます。 結果、予期せぬ情報漏洩のリスクやシステム障害、内部不正などを招いてしまうリスクも十分にあり得ます。 特に、ノーコードツールで開発する場合は、セキュリティ対策はそのツールのプラットフォームが提供する範囲に依存するため、社内で導入する際にはルールを決めるなど対策が必要です。 これらの課題は保守においても同様であり、何か問題が発生した場合に誰が対応するのか、どの範囲で修正するのかを決めておく必要があります。 ５．ノーコード/ローコード負の側面：大規模開発には不向き ノーコード/ローコード開発はツールを利用して開発する手段であることから、利用するツールが展開している範囲内のみでの開発となります。 必然的に、理想とするシステムを理想形で構築できるか否かは、開発を始めてから判明するケースが多くなります。 そのため、初めから規模の大きなシステムを作成しようとすると途中で思わぬ壁に当たる回数も増えることから、大規模開発には不向きだと考えられています。 また、規模だけでなくシステムの理想形によってもノーコード/ローコードツールを利用する際の向き不向きはあるので、開発着手時には慎重な吟味が必要です。 ６．まとめ メリットとデメリットを理解した上で活用すれば、ノーコード・ローコードツールは大変便利なものになります。 導入を検討する際は、対象範囲や運用・開発ルールをしっかり定めてから始めましょう。   ■AIを活用した類似案件検索システム導入事例レポート ▼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__00595 目次 類似案件検索システムとは 類似案件検索システム導入後の効果 レポートの内容 AIを活用した類似案件検索システム導入事例 過去のPDF図面を参照する類似案件検索システム導入事例をご紹介   ■オンラインセミナー開催のお知らせ メーカー経営者のためのAI活用戦略セミナー開催のお知らせ 取り組み事例に学ぶ!経営にAIを活⽤する具体的⽅法とは!! ▼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”経営者目線”で知っておくべきメーカーで実践できる具体的なAI活用事例が学べる！ ～AIに関心はあるが、具体的な行動が取れないメーカー経営者の為のセミナーです～ ②営業部門にAIを導入することで営業スタッフ個々の経験や勘に依存した営業活動から脱却した事例が学べる！ ～営業部門で具体的にAIをどう活用していくのかがハッキリ分かるセミナーです～ ③製造・生産技術・生産管理部門にAIを導入して熟練技術・職人技術を標準化・継承できる事例が学べる！ ～製造現場と生産技術・生産管理部門でどんなAIが活用できるのかが明確になるセミナーです～ ④今後の受注、売上、生産、在庫等、経営が把握しておきたい指標の予測精度を高める事例が学べる！ ～需要予測や受注予測等、AI活用して未来の数字を予測する手法を学べるセミナーです～ ⑤自社の経営のどこにAIが活用できるかが分かり、具体的な行動計画が作れる！ ～理論・理屈ではなく、現場で実践できる具体的な手法が分かります！～ 【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/   １．AIとノーコード/ローコード 従来、システム開発と言えば、プログラミング言語を駆使して専門のエンジニアが手掛けるものでしたが、「ノーコードツール」や「ローコードツール」によってそのハードルは年々下がってきています。 これまで、KintoneやGoogle AppSheetなどでは一般的なシステム開発に用いられてきましたが、最近、その領域はAIに迄広がりを見せており、2021年10月11日にリリースされたNTTcommunications社が展開するノーコードAI内製開発ツール「Node-AI」では、製造業のお客様を中心に異常検知やプラント運転支援などで活用されています。 また、ユニフィニティー社が展開する「Unifinity」では、AI inside社のAI技術をベースに活用しており、スマートフォンで撮影した画像などをAIで解析可能にしています。 より現場に近い場所で、より業務を知っている現場の方がシステムを開発するというトレンドは今後も続いていき、誰でもAI技術を使って業務改善をする時代が、すぐ近くまで来るかもしれません。 ２．IT人材不足とDX 近年、これらの分野が盛り上がりを見せている背景として、技術革新は当然ありますがIT人材不足も理由の一つにあります。 デジタル変革を進めていくには、クラウドをはじめとするデジタルテクノロジーを用い、膨大なデータを収集、分析して洞察を得ていくことが欠かせません。 しかし、データの利活用を担うIT人材不足は明らかになっています。 たとえば、経済産業省が2019年に実施した調査結果で示された「2030年にはIT人材は最大で約79万人不足する」という見通しは記憶に新しいところです。 このような中で、プログラミングの専門スキルを有さない非エンジニアであってもDXを推進できることや、業務に精通したメンバーが改革を主導できることがメリットとして挙げられています。 さらに、業務の課題を解決して業務プロセスを変革することや、新たなビジネスモデルやサービスなどの価値創出をスピーディにすることが、非IT人材でも実現できるツールとして注目を集めているのです。 ３．ノーコードとローコード ノーコード（No Code）ツールは、「一切」ソースコードを記述せずにソフトウェアを開発できるサービスを指します。 開発のための環境構築が不要な上、非エンジニアでもweb開発が容易にできるため、従来エンジニアに頼っていた部分において内製化し、費用や時間を削減することができます。 また、運用を開始してからも必要に応じて作業作業が迅速にできる点もノーコードツールを利用する大変大きなメリットと言えます。 ローコード（LowCode）ツールは、「なるべく」ソースコードは書かずにソフトウェアを開発できるサービスを指します。 ノーコードのテンプレートにない追加開発や調整を「ローコード」で行うことができるため、従来の開発とノーコード開発のハイブリット型開発とも言われております。 開発者の力量に左右される部分はありますが、ノーコードに比べ拡張性が高い点がメリットと言えます。 以上により、「現場で開発できる」のがノーコード、「開発者の工数を抑える」のがローコードなどとも言われています。 いずれも「開発」という工程を簡易化するためのツールであり開発期間を大幅に短縮させることができます。 米ガートナーは2024年までに世界のアプリケーションの65％以上がローコード開発基盤で構築されると予測しており、今年2022年は、日本企業も半数以上がノーコード/ローコード開発を手掛けるようになると予想しています。 メリットとしては前述の通りですが、ここで注意しておきたいのは、何事にも「負の側面はある」ということです。 ４．ノーコード/ローコード負の側面：セキュリティ・保守の懸念 誰もが開発できるということは、「シャドーIT」（シャドーIT：情報システム部門などが関知せず、ユーザー部門が独自に導入したシステムなど）や「野良アプリ」も増えることを意味します。 例えば、これまで社内の情報システム部などに開発依頼していたようなシステムでも一般部署内で作成可能となり、公開範囲設定によっては管理しきれない体制が生まれます。 結果、予期せぬ情報漏洩のリスクやシステム障害、内部不正などを招いてしまうリスクも十分にあり得ます。 特に、ノーコードツールで開発する場合は、セキュリティ対策はそのツールのプラットフォームが提供する範囲に依存するため、社内で導入する際にはルールを決めるなど対策が必要です。 これらの課題は保守においても同様であり、何か問題が発生した場合に誰が対応するのか、どの範囲で修正するのかを決めておく必要があります。 ５．ノーコード/ローコード負の側面：大規模開発には不向き ノーコード/ローコード開発はツールを利用して開発する手段であることから、利用するツールが展開している範囲内のみでの開発となります。 必然的に、理想とするシステムを理想形で構築できるか否かは、開発を始めてから判明するケースが多くなります。 そのため、初めから規模の大きなシステムを作成しようとすると途中で思わぬ壁に当たる回数も増えることから、大規模開発には不向きだと考えられています。 また、規模だけでなくシステムの理想形によってもノーコード/ローコードツールを利用する際の向き不向きはあるので、開発着手時には慎重な吟味が必要です。 ６．まとめ メリットとデメリットを理解した上で活用すれば、ノーコード・ローコードツールは大変便利なものになります。 導入を検討する際は、対象範囲や運用・開発ルールをしっかり定めてから始めましょう。   ■AIを活用した類似案件検索システム導入事例レポート ▼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__00595 目次 類似案件検索システムとは 類似案件検索システム導入後の効果 レポートの内容 AIを活用した類似案件検索システム導入事例 過去のPDF図面を参照する類似案件検索システム導入事例をご紹介   ■オンラインセミナー開催のお知らせ メーカー経営者のためのAI活用戦略セミナー開催のお知らせ 取り組み事例に学ぶ!経営にAIを活⽤する具体的⽅法とは!! ▼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”経営者目線”で知っておくべきメーカーで実践できる具体的なAI活用事例が学べる！ ～AIに関心はあるが、具体的な行動が取れないメーカー経営者の為のセミナーです～ ②営業部門にAIを導入することで営業スタッフ個々の経験や勘に依存した営業活動から脱却した事例が学べる！ ～営業部門で具体的にAIをどう活用していくのかがハッキリ分かるセミナーです～ ③製造・生産技術・生産管理部門にAIを導入して熟練技術・職人技術を標準化・継承できる事例が学べる！ ～製造現場と生産技術・生産管理部門でどんなAIが活用できるのかが明確になるセミナーです～ ④今後の受注、売上、生産、在庫等、経営が把握しておきたい指標の予測精度を高める事例が学べる！ ～需要予測や受注予測等、AI活用して未来の数字を予測する手法を学べるセミナーです～ ⑤自社の経営のどこにAIが活用できるかが分かり、具体的な行動計画が作れる！ ～理論・理屈ではなく、現場で実践できる具体的な手法が分かります！～ 【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/