製造業における生産性向上とは？重要性やメリット、取り組み方を紹介
キャディ編集部
製造業の現場では、常に生産性向上への挑戦が続けられています。しかし、近年は生産性の伸びが鈍化し、新たな打開策が求められています。
本記事では、生産性向上を阻む要因を分析し、停滞を打破するための具体的な手順を紹介します。既存の取り組みをさらに進化させ、生産性を飛躍的に向上させるためのヒントが得られるはずです。
目次
| AI活用のための綺麗なデータ、準備できていますか？
「PLMやPDMは導入しているが、表記揺れ・記入漏れなどで綺麗なデータが入力されていない」
\年間7000時間の設計工数を削減した実績あり/ |
製造業における生産性向上とは
製造業の生産性向上とは、限られた経営資源（従業員、時間、原材料など）でより多くの成果を生み出すための改善活動です。生産性を向上させるには、単に生産量を増やすのではなく、投入資源に対する産出量の比率を高め、効率的な生産体制を構築することが重要です。
なぜ製造業の生産性向上が重要なのか
日本の製造業は長年にわたりGDPの約2割を占める基幹産業として、国全体の経済成長と国際競争力の維持を牽引してきました。生産性向上のためにも、たくさんの取り組みをしてきたはずです。
しかし現在、日本は少子高齢化の進行により、生産年齢人口の減少が著しい状況にあります。特に、団塊ジュニア世代が50代後半に差し掛かる2030年には、多くの熟練労働者の引退や労働力人口の大幅な減少が予測されており、製造業にとって大きな課題となっています（「2030年問題」と呼ばれています）。
また、製造業は新興国の台頭など、グローバル市場では常に激しい競争にも晒されています。
「今までより少ない人員で、これまでを超える成長」を実現していくために、各企業の生産性向上が待ったなしになっているのが現状です。
※出典：「2024年版ものづくり白書 p.3」経済産業省
グローバル競争を勝ち抜くための利益拡大
生産性向上による利益拡大は、単に企業の収益性を高めるだけでなく、グローバル競争が激化する中で、海外企業に打ち勝つための重要な原動力となります。
効率化によるコスト削減と生産量増加で得られた利益を、技術革新や高付加価値製品の開発に再投資することで、国際市場での優位性を築き、少ない人口でもより大きな経済成長を牽引するための基盤となります。
深刻化する人手不足への対応
2030年問題に象徴される生産年齢人口の減少は、日本の製造業にとって大きな課題です。 生産性向上は、一人当たりの生産量を最大化することで、限られた人材で以前と同等、あるいはそれ以上の成果を上げることを可能にします。 これは、労働力不足を直接的に緩和し、採用難や人件費高騰の圧力に対し、事業継続性を確保するための不可欠な取り組みと言えます。
国際競争力につながるコスト削減
生産性向上は、グローバル市場での価格競争力を維持・強化する上で極めて重要です。 原材料やエネルギー価格の変動リスクがある中で、効率的な生産プロセスは投入資源あたりの産出量を最大化し、製品単位あたりのコストを低減させます。
これにより、国際的な価格競争で優位に立ち、または獲得したコスト削減分を高付加価値化や技術開発に振り向けることが可能になります。
「Made in Japan」を支える品質の安定
高い品質は「Made in Japan」の信頼性の根幹であり、国際市場で評価される重要な要素です。
生産性向上に向けたプロセス改善や標準化、自動化は、人為的なミスやばらつきを排除し、製品品質の一貫性と安定性を高めます。 これは、顧客からの信頼獲得、ブランド価値向上に直結し、グローバル市場で選ばれる製品・サービスを提供する上での絶対条件となります。効率的なプロセスで安定した品質を実現することが、競争力につながります。
製造業の生産性が頭打ちになる要因
製造業は、この30年間たゆみないコストカットと生産性向上に邁進し、多くの成果を上げてきました。
しかし近年、日本の製造業の生産性の伸びは鈍化し、あるいは低下傾向にあり、「頭打ち」の状況にあると指摘されています。公益財団法人日本生産性本部「日本の労働生産性の動向 2024」によると、2023年度の製造業の労働生産性上昇率は前年度比-2.2%と、2年連続でマイナスとなっています。これは、主要先進国（例：米国製造業は同時期-1.0%）と比較しても低い数値であり、特に高い成長を維持しているとされる中国などとの国際競争においては、差し迫った課題と言えます。
このようなデータが示す状況は、従来の効率化手法だけではさらなる生産性向上を達成するのが難しく、新たなアプローチが必要である現状を示唆しています。また、後述するような、ベテラン人材の退職や知識・ノウハウの属人化といった「人」と「情報」に関する新たな課題も、生産性の伸び悩みと深く関連しています。
以下では、生産性向上が停滞する主要な要因を解説します。
※出典：「日本の労働生産性の動向 2024 p.14」公益財団法人日本生産性本部
人材や時間の不足
生産性向上に向けて取り組みたいと思いつつも、人材や時間が不足していて対策がとれない企業は少なくないでしょう。
労働人口の減少によって新しい人材が入ってきにくい状況に加え、技術伝承の難航によって人材の確保・育成が遅れ、生産性向上の足かせとなっています。
人材不足が進むと自ずと1人あたりの業務量が増加するため、従業員の時間的余裕を奪い、疲弊や離職を招きます。それにより、ますます業務改善の時間や資源を確保できず、業務改善ができない企業もしばしば見られます。
技術伝承の難航
製造業の生産性が頭打ちになる要因として、人材の確保・育成の難しさが理由として挙げられますが、それを招く根本的な課題として技術伝承の難航が挙げられます。
製造業においては、熟練技術者の持つ勘やコツといった、言葉や図で表現しにくい「暗黙知」が多く存在します。過去のトラブル事例や改善策といった貴重な経験や知見も、個人の記憶の中に留まりがちです。
物理的な図面、現場のメモ、議事録などで残っていたとしても整理・構造化されておらず、必要な時にすぐにアクセスして活用できていないケースもしばしばあります。
これらの複合的な問題により、技術伝承には「10年かけて一人前になる」といったように長い年月がかかることが多く見られます。その間に熟練技術者が退職してしまうこともしばしばです。結果として、企業全体の技術力が低下し、生産性の停滞を招いてしまっています。
製造業の生産性を上げる手順
前項でも触れたように、製造業では今、ベテラン引退によるノウハウの喪失や、過去の知見・データの活用不足といった、人と情報にまつわる課題が生産性向上の足かせとなっています。
こうした属人的な状態から脱却し、生産性を再び高める鍵となるのが、「データ資産」の活用です。
データ資産とは、生産や品質、設備、作業ログなど、現場に蓄積されるさまざまな情報のことです。データを単なる記録ではなく、誰もが見て使える「資産」に変えることで、経験や勘に頼らず、客観的なデータに基づいた効率的なものづくりが可能になります。
以下では、データの資産化を中心に据えた生産性向上の手順を解説します。
1. 必要なデータの特定と収集・準備体制の構築
生産性向上の第一歩は、何のためのデータが必要かを明確にすることです。例えば、不良率削減が目的なら品質データや製造条件データ、設備稼働率向上なら設備ログデータや保全記録が必要になります。
次に、これらのデータを現場のさまざまなソース（製造装置、センサー、MES〈製造実行システム〉、手入力、検査記録など）から効率的かつ継続的に収集できる体制を構築します。この段階で重要なのは、収集したデータが分析に利用できるよう、形式を標準化し、欠損や誤りをクリーニングするなど、「使える整ったデータ」として準備することです。データソースが多岐にわたる場合は、データ連携の方法も検討します。
2. データの統合・蓄積と誰もがアクセスできる基盤の構築
収集・準備されたデータは、一元的に管理できる場所に統合し蓄積します。これにより、データが部署ごとやシステムごとに散在している状態を解消します。
さらに重要なのは、必要な権限を持つ関係者が「いつでも」「必要な形で」アクセスできる基盤を構築することです。これにより、客観的なデータに基づいた現状把握が容易になり、課題発見や迅速な意思決定が可能になります。
3. データの分析による課題の特定と改善目標の設定
アクセス可能となったデータを多角的に分析します。
例えば、生産ライン別・製品別のタクトタイムや稼働率、不良率の推移、特定の製造条件と品質の関係などを分析することで、生産性低下の真の原因（ボトルネック、非効率なプロセス、設備の異常予兆など）を客観的に特定します。
また、データ分析で明らかになった課題に基づき、具体的な改善目標を設定します。「不良品率を〇%から〇%に」「OEE（設備総合効率）を〇%向上」のように、データで測定可能な明確な数値目標と期限を定めることが、取り組みの焦点を絞り、効果測定を可能にします。
4. 分析結果に基づく改善策の実行とITツールの活用
データ分析で特定された課題と設定した目標達成のため、具体的な改善策を立案し実行します。この際、勘や経験だけでなく、データが示す事実に基づいて対策を検討することが重要です。
改善策の実行を支援するために、適切なITツールを活用します。例えば、リアルタイムな生産状況を監視・分析するMES、予知保全を目的としたIoTプラットフォーム、品質データ管理システム、作業指示のデジタル化ツールなどが挙げられます。
CADDi Drawer（キャディドロワー）のようなデータ活用ツールも、設計変更の迅速化や部門間の情報共有円滑化を通じて、生産性向上に貢献するITツールのひとつです。データに基づいた対策実行と、それを支えるツールの導入は、製造現場の効率を飛躍的に高めます。
5. 効果測定と継続的なデータ活用
改善策を実行した後は、設定した目標に対する効果をデータに基づいて測定します。構築したデータ基盤とBIツールなどを活用し、改善策の前後でKPI（重要業績評価指標）がどのように変化したかを継続的に追跡します。
効果が目標に達しない場合は、再度データを分析して原因を探り、改善策を見直します。目標を達成した場合も、さらなる高みを目指して新たな課題を特定し、次の改善サイクルへとつなげます。
このように、データの収集・準備、アクセス、分析、実行、効果測定というサイクルを継続的に回すことが、持続的な生産性向上には不可欠です。データは一度使って終わりではなく、「資産」として継続的に活用することで真価を発揮します。
まとめ
製造業における生産性向上は、企業の持続的な成長に不可欠です。これまでの長年の努力により一定の成果を上げてきた一方で、さらなる生産性向上に向けた新たなアプローチの必要性を感じている企業も多いでしょう。
生産性向上を実現するためには、革新的なツールを積極的に導入することが有効な手段となります。
CADDi Drawerは、図面データの活用を通じて、製造業の設計、開発、生産プロセス全体の効率化を支援するクラウドサービスです。AIによる図面解析、関連データの自動紐付け、そして迅速な検索機能など、さまざまな作業を効率化します。
停滞期を打破し、さらなる生産性向上のために、CADDi Drawerの導入を検討してみてください。
Authorキャディ編集部
製造業に特化した記事を執筆しています。技術の最新トレンドや業界の動向、生産効率の向上に関する実践的なTipsなど、みなさまが現場で活かせる情報を提供することを目指しています。また、製造現場の課題解決や改善に役立つツールやリソースの紹介も行っています。業界のエキスパートとのインタビューや成功事例の共有を通じて、製造業の未来を切り拓くサポートをしてまいります。
