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

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

今回は、製造業で基幹システム導入・刷新を成功に導くポイントについてお伝えします。 １．製造業で基幹システム導入・活用が上手くいかない理由 .製造業で基幹システム導入・活用が上手くいかない理由 経済産業省が「DXレポート」で提唱した「2025年の崖」まであと1 年を切りました。 「2025年の崖」では、長年にわたって各企業で使われてきたシステムをメンテナンスできるエンジニアの多くが定年を迎え、システム人材不足が深刻化し、古いシステムを使っている企業はそれにより多大なリスクを抱えてしまう..といったことも懸念されています。 そのため、販売管理システムや生産管理システム、在庫管理システム、人事・財務・給与システムなどのさまざまな基幹システムを活用してきた企業は、現行のシステムの見直しを迫られています。 (基幹システムとは、会社全体のデータを連携させ一元管理することができるようになるツールです。これによりリアルタイムで業務データを可視化・加工できる環境を構築ことができ、正確な経営判断に活用できるなどのメリットがあります。近年ではクラウド型の基幹システムが多く採用されています。) しかしながら、製造業においても基幹システムの導入・刷新はなかなかハードルが高く、以下のような理由で上手くいかないようです。 既に慣れているシステムを変えたくない 現場では紙の方が使いやすい システムの機能ではやりたいことが出来ない（Excelや手作業の方が効率が良い） 導入・刷新を進める時間もなく、人材もいない（リソース不足） 業務が属人化していて、システム化が難しい etc.. 特に、現システムへの不満がありながらも、それを前提とした業務の流れに慣れてしまっており、なかなか新規導入・刷新に至らないケースが多いようです。 ２．製造業の基幹システム導入・刷新の取り組み手順 では、どのような手順で基幹システム導入・刷新に取り組めば良いのでしょうか。 ▼製造業における基幹システム導入・刷新取り組み手順 ①現状業務の見える化 　現状の業務の流れや、業務における問題、課題を見える化する ②基幹システム導入・刷新の目的・目標を明確にする 　現状の問題・課題の解決はもちろん、経営計画・事業計画を加味した目的・目標を設定する ③基幹システム導入・刷新のロードマップを作る 　一気に全てを導入・刷新しようとするのではなく、優先順位を決め、段階的に取り組む ④基幹システム導入・刷新後の構想・計画策定 　問題・課題の解消に繋がる新しい業務の流れを策定し、その新しい業務の流れを実現する基幹システム導入・刷新の構想・計画を作る ⑤基幹システム導入・刷新シミュレーション 　前の手順で策定した構想・計画に基づき、新しい業務の流れのシミュレーションを行い、期待する効果が得られそうか、検証を行う ⑥基幹システム導入・刷新の推進 　計画に基き、システム導入・刷新を進める 　※ほとんどの場合、システムの構築はシステムベンダーに委託すると思われますが、全てをシステムベンダーに丸投げするのではく、経営層以下、メンバーが目的含めた計画を理解した上で取り組む必要があります ⑦試験運用 　システムが完成したら、本運用前に試験的な運用を行い、業務に支障が無いか確認を行う ⑧効果検証 　目的・目標を達成できているか、定期的に検証を行い、問題があれば、対策を講じる。 まずは、現状業務の流れや、そこで発生している問題の把握から取り組まれることをお勧めします。 ３．製造業が基幹システム導入・刷新に取り組む上でのポイント 製造業が基幹システム導入・刷新を行う上で特に注意いただきたいポイントは以下の通りです。 現状業務の見える化（業務における問題・課題の抽出） 目的・目標の明確化（定量目標を設定し、経営層以下メンバーで認識を合わせる） ロードマップの作成（優先順位を決めて段階的に取り組む） 効果検証（基幹システム導入・刷新による効果について、検証、改善を繰り返す） 現在、基幹システムの導入・刷新を検討されている方、既に取り組んでいるが上手くいっていない方は、今回ご紹介した手順に沿って進められているか、今一度、確認してみてください。 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。 今回は、製造業で基幹システム導入・刷新を成功に導くポイントについてお伝えします。 １．製造業で基幹システム導入・活用が上手くいかない理由 .製造業で基幹システム導入・活用が上手くいかない理由 経済産業省が「DXレポート」で提唱した「2025年の崖」まであと1 年を切りました。 「2025年の崖」では、長年にわたって各企業で使われてきたシステムをメンテナンスできるエンジニアの多くが定年を迎え、システム人材不足が深刻化し、古いシステムを使っている企業はそれにより多大なリスクを抱えてしまう..といったことも懸念されています。 そのため、販売管理システムや生産管理システム、在庫管理システム、人事・財務・給与システムなどのさまざまな基幹システムを活用してきた企業は、現行のシステムの見直しを迫られています。 (基幹システムとは、会社全体のデータを連携させ一元管理することができるようになるツールです。これによりリアルタイムで業務データを可視化・加工できる環境を構築ことができ、正確な経営判断に活用できるなどのメリットがあります。近年ではクラウド型の基幹システムが多く採用されています。) しかしながら、製造業においても基幹システムの導入・刷新はなかなかハードルが高く、以下のような理由で上手くいかないようです。 既に慣れているシステムを変えたくない 現場では紙の方が使いやすい システムの機能ではやりたいことが出来ない（Excelや手作業の方が効率が良い） 導入・刷新を進める時間もなく、人材もいない（リソース不足） 業務が属人化していて、システム化が難しい etc.. 特に、現システムへの不満がありながらも、それを前提とした業務の流れに慣れてしまっており、なかなか新規導入・刷新に至らないケースが多いようです。 ２．製造業の基幹システム導入・刷新の取り組み手順 では、どのような手順で基幹システム導入・刷新に取り組めば良いのでしょうか。 ▼製造業における基幹システム導入・刷新取り組み手順 ①現状業務の見える化 　現状の業務の流れや、業務における問題、課題を見える化する ②基幹システム導入・刷新の目的・目標を明確にする 　現状の問題・課題の解決はもちろん、経営計画・事業計画を加味した目的・目標を設定する ③基幹システム導入・刷新のロードマップを作る 　一気に全てを導入・刷新しようとするのではなく、優先順位を決め、段階的に取り組む ④基幹システム導入・刷新後の構想・計画策定 　問題・課題の解消に繋がる新しい業務の流れを策定し、その新しい業務の流れを実現する基幹システム導入・刷新の構想・計画を作る ⑤基幹システム導入・刷新シミュレーション 　前の手順で策定した構想・計画に基づき、新しい業務の流れのシミュレーションを行い、期待する効果が得られそうか、検証を行う ⑥基幹システム導入・刷新の推進 　計画に基き、システム導入・刷新を進める 　※ほとんどの場合、システムの構築はシステムベンダーに委託すると思われますが、全てをシステムベンダーに丸投げするのではく、経営層以下、メンバーが目的含めた計画を理解した上で取り組む必要があります ⑦試験運用 　システムが完成したら、本運用前に試験的な運用を行い、業務に支障が無いか確認を行う ⑧効果検証 　目的・目標を達成できているか、定期的に検証を行い、問題があれば、対策を講じる。 まずは、現状業務の流れや、そこで発生している問題の把握から取り組まれることをお勧めします。 ３．製造業が基幹システム導入・刷新に取り組む上でのポイント 製造業が基幹システム導入・刷新を行う上で特に注意いただきたいポイントは以下の通りです。 現状業務の見える化（業務における問題・課題の抽出） 目的・目標の明確化（定量目標を設定し、経営層以下メンバーで認識を合わせる） ロードマップの作成（優先順位を決めて段階的に取り組む） 効果検証（基幹システム導入・刷新による効果について、検証、改善を繰り返す） 現在、基幹システムの導入・刷新を検討されている方、既に取り組んでいるが上手くいっていない方は、今回ご紹介した手順に沿って進められているか、今一度、確認してみてください。

2023年の経営計画・方針は、もう固まりましたでしょうか。 中には、1度決めたものの本当にこれでよいのかと悩まれている方や、今後も外部・内部環境ともに目まぐるしく変化することを想像し、的確に課題を解決していけるか不安を抱く方もいらっしゃるかと思います。 船井総研では、そのような悩み、不安、そして高い志を持つ経営者様同士が、共に学び・相談しあえる師と友となり、経営課題を解決し業績向上を目指す会員制勉強会を開催しています。 製造業の皆様には、「ものづくり経営研究会 スマートファクトリー経営部会」をおすすめいたします。 DX事例研究会【4月18日(火) WEB開催】 【日程】2023年4月18日（火） 【時間】13:00～16:00（※12:30より受付開始予定） （※約3時間で効率的に業界の最新情報・最新事例を収集していただくことができます） 【開催方式】LIVE配信型 パソコン1台でお好きな場所からご参加いただくことができます。 通信環境の整った静かな集中できる場所でご参加ください。 【第1講座】 4000万円の補助金を獲得して職人技術のTIG溶接と研磨をロボット化した成功事例講座 【講座の概要を一部先行公開！】 ◆超大型投資を補助金を最大限活用してコストを抑えたポイントを解説 ◆多品種対応のための「あえて」シンプルなシステムと治具構想とは ◆工数がかかる外観部分のバフ研磨をロボットで実現するための方法とは ◆社長から次世代へ、技術継承のカギとなる今後のロボット活用 【第2講座】 「従業員数30名台の機械メーカーが取り組む”攻めと守りの基幹システム”導入事例とは？」 【講座の概要を一部先行公開！】 基幹システム導入企業の代表取締役による特別講演！ 幹システム導入のBefore/Afterを大公開！ BI連携を通じて「各種数字の見える化」を実現！ 基幹システムを活用した「アフターサービスの見える化」とは？ 【第3講座】 ”2023年最新版”　補助金獲得分析データのご紹介＆本日のまとめ講座 【講座の概要を一部先行公開！】 ◆2022年製造業界補助金獲得データ分析特集！ ◆2023年製造業界の時流キーワード！ ◆経営者として肝に銘じておきたいこと！   ■製造業におけるDX最新事例研究会 ▼研究会のお申し込みはこちら▼ https://lpsec.funaisoken.co.jp/study/smart-factory/047708/   製造業DX事例研究会の詳細はYouTubeからご覧いただけます https://youtu.be/ZAoxKaVOnwQ お申し込みはこちらから⇒ https://lpsec.funaisoken.co.jp/study/smart-factory/047708/   いつも当コラムをお読みいただきましてありがとうございます。 2023年の経営計画・方針は、もう固まりましたでしょうか。 中には、1度決めたものの本当にこれでよいのかと悩まれている方や、今後も外部・内部環境ともに目まぐるしく変化することを想像し、的確に課題を解決していけるか不安を抱く方もいらっしゃるかと思います。 船井総研では、そのような悩み、不安、そして高い志を持つ経営者様同士が、共に学び・相談しあえる師と友となり、経営課題を解決し業績向上を目指す会員制勉強会を開催しています。 製造業の皆様には、「ものづくり経営研究会 スマートファクトリー経営部会」をおすすめいたします。 DX事例研究会【4月18日(火) WEB開催】 【日程】2023年4月18日（火） 【時間】13:00～16:00（※12:30より受付開始予定） （※約3時間で効率的に業界の最新情報・最新事例を収集していただくことができます） 【開催方式】LIVE配信型 パソコン1台でお好きな場所からご参加いただくことができます。 通信環境の整った静かな集中できる場所でご参加ください。 【第1講座】 4000万円の補助金を獲得して職人技術のTIG溶接と研磨をロボット化した成功事例講座 【講座の概要を一部先行公開！】 ◆超大型投資を補助金を最大限活用してコストを抑えたポイントを解説 ◆多品種対応のための「あえて」シンプルなシステムと治具構想とは ◆工数がかかる外観部分のバフ研磨をロボットで実現するための方法とは ◆社長から次世代へ、技術継承のカギとなる今後のロボット活用 【第2講座】 「従業員数30名台の機械メーカーが取り組む”攻めと守りの基幹システム”導入事例とは？」 【講座の概要を一部先行公開！】 基幹システム導入企業の代表取締役による特別講演！ 幹システム導入のBefore/Afterを大公開！ BI連携を通じて「各種数字の見える化」を実現！ 基幹システムを活用した「アフターサービスの見える化」とは？ 【第3講座】 ”2023年最新版”　補助金獲得分析データのご紹介＆本日のまとめ講座 【講座の概要を一部先行公開！】 ◆2022年製造業界補助金獲得データ分析特集！ ◆2023年製造業界の時流キーワード！ ◆経営者として肝に銘じておきたいこと！   ■製造業におけるDX最新事例研究会 ▼研究会のお申し込みはこちら▼ https://lpsec.funaisoken.co.jp/study/smart-factory/047708/   製造業DX事例研究会の詳細はYouTubeからご覧いただけます https://youtu.be/ZAoxKaVOnwQ お申し込みはこちらから⇒ https://lpsec.funaisoken.co.jp/study/smart-factory/047708/  

「製造業のDX化」の実現について、基幹システム導入は有効的な方法の1つと言えます。 しかし基幹システムを導入しただけでは、蓄積されたデータを活かすことが出来ず、埋もれさせてしまうこともあります。 そこで、基幹システムとBIツールを連携させたデータ活用方法について、メリットや設定のコツについてお伝えいたします。 １．【メリット】基幹システム＋BIツールの連携 基幹システムのデータ群から、BIツールを通して分析することにより早期の経営判断を実現するという一連の流れはイメージがつきやすいかと思いますが、具体的なメリットを2点お伝えいたします。 1点目は、経営判断の為に必要な情報がリアルタイムで即時収集できるという点です。 現状、売上等の営業的指標を確認するために、エクセルの得意な担当者へ依頼をして、まずはその方が情報を集めて、自ら集計マクロを埋め込んだエクセルを起動させてのグラフ作りをされているケースが多いかと思います。 しかしこれでは、業務の属人性と迅速な課題対応という点で逆に問題を生み出してしまいます。 一方でBIツールではデータの読み込みを自動的に行い、分析資料を常に最新版で出力させることが出来ます。 これにより資料作成時間や、属人的業務を無くすことにも繋がります。 2点目は、業務の標準化の実現に繋がるという点です。 基幹システム＋BIツールにより、データの集積、分析、可視化ができるといったポイントはお話してきましたが、これらが自動的に運用されてきているということは、個人個人の手持ちのエクセルや頭の中だけにある情報等が視える化してきたとも言えますので、各社員はこのデータに基づいて意思決定及び行動を決定できるようになっていきます。これにより個人に頼る割合を少なくさせ、組織としてチーム戦略を活発化させる地固めを実現することができます。 ２．【設定のコツ】BIツールで視たい指標を項目化する 基幹システムを導入する際に、マスタの項目を決めていくことは通常よくありますが、この時に最終的に運用開始後のBIツールで視たい指標も必ず設定しておく必要があります。 例えば、見積を分析することを前提とするならば、見積入力時に「担当者」、「担当営業所」、「納品先」、「製品種別」、等の項目は入力必須として、そのフィールドを予め設定しておくことが必要となります。 これらを考慮せずにシステムをセットアップしてしまうと、いざBIツールでの分析時に、視たい切り口で分析できない、一度エクセルに出力してそこから加工してなどと、一つ一つの分析を行うにも手間がかかってしまいます。これが複数の分析資料ともなると、作成の為の時間が取られて、業務効率を落とす事態にもなりかねません。 BIツールでの分析はシステムが稼働してから検討しよう　では分析軸の項目不足によるシステム改修や余計な工数の積み重ねの原因となってしまいます。システム導入時からBIツール分析を意識した項目設定を実施することが重要となります。 視たい指標を項目立てて設定すると、お話しさせて頂いておりますが、 よく陥ってしまうケースとして、あれもこれも視てみたく、分析資料が増えすぎてしまって、似たような資料が重なってきてしまう。結局どれが大事でどこを読み取ればよいのか分かりにくい、というのも問題点かと思っております。 次のこれらの解決方法について見ていきます。 ３．【設定のコツ】分析資料の標準化を設定する 基幹システム導入時の注意点でもある、業務フローの標準化とも重なりますが、BIツールの分析についても同じように事前にしっかりと精査する必要があります。 プロジェクトメンバーの多数の意見が混ざり合ってしまって、つい複雑化してしまった　という事例もありますので、ぜひ注意していきながら各セクションで必要な資料をシンプルにまとめ上げて頂きたいということをお伝えいたします。 ４．まとめ 基幹システムを導入する、もしくはBIツールで分析する、といった内容はよく耳にすることですが、システムやツールを導入すれば分析が実現できる　と考えがちになります。 もちろんシステム導入や分析ツール活用はその実現に向けて有効な手法ではありますが、ぜひ現状の業務と照らし合わせながら、実現したい業務フローに向けて最適なセットアップを目指して頂きたいと考えております。 一度作成してしまえば、自動で流れてくる分析指標となりますが、構築時に先を見据えた仕込みが行えるかが、迅速で安定したデータ経営の実現に向けて不可欠な要素となってきます。   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 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。 「製造業のDX化」の実現について、基幹システム導入は有効的な方法の1つと言えます。 しかし基幹システムを導入しただけでは、蓄積されたデータを活かすことが出来ず、埋もれさせてしまうこともあります。 そこで、基幹システムとBIツールを連携させたデータ活用方法について、メリットや設定のコツについてお伝えいたします。 １．【メリット】基幹システム＋BIツールの連携 基幹システムのデータ群から、BIツールを通して分析することにより早期の経営判断を実現するという一連の流れはイメージがつきやすいかと思いますが、具体的なメリットを2点お伝えいたします。 1点目は、経営判断の為に必要な情報がリアルタイムで即時収集できるという点です。 現状、売上等の営業的指標を確認するために、エクセルの得意な担当者へ依頼をして、まずはその方が情報を集めて、自ら集計マクロを埋め込んだエクセルを起動させてのグラフ作りをされているケースが多いかと思います。 しかしこれでは、業務の属人性と迅速な課題対応という点で逆に問題を生み出してしまいます。 一方でBIツールではデータの読み込みを自動的に行い、分析資料を常に最新版で出力させることが出来ます。 これにより資料作成時間や、属人的業務を無くすことにも繋がります。 2点目は、業務の標準化の実現に繋がるという点です。 基幹システム＋BIツールにより、データの集積、分析、可視化ができるといったポイントはお話してきましたが、これらが自動的に運用されてきているということは、個人個人の手持ちのエクセルや頭の中だけにある情報等が視える化してきたとも言えますので、各社員はこのデータに基づいて意思決定及び行動を決定できるようになっていきます。これにより個人に頼る割合を少なくさせ、組織としてチーム戦略を活発化させる地固めを実現することができます。 ２．【設定のコツ】BIツールで視たい指標を項目化する 基幹システムを導入する際に、マスタの項目を決めていくことは通常よくありますが、この時に最終的に運用開始後のBIツールで視たい指標も必ず設定しておく必要があります。 例えば、見積を分析することを前提とするならば、見積入力時に「担当者」、「担当営業所」、「納品先」、「製品種別」、等の項目は入力必須として、そのフィールドを予め設定しておくことが必要となります。 これらを考慮せずにシステムをセットアップしてしまうと、いざBIツールでの分析時に、視たい切り口で分析できない、一度エクセルに出力してそこから加工してなどと、一つ一つの分析を行うにも手間がかかってしまいます。これが複数の分析資料ともなると、作成の為の時間が取られて、業務効率を落とす事態にもなりかねません。 BIツールでの分析はシステムが稼働してから検討しよう　では分析軸の項目不足によるシステム改修や余計な工数の積み重ねの原因となってしまいます。システム導入時からBIツール分析を意識した項目設定を実施することが重要となります。 視たい指標を項目立てて設定すると、お話しさせて頂いておりますが、 よく陥ってしまうケースとして、あれもこれも視てみたく、分析資料が増えすぎてしまって、似たような資料が重なってきてしまう。結局どれが大事でどこを読み取ればよいのか分かりにくい、というのも問題点かと思っております。 次のこれらの解決方法について見ていきます。 ３．【設定のコツ】分析資料の標準化を設定する 基幹システム導入時の注意点でもある、業務フローの標準化とも重なりますが、BIツールの分析についても同じように事前にしっかりと精査する必要があります。 プロジェクトメンバーの多数の意見が混ざり合ってしまって、つい複雑化してしまった　という事例もありますので、ぜひ注意していきながら各セクションで必要な資料をシンプルにまとめ上げて頂きたいということをお伝えいたします。 ４．まとめ 基幹システムを導入する、もしくはBIツールで分析する、といった内容はよく耳にすることですが、システムやツールを導入すれば分析が実現できる　と考えがちになります。 もちろんシステム導入や分析ツール活用はその実現に向けて有効な手法ではありますが、ぜひ現状の業務と照らし合わせながら、実現したい業務フローに向けて最適なセットアップを目指して頂きたいと考えております。 一度作成してしまえば、自動で流れてくる分析指標となりますが、構築時に先を見据えた仕込みが行えるかが、迅速で安定したデータ経営の実現に向けて不可欠な要素となってきます。   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 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 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