DX CONSULTING COLUMN 工場DXコンサルティングコラム

1．経常利益率15％！生産管理DXの事例紹介 今回ご紹介するのは「株式会社メトロール様」です。 【株式会社メトロール様】 ■ 所在地：東京都立川市 ■ 従業員数：129名 ■ 事業内容：工場の自動化に貢献する「高精度工業用センサ」の開発・製造・販売 ■「精密位置決めスイッチ」で世界トップクラスのシェアを誇る メトロール様では、現在のように世の中に 「DX（デジタルトランスフォーメーション）」という言葉が広まる前の時期から、 自社の生産性向上に関する取り組みに注力されていました。 また、会社の業績としても持続的な売上・利益アップを果たされており、 直近の経常利益率は驚異の15％を記録。 その中で、自社の生産性向上に関する取り組みとして、 特筆すべき成果を一部抜粋してお伝えすると・・・ ①「紙や人の行き来」中心のアナログな生産管理から脱却し、システムを活用した生産管理へシフト！ 短納期で対応できるスピーディーな業務処理を実現！ ②自社製品の製造に必要な約 10,000 点にも及ぶ部品を、人の手を介さずに自動発注！ 適正な在庫管理の実現＆必要なときに必要な製品を供給する仕組みの構築に成功！ ③規則性のあるルーティン業務や力仕事は積極的に省力化・クラウド化！ 空いた時間で製品の付加価値アップに向けた時間を創出！ 上記のような成果を出すことに成功されました。 従来は生産管理業務を中心に 「非効率的なアナログ業務」「属人化」「業務情報のバラバラ管理」が当たり前だった同社。 そんな同社が、なぜ、上記のような成果を出すことに成功できたのでしょうか？ 2．高収益化のポイントは「生産性向上に向けた“善循環”の形成」にあり！ 株式会社メトロールの松橋社長曰く、 ポイントは「生産性向上に向けた“善循環”の形成にあり！」とおっしゃっています。 概要としては、以下のStep1～4に整理されるとのことです。 【Step1】 デジタル化・自動化等を通じて、 付加価値の低い業務の効率化・省力化・標準化（&パート社員活用）を積極的に推進 ↓ 【Step2】 空いた時間で 製品の付加価値アップに向けた時間を創出 （人間にしかできない思考・対話の機会増） ↓ 【Step3】 付加価値の高い製品の販売を通じた売上・利益アップ ↓ 【Step4】 更なる生産性向上に向けた利益の再投資 （⇒Step1に戻る：デジタル化・自動化・・・） というように、 上記の善循環を実現するために、 ・付加価値を生まない時間の最小化 ・付加価値を生む時間の最大化 に会社全体として取り組んだ点を 高収益化ならびに生産性向上のポイントとして挙げられおります。 「売上アップ⇒利益アップ⇒利益の再投資」 のサイクルを回すことで 見事に会社を成長させている点が印象的です。 上記Step1～4のうち、 取っ掛かりとなる「Step1」をいかに進めるかが肝となってきますが、 ここまでお読みいただいた読者の皆様の中には 「もう少し具体的に話を聞いてみたい・・・」 「本当にアナログ・非効率・属人化が当たり前の現場を変えることができるのだろうか・・・」 「ウチの会社でも実践できるかどうかを知りたい・・・」 「デジタル化・自動化に関する投資をしていきたいが、何から手を付ければいいか優先順位が定まらない・・・」 「投資金額・コスト面のことが気になって、思い切った投資ができずにここまで来ている・・・」 等のようなお悩みをお持ちの方もいらっしゃるかと思います。 そこで今回、上記のようなお悩みにお応えするために、 株式会社メトロール 代表取締役社長の松橋卓司様を特別ゲストとしてお招きし、 「2025年2月19日（水）14:30～17:30」に この日限りの特別セミナーを開催することになりました。 （※セミナー開催場所：船井総研グループ東京本社） セミナー当日は、今回ご紹介した一連の取り組みの当事者である松橋様の特別講演に加えて、 松橋様との質疑応答・ディスカッションの時間も予定しています。 【株式会社メトロール 代表取締役社長 松橋様より】 メトロールは1976年の創業以来、機械・電気電子・空圧・無線通信といった測定の基礎技術と工作機械や産業用ロボットに関するノウハウをコア技術に、自社ブランドのオリジナリティの高い高精度センサを開発・製造・販売しています。 弊社がDXに取り組んできた最大の理由は、まだ世の中にない、付加価値があって競争力のある製品を開発するためです。DXは人を3K業務やルーティン業務から解放し、人の心に余裕を生むための手段。人は心に余裕がないと、創造的かつ付加価値の高い仕事はできないと考えています。弊社のDXに関する取り組みが、少しでも皆様の会社経営の一助となれば幸いです。 【このような方におすすめのセミナーです】 ✓「従業員数10名以上」「一品一様」「多品種少量生産」の製造業 ✓業務の基幹となるパッケージシステムを導入していない（もしくは、導入したシステムを十分に使いこなせていない）製造業 ✓「Excelへの手入力作業」「紙帳票を使った業務」「二度手間・三度手間になっている業務」が多い製造業 ✓「アナログ化・ブラックボックス化・属人化」している自社の生産管理業務を「自動化・見える化・脱属人化」していきたい製造業 ✓「付加価値の低い定型業務」を減らし、「付加価値の高い非定型業務」の比率を高める方法を知りたい製造業 ✓「アナログかつ属人的な生産管理」から「システムを活用した生産管理」へシフトし、生産性アップを実現した事例（当事者である経営者の体験談）を知りたい製造業 ご興味のある方は「今すぐ！」本セミナーへお申し込みください。 皆様のご参加を、心よりお待ちしております！ ▼本セミナーのお問い合わせ・お申し込みはこちら 多品種少量生産製造業向け 生産管理・生産技術DXセミナー https://www.funaisoken.co.jp/seminar/122443 ▼レポート無料ダウンロード お申し込みはこちら▼ ▼船井総研 無料オンライン相談（お問い合わせはこちら） 1．経常利益率15％！生産管理DXの事例紹介 今回ご紹介するのは「株式会社メトロール様」です。 【株式会社メトロール様】 ■ 所在地：東京都立川市 ■ 従業員数：129名 ■ 事業内容：工場の自動化に貢献する「高精度工業用センサ」の開発・製造・販売 ■「精密位置決めスイッチ」で世界トップクラスのシェアを誇る メトロール様では、現在のように世の中に 「DX（デジタルトランスフォーメーション）」という言葉が広まる前の時期から、 自社の生産性向上に関する取り組みに注力されていました。 また、会社の業績としても持続的な売上・利益アップを果たされており、 直近の経常利益率は驚異の15％を記録。 その中で、自社の生産性向上に関する取り組みとして、 特筆すべき成果を一部抜粋してお伝えすると・・・ ①「紙や人の行き来」中心のアナログな生産管理から脱却し、システムを活用した生産管理へシフト！ 短納期で対応できるスピーディーな業務処理を実現！ ②自社製品の製造に必要な約 10,000 点にも及ぶ部品を、人の手を介さずに自動発注！ 適正な在庫管理の実現＆必要なときに必要な製品を供給する仕組みの構築に成功！ ③規則性のあるルーティン業務や力仕事は積極的に省力化・クラウド化！ 空いた時間で製品の付加価値アップに向けた時間を創出！ 上記のような成果を出すことに成功されました。 従来は生産管理業務を中心に 「非効率的なアナログ業務」「属人化」「業務情報のバラバラ管理」が当たり前だった同社。 そんな同社が、なぜ、上記のような成果を出すことに成功できたのでしょうか？ 2．高収益化のポイントは「生産性向上に向けた“善循環”の形成」にあり！ 株式会社メトロールの松橋社長曰く、 ポイントは「生産性向上に向けた“善循環”の形成にあり！」とおっしゃっています。 概要としては、以下のStep1～4に整理されるとのことです。 【Step1】 デジタル化・自動化等を通じて、 付加価値の低い業務の効率化・省力化・標準化（&パート社員活用）を積極的に推進 ↓ 【Step2】 空いた時間で 製品の付加価値アップに向けた時間を創出 （人間にしかできない思考・対話の機会増） ↓ 【Step3】 付加価値の高い製品の販売を通じた売上・利益アップ ↓ 【Step4】 更なる生産性向上に向けた利益の再投資 （⇒Step1に戻る：デジタル化・自動化・・・） というように、 上記の善循環を実現するために、 ・付加価値を生まない時間の最小化 ・付加価値を生む時間の最大化 に会社全体として取り組んだ点を 高収益化ならびに生産性向上のポイントとして挙げられおります。 「売上アップ⇒利益アップ⇒利益の再投資」 のサイクルを回すことで 見事に会社を成長させている点が印象的です。 上記Step1～4のうち、 取っ掛かりとなる「Step1」をいかに進めるかが肝となってきますが、 ここまでお読みいただいた読者の皆様の中には 「もう少し具体的に話を聞いてみたい・・・」 「本当にアナログ・非効率・属人化が当たり前の現場を変えることができるのだろうか・・・」 「ウチの会社でも実践できるかどうかを知りたい・・・」 「デジタル化・自動化に関する投資をしていきたいが、何から手を付ければいいか優先順位が定まらない・・・」 「投資金額・コスト面のことが気になって、思い切った投資ができずにここまで来ている・・・」 等のようなお悩みをお持ちの方もいらっしゃるかと思います。 そこで今回、上記のようなお悩みにお応えするために、 株式会社メトロール 代表取締役社長の松橋卓司様を特別ゲストとしてお招きし、 「2025年2月19日（水）14:30～17:30」に この日限りの特別セミナーを開催することになりました。 （※セミナー開催場所：船井総研グループ東京本社） セミナー当日は、今回ご紹介した一連の取り組みの当事者である松橋様の特別講演に加えて、 松橋様との質疑応答・ディスカッションの時間も予定しています。 【株式会社メトロール 代表取締役社長 松橋様より】 メトロールは1976年の創業以来、機械・電気電子・空圧・無線通信といった測定の基礎技術と工作機械や産業用ロボットに関するノウハウをコア技術に、自社ブランドのオリジナリティの高い高精度センサを開発・製造・販売しています。 弊社がDXに取り組んできた最大の理由は、まだ世の中にない、付加価値があって競争力のある製品を開発するためです。DXは人を3K業務やルーティン業務から解放し、人の心に余裕を生むための手段。人は心に余裕がないと、創造的かつ付加価値の高い仕事はできないと考えています。弊社のDXに関する取り組みが、少しでも皆様の会社経営の一助となれば幸いです。 【このような方におすすめのセミナーです】 ✓「従業員数10名以上」「一品一様」「多品種少量生産」の製造業 ✓業務の基幹となるパッケージシステムを導入していない（もしくは、導入したシステムを十分に使いこなせていない）製造業 ✓「Excelへの手入力作業」「紙帳票を使った業務」「二度手間・三度手間になっている業務」が多い製造業 ✓「アナログ化・ブラックボックス化・属人化」している自社の生産管理業務を「自動化・見える化・脱属人化」していきたい製造業 ✓「付加価値の低い定型業務」を減らし、「付加価値の高い非定型業務」の比率を高める方法を知りたい製造業 ✓「アナログかつ属人的な生産管理」から「システムを活用した生産管理」へシフトし、生産性アップを実現した事例（当事者である経営者の体験談）を知りたい製造業 ご興味のある方は「今すぐ！」本セミナーへお申し込みください。 皆様のご参加を、心よりお待ちしております！ ▼本セミナーのお問い合わせ・お申し込みはこちら 多品種少量生産製造業向け 生産管理・生産技術DXセミナー https://www.funaisoken.co.jp/seminar/122443 ▼レポート無料ダウンロード お申し込みはこちら▼ ▼船井総研 無料オンライン相談（お問い合わせはこちら）

1. はじめに：製造業におけるIoT導入の目的と見える化の重要性 　製造業における競争力強化には、効率化やコスト削減が欠かせません。近年、IoT（Internet of Things、モノのインターネット）技術が製造業の現場改革において注目を集めています。IoT導入の目的は、工場内の設備や機器をネットワークで繋げることにより、リアルタイムでのデータ収集と分析が可能になる点です。この見える化により、製造工程や設備の稼働状況を把握し、品質の向上、ダウンタイムの削減、コスト削減が実現できます。 　見える化は、工場の効率化を実現するための第一歩です。従来、職人技に依存していた工程や手作業が多かった製造業では、属人化や情報の遅延、工程の見えにくさが問題となっていました。しかし、IoTを導入しデータを可視化することで、リアルタイムに情報を収集し、迅速な意思決定を行うことができます。このように、工場の見える化は製造業の現場改革において不可欠な要素となっています。 2. IoT見える化のメリット：工場の効率化と生産性向上の実現 見える化がもたらす経営改善とメリット 　IoTを活用した工場の見える化は、工場内の情報を一元的に収集し、可視化することが可能です。これにより、工場の稼働状況や設備の稼働率、製造工程における問題点をリアルタイムで把握できるようになります。その結果、以下のようなメリットが生まれます。 2.1効率化の実現 　IoT導入により、製造工程や設備の状態をリアルタイムでモニタリングすることが可能になります。これにより、ボトルネックの発見が早期に行えるため、工程の改善が迅速に進みます。また、設備のメンテナンス計画もデータに基づいて行えるため、予防保全が可能となり、機器の故障を未然に防げます。 2.2品質の向上 　製造工程におけるデータが見える化されることで、工程ごとの品質管理が行いやすくなります。製品の不良品率が高い場合、その原因をデータから即座に確認でき、迅速に改善策を講じることができます。このように、IoTは製造業において品質向上に貢献します。 2.3属人化の排除 　IoTによるデータの可視化により、従業員の作業内容や工程の進捗状況が一目で分かるようになります。これにより、特定の従業員に依存することなく業務を標準化でき、属人化を排除することが可能です。 3. 成功事例紹介：BI・IoT導入による業務改革 見える化成功事例を徹底解説 　実際にIoT導入によって成功を収めた企業の事例を紹介します。名古屋M社では、IoT技術を駆使して製造現場の見える化を実現し、製造工程の効率化を達成しました。具体的には、製造ラインの各設備・人・作業指示書にセンサーを取り付け、リアルタイムでの生産状況・生産工数を把握。これにより、従来の手動で行っていたデータ収集作業を省力化し、問題の早期発見と解決が可能となりました。 また、生産工数をもとに製品別・工程別・担当者別・設備別で実際にかかった工数を把握することができるようになり、多品種少量生産体制でもリアルタイムに赤字・黒字を把握することができるようになりました。これにより、今までなんとなく勘や経験に依存していた見積・経営判断・現場改善から、データに即した取組が出来るようになったことが一番の効果となります。 　さらに、同社ではBI（ビジネスインテリジェンス）ツールを組み合わせ、製造データを可視化することで、経営層がリアルタイムで現場の状況を把握できるようになりました。このように、BIとIoTの融合による業務改革が、他の製造業者にも大きな影響を与える成功事例として注目されています。 データが見えるようになることにより、経営者・管理者だけでなく現場作業員の方々も数字を改善するための取組が出来るようになりました。 4. IoT導入ステップ：製造業での見える化実現方法 ステップバイステップで進めるIoT導入 　IoT導入を成功させるためには、以下のステップを踏んで進めることが重要です。 4.1現状分析と目標設定 単価表は、現場の実態に合わせて定期的に見直すことが重要です。 材料価格や人件費の変動、生産効率の向上などを反映することで、新しい案件が来た際には実態に即した見積を提出することができるようになるため、見積精度の向上と利益確保に繋がります。 4.2 IoT機器とセンサーの選定 　次に、導入するIoT機器やセンサーを選定します。設備の種類や設置場所に応じて最適な機器を選ぶことで、データ収集がスムーズに行えるようになります。 4.3データ収集と可視化の実施 　IoT機器を現場に設置した後、収集したデータを可視化するためのツールやダッシュボードを導入します。これにより、リアルタイムで工場の稼働状況を把握できるようになります。 4.4改善プロセスの継続的な実行 　最後に、収集したデータを基に改善策を立案し、実行に移します。定期的にデータを分析し、改善のサイクルを回していくことが重要です。 5. 見える化による課題解決：属人性の低減と業務効率化 属人性を排除し、業務効率化を実現するための方法 　製造業では、しばしば一部の従業員に依存した作業が行われており、これが「属人化」として問題になることがあります。IoTの導入により、作業の進捗や設備の状態がリアルタイムで確認できるため、属人化を解消し、業務の効率化が可能になります。 　例えば、ある工場では、作業内容や進捗をデータで記録し、全社員が共有できるシステムを導入しました。このシステムによって、特定の従業員のノウハウに依存することなく、誰でも同じレベルで業務を進められるようになり、業務の標準化が進みました。 6. IoT導入に必要な設備とデジタル技術 　製造業の現場にIoTを導入するためには、必要な設備とデジタル技術を整える必要があります。具体的には、センサーやデータ収集装置、ネットワーク環境の整備、そして可視化ツールが必要です。また、データを効果的に活用するためには、クラウドコンピューティングや人工知能（AI）を用いたデータ分析の技術も欠かせません。 7. 進め方と現場改革：ダッシュボードで製造工程を見える化 ダッシュボード活用とデータ可視化による現場改革 　工場の見える化を進めるためには、ダッシュボードを活用してデータを可視化することが重要です。ダッシュボードでは、製造ラインの進捗状況や設備の稼働状況を一目で確認でき、リアルタイムでの問題発見や迅速な意思決定が可能となります。 8. 見える化後の効果測定と改善プロセスのナビゲーション 　IoTによる工場の見える化が進んだ後、その効果を正確に測定し、さらなる改善を行うことは非常に重要です。見える化が導入されると、リアルタイムでのデータ収集や分析が可能になりますが、その結果をどのように活用し、どの指標で改善を進めていくかが企業の成功を左右します。 8.1 見える化の効果測定の重要性 　見える化がもたらす効果を測定することは、単に導入の成功を確認するだけでなく、その後の改善活動を促進するためにも不可欠です。具体的な効果を測定することで、現場で実際にどのような変化があったのかを把握でき、次に進むべき方向が明確になります。 　見える化後の効果測定では、以下のような指標をチェックすることが重要です。 生産性の向上: 生産量、作業時間の短縮、設備の稼働率など、生産性に関する具体的な数字を測定します。 不良率の低下: 製品の品質に関連するデータ（不良品の発生率や検査結果）を収集し、見える化が品質向上に寄与したかどうかを確認します。 在庫管理の効率化: 在庫回転率や在庫の適正化を測定し、効率的な資材管理が実現できたかどうかを評価します。 作業員の効率: 従業員の作業時間や労働生産性を把握し、IoTによる支援がどれだけ業務の効率化に寄与したかを確認します。 　これらのデータをもとに、見える化の効果を客観的に評価することができます。 8.2 効果測定後の改善プロセス 　見える化後の効果測定が完了したら、次はその結果をどのように改善プロセスに繋げるかが重要です。データを活用して、現場での問題点を洗い出し、改善活動を行うためのアクションプランを策定します。 8.2.1 データに基づく問題点の特定 　効果測定を行う中で、現場のどこに課題があるかをデータから明らかにします。例えば、稼働率が低い設備があれば、その原因を特定します。設備の故障頻度やメンテナンスの履歴を確認し、原因を追求して改善策を立案します。 8.2.2 KPI（重要業績評価指標）の設定と改善目標の明確化 　効果測定の結果をもとに、KPI（Key Performance Indicators）を設定します。これにより、見える化後の改善目標が具体化し、進捗が追跡しやすくなります。例えば、翌月までに不良率を10%削減する、もしくは設備の稼働率を95%以上に保つなど、具体的な数値目標を設定します。 ▼製造業の生産現場で活用するKPI設定：成功事例と必要なデータ活用法 https://smart-factory.funaisoken.co.jp/241226-2/ 8.2.3 改善活動の実施とフォローアップ 　改善策を実施する際には、まずは小規模な改善から始めて、実行可能性を確認します。その後、効果が見られれば、それを全体に展開します。改善活動にはPDCAサイクル（Plan-Do-Check-Act）を活用し、定期的に進捗を評価します。改善が進むたびに、データを活用して新たな課題を発見し、改善活動を繰り返すことが求められます。 8.2.4 現場のフィードバックを活用 　現場で働く従業員からのフィードバックを収集することも、改善活動には欠かせません。IoTシステムを活用している現場の作業員から、どのような課題があったか、または新たな気づきがあったかを直接聞き、その意見を改善策に反映させることが重要です。 8.3 ダッシュボードと可視化ツールの活用 　効果測定後の改善プロセスにおいて、ダッシュボードや可視化ツールを活用することが効果的です。これらのツールを使用することで、現場のデータをリアルタイムで監視し、問題が発生した際には迅速に対応できる体制を整えることができます。 　また、データを可視化することで、各部門が同じ情報を共有できるようになり、改善活動を全社的に推進することができます。ダッシュボードに表示される指標（例えば、生産性、品質、在庫状況）を定期的に確認し、必要に応じて改善策を講じることができます。 8.4 持続的な改善の文化の醸成 　見える化の効果を最大限に活かすためには、持続的な改善の文化を現場に根付かせることが重要です。IoTによるデータ収集はあくまで第一歩であり、その後にどのようにデータを活用して改善を重ねていくかが大切です。従業員全員が改善活動に参加し、データに基づいた意思決定を行うことが、企業全体のパフォーマンス向上に繋がります。 　定期的にワークショップや勉強会を開催し、改善活動に対する意識を高めるとともに、全員で取り組む姿勢を強化しましょう。 9. IoT導入の注意点：課題と妨げる要因を克服するポイント 　IoTの導入は多くのメリットをもたらしますが、実際にはいくつかの課題や障害も存在します。ここでは、IoT導入時に注意すべき点とそれを克服するための方法について詳しく説明します。 9.1 初期コストとROIの計測 　IoT導入に伴う初期投資は高額になることがあります。センサーや接続機器、システムの設置などには予算が必要ですが、そのROI（投資対効果）を正確に計測することが求められます。多くの企業は、投資がどれだけの期間で回収されるか、そしてその後どのような利益をもたらすかを見極める必要があります。 【解決策】 　初期投資額を可能な限り抑え、段階的な導入を検討します。また、導入効果の可視化により、投資回収期間を短縮できる方法を模索しましょう。効果測定には、ダッシュボードの活用が役立ちます。リアルタイムで進捗を確認することで、無駄なコストを排除し、効率的な運用が可能です。 9.2 従業員のスキル不足と教育 　IoT導入後、従業員が新しいシステムに対応できるかどうかも重要な課題です。特に従来の手作業中心の業務からデジタル化に移行する場合、スタッフのスキル向上が不可欠です。新しいテクノロジーに対して抵抗感を持つ従業員がいる場合、導入がスムーズに進まないことがあります。 【解決策】 　IoTシステムの導入時には、従業員向けの教育プログラムを早期に組織し、段階的にスキルを向上させます。教育には、操作マニュアルや実践的なトレーニングを組み込み、従業員が自信を持って新しいツールを使いこなせるようにサポートすることが重要です。また、システムの導入に際しては、既存の業務プロセスに対する理解を深め、変更点を明確に伝えることが必要です。 9.3 データセキュリティとプライバシー 　IoTシステムには膨大なデータが集積され、その中には企業にとって極めて重要な情報も含まれます。このデータが不正アクセスや外部攻撃によって流出するリスクを防ぐために、セキュリティ対策を強化する必要があります。 【解決策】 　データセキュリティを確保するために、強力な暗号化技術を採用し、ネットワークの監視を強化します。さらに、データへのアクセス権限を厳密に管理し、従業員や外部とのアクセスに制限を設けることで、安全性を確保できます。また、定期的なセキュリティ監査を実施し、潜在的な脅威を早期に発見する体制を構築することが大切です。 9.4 システムの互換性とインテグレーション 　IoTシステムは、既存の設備やシステムと連携することが多いため、互換性の問題が発生する可能性があります。特に、古い設備や異なるベンダーのシステム間でデータを一貫して取り扱うことは容易ではありません。 【解決策】 　IoT導入前に、既存のシステムと新しいシステムの互換性をしっかりと評価し、必要に応じて統合可能なシステムを選定します。また、統合のためのAPIやミドルウェアを使用して、異なるシステム間でスムーズにデータをやり取りできる環境を整えることが重要です。 10. まとめ：製造業の未来に向けたIoT活用と見える化の進め方 　本記事では、製造業におけるIoT導入による「工場の見える化」の重要性と、その導入方法、成功事例、課題について詳しく解説しました。IoTを活用することで、現場の効率化、生産性向上、属人化の解消といったメリットが得られますが、その反面、初期投資や従業員教育、データセキュリティ、システムの互換性など、いくつかの課題も存在します。 　しかし、これらの課題は適切に対処することで克服可能です。段階的な導入と、データの可視化を活用した改善プロセスを進めることで、製造業の未来を切り開くことができます。IoT導入により、工場内の作業が見える化されることで、経営者や従業員はデータに基づいた意思決定を行い、現場改革を実現できるようになります。 　製造業の競争力強化には、効率化だけでなく、リアルタイムでの業務の改善と持続的な成長を実現することが求められます。IoTの力を活用し、現場の見える化を進めることが、その第一歩となるでしょう。 　船井総研では無料の質疑応答会をオンラインで開催しております。レポートの内容はもちろんのこと、貴社の課題感やお悩み事もご対応可能です。ぜひ、ご活用ください。 URL: https://lp.funaisoken.co.jp/mt/form01/inquiry-S045.html?siteno=S045 11. 関連するコラムの紹介 【事例紹介】AIを活用した熟練技術の継承とは？ URL：https://smart-factory.funaisoken.co.jp/201221-2/ 概要：熟練工の技術をAIに学習させることで、技術の可視化・継承を実現した事例を紹介しています。これは、IoTによるデータ収集と分析によって、暗黙知を形式知に変換し、組織全体の知恵として活用できることを示す好例です。 関連記事との関連性：IoTによる見える化は、人材育成・技術継承にも役立ちます。   製造現場のデータ可視化：利益向上を実現する最新事例と未来展望 ・URL：https://smart-factory.funaisoken.co.jp/241206-2/ ・概要：IoTで取得したデータをBIツールで分析・可視化することで、現場の状況把握や意思決定を迅速化できることを解説しています。 ・関連記事との関連性：BIツールとIoTの連携は、データ分析の精度向上に不可欠です。   【製造業のDX】読み忘れコラム無料公開中！ ・URL：https://smart-factory.funaisoken.co.jp/210409/ ・概要：製造業のDXに関するコラムを紹介しています。IoT導入はDX推進の一環であり、これらのコラムを読むことで、より広い視点からIoT導入を捉えることができます。 ・関連記事との関連性：DX推進におけるIoTの役割を理解する上で役立ちます。   【事例紹介】AIを活用した熟練技術の継承とは？ ・URL：https://smart-factory.funaisoken.co.jp/201221-2/ ・概要：クラウドを活用するメリットについて解説。クラウドコンピューティングのメリットや、製造業におけるクラウド活用の事例を紹介。 ・関連記事との関連性：クラウドコンピューティングの活用が製造業にどのようなメリットをもたらすかについて言及しています。   【2025年時流予測】製造業のトレンドから見る未来展望・原価管理データ活用戦略 ・URL：https://smart-factory.funaisoken.co.jp/241223-2/ ・概要：2025年の製造業におけるトレンドを予測し、原価管理データ活用戦略について解説。AI技術の導入・活用がほぼすべての業種で進むと予測し、原価管理においてAIやIoTを活用することで、正確なデータ収集と分析が可能になり、迅速な意思決定やコスト削減に繋がると記載。 ・関連記事との関連性：IoTを活用した原価管理のメリットについて言及しています。また、データ活用戦略の一環として、原価管理データの活用が重要であることを示唆しています。 12. 本コラムに関連したレポート【無料贈呈】 【製造業向け】リアルタイム現場データ可視化事例20選 このレポートは、製造業におけるリアルタイムデータの可視化事例20個を紹介しています。事例には、原価管理、稼働監視、工数管理、不良管理、進捗管理、納期管理などが含まれ、これらを活用することで、原価改善や生産効率向上、不良削減、納期遵守率向上が実現できることを示唆しています。 URL:https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory_smart-factory_03546_S045?media=smart-factory_S045 ■関連するセミナーのご案内 紡績・繊維業向け実際原価管理DXセミナー セミナー詳細・申込はこちらから↓↓↓ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/123657 1. はじめに：製造業におけるIoT導入の目的と見える化の重要性 　製造業における競争力強化には、効率化やコスト削減が欠かせません。近年、IoT（Internet of Things、モノのインターネット）技術が製造業の現場改革において注目を集めています。IoT導入の目的は、工場内の設備や機器をネットワークで繋げることにより、リアルタイムでのデータ収集と分析が可能になる点です。この見える化により、製造工程や設備の稼働状況を把握し、品質の向上、ダウンタイムの削減、コスト削減が実現できます。 　見える化は、工場の効率化を実現するための第一歩です。従来、職人技に依存していた工程や手作業が多かった製造業では、属人化や情報の遅延、工程の見えにくさが問題となっていました。しかし、IoTを導入しデータを可視化することで、リアルタイムに情報を収集し、迅速な意思決定を行うことができます。このように、工場の見える化は製造業の現場改革において不可欠な要素となっています。 2. IoT見える化のメリット：工場の効率化と生産性向上の実現 見える化がもたらす経営改善とメリット 　IoTを活用した工場の見える化は、工場内の情報を一元的に収集し、可視化することが可能です。これにより、工場の稼働状況や設備の稼働率、製造工程における問題点をリアルタイムで把握できるようになります。その結果、以下のようなメリットが生まれます。 2.1効率化の実現 　IoT導入により、製造工程や設備の状態をリアルタイムでモニタリングすることが可能になります。これにより、ボトルネックの発見が早期に行えるため、工程の改善が迅速に進みます。また、設備のメンテナンス計画もデータに基づいて行えるため、予防保全が可能となり、機器の故障を未然に防げます。 2.2品質の向上 　製造工程におけるデータが見える化されることで、工程ごとの品質管理が行いやすくなります。製品の不良品率が高い場合、その原因をデータから即座に確認でき、迅速に改善策を講じることができます。このように、IoTは製造業において品質向上に貢献します。 2.3属人化の排除 　IoTによるデータの可視化により、従業員の作業内容や工程の進捗状況が一目で分かるようになります。これにより、特定の従業員に依存することなく業務を標準化でき、属人化を排除することが可能です。 3. 成功事例紹介：BI・IoT導入による業務改革 見える化成功事例を徹底解説 　実際にIoT導入によって成功を収めた企業の事例を紹介します。名古屋M社では、IoT技術を駆使して製造現場の見える化を実現し、製造工程の効率化を達成しました。具体的には、製造ラインの各設備・人・作業指示書にセンサーを取り付け、リアルタイムでの生産状況・生産工数を把握。これにより、従来の手動で行っていたデータ収集作業を省力化し、問題の早期発見と解決が可能となりました。 また、生産工数をもとに製品別・工程別・担当者別・設備別で実際にかかった工数を把握することができるようになり、多品種少量生産体制でもリアルタイムに赤字・黒字を把握することができるようになりました。これにより、今までなんとなく勘や経験に依存していた見積・経営判断・現場改善から、データに即した取組が出来るようになったことが一番の効果となります。 　さらに、同社ではBI（ビジネスインテリジェンス）ツールを組み合わせ、製造データを可視化することで、経営層がリアルタイムで現場の状況を把握できるようになりました。このように、BIとIoTの融合による業務改革が、他の製造業者にも大きな影響を与える成功事例として注目されています。 データが見えるようになることにより、経営者・管理者だけでなく現場作業員の方々も数字を改善するための取組が出来るようになりました。 4. IoT導入ステップ：製造業での見える化実現方法 ステップバイステップで進めるIoT導入 　IoT導入を成功させるためには、以下のステップを踏んで進めることが重要です。 4.1現状分析と目標設定 単価表は、現場の実態に合わせて定期的に見直すことが重要です。 材料価格や人件費の変動、生産効率の向上などを反映することで、新しい案件が来た際には実態に即した見積を提出することができるようになるため、見積精度の向上と利益確保に繋がります。 4.2 IoT機器とセンサーの選定 　次に、導入するIoT機器やセンサーを選定します。設備の種類や設置場所に応じて最適な機器を選ぶことで、データ収集がスムーズに行えるようになります。 4.3データ収集と可視化の実施 　IoT機器を現場に設置した後、収集したデータを可視化するためのツールやダッシュボードを導入します。これにより、リアルタイムで工場の稼働状況を把握できるようになります。 4.4改善プロセスの継続的な実行 　最後に、収集したデータを基に改善策を立案し、実行に移します。定期的にデータを分析し、改善のサイクルを回していくことが重要です。 5. 見える化による課題解決：属人性の低減と業務効率化 属人性を排除し、業務効率化を実現するための方法 　製造業では、しばしば一部の従業員に依存した作業が行われており、これが「属人化」として問題になることがあります。IoTの導入により、作業の進捗や設備の状態がリアルタイムで確認できるため、属人化を解消し、業務の効率化が可能になります。 　例えば、ある工場では、作業内容や進捗をデータで記録し、全社員が共有できるシステムを導入しました。このシステムによって、特定の従業員のノウハウに依存することなく、誰でも同じレベルで業務を進められるようになり、業務の標準化が進みました。 6. IoT導入に必要な設備とデジタル技術 　製造業の現場にIoTを導入するためには、必要な設備とデジタル技術を整える必要があります。具体的には、センサーやデータ収集装置、ネットワーク環境の整備、そして可視化ツールが必要です。また、データを効果的に活用するためには、クラウドコンピューティングや人工知能（AI）を用いたデータ分析の技術も欠かせません。 7. 進め方と現場改革：ダッシュボードで製造工程を見える化 ダッシュボード活用とデータ可視化による現場改革 　工場の見える化を進めるためには、ダッシュボードを活用してデータを可視化することが重要です。ダッシュボードでは、製造ラインの進捗状況や設備の稼働状況を一目で確認でき、リアルタイムでの問題発見や迅速な意思決定が可能となります。 8. 見える化後の効果測定と改善プロセスのナビゲーション 　IoTによる工場の見える化が進んだ後、その効果を正確に測定し、さらなる改善を行うことは非常に重要です。見える化が導入されると、リアルタイムでのデータ収集や分析が可能になりますが、その結果をどのように活用し、どの指標で改善を進めていくかが企業の成功を左右します。 8.1 見える化の効果測定の重要性 　見える化がもたらす効果を測定することは、単に導入の成功を確認するだけでなく、その後の改善活動を促進するためにも不可欠です。具体的な効果を測定することで、現場で実際にどのような変化があったのかを把握でき、次に進むべき方向が明確になります。 　見える化後の効果測定では、以下のような指標をチェックすることが重要です。 生産性の向上: 生産量、作業時間の短縮、設備の稼働率など、生産性に関する具体的な数字を測定します。 不良率の低下: 製品の品質に関連するデータ（不良品の発生率や検査結果）を収集し、見える化が品質向上に寄与したかどうかを確認します。 在庫管理の効率化: 在庫回転率や在庫の適正化を測定し、効率的な資材管理が実現できたかどうかを評価します。 作業員の効率: 従業員の作業時間や労働生産性を把握し、IoTによる支援がどれだけ業務の効率化に寄与したかを確認します。 　これらのデータをもとに、見える化の効果を客観的に評価することができます。 8.2 効果測定後の改善プロセス 　見える化後の効果測定が完了したら、次はその結果をどのように改善プロセスに繋げるかが重要です。データを活用して、現場での問題点を洗い出し、改善活動を行うためのアクションプランを策定します。 8.2.1 データに基づく問題点の特定 　効果測定を行う中で、現場のどこに課題があるかをデータから明らかにします。例えば、稼働率が低い設備があれば、その原因を特定します。設備の故障頻度やメンテナンスの履歴を確認し、原因を追求して改善策を立案します。 8.2.2 KPI（重要業績評価指標）の設定と改善目標の明確化 　効果測定の結果をもとに、KPI（Key Performance Indicators）を設定します。これにより、見える化後の改善目標が具体化し、進捗が追跡しやすくなります。例えば、翌月までに不良率を10%削減する、もしくは設備の稼働率を95%以上に保つなど、具体的な数値目標を設定します。 ▼製造業の生産現場で活用するKPI設定：成功事例と必要なデータ活用法 https://smart-factory.funaisoken.co.jp/241226-2/ 8.2.3 改善活動の実施とフォローアップ 　改善策を実施する際には、まずは小規模な改善から始めて、実行可能性を確認します。その後、効果が見られれば、それを全体に展開します。改善活動にはPDCAサイクル（Plan-Do-Check-Act）を活用し、定期的に進捗を評価します。改善が進むたびに、データを活用して新たな課題を発見し、改善活動を繰り返すことが求められます。 8.2.4 現場のフィードバックを活用 　現場で働く従業員からのフィードバックを収集することも、改善活動には欠かせません。IoTシステムを活用している現場の作業員から、どのような課題があったか、または新たな気づきがあったかを直接聞き、その意見を改善策に反映させることが重要です。 8.3 ダッシュボードと可視化ツールの活用 　効果測定後の改善プロセスにおいて、ダッシュボードや可視化ツールを活用することが効果的です。これらのツールを使用することで、現場のデータをリアルタイムで監視し、問題が発生した際には迅速に対応できる体制を整えることができます。 　また、データを可視化することで、各部門が同じ情報を共有できるようになり、改善活動を全社的に推進することができます。ダッシュボードに表示される指標（例えば、生産性、品質、在庫状況）を定期的に確認し、必要に応じて改善策を講じることができます。 8.4 持続的な改善の文化の醸成 　見える化の効果を最大限に活かすためには、持続的な改善の文化を現場に根付かせることが重要です。IoTによるデータ収集はあくまで第一歩であり、その後にどのようにデータを活用して改善を重ねていくかが大切です。従業員全員が改善活動に参加し、データに基づいた意思決定を行うことが、企業全体のパフォーマンス向上に繋がります。 　定期的にワークショップや勉強会を開催し、改善活動に対する意識を高めるとともに、全員で取り組む姿勢を強化しましょう。 9. IoT導入の注意点：課題と妨げる要因を克服するポイント 　IoTの導入は多くのメリットをもたらしますが、実際にはいくつかの課題や障害も存在します。ここでは、IoT導入時に注意すべき点とそれを克服するための方法について詳しく説明します。 9.1 初期コストとROIの計測 　IoT導入に伴う初期投資は高額になることがあります。センサーや接続機器、システムの設置などには予算が必要ですが、そのROI（投資対効果）を正確に計測することが求められます。多くの企業は、投資がどれだけの期間で回収されるか、そしてその後どのような利益をもたらすかを見極める必要があります。 【解決策】 　初期投資額を可能な限り抑え、段階的な導入を検討します。また、導入効果の可視化により、投資回収期間を短縮できる方法を模索しましょう。効果測定には、ダッシュボードの活用が役立ちます。リアルタイムで進捗を確認することで、無駄なコストを排除し、効率的な運用が可能です。 9.2 従業員のスキル不足と教育 　IoT導入後、従業員が新しいシステムに対応できるかどうかも重要な課題です。特に従来の手作業中心の業務からデジタル化に移行する場合、スタッフのスキル向上が不可欠です。新しいテクノロジーに対して抵抗感を持つ従業員がいる場合、導入がスムーズに進まないことがあります。 【解決策】 　IoTシステムの導入時には、従業員向けの教育プログラムを早期に組織し、段階的にスキルを向上させます。教育には、操作マニュアルや実践的なトレーニングを組み込み、従業員が自信を持って新しいツールを使いこなせるようにサポートすることが重要です。また、システムの導入に際しては、既存の業務プロセスに対する理解を深め、変更点を明確に伝えることが必要です。 9.3 データセキュリティとプライバシー 　IoTシステムには膨大なデータが集積され、その中には企業にとって極めて重要な情報も含まれます。このデータが不正アクセスや外部攻撃によって流出するリスクを防ぐために、セキュリティ対策を強化する必要があります。 【解決策】 　データセキュリティを確保するために、強力な暗号化技術を採用し、ネットワークの監視を強化します。さらに、データへのアクセス権限を厳密に管理し、従業員や外部とのアクセスに制限を設けることで、安全性を確保できます。また、定期的なセキュリティ監査を実施し、潜在的な脅威を早期に発見する体制を構築することが大切です。 9.4 システムの互換性とインテグレーション 　IoTシステムは、既存の設備やシステムと連携することが多いため、互換性の問題が発生する可能性があります。特に、古い設備や異なるベンダーのシステム間でデータを一貫して取り扱うことは容易ではありません。 【解決策】 　IoT導入前に、既存のシステムと新しいシステムの互換性をしっかりと評価し、必要に応じて統合可能なシステムを選定します。また、統合のためのAPIやミドルウェアを使用して、異なるシステム間でスムーズにデータをやり取りできる環境を整えることが重要です。 10. まとめ：製造業の未来に向けたIoT活用と見える化の進め方 　本記事では、製造業におけるIoT導入による「工場の見える化」の重要性と、その導入方法、成功事例、課題について詳しく解説しました。IoTを活用することで、現場の効率化、生産性向上、属人化の解消といったメリットが得られますが、その反面、初期投資や従業員教育、データセキュリティ、システムの互換性など、いくつかの課題も存在します。 　しかし、これらの課題は適切に対処することで克服可能です。段階的な導入と、データの可視化を活用した改善プロセスを進めることで、製造業の未来を切り開くことができます。IoT導入により、工場内の作業が見える化されることで、経営者や従業員はデータに基づいた意思決定を行い、現場改革を実現できるようになります。 　製造業の競争力強化には、効率化だけでなく、リアルタイムでの業務の改善と持続的な成長を実現することが求められます。IoTの力を活用し、現場の見える化を進めることが、その第一歩となるでしょう。 　船井総研では無料の質疑応答会をオンラインで開催しております。レポートの内容はもちろんのこと、貴社の課題感やお悩み事もご対応可能です。ぜひ、ご活用ください。 URL: https://lp.funaisoken.co.jp/mt/form01/inquiry-S045.html?siteno=S045 11. 関連するコラムの紹介 【事例紹介】AIを活用した熟練技術の継承とは？ URL：https://smart-factory.funaisoken.co.jp/201221-2/ 概要：熟練工の技術をAIに学習させることで、技術の可視化・継承を実現した事例を紹介しています。これは、IoTによるデータ収集と分析によって、暗黙知を形式知に変換し、組織全体の知恵として活用できることを示す好例です。 関連記事との関連性：IoTによる見える化は、人材育成・技術継承にも役立ちます。   製造現場のデータ可視化：利益向上を実現する最新事例と未来展望 ・URL：https://smart-factory.funaisoken.co.jp/241206-2/ ・概要：IoTで取得したデータをBIツールで分析・可視化することで、現場の状況把握や意思決定を迅速化できることを解説しています。 ・関連記事との関連性：BIツールとIoTの連携は、データ分析の精度向上に不可欠です。   【製造業のDX】読み忘れコラム無料公開中！ ・URL：https://smart-factory.funaisoken.co.jp/210409/ ・概要：製造業のDXに関するコラムを紹介しています。IoT導入はDX推進の一環であり、これらのコラムを読むことで、より広い視点からIoT導入を捉えることができます。 ・関連記事との関連性：DX推進におけるIoTの役割を理解する上で役立ちます。   【事例紹介】AIを活用した熟練技術の継承とは？ ・URL：https://smart-factory.funaisoken.co.jp/201221-2/ ・概要：クラウドを活用するメリットについて解説。クラウドコンピューティングのメリットや、製造業におけるクラウド活用の事例を紹介。 ・関連記事との関連性：クラウドコンピューティングの活用が製造業にどのようなメリットをもたらすかについて言及しています。   【2025年時流予測】製造業のトレンドから見る未来展望・原価管理データ活用戦略 ・URL：https://smart-factory.funaisoken.co.jp/241223-2/ ・概要：2025年の製造業におけるトレンドを予測し、原価管理データ活用戦略について解説。AI技術の導入・活用がほぼすべての業種で進むと予測し、原価管理においてAIやIoTを活用することで、正確なデータ収集と分析が可能になり、迅速な意思決定やコスト削減に繋がると記載。 ・関連記事との関連性：IoTを活用した原価管理のメリットについて言及しています。また、データ活用戦略の一環として、原価管理データの活用が重要であることを示唆しています。 12. 本コラムに関連したレポート【無料贈呈】 【製造業向け】リアルタイム現場データ可視化事例20選 このレポートは、製造業におけるリアルタイムデータの可視化事例20個を紹介しています。事例には、原価管理、稼働監視、工数管理、不良管理、進捗管理、納期管理などが含まれ、これらを活用することで、原価改善や生産効率向上、不良削減、納期遵守率向上が実現できることを示唆しています。 URL:https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory_smart-factory_03546_S045?media=smart-factory_S045 ■関連するセミナーのご案内 紡績・繊維業向け実際原価管理DXセミナー セミナー詳細・申込はこちらから↓↓↓ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/123657

本コラムをお読みいただきありがとうございます。船井総合研究所の川端です。 製造業の皆様、特に樹脂成形やゴム製品製造に携わる皆様、 「人材不足で、ベテラン検査員の技術継承が難しい…」 「検査コストを削減したいのに、品質は落とせない…」 「AI外観検査を導入したいけど、本当に効果があるか不安…」 そんな悩みをお持ちではありませんか？ AI外観検査は、まさにこれらの課題を解決する切り札となりえます。 しかし、導入を成功させ、真に効果を発揮させるためには、 "光学条件" という、見落としがちな重要なポイントを押さえる必要があるのです。 １．なぜAI外観検査で「光学条件」が重要なのか？ AI外観検査システムは、カメラで撮影した製品画像をAIが解析し、傷や汚れなどの欠陥を自動的に検出します。 人間の目に頼っていた従来の検査と比べ、高速・高精度な検査が可能となり、人材不足やコスト削減にも貢献します。 しかし、AIの「目」であるカメラは、人間の目とは異なります。 適切な "光学条件" が設定されていないと、AIは欠陥を見逃したり、逆に良品を不良品と誤判定したりしてしまう可能性があるのです。 "光学条件" とは、照明、カメラ、レンズ、フィルターなどの要素を最適に組み合わせ、AIが欠陥を正確に認識できる画像を取得するための技術です。 例えば、以下のようなケースを考えてみましょう。 ケース1： 微細な傷を検出したいのに、照明が暗すぎたり、影になっていたりすると、AIは傷を見逃してしまう可能性があります。 ケース2： 製品表面に光沢がある場合、照明の反射によって、AIが正常な部分を欠陥と誤認識してしまう可能性があります。 ケース3： 検査対象の色や形状によっては、特定の波長の光をカットするフィルターを使用することで、AIが欠陥をより明確に認識できるようになります。 このように、 "光学条件" を適切に設定することで、AI外観検査の精度を飛躍的に向上させることができるのです。 ２．「光学条件」設定の難しさ ～専門知識と経験が不可欠～ では、 "光学条件" はどのように設定すれば良いのでしょうか？ 実は、 "光学条件" の設定は、一筋縄ではいきません。 製品の材質、形状、色、検査対象となる欠陥の種類、使用するAIのアルゴリズムなど、様々な要素を考慮する必要があるからです。 例えば、以下のような専門知識が必要となります。 照明技術： 光源の種類、照射角度、光量調整、拡散・集光、偏光など 光学設計： レンズの選定、焦点距離、画角調整、フィルターの選定など 画像処理技術： 画像のノイズ除去、コントラスト調整、エッジ検出など AIアルゴリズム： ディープラーニング、機械学習、画像認識技術など これらの知識を総合的に駆使し、最適な "光学条件" を導き出すには、高度な専門性と豊富な経験が求められます。 次に、光学条件の設定を適切に進めるため方法を次に示します。 ３．船井総合研究所が提供する「光学条件」設定支援 船井総合研究所では、長年培ってきた製造業コンサルティングのノウハウと、AI技術に関する専門知識を融合し、企業様のAI外観検査システム導入を支援しています。 特に、 "光学条件" の設定支援においては、以下の強みがあります。 ・豊富な実績： 多数の企業様のAI外観検査システム導入を支援し、様々な製品・検査対象に対応してきた実績があります。 ・専門家チーム： 照明技術、光学設計、画像処理、AIアルゴリズムなど、各分野の専門家からなるチームで、最適な "光学条件" をご提案します。 ・最新技術の活用： 最新の照明機器、カメラ、レンズ、フィルターなどを活用し、高精度な検査を実現します。 ・個別対応： 企業様の製品、検査対象、課題に合わせて、最適な "光学条件" をカスタマイズいたします。 ■AI外観検査で「不良品流出削減と人手不足解消」を実現！ 　セミナーで成功の秘訣を伝授 2月6日大阪淀屋橋、2月12日東京八重洲で開催される 「AI外観検査導入セミナー」 では、 "光学条件" の重要性と具体的な設定ノウハウをはじめ、AI外観検査システム導入の全体像、成功事例、失敗事例などを詳しく解説します！ 【セミナー参加特典】 個別相談会： 後日、専門家による個別相談会にご参加いただけます！ 当日検査したいワークサンプルをお持ちいただければその場で検査の可否や検査難易度の判断をさせて頂きます！ 皆様のエントリーを心よりお待ちしております！ P.S. セミナーは 先着順 で、 定員になり次第締め切り となりますので、お早めにお申し込みください！ ■関連するセミナーのご案内 樹脂成形・ゴム製品製造業向け AI外観検査　社長セミナー 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が設定されていないと、AIは欠陥を見逃したり、逆に良品を不良品と誤判定したりしてしまう可能性があるのです。 "光学条件" とは、照明、カメラ、レンズ、フィルターなどの要素を最適に組み合わせ、AIが欠陥を正確に認識できる画像を取得するための技術です。 例えば、以下のようなケースを考えてみましょう。 ケース1： 微細な傷を検出したいのに、照明が暗すぎたり、影になっていたりすると、AIは傷を見逃してしまう可能性があります。 ケース2： 製品表面に光沢がある場合、照明の反射によって、AIが正常な部分を欠陥と誤認識してしまう可能性があります。 ケース3： 検査対象の色や形状によっては、特定の波長の光をカットするフィルターを使用することで、AIが欠陥をより明確に認識できるようになります。 このように、 "光学条件" を適切に設定することで、AI外観検査の精度を飛躍的に向上させることができるのです。 ２．「光学条件」設定の難しさ ～専門知識と経験が不可欠～ では、 "光学条件" はどのように設定すれば良いのでしょうか？ 実は、 "光学条件" の設定は、一筋縄ではいきません。 製品の材質、形状、色、検査対象となる欠陥の種類、使用するAIのアルゴリズムなど、様々な要素を考慮する必要があるからです。 例えば、以下のような専門知識が必要となります。 照明技術： 光源の種類、照射角度、光量調整、拡散・集光、偏光など 光学設計： レンズの選定、焦点距離、画角調整、フィルターの選定など 画像処理技術： 画像のノイズ除去、コントラスト調整、エッジ検出など AIアルゴリズム： ディープラーニング、機械学習、画像認識技術など これらの知識を総合的に駆使し、最適な "光学条件" を導き出すには、高度な専門性と豊富な経験が求められます。 次に、光学条件の設定を適切に進めるため方法を次に示します。 ３．船井総合研究所が提供する「光学条件」設定支援 船井総合研究所では、長年培ってきた製造業コンサルティングのノウハウと、AI技術に関する専門知識を融合し、企業様のAI外観検査システム導入を支援しています。 特に、 "光学条件" の設定支援においては、以下の強みがあります。 ・豊富な実績： 多数の企業様のAI外観検査システム導入を支援し、様々な製品・検査対象に対応してきた実績があります。 ・専門家チーム： 照明技術、光学設計、画像処理、AIアルゴリズムなど、各分野の専門家からなるチームで、最適な "光学条件" をご提案します。 ・最新技術の活用： 最新の照明機器、カメラ、レンズ、フィルターなどを活用し、高精度な検査を実現します。 ・個別対応： 企業様の製品、検査対象、課題に合わせて、最適な "光学条件" をカスタマイズいたします。 ■AI外観検査で「不良品流出削減と人手不足解消」を実現！ 　セミナーで成功の秘訣を伝授 2月6日大阪淀屋橋、2月12日東京八重洲で開催される 「AI外観検査導入セミナー」 では、 "光学条件" の重要性と具体的な設定ノウハウをはじめ、AI外観検査システム導入の全体像、成功事例、失敗事例などを詳しく解説します！ 【セミナー参加特典】 個別相談会： 後日、専門家による個別相談会にご参加いただけます！ 当日検査したいワークサンプルをお持ちいただければその場で検査の可否や検査難易度の判断をさせて頂きます！ 皆様のエントリーを心よりお待ちしております！ P.S. セミナーは 先着順 で、 定員になり次第締め切り となりますので、お早めにお申し込みください！ ■関連するセミナーのご案内 樹脂成形・ゴム製品製造業向け AI外観検査　社長セミナー 人件費年間1,400万円削減！年間198万個の全品検査実現！ セミナー詳細・申込はこちらから↓↓↓ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/121701 樹脂成形業、ゴム製品製造業向け　AI外観検査導入を成功させるポイントと取り組み事例 熟練検査員の目視レベルをAIで再現するポイント 目視検査でAIを有効活用するために必要なこと 投資コストを抑えて検査工程を自動化する手法 AI外観検査導入事例① 透明・乳白色の樹脂成形品の外観検査をAIを活用して目視検査員の省人化に成功した事例 AI外観検査導入事例② キーエンス画像検査機でNG判定画像をAIで再検査し、高精度良否判定を実現した事例 お申し込みはこちら ■【無料ダウンロード】AI 外観検査 導入ロードマップと成功事例3選 ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ AI外観検査導入の進め方と、3つのAI外観検査成功事例をご紹介いたします。このレポートを見ることで、AIを活用した検査装置の導入方法がわかります！ https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory__03355_S045?media=smart-factory_S045

製造業の経営者様、幹部社員の皆様、あけましておめでとうございます！ 船井総合研究所の徳竹です。 「設備投資をしたいけど、費用が…」 「最新設備を導入して生産性を上げたいけど、なかなか踏み切れない…」 そんな悩みをお持ちのあなたへ。 2025年は、補助金を活用して設備投資を加速させる絶好のチャンスです！ １．2025年の補助金はどうなる？ 最新情報をキャッチ！ 2025年の補助金制度は、大きく以下の5つのポイントを押さえておきましょう。 ① 大規模成長投資補助金は2025年も続行！ 最低投資額10億円、最大補助上限50億円(補助率1/3)の超大型補助金が来年も出ます！ 2027年末までに終える大規模投資を考えている場合は、ぜひご検討ください。 ② 中小企業成長加速化補助金の新設！※詳しくは下へスクロール 売上高100億円を目指す企業に向けた設備投資への補助金が新設される見込みです。 大規模成長補助金(最低投資額10億円)は大きすぎて使いづらかったという会社様は要チェックです。 ③ 「事業再構築補助金」は「新事業進出補助金(仮称)」へ進化！ 事業再構築補助金は、約1500億円残っていた基金を流用する形で新たな補助金へと生まれ変わるようです。 対象事業や補助金額等、これまで事業再構築補助金を使ってしまった、自社では使い勝手が悪かったという会社様も動向を注視していく必要があります。 ④ ものづくり補助金は継続も、上限・枠・要件の見直しへ 「最低賃金近傍の事業者に対する支援拡充」と記載があるように、賃上げの流れは来年もさらに加速していくと考えられます。 補助金をうまく活用して、人件費の上昇を上回る成長を遂げていきましょう！ ⑤ 省エネやGX系の補助金も過去最高予算 省エネ関係は引き続き出ます！古くなったエアコンや生産設備の入れ替えなどでも使えますので、積極的に活用していきましょう。 ２．中小企業必見！「中小企業成長加速化補助金」とは？ 中小企業の皆様には、「中小企業成長加速化補助金」がおすすめです。 これは、売上高100億円への飛躍的成長を目指す中小企業を対象とした補助金で、最大5億円(補助率1/2)の補助を受けることができます。 「中小企業成長加速化補助金」の概要 補助対象者：売上高100億円への飛躍的成長を目指す中小企業 補助上限額：5億円（補助率1/2） 補助事業実施期間：交付決定日から24か月以内 補助事業の要件：投資額1億円以上（専門家経費・外注費を除く補助対象経費分）「売上高100億円を目指す宣言」を行っていることその他、賃上げ要件 など 補助対象経費：建物費、機械装置等費、ソフトウェア費、外注費、専門家経費 「売上高100億円を目指す宣言」とは、中小企業が「売上高100億円を超える企業になる」という目標と、そのためのビジョンや取り組みを宣言し、ポータルサイト上で公表するものです。 この宣言を行うことで、以下のメリットがあります。 「宣言」マークの活用による自社PR：「宣言」を行った企業だけ「ロゴマーク」を使用できます。 経営者ネットワークへの参加：地域・業種を超えた経営者ネットワークに参加し、交流や情報交換ができます。 「宣言」取得による補助金等の活用：上記で紹介した「中小企業成長加速化補助金」を含む、様々な補助金の申請が可能になります。 補助金の獲得にはポイントをおさえることが非常に重要です。 なぜなら、補助金の審査をする審査員はこの「ポイント」を重点的に見ているからです。 逆に言うと、いくら素晴らしい投資計画や事業計画を立てても「ポイント」を外してしまうと補助金の採択からは遠ざかってしまいます。 ここからは補助金獲得のポイントと昨年2024年の補助金獲得事例をみていきましょう。 ３．補助金獲得のポイントとは？ 2024年大型補助金の獲得事例を紹介 「補助金って、申請が難しそう…」 「うちの会社に採択されるか不安…」 そう思われるかもしれません。 確かに、補助金を獲得するためには、事業計画の内容や実現可能性、将来的な成長性などをしっかりとアピールする必要があります。 しかし、ご安心ください。 適切な準備と戦略があれば、多額の補助金を獲得し、大規模な設備投資を実現できる可能性があります。 例えば、2024年には、 鉄骨加工工場新設で約7億円 食品加工工場新設で約41億円 電気部品加工工場新設で約29億円 といった、大型補助金の活用事例が出ています。 ４．補助金採択の確立を上げる方法 2月25日(火)、26日(水)、28日(金)に開催される 「【2025年最新】工場新設・設備投資！製造業の補助金セミナー」 では、補助金獲得の秘訣を、わかりやすく解説いたします。 セミナーで得られるもの 2025年最新の補助金制度の情報 採択されるためポイント 工場新設・設備投資の成功事例 DX、自動化、省人化、IoT化など、生産性向上のためのノウハウ 工場新設や設備投資における事業計画・建築計画・設備計画の方法 さらに！ オンライン形式で、PCがあればどこでも受講可能！ 視覚的にわかりやすい資料で、理解を深めます！ 【参加者限定】セミナー後の個別相談でさらに詳細な情報をGET！ 行動を起こすなら今！ 補助金には限りがあり、申請が遅れるとチャンスを逃してしまう可能性があります。 準備を今すぐ始めましょう！ 皆様のご参加を心よりお待ちしております。 ■関連するセミナーのご案内 https://www.funaisoken.co.jp/seminar/124103 【2025年最新】工場新設・設備投資！製造業の補助金セミナー 最大50億円の補助金を活用して工場新設や設備投資する具体的な手法と成功事例 2025年 工場新設・設備投資に使える！補助金活用講座 補助金動向講座「2025年最新版！製造業が使える補助金情報と採択のポイント」 2025年 製造業が使える補助金最新情報！ 最大50億円！補助金活用のポイントを解説 製造業が押さえておくべき補助金活用時の考え方 最新補助金情報の超有力な獲得手法！ AI外観検査導入を検討されている方は、ぜひこの機会にセミナーにご参加ください。 お申し込みはこちら https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/jy-robot_S045 【製造業 ロボット活用・自動化】時流予測レポート2025 工場の自動化・ロボット導入を成功させるための秘訣を凝縮！ 本レポートでは、工場の自動化・ロボット活用の現状と将来展望、そして具体的な導入プロセスについて解説しています。 特に、2025年に向けて、製造業が実践すべき工場自動化戦略として、4つのSTEPで進めるロボット活用と、効果最大化のための製品・作業分析を紹介しています。 また、スムーズな工場のロボット導入を実現するための具体的な取組みとして、ROIを考慮した導入計画の重要性を解説し、段階的な導入によるリスク抑制と効果最大化について解説しています。 さらに、具体的な事例を挙げながら、各社の工場自動化・ロボット活用状況や成果を紹介し、読者の皆様にロボット導入のイメージを掴んでいただけるよう工夫しています。 お申し込みはこちら 製造業の経営者様、幹部社員の皆様、あけましておめでとうございます！ 船井総合研究所の徳竹です。 「設備投資をしたいけど、費用が…」 「最新設備を導入して生産性を上げたいけど、なかなか踏み切れない…」 そんな悩みをお持ちのあなたへ。 2025年は、補助金を活用して設備投資を加速させる絶好のチャンスです！ １．2025年の補助金はどうなる？ 最新情報をキャッチ！ 2025年の補助金制度は、大きく以下の5つのポイントを押さえておきましょう。 ① 大規模成長投資補助金は2025年も続行！ 最低投資額10億円、最大補助上限50億円(補助率1/3)の超大型補助金が来年も出ます！ 2027年末までに終える大規模投資を考えている場合は、ぜひご検討ください。 ② 中小企業成長加速化補助金の新設！※詳しくは下へスクロール 売上高100億円を目指す企業に向けた設備投資への補助金が新設される見込みです。 大規模成長補助金(最低投資額10億円)は大きすぎて使いづらかったという会社様は要チェックです。 ③ 「事業再構築補助金」は「新事業進出補助金(仮称)」へ進化！ 事業再構築補助金は、約1500億円残っていた基金を流用する形で新たな補助金へと生まれ変わるようです。 対象事業や補助金額等、これまで事業再構築補助金を使ってしまった、自社では使い勝手が悪かったという会社様も動向を注視していく必要があります。 ④ ものづくり補助金は継続も、上限・枠・要件の見直しへ 「最低賃金近傍の事業者に対する支援拡充」と記載があるように、賃上げの流れは来年もさらに加速していくと考えられます。 補助金をうまく活用して、人件費の上昇を上回る成長を遂げていきましょう！ ⑤ 省エネやGX系の補助金も過去最高予算 省エネ関係は引き続き出ます！古くなったエアコンや生産設備の入れ替えなどでも使えますので、積極的に活用していきましょう。 ２．中小企業必見！「中小企業成長加速化補助金」とは？ 中小企業の皆様には、「中小企業成長加速化補助金」がおすすめです。 これは、売上高100億円への飛躍的成長を目指す中小企業を対象とした補助金で、最大5億円(補助率1/2)の補助を受けることができます。 「中小企業成長加速化補助金」の概要 補助対象者：売上高100億円への飛躍的成長を目指す中小企業 補助上限額：5億円（補助率1/2） 補助事業実施期間：交付決定日から24か月以内 補助事業の要件：投資額1億円以上（専門家経費・外注費を除く補助対象経費分）「売上高100億円を目指す宣言」を行っていることその他、賃上げ要件 など 補助対象経費：建物費、機械装置等費、ソフトウェア費、外注費、専門家経費 「売上高100億円を目指す宣言」とは、中小企業が「売上高100億円を超える企業になる」という目標と、そのためのビジョンや取り組みを宣言し、ポータルサイト上で公表するものです。 この宣言を行うことで、以下のメリットがあります。 「宣言」マークの活用による自社PR：「宣言」を行った企業だけ「ロゴマーク」を使用できます。 経営者ネットワークへの参加：地域・業種を超えた経営者ネットワークに参加し、交流や情報交換ができます。 「宣言」取得による補助金等の活用：上記で紹介した「中小企業成長加速化補助金」を含む、様々な補助金の申請が可能になります。 補助金の獲得にはポイントをおさえることが非常に重要です。 なぜなら、補助金の審査をする審査員はこの「ポイント」を重点的に見ているからです。 逆に言うと、いくら素晴らしい投資計画や事業計画を立てても「ポイント」を外してしまうと補助金の採択からは遠ざかってしまいます。 ここからは補助金獲得のポイントと昨年2024年の補助金獲得事例をみていきましょう。 ３．補助金獲得のポイントとは？ 2024年大型補助金の獲得事例を紹介 「補助金って、申請が難しそう…」 「うちの会社に採択されるか不安…」 そう思われるかもしれません。 確かに、補助金を獲得するためには、事業計画の内容や実現可能性、将来的な成長性などをしっかりとアピールする必要があります。 しかし、ご安心ください。 適切な準備と戦略があれば、多額の補助金を獲得し、大規模な設備投資を実現できる可能性があります。 例えば、2024年には、 鉄骨加工工場新設で約7億円 食品加工工場新設で約41億円 電気部品加工工場新設で約29億円 といった、大型補助金の活用事例が出ています。 ４．補助金採択の確立を上げる方法 2月25日(火)、26日(水)、28日(金)に開催される 「【2025年最新】工場新設・設備投資！製造業の補助金セミナー」 では、補助金獲得の秘訣を、わかりやすく解説いたします。 セミナーで得られるもの 2025年最新の補助金制度の情報 採択されるためポイント 工場新設・設備投資の成功事例 DX、自動化、省人化、IoT化など、生産性向上のためのノウハウ 工場新設や設備投資における事業計画・建築計画・設備計画の方法 さらに！ オンライン形式で、PCがあればどこでも受講可能！ 視覚的にわかりやすい資料で、理解を深めます！ 【参加者限定】セミナー後の個別相談でさらに詳細な情報をGET！ 行動を起こすなら今！ 補助金には限りがあり、申請が遅れるとチャンスを逃してしまう可能性があります。 準備を今すぐ始めましょう！ 皆様のご参加を心よりお待ちしております。 ■関連するセミナーのご案内 https://www.funaisoken.co.jp/seminar/124103 【2025年最新】工場新設・設備投資！製造業の補助金セミナー 最大50億円の補助金を活用して工場新設や設備投資する具体的な手法と成功事例 2025年 工場新設・設備投資に使える！補助金活用講座 補助金動向講座「2025年最新版！製造業が使える補助金情報と採択のポイント」 2025年 製造業が使える補助金最新情報！ 最大50億円！補助金活用のポイントを解説 製造業が押さえておくべき補助金活用時の考え方 最新補助金情報の超有力な獲得手法！ AI外観検査導入を検討されている方は、ぜひこの機会にセミナーにご参加ください。 お申し込みはこちら https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/jy-robot_S045 【製造業 ロボット活用・自動化】時流予測レポート2025 工場の自動化・ロボット導入を成功させるための秘訣を凝縮！ 本レポートでは、工場の自動化・ロボット活用の現状と将来展望、そして具体的な導入プロセスについて解説しています。 特に、2025年に向けて、製造業が実践すべき工場自動化戦略として、4つのSTEPで進めるロボット活用と、効果最大化のための製品・作業分析を紹介しています。 また、スムーズな工場のロボット導入を実現するための具体的な取組みとして、ROIを考慮した導入計画の重要性を解説し、段階的な導入によるリスク抑制と効果最大化について解説しています。 さらに、具体的な事例を挙げながら、各社の工場自動化・ロボット活用状況や成果を紹介し、読者の皆様にロボット導入のイメージを掴んでいただけるよう工夫しています。 お申し込みはこちら

▼「【製造業向け】リアルタイム現場データ可視化事例20選」無料ダウンロードはこちら URL:https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory_smart-factory_03546_S045?media=smart-factory_S045 製造業の生産現場では、KPI（重要業績評価指標）の設定と運用が、業績向上や効率化において不可欠な要素となっています。適切なKPIを設定することで、企業は生産の進捗を監視し、目標達成に向けた活動を最適化できます。本記事では、KPI設定の重要性、設定方法、必要なデータ活用法について解説します。さらに、DX（デジタルトランスフォーメーション）やデータ活用した改善手法、実際の成功事例を紹介し、企業がどのように生産現場での生産性を向上させるかについて具体的に説明します。 1. KPIとは？製造業におけるKPIの重要性と基本概念 KPI（Key Performance Indicator）は、企業が目標を達成するための成果指標です。製造業では、生産性の向上、品質の確保、コストの削減、納期遵守など、さまざまな面で業績を測定するためにKPIが活用されます。KPIは単なる数値にとどまらず、企業の戦略的な課題の解決・目標の達成に向けた進捗を評価し、改善の手助けをします。 製造現場においては、KPIが進捗状況を可視化する重要な役割を担います。例えば、生産ラインの効率や製品品質の改善、原価管理・コスト管理の向上などがKPIの対象となり、それに基づいて適切な改善策を講じることができます。KPIを設定することにより、現場改善の方向性を統一することができるようになり、会社全体として一つのKPIに向けて取り組みができるようになります。また、KPIをリアルタイムに表示させることによって現場での問題発見を迅速に行い、早期の改善行動を促すことができるようになるため、製造業では頻繁に使用されている欠かせない指標です。 2. 製造現場でのKPI設定の基本ポイント 単にKPIをやみくもに設定すれば良いというわけではありません。 会社として有効なKPIを設定していくためには抑えるべきポイントがあります。 特に製造業でKPIを設定する際には、以下の基本的なポイントを押さえることが重要です。 ① 具体性 KPIは、具体的で測定可能な指標でなければなりません。例えば、「生産効率を向上させる」という漠然とした目標ではなく、「製造ラインの稼働率を90%以上に保つ」といった具体的な目標を設定します。具体的なKPIは、達成度を明確に測ることができ、現場での行動指針となります。 KPIに具体性を持たせないと、達成度を測ることが出来なくなるため、現在、KPIを達成するまでの自分の立ち位置が不明確となってしまいます。そうすると、KPI達成のために何をすれば良いのかが不明確になるため、暗中模索のごとくいつまで経っても成果が見られなくなってしまうのです。 成果が見られないと、従業員のモチベーション低下につながります。会社として効果を定量的に示すためにKPIを設定したという意図に反して、KPIに具体性を持たせないことにより、結果としてモチベーション低下につながってしまうのです。 ② 測定可能性 KPIは必ず数値で測定できるものでなければなりません。測定可能な指標がないと、目標達成度を評価することができません。 例えば、生産ラインの「稼働率」を測定することで、稼働状況が客観的に評価できます。 KPIを設定するためには、実データの取得が必要です。現場のデータ粒度が細かければ細かいほど、より詳細なデータ分析・KPI設定が出来るようになりますが、入力に手間を擁してしまいます。 当たり前ですが、データ入力は本業ではないため、できるだけ入力の手間は省きたいところです。しかし、入力の粒度を荒くしては詳細な分析・KPI設定が出来なくなってしまうのです。 この2つのバランスを保つことが大切です。 ③ 達成可能性 KPIは、現実的で達成可能なものでなければなりません。必要以上に過度に理想的な目標を設定すると、従業員が挫折しやすく、モチベーションの低下を招きます。例えば、半年で生産量を２倍にするという目標は達成困難であり、実現可能な範囲で目標を設定することが重要です。 達成の可能性はあくまで勘や経験に依存するところがいくつかありますが、過度な設定をしすぎないことが重要です。自身が設定したKPIが過度であるかどうかを見極めるためには、「このKPIを達成するためにはどのような要素をどれだけ達成することが重要なのか」といったストーリーが描けるかどうかが基準となります。 また、管理者としては単にKPIを追うだけではなく、そのKPIに現れる数値がどれだけの背景を兼ね備えているのかを理解する必要があります。KPIに至るまでの様々なパラメータ・数式があり、それらがどのように関係して現在のKPIに至るのかを決める必要があるのです。管理者とは良き現場理解者である必要があります。 ④ 関連性 KPIは、企業の戦略的目標と直接的に関連している必要があります。生産現場でのKPIは、企業全体の目標に貢献できるように設定しなければ、現場の改善が企業の成長に繋がりません。例えば、品質改善のKPIは企業のブランド価値向上に直結する重要な指標です。 会社の描くべき方向性は、PL（損益計算書）から把握することができます。損益計算書は、主に「売上」「費用」「利益」の３つの構成から成り立ちます。会社として利益を確保することを前提とした場合、必要な施策は「売上UP」または「費用DOWN」の２つに起因するものとなります。 現在設定しようとしているKPIが、この「売上UP」と「費用DOWN」のどちらに起因するのかを把握したうえで、それが会社の方向性に即しているかを判断してからKPIを設定することが重要です。 ⑤ 期限 KPIは、達成すべき期限を設定することも重要です。期限を設定することで、目標達成のための取り組みを効率的に進めることができます。例えば、3か月以内に生産効率を10%向上させるという目標は、達成するための計画が具体的になります。 期限を決めることにより、いつまでに何をしなければならないのかが明確になります。また、それが達成可能なのか・不可能なのかも見えるようになるのです。基本的に答えが決まっている中で、どのような手法を用いて、どのように現場から協力を得ることが出来るかがKPI達成の肝なのです。 また、期限を決めた後は、「何度も周知する」「現在の達成状況を常に見える化する」ことが重要です。 これにより、会社として直近で達成しなければならない数字を常に頭の中に入れておくことができるようになり、かつ従業員としても自分の「頑張り」を数字として反映させることができるため、より良い相乗効果を生むのです。 3. KPI設定の具体例：製造業での成功事例 製造業におけるKPI設定の成功事例をいくつか紹介します。 ① 生産性向上のKPI設定事例（岐阜県S社：従業員数30名） 多品種少量生産の板金加工を実施しているS社では、単品・短納期を強みとしており、得意先からの信頼を獲得しながら売上を増やしていました。 単品・短納期を強みとしているため、製造現場では今日・明日の納期の製造を常に追いかけているような忙しい現場でした。また、管理面もシステムなどを使わずに口頭でのやり取りに終始してしまう場面も多く、なかなか製品の全体像が見えずに必要以上に話をしてしまうといった場面も少なくありませんでした。 よく言えば稼働が多く、従業員同士のコミュニケーションが活発となるような仕組みができているのですが、このような仕事の仕方では生産性向上の糸口が見込めないということでKPI設定を実施しました。 この会社で設定したKPIは、「納期達成率」と「標準時間の達成率」です。 多品種少量・短納期であるため納期は厳守していきたい半面、管理面に非効率性があるため納期を守ることができていないのが現状でした。納期達成率も月1回しか見ることが出来ず、現場としても自分事のようにとらえることが今まではできていませんでした。納期達成率をリアルタイムで見えるようにしていき、さらに納期遅延した原因は何か？を追えるようにしていきました。 それによって、各現場は納期達成率を常に意識しながら現場作業を実施することができ、必然的に生産性向上が図れるようになってきたのです。 納期達成率というKPIを達成するためには、様々な要因を分析して改善していく必要があります。 今回は、納期達成率を向上するために「標準時間の達成率」をKPIとして設けました（KPIの為のKPI）。標準時間は製品・工程別で標準時間を設定し、各作業員は自分の工程においてどれだけの時間で作業を完了させなければならないのかを作業中でも意識付けできるような仕組みにしました。 KPIを明確に設けることによって、各現場作業員の全員が常に同じ方向性を向いて改善活動を実施することができるようになりました。 また、不思議な事に、KPIがリアルタイムに見えるようになると、自然とKPIを達成するための働きが出来るようになり、自然と生産性が向上します。「見られているから」だけではなく、実際のデータがすぐに見えるようになり、その場で評価されていけば自ずと評価を上げたくなるものなのです。 ② 品質管理のKPI設定事例（愛知県T社：従業員数100名） 同じく多品種少量生産を実施している部品加工のT社では、今までは客先への報告用として製品別の不良状況を集計していました。当たり前ですが、不良が発生した際には原因と対策を講じ、どのような効果が表れたかを報告するものですが、どうしても社内の現場作業員にまで不良情報が行き届かず、QC活動もなんとなくやっているのみといった状況でした。 「現場作業員が自分事としてとらえ、作業内容・不良の発生原因を全員で議論できるような仕組みが出来れば不良率は改善する！」という社長の相談を受けて、KPIを設定しました。 今回設定したKPIは「製品別工程別不良率」です。 単に「不良率」というKPIを設けるだけではなく、さらに掘り下げて製品別工程別にどれだけ不良が発生したのかをリアルタイムに把握できるようにし、具体的にどの部分で発生して、その原因が何であるのかをすぐに議論できる体制を作りました。 製品別工程別で詳細に不良率が見えるようになることで、各現場作業員はより自分の業務がどれだけ不良率に影響しているかを把握することができるようになるため、自分事としてとらえることができるようになります。良くも悪くも自分の作業の影響がすべてKPIとして見えるようになるため、KPIが達成できていない場合は改善の為の原因追及を自ら実施でき、達成できている場合はその状態を保つための施策を講じることができるようになります。 これらを個人だけに責任を負わせるのではなく、チームとして改善が出来るような体制を作ることにより、より改善を促進することができるようになるのです。T社では、各工程のリーダーを設けることにより、2～3名のグループごとにKPI達成に向けて改善活動が出来るような仕組みを構築しました。 4. KPI運用のために必要なデータとシステムの活用法 KPIの運用には、正確なデータ収集と分析が不可欠です。製造業では、生産管理システムやMES、IoT（モノのインターネット）を活用して、リアルタイムでデータを収集することが求められます。 ① データ収集の方法とその重要性 データ収集は、紙への手動入力といったアナログな集計ではなく、IoTやセンサーなどの自動化されたシステムを活用することで、効率的に行うことができます。生産設備の稼働状況や作業員の進捗、作業員の実績や使用部品の状況などをリアルタイムで把握し、そのデータをもとにKPIを分析します。 今回のKPI設定における重要なポイントは、「正確なデータ」をもとに「リアルタイム」でKPIに対する結果を表示させることです。自身が取り組んだ内容がどれだけ会社全体に影響するのかをすぐにフィードバックする仕組みにすることにより、より現場の改善が促進されます。 多くの企業では、改善活動をするためにKPIを設定しても、KPIに対する結果を見るために多くの労力を費やしてしまうという事態が発生しています。できるだけ費用を抑えて、今できる改善を模索することは良いことですが、アナログなデータ取得・集計では、時間を削減するための改善活動に時間を費やしてしまうことになり、本末転倒となりかねない状態になります。 では、具体的にどのような形でデータの正確性・リアルタイム性を担保するのかについては、次項以降で説明します。 ② KPI運用を支えるITツールとシステム（AI、IoTなど） IoTを活用して工場の設備の状態をモニタリングしたり、AIを用いてデータの傾向を予測することで、より高精度なKPI設定が可能になります。これにより、機器の故障予知や、品質不良の予測が可能になり、効率的な生産が実現します。 KPI運用を実践していくに向けて、「データが足りない」ということが多く発生します。KPI達成は、その場限りの改善にとどまってしまっては意味がなく、改善後も継続的な維持が必要となります。そういった場合、データの取得も同様に継続的に実施していく必要があります。 当たり前ですが、紙によるデータ取りを継続的に実施するのは不可能です。形骸化していき、結果として入力が雑になったり、そもそも入力してもらえなくなったりします。現場作業において、データ取りは本業ではないので当たり前の反応です。 こういった事態を防ぐためにも、AIやIoTなどを活用したデータ取得が重要となるのです。例として挙げたように、設備稼働状態のモニタリングだけではなく、仕掛品の滞留時間、人の動き、段取時間、手直しによる追加工数、等さまざまなデータをIoTを活用することによってデータ化することができるようになります。 また、取得したデータを集計することが手作業ではせっかくのIoTが無駄となってしまいます。そこで登場するのがBIツールなのです。 BIツールの詳細は下記を参考ください。 ▼製造業・工場が実践すべきBIツール活用とは？成功事例も紹介 https://smart-factory.funaisoken.co.jp/240216-3/ BIツールを活用することにより、IoTで取得したデータをリアルタイムに見たい形式に集計してその結果を評価することができるようになります。リアルタイムにデータが集計され、KPIが見えるようになることによって、現場作業員にとっても「今日はどうだったのか？」「午前中はどうだったのか？」が把握できるようになり、それがモチベーションにつながります。 KPIの成功事例でご紹介した、「納期達成率」・「標準時間の達成率」・「製品別工程別不良率」は、どれもIoTから取得したデータを集計しないとKPIとして表示することができません。 特に、設定するKPIが経営効果に結びつきやすくなればなるほど、複雑な集計作業が必要になるのです。 IoTとBIツールを活用することにより、より正確なデータをよりリアルタイムに現場へフィードバックすることができるようになるのです。 ③ DX（デジタルトランスフォーメーション）を活用した改善手法 DXを活用することで、KPI達成に向けたデータ活用や分析が高度化します。例えば、AIや機械学習を用いて、過去の生産データを基にした予測モデルを作成し、最適な生産計画を自動で設定することができます。 IoTでデータ取得・BIでデータ集計が出来るようになると、次はAIを活用して予測が出来るようになります。予測ができるようになると、事前にトラブルを把握することができ、事前に対処することができるようになります。 AIには、データが必要です。 そのデータが無いと、どんなに良いAIを使ったとしても自社に沿った結果は出てきません。 だからこそ、KPI設定を通して継続的にデータを取得し、それを蓄積していくことが重要なのです。 KPIによる改善活動を実施することにより、将来的にAI活用が実践できるようになります。 5. 製造業におけるKPI達成に向けた改善手法 KPIの達成には、継続的な改善が欠かせません。そのために、PDCAサイクルを回すことが有効です。 ① PDCAサイクル活用法 PDCA（Plan-Do-Check-Act）サイクルを回しながら、KPIの進捗を確認し、改善策を講じていきます。例えば、製造ラインの稼働率向上を目指す場合、まず現状のデータをもとに改善計画を立て（Plan）、実際に改善策を実行（Do）し、結果をチェック（Check）した後、必要に応じて対策を修正（Act）します。このサイクルを繰り返すことで、KPIの達成に近づいていきます。 ② 継続的な改善活動 例えば、品質不良を削減するために、社員全員で定期的に振り返り会議を行い、改善点を議論する場を設けることが有効です。これにより、社員の意識を高め、現場での迅速な問題解決が促進されます。 6. KPIの評価と進捗管理：成果を可視化する方法 KPIの進捗管理には、定期的な評価と成果の可視化が欠かせません。企業は、目標達成度を定期的にチェックし、達成状況に応じたフィードバックを行うことが重要です。これにより、現場のモチベーションを高めると共に、目標達成に向けた最適な戦略を導き出せます。 7. 最後に いかがでしたでしょうか？今回のコラムでは、KPI設定にあたっての重要なポイントと、KPIによる改善活動を実施することによってAI活用にどのように結びついていくのかを説明しました。 今回の内容は、下記セミナーの内容のほんの一部を取り上げてコラムにしました。 より詳細なデータ活用・AI活用・データの取得方法については下記セミナーで具体的な写真やシステム画像を用いてご紹介しています。 是非ご参加ください。 ▼紡績・繊維業向け実際原価管理DXセミナー最新技術を活用した実際原価管理！現場改善～利益率UPまでの具体的な手法をお教えします。 https://www.funaisoken.co.jp/seminar/123657 8. 関連する記事 製造業経営者必見！基幹システムを最大活用するためのマスタ整備のコツとは？ https://smart-factory.funaisoken.co.jp/220822/ 製造業におけるマスタ整備の重要性と、その方法について解説しています。マスタ整備が適切に行われていない場合、業務の効率化やデータの活用が難しくなります。この記事では、マスタ整備のポイントや、具体的な方法について紹介しています。   製造業が基幹システム導入・刷新で失敗しないためには https://smart-factory.funaisoken.co.jp/230313-2/ 製造業における基幹システム導入・刷新のポイントについて解説しています。基幹システムの導入・刷新は、企業にとって大きなプロジェクトです。そのため、失敗しないことが重要です。この記事では、失敗しないためのポイントや、成功事例について紹介しています。   AI導入で製造業の仕事はなくなるのか？2024年の展望 https://smart-factory.funaisoken.co.jp/240522-4/ AIが製造業に与える影響について解説しています。この記事では、AIの導入により、製造業の生産性が向上し、競争力が強まることについて具体的に記載されています。   無人搬送車（AGVとAMR）の違いと製造業への導入メリット・事例について解説 https://smart-factory.funaisoken.co.jp/230920-2/ 無人搬送車（AGVとAMR）の違いと、製造業への導入メリットについて解説しています。無人搬送車とは、自動で荷物を運ぶロボットです。AGVとAMRは、制御方法や用途が異なります。この記事では、両者の違いや、製造業への導入メリットについて紹介しています。   製造業経営者が知っておきたいChatGPT活用手順 https://smart-factory.funaisoken.co.jp/240409/ 製造業におけるChatGPTの活用方法について解説しています。ChatGPTとは、自然言語処理モデルの一種です。ChatGPTは、製造業におけるさまざまな業務に活用できます。この記事では、ChatGPTの活用手順や、具体的な活用事例について紹介しています。 9. 関連するレポート 【製造業 原価管理】時流予測レポート2025 https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/jy-cost_S045?media=smart-factory_S045 2025年に向けて製造業における原価管理の重要性を説いた記事です。製造業の現状と今後のトレンドを、原価管理の視点から解説しています。正確なデータ収集によるデータドリブン経営の実現、人手不足に対応するための業務効率化方法、AI活用などが主な内容です。ペーパーレス化、製品別利益の把握、AI活用に関心のある経営者におすすめです。 【印刷業向け】時流予測レポート2025 https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/jy-printing_S045?media=smart-factory_S045 印刷業界は、デジタル化や人手不足などの課題に直面しています。この記事では、印刷業界が2025年に向けてどのように変化していくのかを予測しています。また、印刷会社が生き残るために必要な対応策についても紹介しています。 【製造業向け】リアルタイム現場データ可視化事例20選 https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory_smart-factory_03546_S045?media=smart-factory_S045 製造業におけるリアルタイム現場データ可視化の事例を20選紹介しています。工場の現場データをリアルタイムに見える化することにより、生産効率の向上や品質管理の強化が期待できます。 【社長特別インタビュー】製造業向け現場主導“完全ペーパレス化”で10人分の工数削減！ https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory_smart-factory_03271_S045?media=smart-factory_S045 製造業における完全ペーパレス化の事例を紹介しています。完全ペーパレス化により、業務効率の向上やコスト削減が期待できます。 これらのレポートは、製造業経営者が2025年に向けて知っておくべき情報を提供しています。ぜひ、これらのレポートを読んで、参考にしていただければ幸いです。 ▼紡績・繊維業向け実際原価管理DXセミナー最新技術を活用した実際原価管理！現場改善～利益率UPまでの具体的な手法をお教えします。 https://www.funaisoken.co.jp/seminar/123657 ▼「【製造業向け】リアルタイム現場データ可視化事例20選」無料ダウンロードはこちら https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory_smart-factory_03546_S045?media=smart-factory_S045 ▼「【製造業向け】リアルタイム現場データ可視化事例20選」無料ダウンロードはこちら URL:https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory_smart-factory_03546_S045?media=smart-factory_S045 製造業の生産現場では、KPI（重要業績評価指標）の設定と運用が、業績向上や効率化において不可欠な要素となっています。適切なKPIを設定することで、企業は生産の進捗を監視し、目標達成に向けた活動を最適化できます。本記事では、KPI設定の重要性、設定方法、必要なデータ活用法について解説します。さらに、DX（デジタルトランスフォーメーション）やデータ活用した改善手法、実際の成功事例を紹介し、企業がどのように生産現場での生産性を向上させるかについて具体的に説明します。 1. KPIとは？製造業におけるKPIの重要性と基本概念 KPI（Key Performance Indicator）は、企業が目標を達成するための成果指標です。製造業では、生産性の向上、品質の確保、コストの削減、納期遵守など、さまざまな面で業績を測定するためにKPIが活用されます。KPIは単なる数値にとどまらず、企業の戦略的な課題の解決・目標の達成に向けた進捗を評価し、改善の手助けをします。 製造現場においては、KPIが進捗状況を可視化する重要な役割を担います。例えば、生産ラインの効率や製品品質の改善、原価管理・コスト管理の向上などがKPIの対象となり、それに基づいて適切な改善策を講じることができます。KPIを設定することにより、現場改善の方向性を統一することができるようになり、会社全体として一つのKPIに向けて取り組みができるようになります。また、KPIをリアルタイムに表示させることによって現場での問題発見を迅速に行い、早期の改善行動を促すことができるようになるため、製造業では頻繁に使用されている欠かせない指標です。 2. 製造現場でのKPI設定の基本ポイント 単にKPIをやみくもに設定すれば良いというわけではありません。 会社として有効なKPIを設定していくためには抑えるべきポイントがあります。 特に製造業でKPIを設定する際には、以下の基本的なポイントを押さえることが重要です。 ① 具体性 KPIは、具体的で測定可能な指標でなければなりません。例えば、「生産効率を向上させる」という漠然とした目標ではなく、「製造ラインの稼働率を90%以上に保つ」といった具体的な目標を設定します。具体的なKPIは、達成度を明確に測ることができ、現場での行動指針となります。 KPIに具体性を持たせないと、達成度を測ることが出来なくなるため、現在、KPIを達成するまでの自分の立ち位置が不明確となってしまいます。そうすると、KPI達成のために何をすれば良いのかが不明確になるため、暗中模索のごとくいつまで経っても成果が見られなくなってしまうのです。 成果が見られないと、従業員のモチベーション低下につながります。会社として効果を定量的に示すためにKPIを設定したという意図に反して、KPIに具体性を持たせないことにより、結果としてモチベーション低下につながってしまうのです。 ② 測定可能性 KPIは必ず数値で測定できるものでなければなりません。測定可能な指標がないと、目標達成度を評価することができません。 例えば、生産ラインの「稼働率」を測定することで、稼働状況が客観的に評価できます。 KPIを設定するためには、実データの取得が必要です。現場のデータ粒度が細かければ細かいほど、より詳細なデータ分析・KPI設定が出来るようになりますが、入力に手間を擁してしまいます。 当たり前ですが、データ入力は本業ではないため、できるだけ入力の手間は省きたいところです。しかし、入力の粒度を荒くしては詳細な分析・KPI設定が出来なくなってしまうのです。 この2つのバランスを保つことが大切です。 ③ 達成可能性 KPIは、現実的で達成可能なものでなければなりません。必要以上に過度に理想的な目標を設定すると、従業員が挫折しやすく、モチベーションの低下を招きます。例えば、半年で生産量を２倍にするという目標は達成困難であり、実現可能な範囲で目標を設定することが重要です。 達成の可能性はあくまで勘や経験に依存するところがいくつかありますが、過度な設定をしすぎないことが重要です。自身が設定したKPIが過度であるかどうかを見極めるためには、「このKPIを達成するためにはどのような要素をどれだけ達成することが重要なのか」といったストーリーが描けるかどうかが基準となります。 また、管理者としては単にKPIを追うだけではなく、そのKPIに現れる数値がどれだけの背景を兼ね備えているのかを理解する必要があります。KPIに至るまでの様々なパラメータ・数式があり、それらがどのように関係して現在のKPIに至るのかを決める必要があるのです。管理者とは良き現場理解者である必要があります。 ④ 関連性 KPIは、企業の戦略的目標と直接的に関連している必要があります。生産現場でのKPIは、企業全体の目標に貢献できるように設定しなければ、現場の改善が企業の成長に繋がりません。例えば、品質改善のKPIは企業のブランド価値向上に直結する重要な指標です。 会社の描くべき方向性は、PL（損益計算書）から把握することができます。損益計算書は、主に「売上」「費用」「利益」の３つの構成から成り立ちます。会社として利益を確保することを前提とした場合、必要な施策は「売上UP」または「費用DOWN」の２つに起因するものとなります。 現在設定しようとしているKPIが、この「売上UP」と「費用DOWN」のどちらに起因するのかを把握したうえで、それが会社の方向性に即しているかを判断してからKPIを設定することが重要です。 ⑤ 期限 KPIは、達成すべき期限を設定することも重要です。期限を設定することで、目標達成のための取り組みを効率的に進めることができます。例えば、3か月以内に生産効率を10%向上させるという目標は、達成するための計画が具体的になります。 期限を決めることにより、いつまでに何をしなければならないのかが明確になります。また、それが達成可能なのか・不可能なのかも見えるようになるのです。基本的に答えが決まっている中で、どのような手法を用いて、どのように現場から協力を得ることが出来るかがKPI達成の肝なのです。 また、期限を決めた後は、「何度も周知する」「現在の達成状況を常に見える化する」ことが重要です。 これにより、会社として直近で達成しなければならない数字を常に頭の中に入れておくことができるようになり、かつ従業員としても自分の「頑張り」を数字として反映させることができるため、より良い相乗効果を生むのです。 3. KPI設定の具体例：製造業での成功事例 製造業におけるKPI設定の成功事例をいくつか紹介します。 ① 生産性向上のKPI設定事例（岐阜県S社：従業員数30名） 多品種少量生産の板金加工を実施しているS社では、単品・短納期を強みとしており、得意先からの信頼を獲得しながら売上を増やしていました。 単品・短納期を強みとしているため、製造現場では今日・明日の納期の製造を常に追いかけているような忙しい現場でした。また、管理面もシステムなどを使わずに口頭でのやり取りに終始してしまう場面も多く、なかなか製品の全体像が見えずに必要以上に話をしてしまうといった場面も少なくありませんでした。 よく言えば稼働が多く、従業員同士のコミュニケーションが活発となるような仕組みができているのですが、このような仕事の仕方では生産性向上の糸口が見込めないということでKPI設定を実施しました。 この会社で設定したKPIは、「納期達成率」と「標準時間の達成率」です。 多品種少量・短納期であるため納期は厳守していきたい半面、管理面に非効率性があるため納期を守ることができていないのが現状でした。納期達成率も月1回しか見ることが出来ず、現場としても自分事のようにとらえることが今まではできていませんでした。納期達成率をリアルタイムで見えるようにしていき、さらに納期遅延した原因は何か？を追えるようにしていきました。 それによって、各現場は納期達成率を常に意識しながら現場作業を実施することができ、必然的に生産性向上が図れるようになってきたのです。 納期達成率というKPIを達成するためには、様々な要因を分析して改善していく必要があります。 今回は、納期達成率を向上するために「標準時間の達成率」をKPIとして設けました（KPIの為のKPI）。標準時間は製品・工程別で標準時間を設定し、各作業員は自分の工程においてどれだけの時間で作業を完了させなければならないのかを作業中でも意識付けできるような仕組みにしました。 KPIを明確に設けることによって、各現場作業員の全員が常に同じ方向性を向いて改善活動を実施することができるようになりました。 また、不思議な事に、KPIがリアルタイムに見えるようになると、自然とKPIを達成するための働きが出来るようになり、自然と生産性が向上します。「見られているから」だけではなく、実際のデータがすぐに見えるようになり、その場で評価されていけば自ずと評価を上げたくなるものなのです。 ② 品質管理のKPI設定事例（愛知県T社：従業員数100名） 同じく多品種少量生産を実施している部品加工のT社では、今までは客先への報告用として製品別の不良状況を集計していました。当たり前ですが、不良が発生した際には原因と対策を講じ、どのような効果が表れたかを報告するものですが、どうしても社内の現場作業員にまで不良情報が行き届かず、QC活動もなんとなくやっているのみといった状況でした。 「現場作業員が自分事としてとらえ、作業内容・不良の発生原因を全員で議論できるような仕組みが出来れば不良率は改善する！」という社長の相談を受けて、KPIを設定しました。 今回設定したKPIは「製品別工程別不良率」です。 単に「不良率」というKPIを設けるだけではなく、さらに掘り下げて製品別工程別にどれだけ不良が発生したのかをリアルタイムに把握できるようにし、具体的にどの部分で発生して、その原因が何であるのかをすぐに議論できる体制を作りました。 製品別工程別で詳細に不良率が見えるようになることで、各現場作業員はより自分の業務がどれだけ不良率に影響しているかを把握することができるようになるため、自分事としてとらえることができるようになります。良くも悪くも自分の作業の影響がすべてKPIとして見えるようになるため、KPIが達成できていない場合は改善の為の原因追及を自ら実施でき、達成できている場合はその状態を保つための施策を講じることができるようになります。 これらを個人だけに責任を負わせるのではなく、チームとして改善が出来るような体制を作ることにより、より改善を促進することができるようになるのです。T社では、各工程のリーダーを設けることにより、2～3名のグループごとにKPI達成に向けて改善活動が出来るような仕組みを構築しました。 4. KPI運用のために必要なデータとシステムの活用法 KPIの運用には、正確なデータ収集と分析が不可欠です。製造業では、生産管理システムやMES、IoT（モノのインターネット）を活用して、リアルタイムでデータを収集することが求められます。 ① データ収集の方法とその重要性 データ収集は、紙への手動入力といったアナログな集計ではなく、IoTやセンサーなどの自動化されたシステムを活用することで、効率的に行うことができます。生産設備の稼働状況や作業員の進捗、作業員の実績や使用部品の状況などをリアルタイムで把握し、そのデータをもとにKPIを分析します。 今回のKPI設定における重要なポイントは、「正確なデータ」をもとに「リアルタイム」でKPIに対する結果を表示させることです。自身が取り組んだ内容がどれだけ会社全体に影響するのかをすぐにフィードバックする仕組みにすることにより、より現場の改善が促進されます。 多くの企業では、改善活動をするためにKPIを設定しても、KPIに対する結果を見るために多くの労力を費やしてしまうという事態が発生しています。できるだけ費用を抑えて、今できる改善を模索することは良いことですが、アナログなデータ取得・集計では、時間を削減するための改善活動に時間を費やしてしまうことになり、本末転倒となりかねない状態になります。 では、具体的にどのような形でデータの正確性・リアルタイム性を担保するのかについては、次項以降で説明します。 ② KPI運用を支えるITツールとシステム（AI、IoTなど） IoTを活用して工場の設備の状態をモニタリングしたり、AIを用いてデータの傾向を予測することで、より高精度なKPI設定が可能になります。これにより、機器の故障予知や、品質不良の予測が可能になり、効率的な生産が実現します。 KPI運用を実践していくに向けて、「データが足りない」ということが多く発生します。KPI達成は、その場限りの改善にとどまってしまっては意味がなく、改善後も継続的な維持が必要となります。そういった場合、データの取得も同様に継続的に実施していく必要があります。 当たり前ですが、紙によるデータ取りを継続的に実施するのは不可能です。形骸化していき、結果として入力が雑になったり、そもそも入力してもらえなくなったりします。現場作業において、データ取りは本業ではないので当たり前の反応です。 こういった事態を防ぐためにも、AIやIoTなどを活用したデータ取得が重要となるのです。例として挙げたように、設備稼働状態のモニタリングだけではなく、仕掛品の滞留時間、人の動き、段取時間、手直しによる追加工数、等さまざまなデータをIoTを活用することによってデータ化することができるようになります。 また、取得したデータを集計することが手作業ではせっかくのIoTが無駄となってしまいます。そこで登場するのがBIツールなのです。 BIツールの詳細は下記を参考ください。 ▼製造業・工場が実践すべきBIツール活用とは？成功事例も紹介 https://smart-factory.funaisoken.co.jp/240216-3/ BIツールを活用することにより、IoTで取得したデータをリアルタイムに見たい形式に集計してその結果を評価することができるようになります。リアルタイムにデータが集計され、KPIが見えるようになることによって、現場作業員にとっても「今日はどうだったのか？」「午前中はどうだったのか？」が把握できるようになり、それがモチベーションにつながります。 KPIの成功事例でご紹介した、「納期達成率」・「標準時間の達成率」・「製品別工程別不良率」は、どれもIoTから取得したデータを集計しないとKPIとして表示することができません。 特に、設定するKPIが経営効果に結びつきやすくなればなるほど、複雑な集計作業が必要になるのです。 IoTとBIツールを活用することにより、より正確なデータをよりリアルタイムに現場へフィードバックすることができるようになるのです。 ③ DX（デジタルトランスフォーメーション）を活用した改善手法 DXを活用することで、KPI達成に向けたデータ活用や分析が高度化します。例えば、AIや機械学習を用いて、過去の生産データを基にした予測モデルを作成し、最適な生産計画を自動で設定することができます。 IoTでデータ取得・BIでデータ集計が出来るようになると、次はAIを活用して予測が出来るようになります。予測ができるようになると、事前にトラブルを把握することができ、事前に対処することができるようになります。 AIには、データが必要です。 そのデータが無いと、どんなに良いAIを使ったとしても自社に沿った結果は出てきません。 だからこそ、KPI設定を通して継続的にデータを取得し、それを蓄積していくことが重要なのです。 KPIによる改善活動を実施することにより、将来的にAI活用が実践できるようになります。 5. 製造業におけるKPI達成に向けた改善手法 KPIの達成には、継続的な改善が欠かせません。そのために、PDCAサイクルを回すことが有効です。 ① PDCAサイクル活用法 PDCA（Plan-Do-Check-Act）サイクルを回しながら、KPIの進捗を確認し、改善策を講じていきます。例えば、製造ラインの稼働率向上を目指す場合、まず現状のデータをもとに改善計画を立て（Plan）、実際に改善策を実行（Do）し、結果をチェック（Check）した後、必要に応じて対策を修正（Act）します。このサイクルを繰り返すことで、KPIの達成に近づいていきます。 ② 継続的な改善活動 例えば、品質不良を削減するために、社員全員で定期的に振り返り会議を行い、改善点を議論する場を設けることが有効です。これにより、社員の意識を高め、現場での迅速な問題解決が促進されます。 6. KPIの評価と進捗管理：成果を可視化する方法 KPIの進捗管理には、定期的な評価と成果の可視化が欠かせません。企業は、目標達成度を定期的にチェックし、達成状況に応じたフィードバックを行うことが重要です。これにより、現場のモチベーションを高めると共に、目標達成に向けた最適な戦略を導き出せます。 7. 最後に いかがでしたでしょうか？今回のコラムでは、KPI設定にあたっての重要なポイントと、KPIによる改善活動を実施することによってAI活用にどのように結びついていくのかを説明しました。 今回の内容は、下記セミナーの内容のほんの一部を取り上げてコラムにしました。 より詳細なデータ活用・AI活用・データの取得方法については下記セミナーで具体的な写真やシステム画像を用いてご紹介しています。 是非ご参加ください。 ▼紡績・繊維業向け実際原価管理DXセミナー最新技術を活用した実際原価管理！現場改善～利益率UPまでの具体的な手法をお教えします。 https://www.funaisoken.co.jp/seminar/123657 8. 関連する記事 製造業経営者必見！基幹システムを最大活用するためのマスタ整備のコツとは？ https://smart-factory.funaisoken.co.jp/220822/ 製造業におけるマスタ整備の重要性と、その方法について解説しています。マスタ整備が適切に行われていない場合、業務の効率化やデータの活用が難しくなります。この記事では、マスタ整備のポイントや、具体的な方法について紹介しています。   製造業が基幹システム導入・刷新で失敗しないためには https://smart-factory.funaisoken.co.jp/230313-2/ 製造業における基幹システム導入・刷新のポイントについて解説しています。基幹システムの導入・刷新は、企業にとって大きなプロジェクトです。そのため、失敗しないことが重要です。この記事では、失敗しないためのポイントや、成功事例について紹介しています。   AI導入で製造業の仕事はなくなるのか？2024年の展望 https://smart-factory.funaisoken.co.jp/240522-4/ AIが製造業に与える影響について解説しています。この記事では、AIの導入により、製造業の生産性が向上し、競争力が強まることについて具体的に記載されています。   無人搬送車（AGVとAMR）の違いと製造業への導入メリット・事例について解説 https://smart-factory.funaisoken.co.jp/230920-2/ 無人搬送車（AGVとAMR）の違いと、製造業への導入メリットについて解説しています。無人搬送車とは、自動で荷物を運ぶロボットです。AGVとAMRは、制御方法や用途が異なります。この記事では、両者の違いや、製造業への導入メリットについて紹介しています。   製造業経営者が知っておきたいChatGPT活用手順 https://smart-factory.funaisoken.co.jp/240409/ 製造業におけるChatGPTの活用方法について解説しています。ChatGPTとは、自然言語処理モデルの一種です。ChatGPTは、製造業におけるさまざまな業務に活用できます。この記事では、ChatGPTの活用手順や、具体的な活用事例について紹介しています。 9. 関連するレポート 【製造業 原価管理】時流予測レポート2025 https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/jy-cost_S045?media=smart-factory_S045 2025年に向けて製造業における原価管理の重要性を説いた記事です。製造業の現状と今後のトレンドを、原価管理の視点から解説しています。正確なデータ収集によるデータドリブン経営の実現、人手不足に対応するための業務効率化方法、AI活用などが主な内容です。ペーパーレス化、製品別利益の把握、AI活用に関心のある経営者におすすめです。 【印刷業向け】時流予測レポート2025 https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/jy-printing_S045?media=smart-factory_S045 印刷業界は、デジタル化や人手不足などの課題に直面しています。この記事では、印刷業界が2025年に向けてどのように変化していくのかを予測しています。また、印刷会社が生き残るために必要な対応策についても紹介しています。 【製造業向け】リアルタイム現場データ可視化事例20選 https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory_smart-factory_03546_S045?media=smart-factory_S045 製造業におけるリアルタイム現場データ可視化の事例を20選紹介しています。工場の現場データをリアルタイムに見える化することにより、生産効率の向上や品質管理の強化が期待できます。 【社長特別インタビュー】製造業向け現場主導“完全ペーパレス化”で10人分の工数削減！ https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory_smart-factory_03271_S045?media=smart-factory_S045 製造業における完全ペーパレス化の事例を紹介しています。完全ペーパレス化により、業務効率の向上やコスト削減が期待できます。 これらのレポートは、製造業経営者が2025年に向けて知っておくべき情報を提供しています。ぜひ、これらのレポートを読んで、参考にしていただければ幸いです。 ▼紡績・繊維業向け実際原価管理DXセミナー最新技術を活用した実際原価管理！現場改善～利益率UPまでの具体的な手法をお教えします。 https://www.funaisoken.co.jp/seminar/123657 ▼「【製造業向け】リアルタイム現場データ可視化事例20選」無料ダウンロードはこちら https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory_smart-factory_03546_S045?media=smart-factory_S045

この度は本コラムをお読みいただきありがとうございます。船井総合研究所の志田雅樹です。 ここでは「製造業　原価管理時流予測レポート2025」の内容を一部ご紹介します。 ご興味のある方はぜひレポートをダウンロードいただき、詳細をお読みください。 URL： https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/jy-cost_S045 本コラムが皆様のさらなる発展の一助になりますと幸いです。 1. はじめに 製造業を取り巻く環境は、少子高齢化による労働力不足、グローバル競争の激化、そして技術革新の加速など、常に変化し続けています。このような状況下で、企業が持続的に成長するためには、デジタルトランスフォーメーション（DX）によるコスト削減を実現させることが不可欠です。 本コラムでは、製造業におけるDX推進の鍵となる「原価管理」と、その進化を支える「AI」および「IoT」の活用について解説します。これらの技術を導入することで、経営改善を効率的に進め、競争優位性を確立することが可能です。特に、現場の従業員がデータに基づいた改善活動を自律的に行える体制構築を目指す経営者の方々はぜひ最後までお読みいただけますと幸いです。 2. 2025年のトレンド 2025年には、AI技術がほぼすべての業種で導入・活用されることが予測されています。特に製造業においては、見積AI、生産計画AI、類似図面検索AI、画像検査AI、工程設計AIなど、様々なAIが実用化され、業務効率化やコスト削減に大きく貢献すると考えられます。 これらのAI技術を最大限に活用するためには、正確なデータが不可欠です。そこで、製造現場における従業員の作業時間（工数）をタブレットやIoTを活用して正確に収集することが求められます。 3. 原価管理でできること 原価管理とは、製品を製造する上でかかる費用を適切に管理し、利益を確保するための活動です。原価管理が適切に行われていない場合、製品別の利益や見積価格の妥当性、見積と実績の差異などが曖昧になり、経営判断に悪影響を及ぼす可能性があります。 原価管理を徹底することで、以下のことが可能になります。 製品ごとの正確な利益を把握する 適切な見積価格を設定する 見積と実績の差異を分析し、改善点を見つける コスト削減のための具体的な施策を立案・実行する 生産計画の最適化 また、収集したデータを可視化することで、さらに多くの情報を引き出すことができます。例えば、以下のような可視化が可能です: 製品別の粗利額 顧客別の売上と粗利 製品・工程・不良理由別の不良件数 日別の不良率の推移 これらのデータを分析することで、経営者は迅速かつ正確な意思決定を行うことができ、企業の競争力強化に繋がります。 4. 原価管理とAIの関係性 これまで原価管理とAIについて2軸で述べてきましたが、原価管理とAI活用は密接な関係があります。AIは、学習データに基づいて答えを導き出すため、その元となるデータが不正確だとAIの精度も低下してしまいます。原価管理で正確な製造工数データを収集することで、見積AIや生産計画AIなどの精度が向上し、利益率の向上や生産性の向上が期待できます。 具体的には、以下の様なデータがAIの学習に用いられます。 見積データ 製造工数データ 生産計画データ 不良データ 図面データ これらのデータを蓄積し、AIが分析することで、より精度の高い予測や最適化が可能になります。例えば、過去の見積データを蓄積することで、新規案件の見積をAIが自動で算出したり、過去の製造実績データを蓄積することで、最適化された生産計画をAIが自動で立案したりすることが可能になります。 また、IoTを活用することで、製造現場のデータをリアルタイムで収集し、より正確な原価管理を実現できます。RFIDタグやビーコンを利用して人の動きを把握したり、センサーで設備の稼働状況や生産量を把握したりすることで、リアルタイムな原価把握、正確な原価計算、ムダの可視化、迅速な意思決定に繋がります。 5. まとめ 原価管理は、製造業における経営改善の基盤であり、AIやIoTといった最新技術を活用することで、その効果を最大化することが可能です。正確なデータ収集、データに基づいた分析、そして継続的な改善が、競争の激しい現代の製造業において、持続的な成長を達成するための鍵となります。本コラムで紹介した情報を参考に、ぜひ貴社の原価管理改革に取り組んでみてください。 6. レポートダウンロードのご案内 本コラムでは、製造業における原価管理の重要性、AIやIoTの活用について解説しました。 原価管理は、AI活用と非常に親和性の高い取り組みであり、もはや決算のためだけのものではありません。今後の人手不足に立ち向かうため、本コラムが皆様の原価管理・AIの活用に取り組むきっかけになれば幸いです。 より詳しい情報や具体的な導入事例については、本コラムで参照したレポートをダウンロードしてご確認ください。 船井総研では、工場診断・データ取得方法の検討・データ可視化・AI活用まで一気通貫したお手伝いが可能です。ご興味を持っていただいた方はぜひ、無料の経営相談をご活用ください。 今後とも船井総研として情報発信を進めてまいりますので、よろしくお願い申し上げます。 ご興味のある方はぜひご参加ください。 https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/jy-cost_S045 https://lp.funaisoken.co.jp/mt/form01/inquiry-S045.html?siteno=S045 この度は本コラムをお読みいただきありがとうございます。船井総合研究所の志田雅樹です。 ここでは「製造業　原価管理時流予測レポート2025」の内容を一部ご紹介します。 ご興味のある方はぜひレポートをダウンロードいただき、詳細をお読みください。 URL： https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/jy-cost_S045 本コラムが皆様のさらなる発展の一助になりますと幸いです。 1. はじめに 製造業を取り巻く環境は、少子高齢化による労働力不足、グローバル競争の激化、そして技術革新の加速など、常に変化し続けています。このような状況下で、企業が持続的に成長するためには、デジタルトランスフォーメーション（DX）によるコスト削減を実現させることが不可欠です。 本コラムでは、製造業におけるDX推進の鍵となる「原価管理」と、その進化を支える「AI」および「IoT」の活用について解説します。これらの技術を導入することで、経営改善を効率的に進め、競争優位性を確立することが可能です。特に、現場の従業員がデータに基づいた改善活動を自律的に行える体制構築を目指す経営者の方々はぜひ最後までお読みいただけますと幸いです。 2. 2025年のトレンド 2025年には、AI技術がほぼすべての業種で導入・活用されることが予測されています。特に製造業においては、見積AI、生産計画AI、類似図面検索AI、画像検査AI、工程設計AIなど、様々なAIが実用化され、業務効率化やコスト削減に大きく貢献すると考えられます。 これらのAI技術を最大限に活用するためには、正確なデータが不可欠です。そこで、製造現場における従業員の作業時間（工数）をタブレットやIoTを活用して正確に収集することが求められます。 3. 原価管理でできること 原価管理とは、製品を製造する上でかかる費用を適切に管理し、利益を確保するための活動です。原価管理が適切に行われていない場合、製品別の利益や見積価格の妥当性、見積と実績の差異などが曖昧になり、経営判断に悪影響を及ぼす可能性があります。 原価管理を徹底することで、以下のことが可能になります。 製品ごとの正確な利益を把握する 適切な見積価格を設定する 見積と実績の差異を分析し、改善点を見つける コスト削減のための具体的な施策を立案・実行する 生産計画の最適化 また、収集したデータを可視化することで、さらに多くの情報を引き出すことができます。例えば、以下のような可視化が可能です: 製品別の粗利額 顧客別の売上と粗利 製品・工程・不良理由別の不良件数 日別の不良率の推移 これらのデータを分析することで、経営者は迅速かつ正確な意思決定を行うことができ、企業の競争力強化に繋がります。 4. 原価管理とAIの関係性 これまで原価管理とAIについて2軸で述べてきましたが、原価管理とAI活用は密接な関係があります。AIは、学習データに基づいて答えを導き出すため、その元となるデータが不正確だとAIの精度も低下してしまいます。原価管理で正確な製造工数データを収集することで、見積AIや生産計画AIなどの精度が向上し、利益率の向上や生産性の向上が期待できます。 具体的には、以下の様なデータがAIの学習に用いられます。 見積データ 製造工数データ 生産計画データ 不良データ 図面データ これらのデータを蓄積し、AIが分析することで、より精度の高い予測や最適化が可能になります。例えば、過去の見積データを蓄積することで、新規案件の見積をAIが自動で算出したり、過去の製造実績データを蓄積することで、最適化された生産計画をAIが自動で立案したりすることが可能になります。 また、IoTを活用することで、製造現場のデータをリアルタイムで収集し、より正確な原価管理を実現できます。RFIDタグやビーコンを利用して人の動きを把握したり、センサーで設備の稼働状況や生産量を把握したりすることで、リアルタイムな原価把握、正確な原価計算、ムダの可視化、迅速な意思決定に繋がります。 5. まとめ 原価管理は、製造業における経営改善の基盤であり、AIやIoTといった最新技術を活用することで、その効果を最大化することが可能です。正確なデータ収集、データに基づいた分析、そして継続的な改善が、競争の激しい現代の製造業において、持続的な成長を達成するための鍵となります。本コラムで紹介した情報を参考に、ぜひ貴社の原価管理改革に取り組んでみてください。 6. レポートダウンロードのご案内 本コラムでは、製造業における原価管理の重要性、AIやIoTの活用について解説しました。 原価管理は、AI活用と非常に親和性の高い取り組みであり、もはや決算のためだけのものではありません。今後の人手不足に立ち向かうため、本コラムが皆様の原価管理・AIの活用に取り組むきっかけになれば幸いです。 より詳しい情報や具体的な導入事例については、本コラムで参照したレポートをダウンロードしてご確認ください。 船井総研では、工場診断・データ取得方法の検討・データ可視化・AI活用まで一気通貫したお手伝いが可能です。ご興味を持っていただいた方はぜひ、無料の経営相談をご活用ください。 今後とも船井総研として情報発信を進めてまいりますので、よろしくお願い申し上げます。 ご興味のある方はぜひご参加ください。 https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/jy-cost_S045 https://lp.funaisoken.co.jp/mt/form01/inquiry-S045.html?siteno=S045

この度は本コラムをお読みいただきありがとうございます。 ここでは、2025年に向けて無料ダウンロードレポートを概要とともにご紹介します。 ご興味があるレポートがございましたら、ぜひリンクよりダウンロードください。 本コラムが皆様のさらなる発展の一助になりますと幸いです。 1. はじめに 皆様こんにちは。本コラムでは主に原価管理における工数取得・データ分析・見える化に特化したコラムをまとめてご紹介します。 2025年に向けて、少しでも本コラム、レポートがお役に立てれば幸いです。 2. レポート一覧 ・製造業 原価管理】時流予測レポート2025【このレポートでは、製造業における原価管理の重要性と、それを支えるAIとIoTの活用について解説しています。製造業では、人手不足が進む中で、DX化による生産性向上が不可欠です。2025年には、AIが様々な業務に導入され、特に見積AI、生産計画AIなどが活用されると予測されています。これらのAIを有効に活用するためには、正確なデータが必要であり、特に製造工数のデータ収集が重要になります。IoTを活用することで、リアルタイムなデータ収集が可能になり、より正確な原価管理、ムダの可視化、迅速な意思決定に繋がります。原価管理は、AI活用のための第一歩であり、企業の競争力強化に不可欠です。今後の製造業においては正確なデータ収集とそれを可視化することが重要です。URL：https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/jy-cost_S045   ・【製造業 ロボット活用・自動化】時流予測レポート2025 製造業における人手不足と生産性向上の課題を解決する鍵は、自動化とロボット活用にあります。このレポートでは、2025年の製造業における自動化・ロボット活用の時流予測を基に、具体的な導入手法を解説します。少子高齢化による労働力不足が深刻化する中、製造業の有効求人倍率は全産業平均を大きく上回っています。さらに、日本の労働生産性は主要先進国と比較して低く、グローバル競争の激化に対応するため、生産性向上が不可欠です。本レポートでは、協働ロボットの市場が拡大し、特に海外製の低価格な協働ロボットがニーズに応える可能性に着目しています。4つのSTEPで進めるロボット導入プロセスや、ROI（投資対効果）を考慮した導入計画など、具体的な取組みを紹介します。自動化・ロボット活用を成功に導くための段階的なサポート体制についても解説しており、現状分析から導入、運用・保守までを支援します。コストを抑えながら生産性を向上させたい製造業の方々にとって、必見の内容です。URL：https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/jy-robot_S045   ・製造業 基幹システム導入・活用】時流予測レポート2025このレポートでは、日本の製造業の現状と、2025年に向けたデジタル化、サステナビリティ、グローバル化の重要性を解説しています。日本の製造業は、売上高が横ばいである一方、海外売上比率が高い企業が多く、グローバル市場での競争が激化しています。2025年には、IoTやAI技術の活用、基幹システム（ERP）の導入が加速し、リアルタイムなデータ分析による生産効率の向上が期待されます。また、環境負荷を減らすための技術革新や、新興市場のニーズに応じた製品開発が重要になります。企業が取り組むべきは、システム基盤と運用基盤の整備、そしてDX人材の育成です。具体的には、業務改革を伴う基幹システム（ERP）の導入が推奨され、その際には、業務標準化、一元データ化、データ可視化がポイントになります。基幹システム（ERP）の導入事例として、鋳造会社とセットメーカー会社の事例が紹介されており、業務効率化、コスト削減、データの一元管理などの効果が得られています。システム導入には、プロジェクトマネージャの強力なリーダーシップと、会社全体での協力体制が不可欠です。URL：https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/jy-core-system_S045   ・【社長特別インタビュー】製造業向け現場主導“完全ペーパレス化”で10人分の工数削減！ 自動車部品製造業における現場主導のペーパレス化とデータ活用による業務効率化と利益改善の事例を紹介するレポートです。従業員140名の企業が、製造現場での手書き作業をデジタル化し、10人分の工数削減を実現した過程を詳細に解説します。 レポートでは、紙帳票のデジタル化から、リアルタイムな生産進捗管理、そしてデータに基づいた現場改善まで、具体的な取り組みを紹介。タブレット端末の導入や、生産管理システムと連携した簡易アプリの活用により、作業時間の正確な取得とデータ分析の自動化を実現。さらに、BIツールを活用したデータ分析により、赤字製品の特定やボトルネック工程の発見など、これまで見えなかった課題が明確になりました。客観的なデータを示すことで、現場社員の意識改革を促し、「もっと頑張れ」ではない、具体的な改善活動へと繋がっています。 このレポートを読むことで、以下のポイントが理解できます。 ペーパレス化の具体的なステップ データドリブンな現場改善の手法 社員の意識改革がもたらす効果 データ活用はあくまで手段であり、社員の意識改革こそが本質であるという重要な教訓も得られます。製造業におけるDX推進、原価管理、そして利益改善に関心のある方にとって、必読の内容です。 URL:https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory_smart-factory_03271_S045?media=smart-factory_S045   ・【製造業向け】正確なデータ分析につながる個別原価取得解説レポート このレポートでは、中堅・中小製造業が抱える原価管理の課題と、その解決策としてのDX化について解説しています。多くの企業が、基幹システムを十分に活用できていない、紙ベースでの管理が多くデータが見つからない、製品ごとの利益率が不明確といった課題を抱えています。これらの課題を解決するために、正確な製造原価（実際工数）の把握が不可欠です。 レポートでは、実際工数を取得する具体的な方法として、タブレットやRFID（センサー）の活用を紹介しています。タブレットを使用する場合は、作業者が作業開始時と終了時にタブレットを操作して工数を記録します。RFIDの場合は、作業場や製品に設置したセンサーが自動的に作業時間を感知し、データをシステムで一元管理します。 取得したデータを集計・可視化・分析することで、担当者別、得意先別などの詳細な分析が可能になり、見積もりの再検討や作業のボトルネック解消に繋げることができます。これにより、働きやすい環境づくりと利益の最大化が実現できます。 システムをフル活用するためには、社長が主導でプロジェクトを推進し、担当者・チームを決定し、スケジュールを明確にすることが重要です。また、自社に最適なデータ取得手段を選定し、必要に応じて補助金の活用も検討することが推奨されています。 URL:https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory_smart-factory_02507_S045?media=smart-factory_S045   ・【製造業向け】原価管理システムと補助金成功事例レポート 中堅・中小企業の経営者の皆様へ、補助金を活用した原価管理システム導入の成功事例をご紹介します。このレポートでは、金属加工業の株式会社M社が、手書き日報や手動転記作業を廃止し、リアルタイムでの収支把握を実現した過程を詳細に解説しています。M社では、システム導入を単なる手段ではなく、業務改革を目的とし、担当者を巻き込んだフロー構築を行いました。 レポートでは、当時の課題として、Excelマクロの属人化、紙日報の手入力、リアルタイムな情報把握の欠如などを挙げています。これらの課題に対し、M社は既存システムを活かしつつ、全自動データ化とリアルタイム分析が可能なシステムを構築しました。作業者の作業状況を全自動で取得し、クラウドへ保存、生産管理システムと自動連携させることで、正確なデータに基づいたボトルネック工程の把握、属人化の解消、そして事務員の効率化を実現しています。 さらに、補助金申請のポイントとして、早期の情報収集と着手、国や自治体の方針に合致した事業計画、十分な検討に基づいたシステム選定、そして期待される効果の明確化が重要であることを解説しています。補助金専門家の活用も推奨しており、事業計画の策定から申請資料作成までをサポートできる専門家を紹介しています。 このレポートは、コスト削減、生産性向上、そして競争力強化を目指す中小製造業の皆様にとって、具体的なヒントを与えてくれるでしょう。 URL:https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory_smart-factory_01906_S045?media=smart-factory_S045   ・【製造業向け】リアルタイム現場データ可視化事例20選 このレポートでは、製造業におけるリアルタイムな現場データの可視化事例を20個紹介しています。これらの事例は、利益管理・原価管理、工数管理、稼働監視、生産計画、不良管理、進捗管理、納期管理といった多岐にわたる分野を網羅しています。 具体的な可視化の例として、製品個別原価算出、製品別原価一覧、客先別売上総額と粗利率、間接費を含めた原価管理、総合消耗品管理、製品別消耗品管理、工程別原価管理・原価改善などがあります。また、設備別稼働監視、工場内稼働監視、ライン別稼働監視といった稼働状況の可視化や、設備別生産負荷管理による生産計画の最適化も紹介されています。さらに、工場別不良管理、検査記録集計表による不良分析、工程別工数分析による原価改善、人別稼働状況管理による作業時間の可視化、会社全体納期進捗管理、会社全体納期達成率管理による納期管理、そして工程出来高管理による生産状況の把握も含まれています。 これらの事例は、製造現場の様々なデータを可視化することで、原価管理の改善、生産効率の向上、不良品の削減、納期遵守率の向上に繋がることを示唆しています。レポートでは、これらの可視化事例の実際の資料も一部改変して掲載しており、具体的なイメージを掴むことができます。 URL:https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory_smart-factory_03546_S045?media=smart-factory_S045   ・製造業DX戦略 ロードマップ策定のポイント！ 製造業のDX戦略、ロードマップ策定でお困りではありませんか？このレポートでは、多拠点・多部門でのDX化を成功させるためのロードマップ策定のポイントを徹底解説します。まず、ロードマップとは、関係者が同じ目標に向かって中長期的な計画を実行するための道標です。計画策定の初期段階として、現状の課題を洗い出し、優先順位をつけることが重要です。さらに、業務改善の可能性を検討し、システム間の連携やデータ一元化を意識する必要があります。 本レポートでは、具体的なDX取り組み事例も多数紹介。 システム導入・リニューアルによるコストダウンや業務効率化の事例 AI・IoT・デジタル化による見積もり業務の効率化や異常検知の事例 自動化・ロボット化による生産性向上や省人化の事例 さらに、ロードマップなしでDX化を進めた場合に陥りやすい失敗事例も紹介。 社内リソース不足によるスケジュールの遅延やコスト増加 目標未設定によるシステム導入の失敗 関係者との調整不足による反発 データ連携不足による二重入力 計画不備による情報不足 予算不足によるDX化の中断 これらの事例から、ロードマップ策定の重要性を理解していただけるでしょう。このレポートを参考に、自社に合ったDX戦略を策定し、着実に実行することで、競争力強化と持続的な成長を実現しましょう。ぜひ、ダウンロードしてご活用ください。 URL:https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory__02991_S045?media=smart-factory_S045   3. まとめ 以上、年末年始に読みたいレポート一覧でした。お役に立てるレポートはございましたでしょうか。 ご興味をお持ちいただいたレポートは無料でダウンロードが可能でですので、ぜひご一読ください。 また、船井総研では無料の質疑応答会をオンラインで開催しております。レポートの内容はもちろんのこと、貴社の課題感やお悩み事もご対応可能です。 ぜひ、ご活用ください。 URL: https://lp.funaisoken.co.jp/mt/form01/inquiry-S045.html?siteno=S045 この度は本コラムをお読みいただきありがとうございます。 ここでは、2025年に向けて無料ダウンロードレポートを概要とともにご紹介します。 ご興味があるレポートがございましたら、ぜひリンクよりダウンロードください。 本コラムが皆様のさらなる発展の一助になりますと幸いです。 1. はじめに 皆様こんにちは。本コラムでは主に原価管理における工数取得・データ分析・見える化に特化したコラムをまとめてご紹介します。 2025年に向けて、少しでも本コラム、レポートがお役に立てれば幸いです。 2. レポート一覧 ・製造業 原価管理】時流予測レポート2025【このレポートでは、製造業における原価管理の重要性と、それを支えるAIとIoTの活用について解説しています。製造業では、人手不足が進む中で、DX化による生産性向上が不可欠です。2025年には、AIが様々な業務に導入され、特に見積AI、生産計画AIなどが活用されると予測されています。これらのAIを有効に活用するためには、正確なデータが必要であり、特に製造工数のデータ収集が重要になります。IoTを活用することで、リアルタイムなデータ収集が可能になり、より正確な原価管理、ムダの可視化、迅速な意思決定に繋がります。原価管理は、AI活用のための第一歩であり、企業の競争力強化に不可欠です。今後の製造業においては正確なデータ収集とそれを可視化することが重要です。URL：https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/jy-cost_S045   ・【製造業 ロボット活用・自動化】時流予測レポート2025 製造業における人手不足と生産性向上の課題を解決する鍵は、自動化とロボット活用にあります。このレポートでは、2025年の製造業における自動化・ロボット活用の時流予測を基に、具体的な導入手法を解説します。少子高齢化による労働力不足が深刻化する中、製造業の有効求人倍率は全産業平均を大きく上回っています。さらに、日本の労働生産性は主要先進国と比較して低く、グローバル競争の激化に対応するため、生産性向上が不可欠です。本レポートでは、協働ロボットの市場が拡大し、特に海外製の低価格な協働ロボットがニーズに応える可能性に着目しています。4つのSTEPで進めるロボット導入プロセスや、ROI（投資対効果）を考慮した導入計画など、具体的な取組みを紹介します。自動化・ロボット活用を成功に導くための段階的なサポート体制についても解説しており、現状分析から導入、運用・保守までを支援します。コストを抑えながら生産性を向上させたい製造業の方々にとって、必見の内容です。URL：https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/jy-robot_S045   ・製造業 基幹システム導入・活用】時流予測レポート2025このレポートでは、日本の製造業の現状と、2025年に向けたデジタル化、サステナビリティ、グローバル化の重要性を解説しています。日本の製造業は、売上高が横ばいである一方、海外売上比率が高い企業が多く、グローバル市場での競争が激化しています。2025年には、IoTやAI技術の活用、基幹システム（ERP）の導入が加速し、リアルタイムなデータ分析による生産効率の向上が期待されます。また、環境負荷を減らすための技術革新や、新興市場のニーズに応じた製品開発が重要になります。企業が取り組むべきは、システム基盤と運用基盤の整備、そしてDX人材の育成です。具体的には、業務改革を伴う基幹システム（ERP）の導入が推奨され、その際には、業務標準化、一元データ化、データ可視化がポイントになります。基幹システム（ERP）の導入事例として、鋳造会社とセットメーカー会社の事例が紹介されており、業務効率化、コスト削減、データの一元管理などの効果が得られています。システム導入には、プロジェクトマネージャの強力なリーダーシップと、会社全体での協力体制が不可欠です。URL：https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/jy-core-system_S045   ・【社長特別インタビュー】製造業向け現場主導“完全ペーパレス化”で10人分の工数削減！ 自動車部品製造業における現場主導のペーパレス化とデータ活用による業務効率化と利益改善の事例を紹介するレポートです。従業員140名の企業が、製造現場での手書き作業をデジタル化し、10人分の工数削減を実現した過程を詳細に解説します。 レポートでは、紙帳票のデジタル化から、リアルタイムな生産進捗管理、そしてデータに基づいた現場改善まで、具体的な取り組みを紹介。タブレット端末の導入や、生産管理システムと連携した簡易アプリの活用により、作業時間の正確な取得とデータ分析の自動化を実現。さらに、BIツールを活用したデータ分析により、赤字製品の特定やボトルネック工程の発見など、これまで見えなかった課題が明確になりました。客観的なデータを示すことで、現場社員の意識改革を促し、「もっと頑張れ」ではない、具体的な改善活動へと繋がっています。 このレポートを読むことで、以下のポイントが理解できます。 ペーパレス化の具体的なステップ データドリブンな現場改善の手法 社員の意識改革がもたらす効果 データ活用はあくまで手段であり、社員の意識改革こそが本質であるという重要な教訓も得られます。製造業におけるDX推進、原価管理、そして利益改善に関心のある方にとって、必読の内容です。 URL:https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory_smart-factory_03271_S045?media=smart-factory_S045   ・【製造業向け】正確なデータ分析につながる個別原価取得解説レポート このレポートでは、中堅・中小製造業が抱える原価管理の課題と、その解決策としてのDX化について解説しています。多くの企業が、基幹システムを十分に活用できていない、紙ベースでの管理が多くデータが見つからない、製品ごとの利益率が不明確といった課題を抱えています。これらの課題を解決するために、正確な製造原価（実際工数）の把握が不可欠です。 レポートでは、実際工数を取得する具体的な方法として、タブレットやRFID（センサー）の活用を紹介しています。タブレットを使用する場合は、作業者が作業開始時と終了時にタブレットを操作して工数を記録します。RFIDの場合は、作業場や製品に設置したセンサーが自動的に作業時間を感知し、データをシステムで一元管理します。 取得したデータを集計・可視化・分析することで、担当者別、得意先別などの詳細な分析が可能になり、見積もりの再検討や作業のボトルネック解消に繋げることができます。これにより、働きやすい環境づくりと利益の最大化が実現できます。 システムをフル活用するためには、社長が主導でプロジェクトを推進し、担当者・チームを決定し、スケジュールを明確にすることが重要です。また、自社に最適なデータ取得手段を選定し、必要に応じて補助金の活用も検討することが推奨されています。 URL:https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory_smart-factory_02507_S045?media=smart-factory_S045   ・【製造業向け】原価管理システムと補助金成功事例レポート 中堅・中小企業の経営者の皆様へ、補助金を活用した原価管理システム導入の成功事例をご紹介します。このレポートでは、金属加工業の株式会社M社が、手書き日報や手動転記作業を廃止し、リアルタイムでの収支把握を実現した過程を詳細に解説しています。M社では、システム導入を単なる手段ではなく、業務改革を目的とし、担当者を巻き込んだフロー構築を行いました。 レポートでは、当時の課題として、Excelマクロの属人化、紙日報の手入力、リアルタイムな情報把握の欠如などを挙げています。これらの課題に対し、M社は既存システムを活かしつつ、全自動データ化とリアルタイム分析が可能なシステムを構築しました。作業者の作業状況を全自動で取得し、クラウドへ保存、生産管理システムと自動連携させることで、正確なデータに基づいたボトルネック工程の把握、属人化の解消、そして事務員の効率化を実現しています。 さらに、補助金申請のポイントとして、早期の情報収集と着手、国や自治体の方針に合致した事業計画、十分な検討に基づいたシステム選定、そして期待される効果の明確化が重要であることを解説しています。補助金専門家の活用も推奨しており、事業計画の策定から申請資料作成までをサポートできる専門家を紹介しています。 このレポートは、コスト削減、生産性向上、そして競争力強化を目指す中小製造業の皆様にとって、具体的なヒントを与えてくれるでしょう。 URL:https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory_smart-factory_01906_S045?media=smart-factory_S045   ・【製造業向け】リアルタイム現場データ可視化事例20選 このレポートでは、製造業におけるリアルタイムな現場データの可視化事例を20個紹介しています。これらの事例は、利益管理・原価管理、工数管理、稼働監視、生産計画、不良管理、進捗管理、納期管理といった多岐にわたる分野を網羅しています。 具体的な可視化の例として、製品個別原価算出、製品別原価一覧、客先別売上総額と粗利率、間接費を含めた原価管理、総合消耗品管理、製品別消耗品管理、工程別原価管理・原価改善などがあります。また、設備別稼働監視、工場内稼働監視、ライン別稼働監視といった稼働状況の可視化や、設備別生産負荷管理による生産計画の最適化も紹介されています。さらに、工場別不良管理、検査記録集計表による不良分析、工程別工数分析による原価改善、人別稼働状況管理による作業時間の可視化、会社全体納期進捗管理、会社全体納期達成率管理による納期管理、そして工程出来高管理による生産状況の把握も含まれています。 これらの事例は、製造現場の様々なデータを可視化することで、原価管理の改善、生産効率の向上、不良品の削減、納期遵守率の向上に繋がることを示唆しています。レポートでは、これらの可視化事例の実際の資料も一部改変して掲載しており、具体的なイメージを掴むことができます。 URL:https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory_smart-factory_03546_S045?media=smart-factory_S045   ・製造業DX戦略 ロードマップ策定のポイント！ 製造業のDX戦略、ロードマップ策定でお困りではありませんか？このレポートでは、多拠点・多部門でのDX化を成功させるためのロードマップ策定のポイントを徹底解説します。まず、ロードマップとは、関係者が同じ目標に向かって中長期的な計画を実行するための道標です。計画策定の初期段階として、現状の課題を洗い出し、優先順位をつけることが重要です。さらに、業務改善の可能性を検討し、システム間の連携やデータ一元化を意識する必要があります。 本レポートでは、具体的なDX取り組み事例も多数紹介。 システム導入・リニューアルによるコストダウンや業務効率化の事例 AI・IoT・デジタル化による見積もり業務の効率化や異常検知の事例 自動化・ロボット化による生産性向上や省人化の事例 さらに、ロードマップなしでDX化を進めた場合に陥りやすい失敗事例も紹介。 社内リソース不足によるスケジュールの遅延やコスト増加 目標未設定によるシステム導入の失敗 関係者との調整不足による反発 データ連携不足による二重入力 計画不備による情報不足 予算不足によるDX化の中断 これらの事例から、ロードマップ策定の重要性を理解していただけるでしょう。このレポートを参考に、自社に合ったDX戦略を策定し、着実に実行することで、競争力強化と持続的な成長を実現しましょう。ぜひ、ダウンロードしてご活用ください。 URL:https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory__02991_S045?media=smart-factory_S045   3. まとめ 以上、年末年始に読みたいレポート一覧でした。お役に立てるレポートはございましたでしょうか。 ご興味をお持ちいただいたレポートは無料でダウンロードが可能でですので、ぜひご一読ください。 また、船井総研では無料の質疑応答会をオンラインで開催しております。レポートの内容はもちろんのこと、貴社の課題感やお悩み事もご対応可能です。 ぜひ、ご活用ください。 URL: https://lp.funaisoken.co.jp/mt/form01/inquiry-S045.html?siteno=S045

1. 製造業における人手不足と少子高齢化の影響 製造業は日本経済の柱となる産業ですが、少子高齢化が進む中で、労働力人口の減少が業界に大きな影響を与えています。厚生労働省や経済産業省の調査によれば、製造業の現場では人手不足がますます深刻化しており、特に若年層の採用が難しくなっています。高齢化が進む中で熟練工の引退が進み、技術伝承ができず、企業の生産性や競争力に影響を及ぼしています。また、これにより製造業全体の成長が鈍化し、競争力の低下を招いています。 経済産業省の「ものづくり白書」では、製造業の労働力人口が過去10年間で約10%減少したことが示されています。これは主に、少子化による若年層の労働力不足と、業界における高齢化が主な原因です。 2. 人手不足の根本的な原因とその影響 製造業の人手不足の原因は、少子高齢化に加え、労働環境や業務の属人化にもあります。少子化によって新たな労働力を確保するのが難しく、現場作業の多くが高齢者に依存しています。この結果、熟練工の引退後のスキル継承がうまくいかず、業務の質や効率が低下するという悪循環に陥っています。 さらに、製造業の業務は肉体的に負担が大きく、また、作業内容が複雑なため、若年層の参入が少ないという問題もあります。これにより、企業は急速な生産性向上や競争力維持が困難となり、業績の低下に繋がっています。 製造業の人手不足が生産性に与える影響は大きく、作業の効率が下がり、競争力が低下します。また、離職率の増加も問題であり、特に製造現場では若年層の定着率が低く、慢性的な人手不足が解消されない状況が続いています。 3. 効率化と技術革新の導入で人手不足を解消 人手不足を解決するためには、効率化が不可欠です。特に、AIやIoT技術、ロボットによる自動化の導入は、製造業において非常に効果的です。これらの技術を活用することで、作業の効率を劇的に向上させ、人的資源の不足を補うことができます。 AI・IoTの導入事例ある製造企業では、AIを活用して生産ラインのデータをリアルタイムで分析し、最適な生産計画を立てています。この結果、生産性が向上し、人的作業の負担が軽減されました。また、IoT技術を使って工場内の機器の状態を常に監視し、メンテナンスのタイミングを最適化することで、設備の稼働率が向上しています。また、IoT機器を導入して作業者の工数を完全自動取得し、正確なデータ分析から生産計画・見積に反映させることができます。 ロボットによる自動化ロボットを活用した生産ラインの自動化により、製造業の現場では作業の効率化が進んでいます。これにより、作業者の負担が減り、少ない人数でも高い生産性を維持できるようになっています。自動化は、人手不足の解消に直結する重要な要素となります。 4. 人材確保と育成の重要性 人材確保と育成は、製造業の人手不足を解消するための鍵となります。特に、技術者や現場作業員の確保が難しい中で、企業は自社内での人材育成に力を入れる必要があります。育成プログラムを強化し、従業員のスキルアップを図ることが求められます。 育成のポイント新たな技術や技能を学ぶ機会を提供することは、社員のモチベーションを高め、定着率を向上させるために重要です。また、継続的な教育を通じて、現場の従業員が最新技術に対応できるようにすることも、企業の競争力を保つために必要です。 成功事例ある企業では、若手社員を対象にした技術研修プログラムを導入し、その結果、新入社員の定着率が大幅に向上しました。このプログラムでは、AIやロボット技術の基本を学ぶことができ、現場での実務に直結するスキルを習得することができます。 5. 実践的な対策と今後の展望 製造業が人手不足を解消するためには、効率化技術の導入だけでなく、人材の確保と育成も重要な施策です。具体的な対策として、ITシステムやデジタル技術の活用が挙げられます。例えば、企業は業務をデジタル化し、作業負担を軽減するためにAIや自動化技術を積極的に導入しています。また、従業員が業務をより効率的にこなせるようにするための教育や訓練プログラムも不可欠です。 今後の展望製造業の人手不足問題は、技術革新とともに解消される可能性があります。デジタル化が進む中で、製造業の効率化が進み、さらに競争力を高めることができます。今後も、AIやIoT、ロボティクスなどの技術が進化する中で、製造業は持続可能な成長を実現するための新たな戦略を打ち出していくことが求められます。 6. まとめ 製造業の人手不足は、少子高齢化や労働環境の厳しさによって引き起こされていますが、これに対処するためには効率化技術の導入と人材の確保、育成が不可欠です。企業は、自社内での人材育成やデジタル技術を活用した業務効率化を進めることで、人手不足を解消し、生産性を向上させることができます。今後、AIやロボット技術の導入が進む中で、製造業は新たな成長を遂げることが期待されます。 今回の「板金・プレス加工業のための自社データAI活用セミナー」では、現場主導の業務改善を行い付加価値額20%向上した事例を交えて徹底解説いたします。 ご興味のある方はぜひご参加ください。 https://www.funaisoken.co.jp/seminar/122446 1. 製造業における人手不足と少子高齢化の影響 製造業は日本経済の柱となる産業ですが、少子高齢化が進む中で、労働力人口の減少が業界に大きな影響を与えています。厚生労働省や経済産業省の調査によれば、製造業の現場では人手不足がますます深刻化しており、特に若年層の採用が難しくなっています。高齢化が進む中で熟練工の引退が進み、技術伝承ができず、企業の生産性や競争力に影響を及ぼしています。また、これにより製造業全体の成長が鈍化し、競争力の低下を招いています。 経済産業省の「ものづくり白書」では、製造業の労働力人口が過去10年間で約10%減少したことが示されています。これは主に、少子化による若年層の労働力不足と、業界における高齢化が主な原因です。 2. 人手不足の根本的な原因とその影響 製造業の人手不足の原因は、少子高齢化に加え、労働環境や業務の属人化にもあります。少子化によって新たな労働力を確保するのが難しく、現場作業の多くが高齢者に依存しています。この結果、熟練工の引退後のスキル継承がうまくいかず、業務の質や効率が低下するという悪循環に陥っています。 さらに、製造業の業務は肉体的に負担が大きく、また、作業内容が複雑なため、若年層の参入が少ないという問題もあります。これにより、企業は急速な生産性向上や競争力維持が困難となり、業績の低下に繋がっています。 製造業の人手不足が生産性に与える影響は大きく、作業の効率が下がり、競争力が低下します。また、離職率の増加も問題であり、特に製造現場では若年層の定着率が低く、慢性的な人手不足が解消されない状況が続いています。 3. 効率化と技術革新の導入で人手不足を解消 人手不足を解決するためには、効率化が不可欠です。特に、AIやIoT技術、ロボットによる自動化の導入は、製造業において非常に効果的です。これらの技術を活用することで、作業の効率を劇的に向上させ、人的資源の不足を補うことができます。 AI・IoTの導入事例ある製造企業では、AIを活用して生産ラインのデータをリアルタイムで分析し、最適な生産計画を立てています。この結果、生産性が向上し、人的作業の負担が軽減されました。また、IoT技術を使って工場内の機器の状態を常に監視し、メンテナンスのタイミングを最適化することで、設備の稼働率が向上しています。また、IoT機器を導入して作業者の工数を完全自動取得し、正確なデータ分析から生産計画・見積に反映させることができます。 ロボットによる自動化ロボットを活用した生産ラインの自動化により、製造業の現場では作業の効率化が進んでいます。これにより、作業者の負担が減り、少ない人数でも高い生産性を維持できるようになっています。自動化は、人手不足の解消に直結する重要な要素となります。 4. 人材確保と育成の重要性 人材確保と育成は、製造業の人手不足を解消するための鍵となります。特に、技術者や現場作業員の確保が難しい中で、企業は自社内での人材育成に力を入れる必要があります。育成プログラムを強化し、従業員のスキルアップを図ることが求められます。 育成のポイント新たな技術や技能を学ぶ機会を提供することは、社員のモチベーションを高め、定着率を向上させるために重要です。また、継続的な教育を通じて、現場の従業員が最新技術に対応できるようにすることも、企業の競争力を保つために必要です。 成功事例ある企業では、若手社員を対象にした技術研修プログラムを導入し、その結果、新入社員の定着率が大幅に向上しました。このプログラムでは、AIやロボット技術の基本を学ぶことができ、現場での実務に直結するスキルを習得することができます。 5. 実践的な対策と今後の展望 製造業が人手不足を解消するためには、効率化技術の導入だけでなく、人材の確保と育成も重要な施策です。具体的な対策として、ITシステムやデジタル技術の活用が挙げられます。例えば、企業は業務をデジタル化し、作業負担を軽減するためにAIや自動化技術を積極的に導入しています。また、従業員が業務をより効率的にこなせるようにするための教育や訓練プログラムも不可欠です。 今後の展望製造業の人手不足問題は、技術革新とともに解消される可能性があります。デジタル化が進む中で、製造業の効率化が進み、さらに競争力を高めることができます。今後も、AIやIoT、ロボティクスなどの技術が進化する中で、製造業は持続可能な成長を実現するための新たな戦略を打ち出していくことが求められます。 6. まとめ 製造業の人手不足は、少子高齢化や労働環境の厳しさによって引き起こされていますが、これに対処するためには効率化技術の導入と人材の確保、育成が不可欠です。企業は、自社内での人材育成やデジタル技術を活用した業務効率化を進めることで、人手不足を解消し、生産性を向上させることができます。今後、AIやロボット技術の導入が進む中で、製造業は新たな成長を遂げることが期待されます。 今回の「板金・プレス加工業のための自社データAI活用セミナー」では、現場主導の業務改善を行い付加価値額20%向上した事例を交えて徹底解説いたします。 ご興味のある方はぜひご参加ください。 https://www.funaisoken.co.jp/seminar/122446

皆様、こんにちは！ 2024年12月4日から12月6日にかけて東京ビッグサイトで開催された「中小企業　新ものづくり・新サービス展」に参加してきました！ 本展示会は「ものづくり補助事業」に取り組んだ全国の中小企業が、新たに開発した製品・サービス・技術を展示しており大変興味深いものでした。 今回は展示会で発表されている成功企業様へインタビューをしてまいりました！ その中で目立った事例の一部をご紹介します。 ■事例1：【RPA活用事例】受注から製造指示までを自動化して省人化した機械加工業の事例！ 長野県の機械加工業の企業様は、RPAを活用し、受注から製造指示までを完全に自動化。さらに、製造現場では日報をタブレットで入力することでシステムに作業実績を自動送信されていました。これによって生産管理や事務の方の負荷はかなり少なくなり、省人化に成功されています。また、今後の展望として収集したデータを活用してAI導入を見据えています。AI導入により、生産計画の自働化や見積の自働化など、さらなる省人化へと踏み出せるとのことでした。 ■事例2：【製品IoT活用事例】流量計がいままで手作業で計測・調整していたものを、すべてリモート管理 神奈川県の設備機器メーカー様は、IoTを活用した流量計を展示されていました。この装置は流量をセンサで検知し、自動制御できるもので、これまでは実際に流量計を見に行って操作していたものを事務所など離れた場所から管理・操作が可能とのことでした。また、系統ごとにそれぞれ異なる流量も設定するだけで調整ができ、IoTでデータ管理することにより予防保全や従来製品と比べて80%の省電力にも対応できるなど、まさしくDX化という事例でした。 ■事例3：【設備IoT活用事例】加工設備にIoT・カメラを設置して迅速なトラブル解決、リアルタイム可視化 大阪府の樹脂加工業の企業様では、工場内の設備にIoT・カメラを取り付けることにより設備アラート時に映像を録画してトラブル解決を迅速に対応できるシステムを構築されていました。また、システムを活用することでトラブル時以外にもリアルタイムで設備稼働状況を管理・可視化が可能になります。さらに、加工時間や材料、加工データはシステム上に蓄積されているため見積も自動で作成できるとのことでした。 ■最後に：DXには補助金活用が有効！ 今回展示会に参加して感じたことは「補助金活用は企業の幅が広がる！」ということです。というのも、補助金は必ずしも〇億円！といった大規模投資をするものではありません。事務作業や工程の効率化・省人化や付加価値向上など、切り口次第で様々な用途に使用できます。皆様が頭の中でぼんやりと思い描いている「ここの作業はもう少し効率化できそうだなあ」や「工場のこのスペースで他の事ができないかな」を実現できるのが補助金です。 弊社は経験豊富な製造業専門コンサルタント、補助金専門コンサルタントが数多く所属しています。少しでも補助金に興味がある方はぜひ無料の経営相談をご活用ください。 ■お問い合わせページ https://lp.funaisoken.co.jp/mt/form01/inquiry-S045.html?siteno=S045 最新の補助金動向はこちら！ 2025年製造業が使える補助金情報最新版 https://smart-factory.funaisoken.co.jp/241210-2/ 無料オンライン相談とは、弊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。 https://lp.funaisoken.co.jp/mt/form01/inquiry-S045.html?siteno=S045 皆様、こんにちは！ 2024年12月4日から12月6日にかけて東京ビッグサイトで開催された「中小企業　新ものづくり・新サービス展」に参加してきました！ 本展示会は「ものづくり補助事業」に取り組んだ全国の中小企業が、新たに開発した製品・サービス・技術を展示しており大変興味深いものでした。 今回は展示会で発表されている成功企業様へインタビューをしてまいりました！ その中で目立った事例の一部をご紹介します。 ■事例1：【RPA活用事例】受注から製造指示までを自動化して省人化した機械加工業の事例！ 長野県の機械加工業の企業様は、RPAを活用し、受注から製造指示までを完全に自動化。さらに、製造現場では日報をタブレットで入力することでシステムに作業実績を自動送信されていました。これによって生産管理や事務の方の負荷はかなり少なくなり、省人化に成功されています。また、今後の展望として収集したデータを活用してAI導入を見据えています。AI導入により、生産計画の自働化や見積の自働化など、さらなる省人化へと踏み出せるとのことでした。 ■事例2：【製品IoT活用事例】流量計がいままで手作業で計測・調整していたものを、すべてリモート管理 神奈川県の設備機器メーカー様は、IoTを活用した流量計を展示されていました。この装置は流量をセンサで検知し、自動制御できるもので、これまでは実際に流量計を見に行って操作していたものを事務所など離れた場所から管理・操作が可能とのことでした。また、系統ごとにそれぞれ異なる流量も設定するだけで調整ができ、IoTでデータ管理することにより予防保全や従来製品と比べて80%の省電力にも対応できるなど、まさしくDX化という事例でした。 ■事例3：【設備IoT活用事例】加工設備にIoT・カメラを設置して迅速なトラブル解決、リアルタイム可視化 大阪府の樹脂加工業の企業様では、工場内の設備にIoT・カメラを取り付けることにより設備アラート時に映像を録画してトラブル解決を迅速に対応できるシステムを構築されていました。また、システムを活用することでトラブル時以外にもリアルタイムで設備稼働状況を管理・可視化が可能になります。さらに、加工時間や材料、加工データはシステム上に蓄積されているため見積も自動で作成できるとのことでした。 ■最後に：DXには補助金活用が有効！ 今回展示会に参加して感じたことは「補助金活用は企業の幅が広がる！」ということです。というのも、補助金は必ずしも〇億円！といった大規模投資をするものではありません。事務作業や工程の効率化・省人化や付加価値向上など、切り口次第で様々な用途に使用できます。皆様が頭の中でぼんやりと思い描いている「ここの作業はもう少し効率化できそうだなあ」や「工場のこのスペースで他の事ができないかな」を実現できるのが補助金です。 弊社は経験豊富な製造業専門コンサルタント、補助金専門コンサルタントが数多く所属しています。少しでも補助金に興味がある方はぜひ無料の経営相談をご活用ください。 ■お問い合わせページ https://lp.funaisoken.co.jp/mt/form01/inquiry-S045.html?siteno=S045 最新の補助金動向はこちら！ 2025年製造業が使える補助金情報最新版 https://smart-factory.funaisoken.co.jp/241210-2/ 無料オンライン相談とは、弊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。 https://lp.funaisoken.co.jp/mt/form01/inquiry-S045.html?siteno=S045

製造業向けロボット活用コンサルタントの徳竹です。 近年、人手不足や生産性向上を目的としたロボット導入が加速しています。しかし、いざロボットを導入しようとした際に、多くの方が誤った行動をとってしまうケースが見受けられます。 それは、「ロボットメーカーに問い合わせをする」ということです。 ロボットメーカーは、確かにロボットの専門家です。しかし、彼らはロボットの販売を primary role としており、お客様の工場全体の自動化や、ロボット導入による ROI 最大化までを考慮した提案はしてくれません。 では、一体どこに問い合わせをすれば良いのでしょうか？ 答えは、**システムインテグレーター（SIer）**です。 SIerは、お客様のニーズに合わせて、ロボット導入を含めた工場全体の自動化システムを構築してくれる会社です。彼らはロボットの選定から設置、運用までをサポートし、お客様の課題解決に最適な提案をしてくれます。 しかし、SIerならどこでも良いというわけではありません。SIerにも良し悪しがあり、提案力や技術力に優れたSIerを選定する必要があります。さらに、お客様が要望する自動化に対して専門性を持っているSIerを選ぶことが重要です。例えば、食品工場の自動化に強みを持つSIer、自動車部品の組み立てに強みを持つSIerなど、SIerによって得意分野は様々です。 そのため、SIer選定の際には、実績や技術力だけでなく、自社の課題や要望に合致した専門性を持っているかどうかも見極める必要があります。 １．SIerに依頼する際のポイント SIerに依頼する際には、自社のニーズを的確に把握しておくことが重要です。 具体的には、以下の2点を明確化しておく必要があります。 製品分析: どの製品の製造にロボットを導入するのか？ 作業分析: どの作業工程を自動化したいのか？ これらを明確化することで、SIerに対して具体的な「要求仕様書」を作成することができます。要求仕様書は、SIerとの認識齟齬を防ぎ、お客様が本当に求めるシステム構築を実現するための重要なツールとなります。 ２．製品分析 多品種少量生産の場合、全ての製品にロボットを導入することは難しいかもしれません。そこで、まずは過去3年分の生産実績データなどを分析し、どの製品に工数が集中しているのかを把握します。そして、工数の多い製品や、形状が類似している製品を優先的にロボット導入の対象として検討します。 ３．作業分析 ロボットは万能ではありません。全ての作業工程を自動化できるわけではありません。そこで、作業工程を細分化し、どの作業にどれくらいの時間をかけているのかを分析します。そして、時間のかかっている作業や、ロボットに向いている作業を自動化の対象として検討します。 SIerに依頼する場合でも自社のニーズを的確に把握してSIerへ「要求仕様書」を作成して適切に依頼することが求められます。 いわゆる「生産技術」的なノウハウです。 自動化・ロボット活用に対する生産技術ノウハウは非常に専門性が高いものです。 なぜならば、常に最新の技術を把握している必要がありますし、自動化すべき製造工程の自動化における技術的なポイントを的確に押さえる必要があるからです。 4．船井総研のサポート 船井総研では、長年培ってきたコンサルティングノウハウをもとに、お客様のロボット導入をサポートしています。 独自のネットワークによるSIer紹介: お客様のニーズに最適なSIerを、独自のネットワークからご紹介いたします。 徹底的な事前分析: 製品分析、作業分析はもちろんのこと、お客様の工場全体の状況を把握し、最適な自動化プランをご提案いたします。 自動化構想とROI試算: 実現可能な自動化構想を策定し、投資対効果（ROI）を明確化いたします。 要求仕様書の作成支援: SIerとの認識齟齬を防ぐため、詳細な要求仕様書の作成を支援いたします。 SIerとの交渉: お客様に代わってSIerとの交渉を行い、最適な価格での導入を実現いたします。 ロボット導入でお困りの際は、ぜひ船井総研にご相談ください。 5．多品種少量生産の自動化にお悩みですか？ 今回のコラムでご紹介したように、ロボット導入を成功させるためには、事前の準備が非常に重要です。 「どの工程を自動化すべきか？」 「どんなロボットを導入すれば良いのか？」 「費用対効果はどれくらい見込めるのか？」 このような疑問をお持ちの経営者様・生産技術ご担当者様は、ぜひ船井総研のセミナーにご参加ください。 多品種少量生産 製造業向け 自動化・生産性向上セミナーでは、ロボット導入の成功事例や、最新技術の活用方法など、役立つ情報が満載です。 セミナーの詳細はこちら 皆様のご参加を心よりお待ちしております。 製造業向けロボット活用コンサルタントの徳竹です。 近年、人手不足や生産性向上を目的としたロボット導入が加速しています。しかし、いざロボットを導入しようとした際に、多くの方が誤った行動をとってしまうケースが見受けられます。 それは、「ロボットメーカーに問い合わせをする」ということです。 ロボットメーカーは、確かにロボットの専門家です。しかし、彼らはロボットの販売を primary role としており、お客様の工場全体の自動化や、ロボット導入による ROI 最大化までを考慮した提案はしてくれません。 では、一体どこに問い合わせをすれば良いのでしょうか？ 答えは、**システムインテグレーター（SIer）**です。 SIerは、お客様のニーズに合わせて、ロボット導入を含めた工場全体の自動化システムを構築してくれる会社です。彼らはロボットの選定から設置、運用までをサポートし、お客様の課題解決に最適な提案をしてくれます。 しかし、SIerならどこでも良いというわけではありません。SIerにも良し悪しがあり、提案力や技術力に優れたSIerを選定する必要があります。さらに、お客様が要望する自動化に対して専門性を持っているSIerを選ぶことが重要です。例えば、食品工場の自動化に強みを持つSIer、自動車部品の組み立てに強みを持つSIerなど、SIerによって得意分野は様々です。 そのため、SIer選定の際には、実績や技術力だけでなく、自社の課題や要望に合致した専門性を持っているかどうかも見極める必要があります。 １．SIerに依頼する際のポイント SIerに依頼する際には、自社のニーズを的確に把握しておくことが重要です。 具体的には、以下の2点を明確化しておく必要があります。 製品分析: どの製品の製造にロボットを導入するのか？ 作業分析: どの作業工程を自動化したいのか？ これらを明確化することで、SIerに対して具体的な「要求仕様書」を作成することができます。要求仕様書は、SIerとの認識齟齬を防ぎ、お客様が本当に求めるシステム構築を実現するための重要なツールとなります。 ２．製品分析 多品種少量生産の場合、全ての製品にロボットを導入することは難しいかもしれません。そこで、まずは過去3年分の生産実績データなどを分析し、どの製品に工数が集中しているのかを把握します。そして、工数の多い製品や、形状が類似している製品を優先的にロボット導入の対象として検討します。 ３．作業分析 ロボットは万能ではありません。全ての作業工程を自動化できるわけではありません。そこで、作業工程を細分化し、どの作業にどれくらいの時間をかけているのかを分析します。そして、時間のかかっている作業や、ロボットに向いている作業を自動化の対象として検討します。 SIerに依頼する場合でも自社のニーズを的確に把握してSIerへ「要求仕様書」を作成して適切に依頼することが求められます。 いわゆる「生産技術」的なノウハウです。 自動化・ロボット活用に対する生産技術ノウハウは非常に専門性が高いものです。 なぜならば、常に最新の技術を把握している必要がありますし、自動化すべき製造工程の自動化における技術的なポイントを的確に押さえる必要があるからです。 4．船井総研のサポート 船井総研では、長年培ってきたコンサルティングノウハウをもとに、お客様のロボット導入をサポートしています。 独自のネットワークによるSIer紹介: お客様のニーズに最適なSIerを、独自のネットワークからご紹介いたします。 徹底的な事前分析: 製品分析、作業分析はもちろんのこと、お客様の工場全体の状況を把握し、最適な自動化プランをご提案いたします。 自動化構想とROI試算: 実現可能な自動化構想を策定し、投資対効果（ROI）を明確化いたします。 要求仕様書の作成支援: SIerとの認識齟齬を防ぐため、詳細な要求仕様書の作成を支援いたします。 SIerとの交渉: お客様に代わってSIerとの交渉を行い、最適な価格での導入を実現いたします。 ロボット導入でお困りの際は、ぜひ船井総研にご相談ください。 5．多品種少量生産の自動化にお悩みですか？ 今回のコラムでご紹介したように、ロボット導入を成功させるためには、事前の準備が非常に重要です。 「どの工程を自動化すべきか？」 「どんなロボットを導入すれば良いのか？」 「費用対効果はどれくらい見込めるのか？」 このような疑問をお持ちの経営者様・生産技術ご担当者様は、ぜひ船井総研のセミナーにご参加ください。 多品種少量生産 製造業向け 自動化・生産性向上セミナーでは、ロボット導入の成功事例や、最新技術の活用方法など、役立つ情報が満載です。 セミナーの詳細はこちら 皆様のご参加を心よりお待ちしております。

本コラムをお読みいただきありがとうございます。船井総合研究所の熊谷俊作です。 １．はじめに 印刷・製本・製紙業界を取り巻く環境は、デジタル化の波や顧客ニーズの多様化、そして原材料価格の高騰など、多くの課題に直面しています。特に印刷業界では、事業所数、出荷額、売上高が右肩下がりで、業界全体が縮小傾向にあることは周知の事実です。しかし、厳しい市場環境下でも、データ活用によって収益を改善し、持続的な成長を遂げている企業も存在します。 本コラムでは、印刷・製本・製紙業界全体におけるデータ取得・可視化の重要性について解説し、2025年に向けた具体的な戦略と成功事例をご紹介します。 ２．業界現状の深掘り：深刻化する収益悪化の要因 印刷・製本・製紙業界は、長年、需要の減少、価格競争の激化、デジタル化の進展といった課題に直面してきました。 特に印刷業界においては、2002年の事業所数を100％とした場合、2021年には37.0%まで減少しており、業界全体の縮小傾向が顕著です。 出荷額も減少傾向にあり、2002年の出荷額を100%とした指数は、2021年には64.0%まで落ち込んでいます。 売上高も2008年以降減少傾向が続いており、2023年には前年比約9.1%の減少となりました。 これらの要因に加え、近年では原材料価格や人件費の高騰が収益を圧迫する大きな要因となっています。 特に、人件費の上昇分を見積価格に反映させることが難しく、価格交渉が難航しているケースが多く見られます。 収益悪化の根本的な原因は、多くの企業で正確な原価管理が実施できていない ことにあります。 実際にかかった原価、特に実際にかかった直接労務費を正しく把握できていないため、どの製品がどれだけの利益を生み出しているのか、あるいは赤字になっているのかを把握することが困難になっています。 その結果、事実上不採算となってしまう案件の受注や、価格交渉における根拠の不足といった事態が発生し、収益悪化に拍車をかけているのです。 ３．データ活用戦略深化：各工程における具体的アクションプラン 今回の2025年時流予測レポートでは、１．２．で挙げた市場動向に対して、自社が取り組むべき具体的なプランをステップごとに示しています。 本コラムでは、その一部をご紹介します。 3-1.実際原価管理の実施と見積作成体制の構築 3-1-1. データ取得基盤の強化 原価管理の精度向上には、正確な実績データの取得が不可欠です。 タブレット端末やRFID、センサーなどを活用し、製品・工程・担当者・設備・段取/加工・開始時間・終了時間・完了/終了 といったデータ項目を自動で収集する仕組みを構築する必要があります。 これにより、現場の負担をできるだけ少なくした状態で実績をデータ化することができるようになり、さらに今まで発生していた手書きによる人為的なミスを削減し、リアルタイムなデータ収集が可能になるのです。 3-1-2. 見積自動化・最適化システムの導入 実績原価に基づいた見積もりを自動作成するシステムを導入することで、見積業務の効率化と精度向上を同時に実現できます。 製品仕様情報を入力すると、単価表に基づいた最適な概算見積もりが自動出力される仕組みを構築することで、属人的な要素を排除し、より客観的な見積もりを作成することが可能になります。 3-1-3. 単価表の定期的な見直し 単価表は、現場の実態に合わせて定期的に見直すことが重要です。 材料価格や人件費の変動、生産効率の向上などを反映することで、新しい案件が来た際には実態に即した見積を提出することができるようになるため、見積精度の向上と利益確保に繋がります。 3-2. デザインAI活用によるデザイン工数の削減 3-2-1. 顧客ニーズカルテとデザイン仕様書の標準化・DB化 デザイン制作を効率化するため、顧客ニーズカルテとデザイン仕様書を標準フォーマット化し、データベース化しましょう。 これにより、顧客、営業担当者、デザイナー間での情報共有がスムーズになり、手戻りを削減できます。 3-2-2. デザインAIの導入と活用範囲の拡大 顧客の要望や過去のデザインデータに基づいてデザイン案を自動生成するAIツールを導入することで、デザイン工程の効率化とリードタイムの短縮を実現できます。 ロゴデザイン、バナー作成、レイアウト提案など、AIの活用範囲を段階的に拡大していくことで、デザイナーはより創造的な業務に集中できるようになります。 3-3. Webマーケティングによる新規顧客開拓と案件の選択と集中 3-3-1. 独自性の高いWebサイト構築とSEO対策 自社の強みや差別化ポイントを明確に訴求するWebサイトを構築し、SEO対策を徹底することで、検索エンジンからの集客力を強化しましょう。 ターゲット顧客の検索キーワードを分析し、Webサイトの内容を最適化することで、より多くの潜在顧客にアプローチできます。 3-3-2. マーケティングオートメーションの導入 Webサイトへの訪問者を追跡し、属性や行動に基づいて最適なコンテンツを自動配信するマーケティングオートメーションツールを導入することで、見込み客の育成と受注率向上を図ります。 メルマガ配信、スコアリング、行動トリガーメールなど、多様な機能を活用し、効率的な顧客開拓を実現しましょう。 3-3-3. 利益率に基づいた案件の選択と集中 Webマーケティングによって獲得した新規顧客に対しては、最適化した見積もりで受注することで利益確保を徹底します。 利益率の高い案件に優先的に取り組み、収益性の低い案件は断る勇気を持つことが重要です。 3-4. 製紙・製本業界特有のデータ活用戦略 製紙業界: 顧客の購買履歴や市場トレンドを分析し、ニーズに合致した特殊紙や環境配慮型製品を開発することで、高付加価値製品の販売を強化できます。 製本業界: オンデマンド印刷や電子書籍の需要に対応した小ロット・多品種生産体制を構築し、生産管理システムと連携することで、効率的な生産計画立案と在庫管理を実現できます。 4．成功事例から学ぶ：原価管理システム導入によるコスト削減と生産性向上 株式会社M社（製造業）の事例 では、原価管理システムの導入により、手書き日報や手動転記作業を廃止し、間接作業時間を大幅に削減しました。 リアルタイムな収支把握が可能となり、削減した工数を品質改善業務に充てることで、生産性向上を実現しています。 さらに、ノーコードstrongIツールを導入することで、データ分析の属人化を解消し、誰でも簡単にデータ分析を行える環境を整備しました。 M社の成功要因は、システム導入を単なるツール導入ではなく、業務改革の手段として捉え、担当者を巻き込んだフロー構築を行ったこと にあります。 システム導入によって、リアルタイムで原価管理・製造進捗を把握できるようになり、製品別のボトルネック工程の特定が可能となりました。 また、実績入力担当の事務員を不良入力に充てることで、情報の一元管理を実現し、生産管理システムの進捗管理機能を有効活用できるようになりました。 5．データ活用は持続的成長への鍵 印刷・製本・製紙業界を取り巻く環境は厳しさを増していますが、データ活用は企業の収益改善、効率化、そして持続的成長を実現するための強力な武器となります。本コラムでご紹介した内容を参考に、ぜひ貴社でもデータ活用を推進し、未来を切り拓いてください。 6.レポートダウンロードのお勧め 本レポートでは、印刷業界におけるデータ活用による成功事例や、2025年に向けた具体的な戦略をさらに詳しく解説しています。 市場縮小の波を乗り越え、貴社が持続的な成長を実現するためにも、データ活用はもはや避けて通れない道となっています。本レポートをダウンロードし、貴社の経営戦略策定にお役立てください。 7.最後に 印刷・製本・製紙業界にとって、適切なデータ取得・活用によるリアルタイムな経営判断が2025年にはより一層求められます。 是非、本コラムやレポート「時流予測レポート2025 （今後の見通し・業界動向・トレンド）」を参考に、自社のデータ活用戦略に役立てていただければ幸いです。 そして、船井総研では、製造業の皆様のデータ活用を支援するためのセミナーやコンサルティングサービスも提供しております。データ活用でお困りのことがございましたら、お気軽にご相談ください。 ■お問い合わせページ ▼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_03546_S045 本コラムをお読みいただきありがとうございます。船井総合研究所の熊谷俊作です。 １．はじめに 印刷・製本・製紙業界を取り巻く環境は、デジタル化の波や顧客ニーズの多様化、そして原材料価格の高騰など、多くの課題に直面しています。特に印刷業界では、事業所数、出荷額、売上高が右肩下がりで、業界全体が縮小傾向にあることは周知の事実です。しかし、厳しい市場環境下でも、データ活用によって収益を改善し、持続的な成長を遂げている企業も存在します。 本コラムでは、印刷・製本・製紙業界全体におけるデータ取得・可視化の重要性について解説し、2025年に向けた具体的な戦略と成功事例をご紹介します。 ２．業界現状の深掘り：深刻化する収益悪化の要因 印刷・製本・製紙業界は、長年、需要の減少、価格競争の激化、デジタル化の進展といった課題に直面してきました。 特に印刷業界においては、2002年の事業所数を100％とした場合、2021年には37.0%まで減少しており、業界全体の縮小傾向が顕著です。 出荷額も減少傾向にあり、2002年の出荷額を100%とした指数は、2021年には64.0%まで落ち込んでいます。 売上高も2008年以降減少傾向が続いており、2023年には前年比約9.1%の減少となりました。 これらの要因に加え、近年では原材料価格や人件費の高騰が収益を圧迫する大きな要因となっています。 特に、人件費の上昇分を見積価格に反映させることが難しく、価格交渉が難航しているケースが多く見られます。 収益悪化の根本的な原因は、多くの企業で正確な原価管理が実施できていない ことにあります。 実際にかかった原価、特に実際にかかった直接労務費を正しく把握できていないため、どの製品がどれだけの利益を生み出しているのか、あるいは赤字になっているのかを把握することが困難になっています。 その結果、事実上不採算となってしまう案件の受注や、価格交渉における根拠の不足といった事態が発生し、収益悪化に拍車をかけているのです。 ３．データ活用戦略深化：各工程における具体的アクションプラン 今回の2025年時流予測レポートでは、１．２．で挙げた市場動向に対して、自社が取り組むべき具体的なプランをステップごとに示しています。 本コラムでは、その一部をご紹介します。 3-1.実際原価管理の実施と見積作成体制の構築 3-1-1. データ取得基盤の強化 原価管理の精度向上には、正確な実績データの取得が不可欠です。 タブレット端末やRFID、センサーなどを活用し、製品・工程・担当者・設備・段取/加工・開始時間・終了時間・完了/終了 といったデータ項目を自動で収集する仕組みを構築する必要があります。 これにより、現場の負担をできるだけ少なくした状態で実績をデータ化することができるようになり、さらに今まで発生していた手書きによる人為的なミスを削減し、リアルタイムなデータ収集が可能になるのです。 3-1-2. 見積自動化・最適化システムの導入 実績原価に基づいた見積もりを自動作成するシステムを導入することで、見積業務の効率化と精度向上を同時に実現できます。 製品仕様情報を入力すると、単価表に基づいた最適な概算見積もりが自動出力される仕組みを構築することで、属人的な要素を排除し、より客観的な見積もりを作成することが可能になります。 3-1-3. 単価表の定期的な見直し 単価表は、現場の実態に合わせて定期的に見直すことが重要です。 材料価格や人件費の変動、生産効率の向上などを反映することで、新しい案件が来た際には実態に即した見積を提出することができるようになるため、見積精度の向上と利益確保に繋がります。 3-2. デザインAI活用によるデザイン工数の削減 3-2-1. 顧客ニーズカルテとデザイン仕様書の標準化・DB化 デザイン制作を効率化するため、顧客ニーズカルテとデザイン仕様書を標準フォーマット化し、データベース化しましょう。 これにより、顧客、営業担当者、デザイナー間での情報共有がスムーズになり、手戻りを削減できます。 3-2-2. デザインAIの導入と活用範囲の拡大 顧客の要望や過去のデザインデータに基づいてデザイン案を自動生成するAIツールを導入することで、デザイン工程の効率化とリードタイムの短縮を実現できます。 ロゴデザイン、バナー作成、レイアウト提案など、AIの活用範囲を段階的に拡大していくことで、デザイナーはより創造的な業務に集中できるようになります。 3-3. Webマーケティングによる新規顧客開拓と案件の選択と集中 3-3-1. 独自性の高いWebサイト構築とSEO対策 自社の強みや差別化ポイントを明確に訴求するWebサイトを構築し、SEO対策を徹底することで、検索エンジンからの集客力を強化しましょう。 ターゲット顧客の検索キーワードを分析し、Webサイトの内容を最適化することで、より多くの潜在顧客にアプローチできます。 3-3-2. マーケティングオートメーションの導入 Webサイトへの訪問者を追跡し、属性や行動に基づいて最適なコンテンツを自動配信するマーケティングオートメーションツールを導入することで、見込み客の育成と受注率向上を図ります。 メルマガ配信、スコアリング、行動トリガーメールなど、多様な機能を活用し、効率的な顧客開拓を実現しましょう。 3-3-3. 利益率に基づいた案件の選択と集中 Webマーケティングによって獲得した新規顧客に対しては、最適化した見積もりで受注することで利益確保を徹底します。 利益率の高い案件に優先的に取り組み、収益性の低い案件は断る勇気を持つことが重要です。 3-4. 製紙・製本業界特有のデータ活用戦略 製紙業界: 顧客の購買履歴や市場トレンドを分析し、ニーズに合致した特殊紙や環境配慮型製品を開発することで、高付加価値製品の販売を強化できます。 製本業界: オンデマンド印刷や電子書籍の需要に対応した小ロット・多品種生産体制を構築し、生産管理システムと連携することで、効率的な生産計画立案と在庫管理を実現できます。 4．成功事例から学ぶ：原価管理システム導入によるコスト削減と生産性向上 株式会社M社（製造業）の事例 では、原価管理システムの導入により、手書き日報や手動転記作業を廃止し、間接作業時間を大幅に削減しました。 リアルタイムな収支把握が可能となり、削減した工数を品質改善業務に充てることで、生産性向上を実現しています。 さらに、ノーコードstrongIツールを導入することで、データ分析の属人化を解消し、誰でも簡単にデータ分析を行える環境を整備しました。 M社の成功要因は、システム導入を単なるツール導入ではなく、業務改革の手段として捉え、担当者を巻き込んだフロー構築を行ったこと にあります。 システム導入によって、リアルタイムで原価管理・製造進捗を把握できるようになり、製品別のボトルネック工程の特定が可能となりました。 また、実績入力担当の事務員を不良入力に充てることで、情報の一元管理を実現し、生産管理システムの進捗管理機能を有効活用できるようになりました。 5．データ活用は持続的成長への鍵 印刷・製本・製紙業界を取り巻く環境は厳しさを増していますが、データ活用は企業の収益改善、効率化、そして持続的成長を実現するための強力な武器となります。本コラムでご紹介した内容を参考に、ぜひ貴社でもデータ活用を推進し、未来を切り拓いてください。 6.レポートダウンロードのお勧め 本レポートでは、印刷業界におけるデータ活用による成功事例や、2025年に向けた具体的な戦略をさらに詳しく解説しています。 市場縮小の波を乗り越え、貴社が持続的な成長を実現するためにも、データ活用はもはや避けて通れない道となっています。本レポートをダウンロードし、貴社の経営戦略策定にお役立てください。 7.最後に 印刷・製本・製紙業界にとって、適切なデータ取得・活用によるリアルタイムな経営判断が2025年にはより一層求められます。 是非、本コラムやレポート「時流予測レポート2025 （今後の見通し・業界動向・トレンド）」を参考に、自社のデータ活用戦略に役立てていただければ幸いです。 そして、船井総研では、製造業の皆様のデータ活用を支援するためのセミナーやコンサルティングサービスも提供しております。データ活用でお困りのことがございましたら、お気軽にご相談ください。 ■お問い合わせページ ▼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_03546_S045

船井総合研究所の川端です。いつもコラムをご覧いただきありがとうございます。 近年、製造業においてAI（人工知能）を活用した外観検査の自動化が注目されています。人手不足や品質安定化のニーズが高まる中、AIによる自動化は効率的な解決策として期待されています。 従来の外観検査は、熟練した検査員が目視で行うことが一般的でした。しかし、目視検査は検査員の経験や体調に左右されやすく、検査結果にバラつきが生じる可能性がありました。また、長時間の集中作業による疲労や人材育成の難しさも課題として挙げられます。 そこで、AIを活用した外観検査システムが注目されています。AIは、大量の画像データを学習することで、人間のように製品の外観を判断することが可能になります。これにより、検査の精度向上、人材不足の解消、検査コストの削減などの効果が期待できます。 しかし、AI外観検査システムを導入する際に、見落としがちな重要なポイントがあります。それは「光学条件の検証」です。 AI外観検査は、カメラで撮影した画像をAIが解析することで、欠陥を検出します。そのため、いかに欠陥を鮮明に撮像できるかが、検査精度を左右する重要な要素となります。 その他にもAI外観検査を導入する際には、以下のポイントを押さえることが重要です。 ①適切なAIモデルの選定: 検査対象や目的に合わせて、適切なAIモデルを選定する必要があります。 ②学習データの準備: AIモデルの精度を高めるためには、学習データが必要です。正常品と不良品の画像データをバランスよく用意することが重要です。 ③光学条件の検証: いかに欠陥を撮像することができるかが重要です。カメラの選定、照明の選定、カメラの角度、照明の角度など、複合的な要素を組み合わせたノウハウが必要です。 ここで一番重要となるのが③の光学条件の検証です。 では、なぜ光学条件の検証が重要なのでしょうか？ １．検査精度を左右する要素 照明: 光源の種類、色温度、照射角度、光の強さなどを調整し、欠陥を際立たせる カメラ: 解像度、フレームレート、センサーの種類などを考慮し、検査対象に最適なカメラを選定 レンズ: 焦点距離、画角、歪みなどを考慮し、最適なレンズを選定 フィルター: 特定の波長の光をカットすることで、ノイズを低減し、コントラストを向上 背景: 検査対象と背景のコントラストを調整することで、欠陥の検出精度を向上 これらの要素を適切に組み合わせることで、AIが欠陥を正確に認識できる画像を取得することができます。 ２．光学条件の検証をおろそかにした場合の弊害 光学条件の検証が不十分な場合、以下のような問題が発生する可能性があります。 欠陥が見逃される 正常品を不良品と誤判定する 検査精度が不安定になる AIモデルの学習効率が低下する しかし、光学条件の検証は非常に専門的かつ独自のノウハウが必要となります。 ３．3ヶ月間のコンサルティングで光学条件を徹底検証 船井総研では、AI外観検査の導入を検討している企業様向けに、専門コンサルタントが光学条件の検証からシステム構築、導入後のサポートまで、ワンストップで支援いたします 3ヶ月間のコンサルティングを通して、お客様の検査対象に最適な光学条件を徹底的に検証いたします。 現状分析: 現在の検査方法、課題、要望をヒアリング（1カ月目） 光学条件の検証: 照明、カメラ、レンズなどを組み合わせ、最適な撮像環境を構築（２～3ヵ月目） AIモデルの選定: 検査対象や目的に合わせて、最適なAIモデルを選定（4か月目） システム構築: AI外観検査システムの構想（5か月目以降～） 導入後のサポート: 検査精度の評価、改善、運用支援（5か月目以降～） 4．船井総研の強み 船井総研では、AI外観検査の導入を検討している企業様向けに、コンサルティングサービスを提供しています。 光学条件の検証と最適解の提案: 弊社の専門コンサルタントが、お客様の検査対象に合わせて、最適な光学条件を検証し、最適なシステム構成を提案いたします。 撮像環境（設備）の提案: カメラ、照明、レンズなどの選定、設置場所、角度など、最適な撮像環境を提案いたします。 導入後の評価、安定化、改善の支援: 導入後の検出率評価、改善方針策定、追加学習、外乱因子評価・対策、新規検査対象の追加などを支援いたします。 複合的な要素を組み合わせたノウハウ: カメラメーカーやセンサーメーカーでは、光学条件の検証など、複合的な要素を組み合わせたノウハウを持ち合わせていません。船井総研は、長年のコンサルティング経験で培ったノウハウを駆使し、お客様の課題解決を支援いたします。 プロジェクトチームの一員として支援: 船井総研は、メーカー・Sier・システム会社ではありません。お客様のプロジェクトチームの一員として、導入から運用までを支援いたします。 5．カメラメーカーやセンサーメーカーではできないこと カメラメーカーやセンサーメーカーは、自社製品の性能を最大限に引き出すことに重点を置いています。しかし、AI外観検査システム全体を最適化する視点では、必ずしも最適な提案ができるとは限りません。 船井総研は、特定のメーカーに縛られることなく、お客様にとって本当に最適なシステムを構築いたします。 AI外観検査を成功させるためには、光学条件の検証が非常に重要です。船井総研は、専門的な知識と豊富な経験で、お客様のAI外観検査導入をサポートいたします。 お問い合わせはこちら ■関連するセミナーのご案内 https://www.funaisoken.co.jp/seminar/121701 AI外観検査導入を成功させるための第一歩！ AI外観検査にご興味をお持ちいただけましたか？ 船井総研では、AI外観検査導入を成功に導くためのセミナーを開催しています。 樹脂成形・ゴム製品製造業向け AI外観検査 社長セミナー 本セミナーでは、AI外観検査の基礎知識から導入のポイント、成功事例まで、わかりやすく解説いたします。 日時: 2025年2月6日(木) 10:00～12:00（大阪会場） 2025年2月12日(水) 10:00～12:00（東京会場） 場所: 船井総合研究所 大阪本社／東京本社 参加費: 11,000円（税込） 特典: ・自社で検査したい製品の検査難易度がわかる！ ・自社に適した装置構想案が無料でもらえる！・実際の成功事例が生の声で聞ける！ AI外観検査導入を検討されている方は、ぜひこの機会にセミナーにご参加ください。 お申し込みはこちら 船井総合研究所の川端です。いつもコラムをご覧いただきありがとうございます。 近年、製造業においてAI（人工知能）を活用した外観検査の自動化が注目されています。人手不足や品質安定化のニーズが高まる中、AIによる自動化は効率的な解決策として期待されています。 従来の外観検査は、熟練した検査員が目視で行うことが一般的でした。しかし、目視検査は検査員の経験や体調に左右されやすく、検査結果にバラつきが生じる可能性がありました。また、長時間の集中作業による疲労や人材育成の難しさも課題として挙げられます。 そこで、AIを活用した外観検査システムが注目されています。AIは、大量の画像データを学習することで、人間のように製品の外観を判断することが可能になります。これにより、検査の精度向上、人材不足の解消、検査コストの削減などの効果が期待できます。 しかし、AI外観検査システムを導入する際に、見落としがちな重要なポイントがあります。それは「光学条件の検証」です。 AI外観検査は、カメラで撮影した画像をAIが解析することで、欠陥を検出します。そのため、いかに欠陥を鮮明に撮像できるかが、検査精度を左右する重要な要素となります。 その他にもAI外観検査を導入する際には、以下のポイントを押さえることが重要です。 ①適切なAIモデルの選定: 検査対象や目的に合わせて、適切なAIモデルを選定する必要があります。 ②学習データの準備: AIモデルの精度を高めるためには、学習データが必要です。正常品と不良品の画像データをバランスよく用意することが重要です。 ③光学条件の検証: いかに欠陥を撮像することができるかが重要です。カメラの選定、照明の選定、カメラの角度、照明の角度など、複合的な要素を組み合わせたノウハウが必要です。 ここで一番重要となるのが③の光学条件の検証です。 では、なぜ光学条件の検証が重要なのでしょうか？ １．検査精度を左右する要素 照明: 光源の種類、色温度、照射角度、光の強さなどを調整し、欠陥を際立たせる カメラ: 解像度、フレームレート、センサーの種類などを考慮し、検査対象に最適なカメラを選定 レンズ: 焦点距離、画角、歪みなどを考慮し、最適なレンズを選定 フィルター: 特定の波長の光をカットすることで、ノイズを低減し、コントラストを向上 背景: 検査対象と背景のコントラストを調整することで、欠陥の検出精度を向上 これらの要素を適切に組み合わせることで、AIが欠陥を正確に認識できる画像を取得することができます。 ２．光学条件の検証をおろそかにした場合の弊害 光学条件の検証が不十分な場合、以下のような問題が発生する可能性があります。 欠陥が見逃される 正常品を不良品と誤判定する 検査精度が不安定になる AIモデルの学習効率が低下する しかし、光学条件の検証は非常に専門的かつ独自のノウハウが必要となります。 ３．3ヶ月間のコンサルティングで光学条件を徹底検証 船井総研では、AI外観検査の導入を検討している企業様向けに、専門コンサルタントが光学条件の検証からシステム構築、導入後のサポートまで、ワンストップで支援いたします 3ヶ月間のコンサルティングを通して、お客様の検査対象に最適な光学条件を徹底的に検証いたします。 現状分析: 現在の検査方法、課題、要望をヒアリング（1カ月目） 光学条件の検証: 照明、カメラ、レンズなどを組み合わせ、最適な撮像環境を構築（２～3ヵ月目） AIモデルの選定: 検査対象や目的に合わせて、最適なAIモデルを選定（4か月目） システム構築: AI外観検査システムの構想（5か月目以降～） 導入後のサポート: 検査精度の評価、改善、運用支援（5か月目以降～） 4．船井総研の強み 船井総研では、AI外観検査の導入を検討している企業様向けに、コンサルティングサービスを提供しています。 光学条件の検証と最適解の提案: 弊社の専門コンサルタントが、お客様の検査対象に合わせて、最適な光学条件を検証し、最適なシステム構成を提案いたします。 撮像環境（設備）の提案: カメラ、照明、レンズなどの選定、設置場所、角度など、最適な撮像環境を提案いたします。 導入後の評価、安定化、改善の支援: 導入後の検出率評価、改善方針策定、追加学習、外乱因子評価・対策、新規検査対象の追加などを支援いたします。 複合的な要素を組み合わせたノウハウ: カメラメーカーやセンサーメーカーでは、光学条件の検証など、複合的な要素を組み合わせたノウハウを持ち合わせていません。船井総研は、長年のコンサルティング経験で培ったノウハウを駆使し、お客様の課題解決を支援いたします。 プロジェクトチームの一員として支援: 船井総研は、メーカー・Sier・システム会社ではありません。お客様のプロジェクトチームの一員として、導入から運用までを支援いたします。 5．カメラメーカーやセンサーメーカーではできないこと カメラメーカーやセンサーメーカーは、自社製品の性能を最大限に引き出すことに重点を置いています。しかし、AI外観検査システム全体を最適化する視点では、必ずしも最適な提案ができるとは限りません。 船井総研は、特定のメーカーに縛られることなく、お客様にとって本当に最適なシステムを構築いたします。 AI外観検査を成功させるためには、光学条件の検証が非常に重要です。船井総研は、専門的な知識と豊富な経験で、お客様のAI外観検査導入をサポートいたします。 お問い合わせはこちら ■関連するセミナーのご案内 https://www.funaisoken.co.jp/seminar/121701 AI外観検査導入を成功させるための第一歩！ AI外観検査にご興味をお持ちいただけましたか？ 船井総研では、AI外観検査導入を成功に導くためのセミナーを開催しています。 樹脂成形・ゴム製品製造業向け AI外観検査 社長セミナー 本セミナーでは、AI外観検査の基礎知識から導入のポイント、成功事例まで、わかりやすく解説いたします。 日時: 2025年2月6日(木) 10:00～12:00（大阪会場） 2025年2月12日(水) 10:00～12:00（東京会場） 場所: 船井総合研究所 大阪本社／東京本社 参加費: 11,000円（税込） 特典: ・自社で検査したい製品の検査難易度がわかる！ ・自社に適した装置構想案が無料でもらえる！・実際の成功事例が生の声で聞ける！ AI外観検査導入を検討されている方は、ぜひこの機会にセミナーにご参加ください。 お申し込みはこちら