OTHER CONSULTING COLUMN その他・DXコンサルティングコラム

１．はじめに 皆さんが会計数値を目にすることはよくあることだと思います。しかし、これだけで生産活動の管理は十分でしょうか？ 会計数値は生産活動の結果から発生するコスト項目を集計した数値です。会計上把握された数値からでは発生源を把握しきれず、数字から類推しかねません。 また、集計するのに時間が掛かるため迅速な行動ができません。会計数値になる前に、現場の生産活動に直結した指標で目標や基準値を設定・管理してはじめて迅速な行動が取れます。 会計数値に影響を与える現場指標を導き出し、管理指標にする必要があります。主にQCDと在庫などの資産に関連する指標を作る必要があるでしょう。 ２．品質力(Q)の指標 製品の品質を維持し、ムダを生み出さないような品質管理指標を設定します。 良品率（不良率） 収率 歩留率 これらの指標は実績投入と産出との差異の比率をとることで測定されます。品質指標　　　　　　　　を管理して品質の向上に努めることは重要です。 ３．生産効率(C)の指標 生産効率の指標はいろいろあります。現場に合った生産性指標を設定します。 出来高(計画対・昨年対・人当・機械当) 稼働率(人員・設備) 時間(実作業・残業) 作業効率(標準対実作業) このほかにもありますが、生産性は製造業では重要な指標です。正しく測定し、改善していくことが重要です。 ４．納期(D)の指標工場の納期達成力を示す納期遵守指標を設定します。 計画遵守率 納期遵守率 緊急受注数 まとめ(先行)生産数・受注残数 納期変更回数 このような指標を管理することは緊急生産やキャンセル対応などの現場の混乱を解消するために重要です。 ５．資産効率の指標 資産効率を測定する指標には⑴在庫効率と⑵固定資産効率があります。 ⑴在庫効率 棚卸資産額 在庫回転率 滞留在庫(数・金額) ⑵固定資産効率 設備稼働率 減価償却実施率 残存耐用年数 設備使用年数 いかがでしたか？皆さんの工場では上記のような管理指標はありますか？実際、管理指標が不明確な会社はたくさんあります。ただ、たくさんの管理指標があるからといてレベルが高いかといえばそうでもありません。過去にあった事象で指標をとることにしたが解決して必要なくなったのに指標をとり続けており実際は誰も使っていないといったこともあります。組織別に多くの指標を設定し、お互いの定義が共通化してない中で、お互いが基準と違うという議論をしたり、自部門の指標をよくしようと部分最適に陥ったりすることもあります。 工場を改善するうえで指標を設定するには指標を構造化して優先順位を決めて管理することが必要となります。バランススコアカードで整理するのもよいでしょう。 また、指標の数字は正確でなければなりません。今、IoTやAIなどの新しいテクノロジーの出現によって、必要な情報が必要な時に正確に取得でき活用することが可能になってきました。 いかがでしょう？ 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はお気軽に弊社にご相談ください。 このコラムが皆様の工場にお役に立てれば幸いです。 最後までお読みいただきありがとうございました。   ■関連するセミナーのご案内 製造業の為のAI・IoT活用戦略！経営者セミナー https://www.funaisoken.co.jp/seminar/102603 職人技術に依存している製造現場でAI化・IoT化・ロボット化・デジタル化できる取組事例が学べる！ ■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 2023/09/07 (木)　13:00~15:00 2023/09/12 (火)　13:00~15:00 2023/09/14 (木)　13:00~15:00 ■講座内容 ゲスト講師講座「協働ロボット成功事例講座！ロボドリル工程の工数を年間1,200時間削減！」 AI・IoT取組事例講座編 「全国各地で見られる製造業でのAI・IoT取組事例」 AI・IoT活用戦略講座編 「製造業経営者が取り組むべきAI・IoT活用戦略」 セミナー詳細・申込はこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/102603   見積業務にAI導入して受注率UP＆利益率UP！ 特注・一品一様生産 機械加工業の為の見積AI 社長セミナー セミナー詳細・申込はこちらから https://www.funaisoken.co.jp/seminar/101882 ■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 2023/08/24 (木)　13:00~15:00 2023/08/28 (月)　13:00~15:00 2023/08/29 (火)　13:00~15:00 セミナー詳細・申込はこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/101882 １．はじめに 皆さんが会計数値を目にすることはよくあることだと思います。しかし、これだけで生産活動の管理は十分でしょうか？ 会計数値は生産活動の結果から発生するコスト項目を集計した数値です。会計上把握された数値からでは発生源を把握しきれず、数字から類推しかねません。 また、集計するのに時間が掛かるため迅速な行動ができません。会計数値になる前に、現場の生産活動に直結した指標で目標や基準値を設定・管理してはじめて迅速な行動が取れます。 会計数値に影響を与える現場指標を導き出し、管理指標にする必要があります。主にQCDと在庫などの資産に関連する指標を作る必要があるでしょう。 ２．品質力(Q)の指標 製品の品質を維持し、ムダを生み出さないような品質管理指標を設定します。 良品率（不良率） 収率 歩留率 これらの指標は実績投入と産出との差異の比率をとることで測定されます。品質指標　　　　　　　　を管理して品質の向上に努めることは重要です。 ３．生産効率(C)の指標 生産効率の指標はいろいろあります。現場に合った生産性指標を設定します。 出来高(計画対・昨年対・人当・機械当) 稼働率(人員・設備) 時間(実作業・残業) 作業効率(標準対実作業) このほかにもありますが、生産性は製造業では重要な指標です。正しく測定し、改善していくことが重要です。 ４．納期(D)の指標工場の納期達成力を示す納期遵守指標を設定します。 計画遵守率 納期遵守率 緊急受注数 まとめ(先行)生産数・受注残数 納期変更回数 このような指標を管理することは緊急生産やキャンセル対応などの現場の混乱を解消するために重要です。 ５．資産効率の指標 資産効率を測定する指標には⑴在庫効率と⑵固定資産効率があります。 ⑴在庫効率 棚卸資産額 在庫回転率 滞留在庫(数・金額) ⑵固定資産効率 設備稼働率 減価償却実施率 残存耐用年数 設備使用年数 いかがでしたか？皆さんの工場では上記のような管理指標はありますか？実際、管理指標が不明確な会社はたくさんあります。ただ、たくさんの管理指標があるからといてレベルが高いかといえばそうでもありません。過去にあった事象で指標をとることにしたが解決して必要なくなったのに指標をとり続けており実際は誰も使っていないといったこともあります。組織別に多くの指標を設定し、お互いの定義が共通化してない中で、お互いが基準と違うという議論をしたり、自部門の指標をよくしようと部分最適に陥ったりすることもあります。 工場を改善するうえで指標を設定するには指標を構造化して優先順位を決めて管理することが必要となります。バランススコアカードで整理するのもよいでしょう。 また、指標の数字は正確でなければなりません。今、IoTやAIなどの新しいテクノロジーの出現によって、必要な情報が必要な時に正確に取得でき活用することが可能になってきました。 いかがでしょう？ 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はお気軽に弊社にご相談ください。 このコラムが皆様の工場にお役に立てれば幸いです。 最後までお読みいただきありがとうございました。   ■関連するセミナーのご案内 製造業の為のAI・IoT活用戦略！経営者セミナー https://www.funaisoken.co.jp/seminar/102603 職人技術に依存している製造現場でAI化・IoT化・ロボット化・デジタル化できる取組事例が学べる！ ■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 2023/09/07 (木)　13:00~15:00 2023/09/12 (火)　13:00~15:00 2023/09/14 (木)　13:00~15:00 ■講座内容 ゲスト講師講座「協働ロボット成功事例講座！ロボドリル工程の工数を年間1,200時間削減！」 AI・IoT取組事例講座編 「全国各地で見られる製造業でのAI・IoT取組事例」 AI・IoT活用戦略講座編 「製造業経営者が取り組むべきAI・IoT活用戦略」 セミナー詳細・申込はこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/102603   見積業務にAI導入して受注率UP＆利益率UP！ 特注・一品一様生産 機械加工業の為の見積AI 社長セミナー セミナー詳細・申込はこちらから https://www.funaisoken.co.jp/seminar/101882 ■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 2023/08/24 (木)　13:00~15:00 2023/08/28 (月)　13:00~15:00 2023/08/29 (火)　13:00~15:00 セミナー詳細・申込はこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/101882

１．製造業をさらなる成功に導くための補助金活用 本コラムでは、御社の製造業をさらなる成功に導くために、補助金を活用すべき理由について説明させていただきます。新たな設備購入（増設、更新）、人財の確保（増員、賃上げ、プロ人財）、自社の技術革新（長所進展）を追求することは、企業にとって大きな財務的負担を伴います。しかし、返済不要な公的補助金で一部分でも賄うことはこれらの負担を軽減し、事業を新たな段階へと進展させる強力な手段となるのです。 以下で具体的に補助金を活用することで実現来る可能性があることについて説明します。是非、ご一読いただき、補助金を活用して発展した自社を想像し、具体的に検討するきっかけにしていただきたいです。 ２．補助金活用をおすすめする理由 （1）技術開発と革新の推進 製造業は、技術の進歩に伴って変革を余儀なくされています。AI活用、IoT、ロボット化・自動化といった最先端の技術は、競争力を高めるため、維持するための必須項目です。しかしこれらの導入は高額なコストを必要とします。ここで補助金が役立ちます。これらを活用することで、新たな研究開発、技術、またはプロセスの開発を促進することができ、製品の品質を改善し、効率を向上させ、競争力を強化することが可能となるのです。 （2）資本投資を活性化 製造業にとって、新しい設備や機器の導入、あるいは新たな工場施設の設立は、生産能力を拡大し、生産効率を向上させ、長期的にはコストを削減する絶好の機会となります。しかし、これらには大きな初期投資が必要です。補助金はこれらの財政負担を軽減し、計画を現実のものにするための資金源となるのです。もちろん、補助金は補助事業が完了したのちに、資金を受け取ることが出来るので、それまでの間は自己資本、または金融機関から融資を受ける必要があります。しかし、補助金を受けるレベルの事業計画をもっている企業であれば、金融機関側でも融資をしたいはすです。 （3）地域雇用の創出 補助金を利用することで、新たな雇用機会を創出し、地域経済を強化することも可能です。地方自治体や政府はしばしば、地元の雇用を増やすために製造業に補助金を提供します。これにより、新たな人財を確保し、会社の成長を後押しすることができます。 （4）ビジネスリスクの軽減 新製品の開発や新市場への進出は、必ずしも成功するとは限らず、リスクが伴います。補助金はそのリスクを軽減し、企業が新しい機会を追求するのを助けます。補助金により、大胆な試みを支援し、失敗した場合の影響を緩和することができます。 しかし、補助金の申請プロセスや要件は複雑であり、しっかりと内容を理解し、適切な計画を立て、事業計画書を作成する必要があります。補助金を活用するためには、まず補助金の存在を知り、その要件を理解し、申請手続きを進めることが必要です。そして、適用可能な補助金を見つけるためには、自治体や業界団体、専門家とのコミュニケーションが重要となります。 補助金は、新たな事業展開や成長の機会を追求するための強力な道具となります。しかし、その活用は計画と準備を必要とします。補助金をうまく活用し、ビジネスを次のレベルへと進めるために、今すぐその準備を始めましょう。 ３．まとめ 今回のコラムでは、製造業が補助金を活用する理由について、具体的に説明をさせていただきました。今回の紹介した内容を参考に、自社の成長戦略・事業計画のなかで、補助金を活用することも視野に入れていただければ幸いです。 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、補助金紹介や補助金申請に必要な事業計画の立案、補助事業の計画立案・実行支援・アドバイスが必要といった場合は、お気軽に弊社にご相談いただければ幸いです。 私どもは、企業の中に入り込み、企業に寄り添い、計画を立案実行し定着・継続的な改善まで支援させて頂き、経営指標を改善することがゴールですので、最後まで伴走させていただきます。 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 「補助金を活用したDX化工場の新設・増設！」製造業社長セミナー セミナー詳細・申込はこちらから https://www.funaisoken.co.jp/seminar/103485 ■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 2023/08/25 (金)　13:00~15:00 2023/08/30 (水)　13:00~15:00 2023/09/04 (月)　13:00~15:00 お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/103485   ■関連するセミナーのご案内 都内補助金最大1億円で工場をDX！製造業社長セミナー セミナー詳細・申込はこちらから https://www.funaisoken.co.jp/seminar/103684 ■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 2023/09/20 (水)　13:00~15:00 2023/09/27 (水)　13:00~15:00 2023/09/28 (木)　13:00~15:00 お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/103684 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。 １．製造業をさらなる成功に導くための補助金活用 本コラムでは、御社の製造業をさらなる成功に導くために、補助金を活用すべき理由について説明させていただきます。新たな設備購入（増設、更新）、人財の確保（増員、賃上げ、プロ人財）、自社の技術革新（長所進展）を追求することは、企業にとって大きな財務的負担を伴います。しかし、返済不要な公的補助金で一部分でも賄うことはこれらの負担を軽減し、事業を新たな段階へと進展させる強力な手段となるのです。 以下で具体的に補助金を活用することで実現来る可能性があることについて説明します。是非、ご一読いただき、補助金を活用して発展した自社を想像し、具体的に検討するきっかけにしていただきたいです。 ２．補助金活用をおすすめする理由 （1）技術開発と革新の推進 製造業は、技術の進歩に伴って変革を余儀なくされています。AI活用、IoT、ロボット化・自動化といった最先端の技術は、競争力を高めるため、維持するための必須項目です。しかしこれらの導入は高額なコストを必要とします。ここで補助金が役立ちます。これらを活用することで、新たな研究開発、技術、またはプロセスの開発を促進することができ、製品の品質を改善し、効率を向上させ、競争力を強化することが可能となるのです。 （2）資本投資を活性化 製造業にとって、新しい設備や機器の導入、あるいは新たな工場施設の設立は、生産能力を拡大し、生産効率を向上させ、長期的にはコストを削減する絶好の機会となります。しかし、これらには大きな初期投資が必要です。補助金はこれらの財政負担を軽減し、計画を現実のものにするための資金源となるのです。もちろん、補助金は補助事業が完了したのちに、資金を受け取ることが出来るので、それまでの間は自己資本、または金融機関から融資を受ける必要があります。しかし、補助金を受けるレベルの事業計画をもっている企業であれば、金融機関側でも融資をしたいはすです。 （3）地域雇用の創出 補助金を利用することで、新たな雇用機会を創出し、地域経済を強化することも可能です。地方自治体や政府はしばしば、地元の雇用を増やすために製造業に補助金を提供します。これにより、新たな人財を確保し、会社の成長を後押しすることができます。 （4）ビジネスリスクの軽減 新製品の開発や新市場への進出は、必ずしも成功するとは限らず、リスクが伴います。補助金はそのリスクを軽減し、企業が新しい機会を追求するのを助けます。補助金により、大胆な試みを支援し、失敗した場合の影響を緩和することができます。 しかし、補助金の申請プロセスや要件は複雑であり、しっかりと内容を理解し、適切な計画を立て、事業計画書を作成する必要があります。補助金を活用するためには、まず補助金の存在を知り、その要件を理解し、申請手続きを進めることが必要です。そして、適用可能な補助金を見つけるためには、自治体や業界団体、専門家とのコミュニケーションが重要となります。 補助金は、新たな事業展開や成長の機会を追求するための強力な道具となります。しかし、その活用は計画と準備を必要とします。補助金をうまく活用し、ビジネスを次のレベルへと進めるために、今すぐその準備を始めましょう。 ３．まとめ 今回のコラムでは、製造業が補助金を活用する理由について、具体的に説明をさせていただきました。今回の紹介した内容を参考に、自社の成長戦略・事業計画のなかで、補助金を活用することも視野に入れていただければ幸いです。 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、補助金紹介や補助金申請に必要な事業計画の立案、補助事業の計画立案・実行支援・アドバイスが必要といった場合は、お気軽に弊社にご相談いただければ幸いです。 私どもは、企業の中に入り込み、企業に寄り添い、計画を立案実行し定着・継続的な改善まで支援させて頂き、経営指標を改善することがゴールですので、最後まで伴走させていただきます。 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 「補助金を活用したDX化工場の新設・増設！」製造業社長セミナー セミナー詳細・申込はこちらから https://www.funaisoken.co.jp/seminar/103485 ■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 2023/08/25 (金)　13:00~15:00 2023/08/30 (水)　13:00~15:00 2023/09/04 (月)　13:00~15:00 お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/103485   ■関連するセミナーのご案内 都内補助金最大1億円で工場をDX！製造業社長セミナー セミナー詳細・申込はこちらから https://www.funaisoken.co.jp/seminar/103684 ■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 2023/09/20 (水)　13:00~15:00 2023/09/27 (水)　13:00~15:00 2023/09/28 (木)　13:00~15:00 お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/103684

原価管理は、適切に利益を上げていくために不可欠な要素の一つです。 近年では、さまざまな原価管理の手法・ツールがありますが、原価管理を行う際には、自社に適した手法や・ツールを選ぶことが重要です。 本記事では、原価管理の最適化“に関する基本的な考え方と、原価改善の 3 ステップを解説します。 １．「原価管理の最適化」に関する基本的な考え方 以下①～⑥は、「原価管理の最適化」に関する基本的な考え方です。 ①現状、製品ごとに「市場価格」がある程度決まっており、原材料費高騰分の補うための価格転嫁も難しいため、製品の売価設定については、現場の要望が反映されにくい（売価を上げにくい）状況にある。 ②そのため、利益確保のために自社でコントロールできるのは「原価低減」に関するアプローチ。 ③「市場価格（売上）」は自社の力だけではコントロールできないが、「原価低減」なら自社の中でコントロール可能である。 ④利益を生み出すための「原価低減」に不可欠なデータとして、製品別の原価が必要。 ⑤製品別の原価が現状どうなっているかを知らなければ、目の前の仕事と原価の繋がりが見えてこないため、現場改善のしようがない。 ⑥製品別の原価が常にオープンになっている状態を作ることで、初めて目の前の仕事と原価の繋がりが見えてくる。 上記①～⑥の考え方をもとに、今回は「原価管理の最適化」のうち、「加工原価の改善」に向けた実際の取り組みのステップをご紹介いたします。 大きくは以下3つのステップに分かれます。 ２．「データをもとにした原価改善」の3ステップとは？ Step1）製品別×工程別工数データの“正確な”把握 上図は加工原価把握のためのフォーマット例です。 ・縦軸に自社の製品名 ・横軸に製品別の工程名（各工程名に段取り工数・加工工数・工賃が紐づく） を並べています。 ここでのポイントは、各製品の工数について、「段取り時間」と「加工時間」を一纏めにして記録するのではなく、「段取り時間」と「加工時間」をそれぞれ分けて記録することです。 「段取り時間」と「加工時間」を一纏めにして記録してしまうと、後々の加工原価改善に向けた現場改善を実施するにあたって、「段取り工程」と「加工工程」のどちらに問題があるのかを正確に追及することが難しくなり、結果として加工原価の改善が進みません。 一方、「段取り時間」と「加工時間」をそれぞれ分けて記録することで、「段取り工程」と「加工工程」のどちらに問題があるのかを明確に分析することが可能となるため、結果として改善対象となる工程を具体的に突き止めることができます。 ところで、多くの中堅・中小製造業の企業様では、実行加工原価（実際の加工原価）を厳密には把握しきれていません。 「段取り時間」と「加工時間」をそれぞれ正確に分けて記録することが加工原価の改善に向けた最大のポイントですが、多くの中堅・中小製造業の企業様は、「段取り時間」と「加工時間」をそれぞれ正確に分けて記録することを手間に感じる製造現場側からの強い反発がネックとなり、このStep1でつまずきます。 「段取り時間」と「加工時間」をそれぞれ分けて記録することが、巡り巡って加工原価の改善と利益の確保へと繋がり、ひいては工場経営全体にインパクトを与える取り組みであることをいかに製造現場側に理解してもらうか。 この点、Step1をクリアするための最大のポイントとなります。 Step2）製品別の原価・利益データのリストアップ 上図は製品別の原価・利益データのリストアップ例です。 前述のStep1で記録した製品別の加工原価データや製品別の売価データ等を整理した上で、各製品を利益の高い順に並べた後に、 ・上側にベスト10 ・下側にワースト10 をピックアップしています。 このようにリスト化を進めていくことで、「なんとなく儲かっている」「なんとなく儲かっていない」といった“勘や経験”に依存することなく、実際のデータに基づいて次の現場改善策を打ち出すことが可能となります。 現場の実態に即したデータを活用することで、経営層・現場の工場長・現場作業者の間で共通の改善基準を持つことができます。 「もっと頑張れ」と精神論で改善活動を指示しても現場作業者はなかなか思うように動いてくれませんが、データをもとにした共通の改善基準が見えてくることで、現場作業者も納得感を持ってより精度の高い改善活動を行うことができます。 Step3）加工原価の改善に向けた対策の実行 前述のStep2で「製品別利益ベスト10&ワースト10」を把握することで、優先的にテコ入れが必要な製品が明らかになります。 テコ入れ対象の製品を絞り込んだ後に、 「その製品のどの工程がネックになっているか」 「段取りのしかたに問題があるのか」 「加工工程に問題があるのか」 「担当するヒトのスキルに問題があるのか」 等の観点から、データをもとに過去の現場の状況の振り返りを進めていくことで、その後の加工原価改善に向けて何から手を付けていけばよいかが整理されていきます。 このように、まずは“現場の事実・データ”をもとに現状を正しく把握し、分析を進めていくことで、より精度高くポイントを絞り込みながら改善活動を行うことが可能となります。 敢えて別な表現をするならば、「勘や経験に頼った経営」から「データをもとにした経営」へと会社の体質を変えていくことこそが、「工場の原価改善」の本質であると言っても過言ではないでしょう。 以上、「データをもとにした原価改善」の3ステップとは？ というテーマでお伝えさせていただきました。   【原価管理改善で収益UP】原価管理の方法と成功事例紹介レポート ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ 個別原価を「見える化」で現場からの原価改善！！ 最新事例解説レポート！ 従業員30名金属加工業の原価改善事例！！ 工程毎の作業時間を可視化する事で現場からの原価改善が促進 生産管理、原価管理システムを導入 手書き日報からリアルタイム日報に運用を改善 https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory__00950   ■関連するセミナーのご案内 「多品種少量生産機械加工業の為の原価改善！」　社長セミナー 生産管理＆原価管理を徹底見直し！原価率削減！粗利改善！儲け改善！ セミナー詳細・申込はこちらから https://www.funaisoken.co.jp/seminar/103833 ■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 2023/10/04 (水)　13:00~15:00 2023/10/06 (金)　13:00~15:00 2023/10/11 (水)　13:00~15:00 お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/103833 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。 原価管理は、適切に利益を上げていくために不可欠な要素の一つです。 近年では、さまざまな原価管理の手法・ツールがありますが、原価管理を行う際には、自社に適した手法や・ツールを選ぶことが重要です。 本記事では、原価管理の最適化“に関する基本的な考え方と、原価改善の 3 ステップを解説します。 １．「原価管理の最適化」に関する基本的な考え方 以下①～⑥は、「原価管理の最適化」に関する基本的な考え方です。 ①現状、製品ごとに「市場価格」がある程度決まっており、原材料費高騰分の補うための価格転嫁も難しいため、製品の売価設定については、現場の要望が反映されにくい（売価を上げにくい）状況にある。 ②そのため、利益確保のために自社でコントロールできるのは「原価低減」に関するアプローチ。 ③「市場価格（売上）」は自社の力だけではコントロールできないが、「原価低減」なら自社の中でコントロール可能である。 ④利益を生み出すための「原価低減」に不可欠なデータとして、製品別の原価が必要。 ⑤製品別の原価が現状どうなっているかを知らなければ、目の前の仕事と原価の繋がりが見えてこないため、現場改善のしようがない。 ⑥製品別の原価が常にオープンになっている状態を作ることで、初めて目の前の仕事と原価の繋がりが見えてくる。 上記①～⑥の考え方をもとに、今回は「原価管理の最適化」のうち、「加工原価の改善」に向けた実際の取り組みのステップをご紹介いたします。 大きくは以下3つのステップに分かれます。 ２．「データをもとにした原価改善」の3ステップとは？ Step1）製品別×工程別工数データの“正確な”把握 上図は加工原価把握のためのフォーマット例です。 ・縦軸に自社の製品名 ・横軸に製品別の工程名（各工程名に段取り工数・加工工数・工賃が紐づく） を並べています。 ここでのポイントは、各製品の工数について、「段取り時間」と「加工時間」を一纏めにして記録するのではなく、「段取り時間」と「加工時間」をそれぞれ分けて記録することです。 「段取り時間」と「加工時間」を一纏めにして記録してしまうと、後々の加工原価改善に向けた現場改善を実施するにあたって、「段取り工程」と「加工工程」のどちらに問題があるのかを正確に追及することが難しくなり、結果として加工原価の改善が進みません。 一方、「段取り時間」と「加工時間」をそれぞれ分けて記録することで、「段取り工程」と「加工工程」のどちらに問題があるのかを明確に分析することが可能となるため、結果として改善対象となる工程を具体的に突き止めることができます。 ところで、多くの中堅・中小製造業の企業様では、実行加工原価（実際の加工原価）を厳密には把握しきれていません。 「段取り時間」と「加工時間」をそれぞれ正確に分けて記録することが加工原価の改善に向けた最大のポイントですが、多くの中堅・中小製造業の企業様は、「段取り時間」と「加工時間」をそれぞれ正確に分けて記録することを手間に感じる製造現場側からの強い反発がネックとなり、このStep1でつまずきます。 「段取り時間」と「加工時間」をそれぞれ分けて記録することが、巡り巡って加工原価の改善と利益の確保へと繋がり、ひいては工場経営全体にインパクトを与える取り組みであることをいかに製造現場側に理解してもらうか。 この点、Step1をクリアするための最大のポイントとなります。 Step2）製品別の原価・利益データのリストアップ 上図は製品別の原価・利益データのリストアップ例です。 前述のStep1で記録した製品別の加工原価データや製品別の売価データ等を整理した上で、各製品を利益の高い順に並べた後に、 ・上側にベスト10 ・下側にワースト10 をピックアップしています。 このようにリスト化を進めていくことで、「なんとなく儲かっている」「なんとなく儲かっていない」といった“勘や経験”に依存することなく、実際のデータに基づいて次の現場改善策を打ち出すことが可能となります。 現場の実態に即したデータを活用することで、経営層・現場の工場長・現場作業者の間で共通の改善基準を持つことができます。 「もっと頑張れ」と精神論で改善活動を指示しても現場作業者はなかなか思うように動いてくれませんが、データをもとにした共通の改善基準が見えてくることで、現場作業者も納得感を持ってより精度の高い改善活動を行うことができます。 Step3）加工原価の改善に向けた対策の実行 前述のStep2で「製品別利益ベスト10&ワースト10」を把握することで、優先的にテコ入れが必要な製品が明らかになります。 テコ入れ対象の製品を絞り込んだ後に、 「その製品のどの工程がネックになっているか」 「段取りのしかたに問題があるのか」 「加工工程に問題があるのか」 「担当するヒトのスキルに問題があるのか」 等の観点から、データをもとに過去の現場の状況の振り返りを進めていくことで、その後の加工原価改善に向けて何から手を付けていけばよいかが整理されていきます。 このように、まずは“現場の事実・データ”をもとに現状を正しく把握し、分析を進めていくことで、より精度高くポイントを絞り込みながら改善活動を行うことが可能となります。 敢えて別な表現をするならば、「勘や経験に頼った経営」から「データをもとにした経営」へと会社の体質を変えていくことこそが、「工場の原価改善」の本質であると言っても過言ではないでしょう。 以上、「データをもとにした原価改善」の3ステップとは？ というテーマでお伝えさせていただきました。   【原価管理改善で収益UP】原価管理の方法と成功事例紹介レポート ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ 個別原価を「見える化」で現場からの原価改善！！ 最新事例解説レポート！ 従業員30名金属加工業の原価改善事例！！ 工程毎の作業時間を可視化する事で現場からの原価改善が促進 生産管理、原価管理システムを導入 手書き日報からリアルタイム日報に運用を改善 https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory__00950   ■関連するセミナーのご案内 「多品種少量生産機械加工業の為の原価改善！」　社長セミナー 生産管理＆原価管理を徹底見直し！原価率削減！粗利改善！儲け改善！ セミナー詳細・申込はこちらから https://www.funaisoken.co.jp/seminar/103833 ■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 2023/10/04 (水)　13:00~15:00 2023/10/06 (金)　13:00~15:00 2023/10/11 (水)　13:00~15:00 お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/103833

１．現場リーダーの５つの業務 生産性は現場リーダーの業務遂行次第で決まるといっても過言ではありません。現場リーダーが５つの業務をしっかり遂行した場合は、納期(D)、品質(Q)、原価(C)の付加価値が最大値で確定し、その結果、当該現場の生産性を最大にしていきます。 主に現場リーダーの業務は下記の５つの業務であると言えます。 ①計画と指示の業務 ②生産準備の業務 ③監視と異常対応の業務 ④報告と反省の業務 ⑤現場改善の業務 ２．現場リーダー業務の情報支援を考える 上記にもあるように現場リーダーは多忙です。多く現場リーダーは仕事ができる方が担当されており実務も抱えています。ですから５つの業務を行う上で必要となる情報が必要な時に提供(情報支援)されれば、現場リーダーの意思決定の精度と速度が増します。それではどのように考えればよいのでしょう。 ①計画と指示の業務の情報支援 まだまだ一般的な例として、現場のリーダーが当日の仕事を機械や作業者に割付け、機械や作業者ごとに仕事の順序を決めます。この計画によって機械や作業者に作業指示が出せるようになります。この計画に必要な情報は①『仕事にかかる時間』、②『機械や作業者の生産能力』、③『作業進捗情報』です。現場リーダーが持っている経験と知識でパソコンの画面上で作成していることが多いのではないでしょうか。 現在では詳細な生産計画をある程度自動で立てるスケジューラーも出ています。現場に合ったスケジューラーを導入してはいかがでしょうか。 ②生産準備の業務の情報支援 現場リーダーの行う生産準備の材料や部品のチェックは、現場に払い出された現物の数と実在箇所(棚番)というところまでの管理精度が必要です。生産管理システムが持っているデータでは、厳密な点で合わないこともあります。このような場合、材料や部品のみならず治具や工具にもRFIDタグを使ったIoT化を進めてはいかがでしょうか？ ③監視と異常対応の業務の情報支援 この業務では生産ラインや施設の設備を監視し、異常やトラブルの早期発見に努め、また発見すれば即断即決で対応(指示、連絡、相談)しなければなりません。早期発見が重要な異常対応にはIoTによるリアルタイム・モニタを使って監視できるような情報支援が必要です。 ④報告と反省の業務の情報支援 生産実績や異常発生を報告し、当日の計画に対して生産実績が得られたかを確認するこの業務では、生産実績の集計や日報の自動作成は必須です。また、異常の報告についても実態データや製造履歴情報などを添付して報告できるように配慮されていなければなりません。 また異常の発生があった時には、原因を追究するために異常の前後の製造履歴情報が役に立つので、いつでもこの情報を引き出してみられるようにする必要があります。 生産管理システムではこのようなことができなければなりません。 ⑤現場改善の業務の情報支援 異常などで判明した課題はできるだけ早期に対策を立て、現場に反映しなければなりません。課題解決に必要なことは、改善のPDCAのサイクルを回すことです。この時、『C』すなわち評価のサイクルでは、『P』の目標値に対して、『D』の結果の実態データと比較して評価することになります。この実態データが必要な時に提供されれば、PDCAのサイクルは速く回すことができ、改善のスピードアップにつながります。 ３．まとめ 現場リーダーの５つの業務とその情報支援についてご説明してきましたが、実際にこのようなことができている現場リーダーは少ないと感じています。冒頭にも述べましたが、現場リーダーの業務遂行次第では生産性を左右する重要事項ですので、これへの情報支援は必須です。 今、IoTやAIなどの新しいテクノロジーの出現によって、現場リーダーに必要な情報が必要な時に取得でき活用することが可能になってきました。このコラムが皆様の現場にお役に立てれば幸いです。 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。   ■製造業の為のAI・IoT活用戦略！経営者セミナー 無料ダウンロードはこちらから https://www.funaisoken.co.jp/seminar/102603 ■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 2023/09/07 (木)　13:00~15:00 2023/09/12 (火)　13:00~15:00 2023/09/14 (木)　13:00~15:00 ■講座内容 ゲスト講師講座「協働ロボット成功事例講座！ロボドリル工程の工数を年間1,200時間削減！」 AI・IoT取組事例講座編 「全国各地で見られる製造業でのAI・IoT取組事例」 AI・IoT活用戦略講座編 「製造業経営者が取り組むべきAI・IoT活用戦略」 お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/102603   【無料ダウンロード】中小製造業　2024年ロボット活用時流予測レポート ～今後の業界動向・トレンドを予測～   【製造業】経営者向け！！工場の協働ロボット活用成功事例集 ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ 中小製造業のロボット活用は協働ロボットが主流になる！ 中小製造業が実践すべき協働ロボット活用のポイントと具体的な方法を解説！ さらに、実際の中小製造業における協働ロボット活用成功事例をこの1冊にまとめました！ https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory_smart-factory_01539 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。 １．現場リーダーの５つの業務 生産性は現場リーダーの業務遂行次第で決まるといっても過言ではありません。現場リーダーが５つの業務をしっかり遂行した場合は、納期(D)、品質(Q)、原価(C)の付加価値が最大値で確定し、その結果、当該現場の生産性を最大にしていきます。 主に現場リーダーの業務は下記の５つの業務であると言えます。 ①計画と指示の業務 ②生産準備の業務 ③監視と異常対応の業務 ④報告と反省の業務 ⑤現場改善の業務 ２．現場リーダー業務の情報支援を考える 上記にもあるように現場リーダーは多忙です。多く現場リーダーは仕事ができる方が担当されており実務も抱えています。ですから５つの業務を行う上で必要となる情報が必要な時に提供(情報支援)されれば、現場リーダーの意思決定の精度と速度が増します。それではどのように考えればよいのでしょう。 ①計画と指示の業務の情報支援 まだまだ一般的な例として、現場のリーダーが当日の仕事を機械や作業者に割付け、機械や作業者ごとに仕事の順序を決めます。この計画によって機械や作業者に作業指示が出せるようになります。この計画に必要な情報は①『仕事にかかる時間』、②『機械や作業者の生産能力』、③『作業進捗情報』です。現場リーダーが持っている経験と知識でパソコンの画面上で作成していることが多いのではないでしょうか。 現在では詳細な生産計画をある程度自動で立てるスケジューラーも出ています。現場に合ったスケジューラーを導入してはいかがでしょうか。 ②生産準備の業務の情報支援 現場リーダーの行う生産準備の材料や部品のチェックは、現場に払い出された現物の数と実在箇所(棚番)というところまでの管理精度が必要です。生産管理システムが持っているデータでは、厳密な点で合わないこともあります。このような場合、材料や部品のみならず治具や工具にもRFIDタグを使ったIoT化を進めてはいかがでしょうか？ ③監視と異常対応の業務の情報支援 この業務では生産ラインや施設の設備を監視し、異常やトラブルの早期発見に努め、また発見すれば即断即決で対応(指示、連絡、相談)しなければなりません。早期発見が重要な異常対応にはIoTによるリアルタイム・モニタを使って監視できるような情報支援が必要です。 ④報告と反省の業務の情報支援 生産実績や異常発生を報告し、当日の計画に対して生産実績が得られたかを確認するこの業務では、生産実績の集計や日報の自動作成は必須です。また、異常の報告についても実態データや製造履歴情報などを添付して報告できるように配慮されていなければなりません。 また異常の発生があった時には、原因を追究するために異常の前後の製造履歴情報が役に立つので、いつでもこの情報を引き出してみられるようにする必要があります。 生産管理システムではこのようなことができなければなりません。 ⑤現場改善の業務の情報支援 異常などで判明した課題はできるだけ早期に対策を立て、現場に反映しなければなりません。課題解決に必要なことは、改善のPDCAのサイクルを回すことです。この時、『C』すなわち評価のサイクルでは、『P』の目標値に対して、『D』の結果の実態データと比較して評価することになります。この実態データが必要な時に提供されれば、PDCAのサイクルは速く回すことができ、改善のスピードアップにつながります。 ３．まとめ 現場リーダーの５つの業務とその情報支援についてご説明してきましたが、実際にこのようなことができている現場リーダーは少ないと感じています。冒頭にも述べましたが、現場リーダーの業務遂行次第では生産性を左右する重要事項ですので、これへの情報支援は必須です。 今、IoTやAIなどの新しいテクノロジーの出現によって、現場リーダーに必要な情報が必要な時に取得でき活用することが可能になってきました。このコラムが皆様の現場にお役に立てれば幸いです。 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。   ■製造業の為のAI・IoT活用戦略！経営者セミナー 無料ダウンロードはこちらから https://www.funaisoken.co.jp/seminar/102603 ■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 2023/09/07 (木)　13:00~15:00 2023/09/12 (火)　13:00~15:00 2023/09/14 (木)　13:00~15:00 ■講座内容 ゲスト講師講座「協働ロボット成功事例講座！ロボドリル工程の工数を年間1,200時間削減！」 AI・IoT取組事例講座編 「全国各地で見られる製造業でのAI・IoT取組事例」 AI・IoT活用戦略講座編 「製造業経営者が取り組むべきAI・IoT活用戦略」 お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/102603   【無料ダウンロード】中小製造業　2024年ロボット活用時流予測レポート ～今後の業界動向・トレンドを予測～   【製造業】経営者向け！！工場の協働ロボット活用成功事例集 ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ 中小製造業のロボット活用は協働ロボットが主流になる！ 中小製造業が実践すべき協働ロボット活用のポイントと具体的な方法を解説！ さらに、実際の中小製造業における協働ロボット活用成功事例をこの1冊にまとめました！ https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory_smart-factory_01539

１．DX成功のコツは「AX」にあり！ 「DX（デジタルトランスフォーメーション）」の成功は 「AX（アナログトランスフォーメーション）」にあることは間違いありません。 ちなみに、「AX」とは造語であり、一般的な用語ではありません。 これを使ってDXの意味を因数分解すると以下です。 「DX」＝「AX」+「デジタルツール」 この意味は、 ・DXは単なるデジタルツールの導入ではない ・まずはアナログでのトランスフォーメーションありき ・その効果を最大限にするためにデジタルツールを活用する となります。 ２．「DX」＝「AX」+「デジタルツール」の実践事例 ここで、実践事例として従業員80名程度の製造業A社の営業部門でのDX事例を取り上げます。 A社の主力製品は、小さければバイク1台、大きければ大型トラック1台が入るくらいの金属製コンテナBOXで、中には電気系統の精密機材が納められています。 営業マンは5名程度で、当然ながら製品知識がないと売れません。 第一の課題は営業の属人化で、どうしても営業ノウハウに個人差が出ることでした。 もちろん、営業マニュアル等はありますが、それだけでは限界でした。 第二の課題は、営業支援として設計者が必要だったことです。 営業の最終段階ではCADによる図面提案が必要なので、設計者の協力が欠かせません。 スムーズに受注できれば良いですが、設計者を動員したのに失注となると、営業コストだけではなく、設計コストもマイナスとなってかかります。 それ以上に、営業段階で設計者の工数が取られて、設計者不足の中で本来の設計業務に集中できないことの方が問題でした。 つまり、営業の課題以上に、実は設計側の課題でもありました。 そこで、設計スキルのない営業マンでも活用できる「図面設計自動化DX」の仕組みを作りました。 その仕組みとは、営業の初期段階において、まずは顧客からの要望を営業マンがヒアリングする訳ですが、 その時に「顧客ニーズ仕様書」を標準フォーマット化します。 （病院に例えるならば、患者カルテ） その「顧客ニーズ仕様書」にデータ入力して、A社が構築した図面設計自動化システムにインプットすると、自動で図面が作成できるのです。 顧客にヒアリングをして、タブレットを使いその場で必要データを入力すると、その場で図面がアウトプットされて、提案が非常にスムーズになります。 これまでは、営業マンがヒアリングしたら、一度、会社に持ち帰り、設計者とミーティングして、設計者が図面を製作して、その後に営業マンが顧客に提出するという流れでした。 早くても1週間、遅ければ1か月もかかっていました。 それが何とたったの1～2時間で顧客の目の前で図面が出来てしまうというものです。このシステムはパッケージソフトではなく、A社オリジナルでオーダーメイドしたものです。 最大のポイントは、図面提案を設計者依存にせずに、営業マンが行うという発想であり、まず営業業務の改善をして、その結果、設計業務の改善に繋がったことです。まさに、「AX（アナログトランスフォーメーション）」の実践ということになります。 紙の帳票をデジタル化したとか、リアルをリモートにしたというのは「デジタルチェンジ」であって、厳密には「DX」とは言えません。 まずは、現状業務の改善（アナログでのトランスフォーメーション）が先で、その効果を最大限にするためにデジタルツールを活用する、このような発想が必要です。 「DX」＝「AX」+「デジタルツール」という考え方を、是非皆様の日々の業務にもご活用いただければと思います。 今回ご紹介した事例の詳細についてご興味のある方は、以下のURLから是非お気軽にお問い合わせください。   ▼本コラムの内容に関するお問い合わせはこちら https://lp.funaisoken.co.jp/mt/form01/inquiry-S045.html?siteno=S045   積算・見積業務を効率化！AI活用で働き方改革 ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ AIを活用し「積算・見積もりのドンブリ勘定」からの脱却を実現！ 1、AI活用を通じた「積算・見積もり業務」の標準化・脱属人化・技術継承最新事例サマリー 2、積算・見積もりAIシステムのポイント① 3、積算・見積もりAIシステムのポイント② 4、積算・見積もりAIシステムのポイント③ https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory_smart-factory_00702   ■関連するセミナーのご案内 見積業務にAI導入して受注率UP＆利益率UP！ 特注・一品一様生産 機械加工業の為の見積AI 社長セミナー セミナー詳細・申込はこちらから https://www.funaisoken.co.jp/seminar/101882 ■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 2023/08/24 (木)　13:00~15:00 2023/08/28 (月)　13:00~15:00 2023/08/29 (火)　13:00~15:00 お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/101882 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。 １．DX成功のコツは「AX」にあり！ 「DX（デジタルトランスフォーメーション）」の成功は 「AX（アナログトランスフォーメーション）」にあることは間違いありません。 ちなみに、「AX」とは造語であり、一般的な用語ではありません。 これを使ってDXの意味を因数分解すると以下です。 「DX」＝「AX」+「デジタルツール」 この意味は、 ・DXは単なるデジタルツールの導入ではない ・まずはアナログでのトランスフォーメーションありき ・その効果を最大限にするためにデジタルツールを活用する となります。 ２．「DX」＝「AX」+「デジタルツール」の実践事例 ここで、実践事例として従業員80名程度の製造業A社の営業部門でのDX事例を取り上げます。 A社の主力製品は、小さければバイク1台、大きければ大型トラック1台が入るくらいの金属製コンテナBOXで、中には電気系統の精密機材が納められています。 営業マンは5名程度で、当然ながら製品知識がないと売れません。 第一の課題は営業の属人化で、どうしても営業ノウハウに個人差が出ることでした。 もちろん、営業マニュアル等はありますが、それだけでは限界でした。 第二の課題は、営業支援として設計者が必要だったことです。 営業の最終段階ではCADによる図面提案が必要なので、設計者の協力が欠かせません。 スムーズに受注できれば良いですが、設計者を動員したのに失注となると、営業コストだけではなく、設計コストもマイナスとなってかかります。 それ以上に、営業段階で設計者の工数が取られて、設計者不足の中で本来の設計業務に集中できないことの方が問題でした。 つまり、営業の課題以上に、実は設計側の課題でもありました。 そこで、設計スキルのない営業マンでも活用できる「図面設計自動化DX」の仕組みを作りました。 その仕組みとは、営業の初期段階において、まずは顧客からの要望を営業マンがヒアリングする訳ですが、 その時に「顧客ニーズ仕様書」を標準フォーマット化します。 （病院に例えるならば、患者カルテ） その「顧客ニーズ仕様書」にデータ入力して、A社が構築した図面設計自動化システムにインプットすると、自動で図面が作成できるのです。 顧客にヒアリングをして、タブレットを使いその場で必要データを入力すると、その場で図面がアウトプットされて、提案が非常にスムーズになります。 これまでは、営業マンがヒアリングしたら、一度、会社に持ち帰り、設計者とミーティングして、設計者が図面を製作して、その後に営業マンが顧客に提出するという流れでした。 早くても1週間、遅ければ1か月もかかっていました。 それが何とたったの1～2時間で顧客の目の前で図面が出来てしまうというものです。このシステムはパッケージソフトではなく、A社オリジナルでオーダーメイドしたものです。 最大のポイントは、図面提案を設計者依存にせずに、営業マンが行うという発想であり、まず営業業務の改善をして、その結果、設計業務の改善に繋がったことです。まさに、「AX（アナログトランスフォーメーション）」の実践ということになります。 紙の帳票をデジタル化したとか、リアルをリモートにしたというのは「デジタルチェンジ」であって、厳密には「DX」とは言えません。 まずは、現状業務の改善（アナログでのトランスフォーメーション）が先で、その効果を最大限にするためにデジタルツールを活用する、このような発想が必要です。 「DX」＝「AX」+「デジタルツール」という考え方を、是非皆様の日々の業務にもご活用いただければと思います。 今回ご紹介した事例の詳細についてご興味のある方は、以下のURLから是非お気軽にお問い合わせください。   ▼本コラムの内容に関するお問い合わせはこちら https://lp.funaisoken.co.jp/mt/form01/inquiry-S045.html?siteno=S045   積算・見積業務を効率化！AI活用で働き方改革 ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ AIを活用し「積算・見積もりのドンブリ勘定」からの脱却を実現！ 1、AI活用を通じた「積算・見積もり業務」の標準化・脱属人化・技術継承最新事例サマリー 2、積算・見積もりAIシステムのポイント① 3、積算・見積もりAIシステムのポイント② 4、積算・見積もりAIシステムのポイント③ https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory_smart-factory_00702   ■関連するセミナーのご案内 見積業務にAI導入して受注率UP＆利益率UP！ 特注・一品一様生産 機械加工業の為の見積AI 社長セミナー セミナー詳細・申込はこちらから https://www.funaisoken.co.jp/seminar/101882 ■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 2023/08/24 (木)　13:00~15:00 2023/08/28 (月)　13:00~15:00 2023/08/29 (火)　13:00~15:00 お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/101882

「2025年の崖」という言葉を耳にしたことがあるかと思います。 現在、企業の管理業務（基幹業務）は属人化し、従業員が職人と化している企業が多く存在します。 この状態でシステムを導入しても、職人の意見が尊重され過ぎ、業務改善が一部できたとしても、改革や変革といった領域まで踏み込めないパターンが多く見受けられます。 基幹システムについてもDX化が叫ばれ、対応しない企業は様々なシーンでとり残される可能性が高まっています。 そこで今回は、2025年の崖と基幹システム導入（DX化）について触れていきたいと思います。 １．2025年の崖がもたらす影響 ＜ユーザーへの影響＞ ・蓄積されたデータを活用しきれず、機会損失につながり、デジタル競争の敗者になる。 ・複雑化しブラックボックス化した既存システムが老朽化し、市場の変化に柔軟・迅速に対応できない。 ・IT技術者の需要が増加することにより費用（単価）が高くなる。また、採用しにくくなる。 ・サイバーセキュリティや事故・災害のリスクが高くなる。 ＜ベンダーへの影響＞ ・保守運用に多くのリソースを割くことになる。 ・最先端技術を担う人材が確保できなくなる。 ２．2025年の崖対策をしなかった場合の5つのリスク 経営リスク ・必要な情報提示の遅れにより経営判断が遅れる。または間違ってしまう。 ・融資や助成金等の申請に必要な情報提示が遅れ、借入等へのリスクが高まる。 ②業務管理リスク ・継ぎはぎシステムによる2重3重入力等による作業工数、人件費の増加に繋がる。 ・属人化が改善できない場合、高齢化等に伴う人的リスクや新しい技術の取り入れが難しくなる。 ③機会損失リスク ・在庫や生産ラインの確認等が遅れることで、顧客希望や競合他社に競り負けてしまう。 ・無駄な仕入れや在庫、生産計画なのか把握できず、経費コスト等を圧迫してしまう。 ④人的リスク ・属人化により、業務の引継ぎや担当者に何かあった際に業務が滞ってしまう。 ・高齢化と属人化により、若い人材の採用や定着が悪化する。 ⑤新技術・新手法を享受できないリスク ・過去のしがらみや高齢担当者の影響で新技術・新手法が取入れられない。 ・新技術・新手法を取り入れたくても外部業者の言いなりもしくは、導入しても費用対効果が出ない。 ３．基幹システム導入（DX化）にあたって 2025年の崖を迎える前に、基幹システム導入（DX化）を検討する必要があります。その際は、ITツール導入ありきで進めるのではなく、自社の身の丈に合った導入改善計画を策定し、実行することが重要なポイントとなります。 基幹システム導入を円滑に進めるためには、 ・管理業務は職人化させない ・システムベンダー任せにしない ・システム導入の目的・目標を明確にする ・システム導入計画を策定する ・現場を巻き込む を意識して取り組む必要があります。   ■関連するセミナーのご案内 設計開発型メーカーの為の基幹システム再構築戦略！社長セミナー セミナー詳細・申込はこちらから https://www.funaisoken.co.jp/seminar/101452 ■開催内容 設計開発型メーカー及び修理メンテサービスをされている社長が知っておくべき原価管理システムがわかる！ 製品別・取引先別・工程別・メンテナンス部品別データ化したものを経営や現場が活用できるように分析する方法がわかる！ 職人・属人化している生産管理・個別原価管理・工程管理・修理メンテナンス業務を改善する為のシステムを導入する方法がわかる！ 基礎知識や導入経験がない社長でもデータ化してデータ経営する方法がわかります。 ～設計連携・開発・営業・生産管理・原価管理・工程管理・修理メンテサービスをシステムで統合的する方法が良くわからない… 設計工数、製造工程工数、メンテナンス原価を可視化する事で何が儲かっているのか？儲かっていないのか？が明確になりその具体的な 対策がわかる！ ■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 2023/08/03 (木)　13:00~15:00 2023/08/04 (金)　13:00~15:00 2023/08/08 (火)　13:00~15:00 お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/101452   基幹システム活用2024年時流予測レポート ～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▼ 中堅中小製造業におけるBI活用の位置づけと実際のBI活用事例をこの１冊にまとめました。 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 https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/jy-core-system_S045 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。 「2025年の崖」という言葉を耳にしたことがあるかと思います。 現在、企業の管理業務（基幹業務）は属人化し、従業員が職人と化している企業が多く存在します。 この状態でシステムを導入しても、職人の意見が尊重され過ぎ、業務改善が一部できたとしても、改革や変革といった領域まで踏み込めないパターンが多く見受けられます。 基幹システムについてもDX化が叫ばれ、対応しない企業は様々なシーンでとり残される可能性が高まっています。 そこで今回は、2025年の崖と基幹システム導入（DX化）について触れていきたいと思います。 １．2025年の崖がもたらす影響 ＜ユーザーへの影響＞ ・蓄積されたデータを活用しきれず、機会損失につながり、デジタル競争の敗者になる。 ・複雑化しブラックボックス化した既存システムが老朽化し、市場の変化に柔軟・迅速に対応できない。 ・IT技術者の需要が増加することにより費用（単価）が高くなる。また、採用しにくくなる。 ・サイバーセキュリティや事故・災害のリスクが高くなる。 ＜ベンダーへの影響＞ ・保守運用に多くのリソースを割くことになる。 ・最先端技術を担う人材が確保できなくなる。 ２．2025年の崖対策をしなかった場合の5つのリスク 経営リスク ・必要な情報提示の遅れにより経営判断が遅れる。または間違ってしまう。 ・融資や助成金等の申請に必要な情報提示が遅れ、借入等へのリスクが高まる。 ②業務管理リスク ・継ぎはぎシステムによる2重3重入力等による作業工数、人件費の増加に繋がる。 ・属人化が改善できない場合、高齢化等に伴う人的リスクや新しい技術の取り入れが難しくなる。 ③機会損失リスク ・在庫や生産ラインの確認等が遅れることで、顧客希望や競合他社に競り負けてしまう。 ・無駄な仕入れや在庫、生産計画なのか把握できず、経費コスト等を圧迫してしまう。 ④人的リスク ・属人化により、業務の引継ぎや担当者に何かあった際に業務が滞ってしまう。 ・高齢化と属人化により、若い人材の採用や定着が悪化する。 ⑤新技術・新手法を享受できないリスク ・過去のしがらみや高齢担当者の影響で新技術・新手法が取入れられない。 ・新技術・新手法を取り入れたくても外部業者の言いなりもしくは、導入しても費用対効果が出ない。 ３．基幹システム導入（DX化）にあたって 2025年の崖を迎える前に、基幹システム導入（DX化）を検討する必要があります。その際は、ITツール導入ありきで進めるのではなく、自社の身の丈に合った導入改善計画を策定し、実行することが重要なポイントとなります。 基幹システム導入を円滑に進めるためには、 ・管理業務は職人化させない ・システムベンダー任せにしない ・システム導入の目的・目標を明確にする ・システム導入計画を策定する ・現場を巻き込む を意識して取り組む必要があります。   ■関連するセミナーのご案内 設計開発型メーカーの為の基幹システム再構築戦略！社長セミナー セミナー詳細・申込はこちらから https://www.funaisoken.co.jp/seminar/101452 ■開催内容 設計開発型メーカー及び修理メンテサービスをされている社長が知っておくべき原価管理システムがわかる！ 製品別・取引先別・工程別・メンテナンス部品別データ化したものを経営や現場が活用できるように分析する方法がわかる！ 職人・属人化している生産管理・個別原価管理・工程管理・修理メンテナンス業務を改善する為のシステムを導入する方法がわかる！ 基礎知識や導入経験がない社長でもデータ化してデータ経営する方法がわかります。 ～設計連携・開発・営業・生産管理・原価管理・工程管理・修理メンテサービスをシステムで統合的する方法が良くわからない… 設計工数、製造工程工数、メンテナンス原価を可視化する事で何が儲かっているのか？儲かっていないのか？が明確になりその具体的な 対策がわかる！ ■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 2023/08/03 (木)　13:00~15:00 2023/08/04 (金)　13:00~15:00 2023/08/08 (火)　13:00~15:00 お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/101452   基幹システム活用2024年時流予測レポート ～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▼ 中堅中小製造業におけるBI活用の位置づけと実際のBI活用事例をこの１冊にまとめました。 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 https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/jy-core-system_S045

１．ＤX進展と売上高の関係について 下のグラフは2021年の経済産業省が出した「デジタル・トランスフォーメーションによる経済へのインパクトによる調整研究」です。企業におけるデジタル・トランスフォーメーションの取組状況に応じて、デジタル・トランスフォーメーション（DX）の進展度を1から3まで定義し、進展度に応じて、企業の売上高にどのような影響があるかを評価しています。 日本・米国・ドイツいずれの国においても、DX進展度の高い企業ほど、2020年度は2019年度に比べて売上高が増加したと回答した企業の比率が高い結果となりました。デジタル・トランスフォーメーションの取組と売上高との因果関係はこのデータだけでは読み取れませんが、相関関係は有していることは明らかとなりました。 DXとは、「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基に、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、競争上の優位性を確立すること」を指します。多くの企業がデジタル技術やデジタルデータを活用して、従来型のいわゆる３K（勘・経験・度胸）体制から脱却しようとしています。 ではなぜ、こぞって従来型から脱却しようとしているのでしょうか？ （出典）総務省（2021）「デジタル・トランスフォーメーションによる経済へのインパクトに関する調査研究」 ２．ＤＸの行き着くところはデータドリブン なぜ、従来型から脱却しようとしているのか？それは、世界的な市場の急激な変化や消費者の価値観や行動の多様化・複雑化により、経験や勘に頼った判断が通用しにくくなっているためです。 ダイナミクスケイパビリティという言葉がありますが、ダイナミクスケイパビリティとは、環境の変化に対応するために、企業が自己変革していく能力であり、「企業変革力」とも呼ばれています。 企業におけるダイナミックケイパビリティは、外部環境の変化に応じて自社が保有する経営資源（ヒト・モノ・カネ・情報・時間）を適切に組み合わせながら、自社の競争優位を確保する手法を指しています。これは昔からある言葉ですが、コロナ以降再度注目されている考え方です。 外部環境の変化に応じて自己変革というのはなかなか難しいことです。このあたりの話をすると「変化を予測する」という考えに行き着く方もいますが、将来予測というのは、なかなか困難な時代です。予測と言えばAIですが、AIで予測できることもありますが、基本的にAIで出来る予測は、過去起こった事柄かつ大量にデータサンプルがあるときに限られます。ゆえに、これまで起こった事のないこと、サンプルが少ないものはAIでも予測することはできないのです。今後、世界がどうなっていくかはどんなテクノロジーを使っても誰もわからないのです。 とは言え、我々は未知の将来に対して準備をしなければなりません。我々に、いま何ができるのでしょうか？ それは「データ集めて、それを積極的に活用していき、自社が置かれた状態・環境を正確に・客観的に把握し、必要あれば変革していく」ことです。 市場の動きや行動をデータ化し、分析や考察を通じて、環境の変化に対応していくことが出来ます。 積極的にデータを活用して変わっていくこと、つまり、「データドリブン」によって市場の変化や顧客ニーズをより早く察知できる環境をつくることが重要になってきます。 そして、正しく変革をしていくことによって、自社の競争優位性を確保できると考えられます。 ３．データドリブンの壁 データドリブンはデータを蓄積すればすぐ出来ることではありません。データを集める段階から以下のような様々な壁が存在します。 １．データマネジメント データがサイロ化によって部門に閉じてしまい、情報収集ができず、よいインサイトが得られない状況 ２．組織文化と人財 データを価値ある資産ととらえて全社で共有するマインドが醸成できておらず、人財に対して実践的な教育ができていないためにデータを活用できなくなっている状況 ３．技術 既存システムを改修してデータ活用に取り組むが費用だけかさみ投資対効果が生み出しにくい状況 ４．組織間連携 データ活用の目的が組織を超えて伝わらず要約されてしまい重要な細部や本質が抜け落ちている状況 上記の壁を一つ一つ解決していくことで、少しずつ「データドリブン経営」に行き着きます。これらは1年程度で辿り着くものではなく、数年かけて、壁を乗り越えながら到達するものです。10年後自社がどうありたいかを考えた時、長期的な目線でこれらのことを検討していくことがこれからは必要になっていくでしょう。   ■「メーカー経営者のためのAI活用戦略」 取り組み事例に学ぶ!メーカー経営にAIを活⽤する具体的⽅法とは!! お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/096847 ■このような方にオススメ 自社の経営にAIがどう適用できるかを知りたいメーカー経営者の方 営業がまだまだ属人的で、営業スタッフ個人のスキルに依存していると感じているメーカー経営者の方 生産技術・生産管理部門も特定の熟練者に知見とノウハウが集中していると感じているメーカー経営者の方 製造部門では熟練技術・職人的な業務があり、属人化・ブラックBOX化していると感じているメーカー経営者の方 在庫管理を担当者の経験や勘に依存して課題を抱えているメーカー経営者の方 お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/100984   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 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。 １．ＤX進展と売上高の関係について 下のグラフは2021年の経済産業省が出した「デジタル・トランスフォーメーションによる経済へのインパクトによる調整研究」です。企業におけるデジタル・トランスフォーメーションの取組状況に応じて、デジタル・トランスフォーメーション（DX）の進展度を1から3まで定義し、進展度に応じて、企業の売上高にどのような影響があるかを評価しています。 日本・米国・ドイツいずれの国においても、DX進展度の高い企業ほど、2020年度は2019年度に比べて売上高が増加したと回答した企業の比率が高い結果となりました。デジタル・トランスフォーメーションの取組と売上高との因果関係はこのデータだけでは読み取れませんが、相関関係は有していることは明らかとなりました。 DXとは、「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基に、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、競争上の優位性を確立すること」を指します。多くの企業がデジタル技術やデジタルデータを活用して、従来型のいわゆる３K（勘・経験・度胸）体制から脱却しようとしています。 ではなぜ、こぞって従来型から脱却しようとしているのでしょうか？ （出典）総務省（2021）「デジタル・トランスフォーメーションによる経済へのインパクトに関する調査研究」 ２．ＤＸの行き着くところはデータドリブン なぜ、従来型から脱却しようとしているのか？それは、世界的な市場の急激な変化や消費者の価値観や行動の多様化・複雑化により、経験や勘に頼った判断が通用しにくくなっているためです。 ダイナミクスケイパビリティという言葉がありますが、ダイナミクスケイパビリティとは、環境の変化に対応するために、企業が自己変革していく能力であり、「企業変革力」とも呼ばれています。 企業におけるダイナミックケイパビリティは、外部環境の変化に応じて自社が保有する経営資源（ヒト・モノ・カネ・情報・時間）を適切に組み合わせながら、自社の競争優位を確保する手法を指しています。これは昔からある言葉ですが、コロナ以降再度注目されている考え方です。 外部環境の変化に応じて自己変革というのはなかなか難しいことです。このあたりの話をすると「変化を予測する」という考えに行き着く方もいますが、将来予測というのは、なかなか困難な時代です。予測と言えばAIですが、AIで予測できることもありますが、基本的にAIで出来る予測は、過去起こった事柄かつ大量にデータサンプルがあるときに限られます。ゆえに、これまで起こった事のないこと、サンプルが少ないものはAIでも予測することはできないのです。今後、世界がどうなっていくかはどんなテクノロジーを使っても誰もわからないのです。 とは言え、我々は未知の将来に対して準備をしなければなりません。我々に、いま何ができるのでしょうか？ それは「データ集めて、それを積極的に活用していき、自社が置かれた状態・環境を正確に・客観的に把握し、必要あれば変革していく」ことです。 市場の動きや行動をデータ化し、分析や考察を通じて、環境の変化に対応していくことが出来ます。 積極的にデータを活用して変わっていくこと、つまり、「データドリブン」によって市場の変化や顧客ニーズをより早く察知できる環境をつくることが重要になってきます。 そして、正しく変革をしていくことによって、自社の競争優位性を確保できると考えられます。 ３．データドリブンの壁 データドリブンはデータを蓄積すればすぐ出来ることではありません。データを集める段階から以下のような様々な壁が存在します。 １．データマネジメント データがサイロ化によって部門に閉じてしまい、情報収集ができず、よいインサイトが得られない状況 ２．組織文化と人財 データを価値ある資産ととらえて全社で共有するマインドが醸成できておらず、人財に対して実践的な教育ができていないためにデータを活用できなくなっている状況 ３．技術 既存システムを改修してデータ活用に取り組むが費用だけかさみ投資対効果が生み出しにくい状況 ４．組織間連携 データ活用の目的が組織を超えて伝わらず要約されてしまい重要な細部や本質が抜け落ちている状況 上記の壁を一つ一つ解決していくことで、少しずつ「データドリブン経営」に行き着きます。これらは1年程度で辿り着くものではなく、数年かけて、壁を乗り越えながら到達するものです。10年後自社がどうありたいかを考えた時、長期的な目線でこれらのことを検討していくことがこれからは必要になっていくでしょう。   ■「メーカー経営者のためのAI活用戦略」 取り組み事例に学ぶ!メーカー経営にAIを活⽤する具体的⽅法とは!! お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/096847 ■このような方にオススメ 自社の経営にAIがどう適用できるかを知りたいメーカー経営者の方 営業がまだまだ属人的で、営業スタッフ個人のスキルに依存していると感じているメーカー経営者の方 生産技術・生産管理部門も特定の熟練者に知見とノウハウが集中していると感じているメーカー経営者の方 製造部門では熟練技術・職人的な業務があり、属人化・ブラックBOX化していると感じているメーカー経営者の方 在庫管理を担当者の経験や勘に依存して課題を抱えているメーカー経営者の方 お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/100984   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

原価計算の種類は全部で6種類ありますが、2種類1セットで3つの用途に分類できます。注意したいのは各々、独立して利用するのではなく、用途に応じて組み合わせて使います。 『***原価計算』は原価計算で行われる、最小単位、これ以上、細かく分けることができないものといえます。 6種類の原価計算を3つの用途に分類して簡単に説明します。 １．実際原価計算と標準原価計算 ・実際原価計算 実際にかかった費用（実際原価）から製品の原価を求める考え方で製品を提供する際に発生したすべての費用、つまり直接材料費、直接労働費、間接費で計算します。 実際のコストを正確に把握できるというメリットがありますが、生産ラインの運用状況によって、コストが大きく変動することがあります。 ・標準原価計算 製品を提供するために必要なコストを見積もり、その見積もりに基づいてコストを計算する考え方で、具体的には、直接材料費、直接労働費、間接費などの各種コストを事前に定められた標準理論で見積もり、その合計を製品やサービスのコストとして計算します。生産ラインの運用状況によるコスト変動に左右されず、一定の安定性を持ったコスト計算ができるというメリットがあります。 ２．個別原価計算と総合原価計算 ・個別原価計算 製品ごとの原価を算出するために、製品ごとの利益を明確にすることができます。オーダーメイドの生産形態を想定して原価計算を行う考え方で具体的には特注のスーツ、革靴、家具などがあります 用語集｜個別原価計算 ・総合原価計算 同製品などをひとまとめにして原価を導き出す方法です。同一仕様の製品を連続大量生産方式で生産する企業や、少品種大量生産方式を採用している企業に向いている方法といえます。 ３．全部原価計算と直接原価計算 ・全部原価計算 変動費、固定費（建物、設備などの減価償却費）すべてひっくるめて原価計算を行う考え方です。 ・直接原価計算 固定費（建物、設備などの減価償却費）を含まず変動費のみで原価計算を行う考え方です。 変動費は生産数に比例して増えていく費用で例えば材料費、労務費があります。 対して固定費は生産数に関係なく、必ず発生する費用、例えば機械の減価償却費などがあります。 固定費と生産効率は直接的な関係がないため、固定費を含んだ全部原価計算よりも固定費を含まない直接原価計算のほうが現場の状況を把握しやすい特徴があります。 ４．まとめ 今回のコラムでは原価計算の方法について簡単に解説させていただきました。 実際原価計算と標準原価計算、個別原価計算と総合原価計算、全部原価計算と直接原価計算は3つの用途によって使い分けることをおさえておけば、混乱しづらいことはないと思います。 商品の製造にかかった原価を正確に把握する原価計算は、売上の確保や健全な企業経営に必要不可欠です。 しかし、原価計算の考え方がいまひとつよくわからないという方も多いのではないでしょうか。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はお気軽に弊社にご相談いただければ幸いです。 最後までお読みいただきありがとうございました。   ■関連するセミナーのご案内 自動車部品製造業のDXセミナー ろう付け・切削・プレス 超低コストで見える化・利益向上 セミナー詳細・申込はこちらから https://www.funaisoken.co.jp/seminar/110786 材料費高騰対策！儲けの改善の仕組み導入成功編 製造業における生産管理・原価管理業務の課題 生産管理・原価管理システムの導入失敗例 成功する生産管理・原価管理システムの業務改善手順と成功する具体的導入プロセス 個別製品原価、得意先別製品原価、工程別原価をデータ化した事例紹介 生産管理・原価管理システム＋BIツールで経営・現場が必要なデータを見える化する具体的方法 生産管理・原価管理システムの導入・活用で個別原価管理を安価で成功させる為のベンダー選び ■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 2024/03/21 (木)　13:00~15:00 2024/03/25 (月)　13:00~15:00 2024/03/27 (水)　13:00~15:00 お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/110786 原価計算の種類は全部で6種類ありますが、2種類1セットで3つの用途に分類できます。注意したいのは各々、独立して利用するのではなく、用途に応じて組み合わせて使います。 『***原価計算』は原価計算で行われる、最小単位、これ以上、細かく分けることができないものといえます。 6種類の原価計算を3つの用途に分類して簡単に説明します。 １．実際原価計算と標準原価計算 ・実際原価計算 実際にかかった費用（実際原価）から製品の原価を求める考え方で製品を提供する際に発生したすべての費用、つまり直接材料費、直接労働費、間接費で計算します。 実際のコストを正確に把握できるというメリットがありますが、生産ラインの運用状況によって、コストが大きく変動することがあります。 ・標準原価計算 製品を提供するために必要なコストを見積もり、その見積もりに基づいてコストを計算する考え方で、具体的には、直接材料費、直接労働費、間接費などの各種コストを事前に定められた標準理論で見積もり、その合計を製品やサービスのコストとして計算します。生産ラインの運用状況によるコスト変動に左右されず、一定の安定性を持ったコスト計算ができるというメリットがあります。 ２．個別原価計算と総合原価計算 ・個別原価計算 製品ごとの原価を算出するために、製品ごとの利益を明確にすることができます。オーダーメイドの生産形態を想定して原価計算を行う考え方で具体的には特注のスーツ、革靴、家具などがあります 用語集｜個別原価計算 ・総合原価計算 同製品などをひとまとめにして原価を導き出す方法です。同一仕様の製品を連続大量生産方式で生産する企業や、少品種大量生産方式を採用している企業に向いている方法といえます。 ３．全部原価計算と直接原価計算 ・全部原価計算 変動費、固定費（建物、設備などの減価償却費）すべてひっくるめて原価計算を行う考え方です。 ・直接原価計算 固定費（建物、設備などの減価償却費）を含まず変動費のみで原価計算を行う考え方です。 変動費は生産数に比例して増えていく費用で例えば材料費、労務費があります。 対して固定費は生産数に関係なく、必ず発生する費用、例えば機械の減価償却費などがあります。 固定費と生産効率は直接的な関係がないため、固定費を含んだ全部原価計算よりも固定費を含まない直接原価計算のほうが現場の状況を把握しやすい特徴があります。 ４．まとめ 今回のコラムでは原価計算の方法について簡単に解説させていただきました。 実際原価計算と標準原価計算、個別原価計算と総合原価計算、全部原価計算と直接原価計算は3つの用途によって使い分けることをおさえておけば、混乱しづらいことはないと思います。 商品の製造にかかった原価を正確に把握する原価計算は、売上の確保や健全な企業経営に必要不可欠です。 しかし、原価計算の考え方がいまひとつよくわからないという方も多いのではないでしょうか。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はお気軽に弊社にご相談いただければ幸いです。 最後までお読みいただきありがとうございました。   ■関連するセミナーのご案内 自動車部品製造業のDXセミナー ろう付け・切削・プレス 超低コストで見える化・利益向上 セミナー詳細・申込はこちらから https://www.funaisoken.co.jp/seminar/110786 材料費高騰対策！儲けの改善の仕組み導入成功編 製造業における生産管理・原価管理業務の課題 生産管理・原価管理システムの導入失敗例 成功する生産管理・原価管理システムの業務改善手順と成功する具体的導入プロセス 個別製品原価、得意先別製品原価、工程別原価をデータ化した事例紹介 生産管理・原価管理システム＋BIツールで経営・現場が必要なデータを見える化する具体的方法 生産管理・原価管理システムの導入・活用で個別原価管理を安価で成功させる為のベンダー選び ■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 2024/03/21 (木)　13:00~15:00 2024/03/25 (月)　13:00~15:00 2024/03/27 (水)　13:00~15:00 お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/110786

今回は、IPAが発表した『DX白書2023』について述べさせて頂きます。 １．日本のDXの現状 2023年2月9日 IPA（独立行政法人 情報処理推進機構）が『DX白書2023』を発表しました。 これは、2021年10月に発行された『DX白書2021』に続く第2段となります。 DX白書は日本および米国企業のDXに関する戦略、人材、技術について調査・分析した結果となりますが、本コラムで日本企業と製造業のDXへの取り組み状況を抜き出しております。 経済産業省が定めているDXの定義は、『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基に、製品サービス、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』です。 日本でDXに取り組んでいる企業(全業種)は、「全社戦略に基づき、全社的にDXに取り組んでいる」・「全社戦略に基づき、一部の部門においてDXに取り組んでる」・「部署ごとに個別でDXに取り組んでいる」の合計は69.3％となります。 2021年度と比較をすると、各項目共数%ずつ増えており13.5％増加しています。 従業員規模別(全業種)に見ると、日本は従業員規模が大きい企業ほどDXへの取り組みが進んでいることがわかります。 従業員数が「1001人以上」の企業においてはDXに取り組んでいる割合は94.8％。 「300人以上、1000人以下」が82%、「100人以下」の企業では39.6%まで下がります。 「全社戦略に基づき、全社的にDXに取り組んでいる」の割合も従業員規模が小さくなるにつれて、減っていることがわかります。 従業員規模が小さい企業ではDXへの取り組みが進んでいない、取り組んでいたとしても全社戦略として取り組めていないことがわかります。 業種別に見ると、DXに取り組んでいる割合が高いのは「金融業、保険業」83.7%割合が低いのは「サービス業」55.4%となっています。 製造業に関しては、全社戦略に基づきDXに取り組んでいる企業56.5％(2021年は45.3%)。 全社戦略ではないがDXに取り組んでいる企業が14.7%(同13.6%)。 合わせると71.2%(同58.9%)となり、何らかの形DXに取り組んでいる企業が70%を超えています。 ２．そもそも組織のDXとは 70%と高い数値は出ていますが、新製品・サービスの創出、顧客価値創出やビジネスモデルの変革といったトランスフォーメーションのレベルの成果ではなく、アナログ・物理データのデジタル化(デジタイゼーション)や業務の効率化による生産性の向上(デジタライゼーション)で数値が高くなっているように感じます。 本来の目的「X＝変革」で成果を出せている企業は、非常に少ないのではないでしょうか。 そもそも組織のDXとは、その組織の経営の問題であり、デジタルはその経営変革の重要なリソースでしかありません。 経営者自身がデジタルの意味を率先して理解し、自分は何のため誰のためにビジネスをしているかという覚悟とビジョンを提示し、DX推進のリーダーシップを発揮することが何よりも大切です。 そのうえで、そのビジョンを実現するために、「顧客志向」でビジネス価値をできるだけ直接的に届けられるようにデジタルの力で組織を変えていくこと、そのためにはメンバーも問題を発見し自ら動けるようにマインドを変えていくこと、顧客と直接つながるためのデータのしくみを整備していくこと、それを実現するためにIoTやAIやアジャイル開発などがあるのです。 ３．まとめ 今回のコラムでは『DX白書2023』について、簡単ではありますが述べさせて頂きました。 上記した通り、製造業に於いては、アナログ・物理データのデジタル化や業務の効率化による生産性の向上が、DXの中心になっていると思います。 DXに取り組みたい、何か始めればよいか分からない等ございましたら、お気軽に弊社にご相談いただければ幸いです。 最後までお読みいただきありがとうございました。   【製造業】経営者向け！！工場の協働ロボット活用成功事例集 ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ 中小製造業のロボット活用は協働ロボットが主流になる！ 中小製造業が実践すべき協働ロボット活用のポイントと具体的な方法を解説！ さらに、実際の中小製造業における協働ロボット活用成功事例をこの1冊にまとめました！ https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/jy-core-system_S045   ■関連するセミナーのご案内 多品種少量生産の塗装＆外観検査工程ロボット活用！社長セミナー 「多品種少量生産の塗装加工業の社長が取り組むべきロボット戦略」 ロボットによる自動塗装で人手を増やさずに生産性を上げる！ セミナー詳細・申込はこちらから https://www.funaisoken.co.jp/seminar/100495 お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/100495 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、IPAが発表した『DX白書2023』について述べさせて頂きます。 １．日本のDXの現状 2023年2月9日 IPA（独立行政法人 情報処理推進機構）が『DX白書2023』を発表しました。 これは、2021年10月に発行された『DX白書2021』に続く第2段となります。 DX白書は日本および米国企業のDXに関する戦略、人材、技術について調査・分析した結果となりますが、本コラムで日本企業と製造業のDXへの取り組み状況を抜き出しております。 経済産業省が定めているDXの定義は、『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基に、製品サービス、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』です。 日本でDXに取り組んでいる企業(全業種)は、「全社戦略に基づき、全社的にDXに取り組んでいる」・「全社戦略に基づき、一部の部門においてDXに取り組んでる」・「部署ごとに個別でDXに取り組んでいる」の合計は69.3％となります。 2021年度と比較をすると、各項目共数%ずつ増えており13.5％増加しています。 従業員規模別(全業種)に見ると、日本は従業員規模が大きい企業ほどDXへの取り組みが進んでいることがわかります。 従業員数が「1001人以上」の企業においてはDXに取り組んでいる割合は94.8％。 「300人以上、1000人以下」が82%、「100人以下」の企業では39.6%まで下がります。 「全社戦略に基づき、全社的にDXに取り組んでいる」の割合も従業員規模が小さくなるにつれて、減っていることがわかります。 従業員規模が小さい企業ではDXへの取り組みが進んでいない、取り組んでいたとしても全社戦略として取り組めていないことがわかります。 業種別に見ると、DXに取り組んでいる割合が高いのは「金融業、保険業」83.7%割合が低いのは「サービス業」55.4%となっています。 製造業に関しては、全社戦略に基づきDXに取り組んでいる企業56.5％(2021年は45.3%)。 全社戦略ではないがDXに取り組んでいる企業が14.7%(同13.6%)。 合わせると71.2%(同58.9%)となり、何らかの形DXに取り組んでいる企業が70%を超えています。 ２．そもそも組織のDXとは 70%と高い数値は出ていますが、新製品・サービスの創出、顧客価値創出やビジネスモデルの変革といったトランスフォーメーションのレベルの成果ではなく、アナログ・物理データのデジタル化(デジタイゼーション)や業務の効率化による生産性の向上(デジタライゼーション)で数値が高くなっているように感じます。 本来の目的「X＝変革」で成果を出せている企業は、非常に少ないのではないでしょうか。 そもそも組織のDXとは、その組織の経営の問題であり、デジタルはその経営変革の重要なリソースでしかありません。 経営者自身がデジタルの意味を率先して理解し、自分は何のため誰のためにビジネスをしているかという覚悟とビジョンを提示し、DX推進のリーダーシップを発揮することが何よりも大切です。 そのうえで、そのビジョンを実現するために、「顧客志向」でビジネス価値をできるだけ直接的に届けられるようにデジタルの力で組織を変えていくこと、そのためにはメンバーも問題を発見し自ら動けるようにマインドを変えていくこと、顧客と直接つながるためのデータのしくみを整備していくこと、それを実現するためにIoTやAIやアジャイル開発などがあるのです。 ３．まとめ 今回のコラムでは『DX白書2023』について、簡単ではありますが述べさせて頂きました。 上記した通り、製造業に於いては、アナログ・物理データのデジタル化や業務の効率化による生産性の向上が、DXの中心になっていると思います。 DXに取り組みたい、何か始めればよいか分からない等ございましたら、お気軽に弊社にご相談いただければ幸いです。 最後までお読みいただきありがとうございました。   【製造業】経営者向け！！工場の協働ロボット活用成功事例集 ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ 中小製造業のロボット活用は協働ロボットが主流になる！ 中小製造業が実践すべき協働ロボット活用のポイントと具体的な方法を解説！ さらに、実際の中小製造業における協働ロボット活用成功事例をこの1冊にまとめました！ https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/jy-core-system_S045   ■関連するセミナーのご案内 多品種少量生産の塗装＆外観検査工程ロボット活用！社長セミナー 「多品種少量生産の塗装加工業の社長が取り組むべきロボット戦略」 ロボットによる自動塗装で人手を増やさずに生産性を上げる！ セミナー詳細・申込はこちらから https://www.funaisoken.co.jp/seminar/100495 お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/100495

１．はじめに 本コラムでは、他社（特に大手企業）が先行し成功っている事例を参考に自社の事業を拡大する方法、考え方について説明させていただきます。様々な企業の設備・システムの導入事例を見聞きし、自社でも実現したいとお考えの方は多くいらっしゃいますが、なかなか実現に至らないことが多いです。それはなぜなのでしょうか？その原因と解決策について本コラムを読んでいただければ、答えの一つを知ることが出来る内容となっています。 大手企業の事例を参考にすることは、中小企業にとって非常に有益なことです。大手企業は、多くの場合、成功しているビジネスモデルを持っているため、事例を研究することで、その成功の秘訣を知ることができます。以下では、大手企業の事例を活かせない原因と対策、活かす方法について説明します ２．他社の事例を自社で実現できない理由 中小企業が大手企業の事例を真似できない理由は以下の通りです。 ①リソースの差 ②人材面の問題 ③組織の規模の差 ④市場の違い ⑤経営方針の違い 上記のような理由から、無意識的に「どうせ、うちでは無理だな」と思ってしまう経営者や社員の方が多いかと思います。ですが、成功事例を研究して、自社との差を比較し、過不足を明確にすることが出来れば、その事例を通して目指すゴールと改善箇所が見えてきて、取るべき行動計画を立てることができます。以降では、各理由について説明を行います ①リソースの差 大手企業は、多くの場合、資金や人材などのリソースが豊富であり、多額の予算を投じた広告やマーケティングキャンペーンを行うことができます。一方、中小企業は、予算や人材が限られており、同じような大規模な活動を行うことができない場合があります。 ②人材面の問題 大手企業は、多くの人材を抱えており、そのうちの一部は専門的な知識やスキルを持っていることが多いです。一方で、中小企業は、専門的な知識やスキルを持った専門家を雇用、育成をすることが難しいことがあります。 ③組織の規模の差 大手企業は、組織が大規模であり、専門部署が設置されていることが多く、業務の分業が進んでいるため、専門的な知識や経験を持った専門家が多数在籍しています。一方、中小企業は、組織が小規模であるため、同様の専門家を維持することが難しい場合があります。 ④市場の違い 大手企業は、グローバルな市場を持っている場合が多く、多様な文化や言語、消費者のニーズを把握していることがあります。一方、中小企業は、市場が限定されている場合が多く、市場環境や顧客ニーズが大手企業と異なる場合があります。 ⑤経営方針の違い 大手企業は、長期的なビジョンを持ち、多様な経営方針を立て、企業価値を高めることを目指しています。一方、中小企業は、短期的な経営方針を立てることが多く、業績の向上を目的としている場合があります。 以上のように、中小企業が大手企業の事例を真似できない理由は、資源や組織規模、市場、経営方針など、さまざまな要因によるものがあります。しかし、中小企業は自社の特性や強み弱みを理解し、大手企業の事例を研究し、その成功要因を解明し、自社の戦略に組み込むことが重要です。 ３．大手企業の事例の活かし方 大手企業の事例は、中小企業にとっても有益な情報源となります。その中でも、成功している大手企業の事例は、中小企業にとって参考になる点が多いです。ここでは、大手企業の事例を中小企業が活かす方法をいくつかご紹介します。 ①顧客ニーズの把握と対応 大手企業は、市場の大部分を占めているため、多様な顧客ニーズを把握しています。中小企業も、自社の顧客ニーズを把握し、的確に対応することが重要です。大手企業の顧客ニーズへの対応を参考にし、自社に適した顧客対応策を立てることができます。 ②マーケティング戦略の改善 大手企業は、広告やマーケティング戦略に多額の予算を投じています。中小企業も、限られた予算の中で最大限に効果を出すため、マーケティング戦略の改善が必要です。大手企業の成功事例を参考にし、自社に適したマーケティング戦略を考えることができます。 ③新しい技術やビジネスモデルの導入 大手企業は、新しい技術やビジネスモデルを積極的に導入し、業務の効率化や収益の増加を図っています。中小企業も、大手企業の事例と自社の業務プロセスを比較検討し、新しい技術やビジネスモデルを計画的に導入することで、業務の改善や収益の増加を図ることができます。 ④グローバル展開の戦略 大手企業は、グローバルな市場に進出することで、新しいビジネスチャンスを生み出しています。中小企業も、海外市場に進出することで、自社のビジネスを拡大することができます。大手企業のグローバル展開戦略を参考にし、自社のグローバル展開戦略を立てることができます。 ４．まとめ 今回のコラムでは、他社の成功事例を参考にし、自社で活かす方法・考え方について説明させていただきました。今回の紹介した内容をきっかけに、自社の成長戦略の立案・実行の取り組みを開始していただければ幸いです。 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成長戦略の立案や設備・システム導入の計画立案・実行支援が必要といった場合は、お気軽に弊社にご相談いただければ幸いです。 私どもは、会社の中に入り込み、計画を立案実行し定着・継続的な改善まで支援させて頂き、経営指標を改善することがゴールですので、最後まで伴走させていただきます。 最後までお読みいただきありがとうございました。   基幹システム活用2024年時流予測レポート ～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▼ 中堅中小製造業におけるBI活用の位置づけと実際のBI活用事例をこの１冊にまとめました。 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 https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/jy-core-system_S045   ■関連するセミナーのご案内 設計開発型メーカーの為の基幹システム再構築戦略！社長セミナー セミナー詳細・申込はこちらから https://www.funaisoken.co.jp/seminar/097971 ■開催内容 設計開発型メーカーのDX化のポイント 設計開発型メーカーの為のDX化の進め方 設計開発型メーカーの社長の為のDX経営戦略 ■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 2023/05/16 (火)　13:00~15:00 2023/05/23 (火)　13:00~15:00 2023/05/24 (水)　13:00~15:00 お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/097971 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。 １．はじめに 本コラムでは、他社（特に大手企業）が先行し成功っている事例を参考に自社の事業を拡大する方法、考え方について説明させていただきます。様々な企業の設備・システムの導入事例を見聞きし、自社でも実現したいとお考えの方は多くいらっしゃいますが、なかなか実現に至らないことが多いです。それはなぜなのでしょうか？その原因と解決策について本コラムを読んでいただければ、答えの一つを知ることが出来る内容となっています。 大手企業の事例を参考にすることは、中小企業にとって非常に有益なことです。大手企業は、多くの場合、成功しているビジネスモデルを持っているため、事例を研究することで、その成功の秘訣を知ることができます。以下では、大手企業の事例を活かせない原因と対策、活かす方法について説明します ２．他社の事例を自社で実現できない理由 中小企業が大手企業の事例を真似できない理由は以下の通りです。 ①リソースの差 ②人材面の問題 ③組織の規模の差 ④市場の違い ⑤経営方針の違い 上記のような理由から、無意識的に「どうせ、うちでは無理だな」と思ってしまう経営者や社員の方が多いかと思います。ですが、成功事例を研究して、自社との差を比較し、過不足を明確にすることが出来れば、その事例を通して目指すゴールと改善箇所が見えてきて、取るべき行動計画を立てることができます。以降では、各理由について説明を行います ①リソースの差 大手企業は、多くの場合、資金や人材などのリソースが豊富であり、多額の予算を投じた広告やマーケティングキャンペーンを行うことができます。一方、中小企業は、予算や人材が限られており、同じような大規模な活動を行うことができない場合があります。 ②人材面の問題 大手企業は、多くの人材を抱えており、そのうちの一部は専門的な知識やスキルを持っていることが多いです。一方で、中小企業は、専門的な知識やスキルを持った専門家を雇用、育成をすることが難しいことがあります。 ③組織の規模の差 大手企業は、組織が大規模であり、専門部署が設置されていることが多く、業務の分業が進んでいるため、専門的な知識や経験を持った専門家が多数在籍しています。一方、中小企業は、組織が小規模であるため、同様の専門家を維持することが難しい場合があります。 ④市場の違い 大手企業は、グローバルな市場を持っている場合が多く、多様な文化や言語、消費者のニーズを把握していることがあります。一方、中小企業は、市場が限定されている場合が多く、市場環境や顧客ニーズが大手企業と異なる場合があります。 ⑤経営方針の違い 大手企業は、長期的なビジョンを持ち、多様な経営方針を立て、企業価値を高めることを目指しています。一方、中小企業は、短期的な経営方針を立てることが多く、業績の向上を目的としている場合があります。 以上のように、中小企業が大手企業の事例を真似できない理由は、資源や組織規模、市場、経営方針など、さまざまな要因によるものがあります。しかし、中小企業は自社の特性や強み弱みを理解し、大手企業の事例を研究し、その成功要因を解明し、自社の戦略に組み込むことが重要です。 ３．大手企業の事例の活かし方 大手企業の事例は、中小企業にとっても有益な情報源となります。その中でも、成功している大手企業の事例は、中小企業にとって参考になる点が多いです。ここでは、大手企業の事例を中小企業が活かす方法をいくつかご紹介します。 ①顧客ニーズの把握と対応 大手企業は、市場の大部分を占めているため、多様な顧客ニーズを把握しています。中小企業も、自社の顧客ニーズを把握し、的確に対応することが重要です。大手企業の顧客ニーズへの対応を参考にし、自社に適した顧客対応策を立てることができます。 ②マーケティング戦略の改善 大手企業は、広告やマーケティング戦略に多額の予算を投じています。中小企業も、限られた予算の中で最大限に効果を出すため、マーケティング戦略の改善が必要です。大手企業の成功事例を参考にし、自社に適したマーケティング戦略を考えることができます。 ③新しい技術やビジネスモデルの導入 大手企業は、新しい技術やビジネスモデルを積極的に導入し、業務の効率化や収益の増加を図っています。中小企業も、大手企業の事例と自社の業務プロセスを比較検討し、新しい技術やビジネスモデルを計画的に導入することで、業務の改善や収益の増加を図ることができます。 ④グローバル展開の戦略 大手企業は、グローバルな市場に進出することで、新しいビジネスチャンスを生み出しています。中小企業も、海外市場に進出することで、自社のビジネスを拡大することができます。大手企業のグローバル展開戦略を参考にし、自社のグローバル展開戦略を立てることができます。 ４．まとめ 今回のコラムでは、他社の成功事例を参考にし、自社で活かす方法・考え方について説明させていただきました。今回の紹介した内容をきっかけに、自社の成長戦略の立案・実行の取り組みを開始していただければ幸いです。 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成長戦略の立案や設備・システム導入の計画立案・実行支援が必要といった場合は、お気軽に弊社にご相談いただければ幸いです。 私どもは、会社の中に入り込み、計画を立案実行し定着・継続的な改善まで支援させて頂き、経営指標を改善することがゴールですので、最後まで伴走させていただきます。 最後までお読みいただきありがとうございました。   基幹システム活用2024年時流予測レポート ～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▼ 中堅中小製造業におけるBI活用の位置づけと実際のBI活用事例をこの１冊にまとめました。 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 https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/jy-core-system_S045   ■関連するセミナーのご案内 設計開発型メーカーの為の基幹システム再構築戦略！社長セミナー セミナー詳細・申込はこちらから https://www.funaisoken.co.jp/seminar/097971 ■開催内容 設計開発型メーカーのDX化のポイント 設計開発型メーカーの為のDX化の進め方 設計開発型メーカーの社長の為のDX経営戦略 ■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 2023/05/16 (火)　13:00~15:00 2023/05/23 (火)　13:00~15:00 2023/05/24 (水)　13:00~15:00 お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/097971

１．再到来したデジタル機運 コロナ禍以降、DXやデジタルを使おうという雰囲気が、社会全体を覆っています。まずはもう一度DXという言葉について、おさらいですが、DXとは「ITテクノロジー（データ）を活用して、社内外に新しい価値やサービスを提供すること」になります。 アナログ作業やブラックボックスが非常多い製造業においても、「流石に乗り遅れることは出来ない」とITテクノロジーを積極的に活用しようという企業も多くなっています。ロボット化、自動化、デジタル化様々な課題に対して施策を検討・実施行っていると思います。 コロナ禍で非接触というものが強制的に行われたので、社会的にもデジタルで非接触ということデジタル作業が進められるわけですが、実は2011年東日本大震災の時も、デジタルで保存した方が良いという動きは行われていました。しかし、残念ながら、そういった活動は長くは続かず、数年かけて下火になっていきました。要は、人間は大きな変化が来ても、喉元すぎれば・・・で、いつの間にか忘れてしまうんですね。 ただ、このコロナの状態は3年以上続いたので、社会に大きなマインドセットをもたらしました。社会全体で「デジタルを使ってアナログ作業を効率化させよう！非効率をもう一度見直そう！」という動きが広く起こっています。 ２．ＤＸ以前に必要なこと しかし、「デジタル/ＤＸを進めよう！」と思っても、簡単には行かないのが実状です。 順調に取り組みが進んでいる企業もありますが、社長や工場長が旗振りしても、実際に効果的に動けていない企業も非常に多くあります。むしろ、進んでいない企業が非常に多いです。これはなぜでしょうか？ デジタル/DXのプロジェクトを始めると、「何のツールを入れようか？」や「ベンダー選定をどこにしようか？」と目が行きがちですが、上手くいかないのは、社長や経営層がこれらツールの話で話が終わると思っているからです。デジタル/DXというものは、「ツールやベンダーの話ではない！」ということを肝に銘じなければなりません。 では、何が必要でしょうか？ まず必須で始めなければならないのは、「現状把握」と「仕事の棚卸し」です。 この事柄を紹介する例え話で、江戸時代のものづくりにロボットを導入したら効率がよくなるか？という話があります。 答えは否です。江戸時代の作業にロボットを導入しても効率化されません。これは江戸時代のものづくりには分業という考えがなく、業務の役割が明確にされていない為、そもそもロボットが入れる余地がないのです。 これは昔話のようで、実は今にもつながる話です。「ロボット化する/システムを利用する」というのは、業務を明確にすることが大前提となります。日本の工場が得意な曖昧な作業や暗黙知はロボットやシステムは受け付けてくれません。既存のやり方を全く同じに移行することは不可能なのです。 したがって、デジタル/DXを考えるには、まず、①現状の作業を正確に把握すること②業務を棚卸することのステップが重要となってくるのです。 これらが完了して初めて「何のツール/システム/ベンダーにしようか？」フェーズに移っていくのです。 ３．何が良いことがあるの？は明確に！ プロジェクトを始める時に、もう一つ重要なことがあります。 それは、「これを達成すると何が良いことがあるのか？」を社員全員に部門や社員のレベルに応じて、視線を落として、きちんと丁寧に、明確に説明することです。これはボトムアップではなくトップダウンで行わなければなりません。これも一度の説明で全員が同じ方向を向けるわけではありません。事あるごとにコミュニケーションを取り、根気強く説明と課題感を共有していき、同じ方角だけでも見られるようになるとよいですね。 とはいえ、プロジェクトを成し遂げるのは平坦な道ではありません。部門間の考え方の違いから、議論が白熱することもあるでしょう。反対意見により挫折することもあるかもしれません。その時に「何が良くなるか？」を全員で共通認識にしておかないと、頑張れる人だけ頑張るような一部の人の活動になってしまいます。そうなってしまったらプロジェクトの成功はありません。「デジタル/ＤＸを進めよう！」ということは、一部の人の話ではないからです。 「社員全員がプロジェクトの意味を理解して同じをゴールに向かって進むこと」が成功する/しないの中では非常に重要な考え方です。 プロジェクトの明確な目的を持ち共有すること、そして、「現状把握」「仕事の棚卸し」をすることから始めることで、うまく進められる可能性は高まっていきます。   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。 詳細はYoutubeにて公開しております。 https://youtu.be/H6Vq84C1Z4A https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/jy-ai_S045   ■多品種少量生産機械加工業のAI活用！社長セミナー 従業員30～200名の機械加工業の為の見積もりAI・生産計画AI・原価管理AIの活用！ お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/096847 ■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 2023/04/12 (水)　13:00~15:00 2023/04/17 (月)　13:00~15:00 2023/04/19 (水)　13:00~15:00 お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/096847 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。 １．再到来したデジタル機運 コロナ禍以降、DXやデジタルを使おうという雰囲気が、社会全体を覆っています。まずはもう一度DXという言葉について、おさらいですが、DXとは「ITテクノロジー（データ）を活用して、社内外に新しい価値やサービスを提供すること」になります。 アナログ作業やブラックボックスが非常多い製造業においても、「流石に乗り遅れることは出来ない」とITテクノロジーを積極的に活用しようという企業も多くなっています。ロボット化、自動化、デジタル化様々な課題に対して施策を検討・実施行っていると思います。 コロナ禍で非接触というものが強制的に行われたので、社会的にもデジタルで非接触ということデジタル作業が進められるわけですが、実は2011年東日本大震災の時も、デジタルで保存した方が良いという動きは行われていました。しかし、残念ながら、そういった活動は長くは続かず、数年かけて下火になっていきました。要は、人間は大きな変化が来ても、喉元すぎれば・・・で、いつの間にか忘れてしまうんですね。 ただ、このコロナの状態は3年以上続いたので、社会に大きなマインドセットをもたらしました。社会全体で「デジタルを使ってアナログ作業を効率化させよう！非効率をもう一度見直そう！」という動きが広く起こっています。 ２．ＤＸ以前に必要なこと しかし、「デジタル/ＤＸを進めよう！」と思っても、簡単には行かないのが実状です。 順調に取り組みが進んでいる企業もありますが、社長や工場長が旗振りしても、実際に効果的に動けていない企業も非常に多くあります。むしろ、進んでいない企業が非常に多いです。これはなぜでしょうか？ デジタル/DXのプロジェクトを始めると、「何のツールを入れようか？」や「ベンダー選定をどこにしようか？」と目が行きがちですが、上手くいかないのは、社長や経営層がこれらツールの話で話が終わると思っているからです。デジタル/DXというものは、「ツールやベンダーの話ではない！」ということを肝に銘じなければなりません。 では、何が必要でしょうか？ まず必須で始めなければならないのは、「現状把握」と「仕事の棚卸し」です。 この事柄を紹介する例え話で、江戸時代のものづくりにロボットを導入したら効率がよくなるか？という話があります。 答えは否です。江戸時代の作業にロボットを導入しても効率化されません。これは江戸時代のものづくりには分業という考えがなく、業務の役割が明確にされていない為、そもそもロボットが入れる余地がないのです。 これは昔話のようで、実は今にもつながる話です。「ロボット化する/システムを利用する」というのは、業務を明確にすることが大前提となります。日本の工場が得意な曖昧な作業や暗黙知はロボットやシステムは受け付けてくれません。既存のやり方を全く同じに移行することは不可能なのです。 したがって、デジタル/DXを考えるには、まず、①現状の作業を正確に把握すること②業務を棚卸することのステップが重要となってくるのです。 これらが完了して初めて「何のツール/システム/ベンダーにしようか？」フェーズに移っていくのです。 ３．何が良いことがあるの？は明確に！ プロジェクトを始める時に、もう一つ重要なことがあります。 それは、「これを達成すると何が良いことがあるのか？」を社員全員に部門や社員のレベルに応じて、視線を落として、きちんと丁寧に、明確に説明することです。これはボトムアップではなくトップダウンで行わなければなりません。これも一度の説明で全員が同じ方向を向けるわけではありません。事あるごとにコミュニケーションを取り、根気強く説明と課題感を共有していき、同じ方角だけでも見られるようになるとよいですね。 とはいえ、プロジェクトを成し遂げるのは平坦な道ではありません。部門間の考え方の違いから、議論が白熱することもあるでしょう。反対意見により挫折することもあるかもしれません。その時に「何が良くなるか？」を全員で共通認識にしておかないと、頑張れる人だけ頑張るような一部の人の活動になってしまいます。そうなってしまったらプロジェクトの成功はありません。「デジタル/ＤＸを進めよう！」ということは、一部の人の話ではないからです。 「社員全員がプロジェクトの意味を理解して同じをゴールに向かって進むこと」が成功する/しないの中では非常に重要な考え方です。 プロジェクトの明確な目的を持ち共有すること、そして、「現状把握」「仕事の棚卸し」をすることから始めることで、うまく進められる可能性は高まっていきます。   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。 詳細はYoutubeにて公開しております。 https://youtu.be/H6Vq84C1Z4A https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/jy-ai_S045   ■多品種少量生産機械加工業のAI活用！社長セミナー 従業員30～200名の機械加工業の為の見積もりAI・生産計画AI・原価管理AIの活用！ お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/096847 ■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 2023/04/12 (水)　13:00~15:00 2023/04/17 (月)　13:00~15:00 2023/04/19 (水)　13:00~15:00 お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/096847

コロナ禍もおさまりつつあり、2023年3月13日にはマスク着用も緩和されました。 このコロナ禍では、リモートワークやシェアオフィスの拡大など現場に人が張り付かなくても業務を遂行できる体制構築が話題となりました。 DXがAIやIoT、ITツールを用いて業務効率化を行い、大きな業務改善を通して人時生産性を向上させるということであったとするのであれば、多くの企業でペーパーレス化などの表面的なコストカットのような結果こそ出ているにしても、削減した時間を新たに生産性に変換するような動きまでは至っていないケースが多いように思います。 そんな中で、現場での改善業務に繋げるためにDX人材の採用、育成というのは大きなテーマです。（※ここでのDX人材というのは、IoTやBI、AIなどIT技術に関する知見を持ち、自らそういった技術を以て現場で改善活動を実行できるような人材を指しています） 本コラムではDX人材育成のために日々取り組んでいらっしゃる中小企業の取り組みを2回に分けてご紹介したいと思います。 1回目である今回は、DX人材採用について経営者の方々が考えていらっしゃること、その課題についてご紹介します。 １．DX人材は製造業の救世主足りえるか あるお付き合いのある企業の社長様からDX人材の採用と育成についての計画を知らされたのは一昨年の4月頃でした。 代替わりを契機に基幹システムを導入し、データの一元管理に取り掛かるなど、社長は新しい技術を取り入れることに抵抗が無く、改革と称して大ナタを振るっていた時期です。 まだコロナ禍の見通しが立たず、デジタル化が騒がれる中、社内から競争力を得ていくにはやはり技術力だ、最新の技術情報（AIなど）に強みを持つ理系大学生を新卒では多く獲得し、中途ではそういった背景を持つ技術者を獲得すべきではないかとの話題が出ました。 実際、その会社ではそういった人材情報をペルソナに設定し、新卒、中途共に採用活動に明け暮れました。結果、半年で3名の中途社員を採用することが出来ました。一方、新卒はその枠に対する応募もあったものの、採用するには至らずという状況でした。 とはいえ、ついに自分たちの苦手分野であった部分での技術者を獲得できました。社長はビジョンを掲げ、採用した中途社員たちをDXプロジェクトメンバーに任命。順風満帆なスタートとなるはずでした。 それから1年ほどたち、プロジェクトはどのような状況かを伺いました。 なんと、中途採用者の内2名が退職してしまったというのです。 ２．社内体制、協力体制ありきでないと輝けない DX人材として入社した三名は当初、様々なアナログな業務や改善ポイントを明らかにし、様々な手法でその問題を解決しようとした、といいます。 しかしながら、長い経験を持つ現場の社員や、いわゆるデジタル技術に対して知見のない他の社員たちからの後押しを得ることが出来ず改善プロジェクトは思うように前に進まなかったといいます。 中には、自分たちの仕事を奪うのか、というような声も生まれたとのことでかなりストレスフルな状況になってしまったとのことでした。 社長肝入りのプロジェクトということで、実際に社長も説明会を開くなどでフォローをしたとのことですが、1人辞め、また1人辞めとムーブメントは小さくなってしまいました。 基幹システムも導入し、DX人材も採用したにもかかわらず中々思うような動きにならない。 それどころか、会社への期待感も徐々に薄れているように感じたとおっしゃっていました。 その時、社長様はDX人材を採用することが大切ではない。DX人材を輝かせられる社内状況の整備こそが急務なのだと思い知ったといいます。 この状況の整備というのは難しく、社長の鶴の一声で整備ができるようなものではありません。 そこで、この会社では以下の3点に取り組むこととなりました。 デジタル技術勉強会の開催、全社員参加 ペーパーレス化（ワークフロー系）と脱判子方針 ノーコード、ローコード開発ツール導入 次回は、この3点の取組結果とポイントを解説させていただきます。   ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ IT化・DX化の進め方とIT化計画書の書き方【中堅・中小企業向け】 https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory_smart-factory_00856 レポートの内容 DX化を検討する中堅・中小製造業経営者必見 ！！ DX化を検討する社長！ 本当に基幹システムを導入・刷新すれば会社が良くなりますか？？ 根本原因を把握して業務改革！！ IT化計画書の作り方   ■関連するセミナーのご案内 板金加工業の為のDX化による「儲けの改善」社長セミナー 生産管理・原価管理を徹底し、「勘による改善」から「データによる改善」へ！ セミナー詳細・申込はこちらから https://www.funaisoken.co.jp/seminar/097412 ■開催内容 材料費高騰対策！儲けの改善の仕組み導入成功編 社長が知っておくべき同業他社の原価改善取り組み事例 社長の為の生産管理＆原価管理の改善戦略 ■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 2023/04/11 (火)　13:00~15:00 2023/04/13 (木)　13:00~15:00 2023/04/20 (木)　13:00~15:00 お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/097412 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。 コロナ禍もおさまりつつあり、2023年3月13日にはマスク着用も緩和されました。 このコロナ禍では、リモートワークやシェアオフィスの拡大など現場に人が張り付かなくても業務を遂行できる体制構築が話題となりました。 DXがAIやIoT、ITツールを用いて業務効率化を行い、大きな業務改善を通して人時生産性を向上させるということであったとするのであれば、多くの企業でペーパーレス化などの表面的なコストカットのような結果こそ出ているにしても、削減した時間を新たに生産性に変換するような動きまでは至っていないケースが多いように思います。 そんな中で、現場での改善業務に繋げるためにDX人材の採用、育成というのは大きなテーマです。（※ここでのDX人材というのは、IoTやBI、AIなどIT技術に関する知見を持ち、自らそういった技術を以て現場で改善活動を実行できるような人材を指しています） 本コラムではDX人材育成のために日々取り組んでいらっしゃる中小企業の取り組みを2回に分けてご紹介したいと思います。 1回目である今回は、DX人材採用について経営者の方々が考えていらっしゃること、その課題についてご紹介します。 １．DX人材は製造業の救世主足りえるか あるお付き合いのある企業の社長様からDX人材の採用と育成についての計画を知らされたのは一昨年の4月頃でした。 代替わりを契機に基幹システムを導入し、データの一元管理に取り掛かるなど、社長は新しい技術を取り入れることに抵抗が無く、改革と称して大ナタを振るっていた時期です。 まだコロナ禍の見通しが立たず、デジタル化が騒がれる中、社内から競争力を得ていくにはやはり技術力だ、最新の技術情報（AIなど）に強みを持つ理系大学生を新卒では多く獲得し、中途ではそういった背景を持つ技術者を獲得すべきではないかとの話題が出ました。 実際、その会社ではそういった人材情報をペルソナに設定し、新卒、中途共に採用活動に明け暮れました。結果、半年で3名の中途社員を採用することが出来ました。一方、新卒はその枠に対する応募もあったものの、採用するには至らずという状況でした。 とはいえ、ついに自分たちの苦手分野であった部分での技術者を獲得できました。社長はビジョンを掲げ、採用した中途社員たちをDXプロジェクトメンバーに任命。順風満帆なスタートとなるはずでした。 それから1年ほどたち、プロジェクトはどのような状況かを伺いました。 なんと、中途採用者の内2名が退職してしまったというのです。 ２．社内体制、協力体制ありきでないと輝けない DX人材として入社した三名は当初、様々なアナログな業務や改善ポイントを明らかにし、様々な手法でその問題を解決しようとした、といいます。 しかしながら、長い経験を持つ現場の社員や、いわゆるデジタル技術に対して知見のない他の社員たちからの後押しを得ることが出来ず改善プロジェクトは思うように前に進まなかったといいます。 中には、自分たちの仕事を奪うのか、というような声も生まれたとのことでかなりストレスフルな状況になってしまったとのことでした。 社長肝入りのプロジェクトということで、実際に社長も説明会を開くなどでフォローをしたとのことですが、1人辞め、また1人辞めとムーブメントは小さくなってしまいました。 基幹システムも導入し、DX人材も採用したにもかかわらず中々思うような動きにならない。 それどころか、会社への期待感も徐々に薄れているように感じたとおっしゃっていました。 その時、社長様はDX人材を採用することが大切ではない。DX人材を輝かせられる社内状況の整備こそが急務なのだと思い知ったといいます。 この状況の整備というのは難しく、社長の鶴の一声で整備ができるようなものではありません。 そこで、この会社では以下の3点に取り組むこととなりました。 デジタル技術勉強会の開催、全社員参加 ペーパーレス化（ワークフロー系）と脱判子方針 ノーコード、ローコード開発ツール導入 次回は、この3点の取組結果とポイントを解説させていただきます。   ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ IT化・DX化の進め方とIT化計画書の書き方【中堅・中小企業向け】 https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory_smart-factory_00856 レポートの内容 DX化を検討する中堅・中小製造業経営者必見 ！！ DX化を検討する社長！ 本当に基幹システムを導入・刷新すれば会社が良くなりますか？？ 根本原因を把握して業務改革！！ IT化計画書の作り方   ■関連するセミナーのご案内 板金加工業の為のDX化による「儲けの改善」社長セミナー 生産管理・原価管理を徹底し、「勘による改善」から「データによる改善」へ！ セミナー詳細・申込はこちらから https://www.funaisoken.co.jp/seminar/097412 ■開催内容 材料費高騰対策！儲けの改善の仕組み導入成功編 社長が知っておくべき同業他社の原価改善取り組み事例 社長の為の生産管理＆原価管理の改善戦略 ■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 2023/04/11 (火)　13:00~15:00 2023/04/13 (木)　13:00~15:00 2023/04/20 (木)　13:00~15:00 お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/097412