AI CONSULTING COLUMN AI・デジタル・IoTコンサルティングコラム

製紙業界は、日本経済の中で長年にわたり重要な役割を担ってきました。 しかし、現在この業界は、デジタルメディアの普及や消費者のライフスタイルの変化に伴い、未曾有の変革を迎えています。 特に印刷用紙や新聞用紙の需要減少が顕著であり、国内市場は縮小傾向にあります。 さらに、グローバルな競争が激化し、アジア地域の国々が急速に成長を遂げる中で、日本企業は価格競争に直面しています。 こうした厳しい環境の中で、持続可能な未来を見据えた生き残り戦略の構築が急務となっています。 本記事では、製紙業界の現状や国内外の市場動向、主要企業の戦略、持続可能性への取り組みなど、業界の未来を見据えた様々な視点から探求します。 １．製紙業界の現状と展望 ①国内市場の需給バランスと影響要因 製紙業界は、長年にわたり日本の経済に重要な役割を果たしてきました。しかし、近年、国内市場は縮小傾向にあり、特に印刷用紙や新聞用紙の需要が減少しています。この背景には、デジタルメディアの普及や消費者のライフスタイルの変化が影響しています。たとえば、オンラインニュースや電子書籍の利用が増えることで、従来の紙媒体の需要が減少しているのです。 このような市場環境の変化により、多くの企業は新たな戦略を模索せざるを得なくなっています。企業は、デジタル化の波に乗るために、業務の効率化や製品の多様化に取り組んでいます。また、環境意識の高まりに伴い、エコフレンドリーな製品やリサイクル商品の需要が増加しています。このように、製紙業界は変革の渦中にあり、未来への展望を見出すためには、柔軟な対応が求められます。 ②海外市場における競争環境とトレンド 製紙業界はグローバルな競争が激化しています。特にアジア地域では、経済成長とともに需要が増加し、国際的なプレイヤーが参入しています。中国をはじめとする国々では、大量生産体制が整い、低価格での供給が可能となっています。その結果、日本の企業は価格競争にさらされ、厳しい状況に置かれています。 しかし、国内企業は技術力や品質で競争優位性を持つことができます。特に高品質な紙製品や特殊用途の紙製品においては、依然として国内メーカーが強い競争力を誇っています。このため、海外市場への展開やニッチ市場への特化が成功の鍵となるでしょう。さらに、海外市場の動向を注視し、現地ニーズに適応した製品開発を進めることが求められています。 ２．主要企業の生き残り戦略 ①業界リーダーが採用する革新的な戦略 製紙業界のリーダー企業は、変化する市場環境に対応するため、革新的な戦略を採用しています。特に、研究開発への投資が重要です。新技術の導入により、生産プロセスの効率化や製品の品質向上を図ることができます。たとえば、デジタル印刷技術や自動化技術の活用により、生産コストを削減しながら、顧客の多様なニーズに応える製品を提供できるようになっています。 また、業界リーダーは顧客との連携を強化し、ニーズに応じたカスタマイズ製品を提供することで、競争力を維持しています。特に、BtoBビジネスにおいては、顧客の要望に迅速に対応するといった即時性・リアルタイム性が求められます。これにより、顧客との信頼関係を築くことができ、リピーターの確保につながります。 ②中堅企業の成功事例と失敗事例の分析 中堅企業も独自の成功事例を持っています。例えば、特定のニッチ市場に特化することで、競争から逃れ、高いシェアを確保している企業が存在します。これらの企業は、限られたリソースを集中させ、独自の価値を提供することで成功を収めています。具体的には、特定の用途に特化した紙製品や、環境に優しいリサイクル商品を開発することで、差別化を図っています。 一方で、市場の変化に対する感度が鈍かった企業は、徐々に市場から撤退するケースも見られます。特に、消費者ニーズの変化や技術革新に対応できなかった企業は、大きな打撃を受けています。成功事例と失敗事例の分析を通じて、企業は次の戦略を練ることができるでしょう。 ③再編や合併によるシナジー効果の実例 再編や合併は、企業が市場で競争力を高めるための有効な手段の一つとなっています。資源の共有や技術の融合により、規模の経済が実現され、新たなビジネスチャンスを生み出すことが可能です。特に、経営資源が限られている中堅企業にとっては、他社との連携が成長戦略の鍵となります。 例えば、異なる分野の企業と提携することで、新たな市場への進出が期待できます。また、合併によって重複する業務の効率化が図られ、コスト削減にも寄与します。このように、再編や合併によるシナジー効果は、競争力を高める重要な戦略となっています。 ３．製品とサービスのトレンド ①ペーパーと段ボール市場の変化に見る消費者ニーズ ペーパー市場では、環境への配慮が強く求められています。特に再生紙やバイオマスを使用した製品が注目されており、企業はこのニーズに応えるべく、新商品を開発しています。消費者は、環境に優しい製品を求める傾向が強まっており、企業は製品ラインアップを見直す必要があります。 また、段ボール市場でも、EC市場の拡大に伴い、需要が高まっています。オンラインショッピングの普及により、商品の梱包材として段ボールの使用が増えています。これに伴い、段ボール製品の品質やデザイン性が求められるようになっています。企業は、これらの変化に対応した製品戦略を策定し、市場競争に臨む必要があります。 ②環境に配慮した新商品の開発動向 環境問題に対する関心が高まる中、企業はエコフレンドリーな新商品を開発する動きが加速しています。特に、持続可能な素材を使用した製品は、消費者からの支持を得やすく、市場競争力を向上させる重要な要素となります。企業は、環境に優しい製品の開発を通じて、企業の社会的責任を果たすことが求められています。 さらに、製品のライフサイクル全体を考慮し、持続可能なビジネスモデルを構築することが重要です。これにより、企業は環境への影響を最小限に抑えつつ、競争力を高めることができます。企業は、製品開発において環境への配慮を忘れず、持続可能な未来に向けた取り組みを進める必要があります。 ４．経済状況が企業に与える影響 ①2024年のマクロ経済指標と業績への影響 2024年のマクロ経済指標は、製紙業界にとって重要な指標です。経済成長やインフレ率、失業率などが業績に大きな影響を与えるため、企業はこれらの動向を注視し、柔軟な戦略を策定する必要があります。また、国内外の経済状況に応じたマーケティング戦略の見直しも不可欠です。 例えば、経済成長が見込まれる場合、需要の増加に対応するための生産能力の拡大が必要です。一方で、経済が停滞する場合は、コスト削減や効率化に注力することが求められます。このように、マクロ経済の動向を把握し、適切な対応をすることが企業の成長に繋がります。 ②株式市場の変動と企業戦略の相関 株式市場の変動は、企業の業績にも大きな影響を与えます。株価が高騰する場合、企業は資金調達の面で有利な立場に立つことができます。また、株式市場の動向を受けて、企業は戦略的な投資や買収を検討する機会が増えます。 一方で、株式市場が低迷する場合、資金調達が難しくなるため、企業はコスト削減や効率化を迫られます。このように、株式市場の動向と企業の戦略は密接に関連しています。企業は、株式市場の状況を分析し、適切な戦略を展開する必要があります。 ５．印刷業界の変化とその影響 参考記事：https://smart-factory.funaisoken.co.jp/240801/ ①デジタル化がもたらした変革 近年、印刷業界はデジタルトランスフォーメーション（DX）により急速な変革を遂げています。特に、中小印刷会社はこのデジタル化の波を受けて、新しいビジネスモデルを模索しています。デジタル印刷技術の導入により、生産性が飛躍的に向上し、小ロット対応や短納期への柔軟な対応が可能となりました。これにより、顧客満足度の向上が実現され、競争力を維持する手段として重要な役割を果たしています。 さらに、生成AIの登場も印刷業界に大きな影響を与えています。デザイン業務の内製化が進むことで、コスト削減だけでなく、迅速なデザイン提案が可能になり、顧客のニーズに即応する体制が整いつつあります。このような技術革新は、地方の印刷会社にとっても新たな生き残り戦略となっています。 ②市場縮小への対応 印刷業界は、デジタルメディアの普及により市場が縮小する一方で、特定のニーズを持つセグメントでは新たなビジネスチャンスが生まれています。例えば、パーソナライズ印刷やエコ印刷といった分野では、持続可能なビジネスモデルの構築が進められています。中小企業は地域密着型のアプローチを採用し、顧客の声を直接反映したサービスを提供することで、他社との差別化を図っています。 このような戦略により、地域の特性を活かした商品やサービスの開発が進んでおり、印刷会社の収益性向上に寄与しています。たとえば、地元のイベントや商業施設とのコラボレーションによるプロモーション活動は、地域全体の活性化にも貢献しています。 また、縮小していく市場の中において、もっとも重要となるのが「自社内の正確な原価管理」です。 価格表や今までの勘・経験をもとにした見積作成がまだまだ多くの企業ではされていますが、その見積に対して実際にどれだけの原価・コストをかけたのかについては正確に把握されている企業は多くありません。 特に、製造コスト（製造原価）を製品別に詳細に把握できている企業は少ないでしょう。 今後の市場縮小に伴い、自社を変革していくことが生き残りの最重要要素ですが、適切な変革・経営判断を実施していくためには現状を知ることがまず第一に必要なのです。 ③印刷業界における新たなビジネスモデルの構築 デジタルと印刷の融合は、印刷業界に新たなビジネスモデルをもたらしています。印刷会社は、デジタル広告との連動を強化し、クロスメディアマーケティングを通じて顧客との接点を増やしています。このアプローチにより、印刷物が単なる情報提供の手段ではなく、顧客とのインタラクションを生む重要な要素となっています。 具体的には、QRコードを印刷物に組み込むことで、顧客が印刷物からデジタルコンテンツにアクセスできる仕組みを構築し、販促活動の効果を高めています。また、オンラインでの発注システムの導入により、顧客が手軽に印刷物を依頼できる環境が整えられています。これにより、受注から納品までのプロセスが効率化され、顧客のリピート率向上にもつながっています。 ④未来の印刷業界に向けた展望 印刷業界は、今後も変革が続くと予測されています。デジタル化の進展は止まることなく、印刷会社は常に新しい技術を取り入れ、顧客ニーズに応じたサービスを提供することが求められます。特に、環境に配慮した印刷技術や持続可能な素材の使用は、今後の市場での競争優位性を確立するための鍵となるでしょう。 地方の印刷会社は、この変化に柔軟に対応し、地域の特性を生かしたサービスを提供することで、持続可能な成長を目指すことができます。新たなビジネスモデルの構築と顧客との信頼関係の強化を図ることで、印刷業界の未来においても確固たる地位を築いていくことが期待されます。 ６．企業の人材採用と教育 ①人材採用のトレンドと求められるスキルセット 製紙業界における人材採用のトレンドは、急速に変化しています。特に、デジタルスキルやデータ分析能力が求められるようになっています。企業は、デジタル化が進む中で、新たな技術を理解し、活用できる人材を確保することが重要です。 また、環境への配慮が高まる中、持続可能なビジネスモデルを理解し、推進できる人材の需要も増加しています。企業は、これらのスキルを持つ人材を育成するための教育プログラムを整備し、次世代のリーダーを育てる必要があります。 ②社内教育とキャリア開発の重要性 企業は、社内教育やキャリア開発を通じて、社員のスキル向上を図ることが求められます。特に、技術の進展に伴い、新しい知識やスキルを習得することが不可欠です。企業は、研修プログラムや勉強会を通じて、社員の成長を支援することが重要です。 また、キャリアパスの明確化やメンター制度の導入により、社員のモチベーションを高めることができます。これにより、企業は優れた人材を確保し、競争力を高めることができるようになります。 今回のセミナーでお話ししている製品別の実際原価管理については、現場従業員が率先してデータ活用・原価低減意識を持つことができるような手法について具体的に説明をしています。 ７．持続可能性と環境への取り組み ①環境規制への適応とサステナビリティ戦略 製紙業界は、環境規制の強化に対応する必要があります。特に、温室効果ガスの排出削減や廃棄物管理の改善が求められています。企業は、環境への配慮を企業戦略に組み込むことで、持続可能なビジネスモデルを構築することが重要です。 また、再生可能エネルギーの導入や水資源の効率的な利用も、企業のサステナビリティ戦略の一環となります。これにより、企業は環境への負荷を軽減し、社会的責任を果たすことが求められます。 近年では、カーボンニュートラルという言葉が製造業全体を賑やかせています。 現状は大企業を中心とした取組にとどまっていますが、近い未来において、中堅・中小企業においてもカーボンニュートラルが求められるようになります。 そのための準備ができていますか？まずはデータ取り・蓄積が重要なのです。 カーボンニュートラルが定着してくると、顧客ニーズもカーボンニュートラル志向へと変化していきます。 特に、限られたリソースで取り組まなければならない中堅・中小企業において、カーボンニュートラルを先立って取り組むことができている企業はマーケティングの面で強みとなります。つまり、売上アップに貢献することができるようになるのです。 ②エコフレンドリーなビジネスモデルの紹介 エコフレンドリーなビジネスモデルは、企業の競争力を高める要素となります。例えば、リサイクル素材を使用した製品の開発や、製品ライフサイクル全体を考慮したプロジェクトの推進が挙げられます。このような取り組みは、環境への配慮を示すだけでなく、消費者からの支持を得るための重要なポイントとなります。 また、企業は、環境教育や地域貢献活動を通じて、社会とのつながりを強化することが求められます。これにより、企業はブランドイメージを向上させ、消費者からの信頼を得ることができるでしょう。 ８．まとめと今後の展望 ①業界の未来に対する予測 製紙業界は、変革の時代に突入しています。デジタル化や環境問題への対応が求められる中、企業は柔軟な戦略を策定し、未来に備える必要があります。特に、持続可能性を重視したビジネスモデルの構築が今後の成功の鍵となるでしょう。 具体的には、製品別工程別の実際にかかる原価を正確に取得し、その原価をもとに適切な利益を載せた見積作成ができるようになることが重要です。 また、社内では、価格競争力を担保するために原価低減のための現場改善が必至です。 この2軸で進めることにより、持続的な企業成長が見込めるのです。 ②今後の戦略的な方向性 企業は、変化する市場環境に適応し、次のステップへ進むための戦略を検討する必要があります。これには、新技術の導入や製品の多様化、環境への配慮を組み込んだビジネスモデルの構築が含まれます。 今後の製紙業界は、競争が激化する中で、持続可能な成長を目指すことが求められています。 この記事では、製紙業界における持続的な成長を可能にするための手法・手段について述べさせていただきました。 今回お伝えしたいことは、持続的成長を達成するための第一ステップとして自社の正確な原価管理が重要であるということです。 では、具体的にどのように原価を管理するのか？ 製品別工程別に細かく集計することなんてできるのか？ ・・・・ については下記のセミナーにて詳細をお話しさせていただきます。 ぜひご参加ください。 ■関連するセミナーのご案内 木材・紙製品製造業向け実際原価管理セミナー セミナー詳細・申込はこちらから↓↓↓ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/119815 ■【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！ ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory_smart-factory_03271_S045 製紙業界は、日本経済の中で長年にわたり重要な役割を担ってきました。 しかし、現在この業界は、デジタルメディアの普及や消費者のライフスタイルの変化に伴い、未曾有の変革を迎えています。 特に印刷用紙や新聞用紙の需要減少が顕著であり、国内市場は縮小傾向にあります。 さらに、グローバルな競争が激化し、アジア地域の国々が急速に成長を遂げる中で、日本企業は価格競争に直面しています。 こうした厳しい環境の中で、持続可能な未来を見据えた生き残り戦略の構築が急務となっています。 本記事では、製紙業界の現状や国内外の市場動向、主要企業の戦略、持続可能性への取り組みなど、業界の未来を見据えた様々な視点から探求します。 １．製紙業界の現状と展望 ①国内市場の需給バランスと影響要因 製紙業界は、長年にわたり日本の経済に重要な役割を果たしてきました。しかし、近年、国内市場は縮小傾向にあり、特に印刷用紙や新聞用紙の需要が減少しています。この背景には、デジタルメディアの普及や消費者のライフスタイルの変化が影響しています。たとえば、オンラインニュースや電子書籍の利用が増えることで、従来の紙媒体の需要が減少しているのです。 このような市場環境の変化により、多くの企業は新たな戦略を模索せざるを得なくなっています。企業は、デジタル化の波に乗るために、業務の効率化や製品の多様化に取り組んでいます。また、環境意識の高まりに伴い、エコフレンドリーな製品やリサイクル商品の需要が増加しています。このように、製紙業界は変革の渦中にあり、未来への展望を見出すためには、柔軟な対応が求められます。 ②海外市場における競争環境とトレンド 製紙業界はグローバルな競争が激化しています。特にアジア地域では、経済成長とともに需要が増加し、国際的なプレイヤーが参入しています。中国をはじめとする国々では、大量生産体制が整い、低価格での供給が可能となっています。その結果、日本の企業は価格競争にさらされ、厳しい状況に置かれています。 しかし、国内企業は技術力や品質で競争優位性を持つことができます。特に高品質な紙製品や特殊用途の紙製品においては、依然として国内メーカーが強い競争力を誇っています。このため、海外市場への展開やニッチ市場への特化が成功の鍵となるでしょう。さらに、海外市場の動向を注視し、現地ニーズに適応した製品開発を進めることが求められています。 ２．主要企業の生き残り戦略 ①業界リーダーが採用する革新的な戦略 製紙業界のリーダー企業は、変化する市場環境に対応するため、革新的な戦略を採用しています。特に、研究開発への投資が重要です。新技術の導入により、生産プロセスの効率化や製品の品質向上を図ることができます。たとえば、デジタル印刷技術や自動化技術の活用により、生産コストを削減しながら、顧客の多様なニーズに応える製品を提供できるようになっています。 また、業界リーダーは顧客との連携を強化し、ニーズに応じたカスタマイズ製品を提供することで、競争力を維持しています。特に、BtoBビジネスにおいては、顧客の要望に迅速に対応するといった即時性・リアルタイム性が求められます。これにより、顧客との信頼関係を築くことができ、リピーターの確保につながります。 ②中堅企業の成功事例と失敗事例の分析 中堅企業も独自の成功事例を持っています。例えば、特定のニッチ市場に特化することで、競争から逃れ、高いシェアを確保している企業が存在します。これらの企業は、限られたリソースを集中させ、独自の価値を提供することで成功を収めています。具体的には、特定の用途に特化した紙製品や、環境に優しいリサイクル商品を開発することで、差別化を図っています。 一方で、市場の変化に対する感度が鈍かった企業は、徐々に市場から撤退するケースも見られます。特に、消費者ニーズの変化や技術革新に対応できなかった企業は、大きな打撃を受けています。成功事例と失敗事例の分析を通じて、企業は次の戦略を練ることができるでしょう。 ③再編や合併によるシナジー効果の実例 再編や合併は、企業が市場で競争力を高めるための有効な手段の一つとなっています。資源の共有や技術の融合により、規模の経済が実現され、新たなビジネスチャンスを生み出すことが可能です。特に、経営資源が限られている中堅企業にとっては、他社との連携が成長戦略の鍵となります。 例えば、異なる分野の企業と提携することで、新たな市場への進出が期待できます。また、合併によって重複する業務の効率化が図られ、コスト削減にも寄与します。このように、再編や合併によるシナジー効果は、競争力を高める重要な戦略となっています。 ３．製品とサービスのトレンド ①ペーパーと段ボール市場の変化に見る消費者ニーズ ペーパー市場では、環境への配慮が強く求められています。特に再生紙やバイオマスを使用した製品が注目されており、企業はこのニーズに応えるべく、新商品を開発しています。消費者は、環境に優しい製品を求める傾向が強まっており、企業は製品ラインアップを見直す必要があります。 また、段ボール市場でも、EC市場の拡大に伴い、需要が高まっています。オンラインショッピングの普及により、商品の梱包材として段ボールの使用が増えています。これに伴い、段ボール製品の品質やデザイン性が求められるようになっています。企業は、これらの変化に対応した製品戦略を策定し、市場競争に臨む必要があります。 ②環境に配慮した新商品の開発動向 環境問題に対する関心が高まる中、企業はエコフレンドリーな新商品を開発する動きが加速しています。特に、持続可能な素材を使用した製品は、消費者からの支持を得やすく、市場競争力を向上させる重要な要素となります。企業は、環境に優しい製品の開発を通じて、企業の社会的責任を果たすことが求められています。 さらに、製品のライフサイクル全体を考慮し、持続可能なビジネスモデルを構築することが重要です。これにより、企業は環境への影響を最小限に抑えつつ、競争力を高めることができます。企業は、製品開発において環境への配慮を忘れず、持続可能な未来に向けた取り組みを進める必要があります。 ４．経済状況が企業に与える影響 ①2024年のマクロ経済指標と業績への影響 2024年のマクロ経済指標は、製紙業界にとって重要な指標です。経済成長やインフレ率、失業率などが業績に大きな影響を与えるため、企業はこれらの動向を注視し、柔軟な戦略を策定する必要があります。また、国内外の経済状況に応じたマーケティング戦略の見直しも不可欠です。 例えば、経済成長が見込まれる場合、需要の増加に対応するための生産能力の拡大が必要です。一方で、経済が停滞する場合は、コスト削減や効率化に注力することが求められます。このように、マクロ経済の動向を把握し、適切な対応をすることが企業の成長に繋がります。 ②株式市場の変動と企業戦略の相関 株式市場の変動は、企業の業績にも大きな影響を与えます。株価が高騰する場合、企業は資金調達の面で有利な立場に立つことができます。また、株式市場の動向を受けて、企業は戦略的な投資や買収を検討する機会が増えます。 一方で、株式市場が低迷する場合、資金調達が難しくなるため、企業はコスト削減や効率化を迫られます。このように、株式市場の動向と企業の戦略は密接に関連しています。企業は、株式市場の状況を分析し、適切な戦略を展開する必要があります。 ５．印刷業界の変化とその影響 参考記事：https://smart-factory.funaisoken.co.jp/240801/ ①デジタル化がもたらした変革 近年、印刷業界はデジタルトランスフォーメーション（DX）により急速な変革を遂げています。特に、中小印刷会社はこのデジタル化の波を受けて、新しいビジネスモデルを模索しています。デジタル印刷技術の導入により、生産性が飛躍的に向上し、小ロット対応や短納期への柔軟な対応が可能となりました。これにより、顧客満足度の向上が実現され、競争力を維持する手段として重要な役割を果たしています。 さらに、生成AIの登場も印刷業界に大きな影響を与えています。デザイン業務の内製化が進むことで、コスト削減だけでなく、迅速なデザイン提案が可能になり、顧客のニーズに即応する体制が整いつつあります。このような技術革新は、地方の印刷会社にとっても新たな生き残り戦略となっています。 ②市場縮小への対応 印刷業界は、デジタルメディアの普及により市場が縮小する一方で、特定のニーズを持つセグメントでは新たなビジネスチャンスが生まれています。例えば、パーソナライズ印刷やエコ印刷といった分野では、持続可能なビジネスモデルの構築が進められています。中小企業は地域密着型のアプローチを採用し、顧客の声を直接反映したサービスを提供することで、他社との差別化を図っています。 このような戦略により、地域の特性を活かした商品やサービスの開発が進んでおり、印刷会社の収益性向上に寄与しています。たとえば、地元のイベントや商業施設とのコラボレーションによるプロモーション活動は、地域全体の活性化にも貢献しています。 また、縮小していく市場の中において、もっとも重要となるのが「自社内の正確な原価管理」です。 価格表や今までの勘・経験をもとにした見積作成がまだまだ多くの企業ではされていますが、その見積に対して実際にどれだけの原価・コストをかけたのかについては正確に把握されている企業は多くありません。 特に、製造コスト（製造原価）を製品別に詳細に把握できている企業は少ないでしょう。 今後の市場縮小に伴い、自社を変革していくことが生き残りの最重要要素ですが、適切な変革・経営判断を実施していくためには現状を知ることがまず第一に必要なのです。 ③印刷業界における新たなビジネスモデルの構築 デジタルと印刷の融合は、印刷業界に新たなビジネスモデルをもたらしています。印刷会社は、デジタル広告との連動を強化し、クロスメディアマーケティングを通じて顧客との接点を増やしています。このアプローチにより、印刷物が単なる情報提供の手段ではなく、顧客とのインタラクションを生む重要な要素となっています。 具体的には、QRコードを印刷物に組み込むことで、顧客が印刷物からデジタルコンテンツにアクセスできる仕組みを構築し、販促活動の効果を高めています。また、オンラインでの発注システムの導入により、顧客が手軽に印刷物を依頼できる環境が整えられています。これにより、受注から納品までのプロセスが効率化され、顧客のリピート率向上にもつながっています。 ④未来の印刷業界に向けた展望 印刷業界は、今後も変革が続くと予測されています。デジタル化の進展は止まることなく、印刷会社は常に新しい技術を取り入れ、顧客ニーズに応じたサービスを提供することが求められます。特に、環境に配慮した印刷技術や持続可能な素材の使用は、今後の市場での競争優位性を確立するための鍵となるでしょう。 地方の印刷会社は、この変化に柔軟に対応し、地域の特性を生かしたサービスを提供することで、持続可能な成長を目指すことができます。新たなビジネスモデルの構築と顧客との信頼関係の強化を図ることで、印刷業界の未来においても確固たる地位を築いていくことが期待されます。 ６．企業の人材採用と教育 ①人材採用のトレンドと求められるスキルセット 製紙業界における人材採用のトレンドは、急速に変化しています。特に、デジタルスキルやデータ分析能力が求められるようになっています。企業は、デジタル化が進む中で、新たな技術を理解し、活用できる人材を確保することが重要です。 また、環境への配慮が高まる中、持続可能なビジネスモデルを理解し、推進できる人材の需要も増加しています。企業は、これらのスキルを持つ人材を育成するための教育プログラムを整備し、次世代のリーダーを育てる必要があります。 ②社内教育とキャリア開発の重要性 企業は、社内教育やキャリア開発を通じて、社員のスキル向上を図ることが求められます。特に、技術の進展に伴い、新しい知識やスキルを習得することが不可欠です。企業は、研修プログラムや勉強会を通じて、社員の成長を支援することが重要です。 また、キャリアパスの明確化やメンター制度の導入により、社員のモチベーションを高めることができます。これにより、企業は優れた人材を確保し、競争力を高めることができるようになります。 今回のセミナーでお話ししている製品別の実際原価管理については、現場従業員が率先してデータ活用・原価低減意識を持つことができるような手法について具体的に説明をしています。 ７．持続可能性と環境への取り組み ①環境規制への適応とサステナビリティ戦略 製紙業界は、環境規制の強化に対応する必要があります。特に、温室効果ガスの排出削減や廃棄物管理の改善が求められています。企業は、環境への配慮を企業戦略に組み込むことで、持続可能なビジネスモデルを構築することが重要です。 また、再生可能エネルギーの導入や水資源の効率的な利用も、企業のサステナビリティ戦略の一環となります。これにより、企業は環境への負荷を軽減し、社会的責任を果たすことが求められます。 近年では、カーボンニュートラルという言葉が製造業全体を賑やかせています。 現状は大企業を中心とした取組にとどまっていますが、近い未来において、中堅・中小企業においてもカーボンニュートラルが求められるようになります。 そのための準備ができていますか？まずはデータ取り・蓄積が重要なのです。 カーボンニュートラルが定着してくると、顧客ニーズもカーボンニュートラル志向へと変化していきます。 特に、限られたリソースで取り組まなければならない中堅・中小企業において、カーボンニュートラルを先立って取り組むことができている企業はマーケティングの面で強みとなります。つまり、売上アップに貢献することができるようになるのです。 ②エコフレンドリーなビジネスモデルの紹介 エコフレンドリーなビジネスモデルは、企業の競争力を高める要素となります。例えば、リサイクル素材を使用した製品の開発や、製品ライフサイクル全体を考慮したプロジェクトの推進が挙げられます。このような取り組みは、環境への配慮を示すだけでなく、消費者からの支持を得るための重要なポイントとなります。 また、企業は、環境教育や地域貢献活動を通じて、社会とのつながりを強化することが求められます。これにより、企業はブランドイメージを向上させ、消費者からの信頼を得ることができるでしょう。 ８．まとめと今後の展望 ①業界の未来に対する予測 製紙業界は、変革の時代に突入しています。デジタル化や環境問題への対応が求められる中、企業は柔軟な戦略を策定し、未来に備える必要があります。特に、持続可能性を重視したビジネスモデルの構築が今後の成功の鍵となるでしょう。 具体的には、製品別工程別の実際にかかる原価を正確に取得し、その原価をもとに適切な利益を載せた見積作成ができるようになることが重要です。 また、社内では、価格競争力を担保するために原価低減のための現場改善が必至です。 この2軸で進めることにより、持続的な企業成長が見込めるのです。 ②今後の戦略的な方向性 企業は、変化する市場環境に適応し、次のステップへ進むための戦略を検討する必要があります。これには、新技術の導入や製品の多様化、環境への配慮を組み込んだビジネスモデルの構築が含まれます。 今後の製紙業界は、競争が激化する中で、持続可能な成長を目指すことが求められています。 この記事では、製紙業界における持続的な成長を可能にするための手法・手段について述べさせていただきました。 今回お伝えしたいことは、持続的成長を達成するための第一ステップとして自社の正確な原価管理が重要であるということです。 では、具体的にどのように原価を管理するのか？ 製品別工程別に細かく集計することなんてできるのか？ ・・・・ については下記のセミナーにて詳細をお話しさせていただきます。 ぜひご参加ください。 ■関連するセミナーのご案内 木材・紙製品製造業向け実際原価管理セミナー セミナー詳細・申込はこちらから↓↓↓ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/119815 ■【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！ ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory_smart-factory_03271_S045

日本の木工業界は、伝統的な職人技術を誇りにしている一方で、経営面で大きな課題に直面しています。本記事では、木工所や家具製作における現状とその背景を掘り下げ、輸入家具との競争や価格競争への対応、さらにはサステナブルな製作方法やデジタル化を用いた新しい生き残り戦略について紹介します。この記事を読むことで、木工業界の現状と未来、そして企業や職人がどのように生き残りを図るべきかについて理解することができます。特に木工業界に携わる経営者や職人、関連企業にとって有益な情報となるでしょう。 １．日本の木工業界に迫る挑戦と未来への展望 日本の木工業界は、伝統的な職人技術に支えられてきました。多くの木工所が職人の手による家具製作を行い、高品質な商品を提供しています。しかし、現代では経営面で多くの企業が厳しい状況に置かれています。国内需要の減少や輸入家具の増加、さらには価格競争が厳しさを増しているため、木工所の多くが事業を維持するために業務改革が急務となっているのが現状です。 ①木工業界の現状 日本全体で人口が減少し、若年層の労働力が不足しているため、中小企業は人材確保に苦しんでいます。業務改善により、効率的な働き方を実現し、従業員の満足度を高める必要があります。 ②経営者が考える未来への展望 木工業界の未来を考えると、これまで以上に経営の効率化や新たな技術の導入が求められています。DX（デジタルトランスフォーメーション）やオンライン販売の普及により、企業はこれまでの伝統的な販売方法だけでなく、新しい市場開拓が必要です。また、職人たちの技術を次世代に引き継ぐための投資も不可欠です。 ２．木工所の現状と経営課題：価格競争と輸入家具の影響 ①輸入家具が木工所に与える影響 近年、安価な輸入家具が日本市場を席巻しており、多くの木工所にとって大きな打撃となっています。輸入家具は、コスト面での優位性から人気を集め、国内の木工所で製作された高価格帯の家具との価格競争が激化しています。特にアジアからの家具輸入が増加しており、日本の消費者の多くが安価で手軽に入手できる商品を選ぶ傾向が強くなっています。 ②価格競争と木工所の対応 価格競争の中で木工所が生き残るためには、製品別の正確な原価管理による利益管理の他、実データをもとにしたコスト削減や製作工程の効率化が必須です。金属加工が主である自動車業界では、財務会計だけでなく自社のコスト削減を目的とした管理会計を用いて、製品別工程別担当者別の実際にかかった原価をすべて正確に把握し、データをもとにしたボトルネック工程の改善、製造工程の標準化・自動化が多く検討されています。 木工業界においても同様に管理会計を採用し、データをもとにしたコスト削減を行うことができます。 例えば、自動化技術の導入や製作工程の見直しにより、生産効率を向上させることが求められます。また、国内需要だけでなく、海外市場への進出も今後の成長戦略として重要です。多くの木工所が、これまで国内に依存していたビジネスモデルを見直し、新たな販路を開拓する動きを見せています。 ３．木工所の生存戦略：経営に直結する重要なキーワードを探る ①生き残りのためのキーワード 木工所が生き残るためには、「製品別の実際原価管理」「独自性」「高付加価値」の3つのキーワードが重要です。職人たちが持つ高度な技術は、安価な輸入家具にはない品質を提供します。また、独自のデザインや素材を活用した家具製作は、消費者に対する訴求力を高める効果があります。技術力はもちろんですが、製品が多様化している中で良い物を多く作るという時代ではなくなってきているため、1製品ごとに実際にかかった原価を正確に把握し、1製品ごとに適切な利益を獲得することが会社の堅実な土台作りに貢献します。 そのうえでさらに、エコ素材やサステナブルな製作工程に取り組むことで、消費者に新たな価値を提供し、他社との差別化を図ることができるのです。 ②事業拡大と経営効率化の両立 木工所の経営者は、生産効率を上げながらも品質を保つために、製品別の実際原価管理を踏まえた上で設備投資や人材育成に適切に力を入れる必要があります。資本が限られている中で、自動化対象となり得る工程・設備に対しては実データをもとに統計的に分析を実施し、適切な投資対効果をシミュレーションすることが重要です。 現代ではテクノロジーの発展により、様々なデータを即時に詳細に集計・分析して結果を得ることができるようになっています。しかし、集計・分析ができるようになっていても、肝心のデータが無いと適切な結果を得ることができません。 適切なデータをもとに適切な投資を実現することにより、自動化された工場設備を導入することで作業時間を短縮し、コスト削減につなげることが可能です。また、次世代の職人を育成するためのプログラムを導入し、技術の伝承を図ることも重要なポイントとなります。 ４．輸入家具との競争が木工業界に与える影響と今後の課題 ①輸入家具の台頭とその影響 日本国内の家具市場は、過去数十年で大きく変化してきました。特に、安価な輸入家具が市場を席巻し、伝統的な木工所が作り出す高品質な家具との競争が激化しています。輸入家具の多くは、素材や製作コストが低いため、国内の木工所にとって価格面での競争力が低下してしまいます。 ②対策と今後の課題 木工所は、価格競争に耐えるための戦略を練る必要があります。例えば、消費者に「日本製」の高品質な製品としての付加価値をアピールすることが効果的です。また、サステナビリティに配慮したエコ素材や持続可能な製作方法を取り入れることで、消費者に新たな価値を提供することができます。 企業は、実際にかかった製品別の原価管理を実現し、データをもとにしたコスト削減と品質維持のバランスを取りつつ、消費者に対する強力なブランドメッセージを発信することが求められます。 ５．持続可能な木工製作：サステナビリティと新たな価値創造 ①サステナブルな製作方法の重要性 現在、消費者の関心は単なる価格やデザインに留まらず、環境や持続可能性にも向け始めています。そのため、木工所においてもサステナブルな製作方法の導入が重要な課題となっています。エコ素材を使用した家具製作や、製作工程における廃棄物削減の取り組みは、今後の企業経営において不可欠です。 製品別にかかったエネルギー原価を把握できていますでしょうか？ カーボンニュートラルが叫ばれ始めた現在において、近い未来で自社においてもCo2排出量の削減が迫られます。 現在、カーボンニュートラルの市場はまだまだ黎明期・成長期です。早めに取り組むことにより、自社の取組を対外的にアピールすることができるようになり、それがマーケティングとしてブランディングにつながっていきます。 その中で今すべきことは、「製品別工程別担当者別にかかった作業時間を適切にデータ化すること」なのです。 ②新たな価値創造の可能性 木工所は、環境に配慮した製品作りを進めることで、新たな市場ニーズに応えることができます。例えば、リサイクル材を活用した家具や、エコ認証を取得した製品の開発は、消費者に対して新しい価値を提供する手段となります。こうした製品は、特にエコ志向の強い消費者層に対して強いアピール力を持つことができ、競争の激しい市場の中で差別化を図ることが可能です。 ６．木工所のデジタル化とDX戦略：経営効率化の道 ①デジタル化が木工所に与える影響 前述した通り、テクノロジーの発展により、様々なデータを即時に詳細に集計・分析して結果を得ることができるようになりました。 デジタル技術の導入は、木工所にとって経営の効率化を進めるための重要な鍵です。 例えば、製造プロセスの自動化やデータ分析の活用により、作業効率を飛躍的に向上させることができます。さらに、オンラインでの問い合わせ対応や販売チャネルの拡大も、顧客との接点を広げるための有効な手段となります。 ②DX戦略による生産性向上 DX戦略を取り入れることで、木工所の生産性を大幅に向上させることができます。例えば、3Dプリンティング技術を活用した家具のプロトタイプ作成や、デジタルマーケティングを通じた消費者へのアプローチが可能です。これにより、製作スピードの向上や、消費者のニーズに迅速に応えることができるようになります。 ③自社データを学習させた自社オリジナルのAIモデルを活用したさらなる生産性向上 ChatGPTなどの生成AIの出現により、AI活用はさらに身近な物となりました。 近い未来において、木工業界が生き残るためにはAI活用は必至です。 そのための準備ができていますでしょうか？ 整理された実データを適切に蓄積していくことが、今すぐに始められるAI活用の為の準備です。 生成AIは、ネット等の膨大なビッグデータを学習することで、文言に対する適切な回答ができるようになっています。当たり前ですが、ビッグデータが無い状態ではどんなに高度で複雑なAIでも適切な回答をすることはできません。 同様に、自社のAI活用を見据えて自社特有のビッグデータを蓄積しておく必要があるのです。 受注データは正しく蓄積できていますか？顧客とのやり取りにおける見積書は適切に管理されていますか？ 製造実績データは製品別工程別担当者別で段取時間・加工時間を適切にデータ化されていますでしょうか？ 足りないデータがあれば、それは今すぐにでもデータ化するべきです。 データを正しく蓄積できていれば、将来的には市場データを学習したAIモデルと自社データを学習したAIモデルを組み合わせることで、将来あるべき姿を適切に予測することができるようになります。 今や、自社特有のデータは会社の“財産”なのです。 ７．関連キーワードで見る木工業界の未来予測：市場の動向と対策 ①市場の動向 木工業界の今後の市場動向を予測すると、環境配慮型の製品や高付加価値を持つ家具の需要が高まることが予想されます。特に、エコ素材やリサイクル材を使用した家具は、消費者からの関心が高まり、企業にとっても新たなチャンスとなり得ります。また、オンライン販売の増加により、木工所もデジタルマーケティングの強化が必要となるでしょう。 ②企業の対策 木工所や家具メーカーは、これらの市場動向に対応するための戦略を練る必要があります。 特に、製品別工程別担当者別の実際原価管理を実践することにより、既存の製品の利益確保の他、新規製品に対する値付けを適切に行うことができるようになります。 それにより、自社特有の成長戦略を描くことができるようになるのです。 最近では、消費者のエコ志向や高品質志向に応えるための製品開発を進めることが求められています。さらに、海外市場への進出や、新しい販売チャネルの開拓も企業成長に不可欠な要素となります。 ８．まとめ 本記事では、日本の木工業界が直面する厳しい現実と、その中での生き残り戦略について詳しく紹介しました。価格競争や輸入家具の影響が大きい中で、木工所は技術力を活かした高付加価値製品の提供や、サステナブルな製作方法の導入が求められています。さらに、デジタル化やDX戦略を駆使し、製品別の実際にかかった原価を把握することにより、実データをもとにした生産性の向上と新しい市場への対応を進めることで、業界全体が新たな成長を遂げることが期待されます。 では、自社データを学習したAI活用はどのようなものなのか？ そもそも整理されたデータとは何か？ 今現状の自社のデータ蓄積状況・活用状況を知りたい！ という方は、下記のセミナーへご参加いただけますと幸いです。 このセミナーでは、他社事例をもとに、AI活用・データ蓄積・不足データの取得方法について、実際の写真や画像をお見せしながら詳細に解説します。 是非ご参加ください。 ■関連するセミナーのご案内 木材・紙製品製造業向け実際原価管理セミナー セミナー詳細・申込はこちらから↓↓↓ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/119815 ■【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！ ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory_smart-factory_03271_S045 日本の木工業界は、伝統的な職人技術を誇りにしている一方で、経営面で大きな課題に直面しています。本記事では、木工所や家具製作における現状とその背景を掘り下げ、輸入家具との競争や価格競争への対応、さらにはサステナブルな製作方法やデジタル化を用いた新しい生き残り戦略について紹介します。この記事を読むことで、木工業界の現状と未来、そして企業や職人がどのように生き残りを図るべきかについて理解することができます。特に木工業界に携わる経営者や職人、関連企業にとって有益な情報となるでしょう。 １．日本の木工業界に迫る挑戦と未来への展望 日本の木工業界は、伝統的な職人技術に支えられてきました。多くの木工所が職人の手による家具製作を行い、高品質な商品を提供しています。しかし、現代では経営面で多くの企業が厳しい状況に置かれています。国内需要の減少や輸入家具の増加、さらには価格競争が厳しさを増しているため、木工所の多くが事業を維持するために業務改革が急務となっているのが現状です。 ①木工業界の現状 日本全体で人口が減少し、若年層の労働力が不足しているため、中小企業は人材確保に苦しんでいます。業務改善により、効率的な働き方を実現し、従業員の満足度を高める必要があります。 ②経営者が考える未来への展望 木工業界の未来を考えると、これまで以上に経営の効率化や新たな技術の導入が求められています。DX（デジタルトランスフォーメーション）やオンライン販売の普及により、企業はこれまでの伝統的な販売方法だけでなく、新しい市場開拓が必要です。また、職人たちの技術を次世代に引き継ぐための投資も不可欠です。 ２．木工所の現状と経営課題：価格競争と輸入家具の影響 ①輸入家具が木工所に与える影響 近年、安価な輸入家具が日本市場を席巻しており、多くの木工所にとって大きな打撃となっています。輸入家具は、コスト面での優位性から人気を集め、国内の木工所で製作された高価格帯の家具との価格競争が激化しています。特にアジアからの家具輸入が増加しており、日本の消費者の多くが安価で手軽に入手できる商品を選ぶ傾向が強くなっています。 ②価格競争と木工所の対応 価格競争の中で木工所が生き残るためには、製品別の正確な原価管理による利益管理の他、実データをもとにしたコスト削減や製作工程の効率化が必須です。金属加工が主である自動車業界では、財務会計だけでなく自社のコスト削減を目的とした管理会計を用いて、製品別工程別担当者別の実際にかかった原価をすべて正確に把握し、データをもとにしたボトルネック工程の改善、製造工程の標準化・自動化が多く検討されています。 木工業界においても同様に管理会計を採用し、データをもとにしたコスト削減を行うことができます。 例えば、自動化技術の導入や製作工程の見直しにより、生産効率を向上させることが求められます。また、国内需要だけでなく、海外市場への進出も今後の成長戦略として重要です。多くの木工所が、これまで国内に依存していたビジネスモデルを見直し、新たな販路を開拓する動きを見せています。 ３．木工所の生存戦略：経営に直結する重要なキーワードを探る ①生き残りのためのキーワード 木工所が生き残るためには、「製品別の実際原価管理」「独自性」「高付加価値」の3つのキーワードが重要です。職人たちが持つ高度な技術は、安価な輸入家具にはない品質を提供します。また、独自のデザインや素材を活用した家具製作は、消費者に対する訴求力を高める効果があります。技術力はもちろんですが、製品が多様化している中で良い物を多く作るという時代ではなくなってきているため、1製品ごとに実際にかかった原価を正確に把握し、1製品ごとに適切な利益を獲得することが会社の堅実な土台作りに貢献します。 そのうえでさらに、エコ素材やサステナブルな製作工程に取り組むことで、消費者に新たな価値を提供し、他社との差別化を図ることができるのです。 ②事業拡大と経営効率化の両立 木工所の経営者は、生産効率を上げながらも品質を保つために、製品別の実際原価管理を踏まえた上で設備投資や人材育成に適切に力を入れる必要があります。資本が限られている中で、自動化対象となり得る工程・設備に対しては実データをもとに統計的に分析を実施し、適切な投資対効果をシミュレーションすることが重要です。 現代ではテクノロジーの発展により、様々なデータを即時に詳細に集計・分析して結果を得ることができるようになっています。しかし、集計・分析ができるようになっていても、肝心のデータが無いと適切な結果を得ることができません。 適切なデータをもとに適切な投資を実現することにより、自動化された工場設備を導入することで作業時間を短縮し、コスト削減につなげることが可能です。また、次世代の職人を育成するためのプログラムを導入し、技術の伝承を図ることも重要なポイントとなります。 ４．輸入家具との競争が木工業界に与える影響と今後の課題 ①輸入家具の台頭とその影響 日本国内の家具市場は、過去数十年で大きく変化してきました。特に、安価な輸入家具が市場を席巻し、伝統的な木工所が作り出す高品質な家具との競争が激化しています。輸入家具の多くは、素材や製作コストが低いため、国内の木工所にとって価格面での競争力が低下してしまいます。 ②対策と今後の課題 木工所は、価格競争に耐えるための戦略を練る必要があります。例えば、消費者に「日本製」の高品質な製品としての付加価値をアピールすることが効果的です。また、サステナビリティに配慮したエコ素材や持続可能な製作方法を取り入れることで、消費者に新たな価値を提供することができます。 企業は、実際にかかった製品別の原価管理を実現し、データをもとにしたコスト削減と品質維持のバランスを取りつつ、消費者に対する強力なブランドメッセージを発信することが求められます。 ５．持続可能な木工製作：サステナビリティと新たな価値創造 ①サステナブルな製作方法の重要性 現在、消費者の関心は単なる価格やデザインに留まらず、環境や持続可能性にも向け始めています。そのため、木工所においてもサステナブルな製作方法の導入が重要な課題となっています。エコ素材を使用した家具製作や、製作工程における廃棄物削減の取り組みは、今後の企業経営において不可欠です。 製品別にかかったエネルギー原価を把握できていますでしょうか？ カーボンニュートラルが叫ばれ始めた現在において、近い未来で自社においてもCo2排出量の削減が迫られます。 現在、カーボンニュートラルの市場はまだまだ黎明期・成長期です。早めに取り組むことにより、自社の取組を対外的にアピールすることができるようになり、それがマーケティングとしてブランディングにつながっていきます。 その中で今すべきことは、「製品別工程別担当者別にかかった作業時間を適切にデータ化すること」なのです。 ②新たな価値創造の可能性 木工所は、環境に配慮した製品作りを進めることで、新たな市場ニーズに応えることができます。例えば、リサイクル材を活用した家具や、エコ認証を取得した製品の開発は、消費者に対して新しい価値を提供する手段となります。こうした製品は、特にエコ志向の強い消費者層に対して強いアピール力を持つことができ、競争の激しい市場の中で差別化を図ることが可能です。 ６．木工所のデジタル化とDX戦略：経営効率化の道 ①デジタル化が木工所に与える影響 前述した通り、テクノロジーの発展により、様々なデータを即時に詳細に集計・分析して結果を得ることができるようになりました。 デジタル技術の導入は、木工所にとって経営の効率化を進めるための重要な鍵です。 例えば、製造プロセスの自動化やデータ分析の活用により、作業効率を飛躍的に向上させることができます。さらに、オンラインでの問い合わせ対応や販売チャネルの拡大も、顧客との接点を広げるための有効な手段となります。 ②DX戦略による生産性向上 DX戦略を取り入れることで、木工所の生産性を大幅に向上させることができます。例えば、3Dプリンティング技術を活用した家具のプロトタイプ作成や、デジタルマーケティングを通じた消費者へのアプローチが可能です。これにより、製作スピードの向上や、消費者のニーズに迅速に応えることができるようになります。 ③自社データを学習させた自社オリジナルのAIモデルを活用したさらなる生産性向上 ChatGPTなどの生成AIの出現により、AI活用はさらに身近な物となりました。 近い未来において、木工業界が生き残るためにはAI活用は必至です。 そのための準備ができていますでしょうか？ 整理された実データを適切に蓄積していくことが、今すぐに始められるAI活用の為の準備です。 生成AIは、ネット等の膨大なビッグデータを学習することで、文言に対する適切な回答ができるようになっています。当たり前ですが、ビッグデータが無い状態ではどんなに高度で複雑なAIでも適切な回答をすることはできません。 同様に、自社のAI活用を見据えて自社特有のビッグデータを蓄積しておく必要があるのです。 受注データは正しく蓄積できていますか？顧客とのやり取りにおける見積書は適切に管理されていますか？ 製造実績データは製品別工程別担当者別で段取時間・加工時間を適切にデータ化されていますでしょうか？ 足りないデータがあれば、それは今すぐにでもデータ化するべきです。 データを正しく蓄積できていれば、将来的には市場データを学習したAIモデルと自社データを学習したAIモデルを組み合わせることで、将来あるべき姿を適切に予測することができるようになります。 今や、自社特有のデータは会社の“財産”なのです。 ７．関連キーワードで見る木工業界の未来予測：市場の動向と対策 ①市場の動向 木工業界の今後の市場動向を予測すると、環境配慮型の製品や高付加価値を持つ家具の需要が高まることが予想されます。特に、エコ素材やリサイクル材を使用した家具は、消費者からの関心が高まり、企業にとっても新たなチャンスとなり得ります。また、オンライン販売の増加により、木工所もデジタルマーケティングの強化が必要となるでしょう。 ②企業の対策 木工所や家具メーカーは、これらの市場動向に対応するための戦略を練る必要があります。 特に、製品別工程別担当者別の実際原価管理を実践することにより、既存の製品の利益確保の他、新規製品に対する値付けを適切に行うことができるようになります。 それにより、自社特有の成長戦略を描くことができるようになるのです。 最近では、消費者のエコ志向や高品質志向に応えるための製品開発を進めることが求められています。さらに、海外市場への進出や、新しい販売チャネルの開拓も企業成長に不可欠な要素となります。 ８．まとめ 本記事では、日本の木工業界が直面する厳しい現実と、その中での生き残り戦略について詳しく紹介しました。価格競争や輸入家具の影響が大きい中で、木工所は技術力を活かした高付加価値製品の提供や、サステナブルな製作方法の導入が求められています。さらに、デジタル化やDX戦略を駆使し、製品別の実際にかかった原価を把握することにより、実データをもとにした生産性の向上と新しい市場への対応を進めることで、業界全体が新たな成長を遂げることが期待されます。 では、自社データを学習したAI活用はどのようなものなのか？ そもそも整理されたデータとは何か？ 今現状の自社のデータ蓄積状況・活用状況を知りたい！ という方は、下記のセミナーへご参加いただけますと幸いです。 このセミナーでは、他社事例をもとに、AI活用・データ蓄積・不足データの取得方法について、実際の写真や画像をお見せしながら詳細に解説します。 是非ご参加ください。 ■関連するセミナーのご案内 木材・紙製品製造業向け実際原価管理セミナー セミナー詳細・申込はこちらから↓↓↓ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/119815 ■【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！ ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ 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１．はじめに：製造業における働き方改革の必要性 中小企業の製造業において、働き方改革は業務改善と業務効率の向上、そして従業員の働きやすい環境づくりに不可欠です。現在の競争が激化する中、従業員の定着率向上や生産性の改善が求められています。特に中小企業では、限られたリソースを最大限に活用するために、業務プロセスの見直しが急務となります。業務改善により従業員のモチベーションが向上し、結果として企業全体の競争力を高めることが期待されます。 ２．中小企業が直面する現状の課題と背景 中小製造業が抱える課題は多岐にわたりますが、特に以下の3つの要因が重要です。 ①労働力不足 日本全体で人口が減少し、若年層の労働力が不足しているため、中小企業は人材確保に苦しんでいます。業務改善により、効率的な働き方を実現し、従業員の満足度を高める必要があります。 ②生産性の低下 中小製造業は、大企業に比べて設備投資や技術力が劣る傾向があります。これを改善するためには、業務プロセスの見直しや効率化が不可欠です。業務改善は生産性向上の鍵となります。 ③業務の非効率化 多くの中小企業では、業務フローが整備されていないことが原因で、業務が非効率的に進められています。業務改善を行い、無駄な時間やコストを排除することが求められます。 これらの課題に対処するためには、業務改善と働き方改革を同時に進めることが重要です。 ３．中小製造業が直面するプロセス改善の重要性 業務プロセスの最適化は、中小企業が生き残り、成長するための鍵となります。以下のメリットが期待できます。 ①効率化によるコスト削減と競争力強化 業務プロセスの見直しによって、無駄な作業や時間を排除することができます。生産ラインでの作業フローを整理することで、従業員がよりスムーズに業務を行えるようになり、生産性が向上します。業務改善によってコスト削減が実現し、企業の競争力を強化することができます。 ②労働環境の改善と従業員の生産性向上 業務改善は労働環境の改善にも寄与します。無駄な業務を減らし、従業員がストレスなく働ける環境を整えることで、従業員のモチベーションが高まり、自然と生産性が向上します。特に中小企業では、従業員一人ひとりの貢献が大きいため、その影響は顕著です。 ４．中小企業が取り組むべき製造プロセス改善の具体策 中小企業が製造プロセス改善に取り組む際には、以下の具体策が重要です。 ①業務フローの可視化と改善手法 業務フローを可視化することで、どの部分に改善が必要かを特定します。フローチャートやビジュアルツールを活用し、全体の流れを把握することが大切です。可視化された業務フローを基にボトルネックや無駄を見つけ出し、業務改善策を講じることが可能です。 ②デジタルツールと自動化技術の導入 デジタルツールや自動化技術の導入は業務効率を飛躍的に向上させる手段です。IoTセンサーを使って製造ラインのリアルタイムデータを収集し、分析することで問題点を早期に発見できます。自動化技術の活用により、従業員がより付加価値の高い業務に専念できるようになります。これにより業務プロセス全体が効率化され、企業の競争力向上にもつながります。 ③働きやすい環境を整えるための施策 中小企業が働きやすい環境を整えるためには、従業員の意見を反映させることが重要です。職場環境の改善や設備の充実を図ることで、従業員が快適に働ける環境を作り出すことが可能です。また、定期的な研修やスキルアップの機会を提供し、従業員の成長を促進することも業務改善につながります。 ５．働き方改革と製造プロセスの改善による未来の製造業 ①デジタルトランスフォーメーションの進展 今後、製造業はデジタルトランスフォーメーション（DX）が進展し、AIやビッグデータを活用した製造プロセスが主流になるでしょう。リアルタイムでのデータ分析や予測が可能となり、製造の効率化が飛躍的に進むことが期待されます。業務改善と業務改革は、デジタル技術によって加速されるでしょう。 ②持続可能な製造業へのシフト また、持続可能な製造業へのシフトも重要なトレンドです。環境への配慮が求められる中、中小企業はエコロジカルな製品の開発や生産プロセスの見直しを行う必要があります。持続可能な業務改善は、企業の社会的責任を果たす上でも重要です。 ③競争力向上に向けた戦略的アプローチ 競争力向上に向けた戦略的アプローチとして、ニッチな市場に特化した製品開発や品質の向上が挙げられます。中小企業は柔軟な対応ができるため、市場の変化に迅速に対応することが求められます。業務改善と業務改革を通じて、企業は市場のニーズに応じた製品を提供することが可能となります。 ６．まとめ：中小企業における働き方改革の効果と今後の展望 働き方改革は中小企業にとって企業文化を変革する大きなチャンスです。業務プロセスの改善と業務改革は持続的な取り組みとして、企業の未来に向けた成長戦略の一環となります。特に中小製造業においては、従業員一人ひとりの努力が重要であり、その環境を整えることが企業全体の成長に直結します。業務改善を進めることで競争力の向上や持続可能な経営を実現し、中小企業の未来を切り拓いていくことが求められています。 今回の「AI活用のための「工場改革徹底解説」セミナー」では、現場主導の業務改善を行い付加価値額20%工場した事例を交えて徹底解説いたします。 ご興味のある方はぜひご参加ください。 セミナーでは、具体的な事例・ポイントを実際の写真・画面を用いてご説明いたします。 ぜひご参加ください。 ■関連するセミナーのご案内 AI活用のための「工場改革徹底解説」セミナー セミナー詳細・申込はこちらから↓↓↓ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/120453 １．はじめに：製造業における働き方改革の必要性 中小企業の製造業において、働き方改革は業務改善と業務効率の向上、そして従業員の働きやすい環境づくりに不可欠です。現在の競争が激化する中、従業員の定着率向上や生産性の改善が求められています。特に中小企業では、限られたリソースを最大限に活用するために、業務プロセスの見直しが急務となります。業務改善により従業員のモチベーションが向上し、結果として企業全体の競争力を高めることが期待されます。 ２．中小企業が直面する現状の課題と背景 中小製造業が抱える課題は多岐にわたりますが、特に以下の3つの要因が重要です。 ①労働力不足 日本全体で人口が減少し、若年層の労働力が不足しているため、中小企業は人材確保に苦しんでいます。業務改善により、効率的な働き方を実現し、従業員の満足度を高める必要があります。 ②生産性の低下 中小製造業は、大企業に比べて設備投資や技術力が劣る傾向があります。これを改善するためには、業務プロセスの見直しや効率化が不可欠です。業務改善は生産性向上の鍵となります。 ③業務の非効率化 多くの中小企業では、業務フローが整備されていないことが原因で、業務が非効率的に進められています。業務改善を行い、無駄な時間やコストを排除することが求められます。 これらの課題に対処するためには、業務改善と働き方改革を同時に進めることが重要です。 ３．中小製造業が直面するプロセス改善の重要性 業務プロセスの最適化は、中小企業が生き残り、成長するための鍵となります。以下のメリットが期待できます。 ①効率化によるコスト削減と競争力強化 業務プロセスの見直しによって、無駄な作業や時間を排除することができます。生産ラインでの作業フローを整理することで、従業員がよりスムーズに業務を行えるようになり、生産性が向上します。業務改善によってコスト削減が実現し、企業の競争力を強化することができます。 ②労働環境の改善と従業員の生産性向上 業務改善は労働環境の改善にも寄与します。無駄な業務を減らし、従業員がストレスなく働ける環境を整えることで、従業員のモチベーションが高まり、自然と生産性が向上します。特に中小企業では、従業員一人ひとりの貢献が大きいため、その影響は顕著です。 ４．中小企業が取り組むべき製造プロセス改善の具体策 中小企業が製造プロセス改善に取り組む際には、以下の具体策が重要です。 ①業務フローの可視化と改善手法 業務フローを可視化することで、どの部分に改善が必要かを特定します。フローチャートやビジュアルツールを活用し、全体の流れを把握することが大切です。可視化された業務フローを基にボトルネックや無駄を見つけ出し、業務改善策を講じることが可能です。 ②デジタルツールと自動化技術の導入 デジタルツールや自動化技術の導入は業務効率を飛躍的に向上させる手段です。IoTセンサーを使って製造ラインのリアルタイムデータを収集し、分析することで問題点を早期に発見できます。自動化技術の活用により、従業員がより付加価値の高い業務に専念できるようになります。これにより業務プロセス全体が効率化され、企業の競争力向上にもつながります。 ③働きやすい環境を整えるための施策 中小企業が働きやすい環境を整えるためには、従業員の意見を反映させることが重要です。職場環境の改善や設備の充実を図ることで、従業員が快適に働ける環境を作り出すことが可能です。また、定期的な研修やスキルアップの機会を提供し、従業員の成長を促進することも業務改善につながります。 ５．働き方改革と製造プロセスの改善による未来の製造業 ①デジタルトランスフォーメーションの進展 今後、製造業はデジタルトランスフォーメーション（DX）が進展し、AIやビッグデータを活用した製造プロセスが主流になるでしょう。リアルタイムでのデータ分析や予測が可能となり、製造の効率化が飛躍的に進むことが期待されます。業務改善と業務改革は、デジタル技術によって加速されるでしょう。 ②持続可能な製造業へのシフト また、持続可能な製造業へのシフトも重要なトレンドです。環境への配慮が求められる中、中小企業はエコロジカルな製品の開発や生産プロセスの見直しを行う必要があります。持続可能な業務改善は、企業の社会的責任を果たす上でも重要です。 ③競争力向上に向けた戦略的アプローチ 競争力向上に向けた戦略的アプローチとして、ニッチな市場に特化した製品開発や品質の向上が挙げられます。中小企業は柔軟な対応ができるため、市場の変化に迅速に対応することが求められます。業務改善と業務改革を通じて、企業は市場のニーズに応じた製品を提供することが可能となります。 ６．まとめ：中小企業における働き方改革の効果と今後の展望 働き方改革は中小企業にとって企業文化を変革する大きなチャンスです。業務プロセスの改善と業務改革は持続的な取り組みとして、企業の未来に向けた成長戦略の一環となります。特に中小製造業においては、従業員一人ひとりの努力が重要であり、その環境を整えることが企業全体の成長に直結します。業務改善を進めることで競争力の向上や持続可能な経営を実現し、中小企業の未来を切り拓いていくことが求められています。 今回の「AI活用のための「工場改革徹底解説」セミナー」では、現場主導の業務改善を行い付加価値額20%工場した事例を交えて徹底解説いたします。 ご興味のある方はぜひご参加ください。 セミナーでは、具体的な事例・ポイントを実際の写真・画面を用いてご説明いたします。 ぜひご参加ください。 ■関連するセミナーのご案内 AI活用のための「工場改革徹底解説」セミナー セミナー詳細・申込はこちらから↓↓↓ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/120453

樹脂成形加工業は、製造業の中でも特に高度な技術と効率が求められる分野です。最近では、デジタルトランスフォーメーション（DX）により、製造プロセスの最適化や生産効率の向上が期待されています。 しかし、DXの具体的な導入方法や効果を把握している企業はまだ少なく、導入に対する不安も少なくありません。 本記事では、樹脂成形加工業がDXを成功させるための具体的なステップと、その実際の効果について解説します。 １．樹脂成形加工業におけるDXの意義 樹脂成型加工業の DXとは、製造業全体で進むデジタルトランスフォーメーションの中でも、特に樹脂加工に特化した技術変革を指します。樹脂成形加工業は、プラスチック製品を成形するプロセスが複雑で、多くの手作業が伴います。ここに、IoTやAI、クラウドといったデジタル技術を取り入れることで、効率化とコスト削減を実現することがDXの目的です。 【樹脂加工業でDXが必要な理由】 樹脂加工業では、複数の工程を経て製品を完成させるため、まだまだアナログな作業が残っており、工程ごとの管理が複雑化しがちです。さらに、原材料のムダ、エネルギー消費、品質管理にかかるコストが高くなるという課題もあります。DXを導入することで、これらの課題を解消し、効率的で無駄のない生産を目指せます。 また、人材不足が叫ばれる中で、労働集約型のプロセスを自動化することは、現場の作業負担を軽減し、企業全体の競争力を高めることにも繋がります。 ２．樹脂成形加工業における具体的なDX導入事例 樹脂成形加工業が DXを導入することで、いくつかの大きなメリットが得られます。これらは、企業の成長に直結する要素となるため、積極的に取り組む価値があります。 ①IoTとAIを活用したスマートファクトリー IoT技術を活用して、成形機や関連設備からリアルタイムでデータを取得することで、製造工程全体の「見える化」を実現できます。さらに、AIを用いたデータ分析により、製造条件の最適化や機械の故障予測が可能となります。 【事例】 IoTを導入し、設備信号から稼働状況をデータ化した企業では、リアルタイムに設備別の稼働状況が把握できるようになるだけでなく、稼働率向上に向けたデータの統計的な分析を行うことができるようになっています。 また、製品情報や担当者情報との紐づけを実施することにより、製品別の実際原価算出や、滞留時間等を把握できるようになり、データをもとにした現場改善が実施できるようになりました。 ②クラウド技術による遠隔監視と生産管理 クラウドベースの生産管理システムを導入することで、リアルタイムで複数の工場のデータを集約・分析し、遠隔からの監視と管理が可能です。これにより、複数拠点での一貫性のある製造と、迅速な意思決定が実現します。 【事例】 複数個所に工場を持っている企業では、クラウドを活用して製造状況をリアルタイムに可視化することにより、離れている工場の様子が即時に把握することができるようになりました。 今までは顧客からの問い合わせに対して現状の進捗を把握するために都度社内問い合わせをして走り回っていましたが、クラウド活用によりすべてモニター上で把握できるため問い合わせの工数を削減することができるようになりました。 ③実際原価管理による原価低減 実際原価管理は、製造コストを正確に把握し、コスト削減の施策を講じるための重要な手法です。DX化を通じて、リアルタイムでの原価データの取得と分析が可能となります。 【事例】 バーコードで完了実績のみを登録していた企業では、各現場にIoTを導入して製品別・工程別・担当者別の作業時間を正確に取得できるようになりました。 今までは標準原価計算のみの利益把握でしたが、正確な作業時間を取得することができるようになったことにより、実際原価計算ができるようになりました。 それにより、価格交渉の根拠として提出ができるようになりました。今までは勘と経験の交渉力に依存してしまっていた部分が、根拠となるデータをもとに議論できるようになったため、建設的な交渉ができるようになったのです。 ３．DX化による樹脂成形加工業へのメリット 生産効率の大幅な向上 DXにより、リアルタイムデータを活用したプロセス最適化が可能となり、成形サイクルの時間短縮や設備稼働率の向上が実現します。これにより、全体の生産効率が20～30％向上するケースも少なくありません。 品質管理の強化 DXによって品質データが自動で収集・分析されるため、不良品の発生を事前に予測・防止することが可能になります。また、リアルタイムでの品質監視が実現することで、即座に問題に対処でき、安定した品質の製品を供給できるようになります。 コスト削減 自動化やデータ活用による効率化が進むことで、人的コストやエネルギーコストが削減されます。また、試作回数の削減により、材料費や開発費の削減も期待できます。 実際原価管理の事例でも述べた通り、データを根拠に議論ができるようになるため、社外・社内問わず建設的な議論ができるようになります。 「なんとなく改善してくれ」といった感覚的で範囲が曖昧な指示から、データ活用による数値をもとにした指示ができるようになり、さらに現場の頑張りが数値として現れるようになるため、経営者としても適切な鼓舞ができるようになるのです。 これらの取組を通して、コスト削減が結果としてついてきます。 ４．DX推進における成功のためのポイント 経営層のリーダーシップ DXは単なる技術・システムの導入ではなく、企業全体の文化や業務プロセスを変革するものです。そのため、経営者がビジョンを持ち、強いリーダーシップで全社的に推進することが不可欠です。 従業員のスキル向上 DXを成功させるためには、新しい技術に対応できる人材が必要です。従業員に対する適切なトレーニングやスキルアップのためのプログラムを導入し、現場の即応力を高めることが重要です。 パートナーシップの構築 外部の専門家や技術パートナーと協力し、DXに必要な技術やノウハウを取り入れることも成功のカギです。特に中小企業では、リソース不足を補うために外部との協力が欠かせません。 内製化により社内ノウハウを蓄積することももちろん重要ですが、外部の専門家を活用することにより、より加速させることができるようになります。 ５．まとめ 樹脂成形加工業におけるDX化は、生産性向上、品質管理強化、コスト削減といった大きなメリットをもたらします。 特に実際原価管理を取り入れることで、企業はより透明性のあるコスト管理が可能となり、効果的な原価低減策を講じることができます。 企業が競争力を高め、未来に向けた成長を続けるためには、DX化への取り組みが不可欠です。 早期の導入と持続的な改善が、今後の成功を左右する重要な要素となるでしょう。 では、具体的にどのように進めたらよいのか？失敗しないためのポイントとは？ 詳細については、下記セミナーにてお話しさせていただきます。 セミナーでは、具体的な事例・ポイントを実際の写真・画面を用いてご説明いたします。 ぜひご参加ください。 ■関連するセミナーのご案内 樹脂・ゴム成形加工業のための「自社データ学習AI」経営活用 セミナー詳細・申込はこちらから↓↓↓ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/120968 ■【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！ ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory_smart-factory_03271_S045 樹脂成形加工業は、製造業の中でも特に高度な技術と効率が求められる分野です。最近では、デジタルトランスフォーメーション（DX）により、製造プロセスの最適化や生産効率の向上が期待されています。 しかし、DXの具体的な導入方法や効果を把握している企業はまだ少なく、導入に対する不安も少なくありません。 本記事では、樹脂成形加工業がDXを成功させるための具体的なステップと、その実際の効果について解説します。 １．樹脂成形加工業におけるDXの意義 樹脂成型加工業の DXとは、製造業全体で進むデジタルトランスフォーメーションの中でも、特に樹脂加工に特化した技術変革を指します。樹脂成形加工業は、プラスチック製品を成形するプロセスが複雑で、多くの手作業が伴います。ここに、IoTやAI、クラウドといったデジタル技術を取り入れることで、効率化とコスト削減を実現することがDXの目的です。 【樹脂加工業でDXが必要な理由】 樹脂加工業では、複数の工程を経て製品を完成させるため、まだまだアナログな作業が残っており、工程ごとの管理が複雑化しがちです。さらに、原材料のムダ、エネルギー消費、品質管理にかかるコストが高くなるという課題もあります。DXを導入することで、これらの課題を解消し、効率的で無駄のない生産を目指せます。 また、人材不足が叫ばれる中で、労働集約型のプロセスを自動化することは、現場の作業負担を軽減し、企業全体の競争力を高めることにも繋がります。 ２．樹脂成形加工業における具体的なDX導入事例 樹脂成形加工業が DXを導入することで、いくつかの大きなメリットが得られます。これらは、企業の成長に直結する要素となるため、積極的に取り組む価値があります。 ①IoTとAIを活用したスマートファクトリー IoT技術を活用して、成形機や関連設備からリアルタイムでデータを取得することで、製造工程全体の「見える化」を実現できます。さらに、AIを用いたデータ分析により、製造条件の最適化や機械の故障予測が可能となります。 【事例】 IoTを導入し、設備信号から稼働状況をデータ化した企業では、リアルタイムに設備別の稼働状況が把握できるようになるだけでなく、稼働率向上に向けたデータの統計的な分析を行うことができるようになっています。 また、製品情報や担当者情報との紐づけを実施することにより、製品別の実際原価算出や、滞留時間等を把握できるようになり、データをもとにした現場改善が実施できるようになりました。 ②クラウド技術による遠隔監視と生産管理 クラウドベースの生産管理システムを導入することで、リアルタイムで複数の工場のデータを集約・分析し、遠隔からの監視と管理が可能です。これにより、複数拠点での一貫性のある製造と、迅速な意思決定が実現します。 【事例】 複数個所に工場を持っている企業では、クラウドを活用して製造状況をリアルタイムに可視化することにより、離れている工場の様子が即時に把握することができるようになりました。 今までは顧客からの問い合わせに対して現状の進捗を把握するために都度社内問い合わせをして走り回っていましたが、クラウド活用によりすべてモニター上で把握できるため問い合わせの工数を削減することができるようになりました。 ③実際原価管理による原価低減 実際原価管理は、製造コストを正確に把握し、コスト削減の施策を講じるための重要な手法です。DX化を通じて、リアルタイムでの原価データの取得と分析が可能となります。 【事例】 バーコードで完了実績のみを登録していた企業では、各現場にIoTを導入して製品別・工程別・担当者別の作業時間を正確に取得できるようになりました。 今までは標準原価計算のみの利益把握でしたが、正確な作業時間を取得することができるようになったことにより、実際原価計算ができるようになりました。 それにより、価格交渉の根拠として提出ができるようになりました。今までは勘と経験の交渉力に依存してしまっていた部分が、根拠となるデータをもとに議論できるようになったため、建設的な交渉ができるようになったのです。 ３．DX化による樹脂成形加工業へのメリット 生産効率の大幅な向上 DXにより、リアルタイムデータを活用したプロセス最適化が可能となり、成形サイクルの時間短縮や設備稼働率の向上が実現します。これにより、全体の生産効率が20～30％向上するケースも少なくありません。 品質管理の強化 DXによって品質データが自動で収集・分析されるため、不良品の発生を事前に予測・防止することが可能になります。また、リアルタイムでの品質監視が実現することで、即座に問題に対処でき、安定した品質の製品を供給できるようになります。 コスト削減 自動化やデータ活用による効率化が進むことで、人的コストやエネルギーコストが削減されます。また、試作回数の削減により、材料費や開発費の削減も期待できます。 実際原価管理の事例でも述べた通り、データを根拠に議論ができるようになるため、社外・社内問わず建設的な議論ができるようになります。 「なんとなく改善してくれ」といった感覚的で範囲が曖昧な指示から、データ活用による数値をもとにした指示ができるようになり、さらに現場の頑張りが数値として現れるようになるため、経営者としても適切な鼓舞ができるようになるのです。 これらの取組を通して、コスト削減が結果としてついてきます。 ４．DX推進における成功のためのポイント 経営層のリーダーシップ DXは単なる技術・システムの導入ではなく、企業全体の文化や業務プロセスを変革するものです。そのため、経営者がビジョンを持ち、強いリーダーシップで全社的に推進することが不可欠です。 従業員のスキル向上 DXを成功させるためには、新しい技術に対応できる人材が必要です。従業員に対する適切なトレーニングやスキルアップのためのプログラムを導入し、現場の即応力を高めることが重要です。 パートナーシップの構築 外部の専門家や技術パートナーと協力し、DXに必要な技術やノウハウを取り入れることも成功のカギです。特に中小企業では、リソース不足を補うために外部との協力が欠かせません。 内製化により社内ノウハウを蓄積することももちろん重要ですが、外部の専門家を活用することにより、より加速させることができるようになります。 ５．まとめ 樹脂成形加工業におけるDX化は、生産性向上、品質管理強化、コスト削減といった大きなメリットをもたらします。 特に実際原価管理を取り入れることで、企業はより透明性のあるコスト管理が可能となり、効果的な原価低減策を講じることができます。 企業が競争力を高め、未来に向けた成長を続けるためには、DX化への取り組みが不可欠です。 早期の導入と持続的な改善が、今後の成功を左右する重要な要素となるでしょう。 では、具体的にどのように進めたらよいのか？失敗しないためのポイントとは？ 詳細については、下記セミナーにてお話しさせていただきます。 セミナーでは、具体的な事例・ポイントを実際の写真・画面を用いてご説明いたします。 ぜひご参加ください。 ■関連するセミナーのご案内 樹脂・ゴム成形加工業のための「自社データ学習AI」経営活用 セミナー詳細・申込はこちらから↓↓↓ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/120968 ■【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！ ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory_smart-factory_03271_S045

製造業における業務改善が求められる現代、現場の従業員が主体となった「現場主導」の改革が、企業の競争力を高める重要な要素として注目されています。 現場の知見を活かし、デジタルツールの導入や横展開を推進することで、業務の効率化や生産性向上が期待されています。 ここでは、現場主導の業務改革を成功させるための具体的なポイントについて解説します。 １．現場主導の重要性 製造業の現場は、製品の生産や品質管理など、企業の根幹を支える部分です。 そのため、現場で日々作業を行う従業員こそが業務改善の「主役」であるべきです。 彼らは日常の業務の中で発見した課題や改善策を直接実践することで、業務の効率を劇的に向上させる力を持っています。 しかし、そもそも業務改革のプロジェクト自体は経営陣から打ち出されるものであるため、現場からの反発を招くことが多く見受けられ、「そんなに簡単なものじゃない」と仰るでしょう。 本コラムでは現場主導の業務改革を行うために経営陣は何をすべきなのか、ご紹介します。 ２．デジタル技術の活用 まず現代の製造業では、デジタルトランスフォーメーション (DX) の推進が不可欠です。 IoTやAIを活用することで、従業員が業務の中で蓄積するデータをリアルタイムで可視化し、効率的な意思決定を行うことが可能になります。 現場の作業内容や機械の稼働データを分析し、問題が発生する前に対応策を講じることができれば、ダウンタイムを最小限に抑え、生産性を向上させることができます。 特に現場データの活用は、工場内での改善活動を支援し、企業全体のパフォーマンス向上にも寄与します。 このようなデータ駆動型の改善は、IoTやAIといった技術の進展により、ますます精度が高まり、持続的な改善活動が行えるようになっています。 ただ、ツールを導入することがDXではありません。 経済産業省の「DX推進ガイドラインVer1.0」では、DXを「企業がビジネス環境の激しい変化に対応し、データとデジタル技術を活用して、顧客や社会のニーズをもとに、製品やサービス、ビジネスモデルを変革するとともに、業務そのものや、組織、プロセス、企業文化、風土を変革し、競争の優位性を確立すること。」と記しているように、データやシステムを利用したうえで改革を行うことが必須です。 ３．経営陣が行うべきこと 業務改革のプロジェクトを行う上で、経営陣はこれらのポイントを抑えることが重要になります。 ビジョンの提示と共有 全社員に改革の目的と具体的な目標を明確に示し、企業全体が同じ方向に向かって進めるようにする。 現場との連携 現場の意見やニーズを理解し、従業員が自発的に改革に参加できる環境を整える。 リソースの提供 必要な技術やツール、教育を提供し、現場主導の改革が効果的に実行されるようサポートする。 文化の醸成 PDCAサイクルの活用や改善文化を推進し、失敗を恐れずチャレンジできる環境を作る。 ４．まとめ 本コラムでは製造業が現場主導で業務改革を行うポイントを解説いたしました。 では、具体的にどんな成功事例があるのか？どんな手法があるのか？詳細は船井総研が主催するセミナーで詳しく解説いたします。 ご興味のある方はぜひ下記セミナーにお申込みください。 ■関連するセミナーのご案内 AI活用のための「工場改革徹底解説」セミナー セミナー詳細・申込はこちらから↓↓↓ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/120453 製造業における業務改善が求められる現代、現場の従業員が主体となった「現場主導」の改革が、企業の競争力を高める重要な要素として注目されています。 現場の知見を活かし、デジタルツールの導入や横展開を推進することで、業務の効率化や生産性向上が期待されています。 ここでは、現場主導の業務改革を成功させるための具体的なポイントについて解説します。 １．現場主導の重要性 製造業の現場は、製品の生産や品質管理など、企業の根幹を支える部分です。 そのため、現場で日々作業を行う従業員こそが業務改善の「主役」であるべきです。 彼らは日常の業務の中で発見した課題や改善策を直接実践することで、業務の効率を劇的に向上させる力を持っています。 しかし、そもそも業務改革のプロジェクト自体は経営陣から打ち出されるものであるため、現場からの反発を招くことが多く見受けられ、「そんなに簡単なものじゃない」と仰るでしょう。 本コラムでは現場主導の業務改革を行うために経営陣は何をすべきなのか、ご紹介します。 ２．デジタル技術の活用 まず現代の製造業では、デジタルトランスフォーメーション (DX) の推進が不可欠です。 IoTやAIを活用することで、従業員が業務の中で蓄積するデータをリアルタイムで可視化し、効率的な意思決定を行うことが可能になります。 現場の作業内容や機械の稼働データを分析し、問題が発生する前に対応策を講じることができれば、ダウンタイムを最小限に抑え、生産性を向上させることができます。 特に現場データの活用は、工場内での改善活動を支援し、企業全体のパフォーマンス向上にも寄与します。 このようなデータ駆動型の改善は、IoTやAIといった技術の進展により、ますます精度が高まり、持続的な改善活動が行えるようになっています。 ただ、ツールを導入することがDXではありません。 経済産業省の「DX推進ガイドラインVer1.0」では、DXを「企業がビジネス環境の激しい変化に対応し、データとデジタル技術を活用して、顧客や社会のニーズをもとに、製品やサービス、ビジネスモデルを変革するとともに、業務そのものや、組織、プロセス、企業文化、風土を変革し、競争の優位性を確立すること。」と記しているように、データやシステムを利用したうえで改革を行うことが必須です。 ３．経営陣が行うべきこと 業務改革のプロジェクトを行う上で、経営陣はこれらのポイントを抑えることが重要になります。 ビジョンの提示と共有 全社員に改革の目的と具体的な目標を明確に示し、企業全体が同じ方向に向かって進めるようにする。 現場との連携 現場の意見やニーズを理解し、従業員が自発的に改革に参加できる環境を整える。 リソースの提供 必要な技術やツール、教育を提供し、現場主導の改革が効果的に実行されるようサポートする。 文化の醸成 PDCAサイクルの活用や改善文化を推進し、失敗を恐れずチャレンジできる環境を作る。 ４．まとめ 本コラムでは製造業が現場主導で業務改革を行うポイントを解説いたしました。 では、具体的にどんな成功事例があるのか？どんな手法があるのか？詳細は船井総研が主催するセミナーで詳しく解説いたします。 ご興味のある方はぜひ下記セミナーにお申込みください。 ■関連するセミナーのご案内 AI活用のための「工場改革徹底解説」セミナー セミナー詳細・申込はこちらから↓↓↓ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/120453

材料費や外注費は管理できていても、製造工数がきちんと把握できている企業は多くありません。 本コラムでは作業者が手を加えることなく工数を自動集計するシステムを紹介いたします。 １．正確な製造工数と見積の関係性 まず、利益を上げるためには材料費の変動・製造工数・固定費（機械の消耗費等）に即した適切な見積書が必要です。 つまり、正確な見積もりを行うことは、企業の成長において不可欠ということです。 しかし、実際に見積金額に正確な製造工数・固定費を組み込めている企業は多くなく、見積はベテラン社員の経験と勘に頼っている企業が多くあります。 それは実際の製造工数を正確に把握することが非常に難しいからです。 逆を言えば、実際の工数を把握することで効率的な生産計画を立て、利益が出る見積を作成し、大幅に生産性を向上させることができます。 以下では、RFIDセンサを活用した製造工数取得事例を紹介いたします。 ２．RFID活用事例企業の概要 当事例企業では、作業日報に作業者が実績を手書きし、別の担当者がシステムに転記、また別の担当者が作成したExcelのマクロを利用して可視化・分析を行っていました。 一見すると非常に効率が悪い作業のように見えますが、このような運用をしている企業は多くあります。 そこでRFIDを活用した結果、作業者が行う手間はほとんどなくなり、データは自動でシステムに飛ばされるため転記作業もなし。 さらに可視化・分析ツールは基幹システムと連携しているためマクロを組む必要もなくなり、いつでも見たい分析データがリアルタイムで見られるようになりました。 ３．RFIDシステムの詳細 事例企業では各工程の作業場にRFIDアンテナを設置し、センサが感知する作業スペースを区画し、作業者の帽子と作業指示書にRFIDタグを取り付けました。 これにより、作業者と指示書が作業スペースにある時間は「作業中」、作業者のみの場合は「段取り」など定義づけができるようになります（定義は企業の運用によってさまざまなカスタマイズが可能）。 そしてセンサが感知したデータは自動的にシステムに送信されます。 このシステムはコネクシオ様にご協力いただき実現しました。 結果、紙日報やタブレットよりも正確な製造工数データが手間なく収集できるようになりました。 ４．可視化・分析の詳細 上記のシステムによって正確な製造工数データが基幹システムに収集できました。 しかし、この貴重なデータは活用しないと全く意味がありません。 そこで、BIツールを活用して可視化・分析を行いました。 このBIツールも基幹システムと連携しているため、基幹システムに入っているデータはすべて活用できます。 そのため、設備の工賃や材料費・外注費・取得した工数データすべてを掛け合わせ、個別製品別・客先別・工程別といった様々な視点から原価算出が可能になりました。 また、BIツールの強みとして自動更新機能・クラウドへのアップロード機能があります。 自動更新機能は、設定した時間に自動的に基幹システムから最新のデータに更新する機能です。 この機能により、いつでも最新のデータがすぐに見られるようになります。 クラウドへのアップロード機能とは、ツールで作成した分析グラフをクラウドにアップできる機能です。 この機能では、作成した最新のデータ・グラフを外出先でも確認ができます。 例えば、営業の方が先方のオフィスでもデータが確認できるため、見積提示時に利益率の向上が期待できます。 ５．まとめ 以上、RFIDを活用した原価管理の最新事例を紹介いたしました。 労働者人口の減少・DX化が叫ばれている中、減らせる工数は減らす、よい事例であると考えています。 本コラムがお読みいただいている企業の皆様のさらなるご発展の一助になりますと幸いです。 正確なデータ分析につながる個別原価取得解説レポート ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ 基幹システムをフル活用し、個別原価も正確に算出できている企業はまだ多くありません。 ただし、原価計算は利益に直結します。 従業員100名以下でもできる個別原価取得方法をご紹介いたします。 https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory_smart-factory_02507_S045 材料費や外注費は管理できていても、製造工数がきちんと把握できている企業は多くありません。 本コラムでは作業者が手を加えることなく工数を自動集計するシステムを紹介いたします。 １．正確な製造工数と見積の関係性 まず、利益を上げるためには材料費の変動・製造工数・固定費（機械の消耗費等）に即した適切な見積書が必要です。 つまり、正確な見積もりを行うことは、企業の成長において不可欠ということです。 しかし、実際に見積金額に正確な製造工数・固定費を組み込めている企業は多くなく、見積はベテラン社員の経験と勘に頼っている企業が多くあります。 それは実際の製造工数を正確に把握することが非常に難しいからです。 逆を言えば、実際の工数を把握することで効率的な生産計画を立て、利益が出る見積を作成し、大幅に生産性を向上させることができます。 以下では、RFIDセンサを活用した製造工数取得事例を紹介いたします。 ２．RFID活用事例企業の概要 当事例企業では、作業日報に作業者が実績を手書きし、別の担当者がシステムに転記、また別の担当者が作成したExcelのマクロを利用して可視化・分析を行っていました。 一見すると非常に効率が悪い作業のように見えますが、このような運用をしている企業は多くあります。 そこでRFIDを活用した結果、作業者が行う手間はほとんどなくなり、データは自動でシステムに飛ばされるため転記作業もなし。 さらに可視化・分析ツールは基幹システムと連携しているためマクロを組む必要もなくなり、いつでも見たい分析データがリアルタイムで見られるようになりました。 ３．RFIDシステムの詳細 事例企業では各工程の作業場にRFIDアンテナを設置し、センサが感知する作業スペースを区画し、作業者の帽子と作業指示書にRFIDタグを取り付けました。 これにより、作業者と指示書が作業スペースにある時間は「作業中」、作業者のみの場合は「段取り」など定義づけができるようになります（定義は企業の運用によってさまざまなカスタマイズが可能）。 そしてセンサが感知したデータは自動的にシステムに送信されます。 このシステムはコネクシオ様にご協力いただき実現しました。 結果、紙日報やタブレットよりも正確な製造工数データが手間なく収集できるようになりました。 ４．可視化・分析の詳細 上記のシステムによって正確な製造工数データが基幹システムに収集できました。 しかし、この貴重なデータは活用しないと全く意味がありません。 そこで、BIツールを活用して可視化・分析を行いました。 このBIツールも基幹システムと連携しているため、基幹システムに入っているデータはすべて活用できます。 そのため、設備の工賃や材料費・外注費・取得した工数データすべてを掛け合わせ、個別製品別・客先別・工程別といった様々な視点から原価算出が可能になりました。 また、BIツールの強みとして自動更新機能・クラウドへのアップロード機能があります。 自動更新機能は、設定した時間に自動的に基幹システムから最新のデータに更新する機能です。 この機能により、いつでも最新のデータがすぐに見られるようになります。 クラウドへのアップロード機能とは、ツールで作成した分析グラフをクラウドにアップできる機能です。 この機能では、作成した最新のデータ・グラフを外出先でも確認ができます。 例えば、営業の方が先方のオフィスでもデータが確認できるため、見積提示時に利益率の向上が期待できます。 ５．まとめ 以上、RFIDを活用した原価管理の最新事例を紹介いたしました。 労働者人口の減少・DX化が叫ばれている中、減らせる工数は減らす、よい事例であると考えています。 本コラムがお読みいただいている企業の皆様のさらなるご発展の一助になりますと幸いです。 正確なデータ分析につながる個別原価取得解説レポート ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ 基幹システムをフル活用し、個別原価も正確に算出できている企業はまだ多くありません。 ただし、原価計算は利益に直結します。 従業員100名以下でもできる個別原価取得方法をご紹介いたします。 https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory_smart-factory_02507_S045

今回は製造業における見積りのAI活用について紹介させて頂きます。 １．製造業における見積りの課題 ＜見積の精度・効率が低い＞ 特に、個別受注生産（新規品の多い）の企業では原価精度が低くなる傾向にあります。 顧客ごとに要件や仕様・内容が異なると、見積りが複雑になるためです。 見積りの作成に時間がかかったり、適切な納期や単価の設定ができなかったりする恐れがあります。 ＜見積りデータが管理されていない＞ 見積りをExcelで作成していたり、さらにそのExcelを個人PCで管理している場合、過去に請け負ったデータ・資料がすぐに参照できないという課題があります。 類似案件や過去の事例が見つからないため、見積り作成に時間がかかるのです。 過去案件などを周りに聞いて回るような作業が発生してしまいます。 ＜見積方法が統一されていない＞ 見積りの作成業務が属人化しやすくなる点も課題です。 見積りの作成プロセスが標準化されていない場合、社長や工場長などのごく限られた経験者しか見積りができないという事態に陥ります。 一部のベテラン担当者しか見積りが出来ないという状況は、中小製造業だけでなく、大企業でも起こりやすいため注意が必要です。 見積業務は、会社に利益をもたらす根源でもある為、非常に重要な業務ですが、一方でベテランしか出来ないブラックボックス化してしまっているという状況はよく耳にする話です。 ２．AIを活用した見積りの自動化とは 見積りを自動化する上でまず重要なことは、図面を含めた過去案件を一元で管理データするということです。 Excelのままでは、作成した担当者はわかっても、他の担当者からではわかりません。 これでは、情報が共有されていないのと同じ状況です。 大事なことは全部の情報をデータベース化することで、「いつでも」「誰でも」「簡単に」情報が閲覧できる仕組みが出来ることです。 昨今では、AIを活用して過去の類似した図面を検索できるような「類似図面検索システム」が利用されるようになっています。 このようなシステムで、PDFや３Ｄデータをアップロードすることで、その形状と類似した図面（案件）を誰でも簡単に取得することができるようになります。 これにより、過去の担当者を探し回るような作業も発生せずに「それがわかっていたら簡単に見積りができたのに・・」という情報を共有の不備から発生する、作業のムダもなくなります。 また、AIにより見積価格を予測するシステム開発も行われています。 これは、新規品の多い受注生産がメインの企業で取組みが見られます。 個別受注製品は見積りが複雑でベテランの担当者しか出来ない領域になっている場合が多くあります。 これは、工程の予測やそれぞれの工程工数を予測するのは長年の経験が必要となる為です。 過去の実績データを分析して、見積りに重要な必要な項目を再定義して、工数を予測するモデルを構築します。 この場合、実績工数をもとに、重量やサイズなどをパラメータとして、それぞれの相関関係などを検証していきます。 精度が高い予測モデルが構築出来れば、見積りを算出することが出来ます。 （リピート品はコストテーブルなどをシステムで持つことで見積りすることが可能です） ３．AI見積りシステム費と導入事例３選 １．３Ｄ図面類似図面検索を導入した事例 【業種】 プラスチック試作 【問題】 複雑形状の試作（一品モノ）の受注が多く、過去の類似案件から生産時間を割り出し、見積もり を作成していました。 見積データが一元化されていなかった為、過去の図面情報・製作情報の検索 に多くの時間と労力がかかり、「わかる人はわかる」という状況で作業が属人化していました。 【システム導入】 ３Ｄ図面での類似図面検索システムを導入しました。 ３Ｄ図面と過去の営業情報・加工情報を紐づけることで、３Ｄ図面をアップロードするだけで簡単にシステム上にて類似図面、案件情報が取得できるようになりました。 なお、この類似図面検索システムは図面との紐づけ項目が多くあり、画面設計にもこだわりがあった為、オリジナル開発としました。 【効果】 情報が一元化され、図面検索により検索時間が75％削減されまた。 過去案件の見積・営業情報の 共有化されたので、「それを知っていたらすぐに対応できたのに」といったムダがなくなり、業務全 体の効率化に繋がりました。 ２．PDF類似図面検索を既存の基幹システムを連携しながら導入した事例 【業種】 金属加工 【問題】 類似形状が非常に多く、わかる人しかわからない、過去の案件を探すのに苦労していました。 【システム導入】 客先支給はPDF図面の為、PDF図面における類似図面検索システムを導入しました。 図面に紐づいたデータは既存の基幹システムにある為、図面と基幹システムをキーNoで紐づけ、類似図面を検索システムで検索して、DBは基幹システムを参照できるようにシステムを構築しました。 なお、この類似図面検索システムはお客様の要望でオリジナル開発としました。 【効果】 過去の類似図面が簡単に検索でき、また、図面も閲覧しやすいように画面設計したため、業務で多く利用されるシステムとなりました。 このシステムは営業部門だけでなく、設計・生産管理・製造など様々な部門で利用するシステムになっています。 ３．個別受注生産において工数の予測モデル（見積自動化システム）を導入した事例 【業種】 金型加工 【問題】 個別受注生産多く、ベテラン担当者が担当しているが、見積り算出がブラックボックス化し、 後継者問題がありました。 【システム導入】 新規品は工数を予測するのが、難しい為、過去のデータから様々なパラメータの分析を行い、工数を予測するモデルを構築しました。 ただし、モデルは将来的にデータが増えていき、フィードバックしていくことで、精度向上を図っていきます。 【効果】 見積り作業が標準化された為、「いつでも」「誰でも」「簡単に」同じ品質で見積り業務が出来るよ うになりました。 また、見積り業務の負荷や後継者問題からも脱却することが出来ました。 上記は、株式会社船井総合研究所が支援に入った事例として紹介致しました。 また、類似図面検索システムの費用について、 パッケージ品であれば月額数万～十数万円（機能次第）となり、パッケージ品でもカスタマイズが可能な場合は、初期で数百万円～1,000万円（要件次第）が発生します。 オリジナル開発の場合では、システム開発費で800～2,000万円程度かかります。 （要件次第） ４．AI導入の進め方と３つの注意点 ＜AI導入の進め方＞ １．目的とニーズの明確化 AIを導入する目的やニーズを明確に定義します。 類似図面検索システムは様々な部門で活用することが出来ます。 システム導入の対象範囲や目的（どこの何を改善したいか）を明確にしましょう。 ２．データの収集と前処理 貴社の過去の見積データ、加工データや図面データが必須となります。 必要なデータを収集し、必要な前処理を行いましょう。 データの品質や量、形式にも注意を払いましょう。 データ数が多ければ多いほどAIシステムの質が向上しますが、一方で登録データが数十万件もあると登録に非常に多くの労力・コストがかかります。 その場合は、直近数年分を採用するのが良いでしょう。 ３．パッケージ品やスクラッチ開発の選択 類似図面検索システムにおいては、近年パッケージ品を提供するメーカーも増えてきており、機能も充実してきています。 これらは主にPDFや３Ｄ図面から類似図面を検索するものが主流となっています。 各ベンダーにてデモも相談できますので、自社の状況について相談するのも良いでしょう。 また、パッケージ品の場合は、機能拡張に制限がございますので、自社オリジナルで開発した場合は弊社にご相談ください。 見積の予測モデルについては、各社それぞれの対応となりパッケージ品では難しくなります。 こちらも弊社にご相談頂ければ幸いです。 ４．モデルの学習と評価 選んだAIモデル（サービス）を自社のデータで学習させ、その性能を評価します。 学習方法やパラメータの調整によってモデルの精度を高めていきます。 ５．導入と運用 学習したAIモデルを実際の業務に導入し、運用します。 トライアル期間を設け、結果を評価しながら適切な調整や改善を行いましょう。 これらのステップを踏みながら、AIを導入することで効果的な活用ができるでしょう。 ＜AI選定時の3つの注意点＞ ①「課題の抽出、目的とニーズの明確化」の注意点 AI導入おけるもっと重要な箇所は、冒頭の「課題の抽出、目的とニーズの明確化」です。 ＜どこが課題＞で＜何を目的に導入するのか＞をユーザー側は明確にする必要があります。 ＜目的＞が曖昧だったり、ブレてしまうと、どういうAIを選定するか？の際に、AIを当てはめることが優先され、結果的に導入されたものがさほど意味がない（当初の課題を解決してくれない）ものになってしまいます。 これを回避するには、課題抽出の時点からある程度のAIの知識（何が出来て何が出来ないか）を知っておく必要があります。 課題のすべてをAIが解決してくれるわけではないのです。 「うちの課題をAIで何か解決してくれないか？」という視点で始めると、AIを入れることが目的になるので、ほとんどの場合は、途中で頓挫しますので注意しましょう。 ②「AIベンダーとの付き合い方」の注意点 AIベンダーはユーザーから与えられた要望に対して、自社製品を使って必死に知恵を絞り出します。 しかし、根本的に課題抽出から間違っている場合も多くあります。 それは「そもそもAIで解決すべきではない」という結論です。 課題に対して、解決方法（アプローチ方法）はいくつかあります。 課題抽出の段階で、どの方法なら出来そうか？技術的なハードルを目途つけながらやっていくことが必要です。 全く考えないまま（知識がないまま）実施していくと、いわゆる「ベンダーの言いなり」となり、ベンダーが主導権を握り、自社ではハンドリングが出来なくなっていきます。 ③手元の「データ」の注意点 AIモデルを作る上で過去データは欠かせないものです。 データ分析をする場合、過去のデータがあるから問題ないというわけでもありません。 データ量（十分なデータ量があるか）、データ質（欠けたデータないか、信ぴょう性のあるデータか）データ構造（データ分析しやすいデータ構造になっているか）を事前に確認することが必要です。 使えると思っていたデータは実は、データ分析（モデル構築）の観点で見た場合、一部しか使うことが出来ない、もしくは全く使えない（いわゆるゴミデータ）ということはよくあることです。 これは「現場の言う＜データがある＞」「データサイエンティストが言う＜データがある＞」は意味が異なる為です。 データ分析は依頼する前に、きちんとデータ分析の依頼先に確認してもらいましょう。 見積のAI活用に関して困りごとがございましたら、お気軽にご相談下さい。 見積のAI活用に限らず、 【製造業での悩み・困っていること・相談したい】について、何でもご相談下さい。 いつも当コラムをご愛読頂きましてありがとうございます。 今回は製造業における見積りのAI活用について紹介させて頂きます。 １．製造業における見積りの課題 ＜見積の精度・効率が低い＞ 特に、個別受注生産（新規品の多い）の企業では原価精度が低くなる傾向にあります。 顧客ごとに要件や仕様・内容が異なると、見積りが複雑になるためです。 見積りの作成に時間がかかったり、適切な納期や単価の設定ができなかったりする恐れがあります。 ＜見積りデータが管理されていない＞ 見積りをExcelで作成していたり、さらにそのExcelを個人PCで管理している場合、過去に請け負ったデータ・資料がすぐに参照できないという課題があります。 類似案件や過去の事例が見つからないため、見積り作成に時間がかかるのです。 過去案件などを周りに聞いて回るような作業が発生してしまいます。 ＜見積方法が統一されていない＞ 見積りの作成業務が属人化しやすくなる点も課題です。 見積りの作成プロセスが標準化されていない場合、社長や工場長などのごく限られた経験者しか見積りができないという事態に陥ります。 一部のベテラン担当者しか見積りが出来ないという状況は、中小製造業だけでなく、大企業でも起こりやすいため注意が必要です。 見積業務は、会社に利益をもたらす根源でもある為、非常に重要な業務ですが、一方でベテランしか出来ないブラックボックス化してしまっているという状況はよく耳にする話です。 ２．AIを活用した見積りの自動化とは 見積りを自動化する上でまず重要なことは、図面を含めた過去案件を一元で管理データするということです。 Excelのままでは、作成した担当者はわかっても、他の担当者からではわかりません。 これでは、情報が共有されていないのと同じ状況です。 大事なことは全部の情報をデータベース化することで、「いつでも」「誰でも」「簡単に」情報が閲覧できる仕組みが出来ることです。 昨今では、AIを活用して過去の類似した図面を検索できるような「類似図面検索システム」が利用されるようになっています。 このようなシステムで、PDFや３Ｄデータをアップロードすることで、その形状と類似した図面（案件）を誰でも簡単に取得することができるようになります。 これにより、過去の担当者を探し回るような作業も発生せずに「それがわかっていたら簡単に見積りができたのに・・」という情報を共有の不備から発生する、作業のムダもなくなります。 また、AIにより見積価格を予測するシステム開発も行われています。 これは、新規品の多い受注生産がメインの企業で取組みが見られます。 個別受注製品は見積りが複雑でベテランの担当者しか出来ない領域になっている場合が多くあります。 これは、工程の予測やそれぞれの工程工数を予測するのは長年の経験が必要となる為です。 過去の実績データを分析して、見積りに重要な必要な項目を再定義して、工数を予測するモデルを構築します。 この場合、実績工数をもとに、重量やサイズなどをパラメータとして、それぞれの相関関係などを検証していきます。 精度が高い予測モデルが構築出来れば、見積りを算出することが出来ます。 （リピート品はコストテーブルなどをシステムで持つことで見積りすることが可能です） ３．AI見積りシステム費と導入事例３選 １．３Ｄ図面類似図面検索を導入した事例 【業種】 プラスチック試作 【問題】 複雑形状の試作（一品モノ）の受注が多く、過去の類似案件から生産時間を割り出し、見積もり を作成していました。 見積データが一元化されていなかった為、過去の図面情報・製作情報の検索 に多くの時間と労力がかかり、「わかる人はわかる」という状況で作業が属人化していました。 【システム導入】 ３Ｄ図面での類似図面検索システムを導入しました。 ３Ｄ図面と過去の営業情報・加工情報を紐づけることで、３Ｄ図面をアップロードするだけで簡単にシステム上にて類似図面、案件情報が取得できるようになりました。 なお、この類似図面検索システムは図面との紐づけ項目が多くあり、画面設計にもこだわりがあった為、オリジナル開発としました。 【効果】 情報が一元化され、図面検索により検索時間が75％削減されまた。 過去案件の見積・営業情報の 共有化されたので、「それを知っていたらすぐに対応できたのに」といったムダがなくなり、業務全 体の効率化に繋がりました。 ２．PDF類似図面検索を既存の基幹システムを連携しながら導入した事例 【業種】 金属加工 【問題】 類似形状が非常に多く、わかる人しかわからない、過去の案件を探すのに苦労していました。 【システム導入】 客先支給はPDF図面の為、PDF図面における類似図面検索システムを導入しました。 図面に紐づいたデータは既存の基幹システムにある為、図面と基幹システムをキーNoで紐づけ、類似図面を検索システムで検索して、DBは基幹システムを参照できるようにシステムを構築しました。 なお、この類似図面検索システムはお客様の要望でオリジナル開発としました。 【効果】 過去の類似図面が簡単に検索でき、また、図面も閲覧しやすいように画面設計したため、業務で多く利用されるシステムとなりました。 このシステムは営業部門だけでなく、設計・生産管理・製造など様々な部門で利用するシステムになっています。 ３．個別受注生産において工数の予測モデル（見積自動化システム）を導入した事例 【業種】 金型加工 【問題】 個別受注生産多く、ベテラン担当者が担当しているが、見積り算出がブラックボックス化し、 後継者問題がありました。 【システム導入】 新規品は工数を予測するのが、難しい為、過去のデータから様々なパラメータの分析を行い、工数を予測するモデルを構築しました。 ただし、モデルは将来的にデータが増えていき、フィードバックしていくことで、精度向上を図っていきます。 【効果】 見積り作業が標準化された為、「いつでも」「誰でも」「簡単に」同じ品質で見積り業務が出来るよ うになりました。 また、見積り業務の負荷や後継者問題からも脱却することが出来ました。 上記は、株式会社船井総合研究所が支援に入った事例として紹介致しました。 また、類似図面検索システムの費用について、 パッケージ品であれば月額数万～十数万円（機能次第）となり、パッケージ品でもカスタマイズが可能な場合は、初期で数百万円～1,000万円（要件次第）が発生します。 オリジナル開発の場合では、システム開発費で800～2,000万円程度かかります。 （要件次第） ４．AI導入の進め方と３つの注意点 ＜AI導入の進め方＞ １．目的とニーズの明確化 AIを導入する目的やニーズを明確に定義します。 類似図面検索システムは様々な部門で活用することが出来ます。 システム導入の対象範囲や目的（どこの何を改善したいか）を明確にしましょう。 ２．データの収集と前処理 貴社の過去の見積データ、加工データや図面データが必須となります。 必要なデータを収集し、必要な前処理を行いましょう。 データの品質や量、形式にも注意を払いましょう。 データ数が多ければ多いほどAIシステムの質が向上しますが、一方で登録データが数十万件もあると登録に非常に多くの労力・コストがかかります。 その場合は、直近数年分を採用するのが良いでしょう。 ３．パッケージ品やスクラッチ開発の選択 類似図面検索システムにおいては、近年パッケージ品を提供するメーカーも増えてきており、機能も充実してきています。 これらは主にPDFや３Ｄ図面から類似図面を検索するものが主流となっています。 各ベンダーにてデモも相談できますので、自社の状況について相談するのも良いでしょう。 また、パッケージ品の場合は、機能拡張に制限がございますので、自社オリジナルで開発した場合は弊社にご相談ください。 見積の予測モデルについては、各社それぞれの対応となりパッケージ品では難しくなります。 こちらも弊社にご相談頂ければ幸いです。 ４．モデルの学習と評価 選んだAIモデル（サービス）を自社のデータで学習させ、その性能を評価します。 学習方法やパラメータの調整によってモデルの精度を高めていきます。 ５．導入と運用 学習したAIモデルを実際の業務に導入し、運用します。 トライアル期間を設け、結果を評価しながら適切な調整や改善を行いましょう。 これらのステップを踏みながら、AIを導入することで効果的な活用ができるでしょう。 ＜AI選定時の3つの注意点＞ ①「課題の抽出、目的とニーズの明確化」の注意点 AI導入おけるもっと重要な箇所は、冒頭の「課題の抽出、目的とニーズの明確化」です。 ＜どこが課題＞で＜何を目的に導入するのか＞をユーザー側は明確にする必要があります。 ＜目的＞が曖昧だったり、ブレてしまうと、どういうAIを選定するか？の際に、AIを当てはめることが優先され、結果的に導入されたものがさほど意味がない（当初の課題を解決してくれない）ものになってしまいます。 これを回避するには、課題抽出の時点からある程度のAIの知識（何が出来て何が出来ないか）を知っておく必要があります。 課題のすべてをAIが解決してくれるわけではないのです。 「うちの課題をAIで何か解決してくれないか？」という視点で始めると、AIを入れることが目的になるので、ほとんどの場合は、途中で頓挫しますので注意しましょう。 ②「AIベンダーとの付き合い方」の注意点 AIベンダーはユーザーから与えられた要望に対して、自社製品を使って必死に知恵を絞り出します。 しかし、根本的に課題抽出から間違っている場合も多くあります。 それは「そもそもAIで解決すべきではない」という結論です。 課題に対して、解決方法（アプローチ方法）はいくつかあります。 課題抽出の段階で、どの方法なら出来そうか？技術的なハードルを目途つけながらやっていくことが必要です。 全く考えないまま（知識がないまま）実施していくと、いわゆる「ベンダーの言いなり」となり、ベンダーが主導権を握り、自社ではハンドリングが出来なくなっていきます。 ③手元の「データ」の注意点 AIモデルを作る上で過去データは欠かせないものです。 データ分析をする場合、過去のデータがあるから問題ないというわけでもありません。 データ量（十分なデータ量があるか）、データ質（欠けたデータないか、信ぴょう性のあるデータか）データ構造（データ分析しやすいデータ構造になっているか）を事前に確認することが必要です。 使えると思っていたデータは実は、データ分析（モデル構築）の観点で見た場合、一部しか使うことが出来ない、もしくは全く使えない（いわゆるゴミデータ）ということはよくあることです。 これは「現場の言う＜データがある＞」「データサイエンティストが言う＜データがある＞」は意味が異なる為です。 データ分析は依頼する前に、きちんとデータ分析の依頼先に確認してもらいましょう。 見積のAI活用に関して困りごとがございましたら、お気軽にご相談下さい。 見積のAI活用に限らず、 【製造業での悩み・困っていること・相談したい】について、何でもご相談下さい。

製造業におけるAI（人工知能）の導入で労働市場への影響について様々な憶測が飛び交っています。 確かにAIの急速な進歩により、製造業界は大きな変革の時期を迎えています。 これにより、製造業で働く人々の仕事が大きく変わる可能性があります。 一部では、AIの導入により製造業の多くの作業が自動化され、作業者の仕事が不要になるという議論もありますが、実際にはそう単純なことではありません。 製造業におけるAIの導入による変化は、単純な仕事の自動化だけに留まらず、新たな働き方やスキルの需要の変化ももたらすでしょう。 AIの導入による影響について、2024年の展望を考えてみましょう。 １．AIを導入することで、製造業の仕事はどのように変わるのか？ AIの導入により、製造業の仕事は劇的に変わる可能性があります。 これまで人間が行ってきた単純で反復的な作業は、すでにRPAなどにより自動化されることで作業効率が向上しています。 今後はAIの導入でその傾向はさらに加速されるでしょう。 今までの製造業における多くの作業は肉体労働や機械操作が中心でしたが、AIの導入によりこれらの作業が自動化される作業フローの最適化が予想されます。 具体的には、例えば、製品の組み立てや梱包などの単純かつ反復的な作業がロボットや自動化システムによって実行されるようになるでしょう。 これにより、作業の効率化や精度向上が期待されます。 品質管理において、画像認識などの技術を活用し、製品不良を自動的かつ早期に検出、判定してくれます。 また、AI導入によりデータ解析や予測能力が向上し、生産計画の最適化や在庫管理の効率化が可能となります。 これにより、従来の生産管理や運用における「人間の判断に頼る部分」が自動化され、より効率的でリアルタイムな生産プロセスが実現されるようになるでしょう。 予防保全の面でもAI導入により機器や設備の状態を常に監視し、異常の検出や傾向の把握などにも活用が期待されています。 このような変化により、製造業の効率化が進む一方で、新たなスキルや専門知識を持つ人材が求められることになります。 例えば、AIシステムの開発や保守、センサーやロボットのプログラミング、データ解析に基づく意思決定など、高度なスキルや専門知識が求められる作業が増加する可能性があります。 また、AIと共に働くことで、人的な要素や感性、コミュニケーション能力など、AIでは代替できない人間の付加価値が求められることも考えられます ２．AI導入によって、作業者の仕事はなくなるのか？ AIの急速な進化により、多くの産業において様々な変化がもたらされています。 特に製造業においては、AIの導入による作業者の置き換えや仕事の自動化が関心を集めています。 一部では、AIの導入によって作業者の仕事がなくなるという懸念が表明されていますが、実際のところはどうなのでしょうか。 確かに一部の単純作業はAIによって自動化される可能性がありますが、これによって作業者の仕事が完全になくなるわけではありません。 むしろ、作業者の仕事は変化し、高度なスキルや知識を要する作業にシフトする可能性があります。 例えば、AIを活用して生産プロセスを監視・管理するエンジニアや、AIのアルゴリズムを構築・最適化する専門家などが、今後ますます重要な存在となるでしょう。 また、人間の感性や創造力、コミュニケーション能力など、AIにはない人間独自の能力が求められる分野も存在し、それらの価値が高まることが予想されます。 AIは仕事を奪う脅威ではなく、AIを考える時に重要なのは、 「AIを上手く活用し、ベテラン作業などを標準化して属人化した業務から脱却すること」や 「年々業務負荷が増えていく中で、作業者の負担をより軽減し、より高い付加価値を生み出す作業に移行していく」ことです。 一方で覚えておかなければならないのは、AIは最先端の革新的な技術ですが、万能ではありません。 ゆえに、製造業におけるAI導入の鍵は「協働」です。 AIは作業者の負担を軽減し、より高い付加価値を生み出す手助けとなりますが、AIを導入する上で業務の適切な再設計は必ず必要となります。 全体業務の中で「どこにAIを導入してどう運用するか」は人間が決めることです。 また、AIが苦手な部分（製造は状況がよく変わる）は人間がサポートしていく必要がまだまだあります。 AIによって自動化される作業が増える中で、創造性や柔軟性など人間が優れた能力はこれまで以上に求められるでしょう。 ３．まとめ AI導入によって製造業の仕事がなくなるのか？それとも変わるのか？2024年の展望を考えると、製造業は今後数年で確実に変化するでしょう。 AIは人の仕事を奪うなど、ネガティブな面が強調されることもありますが、＜AIは仕事を奪いません＞。 むしろ、AIの導入は人手不足の問題やコスト削減、品質向上など製造業界にとっても多くのメリットがあります。 従来の人手に頼った仕事の仕方では、人材も集まって来ず、従業員は消耗していくばかりです。 残念ながら今は長時間労働が前提とした働き方が多いですが、長時間労働のすべてが付加価値の高い仕事ではないはずです。 「人がやるべき仕事」「AIにやらせる仕事」の役割分担がより明確になっていく中で、生産性の低い作業は自然になくなっていくでしょう。 今後、一部の作業はAIによって自動化され、それによって作業者の仕事も変化します。 それは悪いことではなく、新たな技術や専門知識を身につけることで、製造業界でのキャリアパスは広がる可能性があります。 AIと人間は、相互補完的に働くことで、製造業はより効率的かつ持続可能な形で発展していかなければなりません。 AIはブームではなく、取り組むことが当たり前の時代に今後は間違いなくなっていきます。 ５年前と今と比較して、業務の仕方が変わっていない企業は多いと思いますが、今と５年後を比較して、業務の仕方が変わっていない企業が今後発展していくことは難しいかもしれません。 いかがですか？ＡＩの導入するための方法や活用事例をより具体的に詳細をお知りになりたい場合はお気軽に弊社にご相談ください。 最後までお読みいただきありがとうございました。 製造業におけるAI（人工知能）の導入で労働市場への影響について様々な憶測が飛び交っています。 確かにAIの急速な進歩により、製造業界は大きな変革の時期を迎えています。 これにより、製造業で働く人々の仕事が大きく変わる可能性があります。 一部では、AIの導入により製造業の多くの作業が自動化され、作業者の仕事が不要になるという議論もありますが、実際にはそう単純なことではありません。 製造業におけるAIの導入による変化は、単純な仕事の自動化だけに留まらず、新たな働き方やスキルの需要の変化ももたらすでしょう。 AIの導入による影響について、2024年の展望を考えてみましょう。 １．AIを導入することで、製造業の仕事はどのように変わるのか？ AIの導入により、製造業の仕事は劇的に変わる可能性があります。 これまで人間が行ってきた単純で反復的な作業は、すでにRPAなどにより自動化されることで作業効率が向上しています。 今後はAIの導入でその傾向はさらに加速されるでしょう。 今までの製造業における多くの作業は肉体労働や機械操作が中心でしたが、AIの導入によりこれらの作業が自動化される作業フローの最適化が予想されます。 具体的には、例えば、製品の組み立てや梱包などの単純かつ反復的な作業がロボットや自動化システムによって実行されるようになるでしょう。 これにより、作業の効率化や精度向上が期待されます。 品質管理において、画像認識などの技術を活用し、製品不良を自動的かつ早期に検出、判定してくれます。 また、AI導入によりデータ解析や予測能力が向上し、生産計画の最適化や在庫管理の効率化が可能となります。 これにより、従来の生産管理や運用における「人間の判断に頼る部分」が自動化され、より効率的でリアルタイムな生産プロセスが実現されるようになるでしょう。 予防保全の面でもAI導入により機器や設備の状態を常に監視し、異常の検出や傾向の把握などにも活用が期待されています。 このような変化により、製造業の効率化が進む一方で、新たなスキルや専門知識を持つ人材が求められることになります。 例えば、AIシステムの開発や保守、センサーやロボットのプログラミング、データ解析に基づく意思決定など、高度なスキルや専門知識が求められる作業が増加する可能性があります。 また、AIと共に働くことで、人的な要素や感性、コミュニケーション能力など、AIでは代替できない人間の付加価値が求められることも考えられます ２．AI導入によって、作業者の仕事はなくなるのか？ AIの急速な進化により、多くの産業において様々な変化がもたらされています。 特に製造業においては、AIの導入による作業者の置き換えや仕事の自動化が関心を集めています。 一部では、AIの導入によって作業者の仕事がなくなるという懸念が表明されていますが、実際のところはどうなのでしょうか。 確かに一部の単純作業はAIによって自動化される可能性がありますが、これによって作業者の仕事が完全になくなるわけではありません。 むしろ、作業者の仕事は変化し、高度なスキルや知識を要する作業にシフトする可能性があります。 例えば、AIを活用して生産プロセスを監視・管理するエンジニアや、AIのアルゴリズムを構築・最適化する専門家などが、今後ますます重要な存在となるでしょう。 また、人間の感性や創造力、コミュニケーション能力など、AIにはない人間独自の能力が求められる分野も存在し、それらの価値が高まることが予想されます。 AIは仕事を奪う脅威ではなく、AIを考える時に重要なのは、 「AIを上手く活用し、ベテラン作業などを標準化して属人化した業務から脱却すること」や 「年々業務負荷が増えていく中で、作業者の負担をより軽減し、より高い付加価値を生み出す作業に移行していく」ことです。 一方で覚えておかなければならないのは、AIは最先端の革新的な技術ですが、万能ではありません。 ゆえに、製造業におけるAI導入の鍵は「協働」です。 AIは作業者の負担を軽減し、より高い付加価値を生み出す手助けとなりますが、AIを導入する上で業務の適切な再設計は必ず必要となります。 全体業務の中で「どこにAIを導入してどう運用するか」は人間が決めることです。 また、AIが苦手な部分（製造は状況がよく変わる）は人間がサポートしていく必要がまだまだあります。 AIによって自動化される作業が増える中で、創造性や柔軟性など人間が優れた能力はこれまで以上に求められるでしょう。 ３．まとめ AI導入によって製造業の仕事がなくなるのか？それとも変わるのか？2024年の展望を考えると、製造業は今後数年で確実に変化するでしょう。 AIは人の仕事を奪うなど、ネガティブな面が強調されることもありますが、＜AIは仕事を奪いません＞。 むしろ、AIの導入は人手不足の問題やコスト削減、品質向上など製造業界にとっても多くのメリットがあります。 従来の人手に頼った仕事の仕方では、人材も集まって来ず、従業員は消耗していくばかりです。 残念ながら今は長時間労働が前提とした働き方が多いですが、長時間労働のすべてが付加価値の高い仕事ではないはずです。 「人がやるべき仕事」「AIにやらせる仕事」の役割分担がより明確になっていく中で、生産性の低い作業は自然になくなっていくでしょう。 今後、一部の作業はAIによって自動化され、それによって作業者の仕事も変化します。 それは悪いことではなく、新たな技術や専門知識を身につけることで、製造業界でのキャリアパスは広がる可能性があります。 AIと人間は、相互補完的に働くことで、製造業はより効率的かつ持続可能な形で発展していかなければなりません。 AIはブームではなく、取り組むことが当たり前の時代に今後は間違いなくなっていきます。 ５年前と今と比較して、業務の仕方が変わっていない企業は多いと思いますが、今と５年後を比較して、業務の仕方が変わっていない企業が今後発展していくことは難しいかもしれません。 いかがですか？ＡＩの導入するための方法や活用事例をより具体的に詳細をお知りになりたい場合はお気軽に弊社にご相談ください。 最後までお読みいただきありがとうございました。

皆様ご存じの通り、日本の人口は減少しており、生産年齢人口も減少しております。 生産年齢人口は1995年から減少が続いており、2021年は7,450人、2055年は5,028人まで減少すると言われております。 そこで、製造業が品質低下を招かないためにも行うべきことの一つが技術伝承です。 １．技術伝承とは？技術伝承の現状 技術伝承とは、熟練技術者の知識・経験・感覚(ノウハウ)を若手技術者へ伝えていくことです。 一般的な知識も大切ですが、自社独自のノウハウを伝承することが重要であると考えます。 製造業では、熟練技術など属人化されている業務を抱えている会社が多くあります。 見積業務・生産計画・現場の段取り・修理や保守・在庫管理など様々あると思います。 業務が属人化されてしまうと、その担当者しか詳細が分からない、担当者がいないと仕事が進まない、担当者への業務負荷が高まる、担当者が辞めてしまうなどの問題が発生します。 これら業務を遂行するため知識や技術を伝承しようと思っても、ここにも様々な問題が発生します。 令和4年 厚生労働省 能力開発基本調査によると、技能伝承に問題があるとする事業所は41.2%となっています。(能力開発基本調査では‘技術継承’と記載されていますが、本コラムでは‘技術伝承’と記載しています) 出典：厚生労働省 令和４年度「能力開発基本調査」 産業別にみると、 建設業：63.1% 学術研究,専門・技術サービス業：60.1% 製造業：59.5%。 製造業では、60%近くの会社が技術伝承に問題を抱えていることが分かります。 出典：厚生労働省 令和４年度「能力開発基本調査」 ２．技術伝承を進める上での５つの課題点 技術伝承を進める取り組みについて詳細な内容は下図となります。 1.退職者の中から必要な者を選抜して雇用延長、嘱託による再雇用を行い指導者として活用している：65.2% 2.中途採用を増やしている：46.4% 3.新規学卒者の採用を増やしている：29.2% 出典：厚生労働省 令和４年度「能力開発基本調査」 しかし、技術伝承を進める上で、中途人材や新卒採用を増やすだけでは技術の伝承は進みません。 また、 不足している技能を補うために 契約社員、派遣社員を活用している：20.4% 事業所外への外注を活用している：14.5% 上記の場合、自社のノウハウは蓄積されず、逆に流出してしまう可能性もあります。 技術伝承を行うためには、社内の体制を整え、会社一丸となって取り組むことが大切です。 退職予定者の伝承すべき技能・ノウハウ等を 文書化、データベース化、マニュアル化している：21.5% 技能伝承のための特別な教育訓練により、 若年・中堅層に対する技能・ノウハウ等を伝承している：19.1% 上記は非常によい取り組みであると思います。一方で、取り組めている会社は2割程度に過ぎません。 なぜ2割程度に過ぎないのか？ 技術伝承の重要性を理解していない 技術伝承の適切な方法が分からない 文書化、マニュアル化のやり方が分からない 教育訓練する時間がない など多岐に渡ると思います。 また、 マニュアルを作成しても全く活用されていない 訓練を行っただけで、フォローがされていない など、技術伝承に取り組んでみたが上手くいっていない場合もあると思います。 技術伝承が進まないと、生産性悪化や品質低下などを招き、結果的に企業の競争力が失われる可能性があります。自社ノウハウがブラックボックスになっている、もしくはブラックボックスになっていると感じている企業では今後、より大きな問題点となっていくでしょう。 ３．AI時代における技術伝承課題の解決策５選 IT技術を活用した技術伝承方法をご紹介します。 ①技能・ノウハウ等を文書化、マニュアル化する際、動画などを活用する テキストでのマニュアルが活用しづらい場合、マニュアルの動画化は非常に有効です。作業がイメージしやくすなり、また、昨今のサービスではマニュアルが対象者に閲覧されたかどうかを管理することも出来ます。 ②IoTセンサーなどのツールを活用し機械などの予知保全に活用する 保守員の技術伝承はかなり時間がかかるものです。これまで感覚的だった振動や異音などから判断する予防保全について、データを蓄積、活用することで機械の保守、修理など高度な知識・技術を伝承することが出来ます。 ③IoTセンサーを活用し段取り時間の削減を行う 製造現場の課題である熟練作業者の段取りプロセスをデータ化・可視化することで、若手技術者でもベテラン同様のセットに早く持っていくことが出来るようになります。可視化することで、情報は共有化され、段取り時間を削減でき、稼働率向上にもつながります。 ④AIシステムを活用し工具などの監視を行う 工具の振動データや画像診断により残り寿命は可視化することで、適切な工具交換の時期を明確にし、工具寿命を最大限活用することが出来ます。また、不良品を作ることが減少し、歩留り改善にも役立ちます ⑤AIシステムを検査工程に活用する AIシステムを検査工程に活用することで、不良基準が統一化され、検査担当者毎に発生する不良品の基準の違い、見落としによる不良流出減少が期待されます。当然ながら省人化にも役立ちます ４．IT技術を活用した技術伝承事例５選 最後に、技術伝承事例を5つご紹介致します。 【事例①】 ・業種：射出成形業 ・課題：成形条件を出せる技術者が限られており、段取りに時間を要していた。 ・対策：金型に取り付けたセンサーや射出成形機からデータ取得。 成形品品質と成形条件の適切な補正値をAIが予測し、成形品の良否判定や、 成形条件調整を自動化するシステムを導入。 ・効果：成形工程：成形条件の自動補正により歩留り改善と省人化を実現 成形条件の調整回数を50回程度から15回程度に改善 検査工程：工数削減と省人化を実現 【事例②】 ・業種：鋳造業 ・課題：金型段替え作業時、試打ち⇒寸法測定⇒条件調整 を繰り返していた。 試打ちで使用される鋳造品は全て廃棄 ・対策：既存のボルトを、ボルト型の荷重センサーに置き換え荷重変動を測定 ・効果：試打ちをせず空打ちのみで段取り替えが可能に 200個/月 廃棄していた鋳造品が0個/月に 段取り時間の削減により工数削減を実現 品質のupを実現 品質向上により製品測定時間を60分/日削減 【事例③】 ・業種：金属切削業 ・課題：工具の交換時期や微細チッピングの連続排出に問題があった ・対策：切削工具を監視するAIシステムを導入 ・効果：工具交換の適切な時期を見える化(予知保全を実現) 不良品の連続的な排出を予防 24時間稼働を実現 夜間操業は行っていなかったが、24時間稼働を実現 【事例④】 ・業種：製造業 ・課題：・装置のチョコ停や突発的な故障が多発し、稼働率が低下していた。 ・装置のトラブルにより品質も不安定であった ・対策：IoTセンサーで機械の振動や回転数などを測定し予知保全に活用 ・効果：・製造ラインの高稼働率を実現 ・故障予兆を発見して早期処置を施すことが可能に ・機械の健康寿命の延命を実現 ・品質が安定 【事例⑤】 ・業種：製造業 ・課題：・若手技術者の教育や技術伝承に課題があった。 ・マニュアルはあるが、言語化が難しい工程は詳細が伝えきれていなかった。 ・対策：紙マニュアルではなく動画マニュアルを活用した。 ・効果：・熟練技術者の技術や手順を正確に伝えることができるようになった。 ・若手技術者の学習履歴を管理することができるようになった。 生産年齢人口が減少している昨今、製品の品質を低下させないためにも技術伝承は非常に大切です。 品質に関して困りごとがございましたら、お気軽にご相談下さい。 品質問題に限らず、【製造業での悩み・困っていること・相談したい】について、何でもご相談下さい。 皆様ご存じの通り、日本の人口は減少しており、生産年齢人口も減少しております。 生産年齢人口は1995年から減少が続いており、2021年は7,450人、2055年は5,028人まで減少すると言われております。 そこで、製造業が品質低下を招かないためにも行うべきことの一つが技術伝承です。 １．技術伝承とは？技術伝承の現状 技術伝承とは、熟練技術者の知識・経験・感覚(ノウハウ)を若手技術者へ伝えていくことです。 一般的な知識も大切ですが、自社独自のノウハウを伝承することが重要であると考えます。 製造業では、熟練技術など属人化されている業務を抱えている会社が多くあります。 見積業務・生産計画・現場の段取り・修理や保守・在庫管理など様々あると思います。 業務が属人化されてしまうと、その担当者しか詳細が分からない、担当者がいないと仕事が進まない、担当者への業務負荷が高まる、担当者が辞めてしまうなどの問題が発生します。 これら業務を遂行するため知識や技術を伝承しようと思っても、ここにも様々な問題が発生します。 令和4年 厚生労働省 能力開発基本調査によると、技能伝承に問題があるとする事業所は41.2%となっています。(能力開発基本調査では‘技術継承’と記載されていますが、本コラムでは‘技術伝承’と記載しています) 出典：厚生労働省 令和４年度「能力開発基本調査」 産業別にみると、 建設業：63.1% 学術研究,専門・技術サービス業：60.1% 製造業：59.5%。 製造業では、60%近くの会社が技術伝承に問題を抱えていることが分かります。 出典：厚生労働省 令和４年度「能力開発基本調査」 ２．技術伝承を進める上での５つの課題点 技術伝承を進める取り組みについて詳細な内容は下図となります。 1.退職者の中から必要な者を選抜して雇用延長、嘱託による再雇用を行い指導者として活用している：65.2% 2.中途採用を増やしている：46.4% 3.新規学卒者の採用を増やしている：29.2% 出典：厚生労働省 令和４年度「能力開発基本調査」 しかし、技術伝承を進める上で、中途人材や新卒採用を増やすだけでは技術の伝承は進みません。 また、 不足している技能を補うために 契約社員、派遣社員を活用している：20.4% 事業所外への外注を活用している：14.5% 上記の場合、自社のノウハウは蓄積されず、逆に流出してしまう可能性もあります。 技術伝承を行うためには、社内の体制を整え、会社一丸となって取り組むことが大切です。 退職予定者の伝承すべき技能・ノウハウ等を 文書化、データベース化、マニュアル化している：21.5% 技能伝承のための特別な教育訓練により、 若年・中堅層に対する技能・ノウハウ等を伝承している：19.1% 上記は非常によい取り組みであると思います。一方で、取り組めている会社は2割程度に過ぎません。 なぜ2割程度に過ぎないのか？ 技術伝承の重要性を理解していない 技術伝承の適切な方法が分からない 文書化、マニュアル化のやり方が分からない 教育訓練する時間がない など多岐に渡ると思います。 また、 マニュアルを作成しても全く活用されていない 訓練を行っただけで、フォローがされていない など、技術伝承に取り組んでみたが上手くいっていない場合もあると思います。 技術伝承が進まないと、生産性悪化や品質低下などを招き、結果的に企業の競争力が失われる可能性があります。自社ノウハウがブラックボックスになっている、もしくはブラックボックスになっていると感じている企業では今後、より大きな問題点となっていくでしょう。 ３．AI時代における技術伝承課題の解決策５選 IT技術を活用した技術伝承方法をご紹介します。 ①技能・ノウハウ等を文書化、マニュアル化する際、動画などを活用する テキストでのマニュアルが活用しづらい場合、マニュアルの動画化は非常に有効です。作業がイメージしやくすなり、また、昨今のサービスではマニュアルが対象者に閲覧されたかどうかを管理することも出来ます。 ②IoTセンサーなどのツールを活用し機械などの予知保全に活用する 保守員の技術伝承はかなり時間がかかるものです。これまで感覚的だった振動や異音などから判断する予防保全について、データを蓄積、活用することで機械の保守、修理など高度な知識・技術を伝承することが出来ます。 ③IoTセンサーを活用し段取り時間の削減を行う 製造現場の課題である熟練作業者の段取りプロセスをデータ化・可視化することで、若手技術者でもベテラン同様のセットに早く持っていくことが出来るようになります。可視化することで、情報は共有化され、段取り時間を削減でき、稼働率向上にもつながります。 ④AIシステムを活用し工具などの監視を行う 工具の振動データや画像診断により残り寿命は可視化することで、適切な工具交換の時期を明確にし、工具寿命を最大限活用することが出来ます。また、不良品を作ることが減少し、歩留り改善にも役立ちます ⑤AIシステムを検査工程に活用する AIシステムを検査工程に活用することで、不良基準が統一化され、検査担当者毎に発生する不良品の基準の違い、見落としによる不良流出減少が期待されます。当然ながら省人化にも役立ちます ４．IT技術を活用した技術伝承事例５選 最後に、技術伝承事例を5つご紹介致します。 【事例①】 ・業種：射出成形業 ・課題：成形条件を出せる技術者が限られており、段取りに時間を要していた。 ・対策：金型に取り付けたセンサーや射出成形機からデータ取得。 成形品品質と成形条件の適切な補正値をAIが予測し、成形品の良否判定や、 成形条件調整を自動化するシステムを導入。 ・効果：成形工程：成形条件の自動補正により歩留り改善と省人化を実現 成形条件の調整回数を50回程度から15回程度に改善 検査工程：工数削減と省人化を実現 【事例②】 ・業種：鋳造業 ・課題：金型段替え作業時、試打ち⇒寸法測定⇒条件調整 を繰り返していた。 試打ちで使用される鋳造品は全て廃棄 ・対策：既存のボルトを、ボルト型の荷重センサーに置き換え荷重変動を測定 ・効果：試打ちをせず空打ちのみで段取り替えが可能に 200個/月 廃棄していた鋳造品が0個/月に 段取り時間の削減により工数削減を実現 品質のupを実現 品質向上により製品測定時間を60分/日削減 【事例③】 ・業種：金属切削業 ・課題：工具の交換時期や微細チッピングの連続排出に問題があった ・対策：切削工具を監視するAIシステムを導入 ・効果：工具交換の適切な時期を見える化(予知保全を実現) 不良品の連続的な排出を予防 24時間稼働を実現 夜間操業は行っていなかったが、24時間稼働を実現 【事例④】 ・業種：製造業 ・課題：・装置のチョコ停や突発的な故障が多発し、稼働率が低下していた。 ・装置のトラブルにより品質も不安定であった ・対策：IoTセンサーで機械の振動や回転数などを測定し予知保全に活用 ・効果：・製造ラインの高稼働率を実現 ・故障予兆を発見して早期処置を施すことが可能に ・機械の健康寿命の延命を実現 ・品質が安定 【事例⑤】 ・業種：製造業 ・課題：・若手技術者の教育や技術伝承に課題があった。 ・マニュアルはあるが、言語化が難しい工程は詳細が伝えきれていなかった。 ・対策：紙マニュアルではなく動画マニュアルを活用した。 ・効果：・熟練技術者の技術や手順を正確に伝えることができるようになった。 ・若手技術者の学習履歴を管理することができるようになった。 生産年齢人口が減少している昨今、製品の品質を低下させないためにも技術伝承は非常に大切です。 品質に関して困りごとがございましたら、お気軽にご相談下さい。 品質問題に限らず、【製造業での悩み・困っていること・相談したい】について、何でもご相談下さい。

在庫の状況が最適化されておらず、過剰在庫になってしまっていたり、欠品になってしまっていたり。。 在庫管理AIは、それらを防止するのに役立ちます。本コラムでは、AIによる在庫管理のメリットや事例、導入の進め方と注意点についてご紹介いたします。 １．AIによる在庫管理とは 製造業において在庫の保管・管理はどの企業も属人化しやすく、課題の多い業務の一つとなっています。 在庫管理業務の発注担当者は、日々在庫切れが起こらないよう在庫確認と発注作業が必要です。 その一方で、確認作業や発注作業のタイミングは各担当者に一任されているケースが見られます。 更に、社内に統一された明確なルールはなく、発注タイミングは個人の感覚に任せられているという状態が多くあるようです。 在庫管理は、ものづくりの中で重要な業務にもかかわらず、売上予測や発注業務が属人化し、勘や経験を必要とする業務となってしまっているのです。 AIはこのような「過去の経験から予測」するようなベテラン・属人化した作業を標準化し、肩代わりすることに適した技術です。 在庫管理は様々な事柄を考慮して、最適な１手（発注）することが求められます。 担当者が複数いた場合、この最適だと思っていた１手は実は担当者によりバラバラだったりします、ＡＩにより在庫管理業務を標準化することが出来るようになります。 ⇒関連記事：在庫管理の見える化とは？メリットや改善方法、成功事例を解説！ ２．AIによる在庫管理のメリット ①在庫がリアルタイムで可視化されること 在庫管理をする上では、在庫数をリアルタイムで把握することは必須となります。 AIカメラやタブレットを用いることで在庫数を容易にシステムで管理することが出来るようになり、社内の5s活動(整理・整頓・清掃・清潔・しつけ)を活性化させることができます。 ②需要予測により在庫が適正化されること 需要予測機械学習のアルゴリズムによって、過去の売上や季節による変動、顧客属性から、精度の高い需要予測を実現します。 担当者の主観的な判断ではなく、客観的なデータに基づいた分析が可能です。 現在だけでなく、将来的な視点に立って、適正在庫を維持させることができます。 ③作業が標準化されること 担当者の経験に基づいた在庫管理は非常に不安定なものです。 経験から導き出される答えが素晴らしい場合もありますが、ひどく間違える場合もあります。 担当者の体調によっても変化するかもしれません。 人の経験に依存した判断は当たりはずれがあるものです。 AIなどでシステム化をおこなうことで、作業は標準化され、誰がやっても同じ精度で発注することが出来ます。 突発のイレギュラーに対応するのが、難しい場合もありますが、それは人間も同じです。 考慮することを標準化して通常時の判断はシステムでお任せして、属人作業から脱却することが大切です。 ④在庫管理（発注者）人材の育成が不要になること 在庫担当者は様々な事柄を考慮する必要（覚える必要）があり、簡単に育成することが出来ません。 年単位の経験を経て、信頼される人材となっていきます。 一人の人材を育成するのに多くの時間が必要です。 その一方で、その作業が属人化してしまったら、その人の欠勤やや退職は大きなインパクトとなります。 そうならないように、ノウハウはシステム化して標準化していおく必要があります。 ３．AIによる在庫管理事例 続いて、A社におけるAI在庫管理の事例をご紹介します。 A社では、在庫管理が属人化して、発注タイミングがブラックボックス化しているお客様に対して、過去在庫のデータ分析を行い、過去の商品／在庫／実績／仕入先データ＋直近の売上／繁忙期／リードタイム等を機械学習により発注の予測モデルを構築しました。 予測モデルを構築するために、「何が発注に寄与するか」を担当者からヒアリングしながらデータ分析を実施しました。 データ分析の結果、売上推移にある一定の傾向が見られた為、売上予測をもとに品目ごとに在庫切れのタイミングを特定することで、現在の在庫数や最適な発注タイミングをシステム上で提示するようにしました。 他システムと連携しておこなうような自動発注は行わず、最終確認は人間が行い発注をする運用にすることで、ユーザーが安心して使える仕組みとしました。 A社では、このシステムを導入することで、属人化していた発注タイミングを「いつもで」「だれでも」「同じレベル(質)」で判断が出来るようになりました。 感覚的(感覚的に決定されている決まりを含む)な発注は在庫の持ち過ぎ、持たな過ぎに直結します。 システム構築により、担当者毎の発注に対する質が標準化（凸凹がなくなり）され、在庫の過剰／不足低減に繋がりました。 ４．AI導入の進め方と３つの注意点 ４－１．AI導入の進め方 1.目的とニーズの明確化 AIを導入する目的やニーズを明確に定義しましょう。 例えば、業務プロセスの効率化、顧客対応の向上、品質管理の強化など、具体的な目標を設定します。 2.データの収集と前処理 AIはデータに基づいて学習し予測を行いますので、必要なデータを収集し、必要な前処理を行いましょう。 データの品質や量、形式にも注意を払いましょう。 3.AIモデルの選択 導入するAIの種類やモデルを選定します。 自然言語処理によるチャットボット、画像認識による品質管理システムなど、目的やニーズに合ったAIモデルを選びましょう。 4.モデルの学習と評価 選んだAIモデルをデータで学習させ、その性能を評価します。 学習方法やパラメータの調整によってモデルの精度を高めていきます。 5.導入と運用 学習したAIモデルを実際の業務に導入し、運用します。 トライアル期間を設け、結果を評価しながら適切な調整や改善を行いましょう。 これらのステップを踏みながら、AIを導入することで効果的な活用ができるでしょう。 ４－２．AI選定時の3つの注意点 ①課題の抽出、目的とニーズの明確化を行うこと AI導入おけるもっとも重要な箇所は、「課題の抽出、目的とニーズの明確化」です。 ＜どこが課題＞で＜何を目的に導入するのか＞をユーザー側は明確にする必要があります。 ＜目的＞が曖昧だったり、ブレてしまうと、どういうAIを選定するか？の際に、AIを当てはめることが優先され、結果的に導入されたものがさほど意味がない（当初の課題を解決してくれない）ものになってしまいます。 これを回避するには、課題抽出の時点からある程度のAIの知識（何が出来て何が出来ないか）を知っておく必要があります。 課題のすべてをAIが解決してくれるわけではないのです。 「うちの課題をAIで何か解決してくれないか？」という視点で始めると、AIを入れることが目的になるので、ほとんどの場合は、途中で頓挫しますので注意しましょう。 ②AIベンダーとの付き合い方 AIベンダーはユーザーから与えられた要望に対して、自社製品を使って必死に知恵を絞り出します。 しかし、根本的に課題抽出から間違っている場合も多くあります。 「そもそもそれはAIで解決すべきではない」という結論です。 課題に対して、解決方法（アプローチ方法）はいくつかあります。 課題抽出の段階で、どの方法なら出来そうか？技術的なハードルを目途つけながらやっていくことが必要です。 全く考えないまま（知識がないまま）実施していくと、いわゆる「ベンダーの言いなり」となり、ベンダーが主導権を握り、自社ではハンドリングが出来なくなっていきます。 ③手元に適切なデータを集約すること AIモデルを作る上で過去データは欠かせないものです。 ただし、過去のデータがあるから問題ないというわけでもありません。 データ量（十分なデータ量があるか）、データ質（欠けたデータないか、信ぴょう性のあるデータか）データ構造（分析しやすいデータ構造になっているか）を事前に確認することが必要です。 使えると思っていたデータは実は、データ分析（モデル構築）の観点で見た場合、一部しか使うことが出来ない、もしくは全く使えない（いわゆるゴミデータ）ということはよくあることです。 これは「現場の言う＜データがある＞」「データサイエンティストが言う＜データがある＞」は意味が異なる為です。 データ分析は依頼する前に、きちんとデータ分析の依頼先に確認してもらいましょう。 無料ダウンロード！！ 2024年AI活用時流予測レポート ～今後の業界動向・トレンドを予測～ ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ 目次 1、製造業AI業界の現状 2、2023年製造業AI業界はこうなる！ 3、2023年実践していただきたいこと 4、どの業務・工程でもAIは活用できる「業務別・工程別のAI活用」 5、国内中小製造業におけるAI導入事例 中小製造業のAI活用の最新事例と導入事例この1冊にまとめました。 AI活用術について「考え方」と「具体的な方法」を例を出して解説し、さらに導入事例を掲載することでAI活用の具体的な取り組み方が分かる資料になっております。 https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/jy-ai_S045 ■関連するセミナーのご案内 脱属人化＆技術継承！工場技術のDX化！AI＆IoT活用！ セミナー詳細・申込はこちらから https://www.funaisoken.co.jp/seminar/113456 お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/113456 在庫の状況が最適化されておらず、過剰在庫になってしまっていたり、欠品になってしまっていたり。。 在庫管理AIは、それらを防止するのに役立ちます。本コラムでは、AIによる在庫管理のメリットや事例、導入の進め方と注意点についてご紹介いたします。 １．AIによる在庫管理とは 製造業において在庫の保管・管理はどの企業も属人化しやすく、課題の多い業務の一つとなっています。 在庫管理業務の発注担当者は、日々在庫切れが起こらないよう在庫確認と発注作業が必要です。 その一方で、確認作業や発注作業のタイミングは各担当者に一任されているケースが見られます。 更に、社内に統一された明確なルールはなく、発注タイミングは個人の感覚に任せられているという状態が多くあるようです。 在庫管理は、ものづくりの中で重要な業務にもかかわらず、売上予測や発注業務が属人化し、勘や経験を必要とする業務となってしまっているのです。 AIはこのような「過去の経験から予測」するようなベテラン・属人化した作業を標準化し、肩代わりすることに適した技術です。 在庫管理は様々な事柄を考慮して、最適な１手（発注）することが求められます。 担当者が複数いた場合、この最適だと思っていた１手は実は担当者によりバラバラだったりします、ＡＩにより在庫管理業務を標準化することが出来るようになります。 ⇒関連記事：在庫管理の見える化とは？メリットや改善方法、成功事例を解説！ ２．AIによる在庫管理のメリット ①在庫がリアルタイムで可視化されること 在庫管理をする上では、在庫数をリアルタイムで把握することは必須となります。 AIカメラやタブレットを用いることで在庫数を容易にシステムで管理することが出来るようになり、社内の5s活動(整理・整頓・清掃・清潔・しつけ)を活性化させることができます。 ②需要予測により在庫が適正化されること 需要予測機械学習のアルゴリズムによって、過去の売上や季節による変動、顧客属性から、精度の高い需要予測を実現します。 担当者の主観的な判断ではなく、客観的なデータに基づいた分析が可能です。 現在だけでなく、将来的な視点に立って、適正在庫を維持させることができます。 ③作業が標準化されること 担当者の経験に基づいた在庫管理は非常に不安定なものです。 経験から導き出される答えが素晴らしい場合もありますが、ひどく間違える場合もあります。 担当者の体調によっても変化するかもしれません。 人の経験に依存した判断は当たりはずれがあるものです。 AIなどでシステム化をおこなうことで、作業は標準化され、誰がやっても同じ精度で発注することが出来ます。 突発のイレギュラーに対応するのが、難しい場合もありますが、それは人間も同じです。 考慮することを標準化して通常時の判断はシステムでお任せして、属人作業から脱却することが大切です。 ④在庫管理（発注者）人材の育成が不要になること 在庫担当者は様々な事柄を考慮する必要（覚える必要）があり、簡単に育成することが出来ません。 年単位の経験を経て、信頼される人材となっていきます。 一人の人材を育成するのに多くの時間が必要です。 その一方で、その作業が属人化してしまったら、その人の欠勤やや退職は大きなインパクトとなります。 そうならないように、ノウハウはシステム化して標準化していおく必要があります。 ３．AIによる在庫管理事例 続いて、A社におけるAI在庫管理の事例をご紹介します。 A社では、在庫管理が属人化して、発注タイミングがブラックボックス化しているお客様に対して、過去在庫のデータ分析を行い、過去の商品／在庫／実績／仕入先データ＋直近の売上／繁忙期／リードタイム等を機械学習により発注の予測モデルを構築しました。 予測モデルを構築するために、「何が発注に寄与するか」を担当者からヒアリングしながらデータ分析を実施しました。 データ分析の結果、売上推移にある一定の傾向が見られた為、売上予測をもとに品目ごとに在庫切れのタイミングを特定することで、現在の在庫数や最適な発注タイミングをシステム上で提示するようにしました。 他システムと連携しておこなうような自動発注は行わず、最終確認は人間が行い発注をする運用にすることで、ユーザーが安心して使える仕組みとしました。 A社では、このシステムを導入することで、属人化していた発注タイミングを「いつもで」「だれでも」「同じレベル(質)」で判断が出来るようになりました。 感覚的(感覚的に決定されている決まりを含む)な発注は在庫の持ち過ぎ、持たな過ぎに直結します。 システム構築により、担当者毎の発注に対する質が標準化（凸凹がなくなり）され、在庫の過剰／不足低減に繋がりました。 ４．AI導入の進め方と３つの注意点 ４－１．AI導入の進め方 1.目的とニーズの明確化 AIを導入する目的やニーズを明確に定義しましょう。 例えば、業務プロセスの効率化、顧客対応の向上、品質管理の強化など、具体的な目標を設定します。 2.データの収集と前処理 AIはデータに基づいて学習し予測を行いますので、必要なデータを収集し、必要な前処理を行いましょう。 データの品質や量、形式にも注意を払いましょう。 3.AIモデルの選択 導入するAIの種類やモデルを選定します。 自然言語処理によるチャットボット、画像認識による品質管理システムなど、目的やニーズに合ったAIモデルを選びましょう。 4.モデルの学習と評価 選んだAIモデルをデータで学習させ、その性能を評価します。 学習方法やパラメータの調整によってモデルの精度を高めていきます。 5.導入と運用 学習したAIモデルを実際の業務に導入し、運用します。 トライアル期間を設け、結果を評価しながら適切な調整や改善を行いましょう。 これらのステップを踏みながら、AIを導入することで効果的な活用ができるでしょう。 ４－２．AI選定時の3つの注意点 ①課題の抽出、目的とニーズの明確化を行うこと AI導入おけるもっとも重要な箇所は、「課題の抽出、目的とニーズの明確化」です。 ＜どこが課題＞で＜何を目的に導入するのか＞をユーザー側は明確にする必要があります。 ＜目的＞が曖昧だったり、ブレてしまうと、どういうAIを選定するか？の際に、AIを当てはめることが優先され、結果的に導入されたものがさほど意味がない（当初の課題を解決してくれない）ものになってしまいます。 これを回避するには、課題抽出の時点からある程度のAIの知識（何が出来て何が出来ないか）を知っておく必要があります。 課題のすべてをAIが解決してくれるわけではないのです。 「うちの課題をAIで何か解決してくれないか？」という視点で始めると、AIを入れることが目的になるので、ほとんどの場合は、途中で頓挫しますので注意しましょう。 ②AIベンダーとの付き合い方 AIベンダーはユーザーから与えられた要望に対して、自社製品を使って必死に知恵を絞り出します。 しかし、根本的に課題抽出から間違っている場合も多くあります。 「そもそもそれはAIで解決すべきではない」という結論です。 課題に対して、解決方法（アプローチ方法）はいくつかあります。 課題抽出の段階で、どの方法なら出来そうか？技術的なハードルを目途つけながらやっていくことが必要です。 全く考えないまま（知識がないまま）実施していくと、いわゆる「ベンダーの言いなり」となり、ベンダーが主導権を握り、自社ではハンドリングが出来なくなっていきます。 ③手元に適切なデータを集約すること AIモデルを作る上で過去データは欠かせないものです。 ただし、過去のデータがあるから問題ないというわけでもありません。 データ量（十分なデータ量があるか）、データ質（欠けたデータないか、信ぴょう性のあるデータか）データ構造（分析しやすいデータ構造になっているか）を事前に確認することが必要です。 使えると思っていたデータは実は、データ分析（モデル構築）の観点で見た場合、一部しか使うことが出来ない、もしくは全く使えない（いわゆるゴミデータ）ということはよくあることです。 これは「現場の言う＜データがある＞」「データサイエンティストが言う＜データがある＞」は意味が異なる為です。 データ分析は依頼する前に、きちんとデータ分析の依頼先に確認してもらいましょう。 無料ダウンロード！！ 2024年AI活用時流予測レポート ～今後の業界動向・トレンドを予測～ ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ 目次 1、製造業AI業界の現状 2、2023年製造業AI業界はこうなる！ 3、2023年実践していただきたいこと 4、どの業務・工程でもAIは活用できる「業務別・工程別のAI活用」 5、国内中小製造業におけるAI導入事例 中小製造業のAI活用の最新事例と導入事例この1冊にまとめました。 AI活用術について「考え方」と「具体的な方法」を例を出して解説し、さらに導入事例を掲載することでAI活用の具体的な取り組み方が分かる資料になっております。 https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/jy-ai_S045 ■関連するセミナーのご案内 脱属人化＆技術継承！工場技術のDX化！AI＆IoT活用！ セミナー詳細・申込はこちらから https://www.funaisoken.co.jp/seminar/113456 お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/113456

IoTを活用した製造工程の見える化は、見える化することが目的になってしまうことが多いです。 しかし見える化はあくまで手段で、目的は工程を見える化したことで得られる情報を活用し製造、製造工程の課題を解決事です。 そこで、本コラムでは、 ・見える化する前の製造工程で考えられる課題 投資対効果を考慮して工程を見える化する為の ・IoT導入のメリット ・導入プロセス ・導入の際の注意点 を説明します。 １．見える化する前の製造工程での課題 下記の様な課題を解決するために、工程の見える化を検討します。 生産技術の伝承　:　熟練作業者の退職や移動により、技術が失われます。 生産効率の低下　:　手作業に頼った作業は時間がかかり、効率が悪くなります。 製品品質のばらつき　:　人為的なミスや工程の不確実性により、製品の品質が安定しなくなります。 機器の稼働率低下　:　機器の故障やメンテナンス不良により、稼働率が低下します。 材料やエネルギーの無駄　:　材料のロスや無駄なエネルギー使用が生じます。 人的資源の不足　:　高度な技術や経験を持つ従業員の不足が生産性に影響を及ぼします。 生産計画の適正化　:　生産スケジュールの立案や調整が十分に行われず、生産ラインの停滞や過剰在庫が発生します。 品質管理の複雑化　:　製品の多様化や品質基準の厳格化により、品質管理が複雑化し、ミスのリスクが高まります。 情報の非効率な管理　:　生産データや品質管理の情報が分散しており、効率的なデータ管理が困難になります。 環境負荷の増加　:　生産活動に伴う廃棄物や排出物が環境負荷を増加します。 ２．IoT導入(見える化)のメリット 工程へIoTを導入する際、考えられるメリットを下記に示します。 リアルタイムデータの収集　:　生産ライン上でのデータをリアルタイムで収集し、効率的な生産管理を実現できます。 予知保全の実現　:　機器のセンサーデータを活用して、故障の予兆を検知し、計画的なメンテナンスを行うことで、生産ラインの停止を最小限に抑え稼働率を向上させることができます。 生産工程の可視化　:　IoTデータを活用して、生産工程を可視化し、問題の早期発見と迅速な対応を可能にします。 自動化と効率化　:　IoTセンサーと自動制御システムを統合することで、生産プロセスの自動化と効率化が図ることができます。 品質管理の向上　:　データ分析を通じて、製品の品質を向上させ、不良品発生を削減できます。 リアルタイムリーン管理　:　生産ライン上のリーン管理をリアルタイムで行い、無駄を削減できます。 資材の適切な供給　:　IoTデータを活用して、必要な資材の供給を最適化し、在庫の過不足を解消できます。 フレキシブルな生産計画　:　IoTデータを基にした予測分析により、フレキシブルな生産計画を策定し、需要の変化に対応できます。 環境への配慮　:　IoT導入により、省エネやリサイクルなど、環境に配慮した生産活動が可能になります。 ３．導入プロセス IoT導入のプロセスは以下の通りです。 要件定義とシステム設計　:　“導入するIoTシステムの要件“を明確にし、システムの設計を行います。 センサーの設置　:　生産ラインにセンサーを設置し、必要なデータを収集します。 データの収集と分析システムの構築　:　センサーからのデータを収集し、分析システムを構築して生産データを解析します。 システムの統合とテスト　:　IoTシステムを既存の生産ラインに統合し、システムのテストと運用を行います。 従業員のトレーニングと運用　:　IoTシステムの運用やデータ解析に必要なスキルを持つ従業員を育成し、システムの運用を開始します。 ４．IoT導入(見える化)の際の注意点 IoT導入に際しては以下の点に注意する必要があります。 セキュリティ対策の強化　:　IoTシステムはネットワークに接続されるため、セキュリティリスクが高まります。その為適切なセキュリティ対策を講じる必要があります データの適切な活用　:　大量のデータを収集するため、適切なデータ解析手法を使用し、有益な情報を抽出する必要があります。 従業員のトレーニング　:　IoTシステムの運用やデータ解析に必要なスキルを持つ従業員を育成する必要があります。 予算とリソースの適切な配分　:　導入には費用とリソースが必要です。予算とリソースの適切な配分を行うことが重要です。 透明性とコミュニケーション　:　従業員や関係者との透明なコミュニケーションを確保し、導入プロセスに参加させることが重要です。 ５．IoT化した製造工程から得られた情報の活用事例 IoT化(見える化)した製造工程から得られた情報の活用事例を下記に示します。 機器の稼働率向上　:　センサーデータを活用して、機器の稼働状況をリアルタイムでモニタリングし、メンテナンス計画を最適化。 生産効率の向上　:　IoTデータを解析して、生産ライン上のボトルネックを特定し、効率改善策を実施。 品質管理の強化　:　センサーデータを使用して製品の品質をモニタリングし、異常が検出されると自動的に生産ラインを停止するシステムを導入。 併せて生産管理システムの品質管理機能とIoTデータを組み合わせ、品質管理を強化。 資材の最適化　:　在庫レベルや需要予測をIoTデータで管理し、資材の適切な供給を実現。 リアルタイムな生産状況把握　：　生産管理システムとIoTデータを連携させ、リアルタイムで生産状況を把握し、迅速な対応を可能とした。 リアルタイム生産計画の実現　:　IoTデータを活用して生産スケジュールをリアルタイムで調整し、生産計画の柔軟性を向上。 生産計画の最適化　：　生産管理システムとIoTデータを統合し、生産計画をリアルタイムで最適化。 在庫管理の改善　：　生産状況と在庫状況を統合管理し、在庫の適切な調整を実施。 生産効率の向上　：　生産管理システムの生産効率分析とIoTデータの統合分析により、生産効率を向上。 熟練作業者の技術伝承　:　IoTデータを活用して熟練作業者の作業手順や技術を記録し、後継者に技術を伝承。 採用促進　:　先進的なIoT導入により、優秀な人材の採用を促進。 若手技術者の育成コスト削減　:　IoTシステムの導入により、若手技術者の教育やトレーニングにかかるコストを削減。 製品不良原因の把握　:　IoTデータを解析して、製品不良の原因を特定し、生産プロセスの改善。 以上のように、IoTの導入により製造工程の見える化は多くの利点をもたらし、効率性や品質の向上、環境への配慮など、さまざまな面で生産活動の革新を促進します。 ６．まとめ 今回のコラムでは、“製造工程を見える化(IoT化)する際のポイント＆課題”につきまして簡単ではありますが説明させていただきました。 本コラムの内容に関して、ダウンロードレポートや関連セミナーでより詳細の内容や事例を紹介しています。 併せてご参考にしていただければ幸いです。 また、上記内容について、より具体的に詳細をお知りになりたい場合や導入支援が必要となった場合は、お気軽に弊社にご相談ください。 最後までお読みいただきありがとうございました。 ■関連するセミナーのご案内 脱属人化＆技術継承！工場技術のDX化！AI＆IoT活用！ セミナー詳細・申込はこちらから https://www.funaisoken.co.jp/seminar/113456 お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/113456 経営者向けIoT化による高付加価値化・差別化製品開発解説レポート ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ レポートの内容 自社製品をワイヤレスIoT化し高付加価値化・差別化を行うためのポイントを解説 IoT化の目的 無線技術を使用したIoT化の方法 無線技術を使用する際に考慮が必要な電波法・認証 を中心にポイントを１冊にまとめています。 https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory_smart-factory_02477_S045 IoTを活用した製造工程の見える化は、見える化することが目的になってしまうことが多いです。 しかし見える化はあくまで手段で、目的は工程を見える化したことで得られる情報を活用し製造、製造工程の課題を解決事です。 そこで、本コラムでは、 ・見える化する前の製造工程で考えられる課題 投資対効果を考慮して工程を見える化する為の ・IoT導入のメリット ・導入プロセス ・導入の際の注意点 を説明します。 １．見える化する前の製造工程での課題 下記の様な課題を解決するために、工程の見える化を検討します。 生産技術の伝承　:　熟練作業者の退職や移動により、技術が失われます。 生産効率の低下　:　手作業に頼った作業は時間がかかり、効率が悪くなります。 製品品質のばらつき　:　人為的なミスや工程の不確実性により、製品の品質が安定しなくなります。 機器の稼働率低下　:　機器の故障やメンテナンス不良により、稼働率が低下します。 材料やエネルギーの無駄　:　材料のロスや無駄なエネルギー使用が生じます。 人的資源の不足　:　高度な技術や経験を持つ従業員の不足が生産性に影響を及ぼします。 生産計画の適正化　:　生産スケジュールの立案や調整が十分に行われず、生産ラインの停滞や過剰在庫が発生します。 品質管理の複雑化　:　製品の多様化や品質基準の厳格化により、品質管理が複雑化し、ミスのリスクが高まります。 情報の非効率な管理　:　生産データや品質管理の情報が分散しており、効率的なデータ管理が困難になります。 環境負荷の増加　:　生産活動に伴う廃棄物や排出物が環境負荷を増加します。 ２．IoT導入(見える化)のメリット 工程へIoTを導入する際、考えられるメリットを下記に示します。 リアルタイムデータの収集　:　生産ライン上でのデータをリアルタイムで収集し、効率的な生産管理を実現できます。 予知保全の実現　:　機器のセンサーデータを活用して、故障の予兆を検知し、計画的なメンテナンスを行うことで、生産ラインの停止を最小限に抑え稼働率を向上させることができます。 生産工程の可視化　:　IoTデータを活用して、生産工程を可視化し、問題の早期発見と迅速な対応を可能にします。 自動化と効率化　:　IoTセンサーと自動制御システムを統合することで、生産プロセスの自動化と効率化が図ることができます。 品質管理の向上　:　データ分析を通じて、製品の品質を向上させ、不良品発生を削減できます。 リアルタイムリーン管理　:　生産ライン上のリーン管理をリアルタイムで行い、無駄を削減できます。 資材の適切な供給　:　IoTデータを活用して、必要な資材の供給を最適化し、在庫の過不足を解消できます。 フレキシブルな生産計画　:　IoTデータを基にした予測分析により、フレキシブルな生産計画を策定し、需要の変化に対応できます。 環境への配慮　:　IoT導入により、省エネやリサイクルなど、環境に配慮した生産活動が可能になります。 ３．導入プロセス IoT導入のプロセスは以下の通りです。 要件定義とシステム設計　:　“導入するIoTシステムの要件“を明確にし、システムの設計を行います。 センサーの設置　:　生産ラインにセンサーを設置し、必要なデータを収集します。 データの収集と分析システムの構築　:　センサーからのデータを収集し、分析システムを構築して生産データを解析します。 システムの統合とテスト　:　IoTシステムを既存の生産ラインに統合し、システムのテストと運用を行います。 従業員のトレーニングと運用　:　IoTシステムの運用やデータ解析に必要なスキルを持つ従業員を育成し、システムの運用を開始します。 ４．IoT導入(見える化)の際の注意点 IoT導入に際しては以下の点に注意する必要があります。 セキュリティ対策の強化　:　IoTシステムはネットワークに接続されるため、セキュリティリスクが高まります。その為適切なセキュリティ対策を講じる必要があります データの適切な活用　:　大量のデータを収集するため、適切なデータ解析手法を使用し、有益な情報を抽出する必要があります。 従業員のトレーニング　:　IoTシステムの運用やデータ解析に必要なスキルを持つ従業員を育成する必要があります。 予算とリソースの適切な配分　:　導入には費用とリソースが必要です。予算とリソースの適切な配分を行うことが重要です。 透明性とコミュニケーション　:　従業員や関係者との透明なコミュニケーションを確保し、導入プロセスに参加させることが重要です。 ５．IoT化した製造工程から得られた情報の活用事例 IoT化(見える化)した製造工程から得られた情報の活用事例を下記に示します。 機器の稼働率向上　:　センサーデータを活用して、機器の稼働状況をリアルタイムでモニタリングし、メンテナンス計画を最適化。 生産効率の向上　:　IoTデータを解析して、生産ライン上のボトルネックを特定し、効率改善策を実施。 品質管理の強化　:　センサーデータを使用して製品の品質をモニタリングし、異常が検出されると自動的に生産ラインを停止するシステムを導入。 併せて生産管理システムの品質管理機能とIoTデータを組み合わせ、品質管理を強化。 資材の最適化　:　在庫レベルや需要予測をIoTデータで管理し、資材の適切な供給を実現。 リアルタイムな生産状況把握　：　生産管理システムとIoTデータを連携させ、リアルタイムで生産状況を把握し、迅速な対応を可能とした。 リアルタイム生産計画の実現　:　IoTデータを活用して生産スケジュールをリアルタイムで調整し、生産計画の柔軟性を向上。 生産計画の最適化　：　生産管理システムとIoTデータを統合し、生産計画をリアルタイムで最適化。 在庫管理の改善　：　生産状況と在庫状況を統合管理し、在庫の適切な調整を実施。 生産効率の向上　：　生産管理システムの生産効率分析とIoTデータの統合分析により、生産効率を向上。 熟練作業者の技術伝承　:　IoTデータを活用して熟練作業者の作業手順や技術を記録し、後継者に技術を伝承。 採用促進　:　先進的なIoT導入により、優秀な人材の採用を促進。 若手技術者の育成コスト削減　:　IoTシステムの導入により、若手技術者の教育やトレーニングにかかるコストを削減。 製品不良原因の把握　:　IoTデータを解析して、製品不良の原因を特定し、生産プロセスの改善。 以上のように、IoTの導入により製造工程の見える化は多くの利点をもたらし、効率性や品質の向上、環境への配慮など、さまざまな面で生産活動の革新を促進します。 ６．まとめ 今回のコラムでは、“製造工程を見える化(IoT化)する際のポイント＆課題”につきまして簡単ではありますが説明させていただきました。 本コラムの内容に関して、ダウンロードレポートや関連セミナーでより詳細の内容や事例を紹介しています。 併せてご参考にしていただければ幸いです。 また、上記内容について、より具体的に詳細をお知りになりたい場合や導入支援が必要となった場合は、お気軽に弊社にご相談ください。 最後までお読みいただきありがとうございました。 ■関連するセミナーのご案内 脱属人化＆技術継承！工場技術のDX化！AI＆IoT活用！ セミナー詳細・申込はこちらから https://www.funaisoken.co.jp/seminar/113456 お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/113456 経営者向けIoT化による高付加価値化・差別化製品開発解説レポート ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ レポートの内容 自社製品をワイヤレスIoT化し高付加価値化・差別化を行うためのポイントを解説 IoT化の目的 無線技術を使用したIoT化の方法 無線技術を使用する際に考慮が必要な電波法・認証 を中心にポイントを１冊にまとめています。 https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory_smart-factory_02477_S045

▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ ChatGPTの登場により、AIが身近なものになってきました。 業務にChat-GPTを取り入れ、業務効率化、生産性向上に取り組む企業も増えています。 今回は、製造業におけるChatGPT活用について、その活用シーンや、活用手順を紹介します。 １．ChatGPTとは ChatGPT とは OpenAI により研究開発された、AI を用いた自然言語処理の技術であり、チャット（対話）形式で質問や指示を投げかけることで、AI がその回答を生成し、返してくれる仕組みです。検索エンジン等との違いは、質問や指示に対し、予め用意した回答を返すのではなく、AI が内容を理解した上で、都度、最適な回答を生成してくれるところにあります。 ▼ChatGPTに関する説明は以下のページもご覧ください。 https://smart-factory.funaisoken.co.jp/glossary/230124/ ２．ChatGPTが得意なこと ChatGPTは、自然な会話を理解し、適切な返答を生成することが得意です。また、大量のデータから学習するため、複雑な問題にも対応できます。 具体的には、製造業における、製品開発や生産計画の最適化、顧客サポートなど、さまざまな業務に活用できます。 ３．製造業におけるChatGPT活用シーン 製造業においてChatGPTを活用する場面は多岐にわたります。例えば、以下のようなシーンで活用されています。 ・ChatGPTを活用した製品企画・開発 製品企画・開発のアイデアを発展させるためのブレインストーミングや、市場のトレンド、顧客のフィードバックに基づいた新製品のコンセプト作成等、企画・開発業務にかかっていたリソースの削減が可能となります。 ・ChatGPTを活用した生産計画の最適化 これまでの販売実績や、販売数の伸び、在庫回転率、リードタイム等の情報をChatGPTが学習、分析し、需要予測や在庫管理の最適化を行います。これにより、生産効率の向上や欠品率及び、余剰在庫の削減が可能となります。 ・ ChatGPTを活用した製品の品質管理 製造・生産工程における検査データや、欠陥データ、製品の不具合、故障情報等、品質管理に関する情報をChatGPTに学習させ、収集・分析することで、欠陥や不具合の要因や解決策のアイデアを得ることが可能になります。 ・ChatGPTを活用した顧客サポート 顧客からの問合せや、それに対する回答をChatGPTに学習、蓄積することで、経験の浅いスタッフでも、顧客からの問い合わせに迅速かつ適切に対応することが可能になります。 ４．ChatGPT活用時の注意点 ChatGPTを活用する際、以下のような注意点があります。 ・データの品質 ChatGPTは大量のデータから学習しますが、データの品質が低い場合、生成される情報の精度も低くなる可能性があります。データの品質管理には注意が必要です。 ・プライバシーとセキュリティ ChatGPTを活用する際には、顧客情報や機密情報などのプライバシーとセキュリティに十分な配慮が必要です。情報漏洩やセキュリティ侵害を防ぐための対策が必要です。 また、著作権に関する注意も必要です。 ５．製造業におけるChatGPT活用手順 製造業におけるChatGPTの活用手順は以下の通りです。 Step 1: 目的の明確化と目標設定 ChatGPTを活用する目的・ねらいや、解決したい課題・ニーズを明確にします。例えば、生産効率の向上や顧客サポートの強化など、具体的な目標を設定します。 Step 2: 要件の検討と決定 ChatGPTを活用する対象業務や、業務上での活用イメージ、必要なアウトプット、アウトプットを得るためのデータ項目等、要件を検討・決定します。 Step 3: データの収集と整理 ChatGPTを活用するために必要なデータを収集し、整理します。データの量や品質が重要になるため、データが無い場合は、その収集に時間がかかる場合があります。 Step 4: ChatGPTモデルの構築と学習 収集したデータを使用して、ChatGPTモデルを構築し、学習させます。合わせて、ChatGPTから出力される回答の質や精度を設定・調整します。 Step 5: テスト ChatGPTのテストを行います。 Step 6: 評価と改善 ChatGPTの性能を評価し、必要に応じて改善を行います。ユーザーのフィードバックを活用して、継続的に改善していきます。 Step 7: 運用と管理 ChatGPTを運用し、定期的なメンテナンスや管理を行います。必要に応じて、モデルの再学習や更新を行い、システムの性能を維持します。 上記の手順により、ChatGPTを導入することで、経営・業務にChatGPTを効果的に活用し、業務効率の向上や競争力の強化への貢献が期待できます。 無料ダウンロード！！ 中堅・中小製造業　経営者向け 生成AI活用手順 ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ 目次 1、生成AIとは 2、生成AIで出来ること 3、生成AIを経営・業務に活用するために必要な要素 4、生成AI活用による業務改善手順 5、具体事例 生成AIを活用してみたいが、どう取り組めばいいのかわからない… 生成AIを経営・業務への活かし方がわからない… 実際に取り組んでいる同業他社の事例を参考にしたい そんな方に向けて、生成AIをどうすれば経営・業務に活用できるのかを事例を交えて解説いたします。 ■関連するセミナーのご案内 DX活用して、品質改善・生産性改善・原価改善、そして、マネジメント改善・経営改善！ セミナー詳細・申込はこちらから https://www.funaisoken.co.jp/seminar/105866 ■開催日程 全てオンライン開催となります 以下の日程よりご都合の良い日程をお選び下さい ※内容は全て一緒です 2024/06/04 (火)　13:00~15:00 2024/06/06 (木)　13:00~15:00 2024/06/10 (月)　13:00~15:00 お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/112909 ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ ChatGPTの登場により、AIが身近なものになってきました。 業務にChat-GPTを取り入れ、業務効率化、生産性向上に取り組む企業も増えています。 今回は、製造業におけるChatGPT活用について、その活用シーンや、活用手順を紹介します。 １．ChatGPTとは ChatGPT とは OpenAI により研究開発された、AI を用いた自然言語処理の技術であり、チャット（対話）形式で質問や指示を投げかけることで、AI がその回答を生成し、返してくれる仕組みです。検索エンジン等との違いは、質問や指示に対し、予め用意した回答を返すのではなく、AI が内容を理解した上で、都度、最適な回答を生成してくれるところにあります。 ▼ChatGPTに関する説明は以下のページもご覧ください。 https://smart-factory.funaisoken.co.jp/glossary/230124/ ２．ChatGPTが得意なこと ChatGPTは、自然な会話を理解し、適切な返答を生成することが得意です。また、大量のデータから学習するため、複雑な問題にも対応できます。 具体的には、製造業における、製品開発や生産計画の最適化、顧客サポートなど、さまざまな業務に活用できます。 ３．製造業におけるChatGPT活用シーン 製造業においてChatGPTを活用する場面は多岐にわたります。例えば、以下のようなシーンで活用されています。 ・ChatGPTを活用した製品企画・開発 製品企画・開発のアイデアを発展させるためのブレインストーミングや、市場のトレンド、顧客のフィードバックに基づいた新製品のコンセプト作成等、企画・開発業務にかかっていたリソースの削減が可能となります。 ・ChatGPTを活用した生産計画の最適化 これまでの販売実績や、販売数の伸び、在庫回転率、リードタイム等の情報をChatGPTが学習、分析し、需要予測や在庫管理の最適化を行います。これにより、生産効率の向上や欠品率及び、余剰在庫の削減が可能となります。 ・ ChatGPTを活用した製品の品質管理 製造・生産工程における検査データや、欠陥データ、製品の不具合、故障情報等、品質管理に関する情報をChatGPTに学習させ、収集・分析することで、欠陥や不具合の要因や解決策のアイデアを得ることが可能になります。 ・ChatGPTを活用した顧客サポート 顧客からの問合せや、それに対する回答をChatGPTに学習、蓄積することで、経験の浅いスタッフでも、顧客からの問い合わせに迅速かつ適切に対応することが可能になります。 ４．ChatGPT活用時の注意点 ChatGPTを活用する際、以下のような注意点があります。 ・データの品質 ChatGPTは大量のデータから学習しますが、データの品質が低い場合、生成される情報の精度も低くなる可能性があります。データの品質管理には注意が必要です。 ・プライバシーとセキュリティ ChatGPTを活用する際には、顧客情報や機密情報などのプライバシーとセキュリティに十分な配慮が必要です。情報漏洩やセキュリティ侵害を防ぐための対策が必要です。 また、著作権に関する注意も必要です。 ５．製造業におけるChatGPT活用手順 製造業におけるChatGPTの活用手順は以下の通りです。 Step 1: 目的の明確化と目標設定 ChatGPTを活用する目的・ねらいや、解決したい課題・ニーズを明確にします。例えば、生産効率の向上や顧客サポートの強化など、具体的な目標を設定します。 Step 2: 要件の検討と決定 ChatGPTを活用する対象業務や、業務上での活用イメージ、必要なアウトプット、アウトプットを得るためのデータ項目等、要件を検討・決定します。 Step 3: データの収集と整理 ChatGPTを活用するために必要なデータを収集し、整理します。データの量や品質が重要になるため、データが無い場合は、その収集に時間がかかる場合があります。 Step 4: ChatGPTモデルの構築と学習 収集したデータを使用して、ChatGPTモデルを構築し、学習させます。合わせて、ChatGPTから出力される回答の質や精度を設定・調整します。 Step 5: テスト ChatGPTのテストを行います。 Step 6: 評価と改善 ChatGPTの性能を評価し、必要に応じて改善を行います。ユーザーのフィードバックを活用して、継続的に改善していきます。 Step 7: 運用と管理 ChatGPTを運用し、定期的なメンテナンスや管理を行います。必要に応じて、モデルの再学習や更新を行い、システムの性能を維持します。 上記の手順により、ChatGPTを導入することで、経営・業務にChatGPTを効果的に活用し、業務効率の向上や競争力の強化への貢献が期待できます。 無料ダウンロード！！ 中堅・中小製造業　経営者向け 生成AI活用手順 ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ 目次 1、生成AIとは 2、生成AIで出来ること 3、生成AIを経営・業務に活用するために必要な要素 4、生成AI活用による業務改善手順 5、具体事例 生成AIを活用してみたいが、どう取り組めばいいのかわからない… 生成AIを経営・業務への活かし方がわからない… 実際に取り組んでいる同業他社の事例を参考にしたい そんな方に向けて、生成AIをどうすれば経営・業務に活用できるのかを事例を交えて解説いたします。 ■関連するセミナーのご案内 DX活用して、品質改善・生産性改善・原価改善、そして、マネジメント改善・経営改善！ セミナー詳細・申込はこちらから https://www.funaisoken.co.jp/seminar/105866 ■開催日程 全てオンライン開催となります 以下の日程よりご都合の良い日程をお選び下さい ※内容は全て一緒です 2024/06/04 (火)　13:00~15:00 2024/06/06 (木)　13:00~15:00 2024/06/10 (月)　13:00~15:00 お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/112909