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製造業におけるAIの現状や活用事例を解説

現在さまざまな場面で利用されているAI（人工知能）ですが、国内の製造業の企業では海外企業と比較しAI導入で後れをとっています。「AIを導入してどのような問題を解決できるのか」「コストはどのぐらいかかるのか」など、さまざま疑問点が浮かび上がり、なかなかAIの導入まで踏み出せない企業もあるでしょう。製造業のAI導入は、生産コストの削減や事故防止、人手不足の解消など多くのメリットをもたらします。そこで本コラムでは、製造業におけるAI導入の現状を解説するとともに、解決できる問題点やAIを導入するまでのプロセス、導入事例を紹介します。製造業におけるAI導入の現状 2019年に総務省が公表したデータによると、日本のAI導入率は39％でした。世界各国のAI導入割合は中国85％、アメリカ51％、フランスとドイツは49％となっており、主要先進国と比較すると日本のAI導入割合は非常に低いことがわかります。 ※出典：情報通信白書令和元年版（総務省）また、国内中小企業のAI認知度が95.1％であるのに対し、AIが導入されている割合はわずか1.2％であることから、AIの認知度と実際の導入率に著しい差があるとわかるでしょう。その理由は、国内のAI技術者不足にあると考えられています。 AI技術者は大手企業やスタートアップに就職する傾向があり、AI関連サービスは大手企業を中心に事業展開しているというケースもあります。そのため、中小企業までAI技術が広まっていきにくい状況なのです。実際に2019年に中小企業庁が公表した調査結果では、中小企業の45％が「AI技術やノウハウをもった人材が不足している」と回答しています。 ※出典：中小企業のAI・データ活用について（スマートSME研究会討議用資料）（中小企業庁）国内のAI導入は後れをとっており、その傾向は製造業も同様と考えられます。 AI導入によって解決できる製造業の課題かつての日本はものづくり大国といわれ、品質と技術力の高さで、世界的にも躍進しました。しかし近年、製造業は少子高齢化による労働者不足や技術継承の問題など、さまざまな課題を抱えている状況です。ここでは製造業が抱える課題を詳しく見ていきましょう。労働力の減少国内では少子高齢化も相まって、慢性的な労働者不足に陥っている状況です。総務省の統計では、国内の生産年齢人口（15〜64歳）は1995年をピークに減少しており、2050年には5,275万人（2021年から29.2％減）に減少すると予測されています。製造業は労働者が確保できなければ事業の縮小、あるいは廃業に追い込まれる可能性があります。ものづくりを支えた伝統が途絶えてしまうと、海外製造業にニーズが集中し、日本経済そのものに影響が出てくる可能性すらあります。 ※出典：情報通信白書令和4年版（総務省）さらに、経済産業省の調査によると、2002年に1,202万人いた国内製造業の就業者数が、2019年では1,063万にまで減少しています。今後も労働力が不足する可能性は高く、労働力不足を解決に寄与できるAIの導入がより積極的に議論されるでしょう。 ※出典：2020年版製造基盤白書（ものづくり白書）（経済産業省）技術継承の問題国内の高品質な製品は、長年の知識と経験をもった職人たちの技術力によって支えられてきました。しかし、こうした職人たちの高齢化が進み、さらに少子高齢化で若手の人材不足が顕在化したことで、技術継承が困難になっています。特に中小企業は、この問題が顕著です。このまま問題が解決せずに進行した場合、中小企業が大半を占める国内製造業にとって、製造業全体が衰退する恐れもあります。課題となっている技術継承の問題を解決するためにも、職人がもっていたノウハウをデータとして収集し、AIを導入して若手の育成や技術継承に活用することを検討する必要があるといえるでしょう。設備の老朽化製造業全体で、最新設備の導入が遅れている点も問題です。製造業全体の設備投資額は近年増加傾向にありましたが、2019年以降横ばいが続いています。このことから、最新設備が導入されておらず、既存設備の老朽化が進んでいくと考えられます。 ※出典：製造業を巡る動向と今後の課題（経済産業省製造産業局）設備をメンテナンスして、長年にわたって利用することは製造業にとって重要なことです。しかし、IT技術を取り入れた設備投資とITを扱える技術者の確保を同時に進める必要があります。サプライチェーン問題サプライチェーンとは資材調達から製造、販売に至るまでの一連の流れを指します。昨今は、新型コロナウィルスのまん延や国際紛争、それらにともなう価格高騰、物流の遅延などが起こっており、サプライチェーンに関連するリスク要因は増える一方です。こうした課題を踏まえ、サプライチェーンの効率化やビジネスモデルを変革する必要性は、より高まっていくと考えられます。AI技術を活用したサプライチェーンの最適化に向けた取り組みが求められます。 AI導入が製造業にもたらすメリット AI導入が製造業にもたらすメリットは、人材不足の解消や事故防止、検査精度の向上、品質改善など多岐にわたります。人手不足の解消や従業員負担の軽減 AIの導入によって業務が自動化されれば、生産性が向上し少ない人数でも業務をおこなえるようになり、人手不足の解消に役立つでしょう。AIに任せられる業務が増えれば従業員を他の業務に再配置でき、組織全体での業務効率化が期待できます。人は長時間連続してはたらくことはできません。負担や疲労が蓄積すれば作業効率は下がりますし、従業員のストレスにもなるでしょう。AIに一部の業務を代替させることによって、従業員の負担軽減にもつながります。品質チェック精度の向上人による品質チェックは各人のスキルに依存しがちですが、AIを導入することでその問題も解決可能です。たとえば、画像認識によって異常検知をシステム上でおこなうことで、品質チェックの精度やスピードの向上が期待できます。その結果、生産性が上がり、品質異常による損害防止にもつながるでしょう。業務生産性向上たとえば、見込み生産を行う企業では、需要を予測し今後の売上や受注数・在庫数などを算出する“需要予測”を行います。従来は経験や感覚に頼ることが多い業務でしたが、AIを活用することで需要予測にかけていた時間の削減が見込め、業務精度・生産性の向上が期待できるでしょう。需要予測に限らず、他の業務でもAIの活用によって効率化が進めば、削減できた時間を別の業務に回すこともできるようになります。結果として企業全体の生産性向上が望めるでしょう。設備故障の予測設備の稼働状況や過去のメンテナンス記録を機械学習で学習させることで、設備故障や部品の交換時期を予測・検知できます。 AIを活用し予知保全がしやすくなれば、突然の設備故障で生産計画が崩れるトラブルも回避できるでしょう。また、重大事故の防止にも役立ちます。生産管理の課題解決製造業では計画通りに生産するために、また、製造業において欠かせない品質・コスト・納期（QCD）を追求するために、生産管理体制を構築する必要があります。しかし、生産管理は容易ではありません。生産計画から購買、在庫管理にいたるまで範囲が多岐に及ぶほか、近年はサプライチェーンの複雑化やニーズの多様化による製造品目の増加などの課題があるためです。生産管理における課題の解決にもAIは有効です。たとえば生産管理の範囲の広さも、単純作業をAIに任せることで人員数やかかっていた時間を抑えられます。また、生産計画も蓄積した膨大なデータをもとにAIに分析・予測させれば、担当者のスキルに依存することなく高度な計画が立てられるようになります。 AIを製造業に導入する流れ本章ではAI導入のステップを解説します。現場の可視化製造業にAIを導入するためのファーストステップは、現場の状況の可視化です。そのためには、まず自社が抱える課題を洗い出すことが大切です。具体的には業務のプロセスを整理したり、現場に直接ヒアリングをしたりして、課題を抽出していきます。経営目標を改めて確認し、それを実現するには何が必要かを考えるのも良いでしょう。課題が洗い出せたら、どの課題から取り組むべきか優先順位を考えます。取り組んだ際に企業全体に与えるインパクトや、現場からの声の大きさなどをもとに検討してください。調査・検討 AIの導入で解決できる課題なのかを調査します。インターネットの検索機能を用いて、その課題がAIに適用する可能性があるか、既存のソリューションがないかも探してみるのも良いでしょう。必要に応じてAIベンダーにも相談します。調査をもとに、実現の難易度やAI適用で得られる効果を検討し、最終的にどの領域・課題で取り組むかを決定します。設計ここでは、AIの本格導入を判断するための“検証”を、どのような体制でどれくらいの期間と費用をかけて実施するか設計していきます。具体的には、解決したい課題は何か、現行の業務のどこにAIを組み込むか、検証時に誰がどのような役割で担当につくかなどです。 AIの要件は解決したい課題によって決まるため、まずは解決したい課題から考えていきましょう。たとえば、加工画面の見積もりであれば「誰でも見積りができるようにしたい」「見積りの回答時間を短縮したい」、予知保全であれば「直近数日以内のメンテナンスの必要性が知りたい」などです。要件が定まったら、検証期間を決め、初期費用を見積もります。この段階では成果が出るか分からないため、必要最低限の費用で良いでしょう。学習用データの準備も必要です。まずは手元のデータから始めるために、現在社内にあるデータを整理します。手元にデータがなければ、データを記録・蓄積するための業務ルールを設けるなど、今後データを作る方法を考えましょう。検証（PoC） PoCとはProof of Conceptの略で、概念実証という意味です。より詳しくいえば、新しいアイデアを打ち出した際、そのアイデアが実現可能か、効果は期待できるか、という点を導入前に検証することを意味します。 PoCのメリットは以下のとおりです。小さい試験からはじめるためリスクを低減できる無駄なコストは早い段階で判断可能数値的根拠により周囲の理解を得やすい AI導入のリスクとコストを下げるためにも、PoCは重要な役割を担います。 PoCの段階では、AIを試験的に活用し、業務に本格導入できる精度になっているかを確認します。また、試験運用で検証と評価を繰り返しおこない、AIモデルの精度を上げ最適化を進めます。検証期間が終了したら、人の手で行っていたときの工数がAIの活用によってどの程度改善されているか、定量的な効果を確認します。加えて属人化の解消といった定性的な効果も確認し、AI本格導入の価値を試算しましょう。本格導入本格導入を決めた場合、AIを製造現場に設置・運用していき、課題解決に対する有効性やコストに見合った運用ができるのかなどを評価します。評価によっては、データ取得や分析を繰り返す段階に戻って、再度AIモデルの精度を上げながら実運用に向けて調整しましょう。 AIを製造業に取り入れた活用事例ここまで製造業にAIを活用するメリットや、導入までの方法を紹介しました。しかし、製造業でAIを導入している企業はまだ少ないのが現状です。この章では、すでにAIを活用している企業の活用事例を紹介します。AIがもたらすメリットや成功事例として、参考にしてください。酒造メーカー/A社の事例 A社は、伝統の技から作られる日本酒の安定供給や品質維持のため、ITベンダーとタッグを組み、AIの導入を決断しました。日本酒の原材料となる米の契約栽培農家にクラウド管理システムを導入し、米の安定供給を目指して栽培技術の見える化と共有化を実現しました。また、製造工程にもAIを取り入れ、日本酒造りに欠かせない、杜氏ら作り手の経験や高品質なノウハウの見える化に取り組んでいます。日本酒の成分データはA社が計測し、ITベンダーがそのデータをもとに最適なプロセス情報をA社に提供。提供された情報をもとにA社は、最適な日本酒造りに向けた製造をおこなっています。こうしたA社とAI開発メーカーとのやりとりを繰り返すことで、AI予測モデルの精度を向上させました。結果として、人の手を介さなくても均質で高品質な日本酒造りの実現が可能になった事例です。大手システム会社/B社の事例製造業の外観検査は、これまで人のチェックによって行なわれてきました。しかし、外観検査は傷、変形、色ムラなどチェックすべき項目が多様で、画像解析から「不良とはなにか？」などの定義と学習が必要でした。そのため、安定的な異常検出は難しく、従来システムでは完全な自動化は難しい状況だったのです。そこで、B社は独自の技術を用いて、従来のシステムではなし得なかった熟練検査員の感覚と経験をAIに取り入れました。まず、良品と不良品の判定に幅をもたせる技術を実現し、良品状態のばらつきを許容可能にします。そのうえで、ノイズがない画像検知をおこないました。このような過程を踏むことで、明らかな欠陥箇所のみを抽出可能にしたのです。このAI欠陥抽出システムを活用して、ベテランの外観検査員のように、良品の許容範囲を認識しながらも不良箇所のみを安定的に抽出できるようになりました。 B社は、製造現場でAIが当たり前に使えるよう、外観検査の自動化に取り組んで蓄積してきたノウハウをシステムに取り込み、すぐにAIを導入できる環境も実現しています。まとめ国内製造業の中小企業は人材不足や後継者不足など、さまざまな問題を抱えています。また、IT技術者の確保も難しいことから、AI導入が後れているのが現状です。 AIの活用は人材不足や後継者不足などの問題にも役立ち、製造業においても非常に有用です。ただし製造業のAI導入は、現場の課題の可視化や検証の実施、精度の向上など、さまざまなプロセスが必要となります。AIを導入する際は、万全の準備をおこない段階を踏むことが大切です。製造の現場にAI導入を検討するにあたって、自社にAI人材がいない場合はAIベンダーの協力をあおぎましょう。また、製造業におけるAI導入に詳しい専門家に、外部人材として支援してもらうのも有効的です。 AI導入が実現できれば業務を効率化でき、現在抱えている人材不足の解消やコストカットも可能です。本コラムをきっかけに、AI導入の検討を始めてみてはいかがでしょうか。

ECRS（イクルス）とは？業務効率化に役立つフレームワークについて解説

ECRS（イクルス）は、作業効率化やコスト削減などの業務改善に役立つフレームワークです。業務工程を改善するには、各作業工程を分析し課題の洗い出しが必要です。業務効率化のフレームワークを活用すると、少ない手間とコストで課題を効率的に改善できるでしょう。本コラムでは、業務効率化に役立つECRSの概要や具体的な活用方法を解説します。 ECRS（イクルス）とは？ ECRS（イクルス）とは、業務工程改善の優先順位を表すフレームワークです。以下4つの言葉の頭文字から、ECRSと呼ばれています。 Eliminate（排除） Combine（結合） Rearrange（組み換え） Simplify（簡素化） ECRSの利用により効果を得るためには、E→C→R→Sの順に取り組むことが重要です。改善の効果がもっとも大きいのは“Eliminate（排除）”で、以降C→R→Sの順で効果が小さくなっていきます。 ECRSはもともと、製造業の生産管理現場で使われていた業務改善の指針です。しかし、生産管理だけでなく他の業界でも応用が利くため、あらゆる業界・業種で用いられるようになりました。 ECRSを活用するメリット ECRSに則って業務改善をおこなうと、4つのメリットが得られます。コスト削減 ECRSの原則に当てはめて不要な業務を排除することで、必要な業務だけが残り、それまで求められてきた業務量や業務時間の負担の削減が可能です。また、業務の簡素化は作業時間の短縮につながり、他の業務に時間を割くことも可能に。 ECRSの順番に沿った業務改善は、余計なコストをかけずに済むようになるだけではなく、リソースの有効な分配にもつながります。情報共有の改善 ECRSに従って業務改善すると、情報をスムーズに共有できる環境を社内に構築しやすくなります。例えば、社内で使用するコミュニケーションツールが、主にメールだったとしましょう。この場合、ビジネスチャットツールへの移行により、社内外とのコミュニケーションにおける活発化・スピードアップが見込めます。アドレスを指定し個別に送るメールと異なり、ビジネスチャットツールではグループのメンバーに一括でメッセージを送れます。これはECRSにおけるC（結合）の一つといえるでしょう。情報をよりスピーディに社内およびクライアントに一括で共有できるため、効率的です。また、情報の確認などの二度手間や対応漏れも防げます。属人化の解消・防止属人化とは、特定業務の進め方・手順・進捗状況を作業担当者しか把握しておらず、周囲が認識していない状況のことです。「担当者が変わったことにより品質が落ちた」「クライアントから問い合わせがあっても、担当者が休みだと対応できない」などのトラブルは、まさに属人化の弊害です。専門性の高い複雑な作業・業務は知識の共有が難しく、担当者が固定されやすくなります。そのため、特定の人物のみに業務が集中し、属人化することが少なくありません。 ECRSのS（簡素化）に沿って業務を見直すことで、複雑さを低減したり一部自動化・機械化したりすると、特定の人物に依存することなく、常に一定の成果が出せる体制を整えられます。結果的に作業スピードが向上するため、業務時間の短縮にもつながるでしょう。生産性の向上 ECRSで既存の業務を洗い出すと、業務ごとの必要性や妥当性を判断しやすくなります。洗い出したあとには必要な業務が明確化するため、改善前に比べて業務量と業務時間が短縮できるでしょう。 ECRSの4つの改善指針 E：Eliminate（排除）最初に、業務のなかで排除できるものはないかを確認します。各業務の内容と何のためにその業務をしているのか、本来の目的を洗い出しましょう。明確な理由・目的が見当たらない場合、その業務は慣例化しているだけかもしれません。日々当たり前のように取り組んでいる業務であっても、新たなシステムの導入や従業員の成長により不要になることも。具体例としては、慣習化されている定例会議、日報・レポートなどの書類作成業務の廃止、頻度を減らすなどが挙げられます。 C：Combine（結合）複数の部署で同様の業務に取り組むなど、特定業務にリソースが集中している状態ではコストがかさみます。「同様の業務をまとめられないか」「同時並行や同時処理でその業務をおこなえないか」などを検討しましょう。具体例としては、メールをグループ送信やグループチャットに変える、複数あるマニュアルを一つにまとめるなどが挙げられます。 R：Rearrange（組み換え）業務を実行する順番の入れ替えや業務を実行する場所・担当者の変更、業務自体を別の方法に変えるなどして、効率化を図ります。例えば、作業担当者の定期的な持ち場の入れ替え、社内業務の一部を外部に委託することなどが考えられます。 S：Simplify（簡素化）業務をさらにシンプルにできないかという視点で、業務を見直す工程です。複雑な業務であれば、その分、人的なミスが発生しやすくなります。また、難度の高い複雑な業務は個々のスキルや経験の違いにより、作業を進めるスピードや品質に差が生じることも。複雑な業務や難度の高い業務の簡素化は、工数の削減や効率化につながります。さらに、誰でも一定の成果を上げられることから、属人化の防止にも役立つでしょう。業務の簡素化には、マニュアルの作成や資料などのテンプレート化がおすすめです。 ECRSをおこなう前に必要なこと ECRSで業務の見直しをする前には、以下の2点が必要です。具体的な計画を立てる業務の見える化を行なう業務を見直す目的が明確に見えていない状態では、ECRSの効果を十分に発揮できません。各項目で必要な内容を解説するため、自社に置き換えてイメージしてみてください。具体的な計画を立てる “いつまでにどのような状態にするか”を明確にした計画を立てます。事前に具体的な計画を立てておくと、業務の無駄を効率的に省けるだけではなく本来の目的に向かいながら施策を実施できるでしょう。業務の見える化をおこなう業務の見える化を実行すると、業務全体の概要を把握できます。加えて、社員の労働環境や仕事の時間配分など、目に見えない工程への理解を深められるでしょう。 ECRSに則った業務改善の進め方 ECRSに従って、以下の手順で業務改善を進めていきます。やみくもにECRSで改善をおこなうだけでは、効果的な成果は得られません。手順に従って、自社の業務改善を進めていきましょう。業務一覧表を作成するルーティン業務とイレギュラー業務に仕分けする作業に時間がかかる原因を突き止めるフレームワークに当てはめる複数の部署にまたがって業務を改善する場合は、話し合いの場を設けながら取り組んでいくことをおすすめします。業務一覧表を作成する効率的に業務改善を進めるための業務一覧表を作成します。業務一覧表には、業務名・担当者・業務の目的・頻度・所要時間などを記入します。業務一覧表を作成する際は、思い浮かぶ業務をすべて列挙することがポイントです。「あまり重要ではない」と感じている業務に、具体的な改善点が見つかることもあります。重複した内容や漏れがないように、業務を洗い出しましょう。レギュラー業務とイレギュラー業務に仕分けする業務一覧表に記載される業務を、レギュラー業務とイレギュラー業務に分けます。レギュラー業務とは、日常的に発生するパターン化された業務のこと。その他、決められた手順で繰り返しおこなうような単純作業も該当します。イレギュラー業務とは、事前にマニュアルや業務の引き継ぎ書には記載されていない、突発的に発生する業務です。社内外で起きたトラブルの対応も含まれます。なお、部署や業務の担当者により、レギュラー業務とイレギュラー業務の割合は変わります。作業に時間がかかる原因を突き止める業務の洗い出しの時点で、作業ごとにかかる時間を確認しましょう。また、時間がかかりすぎる作業に対して、その原因や改善ポイントを考えることも重要です。 ECRSのフレームワークに当てはめる際にも、作業に時間がかかる原因を突き止めておくと業務改善をスムーズに進められます。フレームワークに当てはめる業務一覧表を作成し、業務ごとの改善ポイントをまとめたあとは、ECRSのフレームワークに当てはめて業務改善を図っていきます。 E（排除）…業務そのものをなくせないか C（結合）…作業をまとめておこなえないか R（組み換え）…他の作業に代替できないか S（簡素化）…業務をよりシンプルにできないかまとめ業務効率化や業務改善は、どの企業のどの部署でも常に検討される問題です。業務の効率化を図るうえで、4つの要素から成り立つECRSというフレームワークの活用が、社内のコスト削減や情報共有の改善などにつながります。生産性を上げるためにも、無駄な業務はないか、他の業務に代替できないかを考えることが必要です。ECRSの頭文字である、排除・結合・組み換え・簡素化の順番に改善に取り組み、業務の効率化を進めましょう。無計画に業務改善に乗り出しても効果は出ません。ECRSに則った業務改善の進め方を参考に、改善に取り組むことをおすすめします。

リアルを仮想空間で再現する「デジタルツイン」概要と活用事例

デジタルツインとは、インターネットを介して現実世界の環境を仮想空間に再現する技術です。“デジタルツイン”という言葉自体は、工学の分野でシミュレーション技術の一つとして古くから取り扱われています。近年、製造業や建築業ではデジタルツインが導入されており、IoT技術を用いて現実世界のデータをリアルタイムで取得し、高精度なデジタル空間を再現しています。リアルタイムにシミュレーション、分析をすることで業務改善やコスト削減などにつながるため、さまざまな分野での活躍が期待されているのです。本コラムでは、デジタルツインについて活用事例も参考にしながら解説します。自社への導入を検討している方は、ぜひ参考にしてください。デジタルツインの概要総務省は、デジタルツインの仕組みに関して、次のように表現しています。インターネットに接続した機器などを活用して、現実空間の情報を取得し、サイバー空間内に現実空間のかん境を再現することを、デジタルツインと呼びます。 ※引用：デジタルツインって何？（総務省）デジタルツインとは、収集したデータを双子のようにコンピューター上で再現する技術です。現実世界で収集した膨大なデータを仮想空間に再現することで、現実に近いシミュレーションが可能になり、製品の製造工程やサービスの改善に有効な手段となります。デジタルツインの効果デジタルツインは、現実世界をリアルタイムに仮想空間に構築し、モニタリングやシミュレーションを可能にするもので、業務の効率化が図れます。例えば、自動車エンジンの状態をデジタルツインによって監視・シミュレーションをおこなえば、故障する予兆がある部品を交換できます。またメンテナンスの時期や箇所を把握できるため、予知保全が可能です。製造業や建築業の設計段階に導入すると、試作品を製作せずに仮想空間でシミュレーションできるため、開発時間の短縮やコスト削減が期待できます。デジタルツインとメタバースの違いデジタルツインとメタバースのおもな違いは、仮想空間の再現方法です。 ◇デジタルツイン現実世界をありのままで仮想空間に再現アバターを必要としない ◇メタバース仮想世界であり、現実とは関係がなくともよいアバター（仮想空間上のユーザーの分身）を介して仮想空間に参加デジタルツイン・シミュレーションとの違いデジタルツインとシミュレーションの違いとして、おもに2つの観点が挙げられます。再現方法リアルタイム性デジタルツインは現実世界をありのまま仮想空間に再現する仕組みですが、シミュレーションは仮想空間に再現するということに限りません。現実世界で物理的な模型を製作し再現することもあります。また、デジタルツインは、IoTなどの技術と組み合わせて現実世界の情報をリアルタイムに収集します。シミュレーションは、人があらかじめ仮説を立てて結果を解析し、さらに検証するなど時間がかかるものです。そのため、必ずしもリアルタイムな情報収集が可能ではありません。デジタルツインを支える代表的な技術デジタルツインを支える代表的な技術には、以下があります。 IoT（Internet of Things） 5G（5th Generation） AI（Artificial Intelligence） CAE（Computer Aided Engineering） AR（Augmented Reality） VR（Virtual Reality） IoT IoT（Internet of Things）は、あらゆるモノをインターネットに接続して相互にデータを送受信する技術のこと。生産現場に設置したカメラやセンサーからデータを取得し、インターネットを介してデジタルツインに反映されるため、高精度に現実空間を再現できます。遠隔地からモノの状態を把握し操作できるIoTは、デジタルツインの実現に必要不可欠な技術です。 5G 5G（5th Generation）とは、第5世代移動通信システムのこと。 5Gには、超高速・低遅延・多数同時接続の3つの特徴があります。 4Gと比較すると、通信速度はおよそ20倍、遅延はおよそ10分の1、同時接続台数はおよそ10倍（理論値）になるとされています。デジタルツインでは、膨大なデータを送受信します。5Gを活用するからこそ、遅延やラグを起こすことなく、デジタルツインに必要な膨大なデータの通信が可能になるのです。 AI AI（Artificial Intelligence）は、人工知能とも呼ばれます。機械学習やディープラーニングなどによって膨大なデータを学習させ、そのなかからある事象の特徴を自動的につかめるようにしたものです。その結果、AIは高精度な分析や予測が可能に。デジタルツインでは、画像の解析やサイバー空間に再現したモデルの分析などに活用されています。 CAE CAE（Computer Aided Engineering）は、仮想空間でシミュレーションや解析を実行する技術です。製造現場においては、早くから活用されていました。デジタルツインでは、サイバー空間に再現したモデルに対してシミュレーションを行う際に活用されます。 AR・VR AR（Augmented Reality）は拡張現実、VR（Virtual Reality）は仮想現実と呼ばれ、仮想空間を視覚的に体感できるようにする技術です。 ARとVRによって、サイバー空間に再現したモデルをよりリアルに視覚化し、体感できるようになります。デジタルツインを活用するメリットデジタルツインを活用するメリットとしては、以下があります。コストダウン業務効率化トラブル改善設備保全アフターサービスの充実それぞれ解説します。コストダウン現実世界での製品開発は、完成までに繰り返し試作を行う必要があります。そしてそれには時間や人員、材料費といったコストがかかっていました。しかしデジタルツインでは、仮想空間で試作品のシミュレーションができます。これにより、材料費や人件費をかけずに検証が可能です。また、現実世界での施策と比べ、より細かなシミュレーションができます。そのため、完成までのプロセスを最適化しやすく、開発期間の短縮につながるメリットもあります。業務効率化製造業や建築業など専門性の高い現場作業では、これまで現地に行くことが欠かせないと考えられていました。デジタルツインを活用すれば、離れた場所からでもリアルタイムで現地の状況を確認し、指示を出すことが可能に。現場に経験の少ないスタッフしかいなくても、遠隔地から届いた指示をもとに迅速に対応できるため、結果的に業務効率化につながるでしょう。トラブル改善・設備保全デジタルツインの活用は、トラブル改善や設備保全につながります。従来の生産設備では、生産現場のオペレーターからの異常報告により原因調査を開始していました。しかし、生産設備にデジタルツインを活用すると、設備の稼働状況をリアルタイムで把握し、早急にトラブルの改善が可能です。またAIと組み合わせると、トラブルが発生する兆候をリアルタイムに検知し、より効率的な設備保全が実現します。アフターサービスの充実デジタルツインの活用により、アフターサービスが充実します。製造業では、製品を出荷したあともデジタルツインを介して顧客の使用による製品の状況や消耗具合を把握することで、適切なタイミングで消耗品交換の提案や点検の案内が可能です。また、製品に取り付けたセンサーによって稼働状況を把握することで、ユーザーの使い方や耐久性のデータを収集・モニタリングできます。これらのデータをAIに分析させることで、適切な検査時期の把握が可能になり、故障時期を予測してメンテナンスを提案できるようになります。デジタルツインの活用事例ここでは、実際にデジタルツインを活用した業務改善などの事例を紹介します。テクノロジーやサービスにおける都市開発の事例／A社 A社は世界での車両販売台数もトップクラスの大手自動車メーカーです。・概要自動車業界全体として、IoT接続や自動運転、シェアリングへの移行に加え、ガソリンエンジン駆動から電動モーターで駆動する電動化（EV/PHEV）へのシフトが進んでいます。このような自動車業界の流れから、車に対するニーズが“所有”から“利用”へシフトしています。これまでの自動車販売だけで利益を維持していくことは、難しいと考えられ、企業としての変革が求められている状況でした。そのような背景からA社は、先進的技術を活用して都市や地域の機能・サービスを効率化・高度化することに。都市がもつさまざまな課題解決を目指す“スマートシティ”の実現を進めています。同時に、快適性や利便性を含めた新たな価値を創出する都市・地域の構築も推進しています。・取り組み内容デジタルツインの活用法としては、いきなり実在のスマートシティを作るのではなく、デジタル環境（バーチャル環境）でリアルなスマートシティと同様なものを設計してバーチャルモデルを作成。それからスマートシティの設計開発をしました。・結果デジタルツインの技術を活用することで、スマートシティの実現に向けて的確なまちづくりシミュレーションが可能になりました。街のインフラは一度建設してしまうと、簡単には修正できません。デジタルツインの技術によってシミュレーションを何度も繰り返し行うことで、実際の運用における課題を発見し、より良い街づくりを支えました。 3D都市モデル整備・活用・オープンデータ化の事例／国土交通省・課題近年、世界では3D都市モデルを始めとするデジタル技術を用いて街づくりをDX化し、新たなソリューションを実現しようという取り組みが増えています。そうした動きは世界では珍しくないものの、日本では遅れが生じていました。・取り組み内容国土交通省は、日本でも3D都市モデルを大きく普及させることを目的に、3D都市モデルの整備や活用を進めるプロジェクト“PLATEAU”を推進しています。オープンデータ化によって、誰もが国内の3D都市モデルをデジタルツインとして活用できるようになりました。・結果 2021年には全国56都市の3D都市モデルのオープンデータ化を完了。公開された３D都市モデルを地方自治体や民間企業、研究者などが活用し、街づくりや防災対策などに向けた実証実験が進められています。製造業のDX化に成功した事例／B社 B社はグループ全体で、コーヒー飲料や茶系飲料、炭酸飲料、酒類、特定保健用食品など幅広く製造・販売しています。・課題安心・安全の実現のため、厳しい品質管理とともに、商品のサプライチェーン全般におけるさまざまな問い合わせに対し、素早い対応・説明が求められています。また、近年急速に進むデジタル化の進展に伴い、最新のデジタル技術を活用した工場経営や業務改善も求められていました。・取り組み内容工場で、商品の安全・安心の追求、働き方改革の推進、工場経営の高度化を達成するべく、デジタルツインの機能を持ち合わせたIoT基盤が構築されました。工場に構築されたIoT基盤は、製造工程の生産設備・機器以外に、調達・製造・品質管理・出荷などのシステムもIoT基盤に集約。そして、収集・統合したデータを紐付けて素早く活用できるようにしたことが大きな特徴です。・結果製品の製造工程に関するデータはIoT基盤に集約し、そこから得られる情報を利活用することで工場内の見える化に成功しています。不良品の発生時、従来であれば原因特定にある程度の時間を要していたケースも、IoT基盤の導入により数分で済むようになりました。まとめデジタルツインの詳細や導入のメリットを、事例を交えながら解説しました。製造業や建築業において、すでにデジタルツインは導入されていますが、IoTやAIなどの技術の発展により、今後はさらに幅広い分野での活用が期待されています。自社のビジネスモデルや経営戦略をよく認識したうえで、デジタルツインが活用できるかどうか検討してみましょう。その際には、ぜひ本コラムを参考にしてください。

日本における製造業の課題とは？現状と今後の解決方法や事例を解説

日本では、製造業がGDP・就労人口とともに2割程度を占めています。ものづくり大国と称されるほど、日本において製造業は重要な基幹産業の一つです。出典：製造業を巡る動向と今後の課題（経済産業省製造産業局）近年では新型コロナウイルスの感染拡大により、サプライチェーンが寸断されるなど大きな影響を受けました。材料の調達ができないことによる生産ラインの停止などが影響して、廃業に追い込まれた企業も少なくありません。この出来事をきっかけに、サプライチェーンの脆弱性が問題視されるようにもなりました。この記事では、日本における製造業の現状や課題に触れたうえで、解決に向けた取り組みのポイントを解説します。製造業の今後を見据えた課題解決手段など、改善策の参考にしてください。日本における製造業の現状経済産業省製造産業局が発表した「製造業を巡る動向と今後の課題」によると、2020年前半に、新型コロナウイルス感染症拡大による影響を受け、一時期は売上高が大きく低下しました。 2020年後半頃より業界の状況は回復傾向にあるものの、感染拡大以前の売上高には届かない状況です。 ※出典：製造業を巡る動向と今後の課題（経済産業省製造産業局）以下では、日本における製造業の現状を解説します。原材料やエネルギーコストの高騰による事業環境の変化世界情勢などの影響により、日本では原材料やエネルギーコストが日々高騰している状況です。さらに円安の影響を受け、輸入品の価格も高騰しています。原材料を海外から輸入している企業にとって、コストの負担増加は避けられない深刻な課題となっているのです。新型コロナウイルス感染症の蔓延の影響新型コロナウイルス感染症の拡大によるサプライチェーンの寸断は、日本の製造業に対して事業活動の件族が難しくなるほどの打撃を受けました。生産コストを抑えるために、工場を海外の拠点に置く企業が多かった背景も大きく影響しているでしょう。製造業の市場全体は回復傾向にあるものの、安定的な材料調達は難しく、製造ラインが滞っている状況は続いています。サプライチェーンが正常に機能する体制づくりが課題です。カーボンニュートラル宣言による脱炭素化カーボンニュートラルとは温室効果ガスの排出量と吸収量を均衡させ、実質排出量をゼロにする施策です。各国が2050年までにカーボンニュートラルを目指すことを表明しています。環境省が発表した2020年度の温室効果ガス排出量の調査結果によると、製造業（産業部門）のCO2排出量は、全体の約24%（電気・熱配分前）と比率が高い状況です。だからこそ、製造業の脱炭素への取り組みが強く求められています。 ※出典：2020年度温室効果ガス排出量（確報値）概要（環境省）製造業が環境に影響を与える内容は、製造過程の廃棄物、電気・ガス・石油などの使用によって発生する温室効果ガスがあげられます。日本の製造業における現状の課題ここからは、日本の製造業が現状どのような課題を抱えているのかを確認していきましょう。現状における製造業の課題は以下のとおりです。設備投資の遅れ就業人口の低下による後継者不足指導者不足による技術継承の遅れ設備投資の遅れ製造業の設備投資額は、2012年以降、投資額が減価償却費を上回っているものの、新型コロナウイルス感染症が拡大した2020年頃から減少しています。 ※出典：製造業を巡る動向と今後の課題（経済産業省製造産業局）設備の老朽化への対応や、ITツール・システム導入などの業務効率化に向けた取り組みは重要ですが、未実施の企業も多くあります。売上高が低迷しているなか、追加投資への判断は難しいものの、今後の市場拡大に向けては積極的な取り組みも必要でしょう。就業人口の低下による後継者不足経済産業省・厚生労働省・文部科学省の発表した「2022年版ものづくり白書」によると、製造業の就業者数は約20年間で157万人減少している状況です。少子高齢社会の日本では、前述のデータのように年々就業人口が減っており、後継者不足が課題となっています。また、近年は、同じ企業に勤務し続けるよりも、条件のよい企業に転職するケースが増えてきています。技術を継承する人材が一人前に育つ前に辞めてしまうことも、後継者不足の要因のひとつにあげられるでしょう。 ※出典：2022年版ものづくり白書（経済産業省・厚生労働省・文部科学省）指導者不足による技術継承の遅れものづくり大国といわれる日本の製造業は、高い技術力が評価されています。継続して高い技術力を保つためには、知識やノウハウを継承していくことが重要です。しかし、製造業を支えてきた技術者が年々高齢化している影響で、指導者不足が課題にあげられます。実際、先述の「2022年版ものづくり白書」では、2020年に実施された人材育成の課題の調査において「指導する人材が不足している」と答えた事業所は、6割を超えていました。 ※出典：2022年版ものづくり白書（経済産業省・厚生労働省・文部科学省）さらに、技術を指導する後進世代の人材が定着しないことも、技術継承の遅れに影響していると考えられます。技術継承の遅れの要因は、継承する仕組みが構築できていない点もあげられます。技術者の知識やノウハウは、経験をもとに培ってきたものであり、マニュアルなどの見える化された資料が用意されていません。口頭での説明、見て覚えるという継承方法では、短期間での技術継承は難しく、改善の難易度が高い課題です。現状の継承手段の見直しをするうえで、AIなどの活用による見える化が効率的な継承方法のヒントになるでしょう。製造業の課題解決へ向けた今後の対応製造業の課題を改善するためには、より効率的に業務を遂行できる仕組みづくりが重要です。ここでは、課題解決へ向けて、今後対応が求められる内容を解説します。 DX推進による人材不足の解消 DXが推進されると、現状のアナログ業務を中心にデジタル化が進み、効率良く業務がおこなえるようになり、生産性の向上が期待できます。属人化していた業務なども見える化が進み、誰でもフォローできる体制が整い、働きやすい職場に近づくメリットもあります。定型業務は自動化に置き換え、非定型業務はプロセスを見直すことで、さらに従業員の負担軽減も目指せるでしょう。スマートファクトリー（スマート工場）の実現スマートファクトリーでは、倉庫内の生産設備・機器の管理、人員の作業データを、IoT（モノのインターネット）を活用して集約します。集めたデータを分析すれば、製造業での現状の課題解決が見込まれ、新たな付加価値を見出せる仕組みを構築できます。サプライチェーン体制の再構築新型コロナウイルス感染拡大による影響で、サプライチェーンの寸断が引き起こされ、事業継続が難しくなる企業も多くありました。今後はあらゆるリスクを想定し、サプライチェーンを強靭化する必要があるでしょう。調達フローや生産体制の見直しを図り、生産・配送拠点を分けるなどのリスク分散が必要です。さまざまな事態を想定したうえでの仕組みを再構築して、リスクに強い体制を整えてください。カーボンニュートラル対策カーボンニュートラルを達成するためには、使用電気を再生可能エネルギーなどの環境に配慮された電力へ切り替えることなどが有効です。しかし、初期投資のコスト負担を考えると切り替えは容易ではありません。まずは、使用電力の削減や電力会社の見直しなど、すぐに実施できるところから取り組むことが現実的でしょう。 5S活動などによる現場の改善業務の効率化や改善には、大規模な取り組みだけでなく、身近なところから取り組むことも大切です。具体的な取り組みとして、5S活動があげられます。 5Sとは以下の頭文字を取った表現です。整理整頓清掃清潔躾（習慣化）具体的には、商品や物品などのモノや情報の取り扱いが容易にできる体制のことを指します。職場環境の維持や改善を目的に、多くの企業で取り入れられる取り組みです。 5Sへの取り組みを徹底することで、どこに何があるかわからない状況の改善が期待できます。また、整理整頓されている現場では、ムダな作業が生まれにくいため、業務の効率化が目指せるでしょう。製造業の課題解決に向けたポイント製造業の業務は、サプライチェーンが基本です。国内外問わず複数の企業が関かかわる業務のため、さまざまな社会情勢の影響を受けることも少なくありません。そこで、製造業への課題解決に推奨されるのが業務のデジタル化です。ここからは、製造業の課題解決に寄与するデジタル化の実現に向けたポイントを解説します。小規模な改善から始めるデジタル化を進める場合は、まずはテストとして小規模な改善から開始すると移行がスムーズでしょう。業務を一度にデジタル化すると、移行へのコストや人材に大きな負荷がかかるだけでなく、既存業務に支障をきたす可能性があるためです。課題を洗い出したうえで、すぐに取り組めそうな低予算でおこなえる業務から実施してみてください。業務のデジタル化は従業員の意思疎通を図りながらおこなう製造業のデジタル化は、従業員不足をカバーする役割もあります。円滑にデジタル化への移行が完了すれば、既存の業務を少ない従業員で行えるため、人件費の削減にもつながるでしょう。一方で、それゆえに「仕事がなくなるのではないか」と不安に思う従業員が出るケースもあるため、デジタル化は慎重に進めてください。業務デジタル化へ向けての取り組みの目的や、今後の見通しなどを従業員へ話を通しておくことが重要です。デジタル人材の確保・育成デジタル化ができても、何らかのトラブルがあったときにすぐに対応できる人材がいないと、業務が円滑に進みません。そのため、業務のデジタル化には、デジタル技術を活用・運用できる人材の確保が不可欠です。しかし、デジタルに精通した人材はどの企業からも引く手あまたのため、スムーズな雇用の実現は難しいかもしれません。導入段階の時期や慣れるまでなど、期間を定めて専門家へ委託することも検討しましょう。セキュリティ対策デジタル化により、自社の貴重なノウハウや新商品の情報など、さまざまな機密情報も扱うようになります。そうなると懸念されるのが、情報流出などのリスクです。デジタル化を開始する段階で、セキュリティレベル向上などの対策が必須でしょう。日本の製造業における具体的な課題解決の事例ここからは、日本の製造業における、具体的な課題解決の事例を見ていきましょう。今後の取り組みの参考にしてください。食品メーカーA社／事例食品メーカーのA社は、社員同士の会話がオフィスの電話を起点としていた結果、顧客対応に遅れが生まれていました。変化の激しい現代で、顧客の声に対していかに柔軟かつ迅速に対応できるかは重要です。その点において、同社は社内のコミュニケーションに課題を感じていました。そこで、同社が対策として導入したのが、スマートフォンと社内SNSです。これらによって無駄な確認作業が減り、オフィスの電話を中継する必要もなくなりました。結果として社内対応に追われていたオフィスの従業員も、顧客対応に専念できるようになったのです。また、同社はこれまで、部署やグループ会社によって異なるスマートフォンを使用していたことで、運用管理や通信コストにも課題がありました。今回の取り組みで1つの通信会社のスマートフォンに統一したことで、運用の負担や通信コストの最適化にも成功しています。大手総合通信メーカーC社／事例大手総合通信メーカーのC社では、人に依存しないものづくりを目指しています。納期の短縮化や製品の複雑化に対応するための技術継承壁、災害対策を踏まえたBCP（事業継続計画）の強化を行ううえで、事業部間の連携が課題でした。同社は事業部ごとに担当製品や工場が異なっており、事業部間で共通したルールがなかったのです。そこで、製品開発の課題解決のため、自社の生産方式の仕組みのなかに設計のデジタル化プラットフォームを構築しました。このプラットフォームを通じて業務のデジタル化、ルールや開発フローの整備も行い、製品開発のノウハウ共有やリアルタイムで円滑なコミュニケーションを目指したのです。結果として、同社は全社的な比較などによって製品開発プロセスの品質が向上し、手戻りが減少したことで、納期の短縮化を実現しました。まとめ日本において、製造業は重要な基幹産業のひとつです。近年、新型コロナウイルスの感染拡大により、材料調達が困難となり、サプライチェーンが分断される大きな影響を受けました。世界情勢の影響を受けやすい製造業は、大きなトラブルやリスクが起こることを想定して、事前に対策を講じておく必要があるでしょう。人材不足や設備投資の遅れなど現状の課題を解説するためには、デジタル化による業務効率化などが推進されています。まずは自社業務を見直し、負担が少なく取り組める業務からデジタル化を進めてみてはいかがでしょうか。

5S活動とは？目的や意義、手順をわかりやすく解説。

製造現場や建設現場において、「5S活動」というワードを目にしたことはないでしょうか。同業界では当たり前として扱われるワードですが、ないがしろにすると、作業の安全性を失ったり、場合によっては企業そのものの経営悪化や信頼を損ねる事態にもなりかねません。そこで当コラムでは、改めて「5S活動」の基本的な情報として、定義や実施目的、進め方について解説します。この機会に改めて「5S」を見直したり、5S活動そのものを知る一助となれば幸いです。 _ 5S活動とは？ 5S活動を説明する前に、5Sについて解説します。「5S」とは、職場環境を整えるための、以下5つの要素を指します。整理（Seiri）整頓（Seiton）清掃（Seisou）清潔（Seiketsu）しつけ（Shitsuke）各要素をローマ字にした際、頭文字が「S」となるため、「5S」の呼称がついています。そして「5S活動」とは、職場で5つの要素に取り組むための仕組みづくりや、改善活動を指します。 5Sの要素 5S活動のもととなる「5S」の要素について、もう少し詳しく見ていきましょう。整理必要なものと不要なものの精査や、不要なものを処分する行為を指します。整頓必要なものを使いやすく配置したり、活用したい時に手間取らないように、場所や置き方を指し示す行為を指します。清掃場所・空間を、掃除・点検する行為を指します。清潔上記「整理」「整頓」「清掃」を、常に保つための行為を指します。躾（しつけ）従業員への指導や、規律を作成するなど、就労環境を清潔な状態に保つための行為を指します。 5S活動の意義・目的 5S活動を組織に浸透させるとき、活動を行う意図の共有は重要です。そこで、当項では5S活動を行う意義・目的についてご紹介します。業務効率化たとえば、モノづくりで道具が必要となった状況をイメージすると分かりやすいのではないでしょうか。不要なものが散在し、必要な道具の場所を把握できていない環境と、常に整理整頓がなされた環境では、明らかに後者の方が、スムーズにモノづくりを進行できるはずです。後者のような環境をつくるためには、「道具にたどり着くための導線にムダがないこと」と「道具の配置を理解できていること」が重要となります。5S活動は、この2点を抑えるための取組として有益であり、業務効率向上の一助となるのです。事故防止モノが散在する環境では、転倒や転落、落下など、労働災害が起きるリスクもはらんでいます。5S活動は職場の安全性を高め、安心できる環境をつくるだけでなく、その先のコンプライアンス遵守にもつながる取組だといえます。快適な職場環境の実現物理的な労働災害リスクの削減のみならず、心理的な安全性の確保にも、5S活動は役立ちます。利便性が高く、快適な環境を保つことで、モチベーションや集中力の向上にも間接的に寄与するためです。 5S活動の進め方 5S活動の概要をご理解いただいたところで、実際の進め方についてご紹介します。目的の明確化・意義の共有先述でも記載の通り、5S活動を行うにあたっては、まずメンバーとの目的共有や、認識のすり合わせが必要となります。 5S活動は直接的に事業成長へ寄与する取組ではなく、あくまでも事業成長における間接的な取組です。そのため人によっては「5S活動は面倒なもの」という考え方に捉われてしまったり、取組に対する納得度が低い状態で取り組むがゆえに、結果として5S活動の取り組み方がおろそかとなり、効果が見込めなくなってしまうケースも想定されます。「5S活動」の重要性を認知してもらううえでは、勉強会の開催を推奨します。講義型の研修でももちろん問題はありませんが、コミュニケーションが一方的になるため、メンバー間でディスカッションの時間を設けることも、ひとつの手法です。現状の業務の可視化改善に際し、改めて現状を洗い出します。現状の洗い出しにおいては、各5Sを満たす要素を検討し、チェックシートを作成の上、現状と照らし合わせるとよいでしょう。以下は各要素における、チェック項目の例となります。整理必要なモノと不要なモノが精査されているか必要なモノと不要なモノ、それぞれ定義は定まっているか（どのようなモノが不要と判断されるか、誰にとっても明確になっているか）不要なモノがすぐ判別できるような環境下であるか整頓必要なモノが使いやすく設置されているかモノを使う際、誰にとってもすぐ分かるよう、品目や量など必要な情報が表示されているか清掃作業を行う環境は掃除されているか必要なモノの中に不良品がないか、点検されているか清潔作業を行う環境は、十分な採光や換気がなされているか作業前の服装の乱れなどはないか躾（しつけ）既存のルールは守られているか 5S活動に向けた認識を浸透させるための取組が行われているか 5S活動におけるルールと活動計画の策定 5S活動におけるルールとは、先述のチェックシートで現状不足している要素をどのように満たすか、またチェック項目を満たした状態を保つための決め事を指します。また、ルールを順守することによってどのように環境を変えていくか、5S活動の計画もあわせて策定します。以下は、活動ルールにおける、策定要素の一例です。必要なモノと不要なモノの整理必要なモノの配置配置したモノの常備量配置したモノの表示方法清潔な状態の基準（どのような状態であれば清潔と言えるか）清掃活動の担当者（誰が・いつ・どこで・何を行うか）活動定着のための仕組みづくり（活動タイミング・周知の方法） _ ルールを定めたら、まずは数カ月〜1年でどのように環境を変化させたいか、5S活動計画を立てます。整理期間や整頓期間など、どの場所でどの期間、どの5S活動を実施するかを決め、大枠での状態目標も設定します。その後、1カ月単位で状態目標を達成するために、5S活動の具体的なアクションプランを定めていくと、スムーズに作成できます。継続的な改善活動 5S活動は一度実施して終わらせるのではなく、継続して続けることが大切です。一定期間ごとに、先ほど立てた計画とチェックシートから現状を照らし合わせ、計画通りに進んでいない場合は改善策を検討していきましょう。ここで大切な点は、管理者側のみの一方的な取組にならないよう心掛けることです。全員を当事者として取組に参加してもらうことはもちろんのこと、5S活動が計画通りに進んでいない時には、現場にしか分からない要望が隠れていることもあります。一方的な指摘に留まらず、現場の声を拾うことも、忘れずに行いましょう。まとめ 5S活動を実施するうえで、しばし課題として、「現場に5S活動が風土として浸透しない」という声が挙がります。当コラム内でも何度か触れていますが、直接的な生産活動ではないが故に「やらされ感」が出てしまうことが、背景として挙げられます。この事象に陥らないためには、やはり現場への理解を求めることがファーストステップだと言えます。決して一朝一夕に果たせることではありませんが、まずは現場側との密なコミュニケーションを取ることが求められます。また、どうしても社内だけで推進しようと思うと、「推進を実施する（管理者）側」と「現場」という構図ができてしまうため、一方的なコミュニケーションに陥りやすいといえます。どうしても行き詰ったときには、第三者（コンサルティング、アドバイザーなど）を挟み、5S活動を啓蒙するという手段も一考の価値があるでしょう。

生産

業界別のiot技術の活用事例

家電製品を見るとき、公共交通機関に乗るとき…今や「IoT」は、日常で当たり前のように見かけるワードとなりました。もちろん、ビジネスもIoTは広く浸透しており、こと昨今のテクノロジー発展に伴い、ますます活用のシーンが増えています。ニーズが増えていることから、IoTを活用したサービスを検討されている声をよく耳にしますが、実際にIoTをビジネスにどう活用すべきか、迷われる方もいらっしゃるかと思います。当コラムでは、改めてIoTの基本から、実際に各業態においてどのように活用されているのか、一般的な活用例とともに、ご紹介します。 _ IoT（Internet of Things）とは？ IoT（Internet of Things／アイオーティー）は、「モノのインターネット」と訳され、さまざまなモノ（家電やロボットなど）同士の情報をインターネット上で交信させる仕組みを指します。イメージしやすい例でいくと、スマートスピーカーが挙げられます。スマートスピーカーに「家電のスイッチを付けたい」と音声を吹き込めば、スマートスピーカーを経由し該当の家電に情報が発信され、家電の電源が稼働するという仕組みです。家電にIoTが組み込まれているからこそ、スマートスピーカーから発信される情報を受け取ることができ、直接家電に触れずとも操作を可能にしているのです。元々、モノとモノの間で情報を交信させる仕組みは、製造業が中心であり、活用範囲も限定的でした。しかし、データ取得に不可欠なセンサの単価が低下したことに加え、近年のスマートフォン普及が後押しし、一般企業・家庭にもIoTの技術や仕組みが広く普及することとなりました。 IoTによって実現できる機能モニタリング（状態把握）モノに組み込まれたセンサを通じて、モノの状態をリアルタイムで把握できます。たとえば、温度・音声・周囲の動作などが、感知できる情報として挙げられます。分かりやすい例として、防犯カメラが挙げられます。IoTを組み込むことで、単に映像を録画して終わるだけでなく、入退室監視・入退室履歴を自動で行ったり、トラブル時に管理者へメール通知を行ったり、といった機能性を持たせられるようになるのです。予防・予知保全（検知） IoTを活用することで、遠隔から動作状況を把握したうえで、事前に異常兆候を察知することも可能です。たとえば、設備が通常と異なる動作を行っていた場合、自動でアラートを発信。突発的な故障が起こる前に対処が可能です。また、これらの技術は工場やダムなどの監視はさながら、インフラ領域への活用にも注目度が高まっています。道路や橋の老朽化を自動判定させることで、都度人の目を介さずとも、一定のリスクを事前検知することが可能です。データ連携（通信）たとえば、電子レンジを例に挙げてみましょう。電子レンジを使うユーザーが、どのようなモノを温めているのか、その状態や傾向を属性情報として蓄積します。蓄積した情報からはユーザーの志向性を割り出すことができ、自動でオススメの調理方法をレコメンドすることも可能です。また単体ユーザーだけでなく、同じモノを使うユーザー複数から情報を集めれば、サービス提供側にとって、新しい価値を提供するためのヒントともなりえます。遠隔制御遠隔でも、インターネットを通じ、リモート操作できる機能です。冒頭のスマートスピーカーで挙げた例では、当機能が活用されています。また製造業の場合、工場やプラントの保守管理・点検をリモートで行えるため、巡回や出張の必要もありません。定期的なメンテナンスにかかる工数や費用を必要最小限に抑えられます。 _ 産業別のIoT活用事例製造業の活用事例 IoTは製造業の発展に大きく寄与しています。代表的な例が「工場のスマートファクトリー化」です。スマートファクトリーとは、デジタルテクノロジーによって、業務プロセスの改善や、品質・生産性の向上を実現する工場のこと。このスマートファクトリーを実現するためにIoTを活用することで、機械設備や管理システムのデータ収集が可能です。データからは、作業員の作業量や効率性を数値で計れ、生産性や設備稼働率の向上に向けた検討材料として活用できます。また、設備機器の状態を常時監視でき、自動で即時に異常を検知できる点もメリットです。設備が故障する前にメンテナンスを行えるため、最小限のロスでとどめられます。医療業界の活用事例医療現場でも、IoTは活用されています。代表的な例として、ウェアラブルデバイスを活用した「遠隔医療」が挙げられます。 IoTによって、対象者に装着したウェアラブルデバイスから生体データ（脈拍、心拍、血圧など）が計測・送信されます。医療機関側は、生体データからリアルタイムで患者の状態をモニタリングでき、異常時には即座に対応や処置が可能となります。また、医療機関にかかっておらずとも、日常の中でデータから異常を検知し、アラートを発信することも可能です。健康管理だけでなく、在宅医療や医師不足といった課題を解消する可能性を秘めているだけでなく、医師の労働環境改善にも寄与できるポテンシャルを秘めています。小売業界の活用事例小売業におけるIoTの活用方法は多岐にわたります。たとえば、冷蔵庫などの店舗設備における稼働を自動でコントロールしたり、異常を事前検知したりすることで、店舗の稼働効率を向上できます。また、デジタルサイネージによる商品案内画面とカメラにIoTを組み込めば、顧客の試聴時間を検知し、データとして商品案内の注目度を計測することも可能です。飲食業界の活用事例活用先は大きく分けて、顧客向けと企業向けに分類できます。前者は、たとえばタブレット入力で注文を行うシステムでIoTが活用されています。ファミリーレストランなどで見かけたことがある方もいるのではないでしょうか。タブレットを介して注文を行うことで、わざわざ従業員を呼び出す必要がありません。結果として、簡単・正確・迅速に注文を行えるだけでなく、店舗側の人手不足解消にもひと役買っています。後者では、POSシステムなどに、IoTが活用されています。POSシステムでは、売上・客層など、利用した顧客の情報を収集し、一元管理できるだけでなく、収集した情報を今後の売上向上のための施策検討に役立てることも可能です。物流業界の活用事例物流業界のトレンドワードに「ロジスティクス4.0」があります。ロジスティクス4.0とは、主に「省人化」や「自動化」を目的とし、テクノロジー活用を推進するフェーズのことです。昨今ではECサイト拡大や巣ごもり需要拡大といった市場変動により、より効率的かつ高頻度での配送が求められています。IoTは、こうした市場ニーズを満たす解決策の一手として注目を浴びています。たとえば、物流フローのひとつである倉庫作業では、仕分けや、棚卸、ピッキングなどにロボティクスおよびIoTが活用されています。注文に応じて、棚が作業員の位置まで自動で動くシステムがその一例です。また、荷物に専用タグをつけることで、正確な在庫数を把握できます。また、配車においても、IoTを活用することで、最適な人材の配置や配車ルートをシステムで可視化することも可能です。さらに今後は、ドローンをはじめ、無人航空機（UAV）を利用しての輸送や自動運転トラックなど、無人郵送サービスでの実用化にも期待が高まっています。自治体の活用事例 IoTは自治体でも活用されています。一例としては、移動手段として電動二輪車にIoTが組み込まれており、急発進や急ブレーキなど、運転上のアクシデントが起きた場合に検知、運転者へのコンタクトが取れるような仕組みです。電動二輪車にセンサが組み込まれることで、情報取得を実現しています。農業の活用事例多くの農家が、後継者不足などの人手不足によって生産者減少の問題を抱えている農業ですが、問題解決の方法としてIoTの活用が注目を集めています。たとえば、IoT機器を利用して、ビニールハウスの温度・湿度、土壌水分量などの状況をモニタリング。また、ネットワークカメラを活用し、ハウス内暖房機の稼働状況をリモートで閲覧できるようにし、見回りの負担を削減することも可能です。 IoTを活用することで、農業にも生産性向上や労働環境向上を図ることができます。交通業界の活用事例こちらは、日常になじみがある領域のため、ご存じの方も多いかもしれません。IoTの導入で、公共交通機関やタクシー業ですでにIoTを活用したサービスの実用化が進んでいます。 IoTを活用して実現できる例をあげてみます。たとえば、バス停にQRコードが記載されているものを見たことはありませんでしょうか。このコードはデバイスカメラで読み込むことで、バスの運行状況を即座に把握することができます。また、タクシーの配車アプリにもIoTが活用されており、自分の居場所から最も近いタクシーを呼ぶことが可能となっています。もうひとつ例を挙げると、路線案内のアプリもそのひとつです。公共交通機関や、高速道路などの渋滞・遅延状況を把握するだけでなく、他情報から最適な別ルートを提案することも可能です。まとめ個人・法人を問わず、あらゆるシーンでIoTが活用されていることをご紹介しました。 IoTを活用することで、「生産性の向上」や「人手不足解消」などが期待できるため、業界を問わず汎用性に優れた技術であることがお分かりいただけたかと思います。また昨今、「DX」といった、テクノロジー活用による事業発展を指すワードがトレンドにもあがっており、今後ますますIoTの活用の普及が予測されます。目まぐるしいニーズの変化に伴い急速な変革が求められる中、IoTは成長の一翼を担うといえそうです。

スマート工場とは？IoTやAIの導入によるメリットなどを解説

日本経済を長らく牽引してきた製造業は現在、アジア諸国をはじめとする海外メーカーの躍進もあり、市場での競争力低下が叫ばれています。また、熟練技術者の高齢化による若手の後継者不足や、国が進める「働き方改革」の実現に向けた労働環境の改善など、日本の製造業は多くの課題に直面しています。これらの国家的課題の解決に向け、注目を集めているのが、デジタル技術を駆使したスマート工場（スマートファクトリー）です。メディアや新聞などで、一度はスマート工場という言葉を目にしたことがある方も多いと思います。しかし、製造業や工場に詳しい方でない限り、スマート工場の意味や由来を、正しく理解している方は少ないのではないでしょうか。そこで本コラムは、そもそものスマート工場の語句説明にはじまり、取り組むメリットや実現に向けたステップ、成功事例などにつき詳しくご紹介します。今後のスマート工場への取り組みに向け、ぜひ本コラムをご活用いただければ幸いです。スマート工場とは？スマート工場とは、生産ラインや製造機械といった工場内の各種設備をネットワークで接続し、生産活動の最適化や情報管理の効率化を図る工場を指します。従来の工場との違い従来の工場は、豊富な経験を持つ担当者やベテラン技術者の手作業による運営が一般的でした。しかし、人的リソースに頼っている以上、工場内において生産性の向上や情報管理の効率化を目指すには限界があります。一方、スマート工場においては、作業進捗や品質などの情報を、ネットワークやITシステム、無線技術の活用を通し効率的に管理できるため、限られた人的リソースで生産性の向上と高収益化を実現できます。その点が、従来の工場にはないスマート工場の特徴です。スマート工場に必要なIoTやAIについてスマート工場には、IoTとAIの活用が不可欠です。以下にそれぞれの特徴をご紹介します。 IoT（Internet of Things：モノのインターネット） IoTとは、従来インターネットに接続されていなかった「あらゆるモノ」が、ネットワークに接続されることで、相互に情報交換できる仕組みを指します。例えば、IoT技術を活用し製造機械（モノ）をネットワークに接続した場合、製造機械（モノ）自体からデータを自動的に収集・蓄積することができるため、作業者の工数削減に寄与します。 AI（Artificial Intelligence：人工知能） IoTにより、モノからデータを収集・蓄積するだけは生産性の向上には直結しません。そこで必要となるのがAI技術の活用です。AI技術を用いて、蓄積したデータを効率的に処理・分析し、価値あるデータに変換することで、生産工程の高度な自動化が実現できます。スマート工場の理解に欠かせない「インダストリー4.0」スマート工場を正しく理解するためには、「インダストリー4.0」の理解も欠かせません。以下に順を追ってご説明します。ドイツで生まれた「インダストリー4.0」スマート工場の概念は、ドイツ政府が2011年に提唱した「インダストリー4.0」から端を発しています。 2010年頃のドイツでは国際競争力と生産性の低下が問題視され、その解決に向けた仕組みづくりが求められた結果、製造業における生産性の向上が国家施策として取り上げられることになりました。このような背景からドイツ政府は2011年に「ハイテク戦略2020行動計画」のひとつとして「インダストリー4.0」を提唱し、製造業のIT化を推進したのです。「インダストリー4.0」では、IoT・AIなど先端技術の積極的な活用による、生産・物流工程の大幅な自動化と、コスト削減、生産性の向上が推奨されており、これがスマート工場の原型になりました。「インダストリー4.0」の設計原則「インダストリー4.0」ではIT化の推進に際し、各製造企業に向け、守るべき4つの設計原則を提示しています。以下の設計原則に従い、スマート工場は成り立っているため、特徴を充分に理解しましょう。相互運用性工場内での生産に関わるすべての人・システム・モノ（機械、設備、センサなど）が、相互に接続し通信を行うことを指します。情報透明性相互運用性より得られた、工場を取り巻く膨大なデータを収集・分析の上、可視化することを指します。技術的補助工場内で働く人間にとって危険な作業や重労働をロボットがサポートし、安全で快適な労働環境をつくることを指します。分散型決定システムやモジュールが可能な限り自律的に業務の意思決定を行うことで、工場内で働く人間を支援することを指します。スマート工場に取り組むメリットスマート工場に取り組んで得られる6つのメリットにつき、以下に解説します。少子高齢化社会に伴う人手不足の解消少子高齢化が進む日本では、将来的に慢性的な人手不足の発生が予見されており、製造業も例外ではありません。スマート工場への取り組みにより、AI・ロボットの活用による省人化や、生産性向上による工数削減などが実現できるため、人手不足を解消する施策として、大きな期待が寄せられています。世界に誇る日本の技術の継承技術力の高さを武器に躍進を続けてきた日本の製造業ですが、若手人材の不足もあり、技術継承が上手くいっていない実態があります。スマート工場が実現すれば、熟練技術者しか持ち得なかったスキルやノウハウを、ビッグデータとして収集できるようになり、その収集したデータをもとに「作業の標準化・マニュアル化」が可能になります。結果として、他の技術者の教育にも活用することができ、技能継承がスムーズに行える点もスマート工場に取り組むメリットの一つです。働き方改革日本政府が掲げる一億総活躍社会の実現に向け、労働時間の削減をはじめとする「働き方改革」の推進が、日本経済のトレンドになっています。2021年現在、効率的な運営や生産性アップを実現できるスマート工場は、多くの製造企業において働き方改革を推進する際の重要な経営ファクターとして位置付けられています。不良原因の早期特定製品にIoTセンサや通信機能を組み込むことで、不良品が発生した際、いつ、どの工程で発生したか、早期に原因を特定することが可能です。また、出荷後に不良品の発生が発覚した際も、製造条件やロット情報の検索・追跡が容易に行えることから、迅速な返品交換やリコールができ、不良品発生に伴う事業への影響を最小限に抑えることができます。設備の最適化とコスト削減スマート工場への取り組みにより、工場内の生産設備が最適化され、効率的な生産体制を構築できれば、その時々の市場ニーズに応じた製品製造も可能になります。結果として最適な人員配置による省力化へとつながり、コスト削減を期待できる点も、スマート工場のメリットだといえるでしょう。 SDGsへの対応世界的に環境に対する意識の重要性が高まる中、「SDGs（持続可能な開発目標）」が広く社会に浸透し、SDGs達成に向けた取り組みをアピールする企業が増加傾向にあります。とりわけ、エネルギーを大量に消費する製造業において、SDGsへの対応は持続的な事業成長を目指す上で不可欠であり、スマート工場が大きな効果を発揮します。なぜなら、スマート工場では、工場の稼働状況やエネルギーの利用状況を可視化でき、工場内の省エネルギー化を効率的に目指せるためです。事前に認識すべき4つの課題スマート工場への取り組みに際し、事前に認識しておくべき4つの課題につき、以下に解説します。データ戦略を設計できるデジタル人材の確保 IoTやAIの導入のみで、工場内のデータを効果的に収集・分析・活用することはできません。事業ビジョンの達成に向け、「そもそもどのようなデータを収集・分析し、どのように工場運営に活用するか」について、データ戦略を設計できるデジタル人材の確保が不可欠です。強固なセキュリティモデルの導入スマート工場を運営する際は、日々、大量のデータを取り扱うことになります。工場内の各種設備から収集されるデータは、企業にとって市場競争力に影響を与える重大な機密情報です。マルウェアの感染や不正アクセスなどによるデータ漏洩を防ぐためにも、強固なセキュリティモデルの導入は欠かせません。 IoT化した設備に応じたメンテナンスの必要性最新テクノロジーを活用して生産設備のIoT化を推進した場合でも、人の手を介した定期的な設備メンテナンスは不可欠です。また、スマート工場には多様なIoT化した設備が導入されることになるため、各設備に応じたマニュアルの作成も必要になります。莫大なイニシャルコストの発生自動化や生産性向上の実現に向け、AIやIoTセンサ、ロボット、システムなどを導入する場合、莫大なイニシャルコストが発生します。費用対効果を充分に検討した上で、スマート工場への取り組みを進めましょう。工場のスマート化を成功させる7つの目的 2017年に経済産業省が発表したレポート「スマートファクトリーロードマップ」（※）では、スマート化の目的として、以下の7項目をあげています。今後の工場のスマート化に向け、前段のメリットと併せ、レポート内で掲げられている目的の理解に努めましょう。品質の向上経済産業省のレポートにおいて品質の向上は、「不良率の低減」「品質の安定化・ばらつきの低減」「設計品質の向上」の3つの目的に細分化されています。 IoTセンサを活用するスマート工場では、作業結果などのデータをリアルタイムで収集・分析でき、不良が発生しやすい状況を事前に把握・対応できることから、品質の向上が期待できます。コストの削減コストの削減は、「材料の使_量の削減」「生産のためのリソーセスの削減」「在庫の削減」「設備の管理・状況把握の省力化」の4つの目的に細分化されています。スマート工場では、設備の稼働状況に限らず、材料在庫や作業者の負担、需給予測なども数値としてリアルタイムに把握することが可能です。生産計画やプロセスが最適化できるため、コストの削減もスマート化の目的の一つです。 _産性の向上生産性の向上は、「設備・ヒトの稼働率の向上」「ヒトの作業の効率化、作業の削減・負担軽減」「設備の故障に伴う稼動停_の削減」の3つの目的に細分化されています。前述した生産計画やプロセスの最適化は、設備や材料、作業者など、製造工程全体のリソースの最適化へとつながるため、コストの削減だけでなく、生産性の向上も期待できます。製品化・量産化の期間短縮製品化・量産化の期間短縮は、「製品の開発・設計の自動化」「仕様変更への対応の迅速化」「生産ラインの設計・構築の短縮化」の3つの目的に細分化されています。スマート工場では、設計から量産に至る製造工程において、あらゆるデータを収集することが可能です。収集した製造に関する膨大なデータを分析し、改善につなげることで、開発や設計、量産化の期間短縮に寄与します。 _材不_・育成への対応人材不足・人材育成への対応は、「多様な人材の活用」「技能の継承」の2つの目的に細分化されています。複数のカメラやセンサで熟練作業者の動きを感知・収集し、AI分析を行うことで、これまで習得に時間を要していた作業の標準化やマニュアル化が可能になります。体系化した技術ノウハウの組織共有により、効率的に技能を継承でき、多様な人材の活用が可能になります。新たな付加価値の提供・提供価値の向上こちらの項目は、「多_なニーズへの対応_の向上」「提供可能な加工技術の拡大」「新たな製品・サービスの提供」「製品の性能・機能の向上」の4つの目的に細分化されています新しい不可価値提供の一例として、従来にないアフターサービスの提供があります。IoTセンサと通信機能を製品に搭載し、出荷後の消耗具合をリアルタイムで製造企業が把握することで、最適なタイミングでの部品交換やメンテナンスが可能になります。また、実際の顧客の使用方法や頻度をデータとして収集すれば、新たな製品・サービスの開発時にも効果を発揮するはずです。その他その他の項目として、「リスク管理の強化」が目的として掲げられています。不具合発生時にデータ分析を実施することで、早期の原因特定および、同じ不具合が生じている消費者の追跡・把握が可能となり、リスク管理の強化へとつながります。 ※出典：「スマートファクトリーロードマップ」（中部経済産業局）実現に向けた4つのステップスマート工場の実現には、どのようなステップを踏む必要があるのでしょうか。以下に詳しく解説します。 STEP1:工場内の設備状態や稼働状況をデータで把握データの収集手法として、IoT機器や生産管理システムの活用、設備に取り付けたセンサによるモニタリングなどがあげられます。現時点での工場内の設備状態や稼働状況を、データ収集を通して「見える化」します。 STEP2:収集したデータをもとに分析収集データの分析後は、分析結果をもとに、より効率的な生産体制の構築を目指します。ITシステムの活用やシミュレーションによる生産ラインの最適化がその一例です。 STEP3:工場内で発生している問題への対処「不良発生要因に関する分析結果をもとにした、よりよい品質体制の構築」や「設備の故障予測にもとづく予防保全および、稼働停止を未然に防ぐ安定的な生産体制の実現」など、工場内で発生している問題に対処します。 STEP4: IoT・AIの活用による自動化目の前の問題をクリアした後は、最後のステップとしてIoT・AIの活用による自動化を推進します。自動生産ラインを構築の上、最適な生産計画を立案し人員を効果的に配置することで、大幅な生産性の向上が期待できます。成功事例のご紹介市場ではどのような背景でスマート工場への取り組みが実施され、具体的にどのようなメリットを享受しているのでしょうか。以下に2つの成功事例をご紹介します。某空調メーカーの成功事例＜スマート工場に取り組む背景＞国内外に生産拠点を有しており、海外工場の熟練技術者不足と技術継承に課題＜工場のスマート化で得られたメリット＞作業工程のデジタル化と作業評価システムの開発に成功熟練技術者の作業を計測、分析し、技術ノウハウのデータ化・数値化できるようになったことで、グローバルでの技能習得の効率化を実現某金属加工メーカーの成功事例＜スマート工場に取り組む背景＞技術競争力のさらなる強化に向け、工程の自動化と省力化・低コスト化によるコストダウンに課題＜工場のスマート化で得られたメリット＞生産性を向上するクラウドサービスの開発に成功リアルタイムで稼働状況のデータを収集・分析できるようになったことで、生産性の向上と人件費の抑制などを実現まとめ本コラムでは、スマート工場への取り組みにより、生産活動の最適化や情報管理の効率化が図れること、また、スマート工場に取り組んで得られるメリットは多い反面、デジタル人材の確保や強固なセキュリティモデルの導入など、事前に認識すべき課題がある点などにつきにつき、詳しく解説しました。スマート工場の取り組みには莫大なイニシャルコストが発生しますが、その分得られる事業経営上の効果は計り知れません。本コラムを今後のスマート工場への取り組みや事業成長にお役立ていただければ幸いです。