残り48時間。賃上げ・人手不足対応の必要性にさいなまれている方へ
2025.02.04
これからの日本は、生産性向上により一層取り組んでいかなければならない。
石破政権では、“2020年代中に最低賃金1500円達成”を掲げ、昨年12月27日に決定された予算案では、328億円もの賃上げ関連の予算が組まれた。
また、人手不足もじわじわと各社の製造現場に影響を及ぼしている。昨年は50以上の工場を訪問したが、どの企業様も“人材が採用できない”“若い人材が少ない”といった人手不足の問題が顕在化していた。
これらの時流は、現段階では、すぐに多大な影響をもたらすものではないが、
そう遠くない未来、事業を畳まざるを得ないほどの致命的な影響をもたらす可能性がある。
このような状況下にあって、企業が今後も存続・繁栄していくためには、やはり生産性の向上が不可欠だ。
「遠くない先を見据えたときに、人手不足・賃上げをおこなっていかなければいけないのはわかっているが、できるイメージがわかない…」
「現場のあの人が辞めたら一気に仕事がまわらなくなるのはわかっているが、目の前の仕事が忙しすぎて、手が回っていない…」
「生産性を向上しようと、これまでたくさんの施策に取り組んできた。今もおこなっているが、頭打ちになっている感がある…」
製造に従事する人間なら、誰もが感じることだろう。
では、打ち手がわからない状態を打破し、生産性向上をさらに推進していくためには、まず何をすればよいのだろうか。
１．生産性向上への第一歩とは…？
生産性向上への第一歩。
それは...
「情報収集」
である。
「はぁ？バッカじゃないの？そんなことわかってるわ！」
と思われただろうか？
さすがに、常に先を見据える、賢明なあなたのことである。
「こんなバカなコンサルタントの記事を読むのはもうやめた。時間のムダだ。」
まあ、まあ。そう怒る前に、もうちょっと我慢して聞いてほしい。
実は、製造現場で活用できる技術は日進月歩、めざましく進歩している。特にAI技術の進歩はめざましい。
2022年11月にChatGPTが登場して以降、製造現場における生産性向上の幅は大きく広がった。
例えば、外観検査の自動化。AIが登場する以前の外観検査の自動化は、主にルールベースの画像処理によって行われていた。ルールベースの画像処理では、検査対象の欠陥を人間が定義し、その欠陥を検出するためのアルゴリズムを設計していた。この方法は、単純な欠陥の検出には有効だったが、複雑な欠陥や判断が難しい、曖昧な欠陥に対応することが困難であった。
しかし、AIが登場したことにより、外観検査の自動化は大きく進歩。AIは、大量の画像データを学習することで、複雑な欠陥や曖昧な欠陥についても検出することが可能となった。
実際、以前は自動化を断念したが、今は検査を自動化することができた！という例はよくある。
また、Deepseekという中国系スタートアップが開発したAIはご存じだろうか。
先月発表されたDeepseekは、ChatGPTと同等の能力を持った生成AIである。驚くべきはその開発費用で、なんとたった約8.6億円で開発された代物である。これは、従来OpenAI社や、Google社の開発した生成AIの1/10の費用である。
低コストの生成AIが登場したことにより、さらに安く、生産性向上をおこなえるのではないか、という機運が高まっている。
このように、技術は日々開発され、新しいものが出続けている。数年前はできなかったことが、今年はできるようになっている。
これらの情報を敏感にキャッチし、自社の製造現場に活用していくためには、やはり、地道に情報収集を続けていく以外にない。
2．たった1万円の豪華ゲスト登壇セミナー or 完全無料の最新レポート
もしこの記事を読んでいるあなたが、
「生産性向上をさらに進めたい！」
「2025年2月現在の最新情報が知りたい！」
と思うなら、たった1万円で参加できる豪華ゲスト登壇セミナーか、完全無料の最新レポートがきっと役に立つだろう。以下にお悩み別オススメセミナー&最新レポートを5つ紹介する。
お悩み①：自動化手法がわからない。短時間で最新事例をたくさん知りたい。
お悩み②：検査に人手がかかっている。
お悩み③：生産性向上・DXの鉄板の進め方がわからない。セオリーを知りたい。
お悩み④：協働ロボットを導入しようと考えているが、どのメーカーが良いのかわからない。
お悩み⑤：自動化を進めるにあたり、まず何から手をつければよいのかわからない。
特にAI外観検査セミナーは、締め切りが残り48時間となっているため、検査の自動化について最新情報を得たい方は、すぐに申込んでほしい。
※2/6大阪会場については開催終了
お悩み①：自動化手法がわからない。短時間で最新事例をたくさん知りたい。
⇒多品種少量生産 製造業向け 自動化・生産性向上セミナーへ
DENSO様にご登壇いただきます。DENSO工場で実際におこなっている、最新のロボット活用・IoT活用事例を多数紹介！DENSO流生産性向上手法も大公開！盛りだくさんの2時間！
お悩み②：検査に人手がかかっている。
⇒樹脂成形・ゴム製品製造業向け AI外観検査 社長セミナーへ
AI外観検査で人件費1400万円/年の削減に成功した、株式会社ササノ合成 代表取締役 笹野 氏にご登壇いただきます。実際に自動化に挑んだ経営者の生の声を聞くことができます。
※樹脂成形・ゴム製造業以外の方も参加可能なセミナーです。
お悩み③：生産性向上・DXの鉄板の進め方がわからない。セオリーを知りたい。
⇒「製造業DX戦略 ロードマップ策定のポイント！」レポートへ
このレポートを読めば、鉄板のDXの進め方がわかります。特に、自社DXに取り組んでいるが、さまざまな要因によってうまく進めることができない。そんな方に読んでいただきたい。
お悩み④：協働ロボットを導入しようと考えているが、どのメーカーが良いのかわからない。
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各協働ロボットの特徴を比較し、各社の違いをご紹介するセミナー。実機体験会も同時開催し、導入イメージをつかむことができます。低価格60万円協働ロボット~高機能1000万円協働ロボットまで、幅広くご紹介。
お悩み⑤：自動化を進めるにあたり、まず何から手をつければよいのかわからない。
⇒「中小製造業がロボット導入で費用対効果を最大化するために最初にすべきこと」レポートへ
ロボット導入時におこなうべき、自動化対象の絞り方をご紹介。このレポートを見れば、ロボット導入の第1歩を踏み出すことができます。
３．まとめ
今回は、情報収集の必要性について紹介させていただいた。
今後もあなたの伴走者として、生産性向上に関する様々な情報提供をおこなっていく。
では、また次回。
[no_toc] これからの日本は、生産性向上により一層取り組んでいかなければならない。
石破政権では、“2020年代中に最低賃金1500円達成”を掲げ、昨年12月27日に決定された予算案では、328億円もの賃上げ関連の予算が組まれた。
また、人手不足もじわじわと各社の製造現場に影響を及ぼしている。昨年は50以上の工場を訪問したが、どの企業様も“人材が採用できない”“若い人材が少ない”といった人手不足の問題が顕在化していた。
これらの時流は、現段階では、すぐに多大な影響をもたらすものではないが、
そう遠くない未来、事業を畳まざるを得ないほどの致命的な影響をもたらす可能性がある。
このような状況下にあって、企業が今後も存続・繁栄していくためには、やはり生産性の向上が不可欠だ。
「遠くない先を見据えたときに、人手不足・賃上げをおこなっていかなければいけないのはわかっているが、できるイメージがわかない…」
「現場のあの人が辞めたら一気に仕事がまわらなくなるのはわかっているが、目の前の仕事が忙しすぎて、手が回っていない…」
「生産性を向上しようと、これまでたくさんの施策に取り組んできた。今もおこなっているが、頭打ちになっている感がある…」
製造に従事する人間なら、誰もが感じることだろう。
では、打ち手がわからない状態を打破し、生産性向上をさらに推進していくためには、まず何をすればよいのだろうか。
１．生産性向上への第一歩とは…？
生産性向上への第一歩。
それは...
「情報収集」
である。
「はぁ？バッカじゃないの？そんなことわかってるわ！」
と思われただろうか？
さすがに、常に先を見据える、賢明なあなたのことである。
「こんなバカなコンサルタントの記事を読むのはもうやめた。時間のムダだ。」
まあ、まあ。そう怒る前に、もうちょっと我慢して聞いてほしい。
実は、製造現場で活用できる技術は日進月歩、めざましく進歩している。特にAI技術の進歩はめざましい。
2022年11月にChatGPTが登場して以降、製造現場における生産性向上の幅は大きく広がった。
例えば、外観検査の自動化。AIが登場する以前の外観検査の自動化は、主にルールベースの画像処理によって行われていた。ルールベースの画像処理では、検査対象の欠陥を人間が定義し、その欠陥を検出するためのアルゴリズムを設計していた。この方法は、単純な欠陥の検出には有効だったが、複雑な欠陥や判断が難しい、曖昧な欠陥に対応することが困難であった。
しかし、AIが登場したことにより、外観検査の自動化は大きく進歩。AIは、大量の画像データを学習することで、複雑な欠陥や曖昧な欠陥についても検出することが可能となった。
実際、以前は自動化を断念したが、今は検査を自動化することができた！という例はよくある。
また、Deepseekという中国系スタートアップが開発したAIはご存じだろうか。
先月発表されたDeepseekは、ChatGPTと同等の能力を持った生成AIである。驚くべきはその開発費用で、なんとたった約8.6億円で開発された代物である。これは、従来OpenAI社や、Google社の開発した生成AIの1/10の費用である。
低コストの生成AIが登場したことにより、さらに安く、生産性向上をおこなえるのではないか、という機運が高まっている。
このように、技術は日々開発され、新しいものが出続けている。数年前はできなかったことが、今年はできるようになっている。
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