DX CONSULTING COLUMN 工場DXコンサルティングコラム

本コラムをお読みいただきありがとうございます。船井総合研究所の塩田俊吾です。 今回は「自動化ロードマップ策定のすすめ」と題し、策定の重要性とそのポイントについて解説いたします。 製造業を取り巻く環境は、めまぐるしい変化を見せています。 世界的な競争激化、人手不足の深刻化、そして顧客ニーズの多様化…。 これらの課題を乗り越え、企業が持続的な成長を遂げるためには、生産性向上はもはや必須の命題です。 そのための有効な手段として、近年注目を集めているのが「自動化」です。 しかし、自動化は単にロボットを導入すれば良いという単純なものではありません。 成功のためには、自社の現状を正確に把握し、明確な目標設定と段階的な計画に基づいた戦略的なアプローチが不可欠です。 そこで重要となるのが、「自動化ロードマップ」の作成です。 １．製造業における自動化ロードマップ作成の重要性 自動化ロードマップとは、いつ、どの工程を、どのように自動化するのか、具体的な道筋を示した計画表です。これは、全社的な視点で自動化を進めるための羅針星となり、以下のメリットをもたらします。 全体最適化: 部門ごとの個別最適ではなく、全体最適の視点で自動化を進めることができます。 段階的な導入: 無理のない投資計画を立て、段階的に自動化を進めることができます。 関係者間の意識統一: 経営層から現場従業員まで、自動化の目標や進捗状況を共有することで、スムーズな導入を促進します。 リスクの最小化: 事前に潜在的な問題点を洗い出し、対策を講じることで、導入後のトラブルや遅延を回避できます。 目標達成の明確化: 自動化による具体的な目標値を設定することで、導入効果を可視化し、モチベーション向上に繋げます。 自動化ロードマップ作成は、単なる計画立案ではなく、企業全体の変革を推進するプロジェクトとして捉えるべきです。 ２．ロードマップ策定のポイント 自動化ロードマップを作成する際には、以下のポイントを踏まえることが重要です。 目標設定: 自動化によって何を達成したいのか、具体的な目標を設定します。生産性向上、コスト削減、品質向上など、目指すゴールを明確化することで、取り組みの方向性を定めることができます。 現状分析: 現状における課題やボトルネックを徹底的に分析します。プロセス分析による業務の棚卸しを行い、自動化すべき工程や作業を特定します。 現場ヒアリングを通して、現場担当者からの課題だけでなく、現状の作業工程から潜在的な課題を見つけ出すことも重要です。 対応策の検討: 課題解決に向けた具体的な対応策を検討します。ロボット化・自動化ありきではなく、作業改善による課題解消の可能性も探り、工程間の連携や作業動線、物流を意識した全体最適な solutions を検討します。 優先順位付け: 重要度、期間、概算費用、難易度、目標への寄与度合いなどを考慮し、対応策に優先順位をつけます。 自動化に慣れていない場合は、まず難易度が低い対応策から着手し、段階的に高度な自動化へとステップアップしていくことが成功の鍵となります。 段階的な計画: 優先順位に基づき、段階的な導入計画を策定します。無理のない投資計画を立て、各段階における目標達成時期を明確に設定することが重要です。 推進体制の構築: 自動化を推進するための専任チームを立ち上げ、責任者を明確化します。関係部門との連携を密にし、情報共有をスムーズに行う体制を構築することで、プロジェクトを円滑に進めることができます。 定期的な見直し: ロードマップは策定後も、定期的に進捗状況や外部環境の変化に応じて見直す必要があります。柔軟性を持たせ、必要に応じて計画を修正することで、常に最適な自動化を追求することができます。 ３．今後の予測 製造業における自動化は、今後ますます加速していくと予想されます。AI、IoT、ロボット技術の進化は目覚ましく、これまで自動化が困難とされてきた工程にも、新たなソリューションが適用される可能性が広がっています。 特に、協働ロボットの普及は、中小企業にとっても大きなチャンスとなります。従来の産業用ロボットと比べて、導入コストが低く、安全性も高いため、人との共働作業が容易になります。 また、AIを活用した外観検査やティーチングレスシステムなど、高度な技術を搭載したシステムも登場しており、導入のハードルはますます低くなっていくでしょう。 自動化の第一歩を踏み出したい、成功事例から学びたいとお考えの経営者様へ、船井総研では多品種少量生産 製造業向け　自動化・生産性向上セミナーを開催しております。 本セミナーでは、ロボット・AI・IoT活用の最新事例や、費用対効果を最大化するための導入手法を、実務経験豊富なコンサルタントがわかりやすく解説いたします。 セミナーで得られる学び 多品種少量生産における自動化：3000品目の自社製品組立工程を自動化した株式会社デンソーウェーブの成功事例から、多品種少量生産における自動化の秘訣を学べます。 費用対効果の高いロボット導入：パート社員をロボットに代替えして年間2億円の人件費削減に成功した事例など、費用対効果を重視したロボット導入事例をご紹介します。 AI外観検査の導入：外観検査にAIを活用して目視検査員3名の省人化に成功した事例など、AI外観検査の導入による効果と具体的な手法を解説します。 IoT・稼働監視システムの活用：IoT・RFIDの見える化システムを活用して製造リードタイム26％、仕掛在庫60％を削減した成功事例など、IoTを活用した生産性向上事例を学びます。 自動化の成功事例を学び、自社の未来を創造しませんか？ ▼幹部社員が知っておくべきロボット・AI・IoT活用手法と成功事例 多品種少量生産 製造業向け　自動化・生産性向上セミナー 特別ゲスト事例講座！ 株式会社デンソーウェーブが語る！3000品目の中の自社製品組立工程を自動化した秘訣とは！ 「特別ゲスト事例講座！」 デンソーウェーブが3000品目の自社製品組立工程自動化を成功させた手法を限定公開！ 中堅・大手だからこそ必要な「徹底的に投資対効果を出すための自動化手法」を解説！ 3000品目の多品種少量生産組立工程を自動化した事例を解説 デンソーウェーブの生産技術が明かす！協働ロボットCOBOTTAの活用アイデアとは！ ロボット×IoT　徹底的な見える化で生産性を向上した事例を解説！ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/122813 本コラムをお読みいただきありがとうございます。船井総合研究所の塩田俊吾です。 今回は「自動化ロードマップ策定のすすめ」と題し、策定の重要性とそのポイントについて解説いたします。 製造業を取り巻く環境は、めまぐるしい変化を見せています。 世界的な競争激化、人手不足の深刻化、そして顧客ニーズの多様化…。 これらの課題を乗り越え、企業が持続的な成長を遂げるためには、生産性向上はもはや必須の命題です。 そのための有効な手段として、近年注目を集めているのが「自動化」です。 しかし、自動化は単にロボットを導入すれば良いという単純なものではありません。 成功のためには、自社の現状を正確に把握し、明確な目標設定と段階的な計画に基づいた戦略的なアプローチが不可欠です。 そこで重要となるのが、「自動化ロードマップ」の作成です。 １．製造業における自動化ロードマップ作成の重要性 自動化ロードマップとは、いつ、どの工程を、どのように自動化するのか、具体的な道筋を示した計画表です。これは、全社的な視点で自動化を進めるための羅針星となり、以下のメリットをもたらします。 全体最適化: 部門ごとの個別最適ではなく、全体最適の視点で自動化を進めることができます。 段階的な導入: 無理のない投資計画を立て、段階的に自動化を進めることができます。 関係者間の意識統一: 経営層から現場従業員まで、自動化の目標や進捗状況を共有することで、スムーズな導入を促進します。 リスクの最小化: 事前に潜在的な問題点を洗い出し、対策を講じることで、導入後のトラブルや遅延を回避できます。 目標達成の明確化: 自動化による具体的な目標値を設定することで、導入効果を可視化し、モチベーション向上に繋げます。 自動化ロードマップ作成は、単なる計画立案ではなく、企業全体の変革を推進するプロジェクトとして捉えるべきです。 ２．ロードマップ策定のポイント 自動化ロードマップを作成する際には、以下のポイントを踏まえることが重要です。 目標設定: 自動化によって何を達成したいのか、具体的な目標を設定します。生産性向上、コスト削減、品質向上など、目指すゴールを明確化することで、取り組みの方向性を定めることができます。 現状分析: 現状における課題やボトルネックを徹底的に分析します。プロセス分析による業務の棚卸しを行い、自動化すべき工程や作業を特定します。 現場ヒアリングを通して、現場担当者からの課題だけでなく、現状の作業工程から潜在的な課題を見つけ出すことも重要です。 対応策の検討: 課題解決に向けた具体的な対応策を検討します。ロボット化・自動化ありきではなく、作業改善による課題解消の可能性も探り、工程間の連携や作業動線、物流を意識した全体最適な solutions を検討します。 優先順位付け: 重要度、期間、概算費用、難易度、目標への寄与度合いなどを考慮し、対応策に優先順位をつけます。 自動化に慣れていない場合は、まず難易度が低い対応策から着手し、段階的に高度な自動化へとステップアップしていくことが成功の鍵となります。 段階的な計画: 優先順位に基づき、段階的な導入計画を策定します。無理のない投資計画を立て、各段階における目標達成時期を明確に設定することが重要です。 推進体制の構築: 自動化を推進するための専任チームを立ち上げ、責任者を明確化します。関係部門との連携を密にし、情報共有をスムーズに行う体制を構築することで、プロジェクトを円滑に進めることができます。 定期的な見直し: ロードマップは策定後も、定期的に進捗状況や外部環境の変化に応じて見直す必要があります。柔軟性を持たせ、必要に応じて計画を修正することで、常に最適な自動化を追求することができます。 ３．今後の予測 製造業における自動化は、今後ますます加速していくと予想されます。AI、IoT、ロボット技術の進化は目覚ましく、これまで自動化が困難とされてきた工程にも、新たなソリューションが適用される可能性が広がっています。 特に、協働ロボットの普及は、中小企業にとっても大きなチャンスとなります。従来の産業用ロボットと比べて、導入コストが低く、安全性も高いため、人との共働作業が容易になります。 また、AIを活用した外観検査やティーチングレスシステムなど、高度な技術を搭載したシステムも登場しており、導入のハードルはますます低くなっていくでしょう。 自動化の第一歩を踏み出したい、成功事例から学びたいとお考えの経営者様へ、船井総研では多品種少量生産 製造業向け　自動化・生産性向上セミナーを開催しております。 本セミナーでは、ロボット・AI・IoT活用の最新事例や、費用対効果を最大化するための導入手法を、実務経験豊富なコンサルタントがわかりやすく解説いたします。 セミナーで得られる学び 多品種少量生産における自動化：3000品目の自社製品組立工程を自動化した株式会社デンソーウェーブの成功事例から、多品種少量生産における自動化の秘訣を学べます。 費用対効果の高いロボット導入：パート社員をロボットに代替えして年間2億円の人件費削減に成功した事例など、費用対効果を重視したロボット導入事例をご紹介します。 AI外観検査の導入：外観検査にAIを活用して目視検査員3名の省人化に成功した事例など、AI外観検査の導入による効果と具体的な手法を解説します。 IoT・稼働監視システムの活用：IoT・RFIDの見える化システムを活用して製造リードタイム26％、仕掛在庫60％を削減した成功事例など、IoTを活用した生産性向上事例を学びます。 自動化の成功事例を学び、自社の未来を創造しませんか？ ▼幹部社員が知っておくべきロボット・AI・IoT活用手法と成功事例 多品種少量生産 製造業向け　自動化・生産性向上セミナー 特別ゲスト事例講座！ 株式会社デンソーウェーブが語る！3000品目の中の自社製品組立工程を自動化した秘訣とは！ 「特別ゲスト事例講座！」 デンソーウェーブが3000品目の自社製品組立工程自動化を成功させた手法を限定公開！ 中堅・大手だからこそ必要な「徹底的に投資対効果を出すための自動化手法」を解説！ 3000品目の多品種少量生産組立工程を自動化した事例を解説 デンソーウェーブの生産技術が明かす！協働ロボットCOBOTTAの活用アイデアとは！ ロボット×IoT　徹底的な見える化で生産性を向上した事例を解説！ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/122813

システム開発の成功は、最適なシステムベンダー選びにかかっています。選定を誤ると、プロジェクト失敗のリスクも。本記事では、ベンダー選定の基礎から評価基準、プロセス、注意点まで徹底解説します。ベンダー選定で失敗しないための基本要項をおさえたガイドです。 1. なぜ、システムベンダー選定が重要なのか？ システム開発は、企業の成長を加速させるための重要な取り組みです。しかし、システム開発プロジェクトは、複雑で難易度が高く、成功させるためには適切なシステムベンダーの選定が不可欠です。不適切なベンダーを選定してしまうと、以下のような問題が発生する可能性があります。 プロジェクトの遅延：ベンダーのスキル不足やプロジェクト管理の不備により、開発が遅延し、納期に間に合わない可能性があります。 コストの増加：見積もりの甘さや追加費用の発生により、当初の予算を大幅に超えてしまう可能性があります。 品質の低下：ベンダーの技術力不足や品質管理の不備により、システムの品質が低下し、期待した性能や機能が実現されない可能性があります。 コミュニケーション不足：ベンダーとのコミュニケーション不足により、認識の齟齬が生じ、トラブルに発展する可能性があります。 セキュリティリスク：セキュリティ対策が不十分なベンダーを選定してしまうと、情報漏洩などのセキュリティリスクが高まります。 本記事では、このような失敗を避けるために、システムベンダー選定の基礎知識から、評価基準、プロセス、注意点までを徹底解説します。 2. システムベンダー選定の基本 1）システムベンダーとは？ システムベンダーとは、企業の業務効率化や課題解決を目的としたシステムの開発、導入、運用、保守などを請け負う企業のことです。システムベンダーは、顧客の要望をヒアリングし、要件定義、設計、開発、テスト、導入、運用、保守まで、システム開発の全工程をサポートします。 2）システムベンダーの種類 システムベンダーは、その規模や専門分野によって、以下のように分類することができます。 大手SIer：大規模なシステム開発を得意とし、幅広い業界の顧客を抱えています。 独立系SIer：特定の業界や技術に特化したシステム開発を得意としています。 パッケージベンダー：業務ソフトなどのパッケージソフトを開発・販売しています。 クラウドベンダー：クラウドサービスを提供しています。 3）システム開発におけるベンダー選定の目的 システム開発におけるベンダー選定の目的は、プロジェクトを成功させるために、最適なパートナーとなるベンダーを見つけることです。最適なベンダーとは、例えば以下の条件を満たすベンダーと言えるでしょう。 技術力：必要な技術力を持っている 経験：類似システムの開発経験がある 実績：豊富な開発実績がある 信頼性：信頼できる企業である コミュニケーション能力：担当者のコミュニケーション能力が高い コスト：予算に見合った費用である 3. システムベンダー選定のプロセス システムベンダー選定のプロセスは、一般的に以下の5つのフェーズに分けられます。   フェーズ 主な内容 1 事前準備 システム開発の目的、要件、予算、スケジュールなどを明確にします。 2 情報収集 候補となるベンダーをリストアップし、それぞれのベンダーの情報を収集します。 3 提案依頼 候補となるベンダーに対して、提案依頼書（RFP）を提出します。 4 評価・選定 各ベンダーからの提案内容を評価し、最適なベンダーを選定します。 5 契約 選定したベンダーと契約を締結します。   1）事前準備：RFP作成の前に ①必要な要件を整理する：システム開発で実現したいことを明確化し、必要な機能や性能をリストアップします。 ②予算を決定する：システム開発にかけられる予算を決定します。 ③スケジュールを立てる：システム開発のスケジュールを策定します。 2）情報収集：最適なベンダー候補を見つける ①候補となるベンダーをリストアップする：インターネット検索、ベンダー選定を支援しているコンサルティング会社への問い合わせ、専門誌の掲載情報などを活用して、候補となるベンダーをリストアップします。 ②情報収集の方法：候補となるベンダーのホームページや会社案内、事例紹介などを確認し、それぞれのベンダーの強みや特徴を把握します。 3）提案依頼：RFPの作成と提出 ①RFPとは？：RFP（Request for Proposal）とは、提案依頼書のことです。システム開発の目的、要件、予算、スケジュールなどを記載し、ベンダーに提案を依頼するための書類です。 ②RFPの作成ポイント：RFPには、主に以下の内容を記載する必要があります。 システム開発の目的 システムの概要 必要な機能 性能要件 予算 スケジュール 提案の締め切り 提出方法 ③提案依頼の注意点：複数のベンダーに提案を依頼する場合は、公平性を保つために、同じRFPを提出する必要があります。 4）評価・選定：提案内容を比較検討 ①評価基準の設定：提案内容を評価するための基準を設定します。評価基準は、システム開発の目的や要件に合わせて設定する必要があります。 ②評価方法：設定した評価基準に基づいて、各ベンダーからの提案内容を評価します。評価方法は、採点方式、ランキング方式など、さまざまな方法があります。 5）契約：最終決定と契約締結 ①契約内容の確認：選定したベンダーと契約を締結する前に、契約内容を注意深く確認する必要があります。 ②契約締結の注意点：契約内容に不明な点がある場合は、ベンダーに確認し、納得した上で契約を締結する必要があります。 4. システムベンダーの評価基準 システムベンダーの評価基準は、大きく分けて「必須要件」と「加点要件」の2つがあります。 1）必須要件と加点要件 必須要件：システム開発を依頼するために、ベンダーが必ず満たしていなければならない要件です。 加点要件：ベンダーの優位性を判断するための要件です。 2）定量的な評価基準 定量的な評価基準としては、以下のような項目が挙げられます。 開発実績：類似システムの開発実績 技術力：保有している技術力 財務状況：財務状況の安定性 セキュリティ対策：セキュリティ対策の充実度 3）定性的な評価基準 定性的な評価基準としては、以下のような項目が挙げられます。 コミュニケーション能力：ベンダー側の担当者のコミュニケーション能力の高さ 提案力：納期・品質・コストのバランスを考慮し、最適な提案ができる能力の高さ 文化的適合性：企業文化との適合性 4）評価基準の重み付け 評価基準ごとに重み付けを行い、総合的に評価することで、より客観的な評価を行うことができます。 （例） ①評価方法はわかりやすく持ち点を3段階とする ②自社が特に重視する評価項目（例：ベンダーの財務状況、開発実績・・・）について重み付けを行う。 ③評価要件ごとに「持ち点」と「重み」を掛け算し、最終的な評価点を算出する。 5）スコアシート/評価マトリックス スコアシートや評価マトリックスなどのツールを活用することで、評価を効率的に行うことができます。 5. システムベンダー選定の注意点 システムベンダー選定の際には、以下の点に注意する必要があります。   1）コストだけで判断しない コストだけでベンダーを選定してしまうと、品質や納期に問題が発生する可能性があります。 安価なベンダーを選んだ結果、開発途中で追加費用が発生したり、システムの品質が低く、修正に余計な費用がかかったりするケースも少なくありません。 技術力や経験、サポート体制など、総合的な観点から判断することが重要です。   2）コミュニケーションを重視する ベンダーとのコミュニケーション不足は、トラブルの原因となります。 認識の齟齬や要望の伝達ミスは、開発の遅延や品質の低下に繋がります。 定期的なミーティングや報告会などを開催し、密なコミュニケーションを図るように心がけましょう。   3）情報セキュリティ対策、コンプライアンス体制 情報セキュリティ対策やコンプライアンス体制が整っているベンダーを選定する必要があります。 情報漏えいやセキュリティ事故は、企業の信用を大きく損なう可能性があります。 ベンダーのセキュリティ対策やコンプライアンス体制について、事前にしっかりと確認しましょう。   4）契約内容の注意点 契約内容を注意深く確認し、不明な点がある場合は、ベンダーに確認する必要があります。 ・特に、開発費用、納期、知的財産権、瑕疵担保責任、損害賠償責任などについては、注意深く確認しましょう。 ・契約書の内容に疑問点があれば、専門家（弁護士など）に相談するのも良いでしょう。   5）ベンダーの規模だけで判断しない ベンダーの規模だけで判断するのではなく、プロジェクトに適した規模のベンダーを選定する必要があります。 大規模なベンダーは、豊富なリソースと実績を持つ一方、小回りが利かない、コストが高いといったデメリットもあります。 プロジェクトの規模や内容に合わせて、最適な規模のベンダーを選ぶことが重要です。   6）アフターサポート体制を確認する システム導入後のアフターサポート体制が充実しているベンダーを選定する必要があります。 システムの運用開始後も、バグ修正やバージョンアップ、セキュリティ対策などのサポートが必要です。 サポート体制の内容、対応時間、費用などを事前に確認しておきましょう。 SLA (Service Level Agreement) を締結し、サービスレベルを明確化しておくことも重要です 6. まとめ：システムベンダー選定を成功させるために システムベンダー選定は、システム開発プロジェクトの成功を左右する重要なプロセスです。 1）選定プロセスを理解する 本記事で解説した選定プロセスを理解し、それぞれのフェーズで必要な作業を注意深く行うことが重要です。 2）評価基準を明確にする プロジェクトの目的や要件に合わせて、評価基準を明確に設定することが重要です。 3）注意点を把握する システムベンダー選定の注意点を把握し、トラブルを未然に防ぐことが重要です。 以上、最後までお読みいただきありがとうございます。 【システムの新規導入や既存システムの入れ替えの検討に関して、このようなお悩みはありませんか？】 ■RFPの作成には多くの時間と労力を費やすため、自社だけでの作成が難しい。 ■予算が限られている中で、最適なシステムを選定できるかが不安。 ■どのベンダーのシステムを選べば良いのか、自社に最適なシステムを見極められるかが不安。 ■複数のベンダーから提案を受けても、比較検討するポイントがわからない。 ■ベンダーのサポート体制や信頼性について不安がある。 ■最新技術やトレンドに対応したシステムを選定できるかが不安。 ■システム導入にかかる費用に見合う効果が得られるのかが不安。 ■導入費用だけでなく、運用・保守費用やランニングコストについても不明点が多い。 ■漠然と業務効率化やコスト削減を期待しているものの、具体的な導入効果を測定できるかが不明。 ■従業員の生産性向上に繋がるシステム導入となるかが不安。 ■カスタマイズが必要な場合、どこまで対応してくれるのか、費用はいくらかかるのかが不明。 ■オンプレミス型、クラウド型など、どのシステム形態が自社に適しているのかわからない。 ■既存システムとの連携がスムーズにできるか、データ移行に問題がないかが不安。 ■既存システムの改修が必要になる場合、費用や期間はどのくらいかかるのか不明。 ■etc. 仮に上記のお悩みに1つでも当てはまる場合は、 是非お気軽に船井総研の無料経営相談をお申し込みください。 貴社の個別特有のお悩み事に専門コンサルタントが相談対応いたします。 ▼無料経営相談 お申し込みページはこちら https://lp.funaisoken.co.jp/mt/form01/inquiry-S045 ▼関連するセミナー 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 システム開発の成功は、最適なシステムベンダー選びにかかっています。選定を誤ると、プロジェクト失敗のリスクも。本記事では、ベンダー選定の基礎から評価基準、プロセス、注意点まで徹底解説します。ベンダー選定で失敗しないための基本要項をおさえたガイドです。 1. なぜ、システムベンダー選定が重要なのか？ システム開発は、企業の成長を加速させるための重要な取り組みです。しかし、システム開発プロジェクトは、複雑で難易度が高く、成功させるためには適切なシステムベンダーの選定が不可欠です。不適切なベンダーを選定してしまうと、以下のような問題が発生する可能性があります。 プロジェクトの遅延：ベンダーのスキル不足やプロジェクト管理の不備により、開発が遅延し、納期に間に合わない可能性があります。 コストの増加：見積もりの甘さや追加費用の発生により、当初の予算を大幅に超えてしまう可能性があります。 品質の低下：ベンダーの技術力不足や品質管理の不備により、システムの品質が低下し、期待した性能や機能が実現されない可能性があります。 コミュニケーション不足：ベンダーとのコミュニケーション不足により、認識の齟齬が生じ、トラブルに発展する可能性があります。 セキュリティリスク：セキュリティ対策が不十分なベンダーを選定してしまうと、情報漏洩などのセキュリティリスクが高まります。 本記事では、このような失敗を避けるために、システムベンダー選定の基礎知識から、評価基準、プロセス、注意点までを徹底解説します。 2. システムベンダー選定の基本 1）システムベンダーとは？ システムベンダーとは、企業の業務効率化や課題解決を目的としたシステムの開発、導入、運用、保守などを請け負う企業のことです。システムベンダーは、顧客の要望をヒアリングし、要件定義、設計、開発、テスト、導入、運用、保守まで、システム開発の全工程をサポートします。 2）システムベンダーの種類 システムベンダーは、その規模や専門分野によって、以下のように分類することができます。 大手SIer：大規模なシステム開発を得意とし、幅広い業界の顧客を抱えています。 独立系SIer：特定の業界や技術に特化したシステム開発を得意としています。 パッケージベンダー：業務ソフトなどのパッケージソフトを開発・販売しています。 クラウドベンダー：クラウドサービスを提供しています。 3）システム開発におけるベンダー選定の目的 システム開発におけるベンダー選定の目的は、プロジェクトを成功させるために、最適なパートナーとなるベンダーを見つけることです。最適なベンダーとは、例えば以下の条件を満たすベンダーと言えるでしょう。 技術力：必要な技術力を持っている 経験：類似システムの開発経験がある 実績：豊富な開発実績がある 信頼性：信頼できる企業である コミュニケーション能力：担当者のコミュニケーション能力が高い コスト：予算に見合った費用である 3. システムベンダー選定のプロセス システムベンダー選定のプロセスは、一般的に以下の5つのフェーズに分けられます。   フェーズ 主な内容 1 事前準備 システム開発の目的、要件、予算、スケジュールなどを明確にします。 2 情報収集 候補となるベンダーをリストアップし、それぞれのベンダーの情報を収集します。 3 提案依頼 候補となるベンダーに対して、提案依頼書（RFP）を提出します。 4 評価・選定 各ベンダーからの提案内容を評価し、最適なベンダーを選定します。 5 契約 選定したベンダーと契約を締結します。   1）事前準備：RFP作成の前に ①必要な要件を整理する：システム開発で実現したいことを明確化し、必要な機能や性能をリストアップします。 ②予算を決定する：システム開発にかけられる予算を決定します。 ③スケジュールを立てる：システム開発のスケジュールを策定します。 2）情報収集：最適なベンダー候補を見つける ①候補となるベンダーをリストアップする：インターネット検索、ベンダー選定を支援しているコンサルティング会社への問い合わせ、専門誌の掲載情報などを活用して、候補となるベンダーをリストアップします。 ②情報収集の方法：候補となるベンダーのホームページや会社案内、事例紹介などを確認し、それぞれのベンダーの強みや特徴を把握します。 3）提案依頼：RFPの作成と提出 ①RFPとは？：RFP（Request for Proposal）とは、提案依頼書のことです。システム開発の目的、要件、予算、スケジュールなどを記載し、ベンダーに提案を依頼するための書類です。 ②RFPの作成ポイント：RFPには、主に以下の内容を記載する必要があります。 システム開発の目的 システムの概要 必要な機能 性能要件 予算 スケジュール 提案の締め切り 提出方法 ③提案依頼の注意点：複数のベンダーに提案を依頼する場合は、公平性を保つために、同じRFPを提出する必要があります。 4）評価・選定：提案内容を比較検討 ①評価基準の設定：提案内容を評価するための基準を設定します。評価基準は、システム開発の目的や要件に合わせて設定する必要があります。 ②評価方法：設定した評価基準に基づいて、各ベンダーからの提案内容を評価します。評価方法は、採点方式、ランキング方式など、さまざまな方法があります。 5）契約：最終決定と契約締結 ①契約内容の確認：選定したベンダーと契約を締結する前に、契約内容を注意深く確認する必要があります。 ②契約締結の注意点：契約内容に不明な点がある場合は、ベンダーに確認し、納得した上で契約を締結する必要があります。 4. システムベンダーの評価基準 システムベンダーの評価基準は、大きく分けて「必須要件」と「加点要件」の2つがあります。 1）必須要件と加点要件 必須要件：システム開発を依頼するために、ベンダーが必ず満たしていなければならない要件です。 加点要件：ベンダーの優位性を判断するための要件です。 2）定量的な評価基準 定量的な評価基準としては、以下のような項目が挙げられます。 開発実績：類似システムの開発実績 技術力：保有している技術力 財務状況：財務状況の安定性 セキュリティ対策：セキュリティ対策の充実度 3）定性的な評価基準 定性的な評価基準としては、以下のような項目が挙げられます。 コミュニケーション能力：ベンダー側の担当者のコミュニケーション能力の高さ 提案力：納期・品質・コストのバランスを考慮し、最適な提案ができる能力の高さ 文化的適合性：企業文化との適合性 4）評価基準の重み付け 評価基準ごとに重み付けを行い、総合的に評価することで、より客観的な評価を行うことができます。 （例） ①評価方法はわかりやすく持ち点を3段階とする ②自社が特に重視する評価項目（例：ベンダーの財務状況、開発実績・・・）について重み付けを行う。 ③評価要件ごとに「持ち点」と「重み」を掛け算し、最終的な評価点を算出する。 5）スコアシート/評価マトリックス スコアシートや評価マトリックスなどのツールを活用することで、評価を効率的に行うことができます。 5. システムベンダー選定の注意点 システムベンダー選定の際には、以下の点に注意する必要があります。   1）コストだけで判断しない コストだけでベンダーを選定してしまうと、品質や納期に問題が発生する可能性があります。 安価なベンダーを選んだ結果、開発途中で追加費用が発生したり、システムの品質が低く、修正に余計な費用がかかったりするケースも少なくありません。 技術力や経験、サポート体制など、総合的な観点から判断することが重要です。   2）コミュニケーションを重視する ベンダーとのコミュニケーション不足は、トラブルの原因となります。 認識の齟齬や要望の伝達ミスは、開発の遅延や品質の低下に繋がります。 定期的なミーティングや報告会などを開催し、密なコミュニケーションを図るように心がけましょう。   3）情報セキュリティ対策、コンプライアンス体制 情報セキュリティ対策やコンプライアンス体制が整っているベンダーを選定する必要があります。 情報漏えいやセキュリティ事故は、企業の信用を大きく損なう可能性があります。 ベンダーのセキュリティ対策やコンプライアンス体制について、事前にしっかりと確認しましょう。   4）契約内容の注意点 契約内容を注意深く確認し、不明な点がある場合は、ベンダーに確認する必要があります。 ・特に、開発費用、納期、知的財産権、瑕疵担保責任、損害賠償責任などについては、注意深く確認しましょう。 ・契約書の内容に疑問点があれば、専門家（弁護士など）に相談するのも良いでしょう。   5）ベンダーの規模だけで判断しない ベンダーの規模だけで判断するのではなく、プロジェクトに適した規模のベンダーを選定する必要があります。 大規模なベンダーは、豊富なリソースと実績を持つ一方、小回りが利かない、コストが高いといったデメリットもあります。 プロジェクトの規模や内容に合わせて、最適な規模のベンダーを選ぶことが重要です。   6）アフターサポート体制を確認する システム導入後のアフターサポート体制が充実しているベンダーを選定する必要があります。 システムの運用開始後も、バグ修正やバージョンアップ、セキュリティ対策などのサポートが必要です。 サポート体制の内容、対応時間、費用などを事前に確認しておきましょう。 SLA (Service Level Agreement) を締結し、サービスレベルを明確化しておくことも重要です 6. まとめ：システムベンダー選定を成功させるために システムベンダー選定は、システム開発プロジェクトの成功を左右する重要なプロセスです。 1）選定プロセスを理解する 本記事で解説した選定プロセスを理解し、それぞれのフェーズで必要な作業を注意深く行うことが重要です。 2）評価基準を明確にする プロジェクトの目的や要件に合わせて、評価基準を明確に設定することが重要です。 3）注意点を把握する システムベンダー選定の注意点を把握し、トラブルを未然に防ぐことが重要です。 以上、最後までお読みいただきありがとうございます。 【システムの新規導入や既存システムの入れ替えの検討に関して、このようなお悩みはありませんか？】 ■RFPの作成には多くの時間と労力を費やすため、自社だけでの作成が難しい。 ■予算が限られている中で、最適なシステムを選定できるかが不安。 ■どのベンダーのシステムを選べば良いのか、自社に最適なシステムを見極められるかが不安。 ■複数のベンダーから提案を受けても、比較検討するポイントがわからない。 ■ベンダーのサポート体制や信頼性について不安がある。 ■最新技術やトレンドに対応したシステムを選定できるかが不安。 ■システム導入にかかる費用に見合う効果が得られるのかが不安。 ■導入費用だけでなく、運用・保守費用やランニングコストについても不明点が多い。 ■漠然と業務効率化やコスト削減を期待しているものの、具体的な導入効果を測定できるかが不明。 ■従業員の生産性向上に繋がるシステム導入となるかが不安。 ■カスタマイズが必要な場合、どこまで対応してくれるのか、費用はいくらかかるのかが不明。 ■オンプレミス型、クラウド型など、どのシステム形態が自社に適しているのかわからない。 ■既存システムとの連携がスムーズにできるか、データ移行に問題がないかが不安。 ■既存システムの改修が必要になる場合、費用や期間はどのくらいかかるのか不明。 ■etc. 仮に上記のお悩みに1つでも当てはまる場合は、 是非お気軽に船井総研の無料経営相談をお申し込みください。 貴社の個別特有のお悩み事に専門コンサルタントが相談対応いたします。 ▼無料経営相談 お申し込みページはこちら https://lp.funaisoken.co.jp/mt/form01/inquiry-S045 ▼関連するセミナー 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

製造業において、人手不足の解消や生産性向上を実現するための重要な戦略として、工場の自動化（ファクトリーオートメーション、FA）が注目を集めています。しかし、自動化システムの導入を検討する企業の中には、「計画通りに進まない」「期待した効果が得られない」といった課題に直面するケースも少なくありません。 本記事では、工場の自動化を阻む４つの主要な課題とその克服方法について、事例を交えながら詳しく解説していきます。 ⇒関連記事：工場の自動化 (ファクトリーオートメーション) とは？成功事例5選やメリット、実現の流れを一挙解説！ １．工場自動化における課題 工場自動化を進める際にぶつかる、よくある課題は以下の4つです。 課題①：要件定義漏れ 課題②：部署間の連携が取れない 課題③：多品種少量生産である 課題④：作業者のKKD(勘、経験、度胸)に依存している １つずつ解説します。 課題①：要件定義漏れ 自動化システムを導入する初期段階において、システムに求める機能や性能を明確に定義する「要件定義」は極めて重要です。しかし、現場の作業内容に対する十分な理解を欠いたまま要件定義を進めてしまうと、トラブルが発生する可能性があります。 例えば、構想段階では見えていなかった要件が後から追加されることになり、追加費用が発生してしまい、且つ納期も遅れる...といったケースは非常に多くあります。(最悪の場合、全く使わないロボットを開発してしまった...なんてことも起こります) 要件定義をおこなうにあたって必要となる要求仕様書の作成方法については、以下レポートにて解説しています。ご興味のある方は参考にしていただけますと幸いです。 課題②：部署間の連携が取れない 自動化プロジェクトは、通常、生産技術部門、製造部門、情報システム部門など、複数の部署が関与する複雑なプロジェクトとなります。しかし、部署間での情報共有や連携が不足すると、認識のずれや誤解が生じ、プロジェクト全体の進捗を遅らせるだけでなく、最終的な成果物にも悪影響を及ぼす可能性があります。 例えば、生産技術部門が自動化の必要性を強く認識していても、製造部門が現場の負担増加を懸念して消極的な場合、プロジェクトは停滞してしまいます。また、情報システム部門との連携不足は、システムの互換性やセキュリティに関する問題を引き起こす可能性があります。 課題③：多品種少量生産である 多品種少量生産品を自動化しようとすると、 ワーク形状が無数にあり、無数にティーチングをおこなわなければならない 段取り替えが多発するため人の手を介在させる必要がある などの課題に阻まれます。上記の課題を解決することができず、自動化を断念する企業様も多い様です。 ご存じの通り、ロボットは繰り返し作業を得意としています。そのため、少量生産品よりも、大量生産品を加工する方が自動化効果は高いです。 課題④：作業者のKKD(勘、経験、度胸)に依存している 自動化の際は、作業者のKKDに依存している作業を、数値化することが求められます。この感覚を数値化できなければ、自動化は難しいでしょう。 例えば、製品の研磨作業。基本的に、作業者の手の感覚と経験を頼りに作業をおこなうことが多いと思います。この研磨作業を自動化する際は、作業者が製品に対してどのくらいの角度で/どのくらいの強さで/どのくらいの時間で/どのような手の動きでグラインダーをあてるのか、検証しながら数値化していく必要があります。 ２．それでも自動化を進める方法 上記の課題はあるが、それでも自動化を進めたい... そんな方のために、それぞれの課題を乗り越えるための方法を簡単に紹介します。 方法①：現場作業者の参画と、目的の明確化 方法②：外部を活用する 方法③：自動化対象品種を絞る 方法④：標準化・ルール決めをおこなう １つずつ説明します。 方法①：現場作業者の参画と、目的の明確化 “課題①：要件定義漏れ”を防ぐために有効なのは、「現場作業者の参画と目的の明確化」です。 まず、自動化プロジェクトをおこなうにあたっては、に現場を熟知した作業者をプロジェクトメンバーに入れましょう。 現場作業経験の豊富なメンバーをアサインすることで、製造部外からでは把握できない、暗黙のルールや、細かい判断条件を要件に反映させましょう。 ついで、目的の明確化が非常に重要です。ここでいう目的とは、いわずもがな“自動化プロジェクトの目的“を指します。 プロジェクト開始段階で目的について協議し、プロジェクトメンバー全員の合意を得ることができれば、チームの一体感が強まり、プロジェクト成功の確率がググっと高まります。 メンバーが合意した目的があれば、目的という判断軸に沿ってプロジェクトを進めることができます。要件定義をおこなう際も、目的に沿って要件に過不足がないか検討をおこなうことができます。 方法②：外部を活用する “課題②：部署間の連携が取れない”を解消するために有効なのは、「外部(=コンサルタント)を活用する」です。 “部署間の連携が取れない”問題は、自動化プロジェクトのプロジェクトマネジメントをおこなうメンバー(PM人材)がいれば、概ね解消することが可能です。 部署間のバランスを取り、各メンバーをまとめ、コミュニケ―ションを取ることができれば、円滑にプロジェクトを進めることができます。 もし社内にPM人材がいない場合は、PMとしてコンサルタントを活用することを強く勧めます。 (一度現状分析から装置構想・要件定義、納入までの流れを経験できれば、その後はPMを自社内で内製化することも可能になります。) 船井総研では、工場自動化専門のコンサルタントが在籍し、企業規模問わずPM・コンサルティングをおこなっております。 課題ヒアリングから工場訪問、ご提案までを無料でおこなっておりますので、ご相談をご希望の方は以下の申し込みフォームより問い合わせをお願い致します。まずは1時間程度、オンラインにてお打ち合わせさせていただきます。 方法③：自動化対象品種を絞る “課題③：多品種少量生産である“に対する対策は「自動化対象品種を絞ること」です。 具体的には、“製品分析”と“作業分析”をおこないます。 これらの分析をおこなうことにより、どの製品/どの作業を対象として自動化すれば費用対効果が出るのかを探ります。 主な進め方は以下の通りです。 分析方法詳細は、以下のレポートにて解説していますので、ご興味のある方は参照ください。 方法④：標準化・ルール決めをおこなう “課題④：作業者のKKD(勘、経験、度胸)に依存している”に対する処方箋は、自動化を機に、「作業の標準化・ルール決めをおこなうこと」です。 例えば、検査を自動化する際は、各作業者がどのような判断条件で良/不良判定をおこなっているのかその定義づけをおこなう必要があります。 また、属人化してしまっている作業を自動化する場合についても、熟練作業者がどのように判断し、どのような手順で作業をおこなっているのか、言語化する必要があります。 ３．まとめ 工場の自動化は、人手不足の解消や生産性の向上、品質の安定化など、製造業にとって多くのメリットをもたらします。 自動化を進める方法は、さまざまです。 ・産業用ロボットを導入して、搬送や組立などの作業を自動化する。 ・AIを活用して、検査や品質管理を自動化する。 ・IoTを活用して、設備の稼働状況を監視し、メンテナンスを効率化する。 など、さまざまなソリューションがあります。 重要なのは、自社の課題や目的に合わせて、最適な方法を選択することです。 船井総研では、工場自動化に関するさまざまな情報を提供しています。ぜひ、サイトをご覧いただき、自動化の検討に活用してください。 その他、自動化に関するご相談やご質問がありましたら、お気軽に問い合わせください。 製造業において、人手不足の解消や生産性向上を実現するための重要な戦略として、工場の自動化（ファクトリーオートメーション、FA）が注目を集めています。しかし、自動化システムの導入を検討する企業の中には、「計画通りに進まない」「期待した効果が得られない」といった課題に直面するケースも少なくありません。 本記事では、工場の自動化を阻む４つの主要な課題とその克服方法について、事例を交えながら詳しく解説していきます。 ⇒関連記事：工場の自動化 (ファクトリーオートメーション) とは？成功事例5選やメリット、実現の流れを一挙解説！ １．工場自動化における課題 工場自動化を進める際にぶつかる、よくある課題は以下の4つです。 課題①：要件定義漏れ 課題②：部署間の連携が取れない 課題③：多品種少量生産である 課題④：作業者のKKD(勘、経験、度胸)に依存している １つずつ解説します。 課題①：要件定義漏れ 自動化システムを導入する初期段階において、システムに求める機能や性能を明確に定義する「要件定義」は極めて重要です。しかし、現場の作業内容に対する十分な理解を欠いたまま要件定義を進めてしまうと、トラブルが発生する可能性があります。 例えば、構想段階では見えていなかった要件が後から追加されることになり、追加費用が発生してしまい、且つ納期も遅れる...といったケースは非常に多くあります。(最悪の場合、全く使わないロボットを開発してしまった...なんてことも起こります) 要件定義をおこなうにあたって必要となる要求仕様書の作成方法については、以下レポートにて解説しています。ご興味のある方は参考にしていただけますと幸いです。 課題②：部署間の連携が取れない 自動化プロジェクトは、通常、生産技術部門、製造部門、情報システム部門など、複数の部署が関与する複雑なプロジェクトとなります。しかし、部署間での情報共有や連携が不足すると、認識のずれや誤解が生じ、プロジェクト全体の進捗を遅らせるだけでなく、最終的な成果物にも悪影響を及ぼす可能性があります。 例えば、生産技術部門が自動化の必要性を強く認識していても、製造部門が現場の負担増加を懸念して消極的な場合、プロジェクトは停滞してしまいます。また、情報システム部門との連携不足は、システムの互換性やセキュリティに関する問題を引き起こす可能性があります。 課題③：多品種少量生産である 多品種少量生産品を自動化しようとすると、 ワーク形状が無数にあり、無数にティーチングをおこなわなければならない 段取り替えが多発するため人の手を介在させる必要がある などの課題に阻まれます。上記の課題を解決することができず、自動化を断念する企業様も多い様です。 ご存じの通り、ロボットは繰り返し作業を得意としています。そのため、少量生産品よりも、大量生産品を加工する方が自動化効果は高いです。 課題④：作業者のKKD(勘、経験、度胸)に依存している 自動化の際は、作業者のKKDに依存している作業を、数値化することが求められます。この感覚を数値化できなければ、自動化は難しいでしょう。 例えば、製品の研磨作業。基本的に、作業者の手の感覚と経験を頼りに作業をおこなうことが多いと思います。この研磨作業を自動化する際は、作業者が製品に対してどのくらいの角度で/どのくらいの強さで/どのくらいの時間で/どのような手の動きでグラインダーをあてるのか、検証しながら数値化していく必要があります。 ２．それでも自動化を進める方法 上記の課題はあるが、それでも自動化を進めたい... そんな方のために、それぞれの課題を乗り越えるための方法を簡単に紹介します。 方法①：現場作業者の参画と、目的の明確化 方法②：外部を活用する 方法③：自動化対象品種を絞る 方法④：標準化・ルール決めをおこなう １つずつ説明します。 方法①：現場作業者の参画と、目的の明確化 “課題①：要件定義漏れ”を防ぐために有効なのは、「現場作業者の参画と目的の明確化」です。 まず、自動化プロジェクトをおこなうにあたっては、に現場を熟知した作業者をプロジェクトメンバーに入れましょう。 現場作業経験の豊富なメンバーをアサインすることで、製造部外からでは把握できない、暗黙のルールや、細かい判断条件を要件に反映させましょう。 ついで、目的の明確化が非常に重要です。ここでいう目的とは、いわずもがな“自動化プロジェクトの目的“を指します。 プロジェクト開始段階で目的について協議し、プロジェクトメンバー全員の合意を得ることができれば、チームの一体感が強まり、プロジェクト成功の確率がググっと高まります。 メンバーが合意した目的があれば、目的という判断軸に沿ってプロジェクトを進めることができます。要件定義をおこなう際も、目的に沿って要件に過不足がないか検討をおこなうことができます。 方法②：外部を活用する “課題②：部署間の連携が取れない”を解消するために有効なのは、「外部(=コンサルタント)を活用する」です。 “部署間の連携が取れない”問題は、自動化プロジェクトのプロジェクトマネジメントをおこなうメンバー(PM人材)がいれば、概ね解消することが可能です。 部署間のバランスを取り、各メンバーをまとめ、コミュニケ―ションを取ることができれば、円滑にプロジェクトを進めることができます。 もし社内にPM人材がいない場合は、PMとしてコンサルタントを活用することを強く勧めます。 (一度現状分析から装置構想・要件定義、納入までの流れを経験できれば、その後はPMを自社内で内製化することも可能になります。) 船井総研では、工場自動化専門のコンサルタントが在籍し、企業規模問わずPM・コンサルティングをおこなっております。 課題ヒアリングから工場訪問、ご提案までを無料でおこなっておりますので、ご相談をご希望の方は以下の申し込みフォームより問い合わせをお願い致します。まずは1時間程度、オンラインにてお打ち合わせさせていただきます。 方法③：自動化対象品種を絞る “課題③：多品種少量生産である“に対する対策は「自動化対象品種を絞ること」です。 具体的には、“製品分析”と“作業分析”をおこないます。 これらの分析をおこなうことにより、どの製品/どの作業を対象として自動化すれば費用対効果が出るのかを探ります。 主な進め方は以下の通りです。 分析方法詳細は、以下のレポートにて解説していますので、ご興味のある方は参照ください。 方法④：標準化・ルール決めをおこなう “課題④：作業者のKKD(勘、経験、度胸)に依存している”に対する処方箋は、自動化を機に、「作業の標準化・ルール決めをおこなうこと」です。 例えば、検査を自動化する際は、各作業者がどのような判断条件で良/不良判定をおこなっているのかその定義づけをおこなう必要があります。 また、属人化してしまっている作業を自動化する場合についても、熟練作業者がどのように判断し、どのような手順で作業をおこなっているのか、言語化する必要があります。 ３．まとめ 工場の自動化は、人手不足の解消や生産性の向上、品質の安定化など、製造業にとって多くのメリットをもたらします。 自動化を進める方法は、さまざまです。 ・産業用ロボットを導入して、搬送や組立などの作業を自動化する。 ・AIを活用して、検査や品質管理を自動化する。 ・IoTを活用して、設備の稼働状況を監視し、メンテナンスを効率化する。 など、さまざまなソリューションがあります。 重要なのは、自社の課題や目的に合わせて、最適な方法を選択することです。 船井総研では、工場自動化に関するさまざまな情報を提供しています。ぜひ、サイトをご覧いただき、自動化の検討に活用してください。 その他、自動化に関するご相談やご質問がありましたら、お気軽に問い合わせください。

いつもご愛読いただきありがとうございます。 ファクトリーオートメーション (以下FA)とは、文字通り工場における自動化を指します。 人件費高騰や人手不足、さらには生産性向上の必要性から、製造業におけるFA()の重要性が年々高まっています。 本記事では、FAとは何か、FAを行う意義や具体的な事例、メリット・課題、そしてFAを実現するための適切な進め方を詳しく解説します。 工場の生産現場で働く方、FAを検討されている経営者の皆様は、ぜひ最後までお読みください。 FAとは何か？ FAとは、製造工程の一部または全工程において、人手に頼る作業を機械化・システム化することで、生産性の向上と品質の安定化を実現する取り組みのことを指します。 FAの対象は、部品の搬送や組立て、溶接、塗装、検査など、あらゆる工程が含まれます。 また、生産の直接工程だけでなく、在庫管理や製造指示の発行などの間接工程についても、FAをおこなうことが可能です。 なぜFAが必要なのか? 工場におけるFAのメリットは大きく、そのニーズは年々高まっています。主な理由は以下の通りです。 まず人件費の高騰です。製造業の人件費は上昇を続けており、FAによる省人化が、人件費削減のカギとなります。 例えば 2024 年の春闘における、組合員数 300 名以下の中小企業 (2123 社)の賃上げ率は、4.75％と、過去最高の賃上げ率を記録しています。(2024 年 4 月 18 日時点) 引用：https://jp.reuters.com/markets/japan/funds/QCKCLLTJ6ZNWZOSLFMNJ5VP7FE-2024-04-18/ また、日系企業の海外拠点においても、平均賃金の上昇傾向が見られます。 図 A は、2020 年 1 月～2022 年 11 月における、在アメリカ日系製造業の平均時給の推移を示しています。 図 B では 2013 年～2023 年における、アジア各国の製造業の基本月給を比較しています。 図 A：2020 年 1 月～2022 年 11 月における、在米日系製造業の平均時給の推移 引用：https://www.jetro.go.jp/biz/areareports/2023/ab437b35a1ad87e0.html 図 B：2013 年～2023 年における、アジア各国の製造業の基本月給の比較 引用：https://www.jetro.go.jp/biz/areareports/2024/37977922f57e157a.html これらの内容を鑑みると、海外拠点においても人件費の高騰が見られることがわかります。 次に労働人口の減少と人手不足の課題があります。生産年齢人口の減少が深刻化する中、作業員の確保が困難になっており、足りない人手をFAで補う必要があります。 日本の人口は、2005 年をピークに減少傾向にあります。総務省が出しているデータによると、2005 年～2050 年の間で、総人口は 3,300 万人減少、若年人口 (15 歳未満の者の人口)は約 900 万人減少、生産年齢人口は約 3,500 万人減少、高齢人口(65 歳以上の者の人口)は約 1,200 万人増加すると見込まれています。 図 日本における総人口の推移と予測 引用：https://www.mhlw.go.jp/stf/newpage_21481.html 製造業においても、同様に人口減少の影響を受けています。総務省の労働力調査によると、2000 年～2019 年間において、若年層の就業者数割合が減少し、高齢者層の就業者数割合が増加しています。 現状でも人手不足を感じている企業様は多いかと思いますが、これからさらに人手不足が加速していくことが懸念されています。 図 就業者に占める若年者・高齢者の割合の推移 引用：総務省「労働力調査」 このように、工場のFAは企業の根幹を左右する重要な経営課題となっているため、自動化を計画的に進めていく必要があります。 FA成功事例 5 選 次に、FAの実際の成功事例をいくつかご紹介します。 FA成功事例①：Ａ社 自動バリ取りロボット A 社ではロボットを使うことによって、工数がかかっていたバリ取り作業の自動化に成功しました。業種と自動化効果、投資金額は以下のようになっています。 業種 セラミック製品製造 自動化効果 年間工数 1019 時間削減・生産性 167％増 投資金額 1800 万円+6 軸ロボット費用 A 社の成功事例の特徴は、画像認識によりバリ取りパスを自動で生成している点です。自動生成されたパスに沿ってロボットが動作するため、品種ごとにティーチングプログラムを作成する必要がなく、超多品種少量生産に対応することができます。 本来ロボットを稼働させる際は、ティーチングと呼ばれるロボットのプログラムを人が作成する必要があります。そのためロボットでさまざまな製品の加工をおこなおうとすると、その数だけティーチングをおこなう必要があります。 A 社では、画像認識による自動プログラム作成を採用しているため、作業員が治具に製品を置けば、ロボットが自動でバリ取りをおこなってくれます。 以下に、A社様へのインタビュー記事を掲載しております。そちらも是非ご覧ください。 ⇒関連記事：自社の業務に合わせた自動化で、少ない人員でも生産増に対応することができました-アスザック株式会社 様 FA成功事例②：Ｓ社 協働ロボット S 社では、協働ロボットを使うことによって、加工機へのワーク投入作業の自動化に成功しました。 業種 樹脂切削加工品製造 自動化効果 年間工数 1200 時間削減 投資金額 500 万円 Ｓ社の成功事例の特徴は、SIer なしでロボット導入を行った点です。ロボット導入のネックになりがちな費用として、SIer 費用があげられます。 (Ｓ社でロボット導入を検討した際は、ロボット本体代金のほかに SIer 費用が 1000 万円近く見積もられていました。) Ｓ社では、自社で内製化することで、SIer 費用を押さえながらロボット活用を行うことに成功しました。 内製化の利点は、自動化品種の追加や、製造ラインの変更に比較的容易に対応できることです。ロボット立ち上げ時に、技術的な開発部分を SIer に任せてしまうと、新たに品種追加を行う際はさらに SIer に費用を払わなくてはなりません。内製化は時間も工数もかかりますが、中長期的に見れば経営効果は高いでしょう。 また、この会社様は従業員数 10 名以下の会社様のため、1 日数時間だけ単純作業を自動化するだけでも、高い自動化効果を発揮することができます。従業員数が少なくなればなるほど捻出される時間の価値が高まるため、ロボット活用は事業規模が小さい会社様ほど効果を発揮できるといえます。 ⇒関連記事：日本＆海外の協働ロボットメーカー16社の特徴を紹介！ ⇒関連記事：協働ロボットの特徴と導入事例 FA成功事例③：C 社溶接ロボット・研磨ロボット Ｃ社では、高い品質が求められる製品において、溶接工程と研磨工程の自動化に成功しました。 業種 鈑金溶接品製造 自動化効果 溶接・研磨の熟練技術の継承に成功 投資金額 7700 万円 (うち 4000 万円は補助金) Ｃ社の成功事例の特徴は、非常に難易度の高い薄板ステンレスの TIG 溶接と鏡面研磨を最新技術を活用して自動化した点です。さらに投資金額 7700 万円のうち 4000 万円は事業再構築補助金を活用することにより投資コストを抑えています。 薄板の TIG 溶接は非常に熟練度が要求される作業であり、早い人でも製品として出荷できるレベルに達するまでには 5 年はかかる職人技術と言われています。また、Ｃ社の製品における研磨工程は鏡面仕上げとなっており相当の工数がかかっている状態でした。 これら難易度の高い職人技術を 6 軸力覚、加速度、位置センサー、アクティブ・コンプライアンス制御技術を用いて自動化に成功しました。 FA成功事例④：Ｓ社 AI 外観検査 S社では、樹脂成形製品の目視検査をAI外観検査で自動化に成功しました。 業種 樹脂成型品製造 自動化効果 検査人員 2 名削減・1400 万円/年のコスト削減 投資金額 2400 万円 S社の成功事例の特徴は、製品自体を回転させながら撮像をおこない、AIに不良品判定を行わせている点です。 S社では、通常では検査が難しい透明の円筒形製品検査の自動化に取り組みました。製品自体を回転させ、且つ撮像した製品画像をAIで処理することで、不良品判定の自動化を成功させました。 明確な金額は記載しませんが、S社も補助金を活用することで投資費用を抑えています。 ⇒関連記事：AI外観検査とは？従来の画像検査との違い、導入のメリットや注意点とは？ FA成功事例⑤：A社 協働ロボット A社では、100 台の協働ロボットを導入し、ワーク投入やエアブロー、検査などの自動化に成功しました。 業種 金属部品加工 自動化効果 人員 60名削減・2.5億/年のコスト削減 投資金額 協働ロボット 100台分 A社の成功事例の特徴は、S社と同様SIerレスで自動化に成功した点です。PLCが扱える人材を採用し、徹底してロボット活用の社内教育を行うことで、コストを抑えた圧倒的な自動化を実現しました。 総額では大きい投資となっていますが、それに見合うだけの費用対効果を実現しています。 さらに事例の詳細について気になる方は、1時間程度の無料相談会を活用ください。 HP 上には記載しきれていない、成功事例の詳細や、FAに関する情報を余すことなくご提供させていただきます。 FAを行う3つのメリットとは FAには大きなメリットがあります。主なものとして以下の3点が挙げられます。 FAを行うメリット①: 飛躍的な生産性の向上 自動化ラインでは 24 時間無休の連続稼働が可能で、機械の動作スピードと精度の高さから人手を遥かに上回る生産性が見込めます。動作速度の遅い協働ロボットを使ったとしても、夜間稼働や休日稼働を行うことで、生産性を向上させることができます。 FAを行うメリット②: 製品品質の均一化と不良率低減 人手作業では熟練度の差により品質のばらつきが避けられませんが、自動化ラインは完全にプログラムに基づいて動作するため、均一で高い品質を実現できます。また、検査工程の自動化も相まってさらなる不良低減も期待できます。近年では AI の技術が進歩し、従来では自動検査が難しかった製品においても、自動化・不良率の低減を行うことが可能になっています。 FAを行うメリット③: 安全性と労働環境の改善 危険度や負荷が高い作業を従業員におこなわせてしまっている…そんな企業様は一定数存在しているのではないでしょうか。 自動化をすることができれば、危険な作業や重労働から作業員を解放できるため、安全性が大きく向上します。特に、溶接や有害物質を扱う工程などでの恩恵は計り知れません。作業環境を整えることで、人材採用や人が辞めない環境づくりを行うことができます。 FAにおける3つの課題 FAにはたくさんの良い面がありますが、同時に課題も存在します。自動化における課題は、以下の3つに集約されます。 FAにおける課題①：初期投資コストの高さ 先述の事例紹介をご覧になるとおわかりかと思いますが、FAに必要な設備やシステムの導入には多額の初期投資が必要となります。 ロボットや制御システムの購入費用に加え、既存設備との統合や作業環境の改修費用も発生します。正直なところ、中小企業にとっては負担が大きく、FAを見送らざるを得ないケースも一定数存在します。ただ、近年では“補助金バブル”と呼ばれるほど、国の補助金制度が充実しています。補助金を活用することで、通常よりも安価にFAをおこなうことができます。 ⇒2024 年補助金動向予測はこちら FAにおける課題②：熟練した技術者の確保の難しさ 自動化された設備を正しく運用し、メンテナンスできる専門技術者の確保が課題となります。特にロボット制御やシステムインテグレーションに精通した人材は不足しており、また技術者の育成には時間と費用がかかります。 FAにおける課題③：柔軟性の欠如 自動化された工程は非常に効率的ですが、製品の仕様変更や異種製品の生産には不向きです。 設備をカスタマイズするための工事が必要になるなど、柔軟性に欠ける傾向にあります。失敗しないためには、上流工程における自社に即した要件定義が非常に重要です。また、協働ロボットであれば、ロボット自体を移動させることが可能なため、比較的柔軟に品種追加や仕様変更に対応することができます。 ⇒協働ロボットの特徴と導入事例 FAを実現するための流れ FAを実現するためには、以下のような流れが一般的です。 図 FAフロー 特に重要なのは、「７．要求仕様書の作成」です。要求仕様書とは、FAのために必要な仕様をSIerに要求する仕様書のことを指します。 適切な要求仕様書を作ることができなければ、要件が曖昧になり、トラブルが発生する可能性が高まります。 作成難易度が非常に高い要求仕様書ですが、適切な要求仕様書が作成できなければ、思い描くような自動化をおこなうことはできません。 ⇒関連記事：「要件定義書」と「要求仕様書・RFP」の違いとは！？基本の流れと重要性、記載内容について解説！ 自動化を実現する3つのポイント 最後に、FAを成功させる際におさえておくべき3つのポイントについて紹介します。 FAを実現する際のポイント①：全社を挙げて自動化に取り組む FAは、時間・工数・お金などのさまざまな労力をかけることで達成されます。生産現場だけ、経営層だけでプロジェクトを推進しても、思い描く自動化を実現することは非常に難しいです。“経営層の強力なリーダーシップ”、“現場スタッフの理解と協力”この両輪があって初めて、自動化プロジェクトは成しえます。自動化への意識改革を促し、スムーズな移行を図るためにも全社一丸となった体制作りが重要です。 FAを実現する際のポイント②：段階的なアプローチ “自動化したい“という思いや構想が先行し、一気にFAを進めてしまうと、失敗する可能性が高まります。寧ろ急激にFAを進めてしまうと、現場の作業員が変化を許容することができなくなり、FAに対して苦手意識をもってしまう懸念があります。 そのため、最初は一部の工程から自動化を始め、その効果を確認しながら、徐々に自動化範囲を広げていくアプローチが望ましいでしょう。トライ&エラーを重ねながら自動化ノウハウを蓄積し、リスクを最小限に抑えることができます。また、現場の作業員の方の成功体験を少しずつ積んでいくことで、社内の自動化推進をさらに進めることができます。 FAを実現する際のポイント③：外部企業の利用 自社内にFAに関する知見を持っている社員がいれば、その社員を主導にしてプロジェクトを推進していくのが良いでしょう。しかし、そんな知見を持っている社員が在籍していない企業様もいらっしゃるかと思います。そんな企業様は、外部企業を頼ることを強くおすすめします。 コンサルを利用する FAをおこなう際は、コンサルティング会社を利用することを強くおすすめします。 さまざまある課題のうち、どこから自動化をおこなえば良いのか？ どんどん新しい技術が出てきているが、どんなサービスが自社に合っているのか？ 目の前の仕事もおこないながら、FAプロジェクトを完遂することができるのか？など、FAに関するお悩みは多岐に渡ります。 など、自動化に関するお悩みは多岐に渡ります。 コンサルティング会社を活用することで、自社内のみで取り組むよりも速く、かつ精度高くプロジェクトを成功させることができます。 船井総研では、以下を強みとしながらコンサルティングをおこなっております。 製造業専門×FA専門のコンサルタントがおこなう要件定義 作成難易度が高い、要求仕様書の作成代行 SIer 選定/設備の価格交渉 設備導入後の運用面もサポート ご相談をご希望の方は以下のフォームよりお問い合わせください。 まとめ FAは生産性向上や人手不足対策、品質向上など、さまざまなメリットが期待できる一方で、初期コストの高さや技術者の確保、柔軟性の欠如といった課題もあります。 しかし、適切な手順と対策を講じることで、これらの課題を乗り越え、自動化を着実に実現できるはずです。 経営層の強力なリーダーシップと、全社員の理解と協力の下、段階的な取り組みと人材育成を行うことが成功の鍵となります。 船井総研では、工場におけるFAコンサルティングをおこなっております。 ご興味をお持ちの方は 1 時間程度の、無料相談会を活用ください。 FA専門のコンサルタントが、対応させていただきます。 いつもご愛読いただきありがとうございます。 ファクトリーオートメーション (以下FA)とは、文字通り工場における自動化を指します。 人件費高騰や人手不足、さらには生産性向上の必要性から、製造業におけるFA()の重要性が年々高まっています。 本記事では、FAとは何か、FAを行う意義や具体的な事例、メリット・課題、そしてFAを実現するための適切な進め方を詳しく解説します。 工場の生産現場で働く方、FAを検討されている経営者の皆様は、ぜひ最後までお読みください。 FAとは何か？ FAとは、製造工程の一部または全工程において、人手に頼る作業を機械化・システム化することで、生産性の向上と品質の安定化を実現する取り組みのことを指します。 FAの対象は、部品の搬送や組立て、溶接、塗装、検査など、あらゆる工程が含まれます。 また、生産の直接工程だけでなく、在庫管理や製造指示の発行などの間接工程についても、FAをおこなうことが可能です。 なぜFAが必要なのか? 工場におけるFAのメリットは大きく、そのニーズは年々高まっています。主な理由は以下の通りです。 まず人件費の高騰です。製造業の人件費は上昇を続けており、FAによる省人化が、人件費削減のカギとなります。 例えば 2024 年の春闘における、組合員数 300 名以下の中小企業 (2123 社)の賃上げ率は、4.75％と、過去最高の賃上げ率を記録しています。(2024 年 4 月 18 日時点) 引用：https://jp.reuters.com/markets/japan/funds/QCKCLLTJ6ZNWZOSLFMNJ5VP7FE-2024-04-18/ また、日系企業の海外拠点においても、平均賃金の上昇傾向が見られます。 図 A は、2020 年 1 月～2022 年 11 月における、在アメリカ日系製造業の平均時給の推移を示しています。 図 B では 2013 年～2023 年における、アジア各国の製造業の基本月給を比較しています。 図 A：2020 年 1 月～2022 年 11 月における、在米日系製造業の平均時給の推移 引用：https://www.jetro.go.jp/biz/areareports/2023/ab437b35a1ad87e0.html 図 B：2013 年～2023 年における、アジア各国の製造業の基本月給の比較 引用：https://www.jetro.go.jp/biz/areareports/2024/37977922f57e157a.html これらの内容を鑑みると、海外拠点においても人件費の高騰が見られることがわかります。 次に労働人口の減少と人手不足の課題があります。生産年齢人口の減少が深刻化する中、作業員の確保が困難になっており、足りない人手をFAで補う必要があります。 日本の人口は、2005 年をピークに減少傾向にあります。総務省が出しているデータによると、2005 年～2050 年の間で、総人口は 3,300 万人減少、若年人口 (15 歳未満の者の人口)は約 900 万人減少、生産年齢人口は約 3,500 万人減少、高齢人口(65 歳以上の者の人口)は約 1,200 万人増加すると見込まれています。 図 日本における総人口の推移と予測 引用：https://www.mhlw.go.jp/stf/newpage_21481.html 製造業においても、同様に人口減少の影響を受けています。総務省の労働力調査によると、2000 年～2019 年間において、若年層の就業者数割合が減少し、高齢者層の就業者数割合が増加しています。 現状でも人手不足を感じている企業様は多いかと思いますが、これからさらに人手不足が加速していくことが懸念されています。 図 就業者に占める若年者・高齢者の割合の推移 引用：総務省「労働力調査」 このように、工場のFAは企業の根幹を左右する重要な経営課題となっているため、自動化を計画的に進めていく必要があります。 FA成功事例 5 選 次に、FAの実際の成功事例をいくつかご紹介します。 FA成功事例①：Ａ社 自動バリ取りロボット A 社ではロボットを使うことによって、工数がかかっていたバリ取り作業の自動化に成功しました。業種と自動化効果、投資金額は以下のようになっています。 業種 セラミック製品製造 自動化効果 年間工数 1019 時間削減・生産性 167％増 投資金額 1800 万円+6 軸ロボット費用 A 社の成功事例の特徴は、画像認識によりバリ取りパスを自動で生成している点です。自動生成されたパスに沿ってロボットが動作するため、品種ごとにティーチングプログラムを作成する必要がなく、超多品種少量生産に対応することができます。 本来ロボットを稼働させる際は、ティーチングと呼ばれるロボットのプログラムを人が作成する必要があります。そのためロボットでさまざまな製品の加工をおこなおうとすると、その数だけティーチングをおこなう必要があります。 A 社では、画像認識による自動プログラム作成を採用しているため、作業員が治具に製品を置けば、ロボットが自動でバリ取りをおこなってくれます。 以下に、A社様へのインタビュー記事を掲載しております。そちらも是非ご覧ください。 ⇒関連記事：自社の業務に合わせた自動化で、少ない人員でも生産増に対応することができました-アスザック株式会社 様 FA成功事例②：Ｓ社 協働ロボット S 社では、協働ロボットを使うことによって、加工機へのワーク投入作業の自動化に成功しました。 業種 樹脂切削加工品製造 自動化効果 年間工数 1200 時間削減 投資金額 500 万円 Ｓ社の成功事例の特徴は、SIer なしでロボット導入を行った点です。ロボット導入のネックになりがちな費用として、SIer 費用があげられます。 (Ｓ社でロボット導入を検討した際は、ロボット本体代金のほかに SIer 費用が 1000 万円近く見積もられていました。) Ｓ社では、自社で内製化することで、SIer 費用を押さえながらロボット活用を行うことに成功しました。 内製化の利点は、自動化品種の追加や、製造ラインの変更に比較的容易に対応できることです。ロボット立ち上げ時に、技術的な開発部分を SIer に任せてしまうと、新たに品種追加を行う際はさらに SIer に費用を払わなくてはなりません。内製化は時間も工数もかかりますが、中長期的に見れば経営効果は高いでしょう。 また、この会社様は従業員数 10 名以下の会社様のため、1 日数時間だけ単純作業を自動化するだけでも、高い自動化効果を発揮することができます。従業員数が少なくなればなるほど捻出される時間の価値が高まるため、ロボット活用は事業規模が小さい会社様ほど効果を発揮できるといえます。 ⇒関連記事：日本＆海外の協働ロボットメーカー16社の特徴を紹介！ ⇒関連記事：協働ロボットの特徴と導入事例 FA成功事例③：C 社溶接ロボット・研磨ロボット Ｃ社では、高い品質が求められる製品において、溶接工程と研磨工程の自動化に成功しました。 業種 鈑金溶接品製造 自動化効果 溶接・研磨の熟練技術の継承に成功 投資金額 7700 万円 (うち 4000 万円は補助金) Ｃ社の成功事例の特徴は、非常に難易度の高い薄板ステンレスの TIG 溶接と鏡面研磨を最新技術を活用して自動化した点です。さらに投資金額 7700 万円のうち 4000 万円は事業再構築補助金を活用することにより投資コストを抑えています。 薄板の TIG 溶接は非常に熟練度が要求される作業であり、早い人でも製品として出荷できるレベルに達するまでには 5 年はかかる職人技術と言われています。また、Ｃ社の製品における研磨工程は鏡面仕上げとなっており相当の工数がかかっている状態でした。 これら難易度の高い職人技術を 6 軸力覚、加速度、位置センサー、アクティブ・コンプライアンス制御技術を用いて自動化に成功しました。 FA成功事例④：Ｓ社 AI 外観検査 S社では、樹脂成形製品の目視検査をAI外観検査で自動化に成功しました。 業種 樹脂成型品製造 自動化効果 検査人員 2 名削減・1400 万円/年のコスト削減 投資金額 2400 万円 S社の成功事例の特徴は、製品自体を回転させながら撮像をおこない、AIに不良品判定を行わせている点です。 S社では、通常では検査が難しい透明の円筒形製品検査の自動化に取り組みました。製品自体を回転させ、且つ撮像した製品画像をAIで処理することで、不良品判定の自動化を成功させました。 明確な金額は記載しませんが、S社も補助金を活用することで投資費用を抑えています。 ⇒関連記事：AI外観検査とは？従来の画像検査との違い、導入のメリットや注意点とは？ FA成功事例⑤：A社 協働ロボット A社では、100 台の協働ロボットを導入し、ワーク投入やエアブロー、検査などの自動化に成功しました。 業種 金属部品加工 自動化効果 人員 60名削減・2.5億/年のコスト削減 投資金額 協働ロボット 100台分 A社の成功事例の特徴は、S社と同様SIerレスで自動化に成功した点です。PLCが扱える人材を採用し、徹底してロボット活用の社内教育を行うことで、コストを抑えた圧倒的な自動化を実現しました。 総額では大きい投資となっていますが、それに見合うだけの費用対効果を実現しています。 さらに事例の詳細について気になる方は、1時間程度の無料相談会を活用ください。 HP 上には記載しきれていない、成功事例の詳細や、FAに関する情報を余すことなくご提供させていただきます。 FAを行う3つのメリットとは FAには大きなメリットがあります。主なものとして以下の3点が挙げられます。 FAを行うメリット①: 飛躍的な生産性の向上 自動化ラインでは 24 時間無休の連続稼働が可能で、機械の動作スピードと精度の高さから人手を遥かに上回る生産性が見込めます。動作速度の遅い協働ロボットを使ったとしても、夜間稼働や休日稼働を行うことで、生産性を向上させることができます。 FAを行うメリット②: 製品品質の均一化と不良率低減 人手作業では熟練度の差により品質のばらつきが避けられませんが、自動化ラインは完全にプログラムに基づいて動作するため、均一で高い品質を実現できます。また、検査工程の自動化も相まってさらなる不良低減も期待できます。近年では AI の技術が進歩し、従来では自動検査が難しかった製品においても、自動化・不良率の低減を行うことが可能になっています。 FAを行うメリット③: 安全性と労働環境の改善 危険度や負荷が高い作業を従業員におこなわせてしまっている…そんな企業様は一定数存在しているのではないでしょうか。 自動化をすることができれば、危険な作業や重労働から作業員を解放できるため、安全性が大きく向上します。特に、溶接や有害物質を扱う工程などでの恩恵は計り知れません。作業環境を整えることで、人材採用や人が辞めない環境づくりを行うことができます。 FAにおける3つの課題 FAにはたくさんの良い面がありますが、同時に課題も存在します。自動化における課題は、以下の3つに集約されます。 FAにおける課題①：初期投資コストの高さ 先述の事例紹介をご覧になるとおわかりかと思いますが、FAに必要な設備やシステムの導入には多額の初期投資が必要となります。 ロボットや制御システムの購入費用に加え、既存設備との統合や作業環境の改修費用も発生します。正直なところ、中小企業にとっては負担が大きく、FAを見送らざるを得ないケースも一定数存在します。ただ、近年では“補助金バブル”と呼ばれるほど、国の補助金制度が充実しています。補助金を活用することで、通常よりも安価にFAをおこなうことができます。 ⇒2024 年補助金動向予測はこちら FAにおける課題②：熟練した技術者の確保の難しさ 自動化された設備を正しく運用し、メンテナンスできる専門技術者の確保が課題となります。特にロボット制御やシステムインテグレーションに精通した人材は不足しており、また技術者の育成には時間と費用がかかります。 FAにおける課題③：柔軟性の欠如 自動化された工程は非常に効率的ですが、製品の仕様変更や異種製品の生産には不向きです。 設備をカスタマイズするための工事が必要になるなど、柔軟性に欠ける傾向にあります。失敗しないためには、上流工程における自社に即した要件定義が非常に重要です。また、協働ロボットであれば、ロボット自体を移動させることが可能なため、比較的柔軟に品種追加や仕様変更に対応することができます。 ⇒協働ロボットの特徴と導入事例 FAを実現するための流れ FAを実現するためには、以下のような流れが一般的です。 図 FAフロー 特に重要なのは、「７．要求仕様書の作成」です。要求仕様書とは、FAのために必要な仕様をSIerに要求する仕様書のことを指します。 適切な要求仕様書を作ることができなければ、要件が曖昧になり、トラブルが発生する可能性が高まります。 作成難易度が非常に高い要求仕様書ですが、適切な要求仕様書が作成できなければ、思い描くような自動化をおこなうことはできません。 ⇒関連記事：「要件定義書」と「要求仕様書・RFP」の違いとは！？基本の流れと重要性、記載内容について解説！ 自動化を実現する3つのポイント 最後に、FAを成功させる際におさえておくべき3つのポイントについて紹介します。 FAを実現する際のポイント①：全社を挙げて自動化に取り組む FAは、時間・工数・お金などのさまざまな労力をかけることで達成されます。生産現場だけ、経営層だけでプロジェクトを推進しても、思い描く自動化を実現することは非常に難しいです。“経営層の強力なリーダーシップ”、“現場スタッフの理解と協力”この両輪があって初めて、自動化プロジェクトは成しえます。自動化への意識改革を促し、スムーズな移行を図るためにも全社一丸となった体制作りが重要です。 FAを実現する際のポイント②：段階的なアプローチ “自動化したい“という思いや構想が先行し、一気にFAを進めてしまうと、失敗する可能性が高まります。寧ろ急激にFAを進めてしまうと、現場の作業員が変化を許容することができなくなり、FAに対して苦手意識をもってしまう懸念があります。 そのため、最初は一部の工程から自動化を始め、その効果を確認しながら、徐々に自動化範囲を広げていくアプローチが望ましいでしょう。トライ&エラーを重ねながら自動化ノウハウを蓄積し、リスクを最小限に抑えることができます。また、現場の作業員の方の成功体験を少しずつ積んでいくことで、社内の自動化推進をさらに進めることができます。 FAを実現する際のポイント③：外部企業の利用 自社内にFAに関する知見を持っている社員がいれば、その社員を主導にしてプロジェクトを推進していくのが良いでしょう。しかし、そんな知見を持っている社員が在籍していない企業様もいらっしゃるかと思います。そんな企業様は、外部企業を頼ることを強くおすすめします。 コンサルを利用する FAをおこなう際は、コンサルティング会社を利用することを強くおすすめします。 さまざまある課題のうち、どこから自動化をおこなえば良いのか？ どんどん新しい技術が出てきているが、どんなサービスが自社に合っているのか？ 目の前の仕事もおこないながら、FAプロジェクトを完遂することができるのか？など、FAに関するお悩みは多岐に渡ります。 など、自動化に関するお悩みは多岐に渡ります。 コンサルティング会社を活用することで、自社内のみで取り組むよりも速く、かつ精度高くプロジェクトを成功させることができます。 船井総研では、以下を強みとしながらコンサルティングをおこなっております。 製造業専門×FA専門のコンサルタントがおこなう要件定義 作成難易度が高い、要求仕様書の作成代行 SIer 選定/設備の価格交渉 設備導入後の運用面もサポート ご相談をご希望の方は以下のフォームよりお問い合わせください。 まとめ FAは生産性向上や人手不足対策、品質向上など、さまざまなメリットが期待できる一方で、初期コストの高さや技術者の確保、柔軟性の欠如といった課題もあります。 しかし、適切な手順と対策を講じることで、これらの課題を乗り越え、自動化を着実に実現できるはずです。 経営層の強力なリーダーシップと、全社員の理解と協力の下、段階的な取り組みと人材育成を行うことが成功の鍵となります。 船井総研では、工場におけるFAコンサルティングをおこなっております。 ご興味をお持ちの方は 1 時間程度の、無料相談会を活用ください。 FA専門のコンサルタントが、対応させていただきます。

1．事例企業（株式会社メトロール）様の概要 今回ご紹介するのは「株式会社メトロール様」です。 今回ご紹介するのは「株式会社メトロール様」の取り組み事例です。 【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。 そんな同社の生産性向上に関する取り組み事例を簡単にご紹介いたします。 2．「紙や人の行き来」を中心としたアナログな生産管理の限界 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。 国内だけでなく、海外の取引先が増え、よりスピーディーな経営判断が求められる中、 社内での情報共有・情報伝達のスピードに課題がありました。 元々の生産管理の体制は「紙や人の行き来」を中心としたアナログ管理。 システムは入っておらず、勤務時間中に工場内をいわゆる「工程追っかけマン」が慌ただしく行き来し、 製造物の進捗状況や納期遵守のトレースなどを行っていました。 そのような従来のアナログ管理では、 「短納期」「多品種少量」の受注生産体制に限界が出てきていました。 また、納期遅れ・欠品・生産コスト上昇による利益率低下などに対して、 経営層から一般社員に至るまで危機感を持つようになっていました。 そんな同社が、なぜ、生産性アップを果たすことに成功できたのでしょうか？ 3．アナログ管理の脱却⇒デジタル管理・システム管理へのシフトで生産性アップ！ 「アナログ管理」が当たり前だった同社では、 短納期で対応できるスピーディーな業務処理の実現を目指すために、 「引き合い・見積もり・受注・生産・納品」に至るまでの情報を一元的に可視化し、 生産性を上げるためのシステムを構築していきました。 システム構築に際して、 「開発」「製造」「販売」すべての部署が協力・連携し、品目マスタと部品構成表を整理。 また、今までバラバラであった「受注から部品発注・生産・出荷」までの各管理を統合し、 「部品管理の番地化」も併せて推進。 従来の「アナログ管理」を脱却し、「デジタル管理・システム管理」へシフトしていきました。 その結果として、同社は主に以下のような成果を出すことに成功しました。 ――― ■自社製品を製造するために必要となる約10,000点にも及ぶ部品を、人の手を介さずに自動発注。 ■適正な在庫管理を実現するとともに、必要なときに必要な製品を供給することを可能とした。 ■注文が入ると、コンピュータが自動で部品展開して在庫から引き落とし、必要な部品を発注。一個単位で製造を担う社員に指示。 ■適正在庫の確保やリードタイムの短縮、正確な納期回答が可能に。 ■受注～出荷までのリードタイム：平均6週間⇒3週間へ短縮（従来の5割減） ――― 【リードタイム短縮に繋がったポイント】 ①部品管理の番地化（＝システム導入前にアナログな運用面の改善） ②システム導入を通じて　「在庫の自動引き落とし」を実現し、「協力会社への部品発注業務」を削減することができた ③作業標準時間の設定・分析・連続的な改善等の実施 ――― また、株式会社メトロールの松橋社長曰く、 生産管理業務の単なる効率化・省力化だけでなく、付加価値アップも実現できた点を、 今回の一連の取り組みのポイント（生産性アップのポイント）として挙げられています。 ■システムの活用により、製品の受注状況から製造過程における「進捗状況の見える化」を実現。 ■システムの活用により、省力化を実現。 ■省力化を通じて余剰となった社員の時間を、「思考」や「対話」に代表されるような「人にしかできない」創造的な業務に充てることができるようになった。 ■省力化により浮いた時間を使って、製品開発・企画の機会を積極的に確保。 ■更なる高付加価値な製品の製造や改良に向けて議論する時間を創出。 以上、株式会社メトロール様の生産性アップ事例について、 概要・ポイントをお伝えさせていただきました。 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・・・」 「システム化・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・・・」 「“標準化” “脱属人化”などの発想が思い浮かんだとしても、社内関係者の巻き込み・調整が難航し、実行に移せない。自社の人間だけで進めるのは難しい・・・」 「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 ▼船井総研 無料オンライン相談（お問い合わせはこちら） 1．事例企業（株式会社メトロール）様の概要 今回ご紹介するのは「株式会社メトロール様」です。 今回ご紹介するのは「株式会社メトロール様」の取り組み事例です。 【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。 そんな同社の生産性向上に関する取り組み事例を簡単にご紹介いたします。 2．「紙や人の行き来」を中心としたアナログな生産管理の限界 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。 国内だけでなく、海外の取引先が増え、よりスピーディーな経営判断が求められる中、 社内での情報共有・情報伝達のスピードに課題がありました。 元々の生産管理の体制は「紙や人の行き来」を中心としたアナログ管理。 システムは入っておらず、勤務時間中に工場内をいわゆる「工程追っかけマン」が慌ただしく行き来し、 製造物の進捗状況や納期遵守のトレースなどを行っていました。 そのような従来のアナログ管理では、 「短納期」「多品種少量」の受注生産体制に限界が出てきていました。 また、納期遅れ・欠品・生産コスト上昇による利益率低下などに対して、 経営層から一般社員に至るまで危機感を持つようになっていました。 そんな同社が、なぜ、生産性アップを果たすことに成功できたのでしょうか？ 3．アナログ管理の脱却⇒デジタル管理・システム管理へのシフトで生産性アップ！ 「アナログ管理」が当たり前だった同社では、 短納期で対応できるスピーディーな業務処理の実現を目指すために、 「引き合い・見積もり・受注・生産・納品」に至るまでの情報を一元的に可視化し、 生産性を上げるためのシステムを構築していきました。 システム構築に際して、 「開発」「製造」「販売」すべての部署が協力・連携し、品目マスタと部品構成表を整理。 また、今までバラバラであった「受注から部品発注・生産・出荷」までの各管理を統合し、 「部品管理の番地化」も併せて推進。 従来の「アナログ管理」を脱却し、「デジタル管理・システム管理」へシフトしていきました。 その結果として、同社は主に以下のような成果を出すことに成功しました。 ――― ■自社製品を製造するために必要となる約10,000点にも及ぶ部品を、人の手を介さずに自動発注。 ■適正な在庫管理を実現するとともに、必要なときに必要な製品を供給することを可能とした。 ■注文が入ると、コンピュータが自動で部品展開して在庫から引き落とし、必要な部品を発注。一個単位で製造を担う社員に指示。 ■適正在庫の確保やリードタイムの短縮、正確な納期回答が可能に。 ■受注～出荷までのリードタイム：平均6週間⇒3週間へ短縮（従来の5割減） ――― 【リードタイム短縮に繋がったポイント】 ①部品管理の番地化（＝システム導入前にアナログな運用面の改善） ②システム導入を通じて　「在庫の自動引き落とし」を実現し、「協力会社への部品発注業務」を削減することができた ③作業標準時間の設定・分析・連続的な改善等の実施 ――― また、株式会社メトロールの松橋社長曰く、 生産管理業務の単なる効率化・省力化だけでなく、付加価値アップも実現できた点を、 今回の一連の取り組みのポイント（生産性アップのポイント）として挙げられています。 ■システムの活用により、製品の受注状況から製造過程における「進捗状況の見える化」を実現。 ■システムの活用により、省力化を実現。 ■省力化を通じて余剰となった社員の時間を、「思考」や「対話」に代表されるような「人にしかできない」創造的な業務に充てることができるようになった。 ■省力化により浮いた時間を使って、製品開発・企画の機会を積極的に確保。 ■更なる高付加価値な製品の製造や改良に向けて議論する時間を創出。 以上、株式会社メトロール様の生産性アップ事例について、 概要・ポイントをお伝えさせていただきました。 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・・・」 「システム化・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・・・」 「“標準化” “脱属人化”などの発想が思い浮かんだとしても、社内関係者の巻き込み・調整が難航し、実行に移せない。自社の人間だけで進めるのは難しい・・・」 「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 ▼船井総研 無料オンライン相談（お問い合わせはこちら）

1. ロボットシステムインテグレーターの新規案件獲得における現状 近年、製造業をはじめとした様々な業界で人手不足が深刻化しており、その解決策としてロボットシステムの導入が注目されています。ロボットシステムの導入は、生産性向上や品質安定、労働環境改善などの効果が期待できる一方で、導入には専門的な知識や技術が必要となります。そのため、ロボットシステムの設計・構築から導入、運用・保守までを一括して請け負う「ロボットシステムインテグレーター（ロボットSIer）」の役割が重要となっています。 しかし、ロボットSIer業界は、いくつかの課題を抱えています。 SIer間の格差の拡大: ロボットSIerは増加傾向にあり、顧客の獲得競争が激化しています。しかし、その一方で、一部のSIerに仕事が集中し、忙しい企業と暇な企業の格差が広がっているのが現状です。これは、大企業や実績のあるSIerに顧客が集中しやすいためです。 提案依頼から受注までの低い確率: ユーザーからの提案依頼が来た際に、概要構想の作成や見積もり作成をしても受注に至る確率は必ずしも高くありません。多くの場合、複数社から提案を受け、比較検討されるため、価格や技術力だけでなく、提案内容や対応力など、総合的な評価で判断されます。そのため、概要構想作成から見積もり提出までのフェーズがネック工程となり、生産性低下の原因となっています。 Webマーケティングの難しさ: 一部のSIerは積極的なWebマーケティングを行っていますが、キーエンスのような企業出身のマーケターが担っているケースが多く、高度なノウハウを必要とします。他のSIerがWebマーケティングでロボットシステムインテグレーターとしての新規案件を獲得するには、ニッチなテーマなどに注力する必要がありますが、そのようなニッチなテーマでは、多くの新規案件を獲得するのは難しいのが現状です。 顧客のニーズが多様化・複雑化している中で、顧客の課題を的確に捉え、最適なシステムを提案することが求められています。 2. ロボットシステムインテグレーターが求められる提案内容 ロボットSIerは、単にロボットを販売するのではなく、顧客の課題を解決するためのコンサルティングを行う必要があります。そのため、顧客の業務内容や課題を深く理解し、最適なロボットシステムを提案することが重要となります。 近年では、特にコンサルティング営業が求められています。これは、顧客のニーズを丁寧にヒアリングし、現状の課題や将来的な展望を踏まえた上で、最適なロボットシステムを提案する営業手法です。 コンサルティング営業を行う上で、以下の様な提案内容が求められます。 顧客のニーズに合わせたロボットシステムの設計・構築: 顧客の業務内容や課題を深く理解し、最適なロボットを選定し、周辺機器やシステムとの連携を含めた設計・構築を行います。・単にロボットを導入するだけでなく、作業効率や安全性、運用コストなどを考慮した提案が重要です。・顧客の要望をヒアリングするだけでなく、現場の状況を把握し、潜在的な課題を抽出する能力も必要となります。 既存システムとの連携を考慮したシステム提案: 多くの場合、ロボットシステムは既存の生産ラインやシステムと連携して稼働する必要があります。・既存システムとの互換性やデータ連携などを考慮し、スムーズな導入と運用を実現する提案が求められます。 ロボット導入による効果の明確化（ROIの提示など）: ロボットシステム導入による費用対効果を明確に示すことが重要です。導入コストだけでなく、人件費削減、生産性向上、品質向上など、具体的な効果を数値化し、投資対効果（ROI）を算出することで、顧客の投資判断を支援します。 顧客にあった補助金の活用も情報提供: ロボットシステム導入には、国や地方自治体による補助金制度が利用できる場合があります。・顧客の状況に合わせて、適切な補助金制度の情報を提供することで、導入コストの削減を支援します。 上記のような提案を行うためには、ロボット技術に関する専門知識だけでなく、幅広い知識やスキルが必要となります。既存のロボットシステムインテグレーターの人材では、これらのすべてを持ち合わせていることは非常に少ないのが現状です。そのため、必要に応じて、外部のコンサルタントや専門家などのリソースを活用することも重要です。 3. 確度の高い新規案件を獲得する手法 では、ロボットSIerはどのようにして新規案件を獲得すれば良いのでしょうか。確度の高い新規案件を獲得するための手法をいくつかご紹介します。が、これらは一般的に考えられる内容であり、すでに取り組みをされているロボットSIerが多いでしょう。 3-1. 専門性を高め、差別化を図る ロボットSIerは増加傾向にあり、競争が激化しています。そのため、他のSIerとの差別化を図ることが重要です。 　特定の業界や工程に特化したり、独自の技術やノウハウを開発したりすることで、専門性を高め、顧客に選ばれるSIerを目指しましょう。 3-2. WebサイトやSNSを活用した情報発信 WebサイトやSNSを活用し、自社の強みや実績を発信することで、顧客にアプローチする手法です。 　Webサイトでは、導入事例や実績、保有技術などを掲載し、自社の強みをアピールします。また、SNSでは、最新の技術情報や業界動向などを発信することで、顧客との接点を増やし、見込み顧客を獲得することができます。 3-3. 顧客との関係構築を重視する 既存顧客との関係を強化することで、紹介やリピート受注に繋げることが重要です。顧客満足度を高めるためには、導入後のサポート体制を充実させたり、定期的な訪問や連絡を行うなど、継続的な関係構築を心掛けましょう。 3-4. 展示会やセミナーへの積極的な参加 展示会やセミナーに参加することで、新規顧客との接点を増やすことができます。 　自社の技術やサービスをアピールすることで、見込み顧客を獲得することができます。また、他の企業との交流を通して、ビジネスチャンスを広げることも期待できます。 3-5. 提案資料の作成 顧客に提出する提案資料は、分かりやすく、説得力のある内容にする必要があります。 　提案資料には、以下の内容を盛り込むようにしましょう。 顧客の課題に対する解決策 導入するロボットシステムの概要 導入による効果（ROIなど） 導入スケジュール 費用 会社概要 3-6. 営業担当者の育成 顧客との信頼関係を構築し、ニーズを的確に捉えることができる営業担当者を育成することが重要です。 　ロボットシステムに関する専門知識やコミュニケーション能力を向上させるための研修などを実施することで、営業担当者のスキルアップを図りましょう。 以上が一般的な取り組むべき内容です。では、一般的ではなく、効果的な取り組みとはなんでしょうか？ ロボットSIerが抱える課題を解決する、専門家との協業 これまで見てきたように、ロボットSIerは、高度な専門知識やコンサルティング能力、多岐にわたる提案内容が求められると同時に、新規顧客の獲得、受注率の向上など、多くの課題を抱えています。 これらの課題を解決し、確度の高い新規案件を獲得するためには、船井総合研究所との協業が有効です。 船井総合研究所は、長年のコンサルティング実績を持つ、日本有数の経営コンサルティング会社です。特に、製造業や中小企業の支援に強みを持ち、ロボットシステム導入に関する豊富な知見とノウハウを有しています。 船井総合研究所のコンサルタントは、まさに前述した「ロボットシステムインテグレーターが求められる提案内容」を網羅しており、顧客の課題を的確に捉え、最適なロボットシステム導入を支援することができます。 具体的には、以下の様な協業が考えられます。 船井総研との協業セミナーの開催: 船井総合研究所が集客した顧客に対し、貴社と共同でセミナーを開催することで、見込み顧客へアプローチできます。船井総合研究所が集客する顧客は、ロボットシステム導入に高い関心を持つ企業が多いため、非常に確度の高い新規案件獲得に繋がります。 船井総研によるDX・補助金勉強会の開催: 貴社社員向けに、船井総合研究所のコンサルタントがDXや補助金に関する勉強会を実施いたします。ロボットシステム導入支援に必要な知識やノウハウを習得することで、提案力の強化、コンサルティング営業力の向上に繋がり、受注率向上に貢献します。 船井総合研究所との協業は、貴社の営業力強化、新規顧客獲得、そして事業成長に大きく貢献すると確信しております。 協業セミナー、DX・補助金勉強会に関するお問い合わせは、以下までご連絡ください。 1. ロボットシステムインテグレーターの新規案件獲得における現状 近年、製造業をはじめとした様々な業界で人手不足が深刻化しており、その解決策としてロボットシステムの導入が注目されています。ロボットシステムの導入は、生産性向上や品質安定、労働環境改善などの効果が期待できる一方で、導入には専門的な知識や技術が必要となります。そのため、ロボットシステムの設計・構築から導入、運用・保守までを一括して請け負う「ロボットシステムインテグレーター（ロボットSIer）」の役割が重要となっています。 しかし、ロボットSIer業界は、いくつかの課題を抱えています。 SIer間の格差の拡大: ロボットSIerは増加傾向にあり、顧客の獲得競争が激化しています。しかし、その一方で、一部のSIerに仕事が集中し、忙しい企業と暇な企業の格差が広がっているのが現状です。これは、大企業や実績のあるSIerに顧客が集中しやすいためです。 提案依頼から受注までの低い確率: ユーザーからの提案依頼が来た際に、概要構想の作成や見積もり作成をしても受注に至る確率は必ずしも高くありません。多くの場合、複数社から提案を受け、比較検討されるため、価格や技術力だけでなく、提案内容や対応力など、総合的な評価で判断されます。そのため、概要構想作成から見積もり提出までのフェーズがネック工程となり、生産性低下の原因となっています。 Webマーケティングの難しさ: 一部のSIerは積極的なWebマーケティングを行っていますが、キーエンスのような企業出身のマーケターが担っているケースが多く、高度なノウハウを必要とします。他のSIerがWebマーケティングでロボットシステムインテグレーターとしての新規案件を獲得するには、ニッチなテーマなどに注力する必要がありますが、そのようなニッチなテーマでは、多くの新規案件を獲得するのは難しいのが現状です。 顧客のニーズが多様化・複雑化している中で、顧客の課題を的確に捉え、最適なシステムを提案することが求められています。 2. ロボットシステムインテグレーターが求められる提案内容 ロボットSIerは、単にロボットを販売するのではなく、顧客の課題を解決するためのコンサルティングを行う必要があります。そのため、顧客の業務内容や課題を深く理解し、最適なロボットシステムを提案することが重要となります。 近年では、特にコンサルティング営業が求められています。これは、顧客のニーズを丁寧にヒアリングし、現状の課題や将来的な展望を踏まえた上で、最適なロボットシステムを提案する営業手法です。 コンサルティング営業を行う上で、以下の様な提案内容が求められます。 顧客のニーズに合わせたロボットシステムの設計・構築: 顧客の業務内容や課題を深く理解し、最適なロボットを選定し、周辺機器やシステムとの連携を含めた設計・構築を行います。・単にロボットを導入するだけでなく、作業効率や安全性、運用コストなどを考慮した提案が重要です。・顧客の要望をヒアリングするだけでなく、現場の状況を把握し、潜在的な課題を抽出する能力も必要となります。 既存システムとの連携を考慮したシステム提案: 多くの場合、ロボットシステムは既存の生産ラインやシステムと連携して稼働する必要があります。・既存システムとの互換性やデータ連携などを考慮し、スムーズな導入と運用を実現する提案が求められます。 ロボット導入による効果の明確化（ROIの提示など）: ロボットシステム導入による費用対効果を明確に示すことが重要です。導入コストだけでなく、人件費削減、生産性向上、品質向上など、具体的な効果を数値化し、投資対効果（ROI）を算出することで、顧客の投資判断を支援します。 顧客にあった補助金の活用も情報提供: ロボットシステム導入には、国や地方自治体による補助金制度が利用できる場合があります。・顧客の状況に合わせて、適切な補助金制度の情報を提供することで、導入コストの削減を支援します。 上記のような提案を行うためには、ロボット技術に関する専門知識だけでなく、幅広い知識やスキルが必要となります。既存のロボットシステムインテグレーターの人材では、これらのすべてを持ち合わせていることは非常に少ないのが現状です。そのため、必要に応じて、外部のコンサルタントや専門家などのリソースを活用することも重要です。 3. 確度の高い新規案件を獲得する手法 では、ロボットSIerはどのようにして新規案件を獲得すれば良いのでしょうか。確度の高い新規案件を獲得するための手法をいくつかご紹介します。が、これらは一般的に考えられる内容であり、すでに取り組みをされているロボットSIerが多いでしょう。 3-1. 専門性を高め、差別化を図る ロボットSIerは増加傾向にあり、競争が激化しています。そのため、他のSIerとの差別化を図ることが重要です。 　特定の業界や工程に特化したり、独自の技術やノウハウを開発したりすることで、専門性を高め、顧客に選ばれるSIerを目指しましょう。 3-2. WebサイトやSNSを活用した情報発信 WebサイトやSNSを活用し、自社の強みや実績を発信することで、顧客にアプローチする手法です。 　Webサイトでは、導入事例や実績、保有技術などを掲載し、自社の強みをアピールします。また、SNSでは、最新の技術情報や業界動向などを発信することで、顧客との接点を増やし、見込み顧客を獲得することができます。 3-3. 顧客との関係構築を重視する 既存顧客との関係を強化することで、紹介やリピート受注に繋げることが重要です。顧客満足度を高めるためには、導入後のサポート体制を充実させたり、定期的な訪問や連絡を行うなど、継続的な関係構築を心掛けましょう。 3-4. 展示会やセミナーへの積極的な参加 展示会やセミナーに参加することで、新規顧客との接点を増やすことができます。 　自社の技術やサービスをアピールすることで、見込み顧客を獲得することができます。また、他の企業との交流を通して、ビジネスチャンスを広げることも期待できます。 3-5. 提案資料の作成 顧客に提出する提案資料は、分かりやすく、説得力のある内容にする必要があります。 　提案資料には、以下の内容を盛り込むようにしましょう。 顧客の課題に対する解決策 導入するロボットシステムの概要 導入による効果（ROIなど） 導入スケジュール 費用 会社概要 3-6. 営業担当者の育成 顧客との信頼関係を構築し、ニーズを的確に捉えることができる営業担当者を育成することが重要です。 　ロボットシステムに関する専門知識やコミュニケーション能力を向上させるための研修などを実施することで、営業担当者のスキルアップを図りましょう。 以上が一般的な取り組むべき内容です。では、一般的ではなく、効果的な取り組みとはなんでしょうか？ ロボットSIerが抱える課題を解決する、専門家との協業 これまで見てきたように、ロボットSIerは、高度な専門知識やコンサルティング能力、多岐にわたる提案内容が求められると同時に、新規顧客の獲得、受注率の向上など、多くの課題を抱えています。 これらの課題を解決し、確度の高い新規案件を獲得するためには、船井総合研究所との協業が有効です。 船井総合研究所は、長年のコンサルティング実績を持つ、日本有数の経営コンサルティング会社です。特に、製造業や中小企業の支援に強みを持ち、ロボットシステム導入に関する豊富な知見とノウハウを有しています。 船井総合研究所のコンサルタントは、まさに前述した「ロボットシステムインテグレーターが求められる提案内容」を網羅しており、顧客の課題を的確に捉え、最適なロボットシステム導入を支援することができます。 具体的には、以下の様な協業が考えられます。 船井総研との協業セミナーの開催: 船井総合研究所が集客した顧客に対し、貴社と共同でセミナーを開催することで、見込み顧客へアプローチできます。船井総合研究所が集客する顧客は、ロボットシステム導入に高い関心を持つ企業が多いため、非常に確度の高い新規案件獲得に繋がります。 船井総研によるDX・補助金勉強会の開催: 貴社社員向けに、船井総合研究所のコンサルタントがDXや補助金に関する勉強会を実施いたします。ロボットシステム導入支援に必要な知識やノウハウを習得することで、提案力の強化、コンサルティング営業力の向上に繋がり、受注率向上に貢献します。 船井総合研究所との協業は、貴社の営業力強化、新規顧客獲得、そして事業成長に大きく貢献すると確信しております。 協業セミナー、DX・補助金勉強会に関するお問い合わせは、以下までご連絡ください。

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 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 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 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