株式会社シムックスイニシアティブ

プライベートセミナー講演記録

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2020 年 3 月 3 日

プライベートセミナー『工場の経営マネジメントに IoT・AI を活用する方法』～DX 時代におけるスマートファクトリー～
2020 年 3 月 3 日（火） 株式会社シムックスイニシアティブ 会議室
第 1 部 13：30～14：30 講演（講師：弊社代表取締役

中島

高英）

第 2 部 14：40～15：30 ワークショップ

工場の DX 化を行うためには、新しい切り口が必要です。特に中小企業においては専門職の不在という制約があります。そのような制約の中、我々が現在進めている金型工場でのプロジェクトを通して、デー
タ収集、データ利活用による、リアルタイムの「稼動の見える化」による「現場改善」、「モノの見える化」
による ABC 原価、そして経営戦略の意思決定支援のための「儲けの見える化」までを統合したシステム化の事例をご紹介します。さらに工場の DX 化に取り組むための発想のヒントまでを紹介した中島高英の講演です。

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2020 年 3 月 3 日

第1部

講演アジェンダ

第1章

IoT、AI でスマートファクトリーって本当に実現可能なのか？

・実現可能な３つの根拠

第2章

IoT、AI でスマートファクトリーを実現するにはどうしたらいいのか？

・まず 工場の本質を理解しよう
・現場のデータは 4 つで構成されている・工場（ブラックボックス）は見える化できる・具体的な事例の紹介
・金型メーカー

エービーの会社紹介

・金型メーカー

エービー白河工場の紹介

・エービーの金型生産プロセス
・つなげた 機械設備一覧
・エピソード 1
・実際の金型生産プロセス
・エピソード 2
・新規作成の工程表
・エピソード 3
・ものの見える化

工程表の流れ・エピソード 4
・実装した見える化システム
・マリンバ M3

機械からのデータ取得法

・ネットワークシステムのイメージ
・見える化画面の構成
・データアーキテクチャ・システムの特徴 1・システムの特徴 2・システムの特徴 3

第3章

IoT、AI でスマートファクトリーが実現できたら自分たちはどうなるのか？

・おさらい 工場の暗黙知とデータ
・What

if

想像してみてください

・DX 時代とは・DX 時代とは

アクセンチュア CEO 談

・先行成功事例を参考にしよう
・DX を進めるにはオープンな姿勢→続きは 第 2 部のワークショップにて2

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2020 年 3 月 3 日

はじめに
このようなご時節に、わざわざお越しいただきまして、ありがとうございます。DX 時代におけるスマートファクトリーということで、お話をさせていただきます。今日はいろんな業種の方がいらっしゃっているので、後で楽しい会話、ワークショップが開けるといいなと思っております。約 1 時間、話をさせていただいてから休み時間を挟み、ワークショップをさせていただきます。ワークショップはシステム
系と銀行・商社系の二つに分かれて行います。データの 2 次利用、3 次利用というのがありまして、データ

私だけが見えている世界、自分だけが見えているを工場の外へ出したら、どんなふうに社会で使える世界があります。スマートファクトリーになったらか、信用創造できるのではないかというテーマを持どうなるか。その後の世界もいろんな夢を見ていまっております。その辺のお話もさせていただきます。

す。実現する方法もほぼ、自分の中ではシナリオができていて、着々とやっているつもりですが、何よりも、それを皆さまにお伝えするのがすごく難しい。先だって H 社さんでワークショップやらせていただいた
ときに、いかに難しいかというのが分かりました。なんとか伝わるように今日は進めさせていただきます。

今日のセミナーの目的は出席者の皆さんの知りたいことにお答えすることです。お集まりの皆さんからいろいろなご質問もあるのは分かっております。
できるだけ、答えられるようにはしたいと思っています。今日一回では無理なので、皆さんと一緒に今後、この会が長く続くといいなと思っております。ということで、始めます。

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第1章

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IoT、AI でスマートファクトリーって本2020 年 3 月 3 日

や AI を使って成功事例がどんどん出てきている。タ

当に実現可能なのか？

クシーやホテル、Amazon など出てきています。
もう一つ、3 つ目が大事で、個人的背景。自分が積まず初めに「IoT、AI でスマートファクトリーってみ上げてきた経験から確信をしています。私は工場

本当に実現可能なのか？」結構、疑問視されています。

の何のデータを集めればいいか、集めたデータをどう分析して利用すればいいか、そこまで見えています。金型屋の 2 代目で工場を経営してきて、なおかつ、東京大学とインターネットの研究を 12 年やってきたので、非常に現場を分かっていますし、クラウドの世界も毎月、勉強させてもらっています。自分自身もビジネスで挑戦もしているので、いろんな問題点
もその答えも見えている。今日は、この答えを皆さんにお伝えしていきたいなと思っております。

振動をとったからって何になるの？画像処理でどうなるの？とか、そんな声も多くありますが、本当に実現可能なのかということに対して、答えはイエスである。はっきりと私は言えると思っております。

・実現可能な３つの根拠
3 つの根拠があります。

1 つは技術的背景。ここは説明するまでもなく、コンピュータのソフトウエアとハードウエアが革新的な成長をし、非常に大きな力を持っている。
2 つ目が、社会的背景。他のビジネス分野では IoT

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第2章

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IoT、AI でスマートファクトリーを実現

2020 年 3 月 3 日

・現場のデータは 4 つで構成されている

するにはどうしたらいいのか？

じゃあ、現場のどのデータを集めればいいの？

じゃあ、どうやって実現したらいいの？というお現場のデータは 4 つ種類しかありません。1 つは図話からしていきます。

面です。CAD/CAM と呼ばれています。次に部品表というものがあります。BOM（Bill Of Materials）と言いますが、その製品がどの部品で組みあがっているか

・まず工場の本質を理解しようの一覧です。

まず、工場の本質とはなんですか。工場というのは部品を作るときにまず CAD という図面を作ります。

材料を入れて何か作って出してくる。インプットし次に CAM（Computer Aided Manufacturing）で機械制て、何かプロセスを経由してアウトプットしていく。

御用の NC データを作ります。これが 3 つ目のデータ

インプットとボックスとアウトプットしかありませです。NC データは自動的にできます。このデータがん。石油であろうと自動車であろうとどんなもので機械に渡されると自動的に無人で動いてくれます。

も全部これです。このボックス部分がブラックボッ

4 つ目が工程表。この BOM という部品、1 点 1 点にクスになっています。

対してプロセスという工程が並びます。これだけでここが解明できたらスマートファクトリーができす。これが理解できれば、どこ行っても大丈夫です。

ます。このブラックボックスの中身は IoT でデータ化が可能になります。データが取れれば、AI 風に言・工場（ブラックボックス）は見える化できる

うとモデル化ができます。モデル化ができれば、さらにそれを分析していく AI 技法と言うすでに存在する

具体的な事例からいきましょう。これからご紹介

技術を使って分析できます。もうすでに世の中にあする金型工場は月に 15 セットの金型を作っています。

る知識、技術を使うことでブラックボックスが見え

加工部品は 960 点あります。加工数は 1679。一つのる化できます。今まであきらめていたブラックボッ

部品も 2 個とか 4 個とかありますので、点数的にはクス化された工場を解明できます。

そうなる。そうすると、これに工程が 14 あるとすると、約 1 万工程になります。計算上、工程の組み合
わせの数は 14 の階乗かける部品点数分になります。
生産管理で使うスケジューリングソフトはその最適解の見つける計算をしています。実際は最適解ど

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ころか実際の現場との落差が大きく難しかったので分かった、経営を改善してくれるならば許そうといす。生産管理、スケジューリングがうまくいかないとう話になりました。だから経営改善が目的です。ここ

か生産管理システムがうまくいかない理由は、実は、は今までとは違う。システムという仕組みを入れれこの組み合わせ数が多すぎたせいです。あまりにもばよかった話と経営改善という結果を求められてい多くて、今までは分からないから、パターンは 3 つ、るプロジェクトであるという点が違います。

4 つに決めつけて、それに近いからいいよというふう

経営改善ができたらエービーさんの儲けの分け前に分けていました。なおかつ、間に合わないので、現をよこせとはいいません。その代わり、今回の経緯や場でエクセルでデータを集めていた。ただ今の AI の結果を全て公開して、スマートファクトリーのモデ時代、このぐらいの組み合わせ数は軽くできます。従ル工場として利用させてください。と言いました。OK来のコンピュータシステムではできないのです。

ということでこのプロジェクトが始まりました。

・具体的な事例の紹介

・金型メーカー エービーの会社紹介

どういうことを始めたかというと、エービーといエービーさんがどんな会社かというと、川崎からう金型メーカーさんの 2 代目社長と私が握手をしま

始まり、資本金 2 億円、2 代目社長。従業員は約 500した。握手をして、エービーの AB とシムックスの C

名いらして、売り上げ 20 億。プラスチック金型を作をつけて、AB-C のスマートファクトリープロジェクっています。老舗中の老舗で、1957 年設立。1957 年

トという戦略的業務提携を始めました。去年の夏かというのは日本の金型産業が始まるスタートの年でら。やることは、福島にある白河工場をスマートファ

す。私の父が蒲田で中島工機を始めたのは 1960 年でクトリー化すること。これは弊社のマリンバを中心す。高度成長という大量生産方式の申し子として金にしてやりますが、目的はデータを取ることではな型が生まれ金型が中小企業の産業として興ります。

くて、恐ろしいことに、経営改善です。

私からすると、金型産業の立ち上げは経産省（昔の通産省）がやった政策としては、数少ない成功事例です。
今、1 兆 5000 億ありますから、一大市場を作り上げてきております。

エービーの社長のお父様である会長が弊社に訪れて、やるのはいいけど、コンピュータや IoT を入れてそんなもので経営がよくなるのかと言われました。
私は「なります」と即答しました。さらに「なる保エービーさんの設備は CAD/CAM やいろんな工作機証をするからやらせてください」とお願いしました。

械があります。

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余談ですが、（水のペットボトルを手に持って）こ

今回導入する白河工場は福島県にあります。上かのキャップと、このペットボトルの金型は違います。

らみた工場、工場の外観、工場の中身がこうなってい作り方も違います。でも、金型がないと、作れません。

ます。工場にはこういうふうにライン、工程ごとに機自動車もそうですけど。一般通念では製品は、要求仕械が並んでいます。お配りした資料は一部、隠させて様、図面に書かれた通りにできていて合格すればいいただいています。

いのです。寸法が合えば。
でも、金型屋の辛さは、型屋は元請の力が強くて製・エービーの金型生産プロセス品の精度でなく結果を求められます。押してみて、その形状がちゃんとできたかどうか、金型ではなくて

エービーの社長と業務提携したときに生産プロセ

成型後の製品であるキャップなど、できたもので判スはどんなふうになっていますかとお尋ねしました。

断されます。そのためには、射出成型、要するにプレス機械なり、射出成型機を持っていないといけないのです。ただテストのためだけに何千万もする機械が必要なのです。
設備に戻るとあとは 3D プリンターがあります。金
型なしでこういう形を作れるというのが 3D プリンターです。というものをお持ちで、製品サンプルはこのようになっています。
1980 年代後半から日本に対する、世界進出という要求が起こっています。日本の自動車メーカーが海外に進出したときに、あわせて金型メーカーも一緒

営業マンがいて、見積もりを取ってきて、工場からに来いという話で海外展開しています。典型的な例

金額と納期を返事して、決まったら製作依頼が来る。

で上海、珠海、バンコク、マニラにも工場があります。

受注後、手配、設計して CAM で NC データを作って、エービーさんはこういう典型的な金型会社です。

マシニングセンタ、放電加工機、ワイヤー放電加工機、放電用の電極加工、こういうことをやって金型にして、一つのものを作って、成型試作（プレス機械、射・金型メーカー エービー白河工場の紹介

出成型機で押してみるテスト）をして、OK だったら出荷だし、駄目だったら戻すよと言われました。

・つなげた 機械設備一覧
ちなみに、エービーさんは結構な設備を持っています。今回、対象となっているのが 25 台です。何億でしょうか。3000 万かける 25 っていくら？ 7 億 5000万。これだけで、7 億 5000 万円です。売り上げが 20
億しかないですからね。金型はすごい粗利益がないと食っていけないということです。

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インターフェースのところがあったりなかったりするので、我々は工作機械メーカーに一つ一つ確認をしなくてはいけない。どのメーカーにも同時期に見積もり依頼を出します。協力的な会社は１ヶ月でちゃんと回答が返ってきた。牧野フライスという会社です。普通は見積もり依頼して、催促してやっと返ってきます。一番ひどい会社は無視。面倒くさいから、お金にならないから。

・実際の金型生産プロセス

今日の話はそっちではなくて、ここにいろんな型式があります。ファナック、牧野フライス、三菱電機、

もう一つ、面白い話がありまして、なんとかそこはいろいろな型式があって、ここからデータを取る話。

解明しました。いよいよだなと思って中に入って、工いよいよ IoT です。

場長さんや皆さんと話をしました。社長は最初、工程

データを取る。今の新しい機械はいろんな新規格はこれだけだと言ったわけです。

でデータが取れる状態になっていますが、古い機械からは取れない。ここのインターフェースがすごく大変です。われわれは 30 年、これをつなぐことをやってきて、ノウハウを持っているので、つなぎ合わせます。

・エピソード 1
これ、つなげるのは大変です。つながると機械メーカー言っているし、JIMTOF（国際工作機械見本市）に行っても、みんな、つながると宣伝していますが、実
際やってみると、生易しくなくて苦労します。

変だなとは思っていましたが、工場に入ってみたら、順番でたらめですけど、これだけの 14 の工程が8

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存在している。このグレーのところが場所だということになりました。は？という話です。

・エピソード 2
対象工程が 10 個以上増えちゃった。これ普通のシステム作りからすると崩壊です。ユーザーとの仕様の違いはすごくもめます。見積もすでに最初の仕様で出していますから。通常だったらうちも拒絶します。
しょうがないから、新たに工程表を作りました。

ただ今回、社長同士の戦略的な約束事で始めたので、予算は変えないで、他のスペックをダウンして優これを図面と一緒にこれを回してくれとお願いし先順位を変えましょう、ともかく、この工程を全部取ました。お金の関係で全部に RFID のリーダーを配れるという方向性で知恵を出して決めました。

ないので、バーコードと併用しました。RFID のカー
ドは Suica と一緒です。こういうものを作りました。

・新規作成の工程表
・エピソード 3

もう一つびっくりしたのは、作業指示書は出ていますかと聞いたら、工程を細かく出していますよと。

工程表はともかく数が多いです。これだけでも月、工程が増えることは想定していましたが、これは1000 枚ばらまかれてきます。ここが問題ですよ。数私もちょっと想定外でした。先ほど言った部品 1 個が多いから作るのは無理というのが今までのエービ

ずつに、こういう図面が付いている。ここにこっそりーさんの考え方。私は逆で、中島工機でやったときもと、BQJQPRP・・・とあります。これが工程名で、こ同じようにやりました。数が多いからこそ記録してこをチェックしていく。これが工程表だという話で残さないと分からなくなるじゃないかと。

した。

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2020 年 3 月 3 日・エピソード 4 暗黙知の DX 化

記録していないと結果、どうなっているか。何がどこにあるか、さっぱり分からないのですよ。確か、あ

これは、これから起きるエピソードです。ここで入の番号のやつ、あの辺にあったよね、いや、あそこか力作業する人が何をしているかというと、実はこのなって探す時間が多くなる。ということで、私は②の人の頭の中で、工程の多数の組み合わせの中からそ残す方をとった。この意思決定がすごく大事なとこの部品に合わせて引き出し、工程表を作るわけです

ろです。

ね。これは、この人の脳から出力作業しているのです。
工程順と言う暗黙知を。
ところが今までのコンピュータは、私もそうでし・ものの見える化 工程表の流れたが、入力作業と呼んでいました。入力してください。
確かに入力ですよね、コンピュータが見たらね。でも、職人さんの技術をデジタル化したいというなら、職人さんの腕じゃなくて、頭の脳みそを出してくださ
い、提供してくださいというのが本来の付き合い方
だと私は思います。
だからこれは脳から出力作業をするということです。出力作業さえしてくれれば残りますから。これだ
けでも一大暗黙知がデジタル化できます。あの図面に書き込んでいるだけじゃ無理です。これ全部がデータベースとして残りますからね。

工程表を作るだけではなくて、こういう流れで使

もう一つすごいのは、工程表を現場に持って行っってくださいという仕組みも用意して配るようにして、バーコードをピッとやりますから、どこの現場にました。時間がないのでどんどん進めます。

何時間いたかが全部、分かります。多分、ここで決めた順番とは違う動きをしています。暗黙知のデータと実際に起きていることが検証できるのですよ。それを全部 IoT で自動的にやってしまうというのが今回のポイントです。
工程表を作る作業が大変だって言われると、否め10株式会社シムックスイニシアティブ

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ませんが、それ以外に関しては現場の負担は 0 にほれます。これがややこしくて複数、乗せた場合、どうとんど近い。そこまでは持って行ける。それもすごくなるか今、一生懸命、やっています。

安いコストで。

・ネットワークシステムのイメージ・実装した見える化システム

ここですごいのは、マリンバが機械からも RFID かということで、われわれは、いろんな見える化を、らもバーコードからもデータを全部取ってくれるこ

稼動の見える化、電力の見える化、アラームの見えるとによって、何が起きているかというと、時刻同期で化、ワークの見える化、儲けの見える化、そういうもす。AI をやってデータ分析やる人にはすぐ分かりまの全部ソフトウエアとして用意をしました。

すが、時刻同期してないデータが集まってきても、まったく使い物にならないくずになります。われわれはそれをちゃんと仕組んでいます。

・マリンバ M3 機械からのデータ取得方法

・見える化画面の構成

どういうふうにやったかというと、マリンバというゲートウェイを機械とバーコードと両方結んで、RFID のリーダーもくっつけます。この辺の距離で置

ゆっくりと見える化の画面をお見せしたかったの

いておくともう読み取っちゃいます。何枚か読み取ですがお時間の関係でさっと、こういう画面が出て11

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きて使えるような仕組みになっております。ここまタを取っているので、加工、本当に切子を出しているでは用意できています。すべてクラウドシステムでか出してないかも全部、違いが分かります。機械が本す。

当に価値ある活動をしているときに電力を使ってい
るのか、そうじゃなくて待機電力なのかなというこ
とも全部、分かるようなものが標準のパッケージと・データアーキテクチャ

して用意されています。

・システムの特徴 1

これをもうちょっと構造的に言うと、この図のよ
うになります。営業関連データ（売り上げ、製番など）、工程データ、機械制御データ、電力データが元
データとなります。

このシステムには 3 つの特徴があります。1 つ目がこの 4 種類のデータをマリンバで集めて、どうい儲けの見える化。売り上げも購入費も入力するとこ

うふうに分けるか。何のために使うかという目的がろを用意してあります。売り上げと購入費を入れる大切です。今まではここの目的が抜けていました。デ

ともう、残ったところは付加価値です。これは普通のータ集めるときに。

経理ソフトでもできます。

われわれはデータを経営戦略に使います。現場の付加価値割る人数が生産性ですからね。効率では生産性を上げるために、改善のために、生産性のためないと思います、生産性。こういう部品加工屋さん、に使います。あとは省エネ。これは私がずっとこだわ

金型もそうですけど、付加価値はすごく高いです。7っています。これからの時代、大事だと思います。

割ぐらいあります。

この 3 つの目的に対して、機能として、一つは儲費用の構成では、社内加工費には人件費と、先ほどけの見える化です。さらにそれを、どんなふうに儲け

しつこく設備の金額を言った設備コストも全部かかが見えるようにする かというと ABC 原価です。

っているのです。ここのボリュームが、ものすごく大

Activity-Based Costing と言いますが、作業の時間きいです。ところが日常の伝票からは出てこない。だを全部取って、その時間を金額にしていく。単に BS、からどんぶりになる。しかも、税法的な償却、減価償

PL から取ってくるものではないものを用意していま却というのでやらされるので、さらに分からなくな

す。

る。

もう一つはワークの見える化。当然、どこにあるか

あれだけの機械を投資したら、7 億 5000 万も投資分かります。もう一つは稼動の見える化。機械のデー

したら、いくらもうかって、どれだけ利回りがあるか、

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株を買えば、すぐ分かる話ですが、工場は全く分かりで、あり得ないと私は思っています。ここを全部、解ません。キャッシュだけ消えていく、借金だけ増えて明しましょうという考え方をしています。

いくという事実。でも利益はある。わけの分からない世界になっている。だからここを細かく、ABC、要す・システムの特徴 2

るに何をした作業にお金が使われているのかが分かるように作っています。ここを解明できたので経営に使えるよというのが私の考え方です。
本質的に言うと、儲けの見える化というのは実は経営戦略の意思決定です。意思決定するためにこのデータを見たいわけです。これで何が分かると思いますか。どこのお客さんが、どれだけ純利益があったかです。
中島工機でも経験しましたが材料費はものすごく少ないです。加工がものすごく時間がかかっていて、これをコストとして計算すると利益なんてないよね。
うちの父親は「えらくもうかっている。90 パーセン

もう一つは、現場の改善のツボの見える化をしまトもうかる仕事だ、粗利として」というわけです。です。現場の改善というのは三つありまして、まず加工も私が計算したら 5 パーセントしかもうかってない、技術の改善のツボがあります。

ときには、失敗すると赤字にもなっているのです。

工作機メーカーは 3000 万もする機械を売って、精「こんな仕事、辞めちゃえよ」というのと、「こんな度、世界一ですと言います。ワークを乗せて、NC デに粗利があるのに辞めるバカいるか」というので大ータでパッと自動的に加工が終わります。でも、製品げんかをした思い出があります。ここはデータを見はできてない。やり直しですよ。そんな機械を売りつることによって判断ができる。

けといて、精度が出るって何を言っているのだ。メーそうすると実は小学生でも町工場を経営できるのカーに言わせるとそれはユーザーのせいだと。なです。もうかる先に一生懸命、売るでしょう。もうかぜ？切削条件が違うから分からない。責任持ちませらない先に売りに行かないよね。もうかる先の客先んと。それはないよ。私は正式にある工作機械メーカがどこかが分かれば、まずは営業マンをそこへ行かーにクレームをつけに行きました。コンピュータでせる。もうかる先のどの製品でもうかっているかも

ときどき計算が間違って出てきたらどうする？そん分かるわけですよ。今回のシステムで製品別に全部なコンピュータ、絶対、使いたくないよという話だよ

出てきますから。この製品を作れば売れる。じゃあ、ね。でも工作機械はそれが許されている。ユーザーのこれ同じような製品をほしがっている客に売りに行使い方ですとはおかしいだろと言うと、最初に謝っけばいいわけです。営業マンはそこまで考える。製品てきたのは社長でした。おっしゃるとおりです、頑張

は部品によって構成されていますから、部品も全部、りますと。

分かります。

話を戻して、このシステムでは工作機械の電力デ

そこがすごく大事で、実は今、分かってない。エーータを 1 分ごとに全部、細かく取ります。電力は便ビーさんと話したときも全く分かっていませんでし

利で、負荷がかかるとモーターの電力量をいっぱいた。これで経営が成り立っていること自体が不思議使います。だから負荷を見ていると、どういう状態が13

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起きているかが分かります。1 分ごとに稼動、待機、れて放っておけばあとはチャリン、チャリンとお金準備などステータスによって色が変わって出てきまが入ってくる。

すので、ここにこういう色があるのはおかしいねとこのように 3 つのツボがあります。でも実は工場いう話になるわけです。そこでもう、ツボが見つかる。

ではそこの違いを明確に意識した改善というのはな

なぜこれが必要かというと今、ほとんどが無人加いのです。この三位一体で工場を改善すれば生産性工です。職人技で作っている会社は実は NHK ニュー

は上がります。三位一体じゃない限り、加工だけ追っスしかなくて、たいていは無人で、ボタンを押したらかけていると、やたらといい機械を買わされて終わ

さよならです。だから何が起きているか、さっぱり分りになったりします。

からない。実は工場は皆さんからみたらブラックボ

この三位一体が必要になります。われわれの仕組ックスだけど、加工している担当者からしても、加工

みは、そこを全部、データを取って見える化をしてき自体が、一つの機械の中に入っちゃった瞬間にブラました。これを 10 年ぐらいやっています。

ックボックスになるのです。だから細かく取れるような仕組みを作った。

・システムの特徴 3

次はプロセス技術。これは 1 個ずつの技術です。
何万とおり、何億とおりという組み合わせの中で、うまく組み合わせないと、やっぱり渋滞が起きたりします。もののはけが悪い、スループットが悪いのです。
そのためにはプロセスを改善していかなきゃいけない。プロセス改善にはガントチャートが一つの目安になります。赤い時間のところが加工です。1 人が 2台の機械を見ていて、赤い時間は機械が動いているので触ることはできない。それ以外の時間で準備する。その組み合わせこそが一番難しい職人技といわれていますけど、実は技ではなくて単なるコツで、大した話じゃないです。これはデータでなんとかなり最後の特徴は学習するシステムです。今回、IoT でます。

機械と人からデータを収集する仕組みを入れていま

もう一つは時間マネジメント。なぜ時間マネジメす。これを「実装」と言います。実装した後に「運用」

ントかというと、人間の働く時間は 8 時間ですが、してもらいます。運用ということは、イコール、デーNC 工作機械は 24 時間です。土日も働いてくれます。

タ活用です。データを利用して経営改善と現場の改

今、皆さんは 1 年間のうちの 3 分の 1 にも満たない善を実行する。なおかつ、何かおかしければ戻してあ

時間しか働いてない。月 160 時間ぐらいでしょう。

げて、なおして返してくる。

180 から 200 ぐらい働いている？1 ヶ月は何時間？24

PDCA サイクルとよく言いますが、そんなまどろっ

時間かける 30 日は 720 時間です。そのうちの人間のこしいこと言わずに「学習」してもらいます。ぐるぐ

稼働時間は 160 時間。残りの時間は全部、無人で動る回します。

かせる設備。だからこそ時間マネジメントがものす

今回は完璧なシステムは作っていません。最後のごく難しくて、今までのような、働いている時間で価エピソードです。私も最近、知ったのですが。

値をあげるなんて発想ではないです。スイッチを入14

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2020 年 3 月 3 日

これが、ものすごく重要で、実はこういう仕組みにしないと現場はついてこられない。なぜかというと、あんなに複雑なデータ量が発生していることは誰も知らない。コンピュータを導入する生産管理側の人も知らない。
でも本当に、あれだけのデータ量が膨大に発生してくる。それならやっぱりデータを集めて分析して、それからものを考えていきましょう。システムを考
えていきましょうと。
データを見ることによって会話、コミュニケーシ
導入前に図面にメモしてあった EQ 何とかの工程をョンが始まる。コミュニケーションがうまくいかな

工程表の下の部分に入れてください。はい、分かりま

いから、あれだけエピソードが起きているのです。こした。という話でした。でも、導入しに行ったら、忙れだけ金型現場を知り尽くしたわが社ですら起きた。

しくてやっていられないよと言われました。この上知らないシステム屋さんならもっとたくさんのことだけはやったしカードも作るけど、ここ書き込むのが起きます。

は勘弁してくれと。

ということで、われわれは、こういう仕組みができ

今までの私どもが作ってきたシステムでは、それるというふうに確信しています。

を言われたら、もうシステムとして動きません。でも、今回はちゃんと動くシステムとして作っています。
そうきたか、負けないぞと。柔軟なシステムにして、付け足せるようにしてあります。それが学習です。シ
ステムの拡張性もあるけれども、そういう、いろんなことを想定して、だんだん深みにはまるように作っています。それを学習と呼んでいます。
実はこれは AI の技術、そのままです。AI がデータを集めてきて、モデルを作ってぐるぐる回して、違っていたなと、ぐるぐる回して POC とかやっています。
その発想を奪い取ってきて作りこんじゃいました。
ですから今回の現場の話もえっと思ったのですが、
まあ、少なくとも、ものがどこに動いているのかは全部分かるので許そうと。
AI は特徴量を引っ張り出すのは得意なので、デー
タが集まってきてから、こんな簡単な入力でできま
すよ、パターンもそんなにないですよ、とやっていこうと思っています。実は AI の勉強をたくさんしてこ
こまで使えるなと分かってこういう仕組みにしました。

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第3章

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IoT、AI でスマートファクトリーが実現

2020 年 3 月 3 日

・What if 想像してみてください

できたら自分たちはどうなるのか？

・おさらい 工場の暗黙知とデータ
そんな仕組みによって、皆さんはどういうふうになるか、自分たちがどうなるか、気になりますよね。
こういうことです。これはネットでよくある氷山モデルです。

この工程プロセスと加工の二つを見える化したことによって、3 つの流れがつながってくればスマート
ファクトリーになる。IoT と AI は、見えなかったものを解決してくれるのです。もし暗黙知がデータモデル化できたら、商品になるしサービスもできるよね。商品化できれば、日本の中小企業だけはなく、中小企業はもちろんのこと、世界に展開できるよねと考えております。
工場をこの氷山モデルに当てはめると、氷山には
経営データの風が流れている。営業見積、受注、請求、・DX 時代とは

みんなこれは見えています。出来上がる結果は財務
諸表、BS、PL、CF、税務署報告などです。

私の講演の最後に、デジタルトランスフォーメー

この下に二つの流れがある。海の中だって、浅いとションとはどういうことか。

ころと深いところで流れが違います。工場にも二つあります。工程、プロセスという流れがある。もう一
つは加工、行為という流れがあります。この二つは、別の流れとして存在しています。それを工程の見える化やものの滞留時間でプロセスを解明します。
わが社だけが実加工時間が取れる仕組みを持っています。パトライトは似非です。NC が起動したら加工しているというけど、実際は寸法を測ったり事前準備をやったりする人もいる。パトライトでは全部が加工時間に入っていますけど、わが社のマリンバ
は切削している時間だけを取れます。世界に一つだ

もう来ていますよ。ただ誤解があります。工場と言けです。なぜかというと、うちが特許を持っているかったらロボットと AI しか皆さん、知らない。AI になら。

ったら自動化されて人が要らなくなるというイメー

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プライベートセミナー講演記録

2020 年 3 月 3 日

ジですね。すごいね、全部ぶっとばしてね。こう書け

まず一番大事なこと。彼女が言うには、デジタル化ば不安になる人が、おれの業種ヤバいなって思わずとは何かというと、「デジタルとはクラウド、ブロッ

雑誌を買うので売れるそうですよ。出版社さんが言

クチェーン、AI など、データに関する新しい技術をっていました。

利活用すること」だとまず言っています。

だから、そんなものに惑わされないでください。こ次、大事なのは「技術の実装だけで終わると考えてんなものを導入したからと言って、人はなくなりまはいけない。」使わなきゃしょうがない。これ、一言せん。われわれ、コンピュータで 30 年間、だまされずつやると、すごく重たくて、それらを使って、「人たからね。IBM に。コンピュータ化したら、もう人がの働き方、意思の決定の仕方、コミュニケーションの要らないよと言っていたのだから。でも全然なくな

仕方を変えること」「人とプロセス、その先の顧客企らないし。NC 買ったら、もう職人も要らないし、も業、消費者の関係が関わってくる。」と。

う左うちわですよ、社長と言われて、うちのおやじは

これは私が言い続けてきたことを彼女も言ったのだまされて NC いっぱい買って、借金いっぱい作ったです。もし会社に帰ったら、私が言っていると言わず

けど、全然、人、要らなくならないし、NC のお守ばに、アクセンチュアが言っていますと。時価総額 10

っかりさせられてえらい目にあいましたから。

兆円、IBM よりでかい IT 企業のトップが、こういうことですよと言っていますよと会社に持って帰って言ってください。

・DX 時代とは アクセンチュア CEO 談

DX で失敗しない方法、それも書いてあります。
「ト

DX、じゃあ、答えは何？というと、いい答えがありップのリーダーシップ」が要るよ。
「従業員へのコミました。皆さんのお手元にお配りしてありますけど、ットメント」が要るよ。従業員に変化しろと要求してたまたま 2 月 27 日の日経新聞に大きく載っていましいます。今までの仕事のやり方じゃ困るから学習した。

ろと、社員教育と言いきっています。
もう一つは「外部パートナーを持つこと」。もう 1社だけでできないから、よそを頼りにしなさい、よそを使いなさい。自社でなんでもやろうとしたら駄目
よ、と。こういうふうに言いきれる最大の理由は、これだけ読んだだけじゃ駄目なのよ。ここを読んでほしい。
これは逆を返すと、アクセンチュアのお客さんは世界の超大手でしょう。アクセンチュアの売り上げが伸びたということは、アクセンチュアの顧客であるところが DX 化しようとしてアクセンチュアに頼ん

アクセンチュア CEO 談。今、読むと大変なので、だということ。だから売り上げが上がっている。アク

私が読みます。アクセンチュア、過去 20 年間で従業

センチュアという外部の力を借りて、彼らは DX 世界

員が 7 倍、売上 4 倍、時価総額 10 兆円。この時価総でトップランナーとしてやっているわけです。

額 10 兆円は米国 IBM より大きな IT 企業。そう書いそうすると、これだけの実績があるということは、てあります。元はコンサル会社ですが、今は IT 会社

中小だったら余計によその力を借りなきゃいけない。

でクラウドサービスもみんなやっているの。

でもベンダーがいないので、ベンダーになって、こう17株式会社シムックスイニシアティブ

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いう仕事してあげなきゃいけない。H 社さんも T 社さくなって、レンタルビデオ屋すらやばくなっている

んもやってもらってもいいし。

時代ですから。でも、そこで出している品物は一緒ですよね。スターウォーズかもしれないし、アナ雪かもしれないけど、みんな一緒ですよ、商品は変化してな

・先行成功事例を参考にしようい。

そういうことで、ワークショップにつなぐために、

ホテル、タクシー、ここはちょっと変わった。私もじゃあ DX はどうやって見るの？

面白いなと思ったけど、専業じゃない人がバイトみ

もう一回、面白いことを言います。日経ビジネス

たいな感じで、すごい力を持ち出した。空いている時（日経ビジネス 2019 年 12 月 6 日、孫正義 もっと

間を使ったわけじゃないですか。空いている自分の狂え！本気で狂え！）に書いてあったのですが、孫正設備、自動車なり部屋を人に貸すということをやっ義さんが DX 化といっても、今できているのは広告業たわけでしょ。提供したわけ。変わらないものは有料

界と小売業界だけだよ。でも AI を使っていけば、もで移動する利用者たち、これは変わらないわけです。

っといろんなことが起きてくるよ。と。

安いほうへ行っただけですよ。ここで変化が起きて先行成功事例は変わったことと変わらないことをいるわけね。

見たほうがいい。ニュースは変わったことしか出ま

今日のワークショップで最大のテーマは、じゃあせんよ。でも本質は変わらないことがあります。ここ

製造業に当てはめたらどうなるの？何が変わって何が大事で、今日、皆さんにどうしてもお伝えしたいこが変わらないか。これはワークショップでやります。

とは、変わることと変わらないことがあるというこ

徹底的にやります。

とです。変化が起きていても。

そこがすごく重要なことで、われわれ、デジタルト
ランスフォーメーション時代を眺めたときに、どうしても、こっちに気を取られていて、GAFA がすごい、
GAFA に負けるな、プラットフォームだって言っちゃうけれど、それはマスコミに踊らされているだけで、本質はこういう世界があって、何が変わって何が変わらないか。われわれはビジネスとして何をすべきかを考えていかないといけないということを、皆さんにお伝えしておきたかった。

・DX を進めるにはオープンな姿勢

例えば広告の媒体はテレビ雑誌から Web になった。
Google さん、すごいですね。じゃあ変わらないのは？

今日の私の講演の最後です。私どもは今回、学習す

広告主と宣伝する商品は変わってないです。小売りるシステムまでは作れました。それに沿ってこれかは店舗からネットになっただけで、出店者とその製ら 3 年間、エービーさんと付き合って、私の言うこ

品は変わってないでしょう。

とを聞いていただけるなら組織変革をしていきます。

ここで少し変わってくるのは、映像とか音楽ね。ネ

当然、学習しながら変えていく。あわせて、ビジネス

ットフリックス、今すごい勢いですから。
「もの」がの仕組みも将来、変わるはずです。機械の売り方ではネットからのダウンロードになったと。物売りがななくなってしまって、こういうサービスの売り方に

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なってくるし、それが変わってくれば社会も変わっいただいて、ワークショップのほうに移らせていたてくるでしょう。そのときに初めてやっと日本も DX

だきたいと思います。ご質問はワークショップでお時代に入ったよということになる。

答えします。また結構、厳しいワークショップをご用意していますので、ぜひ、よろしくお願いします。
ご聴講、ありがとうございました。

そのときに、データ収集システムの実装、これは、
私どもの会社、私の次の世代が担っていってくれると思います。圧倒的なキャリアがあるのでここは頑張ります。
今日、皆さんへのお願いはここです。運用。データ
利用のところをやってよ。工作機メーカーとの交渉
も、工場との交渉もややこしい。そんなのはやっておくから、データを集めてくるからその代わり、皆さんの会社ではここをやってほしい。データの利活用。1
次利用、2 次利用、3 次利用とありますから、いろん
な用途があるのでやってほしいなと思っています。
そのためには、アクセンチュアの言うように、DX を進めるためにオープンな姿勢を持たないといけない。
自分にない知見は外部の企業と取り組んで取り入れる柔軟さ、俊敏さが求められる。柔軟さと俊敏さ、非常に欠けている会社ばっかりですけど。会社に帰ったら、上司にこういうふうに言われたと言ってください。
私 が 3 年 も 言 っ て い る Thinking Together ！
Challenge Together！！
一緒に考えて一緒にチャレンジしましょう！という私の元々の意図でございます。アメリカの大統領
候補のサンダースさんのように、ぶれない男として、これを皆さんにお伝えして、私の講演を終わらせて

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