製造業DXとは？メリットや成功事例、推進手順をプロが徹底解説

 

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製造業DXとは？

製造業DXとは、デジタル技術やデータを活用して、製造業の業務プロセスや製品・サービスを変革し、競争力を高めていく取り組みです。

具体的には、生産ラインのIoT化やAIを駆使した設備の稼働状況の可視化、品質管理の自動化などが挙げられます。また、ペーパーレス化の推進や情報共有のクラウド化、従業員の働き方改革など、組織・人材のデジタル化も含まれます。

製造業DXは単なるデジタル化ではなく、企業価値や顧客満足の向上など、新たな価値創造を実現するための経営改革といえるでしょう。

DX化によって実現できること

製造業DXは、急速に変化する経済状況の中で、事業の持続的な成長を支える重要な経営戦略です。製造業のDX化によって、次のような変革を実現できます。

• 受注から納品後のアフターフォローまでの全工程をデジタルデータとして管理・可視化できる
• 問題発生時にデータ分析し、迅速な原因特定と対策立案が可能になる
• 物流を最適化し、需要と供給のバランスを効率的に管理できる
• 顧客データから需要予測や生産計画を最適化できる
• デジタルデータに基づく具体的な数字により効果的な人材教育体制を構築できる
• 情報のデータベース化で、過去の設計情報や発注実績、製造情報などに瞬時にアクセスできるようになる

製造業では、現在も紙を使った従来型の業務管理が主流です。このような環境下では、ペーパーレス化は効果を実感しやすく、取り組みやすい施策と言えます。

製造業が抱える課題とDXでの解決策

製造業が現在直面している主要な課題は、以下の7つです。

• 生産性が低下している
• 各種コストが増大している
• 作業の属人化が発生している
• 需要変動を見誤ってしまう
• 開発リードタイムの短縮ができない
• 部門間の情報共有が不足している
• トレーサビリティが欠如している

それぞれの課題がなぜ発生しているのか、その要因と影響、解決策について解説します。なお、解決策として用いられる各技術の詳細は、DX取り組み事例の章で解説しています。

課題1.生産性が低下している

生産性の低下は、人材面と工程面の両方に課題があります。人手不足や技術者の高齢化による影響と、生産工程そのものの非効率性について見ていきましょう。

人手不足と技術者の高齢化が進んでいる

製造業では少子高齢化の影響により、現場の技術者不足が深刻な課題となっています。「2024年度ものづくり白書」によると、製造業の就業者数は、2022年時点で1,044万人、2023年時点で1,055万人です。しかし、若年就業者数は2002年から減少を続けており、2021年には2003年の31.4万人から25.2万人にまで減少しました。

出典：「2024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、同調査によると製造業における65歳以上の就業者の割合は、2002年の4.7%から2020年には8.8%まで上昇しており、技術者の高齢化が進んでいます。このような状況は、現場作業の効率低下を招いているのが実情です。

このような状況下で、製造業がこれまでと同様の生産体制を維持していくためには、DXによる自動化や効率化が不可欠です。デジタル技術を活用して作業の自動化や工程の効率化を進めることで、限られた人材でも安定した生産活動を継続できるようになります。

また、これまで人力で行っていた一部の作業を機械で代替できるようになるという側面もあり、DXの推進は人材不足への対応策としても重要な役割を果たします。

生産工程に非効率な側面がある

製造業の生産工程では、作業者の経験や勘に依存した属人的な業務運営や、部門間の情報共有の不備により、工程全体の効率が低下する傾向にあります。例えば、熟練作業者の暗黙知に頼った作業手順や、紙ベースでの情報伝達による連絡漏れなどが、生産性を阻害する要因となっています。

こうした非効率な状況を改善するには、「IoTセンサー」や「MES（製造実行システム）」の導入が有効です。IoTセンサーで各工程の稼働状況をリアルタイムに監視・把握し、MESで生産データを一元管理することで、工程全体の可視化と最適化が実現できます。

それにより、属人的な業務運営から脱却でき、標準化された効率的な生産体制の構築が可能です。

課題2.各種コストが増大している

製造業におけるコスト増大の背景には、在庫管理の問題とエネルギー消費の非効率性があります。これらの要因がどのようにコストを押し上げており、いかに対策できるかを解説します。

在庫の過剰や欠品が発生している

製造業において、需要予測の不正確さや在庫管理の不備はコスト増大の要因となります。在庫過剰は保管コストや廃棄リスクを高め、一方で欠品は販売機会の損失や緊急生産による追加コストを招きます。

この課題に対しては、クラウド型のSCM（サプライチェーンマネジメント）システムや、AIを搭載した需要予測システムの活用が効果的です。これらのツールでは、サプライチェーンに関わる情報を一元管理できたり、過去の販売データや市場動向を精度高く分析できたりします。また、各拠点の在庫状況をリアルタイムで把握でき、在庫の最適配置を実現できます。

それによって、過剰在庫と欠品の同時発生を防ぐことができ、コストの削減につなげられます。

エネルギー消費に非効率な側面がある

多くの製造工場では、設備ごとの電力使用量や工場全体でのエネルギー消費状況を正確に把握できていません。その結果、稼働していない設備への無駄な電力供給や、エネルギー使用量の急激な変動による電力ピークの発生など、非効率なエネルギー消費が生じています。

この課題に対して、エネルギーマネジメントシステムの導入が有効です。IoTセンサーで各設備の稼働状況やエネルギー使用量をリアルタイムで計測し、そのデータを分析することで、エネルギー効率を改善できます。例えば、設備の稼働時間の最適化や、電力使用量の平準化といった対策が可能になります。

課題3.作業の属人化が発生している

製造業における品質検査の多くは、熟練作業者の経験や勘に依存しており、検査結果にバラつきが生じやすいです。検査担当者の体調や集中力、経験値によって判定基準が変動し、不良品の見逃しや良品の過剰な廃棄といった問題が生じがちです。

この課題に対する解決策として、AI画像認識やIoTデバイスを活用した自動検査システムの導入が進んでいます。AIによる画像解析では、微細な傷や変形も高精度で検出でき、24時間体制での安定した品質検査も実現可能です。

また、IoTセンサーを活用することで、製品の寸法や重量などの物理的な検査も、人の感覚に頼ることなく定量的に実施できます。

課題4.需要変動を見誤ってしまう

製造業の生産部門では、年間計画に基づいて生産を進めていきます。しかし、実際の市場では必ずしも計画通りに製品が売れるとは限りません。そのため、出荷状況を見ながら細かな生産調整を行う必要があるのが実情です。

この生産調整のプロセスで、一時的な出荷のばらつきを需要変動と誤って捉えてしまうケースが少なくありません。その結果、必要以上に生産量を増減させてしまい、在庫の偏在が発生するといった問題が起きています。このような誤った判断は、製造業における生産効率の低下や在庫管理コストの増加につながっています。

この課題に対しては、品質管理で使用される管理図を活用した統計的な分析手法が有効です。統計分析ツールなどを活用することで、出荷実績データから自動的に管理図を作成し、需要変動を統計的に判定することが可能となります。

これにより、人間の直感に頼らない客観的な判断が可能となり、より適切な生産計画や手配基準の見直しを迅速に行うことができます。

課題5.開発リードタイムの短縮ができない

製品開発において、試作回数の多さや設計変更の反映の遅れにより、開発リードタイムが長期化する傾向にあります。特に、設計から試作、試験、設計変更のサイクルを仕様を満たすまで繰り返す必要があるため、開発期間が予定以上に延びてしまうケースが少なくありません。

この課題に対しては、デジタルツインやシミュレーション技術の活用が有効です。3D-CADと構造解析システムを組み合わせることで、実機での試作前に設計の妥当性を確認でき、手戻りを最小限に抑えられます。また、開発データをデジタル化して共有することで、最新情報の行き違いによる手戻りも防止可能です。

課題6.部門間の情報共有が不足している

製造業では、部門ごとに情報が分断され、全体最適が図れない状況が生じがちです。本社と工場、開発部門と製造部門など、各部門間での情報共有が円滑に行われず、業務効率の低下を招いているケースが少なくありません。

このような部門間の情報共有不足は、様々な業務上の問題を引き起こします。例えば、同じような資料作成や分析作業が複数部門で重複して行われたり、データの再入力による無駄な工数が発生したりします。また、必要な情報収集に時間がかかることで意思決定が遅れ、販売計画と生産計画の不整合による在庫の不足・過剰の発生につながります。

この課題を解決するには、部門間の情報をクラウド上で一元管理できるシステムの活用が有効です。そうしたツールを導入することで、各部門が保有する情報をリアルタイムで共有でき、部門を越えた円滑な連携が実現可能です。また、各部門の過去の情報も一元管理されるため、必要な時に必要な情報にすぐにアクセスできるようになります。

課題7.トレーサビリティが欠如している

製造業において、トレーサビリティ（製品の生産履歴や流通状況の追跡）ができないこともよくある課題です。トレーサビリティが欠如していると、製品の不具合が発生した際の原因究明や、リコール対応に支障をきたす恐れがあります。

この課題に対する解決策として、トレーサビリティシステムの導入が有効です。トレーサビリティシステムを活用することで、製品の製造から出荷、流通に至るまでの履歴を正確に記録・管理できるようになります。その結果、品質管理の効率化・高精度化や顧客対応の迅速化が可能となります。

製造業DXの推進手順

製造業DXに取り組む際の基本ステップは、以下の通りです。

1. 経営層と目的をすりあわせる
2. 自社の課題を明確化する
3. ソリューションを検討・決定し、導入する

上記の流れで推進を進めていくことで、自社の課題に対して的を射たDX導入ができるようになり、生産性向上や業務効率化などの目的を達成しやすくなります。

経営層と目的をすりあわせる

製造業DXを推進していく際には、まずは経営層と目的を明確にすり合わせましょう。達成したい目的に応じて、取り組むべき方向性が変わります。

また、経営層との間にDX推進の目的に関して共通認識がなければ、後々「これは本当に必要なのか」という疑問が現場の社員に生じたり、経営層との齟齬が生じたりして、DX推進がスムーズに進まなくなる恐れがあります。

実際に、経済産業省「ものづくり白書2024」による調査では、製造業のDXにおける課題として最も多かった回答は「社員の意識改革」（55.2%）です。

出典：「ものづくり白書2024」（経済産業省）

そのため、経営層と、推進者をはじめとした社員の間ですりあわせをし、DX推進の目的や意義について共通認識を持てるようにしましょう。「この取り組みで○○という課題が解決できる」といった具合に関係者間で共通認識を持てるようになれば、全社的に推進力も高まり、DXを円滑に推進しやすくなります。

経営層と目的をすりあわせる際には、まずは「なぜDXに取り組むのか」という本質的な問いを経営層に投げかけ、目的を整理しましょう。そしてヒアリング結果に応じて、生産性向上、技術継承、部門間連携の強化など、自社が抱える具体的な課題とDXの関連性を明らかにすることが大切です。例えば、ベテラン社員の退職に伴う技術継承の問題を解決したいのか、あるいは設計業務の標準化を図りたいのかなどを明確にしていきしょう。

DXは手段であって目的ではないため、「周りの企業がやっているから」という理由だけでは、効果的な推進は難しい点に注意が必要です。

自社の課題を明確化する

経営層と目的をすり合わせた後は、具体的な課題の明確化に取り組みます。例えば、「生産性を向上したい」という目的が定まったら、その課題解決に対して建設的なアプローチができるよう、今度は「なぜ生産性が向上できていないのか」という根本原因を特定する必要があります。

例えば、よくある課題とその原因には、以下のようなものが挙げられます。

• 「背中を見て覚える」という教育スタイルのため人材育成に10年かかっている
• データ活用が不十分で同じトラブルを繰り返している
• 設備の老朽化により生産能力が限界に達している　など

これらの課題を明確にするためには、対象部署の業務フローを詳細に把握することが重要です。具体的には、設計部門であれば設計指示がどこから来て、どのようなステップで図面化され、その後どのルートで調達部門に渡るのかなど、一連の流れを丁寧に調査します。また、各工程での所要時間や発生しやすい問題点、部門間の連携状況なども確認しましょう。

このような業務フローの可視化作業は、関係部署へのヒアリングや現場観察を通じて行います。ただし、この作業を自部門だけで行うのは難しい場合もあるため、他部署の協力を得られる関係性を構築しておくことが大切です。各部署の担当者に対して「会社をより良くするために協力してほしい」と頭出しをしておくだけでも、後の工程がスムーズに進みやすくなるでしょう。

ソリューションを検討・決定し、導入する

課題が明確になれば、次はそれを解決するためのソリューションを検討・決定する段階に入ります。市販システムの導入などで対応できるのか、あるいは自社開発が必要なのかを見極めることが重要です。

製造業のDXソリューションは非常に多岐にわたりますが、情報収集の際は、自社の課題に適したソリューションを見つけることに注力しましょう。例えば、設計業務の標準化が課題であれば、過去の膨大な図面情報の詳細をシステム上で瞬時に参照でき、流用設計などに役立てられるシステムの導入が一例として有効です。また、技術継承が課題であれば、ベテラン社員の知識をデータ化し、若手社員が活用できる仕組みを構築するソリューションが適しているでしょう。

注意点として、市販システムの選定では、製造業の特性を理解した上で提案できるベンダーを選ぶことが大切です。製造業は物理的な製品を扱い、独自の文化や業務プロセスを持っていることが多いため、その特性を理解していないベンダーでは効果的な提案が難しく、導入後にシステムが形骸化してしまうリスクがあります。そのため、同じ目線、同じレベル感で話ができる担当者がいるかどうかも、ソリューションのベンダーを選ぶ際に注意しましょう。

製造業DXでよくつまづくポイント（進まない理由）と対策

実は、製造業DXに意欲的に取り組むものの、期待するような成果を出せずにDX推進が頓挫してしまうケースも少なくありません。そのため、製造業DXを推進する際によくある以下の失敗例に対策を講じていくことが大切です。

• 課題を明確化せず、とりあえず検討してしまう
• とりあえずDX人材を採用してしまう

それぞれの詳細を解説します。

課題を明確化せず、とりあえず検討してしまう

目的や解決すべき課題が不明確なままDXを推し進めると、導入したシステムが現場のニーズに合わず、結局は使われなくなってしまう可能性が高くなります。

特に製造業では、営業担当者から「これが課題ですよね？」と言われて同意してしまい、本当の課題とは異なるソリューションを導入してしまうケースが少なくありません。これでは投資に見合った効果を得ることは難しいでしょう。

対策としては、先述の通り、まず自社の現状を正確に把握し、本当に解決すべき課題は何かを特定することが重要です。例えば、生産性向上が目的であれば、なぜ生産性が上がらないのか、どこにボトルネックがあるのか、そしてどのようなDXが必要なのかを詳細に分析しましょう。

とりあえずDX人材を採用してしまう

製造業DXを進めるにあたり、「とりあえずDX人材を採用しよう」という判断をしてしまうケースも多くありますが、これにも注意が必要です。自社の業務プロセスや文化を深く理解していない外部人材が効果的なDX推進を実現するのは、非常に困難だからです。

製造業は特に、長年にわたって培われた独自のノウハウや暗黙知が多く存在します。これらを深く理解していない人材がDXを推進しようとしても、現場の実情に合わないプランを立ててしまったり、社内の協力を得られなかったりする可能性が高いでしょう。

また、「DX人材」という採用要件自体が曖昧で、「自社の業務に詳しく、かつDXにも詳しい人材」という理想像を求めても、そのような人材を見つけるのは容易ではありません。

より効果的なアプローチは、自社の業務に精通した内部人材がDXの知見を身につけていくか、あるいは明確な課題を特定した上で、その課題解決に特化した外部の専門家と協力することです。内部の業務知識と外部のDX知見を組み合わせることで、より実効性の高いDX推進が可能になります。

製造業DXの成功事例

製造業DXの取り組み内容は千差万別で、各企業がさまざまなアプローチで成果を上げています。取り組み事例を紹介するので、自社がどのように取り組めばよいかのイメージを掴む上で参考にしてください。

なお、いずれもデジタル技術の導入だけでなく、体制見直しなどの施策も含めた事例となっています。

キャディ株式会社：AIデータプラットフォームで、設計・調達業務の時短化や過去のナレッジ活用を支援

キャディ株式会社は、AIを搭載したデータプラットフォームを各社に提供し、主に機械メーカーの設計・調達業務の効率化や生産性の向上、ナレッジの有効活用を支援しています。以下では、同社の2つのDXソリューション「CADDi Drawer」「CADDi Quote」の導入によって、業務改革を実現した事例の一例をそれぞれ紹介します。

日新電機株式会社：製造業データ活用クラウド「CADDi Drawer」で設計業務の効率化などを実現

課題・背景

日新電機株式会社は、電力機器や設備などの製造・販売を手がける創立100年を超える企業です。同社の開閉機器部門では、設計業務において過去の実績を元に検討を重ね、既存図面の流用により工数削減を図ることが重要でした。しかし、既存の図面検索システムでは図番でしか検索できず、図番を知らなければ探すことが困難という大きな課題を抱えていました。

この状況により、ベテラン設計者でなければ過去の図面を探し出せないという属人化が進行。設計者は本来の業務である設計検討よりも、図面探しに多くの時間を費やす「手配屋」と化していました。

取り組み内容

この課題を解決するため、同社は製造業データ活用クラウド「CADDi Drawer（キャディドロワー）」の導入を決断。同システムの導入により、図番だけでなく図面内に記載された全ての情報をキーワードとして検索できるようになり、類似図面の検索が迅速化しました。また、類似図面を迅速に探せるだけでなく、システムメンテナンスの手間も少なくなりました。

導入にあたっては、事業部の状況を理解し新しいものに敏感に反応できる人材を選定して推進チームを編成。実際に現場で活用する可能性が高い社員に操作デモを見せ、操作動画も作成して「使えそうだ」と感じられる雰囲気づくりを進めました。

また経営層への説得材料として、導入後の具体的な運用方法と業務削減効果の数値を綿密にシミュレーション。半年かけてロジックを構築し、データに基づいた説得を重ねました。既存システムがあったため経営層は当初懐疑的でしたが、現場からの強い支持を背景に最終的に導入が決定したのです。

成果

CADDi Drawer導入後、過去の図面をすぐに見つけられるようになり、図面の検索時間は8〜9割削減されました。設計工数全体では導入初年度の2023年で年間3600時間、2024年度には年間7000時間の削減効果が見込まれるほどとなりました。

さらに、新規図面作成の抑制効果も1〜2割表れています。新図作成が減ることで設計部門だけでなく、製造や調達部門での段取り検討や図番登録などの工数も削減され、会社全体で大きな効果をもたらしました。

技術資料についても、従来は登録台帳の題名でしか検索できなかったものが、資料内のキーワードまで幅広く検索可能になり、調査時間が大幅に短縮。有識者への聞き込みが不要となり、自分で効率的に情報を見つけ出せるようになったことで、本来の設計業務に集中できるようになりました。

この取り組みにより、単なる工数削減にとどまらず、業務の属人化解消や部署間のデータ連携意識の向上など、組織全体のDX推進や企業文化の変革にもつながっています。

項目	内容
背景・課題	既存の図面検索システムでは図番でしか検索できず、類似案件の図面探索が困難であった。ベテラン設計者に依存する状況で業務の属人化が進んでいた。
活用技術	製造業データAIプラットフォーム「CADDi Drawer」
取り組み	優れた検索機能を持つ同システムの活用によって、過去の図面や技術資料を効率的に活用できる環境を整備した。
成果	検索時間が8〜9割削減 設計工数全体で年間7000時間の削減効果（見込み）を実現 新規図面作成も1〜2割削減 業務の属人化も解消

出典：「日新電機株式会社様」CADDi

富士油圧精機株式会社：AI見積クラウド「CADDi Quote」で調達業務の効率化などを実現

課題・背景

富士油圧精機株式会社では、調達部門の業務が経験と知識を必要とするため属人化しやすい点が課題となっていました。特に見積業務においては、担当者の経験に依存する部分が大きく、業務効率化と標準化が求められていました。

取り組み内容

この課題に対応するため、同社はAI見積クラウド「CADDi Quote（キャディ クオート）」を導入。同システムの導入によって、過去の見積もり実績に基づき案件ごとに最適な見積もり先候補の自動選定が行えるようになりました。また、サプライヤーとの受発注業務のクラウド管理などもできるようになりました。

成果

導入の結果、わずか2か月で見積業務が平均60%削減されるという大きな成果が得られました。加えて、新規サプライヤーの発掘も進み、調達先の選択肢が拡大。さらに、取引先のサプライヤー側でも見積回答速度が向上するなどの成果も見られました。

出典：「富士油圧精機株式会社」CADDi

項目	内容
背景・課題	調達部門の業務が経験と知識を必要とするため属人化しやすく、特に見積業務において効率化と標準化が求められていた。
活用技術	調達業務特化のAIデータプラットフォーム「CADDi Quote」
取り組み	同システムの導入によって、見積もり先候補の自動選定ができるようになったり、サプライヤーとの受発注業務のクラウド管理ができるようになったりした。
成果	導入後2か月で見積業務が平均60%削減 新規サプライヤーの発掘も拡大 取引先でも見積回答速度が向上

まとめ

グローバル市場競争の激化や将来的な生産性の低下といった課題に対応するため、製造業においてもDXの取り組みは今や必須となっています。

DXを成功させるためには、自社の課題を踏まえた上で明確な目的を持ち、適切なソリューションを選定しましょう。適切な形で推進ができれば、生産性向上やコスト削減、脱属人化、製造品質の安定化など多くのメリットが期待できます。

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