DX CONSULTING COLUMN 工場DXコンサルティングコラム

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

「製造業のDX」において、基幹システム導入がゴールではないことは、皆様も強く感じていらっしゃることでしょう。 高額な投資をして導入したはずの基幹システム。しかし、データ集計に未だ担当者が手作業で関与し、経営判断が数日遅れ、「せっかくのデータが宝の持ち腐れ」になっているケースが散見されます。 本稿では、この現状を打破し、基幹システムデータを「生きた情報資産」へと変える、進化したBIツール連携によるデータ活用戦略の真のメリットに加えて、導入時に必ず押さえるべき「成功の仕込み」について、お伝えいたします。 基幹システム＋BIツール連携で変わる「経営のスピード」 従来のデータ活用は、システム導入後の「おまけ」と考えられがちでした。しかし、進化を遂げたBIツールとの連携は、経営そのもののスピードと質を変革します。 ■リアルタイム経営判断と属人性の完全排除 現状、月次や週次の営業指標（売上、原価率、在庫回転率など）の確認は、いまだに「Excel熟練者への依頼」と「集計マクロが組み込まれたExcel資料」に依存していませんか？ 問題点： 担当者の病欠や退職で業務が滞る「属人性リスク」、資料作成に数日を要する「判断の遅れ」。 BI連携の解決策： BIツールは基幹システムのデータを自動で読み込み、分析ダッシュボードを常に最新版に更新します。資料作成のための時間はゼロになり、経営に必要な情報がリアルタイムで手に入ります。そのため、即時的な課題対応が可能となり、意思決定のスピードが劇的に向上します。 ■データドリブンな「標準業務プロセス」の確立 BI連携は単なる可視化で終わりません。全社員が共通の「真実のデータ」に基づき、意思決定を行う文化を醸成します。 変化： 「個人の経験と勘」や「手元のExcel」に依存していた情報が、BIダッシュボードを通じて組織全体に"見える化"されます。 効果： 各社員が、共通の指標と客観的なデータに基づいて行動を決定できるようになります。そのため、個人に頼る割合が減少し、部門横断的なチーム戦略が活性化し、組織全体の業務がデータに基づいて標準化されます。 【最重要】「後悔しない」BI分析を実現するための２つの「仕込み」 BIツール導入の失敗事例のほとんどは、「分析軸の不足」と「資料の複雑化」です。システム稼働前に、以下の2点を「未来志向」で仕込んでおくことが、データ経営の成否を分けます。 【コツ１】BIで「最終的に見たい指標」から逆算し、マスタ項目を設計する 基幹システム導入時、マスタ項目設計は必須ですが、「BIでどう分析するか」という視点が抜け落ちがちです。 よくある失敗： システムが稼働してから「この項目で切り分けて分析したい」となっても、そのデータが基幹システム側で入力必須項目として設定されていなければ、分析は不可能です。   成功のための仕込み（例：受注分析）： 「誰が（担当者）」「どこへ（納品先区分）」「何を（製品カテゴリ）」を「どのように（チャネル区分）」売ったのか？   これらの分析軸となる項目を、見積・受注入力時に必須入力として、フィールドをシステムに設定しておくことが不可欠です。   警告： 「稼働後に検討」では、システム改修か、毎回Excelに出力して手作業で加工する「分析のためのムダな工数」が発生し、DXは遠のきます。 【コツ２】部門・役職ごとに必要な分析資料を「標準化」し、数を絞り込む 「あれもこれも分析したい」という要望で資料が増えすぎ、結局「どれを見て、何を判断すればいいか分からない」という情報洪水に陥るケースが多発します。 回避策： 基幹システム導入時の「業務フロー標準化」と同様に、BI分析資料も事前に厳しく精査・標準化します。   例：「経営層向けサマリー（KPI特化）」「営業部門長向け（達成率・要因分析）」「現場担当者向け（行動管理）」など、見るべき役割と目的に応じて資料をシンプルに集約・定義しましょう。   重要性： プロジェクトメンバーの多様な意見をそのまま反映させると、必ず複雑化します。「何をやめるか」を決断し、最も重要な指標にフォーカスした資料にまとめ上げることが、BI活用の定着を促します。 まとめ：データ経営は「設計」で決まる システムやツールを導入すれば、自動的に「データ経営」が実現するわけではありません。 データ経営は、BIツールという道具を最大限に活かすための「設計と仕込み」にかかっています。 迅速で安定したデータ経営を実現するためには、システム導入のその瞬間から、最終的なBI分析を意識した「逆算的なデータ設計」が不可欠です。 ぜひ、この機会に貴社の基幹システムデータの「活かし方」を再点検し、データ駆動型経営への大きな一歩を踏み出してください。 【皆様の会社でこのようなお悩みはありませんか？】 企画・戦略策定の課題 漠然と「今の業務をITでどうにかしたい」と考えているが、何から手をつけて良いかわからない システム導入を検討しているものの、具体的な要件が固まっていない 業務の効率化・自動化の必要性を感じているが、会社として具体的な目的や方向性が定まっていない 他社の成功事例を見て「うちも導入すべきか？」と考えているが、自社に合うか不安 AIやクラウドなどの新しいデジタル技術の導入に関心があるが、どこから手をつければ良いかわからない 事業成長を見据えた拡張性の高いシステム基盤を検討したい   課題解決・効果最大化に関する課題 現状の基幹システムが老朽化し、刷新の必要性を感じている 部門間の連携不足をシステムで解消したいと考えている データ活用・分析を進めたいが、現状のシステムでは難しいと感じている 属人化している業務を標準化し、リスクを低減したいと考えている   導入・プロジェクト推進の課題 過去にシステム導入で失敗経験があり、次こそは成功させたいと考えている システム会社からの提案内容が自社の課題解決に繋がるのか、判断に迷ってしまうことがある システム導入プロジェクトの進め方に不安を感じている 上記のお悩みに1つでも当てはまる場合は、 「今すぐ！」次のページから無料オンライン相談をお申し込みください。 貴社の個別特有のお悩み事に専門コンサルタントが相談対応いたします。 https://www.funaisoken.co.jp/form/consulting いつも当コラムをご愛読いただきありがとうございます。 「製造業のDX」において、基幹システム導入がゴールではないことは、皆様も強く感じていらっしゃることでしょう。 高額な投資をして導入したはずの基幹システム。しかし、データ集計に未だ担当者が手作業で関与し、経営判断が数日遅れ、「せっかくのデータが宝の持ち腐れ」になっているケースが散見されます。 本稿では、この現状を打破し、基幹システムデータを「生きた情報資産」へと変える、進化したBIツール連携によるデータ活用戦略の真のメリットに加えて、導入時に必ず押さえるべき「成功の仕込み」について、お伝えいたします。 基幹システム＋BIツール連携で変わる「経営のスピード」 従来のデータ活用は、システム導入後の「おまけ」と考えられがちでした。しかし、進化を遂げたBIツールとの連携は、経営そのもののスピードと質を変革します。 ■リアルタイム経営判断と属人性の完全排除 現状、月次や週次の営業指標（売上、原価率、在庫回転率など）の確認は、いまだに「Excel熟練者への依頼」と「集計マクロが組み込まれたExcel資料」に依存していませんか？ 問題点： 担当者の病欠や退職で業務が滞る「属人性リスク」、資料作成に数日を要する「判断の遅れ」。 BI連携の解決策： BIツールは基幹システムのデータを自動で読み込み、分析ダッシュボードを常に最新版に更新します。資料作成のための時間はゼロになり、経営に必要な情報がリアルタイムで手に入ります。そのため、即時的な課題対応が可能となり、意思決定のスピードが劇的に向上します。 ■データドリブンな「標準業務プロセス」の確立 BI連携は単なる可視化で終わりません。全社員が共通の「真実のデータ」に基づき、意思決定を行う文化を醸成します。 変化： 「個人の経験と勘」や「手元のExcel」に依存していた情報が、BIダッシュボードを通じて組織全体に"見える化"されます。 効果： 各社員が、共通の指標と客観的なデータに基づいて行動を決定できるようになります。そのため、個人に頼る割合が減少し、部門横断的なチーム戦略が活性化し、組織全体の業務がデータに基づいて標準化されます。 【最重要】「後悔しない」BI分析を実現するための２つの「仕込み」 BIツール導入の失敗事例のほとんどは、「分析軸の不足」と「資料の複雑化」です。システム稼働前に、以下の2点を「未来志向」で仕込んでおくことが、データ経営の成否を分けます。 【コツ１】BIで「最終的に見たい指標」から逆算し、マスタ項目を設計する 基幹システム導入時、マスタ項目設計は必須ですが、「BIでどう分析するか」という視点が抜け落ちがちです。 よくある失敗： システムが稼働してから「この項目で切り分けて分析したい」となっても、そのデータが基幹システム側で入力必須項目として設定されていなければ、分析は不可能です。   成功のための仕込み（例：受注分析）： 「誰が（担当者）」「どこへ（納品先区分）」「何を（製品カテゴリ）」を「どのように（チャネル区分）」売ったのか？   これらの分析軸となる項目を、見積・受注入力時に必須入力として、フィールドをシステムに設定しておくことが不可欠です。   警告： 「稼働後に検討」では、システム改修か、毎回Excelに出力して手作業で加工する「分析のためのムダな工数」が発生し、DXは遠のきます。 【コツ２】部門・役職ごとに必要な分析資料を「標準化」し、数を絞り込む 「あれもこれも分析したい」という要望で資料が増えすぎ、結局「どれを見て、何を判断すればいいか分からない」という情報洪水に陥るケースが多発します。 回避策： 基幹システム導入時の「業務フロー標準化」と同様に、BI分析資料も事前に厳しく精査・標準化します。   例：「経営層向けサマリー（KPI特化）」「営業部門長向け（達成率・要因分析）」「現場担当者向け（行動管理）」など、見るべき役割と目的に応じて資料をシンプルに集約・定義しましょう。   重要性： プロジェクトメンバーの多様な意見をそのまま反映させると、必ず複雑化します。「何をやめるか」を決断し、最も重要な指標にフォーカスした資料にまとめ上げることが、BI活用の定着を促します。 まとめ：データ経営は「設計」で決まる システムやツールを導入すれば、自動的に「データ経営」が実現するわけではありません。 データ経営は、BIツールという道具を最大限に活かすための「設計と仕込み」にかかっています。 迅速で安定したデータ経営を実現するためには、システム導入のその瞬間から、最終的なBI分析を意識した「逆算的なデータ設計」が不可欠です。 ぜひ、この機会に貴社の基幹システムデータの「活かし方」を再点検し、データ駆動型経営への大きな一歩を踏み出してください。 【皆様の会社でこのようなお悩みはありませんか？】 企画・戦略策定の課題 漠然と「今の業務をITでどうにかしたい」と考えているが、何から手をつけて良いかわからない システム導入を検討しているものの、具体的な要件が固まっていない 業務の効率化・自動化の必要性を感じているが、会社として具体的な目的や方向性が定まっていない 他社の成功事例を見て「うちも導入すべきか？」と考えているが、自社に合うか不安 AIやクラウドなどの新しいデジタル技術の導入に関心があるが、どこから手をつければ良いかわからない 事業成長を見据えた拡張性の高いシステム基盤を検討したい   課題解決・効果最大化に関する課題 現状の基幹システムが老朽化し、刷新の必要性を感じている 部門間の連携不足をシステムで解消したいと考えている データ活用・分析を進めたいが、現状のシステムでは難しいと感じている 属人化している業務を標準化し、リスクを低減したいと考えている   導入・プロジェクト推進の課題 過去にシステム導入で失敗経験があり、次こそは成功させたいと考えている システム会社からの提案内容が自社の課題解決に繋がるのか、判断に迷ってしまうことがある システム導入プロジェクトの進め方に不安を感じている 上記のお悩みに1つでも当てはまる場合は、 「今すぐ！」次のページから無料オンライン相談をお申し込みください。 貴社の個別特有のお悩み事に専門コンサルタントが相談対応いたします。 https://www.funaisoken.co.jp/form/consulting

はじめに：今、製造業に「生成AI」が必要な理由 この度、株式会社船井総合研究所 DXコンサルティング部 リーダーの熊谷俊作が、日本制御機器技術工業会（NECA）様主催の会員限定セミナー「Googleの生成AI『Gemini』セミナー」に講師として登壇しました。 https://www.neca.or.jp/event/13249/ 本セミナーは、「日々のルーティン業務に追われ、本来注力すべき仕事に時間を割けていない」「AI活用が必須と言われるが、何から手をつければ良いかわからない」といった製造業の皆様の課題に対し、最新の生成AI「Gemini」を活用した具体的な解決策を実践的に学ぶことを目的として開催されました。 本記事では、熊谷が担当した「製造業で使える生成AI（基本編）」の内容を中心に、製造業における生成AI活用の核心とその具体的な事例をご紹介します。 生成AIは「産業革命」— 従来のAIとの違い まず、なぜ今、これほどまでに生成AIが注目されているのでしょうか。添付資料でも強調されている通り、生成AIの登場はインターネットの登場以来の「産業革命」と位置づけられています。 従来のAIは「自動化の道具」 これまでのAI（例：不良品検知、数値予測など）は、決められた作業をこなす「自動化の道具」でした。大量のデータからパターンを見つけ出し、分類したり予測したりする役割です。 生成AIは「パートナー/エージェント」 一方、生成AIは、人間のように自然な対話を通じて、文章やアイデアを自ら創造する「パートナー/エージェント」です。例として、報告書作成や新製品のアイデア出しといった知的業務のサポートが可能になります。 生成AIの登場は、全社員に「会社の全知識を記憶した、超優秀な新人」が一人ずつ付くようなもの。面倒な仕事を「奪う」のではなく、「助ける」存在として、企業の生産性を抜本的に向上させる起爆剤となるのです。経営層は、この変化を「対岸の火事」と見ず、追い風にできるかどうかが今後の企業成長の分岐点となると警鐘を鳴らしています。 日本の生成AI活用、現状と課題 生成AIが普及し始めた2022年から2023年以降、世界各国がAI開発競争に参画する中、日本のAI利活用は十分に進んでおらず、AI関連の投資も停滞しているという現状があります。内閣府も「AIを使わないことが最大のリスク」であると指摘しており、AI投資・利活用の推進は喫緊の課題です。 製造業でのAI活用：5つのフレームワーク 漠然としたAI活用ではなく、自社の業務に合う「型」を知ることが成功の第一歩です。製造業における生成AI活用は、主に以下の5つのフレームワークに分類できます。 No. フレームワーク 目的・効果 ① 専門知識・対話アシスタント型 熟練者や匠の技を、いつでも誰でも利用できるようにする。 ② コンテンツ・ドキュメント生成型 面倒な書類仕事（報告書、日報など）をAIに任せる。 ③ アイデア創出・企画支援型 優秀な壁打ち相手として、会社の“脳”を強化させる。 ④ 予測・最適化提案型 “勘と経験”に、“データ”という武器を加え、生産計画や需要予測の精度を向上させる。 ⑤ コード・設計生成支援型 専門家の仕事を、もっと速く、もっと高精度にし、RPAやExcelマクロの作成を支援する。 製造業の具体的事例から学ぶAI活用 セミナーでは、このフレームワークに基づき、製造業での具体的な活用事例が紹介されました。 1. 設計技術ノウハウの共有にAI活用（専門知識・対話アシスタント型） 熟練者のノウハウの属人化解消と技術継承は、製造業の大きな課題です。 事例：シンワバネス株式会社 半導体製造装置に使われるヒーターなどの設計・開発を行うシンワバネス株式会社の事例です。 課題：熟練者のノウハウが属人化し、若手へのOJT（On-the-Job Training）の負担が大きかった。 活用：300以上の社内文書（ヒヤリハット、設計ノウハウ、マニュアル、業務研修資料など）を学習させた* AIチャットボット（KASVI, V.G.など）を導入。若手がいつでも質問できる環境を構築しました。 成果：OJTの負担が軽減され、年間で約414時間の人件費削減を達成。若手社員の「わからない......」を埋める環境ができ、周囲が忙しい時でも「いつでも聞ける」心理的な安全性が向上しました。 参考:中小製造業におけるAI活用×技術伝承事例：株式会社シンワバネスに学ぶ若手育成術 https://smart-factory.funaisoken.co.jp/250430/ AI活用成功の鍵：自社データの学習 世の中にあるデータのみで学習している一般的な生成AIでは、「一般的な回答」しか返ってきません。自社独自の課題を解決し、具体的な提案を得るには、世の中のビッグデータに加え、自社固有のデータ（設計ノウハウ、過去のトラブル事例、原価データなど）をAIに学習させる必要があります。 シンワバネスの事例では、RAG（Retrieval-Augmented Generation）技術により、社内ナレッジを参照した回答を生成し、ヒーター設計に関する専門性の高い問い合わせに対応できています。例えば、ヒーターの不具合に対するリスクの程度や対策、さらには湿度浸入による絶縁抵抗低下を数理モデルで記述するなど、高度な技術サポートを実現しています。 2. 生産技術ノウハウの共有にAI活用（コンテンツ・ドキュメント生成型、コード・設計生成支援型など） 新潟県の株式会社カワイ精工の事例では、9年前に入社当時、業務が紙・FAX・電話のアナログ運用で、業務の無駄や遅さ、データの活用不足が課題でした。 デジタル化の土台構築 まず、金型に関する情報（製品構造、図面、3Dデータ、部品表、実績、修理履歴など）をデジタル化し、「電子カルテ」として一元管理するデジタル化（DXの土台構築）に着手しました。 生成AIによるノウハウ活用 このデジタル化されたデータを基盤として、生成AIを以下のような業務に活用しています。 社内データの活用：社内ノウハウ、手順書の回答、売上・在庫分析、日報の要約、資料作成。 技術ノウハウの活用：後進教育、類似品への応用、トラブル対処・防止。 図面の自動読み取り：2D/3D図面のPDFや画像から、寸法、公差、表面粗さなどの指示内容をAIが自動で抽出・要約。さらに金型設計案を提案。 NCプログラムの言語化：Gコードを自動解析し、各行の意味や注意点を日本語で自動生成（技術ノウハウの明文化）。 AI活用の「一番の壁」と乗り越え方 AI活用を成功させるには、データ活用に必要な視点、特にデータの「粒度」が重要です。完成品の加工時間だけでなく工程ごとの加工時間、段取時間、停止理由など、詳細なデータを取得することで、真の原因や改善箇所を特定できます。 また、AI導入の「一番の壁」は、現場の「デジタルへの抵抗感と変化を嫌う組織心理」です。これに対し、「仕事が増える」「責任が増える」といった不安な感情を、「便利になる」「毎日15分早く帰れる」といった良い感情に変えることが重要です。早期に目に見える成果を出し、現場の「納得感」を得ることが成功の鍵となります。 AI活用セミナーにご参加いただいたお客様の声 多くの皆様にご参加いただき、誠にありがとうございました。 セミナー後のアンケートでは、貴重なご意見やご感想を多数頂戴いたしました。 その中から、特に参考になった点や印象に残ったセッションについてのお声を一部ご紹介します。 1. 「具体的な活用例・導入事例が分かりやすかった」 今回のセミナーでは、実際の企業の導入例や、現場でAIをどのように活用できるのかについて、多くのご評価をいただきました。 「実際の企業の導入例が見れて分かりやすかったです。」 「実際にどういった業務にAIが利用できるのかが分かった点」 「現場での活用例が参考になりました 思いもよらない活用例でした」 「かんたんなことにしかAIを使用していなかったのでAIで何ができるかを具体的な操作で紹介してもらい参考になった。」 2. 「AI活用のための『準備』や『要件』を学べた」 AIを導入し効果を発揮するために必要な準備や、データ蓄積の重要性について、改めて実感いただけたというお声も寄せられています。 「AI活用でもそれなりに効果が発揮できるデータ蓄積が必要であることを改めて実感でき参考になりました。」 「3つのセッション全てがとても興味深く、AI活用をするために準備することがわかり大変参考になりました。」 3. 「各セッションへの高い評価」 セミナー全体や、特定のセッションに対してもご好評の声をいただきました。 「第3部　船井総研様が製造業の現場に向けたコンサルティング事業に取り組んでおられることを初めて知り大変勉強になりました。システムインテグレーションにおいて要件定義がとても重要であることは同意見です。」 「どのセッションも参考になりました」 皆様からいただきました貴重なご意見は、今後のセミナー企画や情報発信に活かしてまいります。 ご参加、ならびにアンケートへのご協力、誠にありがとうございました。 結びに 本セミナーを通じて、生成AIが製造業にもたらす変革の可能性と、それを実現するための具体的なステップをご紹介しました。AIを「知っている」段階から「使いこなせる」段階へと移行し、企業の成長を加速させるためのヒントとなれば幸いです。 工場DXの推進や生成AIの活用について、さらに具体的なご相談やご支援をご希望でしたら、お気軽にお問い合わせください。 https://www.funaisoken.co.jp/form/consulting?siteno=S045 はじめに：今、製造業に「生成AI」が必要な理由 この度、株式会社船井総合研究所 DXコンサルティング部 リーダーの熊谷俊作が、日本制御機器技術工業会（NECA）様主催の会員限定セミナー「Googleの生成AI『Gemini』セミナー」に講師として登壇しました。 https://www.neca.or.jp/event/13249/ 本セミナーは、「日々のルーティン業務に追われ、本来注力すべき仕事に時間を割けていない」「AI活用が必須と言われるが、何から手をつければ良いかわからない」といった製造業の皆様の課題に対し、最新の生成AI「Gemini」を活用した具体的な解決策を実践的に学ぶことを目的として開催されました。 本記事では、熊谷が担当した「製造業で使える生成AI（基本編）」の内容を中心に、製造業における生成AI活用の核心とその具体的な事例をご紹介します。 生成AIは「産業革命」— 従来のAIとの違い まず、なぜ今、これほどまでに生成AIが注目されているのでしょうか。添付資料でも強調されている通り、生成AIの登場はインターネットの登場以来の「産業革命」と位置づけられています。 従来のAIは「自動化の道具」 これまでのAI（例：不良品検知、数値予測など）は、決められた作業をこなす「自動化の道具」でした。大量のデータからパターンを見つけ出し、分類したり予測したりする役割です。 生成AIは「パートナー/エージェント」 一方、生成AIは、人間のように自然な対話を通じて、文章やアイデアを自ら創造する「パートナー/エージェント」です。例として、報告書作成や新製品のアイデア出しといった知的業務のサポートが可能になります。 生成AIの登場は、全社員に「会社の全知識を記憶した、超優秀な新人」が一人ずつ付くようなもの。面倒な仕事を「奪う」のではなく、「助ける」存在として、企業の生産性を抜本的に向上させる起爆剤となるのです。経営層は、この変化を「対岸の火事」と見ず、追い風にできるかどうかが今後の企業成長の分岐点となると警鐘を鳴らしています。 日本の生成AI活用、現状と課題 生成AIが普及し始めた2022年から2023年以降、世界各国がAI開発競争に参画する中、日本のAI利活用は十分に進んでおらず、AI関連の投資も停滞しているという現状があります。内閣府も「AIを使わないことが最大のリスク」であると指摘しており、AI投資・利活用の推進は喫緊の課題です。 製造業でのAI活用：5つのフレームワーク 漠然としたAI活用ではなく、自社の業務に合う「型」を知ることが成功の第一歩です。製造業における生成AI活用は、主に以下の5つのフレームワークに分類できます。 No. フレームワーク 目的・効果 ① 専門知識・対話アシスタント型 熟練者や匠の技を、いつでも誰でも利用できるようにする。 ② コンテンツ・ドキュメント生成型 面倒な書類仕事（報告書、日報など）をAIに任せる。 ③ アイデア創出・企画支援型 優秀な壁打ち相手として、会社の“脳”を強化させる。 ④ 予測・最適化提案型 “勘と経験”に、“データ”という武器を加え、生産計画や需要予測の精度を向上させる。 ⑤ コード・設計生成支援型 専門家の仕事を、もっと速く、もっと高精度にし、RPAやExcelマクロの作成を支援する。 製造業の具体的事例から学ぶAI活用 セミナーでは、このフレームワークに基づき、製造業での具体的な活用事例が紹介されました。 1. 設計技術ノウハウの共有にAI活用（専門知識・対話アシスタント型） 熟練者のノウハウの属人化解消と技術継承は、製造業の大きな課題です。 事例：シンワバネス株式会社 半導体製造装置に使われるヒーターなどの設計・開発を行うシンワバネス株式会社の事例です。 課題：熟練者のノウハウが属人化し、若手へのOJT（On-the-Job Training）の負担が大きかった。 活用：300以上の社内文書（ヒヤリハット、設計ノウハウ、マニュアル、業務研修資料など）を学習させた* AIチャットボット（KASVI, V.G.など）を導入。若手がいつでも質問できる環境を構築しました。 成果：OJTの負担が軽減され、年間で約414時間の人件費削減を達成。若手社員の「わからない......」を埋める環境ができ、周囲が忙しい時でも「いつでも聞ける」心理的な安全性が向上しました。 参考:中小製造業におけるAI活用×技術伝承事例：株式会社シンワバネスに学ぶ若手育成術 https://smart-factory.funaisoken.co.jp/250430/ AI活用成功の鍵：自社データの学習 世の中にあるデータのみで学習している一般的な生成AIでは、「一般的な回答」しか返ってきません。自社独自の課題を解決し、具体的な提案を得るには、世の中のビッグデータに加え、自社固有のデータ（設計ノウハウ、過去のトラブル事例、原価データなど）をAIに学習させる必要があります。 シンワバネスの事例では、RAG（Retrieval-Augmented Generation）技術により、社内ナレッジを参照した回答を生成し、ヒーター設計に関する専門性の高い問い合わせに対応できています。例えば、ヒーターの不具合に対するリスクの程度や対策、さらには湿度浸入による絶縁抵抗低下を数理モデルで記述するなど、高度な技術サポートを実現しています。 2. 生産技術ノウハウの共有にAI活用（コンテンツ・ドキュメント生成型、コード・設計生成支援型など） 新潟県の株式会社カワイ精工の事例では、9年前に入社当時、業務が紙・FAX・電話のアナログ運用で、業務の無駄や遅さ、データの活用不足が課題でした。 デジタル化の土台構築 まず、金型に関する情報（製品構造、図面、3Dデータ、部品表、実績、修理履歴など）をデジタル化し、「電子カルテ」として一元管理するデジタル化（DXの土台構築）に着手しました。 生成AIによるノウハウ活用 このデジタル化されたデータを基盤として、生成AIを以下のような業務に活用しています。 社内データの活用：社内ノウハウ、手順書の回答、売上・在庫分析、日報の要約、資料作成。 技術ノウハウの活用：後進教育、類似品への応用、トラブル対処・防止。 図面の自動読み取り：2D/3D図面のPDFや画像から、寸法、公差、表面粗さなどの指示内容をAIが自動で抽出・要約。さらに金型設計案を提案。 NCプログラムの言語化：Gコードを自動解析し、各行の意味や注意点を日本語で自動生成（技術ノウハウの明文化）。 AI活用の「一番の壁」と乗り越え方 AI活用を成功させるには、データ活用に必要な視点、特にデータの「粒度」が重要です。完成品の加工時間だけでなく工程ごとの加工時間、段取時間、停止理由など、詳細なデータを取得することで、真の原因や改善箇所を特定できます。 また、AI導入の「一番の壁」は、現場の「デジタルへの抵抗感と変化を嫌う組織心理」です。これに対し、「仕事が増える」「責任が増える」といった不安な感情を、「便利になる」「毎日15分早く帰れる」といった良い感情に変えることが重要です。早期に目に見える成果を出し、現場の「納得感」を得ることが成功の鍵となります。 AI活用セミナーにご参加いただいたお客様の声 多くの皆様にご参加いただき、誠にありがとうございました。 セミナー後のアンケートでは、貴重なご意見やご感想を多数頂戴いたしました。 その中から、特に参考になった点や印象に残ったセッションについてのお声を一部ご紹介します。 1. 「具体的な活用例・導入事例が分かりやすかった」 今回のセミナーでは、実際の企業の導入例や、現場でAIをどのように活用できるのかについて、多くのご評価をいただきました。 「実際の企業の導入例が見れて分かりやすかったです。」 「実際にどういった業務にAIが利用できるのかが分かった点」 「現場での活用例が参考になりました 思いもよらない活用例でした」 「かんたんなことにしかAIを使用していなかったのでAIで何ができるかを具体的な操作で紹介してもらい参考になった。」 2. 「AI活用のための『準備』や『要件』を学べた」 AIを導入し効果を発揮するために必要な準備や、データ蓄積の重要性について、改めて実感いただけたというお声も寄せられています。 「AI活用でもそれなりに効果が発揮できるデータ蓄積が必要であることを改めて実感でき参考になりました。」 「3つのセッション全てがとても興味深く、AI活用をするために準備することがわかり大変参考になりました。」 3. 「各セッションへの高い評価」 セミナー全体や、特定のセッションに対してもご好評の声をいただきました。 「第3部　船井総研様が製造業の現場に向けたコンサルティング事業に取り組んでおられることを初めて知り大変勉強になりました。システムインテグレーションにおいて要件定義がとても重要であることは同意見です。」 「どのセッションも参考になりました」 皆様からいただきました貴重なご意見は、今後のセミナー企画や情報発信に活かしてまいります。 ご参加、ならびにアンケートへのご協力、誠にありがとうございました。 結びに 本セミナーを通じて、生成AIが製造業にもたらす変革の可能性と、それを実現するための具体的なステップをご紹介しました。AIを「知っている」段階から「使いこなせる」段階へと移行し、企業の成長を加速させるためのヒントとなれば幸いです。 工場DXの推進や生成AIの活用について、さらに具体的なご相談やご支援をご希望でしたら、お気軽にお問い合わせください。 https://www.funaisoken.co.jp/form/consulting?siteno=S045

「AI（人工知能）が人間の仕事を奪う」 「AIが社会を支配する日が来るかもしれない」 数年前まで、AIという言葉には、どこかSFのような、遠い未来の話のような響きがありました。 しかし今、AIは私たちの想像をはるかに超えるスピードで進化し、ビジネスのあらゆる場面に浸透し始めています。 そして、その波は、間違いなく中小製造業にも押し寄せています。 「AIなんて、うちのような町工場には関係ない話だ」 もし、あなたがそう思っているとしたら、それは大きなチャンスを逃しているのかもしれません。 なぜなら、AIは、これまで大企業でなければ不可能だった高度な分析や予測を、中小企業でも可能にする、強力な武器となり得るからです。 これまでの経営が、過去の実績データに基づいて、いわば“バックミラー”を見ながら進む「適応型経営」だったとすれば、AIがもたらすのは、未来に起こることを高い精度で予測し、先手を打っていく「予測型経営」へのシフトです。 一体、AIは中小製造業の現場や経営を、具体的にどのように変えていくのでしょうか？ AIが変える、中小製造業の「3つの未来」 見積業務の未来：脱・属人化と高速化 これは、すでにもっとも現実的なAI活用の領域です。 以前のコラムでも触れましたが、過去の膨大な図面データと、それに対応する見積りデータをAIに学習させることで、「この図面に似た過去の案件では、これくらいのコストがかかっているから、今回の見積り金額は〇〇円が妥当だ」と、AIが自動で算出してくれるようになります。   これにより、何が起きるか。   まず、ベテランの頭の中にしかなかった「見積りの勘どころ」が、AIという形でデジタル化され、組織の資産となります。 若手社員でも、ベテランに近い精度の見積りを、数分で作成できるようになるのです。 見積り業務の属人化は解消され、担当者は価格交渉や顧客への付加価値提案といった、より創造的な仕事に時間を使えるようになります。   ある企業では、図面管理システム「ARCHAIVE」の見積AI機能を活用し、数時間かかっていた見積り作業をわずか数分に短縮したという事例もあります。 これは、もはや未来の話ではなく、すぐそこにある現実なのです。   生産計画の未来：需要予測と最適化 「来月は、どの製品が、どれくらい受注できそうか」 「この受注量だと、材料はいつまでに、どれくらい発注しておくべきか」   こうした需要予測や生産計画は、これまで営業担当者の経験や、過去の月次データなど、曖昧な根拠に基づいて立てられることがほとんどでした。 その結果、需要を読み誤って過剰在庫を抱えたり、逆に急な受注に対応できず機会損失を生んだり、といったことが頻繁に起きていました。   AIは、過去の受注データだけでなく、季節変動、天候、市場のトレンド、さらにはSNS上の口コミといった、人間では到底処理しきれないような膨大なデータを分析し、未来の需要を高い精度で予測します。   この予測に基づけば、「どの製品を、いつ、どれだけ作るべきか」という生産計画を最適化できます。 無駄な在庫は削減され、キャッシュフローは改善。機械の稼働率も平準化され、工場の生産性は最大化されます。   品質管理・設備保全の未来：異常検知と予知保全 製品の外観検査を、人間の目に代わってAI搭載のカメラが行う。 これはすでに多くの工場で導入が進んでいます。 AIは、熟練の検査員でも見逃してしまうような微細な傷や汚れを、24時間365日、疲れ知らずで検出し続けます。   さらに進化しているのが、設備の「予知保全」です。 機械に取り付けられたセンサーから得られる振動、温度、音といったデータをAIが常に監視し、「いつもと違うパターン」を検知します。「このままだと、あと3日後にベアリングが故障する可能性が90%です」といったように、機械が故障する“兆候”を事前に予測してくれるのです。   これにより、突然の設備故障による生産ラインの停止（ダウンタイム）を未然に防ぎ、計画的なメンテナンスを行うことが可能になります。 これは、製造業にとって長年の夢だった「壊れる前に直す」を実現する、画期的なテクノロジーです。 AI活用を見据えた、今から始めるべきこと 「そんなすごいことができるなら、すぐにでもAIを導入したい！」 そう思われたかもしれませんが、ここで一つ、非常に重要なことがあります。 それは、AIは「データ」を食べて成長する、ということです。 どれほど優秀なAIエンジンを手に入れても、学習させるための良質なデータがなければ、AIは全く機能しません。AIは魔法の杖ではないのです。 つまり、「予測型経営」へシフトするためには、その前段階として、日々の生産活動で生まれる様々なデータを、正確に、そして継続的に蓄積していく「データ活用の文化」が、会社に根付いていなければなりません。 紙の日報、バラバラのExcelファイル、担当者の頭の中にしかない情報…。 こうしたアナログな状態から、まずは脱却すること。 データを一元管理し、可視化し、日々の改善活動に活かすサイクルを回していくこと。 これこそが、将来的なAI活用を見据えた、最も重要で、今すぐにでも始めるべき準備なのです。 「紙管理脱却のための中小製造業データドリブン経営入門セミナー」の第三講座では、株式会社船井総合研究所の熊谷 俊作 氏が、まさにこの「将来的なAI活用を見据えたデータ活用のロードマップ」を提示します。 アナログな企業が、まず何から始め、どのようなステップでデータドリブン経営を実現し、そしてその先に待つAI活用の未来へと繋げていくのか。その壮大かつ現実的な道のりが、明確に示されます。 AIの時代に取り残されるのか、それともAIを使いこなし、競争相手をリードする存在になるのか。 その分水嶺は、今、あなたの目の前にあります。まずは、その第一歩となる「データ活用の基礎」を、このセミナーで体系的に学んでみませんか。 紙管理脱却のための中小製造業データドリブン経営入門セミナー AIはもはや遠い未来の話ではありません。本セミナーでは、中小製造業がAI時代を生き抜くために、今から何をすべきかを具体的に解説します。データ活用の基礎から、将来のAI活用を見据えたロードマップまで。バックミラーを見る経営から、未来を予測する経営へ。あなたの会社を次世代の「予測型工場」へと導くための、全てのヒントがここにあります。 開催日時（オンライン）： 2025/11/28 (金) 13:00~15:00 2025/12/02 (火) 13:00~15:00 2025/12/03 (水) 13:00~15:00 https://www.funaisoken.co.jp/seminar/134272 「AI（人工知能）が人間の仕事を奪う」 「AIが社会を支配する日が来るかもしれない」 数年前まで、AIという言葉には、どこかSFのような、遠い未来の話のような響きがありました。 しかし今、AIは私たちの想像をはるかに超えるスピードで進化し、ビジネスのあらゆる場面に浸透し始めています。 そして、その波は、間違いなく中小製造業にも押し寄せています。 「AIなんて、うちのような町工場には関係ない話だ」 もし、あなたがそう思っているとしたら、それは大きなチャンスを逃しているのかもしれません。 なぜなら、AIは、これまで大企業でなければ不可能だった高度な分析や予測を、中小企業でも可能にする、強力な武器となり得るからです。 これまでの経営が、過去の実績データに基づいて、いわば“バックミラー”を見ながら進む「適応型経営」だったとすれば、AIがもたらすのは、未来に起こることを高い精度で予測し、先手を打っていく「予測型経営」へのシフトです。 一体、AIは中小製造業の現場や経営を、具体的にどのように変えていくのでしょうか？ AIが変える、中小製造業の「3つの未来」 見積業務の未来：脱・属人化と高速化 これは、すでにもっとも現実的なAI活用の領域です。 以前のコラムでも触れましたが、過去の膨大な図面データと、それに対応する見積りデータをAIに学習させることで、「この図面に似た過去の案件では、これくらいのコストがかかっているから、今回の見積り金額は〇〇円が妥当だ」と、AIが自動で算出してくれるようになります。   これにより、何が起きるか。   まず、ベテランの頭の中にしかなかった「見積りの勘どころ」が、AIという形でデジタル化され、組織の資産となります。 若手社員でも、ベテランに近い精度の見積りを、数分で作成できるようになるのです。 見積り業務の属人化は解消され、担当者は価格交渉や顧客への付加価値提案といった、より創造的な仕事に時間を使えるようになります。   ある企業では、図面管理システム「ARCHAIVE」の見積AI機能を活用し、数時間かかっていた見積り作業をわずか数分に短縮したという事例もあります。 これは、もはや未来の話ではなく、すぐそこにある現実なのです。   生産計画の未来：需要予測と最適化 「来月は、どの製品が、どれくらい受注できそうか」 「この受注量だと、材料はいつまでに、どれくらい発注しておくべきか」   こうした需要予測や生産計画は、これまで営業担当者の経験や、過去の月次データなど、曖昧な根拠に基づいて立てられることがほとんどでした。 その結果、需要を読み誤って過剰在庫を抱えたり、逆に急な受注に対応できず機会損失を生んだり、といったことが頻繁に起きていました。   AIは、過去の受注データだけでなく、季節変動、天候、市場のトレンド、さらにはSNS上の口コミといった、人間では到底処理しきれないような膨大なデータを分析し、未来の需要を高い精度で予測します。   この予測に基づけば、「どの製品を、いつ、どれだけ作るべきか」という生産計画を最適化できます。 無駄な在庫は削減され、キャッシュフローは改善。機械の稼働率も平準化され、工場の生産性は最大化されます。   品質管理・設備保全の未来：異常検知と予知保全 製品の外観検査を、人間の目に代わってAI搭載のカメラが行う。 これはすでに多くの工場で導入が進んでいます。 AIは、熟練の検査員でも見逃してしまうような微細な傷や汚れを、24時間365日、疲れ知らずで検出し続けます。   さらに進化しているのが、設備の「予知保全」です。 機械に取り付けられたセンサーから得られる振動、温度、音といったデータをAIが常に監視し、「いつもと違うパターン」を検知します。「このままだと、あと3日後にベアリングが故障する可能性が90%です」といったように、機械が故障する“兆候”を事前に予測してくれるのです。   これにより、突然の設備故障による生産ラインの停止（ダウンタイム）を未然に防ぎ、計画的なメンテナンスを行うことが可能になります。 これは、製造業にとって長年の夢だった「壊れる前に直す」を実現する、画期的なテクノロジーです。 AI活用を見据えた、今から始めるべきこと 「そんなすごいことができるなら、すぐにでもAIを導入したい！」 そう思われたかもしれませんが、ここで一つ、非常に重要なことがあります。 それは、AIは「データ」を食べて成長する、ということです。 どれほど優秀なAIエンジンを手に入れても、学習させるための良質なデータがなければ、AIは全く機能しません。AIは魔法の杖ではないのです。 つまり、「予測型経営」へシフトするためには、その前段階として、日々の生産活動で生まれる様々なデータを、正確に、そして継続的に蓄積していく「データ活用の文化」が、会社に根付いていなければなりません。 紙の日報、バラバラのExcelファイル、担当者の頭の中にしかない情報…。 こうしたアナログな状態から、まずは脱却すること。 データを一元管理し、可視化し、日々の改善活動に活かすサイクルを回していくこと。 これこそが、将来的なAI活用を見据えた、最も重要で、今すぐにでも始めるべき準備なのです。 「紙管理脱却のための中小製造業データドリブン経営入門セミナー」の第三講座では、株式会社船井総合研究所の熊谷 俊作 氏が、まさにこの「将来的なAI活用を見据えたデータ活用のロードマップ」を提示します。 アナログな企業が、まず何から始め、どのようなステップでデータドリブン経営を実現し、そしてその先に待つAI活用の未来へと繋げていくのか。その壮大かつ現実的な道のりが、明確に示されます。 AIの時代に取り残されるのか、それともAIを使いこなし、競争相手をリードする存在になるのか。 その分水嶺は、今、あなたの目の前にあります。まずは、その第一歩となる「データ活用の基礎」を、このセミナーで体系的に学んでみませんか。 紙管理脱却のための中小製造業データドリブン経営入門セミナー AIはもはや遠い未来の話ではありません。本セミナーでは、中小製造業がAI時代を生き抜くために、今から何をすべきかを具体的に解説します。データ活用の基礎から、将来のAI活用を見据えたロードマップまで。バックミラーを見る経営から、未来を予測する経営へ。あなたの会社を次世代の「予測型工場」へと導くための、全てのヒントがここにあります。 開催日時（オンライン）： 2025/11/28 (金) 13:00~15:00 2025/12/02 (火) 13:00~15:00 2025/12/03 (水) 13:00~15:00 https://www.funaisoken.co.jp/seminar/134272

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

基幹システム導入をプロジェクトとして推進している、またはこれから計画されているご担当者様へ。 「前のプロジェクトで失敗した」「システムを入れ替えたのに効果がイマイチ」... 多くの企業が経験するこの悩みの背景には、共通する一つの致命的な落とし穴が存在します。 実は、基幹システムの成否は、最新の技術や高価なパッケージの機能よりも、ある"人"の存在に左右されると言っても過言ではありません。 今回は、数多くの導入プロジェクトに携わった経験から見えてきた、プロジェクトを成功に導くために不可欠な「最も重要な要素」について、具体的に触れていきます。 １．なぜ、あなたのプロジェクトは失敗したのか？ 基幹システム導入で、下記のような声を聞くことはありませんか？ ✔ コストをかけたのに、いざという時に経営判断に必要なデータが出てこない。   ✔ システム化に着手したが、「マスタ整備」で手が止まり、頓挫してしまった。   ✔ ITに詳しいメンバーに任せたのに、現場の業務とシステムが噛み合わない。   ✔ 過去の慣習を変えられず、結局、新しいシステムに古い業務を合わせる形になった。 これらの失敗の裏には、必ずと言っていいほど、以下の「失敗パターン」のどれかが潜んでいます。 ２．基幹システム導入で失敗する5つのパターンとは？ 目的・目標を曖昧にしたままスタートし、ゴールが途中でブレてしまう。   システム導入が目標となり、肝心の「業務改善」や「投資効果」を軽視している。   ベンダーに丸投げし、「システムと業務のミスマッチ」を引き起こしている。   最も重要な"キーマン"の選出を間違え、現場の抵抗を抑えられない。   計画性がなく、マスタデータの整備や新ルール作成を途中で投げ出す。 ３．基幹システム導入を成功させる「最も重要な要素」 成功に必要な要素は複数ありますが、その中でも私たちが断言する最も重要な要素、それは、 「プロジェクトを牽引する"キーマン"を選出する」ことです。 システム導入とは、システムを入れることではなく、「変革」です。過去の慣習や固定概念を壊し、新たなルールを設ける必要が出てきます。 この重大な「変革の判断」を下すのがキーマンの役割です。 経営層と現場、双方の意見を理解し、バランスをとれる「政治力」 「なぜ変革が必要か」を全社員に提言できる「コミュニケーション能力」 IT知識以上に、自社の業務全体を俯瞰できる「全体最適の視点」 ...ITスキルやパソコン知識だけでは、決して務まりません。 基幹システム導入プロジェクトは、この「キーマン選出」が成功の9割を決めると言っても過言ではありません。 貴社では、この「キーマン」となるべき人物は明確でしょうか？   【皆様の会社でこのようなお悩みはありませんか？】 企画・戦略策定の課題 漠然と「今の業務をITでどうにかしたい」と考えているが、何から手をつけて良いかわからない システム導入を検討しているものの、具体的な要件が固まっていない 業務の効率化・自動化の必要性を感じているが、会社として具体的な目的や方向性が定まっていない 他社の成功事例を見て「うちも導入すべきか？」と考えているが、自社に合うか不安 AIやクラウドなどの新しいデジタル技術の導入に関心があるが、どこから手をつければ良いかわからない 事業成長を見据えた拡張性の高いシステム基盤を検討したい   課題解決・効果最大化に関する課題 現状の基幹システムが老朽化し、刷新の必要性を感じている 部門間の連携不足をシステムで解消したいと考えている データ活用・分析を進めたいが、現状のシステムでは難しいと感じている 属人化している業務を標準化し、リスクを低減したいと考えている   導入・プロジェクト推進の課題 過去にシステム導入で失敗経験があり、次こそは成功させたいと考えている システム会社からの提案内容が自社の課題解決に繋がるのか、判断に迷ってしまうことがある システム導入プロジェクトの進め方に不安を感じている 上記のお悩みに1つでも当てはまる場合は、 「今すぐ！」次のページから無料オンライン相談をお申し込みください。 貴社の個別特有のお悩み事に専門コンサルタントが相談対応いたします。   https://www.funaisoken.co.jp/form/consulting 基幹システム導入をプロジェクトとして推進している、またはこれから計画されているご担当者様へ。 「前のプロジェクトで失敗した」「システムを入れ替えたのに効果がイマイチ」... 多くの企業が経験するこの悩みの背景には、共通する一つの致命的な落とし穴が存在します。 実は、基幹システムの成否は、最新の技術や高価なパッケージの機能よりも、ある"人"の存在に左右されると言っても過言ではありません。 今回は、数多くの導入プロジェクトに携わった経験から見えてきた、プロジェクトを成功に導くために不可欠な「最も重要な要素」について、具体的に触れていきます。 １．なぜ、あなたのプロジェクトは失敗したのか？ 基幹システム導入で、下記のような声を聞くことはありませんか？ ✔ コストをかけたのに、いざという時に経営判断に必要なデータが出てこない。   ✔ システム化に着手したが、「マスタ整備」で手が止まり、頓挫してしまった。   ✔ ITに詳しいメンバーに任せたのに、現場の業務とシステムが噛み合わない。   ✔ 過去の慣習を変えられず、結局、新しいシステムに古い業務を合わせる形になった。 これらの失敗の裏には、必ずと言っていいほど、以下の「失敗パターン」のどれかが潜んでいます。 ２．基幹システム導入で失敗する5つのパターンとは？ 目的・目標を曖昧にしたままスタートし、ゴールが途中でブレてしまう。   システム導入が目標となり、肝心の「業務改善」や「投資効果」を軽視している。   ベンダーに丸投げし、「システムと業務のミスマッチ」を引き起こしている。   最も重要な"キーマン"の選出を間違え、現場の抵抗を抑えられない。   計画性がなく、マスタデータの整備や新ルール作成を途中で投げ出す。 ３．基幹システム導入を成功させる「最も重要な要素」 成功に必要な要素は複数ありますが、その中でも私たちが断言する最も重要な要素、それは、 「プロジェクトを牽引する"キーマン"を選出する」ことです。 システム導入とは、システムを入れることではなく、「変革」です。過去の慣習や固定概念を壊し、新たなルールを設ける必要が出てきます。 この重大な「変革の判断」を下すのがキーマンの役割です。 経営層と現場、双方の意見を理解し、バランスをとれる「政治力」 「なぜ変革が必要か」を全社員に提言できる「コミュニケーション能力」 IT知識以上に、自社の業務全体を俯瞰できる「全体最適の視点」 ...ITスキルやパソコン知識だけでは、決して務まりません。 基幹システム導入プロジェクトは、この「キーマン選出」が成功の9割を決めると言っても過言ではありません。 貴社では、この「キーマン」となるべき人物は明確でしょうか？   【皆様の会社でこのようなお悩みはありませんか？】 企画・戦略策定の課題 漠然と「今の業務をITでどうにかしたい」と考えているが、何から手をつけて良いかわからない システム導入を検討しているものの、具体的な要件が固まっていない 業務の効率化・自動化の必要性を感じているが、会社として具体的な目的や方向性が定まっていない 他社の成功事例を見て「うちも導入すべきか？」と考えているが、自社に合うか不安 AIやクラウドなどの新しいデジタル技術の導入に関心があるが、どこから手をつければ良いかわからない 事業成長を見据えた拡張性の高いシステム基盤を検討したい   課題解決・効果最大化に関する課題 現状の基幹システムが老朽化し、刷新の必要性を感じている 部門間の連携不足をシステムで解消したいと考えている データ活用・分析を進めたいが、現状のシステムでは難しいと感じている 属人化している業務を標準化し、リスクを低減したいと考えている   導入・プロジェクト推進の課題 過去にシステム導入で失敗経験があり、次こそは成功させたいと考えている システム会社からの提案内容が自社の課題解決に繋がるのか、判断に迷ってしまうことがある システム導入プロジェクトの進め方に不安を感じている 上記のお悩みに1つでも当てはまる場合は、 「今すぐ！」次のページから無料オンライン相談をお申し込みください。 貴社の個別特有のお悩み事に専門コンサルタントが相談対応いたします。   https://www.funaisoken.co.jp/form/consulting

「よし、我が社もDXを推進するぞ！」 経営者であるあなたが、高らかに宣言したとします。 最新のタブレットを導入し、ITベンダーを呼んで、新しいシステムの導入を決めた。 しかし、現場の反応は、驚くほど冷ややかです。 「また社長が、何か思いつきで始めたよ…」 「ただでさえ忙しいのに、新しいことを覚えるなんて面倒だ」 「今のやり方で回っているんだから、変える必要ないだろう」 経営者の熱い思いとは裏腹に、現場は「抵抗勢力」と化し、せっかく導入したシステムは誰にも使われず、ホコリをかぶっていく…。DXに取り組もうとした中小企業の、あまりにも多くが、この「現場の壁」に跳ね返されて、夢破れています。 なぜ、こんな悲劇が起きてしまうのでしょうか。 それは、DXを「ITツールの導入」だと勘違いし、「現場の仕事を変える」という、最も重要な視点が抜け落ちているからです。 DXは、情報システム部門や、ITに詳しい若手に「丸投げ」して成功するほど、甘いものではありません。 それは、会社の業務プロセス、働き方、そして文化そのものを変える「経営改革」です。だからこそ、その成否は、経営者であるあなたの「覚悟」と「リーダーシップ」で9割決まると言っても過言ではありません。 現場を「抵抗勢力」ではなく、改革を推進する「最強のパートナー」へと変えるために、経営者が今すぐやるべきこと。それは、以下の3つに集約されます。 1. 「なぜやるのか？」という“大義名分”を、自分の言葉で語り続ける 現場が一番知りたいのは、「新しいシステムの使い方」ではありません。 「なぜ、今、この面倒くさい変化を受け入れなければならないのか？」という、根本的な理由です。 「このままアナログなやり方を続けていけば、5年後、ライバルに仕事は奪われ、ウチは立ち行かなくなるかもしれない」 「ベテランのAさんの技術を、このまま失わせてはいけない。会社の財産として残したいんだ」 「みんなを、見積もり探しや日報作成といった不毛な作業から解放して、もっと創造的で、儲かる仕事に時間を使ってほしいんだ」 こうした危機感や、未来へのビジョン、そして従業員への思いを、経営者自身の「本気の言葉」で、繰り返し、繰り返し、語り続ける。この「大義名分」の共有なくして、現場が自ら動くことは絶対にありません。 2. 「現場の不満」を、誰よりも真剣に聞く 新しいことを始めれば、必ず現場からは不満や不安の声が上がります。 「このタブレット、入力しづらい」 「この機能、現場の実態と合っていない」 この時、経営者が「決まったことだから、つべこべ言わずにやれ！」と、上から押さえつけてしまったら、その瞬間に改革は失敗します。 むしろ、これらの「不満」は、改革を成功させるための「宝のヒント」です。 経営者自らが現場に足を運び、「どこが使いづらい？」「どうすれば、もっと楽になると思う？」と、謙虚に耳を傾ける。そして、吸い上げた声を基に、ツールやルールを即座に改善していく。 「社長が、俺たちの声をちゃんと聞いて、変えてくれた」 この小さな信頼関係の積み重ねが、現場を「やらされ感」から「当事者意識」へと変えていきます。 3. 「小さな成功」を、全力で賞賛し、共有する DXは、いきなり大きな成果が出るものではありません。 「日報の集計時間が、1日30分短縮された」 「図面を探す時間がなくなり、顧客への回答が早くなった」 「データを見たら、意外なムダに気づけた」 こうした、現場レベルの「小さな成功（スモールウィン）」を見逃さず、経営者が全力で賞賛し、全社で共有すること。 「〇〇さんの提案のおかげで、こんなに良くなったぞ！ありがとう！」 このポジティブなフィードバックが、現場の達成感を刺激し、「やれば、本当に仕事が楽になるんだ」「次もやってみよう」という、前向きな「改善の文化」を醸成していきます。 「紙管理脱却のための中小製造業データドリブン経営入門セミナー」の第三講座では、船井総合研究所の熊谷 俊作 氏が、まさにこの「データ活用を文化として定着させるための3ステップ（現状把握・仕組みづくり・改善のサイクル化）」を解説します。 これは、単なるDXのロードマップではなく、経営者がいかにして現場を巻き込み、組織を変革していくかという、「リーダーシップ論」そのものです。 「ツールは導入したが、現場が使ってくれない…」 そう嘆く前に、経営者であるあなた自身の「覚悟」が、本物かどうか。 ぜひ、このセミナーで、その答え合わせをしてみてください。 【セミナーのご案内】 脱！紙・Excel日報・紙図面！中小製造業が「高収益工場」に変わるデータ活用術 紙管理脱却のための中小製造業データドリブン経営入門セミナー DXの成否は、ツールではなく「人」で決まる。現場の抵抗に遭い、改革が進まない…そんな経営者様必見。現場を巻き込み、「改善の文化」を根付かせるための、経営者の覚悟とリーダーシップを問うセミナーです。 ⚫ どのような方におすすめか？ DXを推進したいが、現場の抵抗が大きく、どう進めればよいか悩んでいる経営者 データ分析・業務改善をしたいが、社内に推進できる人材がいないと感じている方 従業員100名以下の製造業の方 日報を「記録すること」が目的化していると感じている方 高額なシステム導入は避けたいと感じている方   ⚫ 本セミナーで学べるポイント DX化のために何から始めたらよいか、ロードマップがわかります！ **データ活用を文化として定着させるための3ステップ（現状把握・仕組みづくり・改善のサイクル化）**が学べます。 アナログな企業がDX化に取り組み、データドリブン経営を実現するまでの道筋がわかります。   開催日時（オンライン）： 2025/11/28 (金) 13:00~15:00 2025/12/02 (火) 13:00~15:00 2025/12/03 (水) 13:00~15:00   詳細・お申込みはこちらから： https://www.funaisoken.co.jp/seminar/134272 「よし、我が社もDXを推進するぞ！」 経営者であるあなたが、高らかに宣言したとします。 最新のタブレットを導入し、ITベンダーを呼んで、新しいシステムの導入を決めた。 しかし、現場の反応は、驚くほど冷ややかです。 「また社長が、何か思いつきで始めたよ…」 「ただでさえ忙しいのに、新しいことを覚えるなんて面倒だ」 「今のやり方で回っているんだから、変える必要ないだろう」 経営者の熱い思いとは裏腹に、現場は「抵抗勢力」と化し、せっかく導入したシステムは誰にも使われず、ホコリをかぶっていく…。DXに取り組もうとした中小企業の、あまりにも多くが、この「現場の壁」に跳ね返されて、夢破れています。 なぜ、こんな悲劇が起きてしまうのでしょうか。 それは、DXを「ITツールの導入」だと勘違いし、「現場の仕事を変える」という、最も重要な視点が抜け落ちているからです。 DXは、情報システム部門や、ITに詳しい若手に「丸投げ」して成功するほど、甘いものではありません。 それは、会社の業務プロセス、働き方、そして文化そのものを変える「経営改革」です。だからこそ、その成否は、経営者であるあなたの「覚悟」と「リーダーシップ」で9割決まると言っても過言ではありません。 現場を「抵抗勢力」ではなく、改革を推進する「最強のパートナー」へと変えるために、経営者が今すぐやるべきこと。それは、以下の3つに集約されます。 1. 「なぜやるのか？」という“大義名分”を、自分の言葉で語り続ける 現場が一番知りたいのは、「新しいシステムの使い方」ではありません。 「なぜ、今、この面倒くさい変化を受け入れなければならないのか？」という、根本的な理由です。 「このままアナログなやり方を続けていけば、5年後、ライバルに仕事は奪われ、ウチは立ち行かなくなるかもしれない」 「ベテランのAさんの技術を、このまま失わせてはいけない。会社の財産として残したいんだ」 「みんなを、見積もり探しや日報作成といった不毛な作業から解放して、もっと創造的で、儲かる仕事に時間を使ってほしいんだ」 こうした危機感や、未来へのビジョン、そして従業員への思いを、経営者自身の「本気の言葉」で、繰り返し、繰り返し、語り続ける。この「大義名分」の共有なくして、現場が自ら動くことは絶対にありません。 2. 「現場の不満」を、誰よりも真剣に聞く 新しいことを始めれば、必ず現場からは不満や不安の声が上がります。 「このタブレット、入力しづらい」 「この機能、現場の実態と合っていない」 この時、経営者が「決まったことだから、つべこべ言わずにやれ！」と、上から押さえつけてしまったら、その瞬間に改革は失敗します。 むしろ、これらの「不満」は、改革を成功させるための「宝のヒント」です。 経営者自らが現場に足を運び、「どこが使いづらい？」「どうすれば、もっと楽になると思う？」と、謙虚に耳を傾ける。そして、吸い上げた声を基に、ツールやルールを即座に改善していく。 「社長が、俺たちの声をちゃんと聞いて、変えてくれた」 この小さな信頼関係の積み重ねが、現場を「やらされ感」から「当事者意識」へと変えていきます。 3. 「小さな成功」を、全力で賞賛し、共有する DXは、いきなり大きな成果が出るものではありません。 「日報の集計時間が、1日30分短縮された」 「図面を探す時間がなくなり、顧客への回答が早くなった」 「データを見たら、意外なムダに気づけた」 こうした、現場レベルの「小さな成功（スモールウィン）」を見逃さず、経営者が全力で賞賛し、全社で共有すること。 「〇〇さんの提案のおかげで、こんなに良くなったぞ！ありがとう！」 このポジティブなフィードバックが、現場の達成感を刺激し、「やれば、本当に仕事が楽になるんだ」「次もやってみよう」という、前向きな「改善の文化」を醸成していきます。 「紙管理脱却のための中小製造業データドリブン経営入門セミナー」の第三講座では、船井総合研究所の熊谷 俊作 氏が、まさにこの「データ活用を文化として定着させるための3ステップ（現状把握・仕組みづくり・改善のサイクル化）」を解説します。 これは、単なるDXのロードマップではなく、経営者がいかにして現場を巻き込み、組織を変革していくかという、「リーダーシップ論」そのものです。 「ツールは導入したが、現場が使ってくれない…」 そう嘆く前に、経営者であるあなた自身の「覚悟」が、本物かどうか。 ぜひ、このセミナーで、その答え合わせをしてみてください。 【セミナーのご案内】 脱！紙・Excel日報・紙図面！中小製造業が「高収益工場」に変わるデータ活用術 紙管理脱却のための中小製造業データドリブン経営入門セミナー DXの成否は、ツールではなく「人」で決まる。現場の抵抗に遭い、改革が進まない…そんな経営者様必見。現場を巻き込み、「改善の文化」を根付かせるための、経営者の覚悟とリーダーシップを問うセミナーです。 ⚫ どのような方におすすめか？ DXを推進したいが、現場の抵抗が大きく、どう進めればよいか悩んでいる経営者 データ分析・業務改善をしたいが、社内に推進できる人材がいないと感じている方 従業員100名以下の製造業の方 日報を「記録すること」が目的化していると感じている方 高額なシステム導入は避けたいと感じている方   ⚫ 本セミナーで学べるポイント DX化のために何から始めたらよいか、ロードマップがわかります！ **データ活用を文化として定着させるための3ステップ（現状把握・仕組みづくり・改善のサイクル化）**が学べます。 アナログな企業がDX化に取り組み、データドリブン経営を実現するまでの道筋がわかります。   開催日時（オンライン）： 2025/11/28 (金) 13:00~15:00 2025/12/02 (火) 13:00~15:00 2025/12/03 (水) 13:00~15:00   詳細・お申込みはこちらから： https://www.funaisoken.co.jp/seminar/134272

世の中には、DXやデータ活用に関するセミナーが溢れています。 「AIの最新動向」「スマートファクトリーの未来」… きらびやかなキーワードが並ぶセミナーに参加してみたものの、「結局、ウチみたいな町工場で、明日から何をやればいいんだ？」と、かえって混乱してしまった経験はありませんか。 それは当然です。なぜなら、そのセミナーの講演者は、あなたと同じ「中小製造業の現場の痛み」を、本当に理解している専門家ではなかったからです。 セミナーの価値は、「何を学ぶか」だけでなく、「誰から学ぶか」で、その9割が決まると言っても過言ではありません。 その点において、「紙管理脱却のための中小製造業データドリブン経営入門セミナー」は、他のいかなるセミナーとも一線を画しています。 なぜなら、このセミナーには、中小製造業のDXを成功に導くため、それぞれの分野に特化した「本物の専門家」が、たった2時間のために集結しているからです。 専門家①：中小製造業の「経営改革」のプロフェッショナル 株式会社船井総合研究所 製造現場DXチーム リーダー　熊谷 俊作 氏 第三講座に登壇する熊谷氏は、単なるITコンサルタントではありません。経営コンサルティングファームである船井総合研究所において、特に「製造現場」のDX支援に特化したチームを率いるリーダーです。 彼の専門性は、最新のITツールを知っていることではありません。「ITをどう使えば、中小製造業の“経営数字（＝利益）”に繋がるか」を知り尽くしていることです。 彼が語る「データドリブン経営へのロードマップ」や「損益計算書から見る原価管理」の話は、机上の空論ではありません。数え切れないほどの中小製造業の現場に入り込み、経営者と共に悩み、汗を流し、成功も失敗も見てきたからこそ語れる、「生きた経営論」です。 「高額なシステムは避けたい」「何から始めればいいか分からない」…そんな中小企業特有の悩みに、最も的確な「処方箋」を提示できる人物と言えるでしょう。 専門家②：現場の「図面・見積もり」課題解決のプロフェッショナル 【ゲスト講座】株式会社STAR UP　木村 遥輝 氏 第二講座に登壇する木村氏は、図面管理システム「ARCHAIVE」を提供する、いわば「現場の課題解決」のスペシャリストです。 彼が、なぜゲストとして招かれているのか。それは、彼のソリューションが、「図面がバラバラで探せない」「見積もりが属人化している」といった、中小製造業の“最も泥臭く、最も根深い”課題を、真正面から解決するものだからです。 大企業向けの複雑怪奇なシステムではなく、中小企業でも導入しやすく、かつ、AIという最新技術を使って「見積工数の大幅削減」という劇的な成果を出す。 彼が語る「成功事例」は、システム会社の宣伝文句ではありません。それは、彼らが顧客と共に、現場の「カオス」と格闘し、いかにして業務改革を成し遂げたかという、「生々しいドキュメンタリー」です。あなたの会社と同じ悩みを抱えていた企業が、どう変わったのか。その現実を知ることは、大きな勇気となるはずです。 “本物”から学ぶ、凝縮の2時間 中小製造業の「経営」を深く理解する、船井総研の熊谷氏   中小製造業の「現場（図面・見積もり）」を深く理解する、STAR UPの木村氏 この二人の専門家による、「中小製造業のためだけ」に最適化された、超実践的なセッションで構成されています。 さらに第一講座では、彼らの知見に基づいた「日報データ活用」という、最も始めやすい具体的な第一歩が、愛知県や香川県の成功事例と共に示されます。 もしあなたが、 「もう、総論的なDXの話は聞き飽きた」 「ウチの会社で、明日からできる、具体的な一手が知りたい」 「本気で会社を変えたい」 そう強く願うのであれば、この2時間は、あなたの会社にとって、間違いなく「ターニングポイント」となります。 “本物の専門家”の話を、オンラインで、しかも無料で聞けるこの機会を、逃すべきではありません。   【セミナーのご案内】 脱！紙・Excel日報・紙図面！中小製造業が「高収益工場」に変わるデータ活用術 紙管理脱却のための中小製造業データドリブン経営入門セミナー 総論ではなく、あなたの会社のための「各論」を。「誰から学ぶか」にこだわる、本気の中小製造業経営者のための、超実践的セミナーです。 ⚫ どのような方におすすめか？ 従業員100名以下の製造業の方 日報を「記録すること」が目的化していると感じている方 紙やデータ図面がバラバラで、最新版を探すのに時間がかかっている方 過去の見積りを探すのに手間がかかり、類似案件でもゼロから作成しがちの方 高額なシステム導入は避けたいが、データ分析・業務改善をしたいと感じている方   ⚫ 本セミナーで学べるポイント（登壇者にご注目ください！） 第一講座：「いつもの日報」が宝に！今すぐできるデータ可視化と改善活動 ＜愛知県＞多品種少量生産、＜香川県＞従業員50名の木材加工会社など、具体的な成功事例が学べます。   第二講座：【ゲスト講座】中小製造業が図面管理・見積AIシステムを導入して業務改革した事例 登壇：株式会社STAR UP　木村 遥輝　氏 「ARCHAIVE」を活用した、図面管理と見積AIの最新事例が聞けます。   第三講座：アナログ企業が「データドリブン経営」を実現するロードマップ 登壇：株式会社船井総合研究所　製造現場DXチーム　リーダー　熊谷 俊作 中小製造業のDXを知り尽くした専門家が、あなたの会社の「次の一手」を示します。   開催日時（オンライン）： 2025/11/28 (金) 13:00~15:00 2025/12/02 (火) 13:00~15:00 2025/12/03 (水) 13:00~15:00   詳細・お申込みはこちらから： https://www.funaisoken.co.jp/seminar/134272 世の中には、DXやデータ活用に関するセミナーが溢れています。 「AIの最新動向」「スマートファクトリーの未来」… きらびやかなキーワードが並ぶセミナーに参加してみたものの、「結局、ウチみたいな町工場で、明日から何をやればいいんだ？」と、かえって混乱してしまった経験はありませんか。 それは当然です。なぜなら、そのセミナーの講演者は、あなたと同じ「中小製造業の現場の痛み」を、本当に理解している専門家ではなかったからです。 セミナーの価値は、「何を学ぶか」だけでなく、「誰から学ぶか」で、その9割が決まると言っても過言ではありません。 その点において、「紙管理脱却のための中小製造業データドリブン経営入門セミナー」は、他のいかなるセミナーとも一線を画しています。 なぜなら、このセミナーには、中小製造業のDXを成功に導くため、それぞれの分野に特化した「本物の専門家」が、たった2時間のために集結しているからです。 専門家①：中小製造業の「経営改革」のプロフェッショナル 株式会社船井総合研究所 製造現場DXチーム リーダー　熊谷 俊作 氏 第三講座に登壇する熊谷氏は、単なるITコンサルタントではありません。経営コンサルティングファームである船井総合研究所において、特に「製造現場」のDX支援に特化したチームを率いるリーダーです。 彼の専門性は、最新のITツールを知っていることではありません。「ITをどう使えば、中小製造業の“経営数字（＝利益）”に繋がるか」を知り尽くしていることです。 彼が語る「データドリブン経営へのロードマップ」や「損益計算書から見る原価管理」の話は、机上の空論ではありません。数え切れないほどの中小製造業の現場に入り込み、経営者と共に悩み、汗を流し、成功も失敗も見てきたからこそ語れる、「生きた経営論」です。 「高額なシステムは避けたい」「何から始めればいいか分からない」…そんな中小企業特有の悩みに、最も的確な「処方箋」を提示できる人物と言えるでしょう。 専門家②：現場の「図面・見積もり」課題解決のプロフェッショナル 【ゲスト講座】株式会社STAR UP　木村 遥輝 氏 第二講座に登壇する木村氏は、図面管理システム「ARCHAIVE」を提供する、いわば「現場の課題解決」のスペシャリストです。 彼が、なぜゲストとして招かれているのか。それは、彼のソリューションが、「図面がバラバラで探せない」「見積もりが属人化している」といった、中小製造業の“最も泥臭く、最も根深い”課題を、真正面から解決するものだからです。 大企業向けの複雑怪奇なシステムではなく、中小企業でも導入しやすく、かつ、AIという最新技術を使って「見積工数の大幅削減」という劇的な成果を出す。 彼が語る「成功事例」は、システム会社の宣伝文句ではありません。それは、彼らが顧客と共に、現場の「カオス」と格闘し、いかにして業務改革を成し遂げたかという、「生々しいドキュメンタリー」です。あなたの会社と同じ悩みを抱えていた企業が、どう変わったのか。その現実を知ることは、大きな勇気となるはずです。 “本物”から学ぶ、凝縮の2時間 中小製造業の「経営」を深く理解する、船井総研の熊谷氏   中小製造業の「現場（図面・見積もり）」を深く理解する、STAR UPの木村氏 この二人の専門家による、「中小製造業のためだけ」に最適化された、超実践的なセッションで構成されています。 さらに第一講座では、彼らの知見に基づいた「日報データ活用」という、最も始めやすい具体的な第一歩が、愛知県や香川県の成功事例と共に示されます。 もしあなたが、 「もう、総論的なDXの話は聞き飽きた」 「ウチの会社で、明日からできる、具体的な一手が知りたい」 「本気で会社を変えたい」 そう強く願うのであれば、この2時間は、あなたの会社にとって、間違いなく「ターニングポイント」となります。 “本物の専門家”の話を、オンラインで、しかも無料で聞けるこの機会を、逃すべきではありません。   【セミナーのご案内】 脱！紙・Excel日報・紙図面！中小製造業が「高収益工場」に変わるデータ活用術 紙管理脱却のための中小製造業データドリブン経営入門セミナー 総論ではなく、あなたの会社のための「各論」を。「誰から学ぶか」にこだわる、本気の中小製造業経営者のための、超実践的セミナーです。 ⚫ どのような方におすすめか？ 従業員100名以下の製造業の方 日報を「記録すること」が目的化していると感じている方 紙やデータ図面がバラバラで、最新版を探すのに時間がかかっている方 過去の見積りを探すのに手間がかかり、類似案件でもゼロから作成しがちの方 高額なシステム導入は避けたいが、データ分析・業務改善をしたいと感じている方   ⚫ 本セミナーで学べるポイント（登壇者にご注目ください！） 第一講座：「いつもの日報」が宝に！今すぐできるデータ可視化と改善活動 ＜愛知県＞多品種少量生産、＜香川県＞従業員50名の木材加工会社など、具体的な成功事例が学べます。   第二講座：【ゲスト講座】中小製造業が図面管理・見積AIシステムを導入して業務改革した事例 登壇：株式会社STAR UP　木村 遥輝　氏 「ARCHAIVE」を活用した、図面管理と見積AIの最新事例が聞けます。   第三講座：アナログ企業が「データドリブン経営」を実現するロードマップ 登壇：株式会社船井総合研究所　製造現場DXチーム　リーダー　熊谷 俊作 中小製造業のDXを知り尽くした専門家が、あなたの会社の「次の一手」を示します。   開催日時（オンライン）： 2025/11/28 (金) 13:00~15:00 2025/12/02 (火) 13:00~15:00 2025/12/03 (水) 13:00~15:00   詳細・お申込みはこちらから： https://www.funaisoken.co.jp/seminar/134272

「毎日、作るモノが違うのに、どうやって管理しろって言うんだ」 「生産計画なんて、立てたそばから客先の都合で変わっていく」 「多品種少量生産の現場は、結局、現場の阿吽の呼吸と臨機応変な対応力で回すしかないんだよ」 多品種少量生産（High-Mix, Low-Volume）を手掛ける工場の経営者様や工場長様から、このような「嘆き」にも似た言葉を幾度となく聞いてきました。 確かに、その現場の混乱ぶりは、想像に難くありません。 次から次へと違う図面が流れ、機械の段取り替えに追われ、材料や治具の準備で走り回り、気づけば納期はギリギリ…。 こんなカオスな状況では、「標準化」や「データ管理」なんて、夢のまた夢。そう考えるのも無理はないかもしれません。 しかし、あえて厳しいことを申し上げます。 「多品種少量だから管理できない」のではなく、「多品種少量だからこそ、データ管理をしなければ、もはや立ち行かない」のです。 「多品種少量」という言葉を、アナログな管理体制を続けるための“言い訳”にしていては、永遠にこのカオスから抜け出すことはできません。 なぜ、多品種少量生産は「データ管理」と相性が良いのか？ 一見、矛盾しているように聞こえるかもしれません。しかし、その理由は明確です。 「記憶」に頼るには、あまりにもパターンが多すぎるから リピート生産が中心であれば、「あの製品は、この機械で、この治具を使って…」と、ベテランの「記憶」で業務は回ります。 しかし、多品種少量生産では、過去に作ったことのない製品や、数年ぶりに作る製品が日常茶飯事です。そのたびに、「あの図面どこだっke？」「前回どうやって作ったっけ？」と、記憶と記録の「宝探し」が発生します。 この「探す」という最大のムダをなくすためにも、図面、加工条件、使用治具といった情報を「データ」として紐づけ、誰でも瞬時に検索できる仕組みが、絶対に不可欠なのです。   「段取り替え」こそが、最大のコスト要因だから 多品種少量生産において、生産性を左右する最大の鍵は、「段取り替えの時間」をいかに短縮するか、です。 しかし、アナログ管理の工場では、この段取り替えの時間が、正確に把握されていません。日報に「段取り替え：約30分」と書かれているだけで、その内訳（治具を探す時間、刃物を交換する時間、試し削りの時間など）はブラックボックスです。 ここにメスを入れるには、データを活用して「何に時間がかかっているのか」を正確に可視化し、一つひとつ潰していくしかありません。データ管理は、この最大のネック工程を改善するための「解剖メス」の役割を果たします。   「本当の原価」が見えにくく、赤字受注を招きやすいから 作るモノが毎回違うということは、かかるコストも毎回違うということです。勘に頼った「どんぶり勘定」の見積もりでは、気づかないうちに、手間ばかりかかって全く儲からない「赤字案件」を受注してしまうリスクが非常に高くなります。 多品種少量生産だからこそ、案件ごとに「実際にかかった作業時間」や「材料費」をデータで正確に把握し、見積もり精度を上げ、不採算案件を特定する「リアルタイム原価管理」が、経営の生命線となるのです。 成功事例が、その証明です 「紙管理脱却のための中小製造業データドリブン経営入門セミナー」で紹介される成功事例は、まさにこの「多品種少量生産」の呪縛を、データ活用によって断ち切った企業の話です。 【事例1】＜愛知県＞多品種少量生産の企業がペーパーレス化に取り組み、データ分析による現場改善で生産性20％向上を実践！ 彼らも、かつてはあなたと同じ悩みを抱えていました。紙の図面や日報による情報共有の遅れや属人化に苦しんでいました。 しかし、彼らは「多品種少量だから」と諦めなかった。タブレットと生産管理システムを導入し、製造実績や設備稼働状況をデジタルで記録。収集したデータを分析し、ネック工程の特定や不良発生の傾向を可視化しました。 その結果、勘や経験に頼っていた現場改善がデータに基づいた客観的なものとなり、生産性20％向上という、驚くべき成果を叩き出したのです。 これは、彼らが特別な大企業だったからできたことではありません。あなたと同じ、中小製造業です。 「多品種少量だから…」という“言い訳”を、「多品種少量だからこそ、チャンスだ」という“確信”に変えたい。そう願うすべての経営者様のご参加をお待ちしています。 【セミナーのご案内】 脱！紙・Excel日報・紙図面！中小製造業が「高収益工場」に変わるデータ活用術 紙管理脱却のための中小製造業データドリブン経営入門セミナー 「多品種少量だから管理できない」は、もう終わりにしませんか？複雑な現場のカオスを、データで整理整頓し、生産性を劇的に向上させた工場の実例を徹底解剖します。 ⚫ どのような方におすすめか？ 多品種少量生産の現場管理に限界を感じている方 段取り替えや情報共有の遅れが、生産性のボトルネックになっていると感じる方 従業員100名以下の製造業の方 紙やデータ図面がバラバラで、最新版を探すのに時間がかかっている方 高額なシステム導入は避けたいが、データ分析・業務改善をしたいと感じている方   ⚫ 本セミナーで学べるポイント 【1】＜愛知県＞多品種少量生産の企業がペーパーレス化に取り組み、データ分析による現場改善で生産性20％向上を実践した事例！ データに基づき、ネック工程の特定や不良発生の傾向を可視化する方法がわかります。 自社に合った図面・案件管理方法がわかります！   開催日時（オンライン）： 2025/11/28 (金) 13:00~15:00 2025/12/02 (火) 13:00~15:00 2025/12/03 (水) 13:00~15:00   詳細・お申込みはこちらから： https://www.funaisoken.co.jp/seminar/134272 「毎日、作るモノが違うのに、どうやって管理しろって言うんだ」 「生産計画なんて、立てたそばから客先の都合で変わっていく」 「多品種少量生産の現場は、結局、現場の阿吽の呼吸と臨機応変な対応力で回すしかないんだよ」 多品種少量生産（High-Mix, Low-Volume）を手掛ける工場の経営者様や工場長様から、このような「嘆き」にも似た言葉を幾度となく聞いてきました。 確かに、その現場の混乱ぶりは、想像に難くありません。 次から次へと違う図面が流れ、機械の段取り替えに追われ、材料や治具の準備で走り回り、気づけば納期はギリギリ…。 こんなカオスな状況では、「標準化」や「データ管理」なんて、夢のまた夢。そう考えるのも無理はないかもしれません。 しかし、あえて厳しいことを申し上げます。 「多品種少量だから管理できない」のではなく、「多品種少量だからこそ、データ管理をしなければ、もはや立ち行かない」のです。 「多品種少量」という言葉を、アナログな管理体制を続けるための“言い訳”にしていては、永遠にこのカオスから抜け出すことはできません。 なぜ、多品種少量生産は「データ管理」と相性が良いのか？ 一見、矛盾しているように聞こえるかもしれません。しかし、その理由は明確です。 「記憶」に頼るには、あまりにもパターンが多すぎるから リピート生産が中心であれば、「あの製品は、この機械で、この治具を使って…」と、ベテランの「記憶」で業務は回ります。 しかし、多品種少量生産では、過去に作ったことのない製品や、数年ぶりに作る製品が日常茶飯事です。そのたびに、「あの図面どこだっke？」「前回どうやって作ったっけ？」と、記憶と記録の「宝探し」が発生します。 この「探す」という最大のムダをなくすためにも、図面、加工条件、使用治具といった情報を「データ」として紐づけ、誰でも瞬時に検索できる仕組みが、絶対に不可欠なのです。   「段取り替え」こそが、最大のコスト要因だから 多品種少量生産において、生産性を左右する最大の鍵は、「段取り替えの時間」をいかに短縮するか、です。 しかし、アナログ管理の工場では、この段取り替えの時間が、正確に把握されていません。日報に「段取り替え：約30分」と書かれているだけで、その内訳（治具を探す時間、刃物を交換する時間、試し削りの時間など）はブラックボックスです。 ここにメスを入れるには、データを活用して「何に時間がかかっているのか」を正確に可視化し、一つひとつ潰していくしかありません。データ管理は、この最大のネック工程を改善するための「解剖メス」の役割を果たします。   「本当の原価」が見えにくく、赤字受注を招きやすいから 作るモノが毎回違うということは、かかるコストも毎回違うということです。勘に頼った「どんぶり勘定」の見積もりでは、気づかないうちに、手間ばかりかかって全く儲からない「赤字案件」を受注してしまうリスクが非常に高くなります。 多品種少量生産だからこそ、案件ごとに「実際にかかった作業時間」や「材料費」をデータで正確に把握し、見積もり精度を上げ、不採算案件を特定する「リアルタイム原価管理」が、経営の生命線となるのです。 成功事例が、その証明です 「紙管理脱却のための中小製造業データドリブン経営入門セミナー」で紹介される成功事例は、まさにこの「多品種少量生産」の呪縛を、データ活用によって断ち切った企業の話です。 【事例1】＜愛知県＞多品種少量生産の企業がペーパーレス化に取り組み、データ分析による現場改善で生産性20％向上を実践！ 彼らも、かつてはあなたと同じ悩みを抱えていました。紙の図面や日報による情報共有の遅れや属人化に苦しんでいました。 しかし、彼らは「多品種少量だから」と諦めなかった。タブレットと生産管理システムを導入し、製造実績や設備稼働状況をデジタルで記録。収集したデータを分析し、ネック工程の特定や不良発生の傾向を可視化しました。 その結果、勘や経験に頼っていた現場改善がデータに基づいた客観的なものとなり、生産性20％向上という、驚くべき成果を叩き出したのです。 これは、彼らが特別な大企業だったからできたことではありません。あなたと同じ、中小製造業です。 「多品種少量だから…」という“言い訳”を、「多品種少量だからこそ、チャンスだ」という“確信”に変えたい。そう願うすべての経営者様のご参加をお待ちしています。 【セミナーのご案内】 脱！紙・Excel日報・紙図面！中小製造業が「高収益工場」に変わるデータ活用術 紙管理脱却のための中小製造業データドリブン経営入門セミナー 「多品種少量だから管理できない」は、もう終わりにしませんか？複雑な現場のカオスを、データで整理整頓し、生産性を劇的に向上させた工場の実例を徹底解剖します。 ⚫ どのような方におすすめか？ 多品種少量生産の現場管理に限界を感じている方 段取り替えや情報共有の遅れが、生産性のボトルネックになっていると感じる方 従業員100名以下の製造業の方 紙やデータ図面がバラバラで、最新版を探すのに時間がかかっている方 高額なシステム導入は避けたいが、データ分析・業務改善をしたいと感じている方   ⚫ 本セミナーで学べるポイント 【1】＜愛知県＞多品種少量生産の企業がペーパーレス化に取り組み、データ分析による現場改善で生産性20％向上を実践した事例！ データに基づき、ネック工程の特定や不良発生の傾向を可視化する方法がわかります。 自社に合った図面・案件管理方法がわかります！   開催日時（オンライン）： 2025/11/28 (金) 13:00~15:00 2025/12/02 (火) 13:00~15:00 2025/12/03 (水) 13:00~15:00   詳細・お申込みはこちらから： https://www.funaisoken.co.jp/seminar/134272

「機械の音を聞けば、調子は分かる」 「図面を一目見れば、だいたいの工数は読める」 「長年の勘が、次に何が起こるか教えてくれる」 日本の製造業の現場を、長きにわたり支えてきたもの。それは、ベテラン職人たちの「勘・経験・度胸（KKD）」と呼ばれる、暗黙知の集合体でした。このKKDが、高品質な製品を生み出し、幾多の困難を乗り越える原動力となってきたことは、紛れもない事実です。 経営者の皆様も、自社のベテランが持つその「凄み」を、誰よりもご存知のはずです。 しかし、同時に、こうも感じてはいないでしょうか？ 「最近、その勘が、どうも外れることが多くなってきたな…」 「若手が、その“勘”をなかなか受け継いでくれない…」 「勘と経験だけでは、顧客への説明責任が果たせない…」 そう、私たちが誇りにしてきたはずの「KKD」は、現代の事業環境において、急速にその有効性を失い始めているのです。それは、ベテランの能力が落ちたからではありません。彼らを取り巻く「環境」が、あまりにも複雑になりすぎたからです。 KKDが通用しなくなった、3つの環境変化 多品種“超”少量生産」という複雑性 かつては、同じ製品をある程度のロットで作り続ける「見込み生産」や「リピート生産」が中心でした。同じ作業を繰り返す中で、KKDは磨かれていきました。 しかし、今はどうでしょう。顧客のニーズは極端に多様化し、ロットは1個から。毎回違う図面、違う材質、違う仕様のものを、短納期で要求される。この目まぐるしい変化の中では、ベテランが過去に経験したことのないパターンに遭遇する確率が格段に高まります。「過去の勘」が通用しない、未知の領域が広がっているのです。   「品質・コスト要求」の異常な高度化 材料費、エネルギー費、人件費は高騰を続ける一方で、顧客からのコストダウン要求は止まりません。品質に対する要求も、ppm（100万分の1）単位の不良率を問われるレベルにまで達しています。 「なんとなく、これくらいだろう」というどんぶり勘定の見積もりや、「たぶん、これで大丈夫だろう」という感覚的な品質管理では、もはや利益を確保することも、顧客の信頼を勝ち取ることもできないのです。   「世代交代」という、待ったなしの時間切れ KKDの最大の弱点。それは、「その人にしかできない」という属人性です。第14回のコラムでも触れた通り、その技術を一身に背負ってきたベテランたちは、あと数年で、確実に現場を去っていきます。「見て覚えろ」が通用しない今の若手世代に、その感覚的な「知」を継承することは、ほぼ不可能です。KKDに依存した経営は、その担い手の退職と共に、終焉を迎える運命にあるのです。 KKDを「データ」で補完し、進化させる では、どうすればいいのか。 KKDを、全て捨て去るべきなのでしょうか？ いいえ、違います。 ベテランの貴重な「勘」や「経験」を、客観的な「データ」によって裏付け、補完し、そして「形式知」として組織に残していく。 これこそが、私たちが目指すべき「データドリブン経営」の真の姿です。 ベテランの「勘」：「この機械、なんだか調子が悪いな」 → 「データ」：IoTセンサーが示す振動値が、確かに平常時と異なるパターンを示している。   ベテランの「経験」：「この加工は、これくらい時間がかかる」 → 「データ」：過去の類似案件の日報データを分析した結果、平均作業時間は〇〇分であることが裏付けられた。 このように、KKDとデータを組み合わせることで、 判断の精度が飛躍的に向上します。   若手でも、データを見れば、ベテランに近い判断ができるようになります。（技術継承）   顧客に対し、「データに基づき、この価格・納期になります」と、論理的な説明が可能になります。 「紙管理脱却のための中小製造業データドリブン経営入門セミナー」>は、まさにこの「KKD経営からの脱却」を宣言する、中小製造業のための「独立宣言」セミナーです。 サブタイトルにある「脱！紙・Excel日報・紙図面！」は、KKD経営の象徴であったアナログなツールとの決別を意味します。そして、「高収益工場に変わるデータ活用術」こそが、私たちが手に入れるべき新しい武器なのです。 長年頼ってきたKKDという名の「古い剣」を、データという「新しい盾」で補強する。その具体的な方法論を、このセミナーで学んでください。 【セミナーのご案内】 脱！紙・Excel日報・紙図面！中小製造業が「高収益工場」に変わるデータ活用術 紙管理脱却のための中小製造業データドリブン経営入門セミナー 「勘」と「経験」だけに頼る経営は、もう限界です。ベテランの知見をデータで裏付け、組織の力に変える「データドリブン経営」への移行を、本気で考える経営者様をお待ちしています。 ⚫ どのような方におすすめか？ 勘や経験に頼った現場改善や経営判断に限界を感じている方 日報を「記録すること」が目的化していると感じている方 ベテランの退職によるノウハウの喪失に危機感を抱いている方 従業員100名以下の製造業の方 高額なシステム導入は避けたいが、データ分析・業務改善をしたいと感じている方   ⚫ 本セミナーで学べるポイント アナログな企業がDX化に取り組み、データドリブン経営を実現するまでの道筋がわかります！ 今ある「日報データ」で何が見えるのか、勘や経験をデータで裏付ける方法がわかります。 見積AIツールの導入で、属人化していた見積業務を標準化する方法がわかります。 DX化のために何から始めたらよいか、ロードマップがわかります！   開催日時（オンライン）： 2025/11/28 (金) 13:00~15:00 2025/12/02 (火) 13:00~15:00 025/12/03 (水) 13:00~15:00 詳細・お申込みはこちらから： https://www.funaisoken.co.jp/seminar/134272 「機械の音を聞けば、調子は分かる」 「図面を一目見れば、だいたいの工数は読める」 「長年の勘が、次に何が起こるか教えてくれる」 日本の製造業の現場を、長きにわたり支えてきたもの。それは、ベテラン職人たちの「勘・経験・度胸（KKD）」と呼ばれる、暗黙知の集合体でした。このKKDが、高品質な製品を生み出し、幾多の困難を乗り越える原動力となってきたことは、紛れもない事実です。 経営者の皆様も、自社のベテランが持つその「凄み」を、誰よりもご存知のはずです。 しかし、同時に、こうも感じてはいないでしょうか？ 「最近、その勘が、どうも外れることが多くなってきたな…」 「若手が、その“勘”をなかなか受け継いでくれない…」 「勘と経験だけでは、顧客への説明責任が果たせない…」 そう、私たちが誇りにしてきたはずの「KKD」は、現代の事業環境において、急速にその有効性を失い始めているのです。それは、ベテランの能力が落ちたからではありません。彼らを取り巻く「環境」が、あまりにも複雑になりすぎたからです。 KKDが通用しなくなった、3つの環境変化 多品種“超”少量生産」という複雑性 かつては、同じ製品をある程度のロットで作り続ける「見込み生産」や「リピート生産」が中心でした。同じ作業を繰り返す中で、KKDは磨かれていきました。 しかし、今はどうでしょう。顧客のニーズは極端に多様化し、ロットは1個から。毎回違う図面、違う材質、違う仕様のものを、短納期で要求される。この目まぐるしい変化の中では、ベテランが過去に経験したことのないパターンに遭遇する確率が格段に高まります。「過去の勘」が通用しない、未知の領域が広がっているのです。   「品質・コスト要求」の異常な高度化 材料費、エネルギー費、人件費は高騰を続ける一方で、顧客からのコストダウン要求は止まりません。品質に対する要求も、ppm（100万分の1）単位の不良率を問われるレベルにまで達しています。 「なんとなく、これくらいだろう」というどんぶり勘定の見積もりや、「たぶん、これで大丈夫だろう」という感覚的な品質管理では、もはや利益を確保することも、顧客の信頼を勝ち取ることもできないのです。   「世代交代」という、待ったなしの時間切れ KKDの最大の弱点。それは、「その人にしかできない」という属人性です。第14回のコラムでも触れた通り、その技術を一身に背負ってきたベテランたちは、あと数年で、確実に現場を去っていきます。「見て覚えろ」が通用しない今の若手世代に、その感覚的な「知」を継承することは、ほぼ不可能です。KKDに依存した経営は、その担い手の退職と共に、終焉を迎える運命にあるのです。 KKDを「データ」で補完し、進化させる では、どうすればいいのか。 KKDを、全て捨て去るべきなのでしょうか？ いいえ、違います。 ベテランの貴重な「勘」や「経験」を、客観的な「データ」によって裏付け、補完し、そして「形式知」として組織に残していく。 これこそが、私たちが目指すべき「データドリブン経営」の真の姿です。 ベテランの「勘」：「この機械、なんだか調子が悪いな」 → 「データ」：IoTセンサーが示す振動値が、確かに平常時と異なるパターンを示している。   ベテランの「経験」：「この加工は、これくらい時間がかかる」 → 「データ」：過去の類似案件の日報データを分析した結果、平均作業時間は〇〇分であることが裏付けられた。 このように、KKDとデータを組み合わせることで、 判断の精度が飛躍的に向上します。   若手でも、データを見れば、ベテランに近い判断ができるようになります。（技術継承）   顧客に対し、「データに基づき、この価格・納期になります」と、論理的な説明が可能になります。 「紙管理脱却のための中小製造業データドリブン経営入門セミナー」>は、まさにこの「KKD経営からの脱却」を宣言する、中小製造業のための「独立宣言」セミナーです。 サブタイトルにある「脱！紙・Excel日報・紙図面！」は、KKD経営の象徴であったアナログなツールとの決別を意味します。そして、「高収益工場に変わるデータ活用術」こそが、私たちが手に入れるべき新しい武器なのです。 長年頼ってきたKKDという名の「古い剣」を、データという「新しい盾」で補強する。その具体的な方法論を、このセミナーで学んでください。 【セミナーのご案内】 脱！紙・Excel日報・紙図面！中小製造業が「高収益工場」に変わるデータ活用術 紙管理脱却のための中小製造業データドリブン経営入門セミナー 「勘」と「経験」だけに頼る経営は、もう限界です。ベテランの知見をデータで裏付け、組織の力に変える「データドリブン経営」への移行を、本気で考える経営者様をお待ちしています。 ⚫ どのような方におすすめか？ 勘や経験に頼った現場改善や経営判断に限界を感じている方 日報を「記録すること」が目的化していると感じている方 ベテランの退職によるノウハウの喪失に危機感を抱いている方 従業員100名以下の製造業の方 高額なシステム導入は避けたいが、データ分析・業務改善をしたいと感じている方   ⚫ 本セミナーで学べるポイント アナログな企業がDX化に取り組み、データドリブン経営を実現するまでの道筋がわかります！ 今ある「日報データ」で何が見えるのか、勘や経験をデータで裏付ける方法がわかります。 見積AIツールの導入で、属人化していた見積業務を標準化する方法がわかります。 DX化のために何から始めたらよいか、ロードマップがわかります！   開催日時（オンライン）： 2025/11/28 (金) 13:00~15:00 2025/12/02 (火) 13:00~15:00 025/12/03 (水) 13:00~15:00 詳細・お申込みはこちらから： https://www.funaisoken.co.jp/seminar/134272

「工場の“見える化”に取り組んでいます」 そう言って、事務所に設置された大型モニターを誇らしげに見せてくれる経営者様がいらっしゃいます。 モニターには、工場のレイアウト図が映し出され、各機械の稼働状況が「緑（稼働）」や「赤（停止）」でカラフルに表示されている。確かに、見た目は非常に先進的です。 しかし、私はあえてこう質問します。 「社長、そのモニターを見て、次に何をすべきか、具体的なアクションが分かりますか？」 多くの場合、答えは詰まってしまいます。 「いや、動いているか止まっているかが分かるだけで、なぜ止まっているかまでは…」 「なんとなく、稼働率が上がったような気はするのだが…」 これこそが、DXの初期段階で陥りがちな「見える化の罠」です。 データを集めてグラフにし、「見える」状態にしただけで満足してしまう。そのデータが、一体何を示しており、それを見て、現場や経営者がどう「行動（Action）」を変えるべきなのか、そこまでがセットで設計されていない。これでは、高価なデジタルサイネージ（電子看板）を設置したのと、何ら変わりません。 「見える化」の先にある、本当の目的 データ活用、すなわち「見える化」の目的は、グラフを眺めて悦に入ることではありません。 その目的は、「これまで見えなかった問題点や、改善のヒントを発見し、具体的なアクションに繋げ、最終的に会社の利益を増やすこと」であるはずです。 「機械が止まっている（赤）」という情報だけでは、何のアクションも生まれません。 しかし、そのデータが、 「A機械は、毎朝10時台に、必ず15分間停止している」 「停止理由は、『材料待ち』が8割を占めている」 ここまで“見える化”されていれば、話は別です。 「なぜ、毎朝10時に材料がなくなるんだ？」「前工程の生産計画か、あるいは材料の運搬方法に問題があるんじゃないか？」と、具体的な改善のアクションに直結します。 あなたが見るべきは「稼働率」ではなく、「儲け」である 多くの工場が「稼働率」を重要な指標として追いかけています。しかし、第16回のコラムでも述べた通り、「高稼働率＝高収益」とは限りません。赤字の製品をフル稼働で作っていれば、動かすだけ損害が拡大します。 私たちが本当に「見える化」すべき指標は、もっと経営の根幹に近いものです。 例えば、「製品ごと、工程ごとの“実際原価”」です。 愛知県の従業員100名の自動車部品加工会社は、生産管理システムとIoTを活用し、この「リアルタイム原価管理」を実現しました。 これにより、彼らは「今、作っているこの製品は、儲かっているのか、損しているのか」を、即座に把握できるようになったのです。 「この案件、今のペースだと労務費がかかりすぎて赤字になるぞ！」   「B製品より、A製品の方が、時間あたりの利益率が圧倒的に高いな」 こうした、経営判断に直結する「生きた情報」が、リアルタイムで見えるようになった。これこそが、本当に価値のある「見える化」です。 「高額なシステム導入は避けたいが、データ分析・業務改善をしたい」 そうお考えの経営者様は、まさに、この「何を見える化すべきか」という本質的な問いと向き合う必要があります。 「紙管理脱却のための中小製造業データドリブン経営入門セミナー」の第三講座では、船井総合研究所の熊谷 俊作 氏が、「稼働率向上や原価低減といった『新たな指標』獲得に向けたステップ」を解説します。 これは、単なる「見える化」のテクニックではありません。損益計算書と現場のデータをどう結びつけ、会社の利益構造を変革していくかという、「経営戦略」そのものの話です。 あなたの会社のモニターに映し出すべきは、単なる機械のON/OFF情報ではありません。会社の「利益」を生み出すための、具体的な「次の一手」を示してくれる、本物のデータであるべきです。 脱！紙・Excel日報・紙図面！中小製造業が「高収益工場」に変わるデータ活用術 紙管理脱却のための中小製造業データドリブン経営入門セミナー 工場の「見える化」、ただの自己満足で終わらせないために。本当に経営に役立つデータとは何か、稼働率の先にある「儲け」の指標とは何かを徹底解説します。 ⚫ どのような方におすすめか？ 高額なシステム導入は避けたいが、データ分析・業務改善をしたいと感じている方 日報データを集計しているが、どう分析・改善に繋げればよいか分からない方 従業員100名以下の製造業の方 勘や経験に頼る経営から脱却し、データに基づいた判断をしたい方   ⚫ 本セミナーで学べるポイント 今ある「日報データ」で何が見えるのかがわかります！ 稼働率向上や原価低減といった**「新たな指標」獲得に向けたステップ**がわかります。 DX化のために何から始めたらよいか、ロードマップがわかります！   開催日時（オンライン）： 2025/11/28 (金) 13:00~15:00 2025/12/02 (火) 13:00~15:00 025/12/03 (水) 13:00~15:00 詳細・お申込みはこちらから： https://www.funaisoken.co.jp/seminar/134272 「工場の“見える化”に取り組んでいます」 そう言って、事務所に設置された大型モニターを誇らしげに見せてくれる経営者様がいらっしゃいます。 モニターには、工場のレイアウト図が映し出され、各機械の稼働状況が「緑（稼働）」や「赤（停止）」でカラフルに表示されている。確かに、見た目は非常に先進的です。 しかし、私はあえてこう質問します。 「社長、そのモニターを見て、次に何をすべきか、具体的なアクションが分かりますか？」 多くの場合、答えは詰まってしまいます。 「いや、動いているか止まっているかが分かるだけで、なぜ止まっているかまでは…」 「なんとなく、稼働率が上がったような気はするのだが…」 これこそが、DXの初期段階で陥りがちな「見える化の罠」です。 データを集めてグラフにし、「見える」状態にしただけで満足してしまう。そのデータが、一体何を示しており、それを見て、現場や経営者がどう「行動（Action）」を変えるべきなのか、そこまでがセットで設計されていない。これでは、高価なデジタルサイネージ（電子看板）を設置したのと、何ら変わりません。 「見える化」の先にある、本当の目的 データ活用、すなわち「見える化」の目的は、グラフを眺めて悦に入ることではありません。 その目的は、「これまで見えなかった問題点や、改善のヒントを発見し、具体的なアクションに繋げ、最終的に会社の利益を増やすこと」であるはずです。 「機械が止まっている（赤）」という情報だけでは、何のアクションも生まれません。 しかし、そのデータが、 「A機械は、毎朝10時台に、必ず15分間停止している」 「停止理由は、『材料待ち』が8割を占めている」 ここまで“見える化”されていれば、話は別です。 「なぜ、毎朝10時に材料がなくなるんだ？」「前工程の生産計画か、あるいは材料の運搬方法に問題があるんじゃないか？」と、具体的な改善のアクションに直結します。 あなたが見るべきは「稼働率」ではなく、「儲け」である 多くの工場が「稼働率」を重要な指標として追いかけています。しかし、第16回のコラムでも述べた通り、「高稼働率＝高収益」とは限りません。赤字の製品をフル稼働で作っていれば、動かすだけ損害が拡大します。 私たちが本当に「見える化」すべき指標は、もっと経営の根幹に近いものです。 例えば、「製品ごと、工程ごとの“実際原価”」です。 愛知県の従業員100名の自動車部品加工会社は、生産管理システムとIoTを活用し、この「リアルタイム原価管理」を実現しました。 これにより、彼らは「今、作っているこの製品は、儲かっているのか、損しているのか」を、即座に把握できるようになったのです。 「この案件、今のペースだと労務費がかかりすぎて赤字になるぞ！」   「B製品より、A製品の方が、時間あたりの利益率が圧倒的に高いな」 こうした、経営判断に直結する「生きた情報」が、リアルタイムで見えるようになった。これこそが、本当に価値のある「見える化」です。 「高額なシステム導入は避けたいが、データ分析・業務改善をしたい」 そうお考えの経営者様は、まさに、この「何を見える化すべきか」という本質的な問いと向き合う必要があります。 「紙管理脱却のための中小製造業データドリブン経営入門セミナー」の第三講座では、船井総合研究所の熊谷 俊作 氏が、「稼働率向上や原価低減といった『新たな指標』獲得に向けたステップ」を解説します。 これは、単なる「見える化」のテクニックではありません。損益計算書と現場のデータをどう結びつけ、会社の利益構造を変革していくかという、「経営戦略」そのものの話です。 あなたの会社のモニターに映し出すべきは、単なる機械のON/OFF情報ではありません。会社の「利益」を生み出すための、具体的な「次の一手」を示してくれる、本物のデータであるべきです。 脱！紙・Excel日報・紙図面！中小製造業が「高収益工場」に変わるデータ活用術 紙管理脱却のための中小製造業データドリブン経営入門セミナー 工場の「見える化」、ただの自己満足で終わらせないために。本当に経営に役立つデータとは何か、稼働率の先にある「儲け」の指標とは何かを徹底解説します。 ⚫ どのような方におすすめか？ 高額なシステム導入は避けたいが、データ分析・業務改善をしたいと感じている方 日報データを集計しているが、どう分析・改善に繋げればよいか分からない方 従業員100名以下の製造業の方 勘や経験に頼る経営から脱却し、データに基づいた判断をしたい方   ⚫ 本セミナーで学べるポイント 今ある「日報データ」で何が見えるのかがわかります！ 稼働率向上や原価低減といった**「新たな指標」獲得に向けたステップ**がわかります。 DX化のために何から始めたらよいか、ロードマップがわかります！   開催日時（オンライン）： 2025/11/28 (金) 13:00~15:00 2025/12/02 (火) 13:00~15:00 025/12/03 (水) 13:00~15:00 詳細・お申込みはこちらから： https://www.funaisoken.co.jp/seminar/134272

「工場の機械にセンサーを取り付けて、稼働状況を監視したい」 「AGV（無人搬送車）を導入して、部品の搬送を自動化できないか」 「AIカメラで、製品の外観検査を自動化したい」 IoT、AI、ロボット…。製造業の未来を語る上で、これらのキーワードは欠かせないものとなりました。 展示会に足を運べば、最新のテクノロジーを搭載したスマートファクトリーのデモンストレーションが花盛り。 その先進的な光景に、「うちの工場も、いつかはこうならなければ…」と、一種の憧れと焦りを抱く経営者の方も多いのではないでしょうか。 そして、その焦りから、「よく分からないが、とにかく何か始めなければ」と、目的を明確にしないままIoTツールを導入してしまう。これが、中小製造業がDXで陥りがちな、最も危険な罠の一つ、「とりあえずIoT」の罠です。 ある金属加工会社では、政府の補助金を活用し、工場の主要な機械すべてに、稼働状況を監視するための高価なIoTセンサーを取り付けました。 経営者は、これで設備の稼働率が可視化され、生産性が劇的に向上するだろうと期待に胸を膨らませていました。 しかし、数ヶ月後、その期待はため息に変わります。 ダッシュボードには、確かに機械が動いているか（緑）、止まっているか（赤）を示すグラフがリアルタイムで表示される。 しかし、「なぜ止まっているのか」という肝心な理由が分からないのです。 段取り替えで止まっているのか、故障なのか、材料待ちなのか、あるいは作業員が休憩しているだけなのか。 理由が分からなければ、改善の打ちようがありません。 現場の作業員たちも、 「ただ監視されているようで、気分が悪い」 「表示されるデータと、実際の感覚がどうも違う」 と、システムに不信感を抱くようになりました。 結局、誰もそのデータを活用しないまま、高価なIoTシステムは、ただ工場の壁でチカチカと光るだけの「置物」と化してしまったのです。 なぜ「とりあえずIoT」は失敗するのか？ この事例は、決して他人事ではありません。IoT導入の失敗には、共通した原因があります。 「目的」と「手段」の逆転 IoTは、あくまで課題解決のための「手段」です。 しかし、「IoTを導入すること」自体が「目的」になってしまうと、上記のような失敗を招きます。 「どの機械の、どんな情報を、何のために知りたいのか」という目的を明確にしないままツールを導入しても、得られるのは意味のないデータの羅列だけです。 まずは、 「チョコ停が多くて困っている」 「段取り替えの時間が長すぎる」 といった、自社の具体的な課題を洗い出すことが先決です。   現場を無視したトップダウン 経営層やIT部門だけで導入を進め、実際にツールを使う現場の意見を聞かないケースです。 現場の作業フローや、従業員のITリテラシーを考慮せずにシステムを選定してしまうと、 「使い方が複雑で、かえって手間が増えた」 「こんなデータは、日々の改善には役に立たない」 と、現場からそっぽを向かれてしまいます。 IoT導入の主役は、あくまで現場の従業員です。彼らを巻き込み、彼らが「使いたい」と思える仕組みを作ることが不可欠です。   費用対効果の軽視 最新・最高の機能を求めて、過剰なスペックのシステムを導入してしまうケースです。 本当に必要な機能はごく一部であるにもかかわらず、使わない機能のために高額な費用を支払うことになります。 中小企業にとって、投資は常にシビアな経営判断です。 「その投資で、どれだけのコスト削減や生産性向上が見込めるのか」という費用対効果を、冷静に見極める必要があります。 中小製造業のための「身の丈IoT」入門 では、中小製造業は、どのようにIoTと向き合えば良いのでしょうか。 キーワードは、「身の丈IoT」です。 高価で多機能なシステムを追い求めるのではなく、自社の課題解決に直結する、シンプルで安価なツールから始める。これが成功への最短ルートです。 例えば、 ■課題：作業の開始・終了時刻を手書きで記録しており、集計が大変。 〇身の丈IoT → バーコードリーダーの活用 作業指示書に印刷されたバーコードを、作業員がハンディスキャナで「ピッ」と読み取るだけ。これだけで、「誰が」「いつ」「どの作業を」始めた・終えた、という正確なデータが自動で収集できます。数千円から購入できる安価なリーダーで、日報作成の手間を大幅に削減し、正確な労務費の把握に繋がります。   ■課題：機械が止まっている時間が長いが、理由が分からない。 〇身の丈IoT → 信号灯（パトライト）＋安価なセンサー 機械の信号灯の色（緑：稼働、黄：段取り替え、赤：停止など）を読み取る安価な光センサーを取り付けます。さらに、停止理由を選択できるシンプルなボタン（例：「材料待ち」「故障」「休憩」）を横に設置するだけ。これだけで、高価なシステムを導入せずとも、設備停止の理由をデータとして蓄積できます。 このように、今ある設備や業務フローに少しだけ「デジタルな接点」を加えてあげるだけで、これまで見えなかった多くのことがデータとして可視化されるのです。 「紙管理脱却のための中小製造業データドリブン経営入門セミナー」では、こうした中小企業でも導入しやすい具体的なツールや、その活用方法が詳しく紹介されます。 特に第一講座では、紙日報の廃止から、バーコードリーダーやIoTセンサーを活用して、いかに導入コストを抑えながらデータ取得を自動化していくか、その現実的なステップが解説されます。 「IoT」という言葉の響きに、もう惑わされる必要はありません。 あなたの会社の課題を解決するために、本当に必要なものは何か。 その本質を見極め、地に足のついた一歩を踏み出すためのヒントが、このセミナーには詰まっています。 紙管理脱却のための中小製造業データドリブン経営入門セミナー 「とりあえずIoT」で失敗したくない経営者様へ。本セミナーでは、中小製造業が本当に導入すべき、費用対効果の高いIoTツールの選び方と活用法を徹底解説します。バーコードリーダーや安価なセンサーで何ができるのか？自社の課題解決に直結する「身の丈IoT」の始め方を、成功事例と共にお伝えします。 開催日時（オンライン）： 2025/11/28 (金) 13:00~15:00 2025/12/02 (火) 13:00~15:00 2025/12/03 (水) 13:00~15:00 紙管理脱却のための中小製造業データドリブン経営入門セミナー https://www.funaisoken.co.jp/seminar/134272 「とりあえずIoT」で失敗したくない経営者様へ。本セミナーでは、中小製造業が本当に導入すべき、費用対効果の高いIoTツールの選び方と活用法を徹底解説します。バーコードリーダーや安価なセンサーで何ができるのか？自社の課題解決に直結する「身の丈IoT」の始め方を、成功事例と共にお伝えします。 開催日時（オンライン）： 2025/11/28 (金) 13:00~15:00 2025/12/02 (火) 13:00~15:00 2025/12/03 (水) 13:00~15:00 「工場の機械にセンサーを取り付けて、稼働状況を監視したい」 「AGV（無人搬送車）を導入して、部品の搬送を自動化できないか」 「AIカメラで、製品の外観検査を自動化したい」 IoT、AI、ロボット…。製造業の未来を語る上で、これらのキーワードは欠かせないものとなりました。 展示会に足を運べば、最新のテクノロジーを搭載したスマートファクトリーのデモンストレーションが花盛り。 その先進的な光景に、「うちの工場も、いつかはこうならなければ…」と、一種の憧れと焦りを抱く経営者の方も多いのではないでしょうか。 そして、その焦りから、「よく分からないが、とにかく何か始めなければ」と、目的を明確にしないままIoTツールを導入してしまう。これが、中小製造業がDXで陥りがちな、最も危険な罠の一つ、「とりあえずIoT」の罠です。 ある金属加工会社では、政府の補助金を活用し、工場の主要な機械すべてに、稼働状況を監視するための高価なIoTセンサーを取り付けました。 経営者は、これで設備の稼働率が可視化され、生産性が劇的に向上するだろうと期待に胸を膨らませていました。 しかし、数ヶ月後、その期待はため息に変わります。 ダッシュボードには、確かに機械が動いているか（緑）、止まっているか（赤）を示すグラフがリアルタイムで表示される。 しかし、「なぜ止まっているのか」という肝心な理由が分からないのです。 段取り替えで止まっているのか、故障なのか、材料待ちなのか、あるいは作業員が休憩しているだけなのか。 理由が分からなければ、改善の打ちようがありません。 現場の作業員たちも、 「ただ監視されているようで、気分が悪い」 「表示されるデータと、実際の感覚がどうも違う」 と、システムに不信感を抱くようになりました。 結局、誰もそのデータを活用しないまま、高価なIoTシステムは、ただ工場の壁でチカチカと光るだけの「置物」と化してしまったのです。 なぜ「とりあえずIoT」は失敗するのか？ この事例は、決して他人事ではありません。IoT導入の失敗には、共通した原因があります。 「目的」と「手段」の逆転 IoTは、あくまで課題解決のための「手段」です。 しかし、「IoTを導入すること」自体が「目的」になってしまうと、上記のような失敗を招きます。 「どの機械の、どんな情報を、何のために知りたいのか」という目的を明確にしないままツールを導入しても、得られるのは意味のないデータの羅列だけです。 まずは、 「チョコ停が多くて困っている」 「段取り替えの時間が長すぎる」 といった、自社の具体的な課題を洗い出すことが先決です。   現場を無視したトップダウン 経営層やIT部門だけで導入を進め、実際にツールを使う現場の意見を聞かないケースです。 現場の作業フローや、従業員のITリテラシーを考慮せずにシステムを選定してしまうと、 「使い方が複雑で、かえって手間が増えた」 「こんなデータは、日々の改善には役に立たない」 と、現場からそっぽを向かれてしまいます。 IoT導入の主役は、あくまで現場の従業員です。彼らを巻き込み、彼らが「使いたい」と思える仕組みを作ることが不可欠です。   費用対効果の軽視 最新・最高の機能を求めて、過剰なスペックのシステムを導入してしまうケースです。 本当に必要な機能はごく一部であるにもかかわらず、使わない機能のために高額な費用を支払うことになります。 中小企業にとって、投資は常にシビアな経営判断です。 「その投資で、どれだけのコスト削減や生産性向上が見込めるのか」という費用対効果を、冷静に見極める必要があります。 中小製造業のための「身の丈IoT」入門 では、中小製造業は、どのようにIoTと向き合えば良いのでしょうか。 キーワードは、「身の丈IoT」です。 高価で多機能なシステムを追い求めるのではなく、自社の課題解決に直結する、シンプルで安価なツールから始める。これが成功への最短ルートです。 例えば、 ■課題：作業の開始・終了時刻を手書きで記録しており、集計が大変。 〇身の丈IoT → バーコードリーダーの活用 作業指示書に印刷されたバーコードを、作業員がハンディスキャナで「ピッ」と読み取るだけ。これだけで、「誰が」「いつ」「どの作業を」始めた・終えた、という正確なデータが自動で収集できます。数千円から購入できる安価なリーダーで、日報作成の手間を大幅に削減し、正確な労務費の把握に繋がります。   ■課題：機械が止まっている時間が長いが、理由が分からない。 〇身の丈IoT → 信号灯（パトライト）＋安価なセンサー 機械の信号灯の色（緑：稼働、黄：段取り替え、赤：停止など）を読み取る安価な光センサーを取り付けます。さらに、停止理由を選択できるシンプルなボタン（例：「材料待ち」「故障」「休憩」）を横に設置するだけ。これだけで、高価なシステムを導入せずとも、設備停止の理由をデータとして蓄積できます。 このように、今ある設備や業務フローに少しだけ「デジタルな接点」を加えてあげるだけで、これまで見えなかった多くのことがデータとして可視化されるのです。 「紙管理脱却のための中小製造業データドリブン経営入門セミナー」では、こうした中小企業でも導入しやすい具体的なツールや、その活用方法が詳しく紹介されます。 特に第一講座では、紙日報の廃止から、バーコードリーダーやIoTセンサーを活用して、いかに導入コストを抑えながらデータ取得を自動化していくか、その現実的なステップが解説されます。 「IoT」という言葉の響きに、もう惑わされる必要はありません。 あなたの会社の課題を解決するために、本当に必要なものは何か。 その本質を見極め、地に足のついた一歩を踏み出すためのヒントが、このセミナーには詰まっています。 紙管理脱却のための中小製造業データドリブン経営入門セミナー 「とりあえずIoT」で失敗したくない経営者様へ。本セミナーでは、中小製造業が本当に導入すべき、費用対効果の高いIoTツールの選び方と活用法を徹底解説します。バーコードリーダーや安価なセンサーで何ができるのか？自社の課題解決に直結する「身の丈IoT」の始め方を、成功事例と共にお伝えします。 開催日時（オンライン）： 2025/11/28 (金) 13:00~15:00 2025/12/02 (火) 13:00~15:00 2025/12/03 (水) 13:00~15:00 紙管理脱却のための中小製造業データドリブン経営入門セミナー https://www.funaisoken.co.jp/seminar/134272 「とりあえずIoT」で失敗したくない経営者様へ。本セミナーでは、中小製造業が本当に導入すべき、費用対効果の高いIoTツールの選び方と活用法を徹底解説します。バーコードリーダーや安価なセンサーで何ができるのか？自社の課題解決に直結する「身の丈IoT」の始め方を、成功事例と共にお伝えします。 開催日時（オンライン）： 2025/11/28 (金) 13:00~15:00 2025/12/02 (火) 13:00~15:00 2025/12/03 (水) 13:00~15:00