寄 稿

ものづくりのデジタル化にしおか西岡
法政大学

やすゆき

靖之

デザイン工学部

はじめにデジタルの力は、予想をはるかに超えて、人々の教授ある。また、仕事の多くは属人化された暗黙知で構成されており、自前主義と相まって、システム化するインセンティブが生まれにくい。

生活に、企業の経済活動に、そして産業構造や社会本稿では、以上の認識のもと、デジタル化の大きの在り方にも大きなインパクトを与えている。30年な流れにそれぞれの企業がどのように対応すべきか

前は存在していなかった企業数社の時価総額が、我について、インダストリアル・バリューチェーン・が国の年間予算を上回る規模まで成長し、リアルかイニシアティブ（以下、IVI）の取組みや、そこでらネットへの破壊的な産業構造の変化が現在進行中

提案されている手法などを参考として議論する。

である。
2020年を起点とする新型コロナウィルス感染症のゆるやかな標準

パンデミックは、世界各地で人々の地域間の往来を第４次産業革命というコンセプトがドイツで提唱完全にストップさせた。一方で、国を超え、地域をされ、製造業の自動化、デジタル化が日本でも大き超えて、すでに相互依存しているモノの流れ、つまなブームとなり始めた2015年に、日本機械学会生産りサプライチェーンはぎりぎりのところで機能した。

システム部門を母体として、IVI は設立された。ト

これを可能にしたのは、デジタルの力である。ここ

ヨタ自動車、日立製作所、三菱電機、富士通、NEC数年で、世界各国のデジタル事情は一変していた。など、日本を代表する企業が中核となり、ものづく

一方、我が国の状況は、デジタル敗戦という言葉

りのデジタル化の新たな流れに対して、どう主体的が象徴するとおり、各国から大きく遅れている。こに対応するかを議論した。欧米の一方的な価値観にの背景に、2000年代中ごろから10年以上にわたる技よって、新たな製造業のモデルが事実上の標準とな術政策の IT（情報技術）に関する、無関心、無理るのを避けるため、より現場力、人間力を活かす形

解、無防備がある。そしてそれに呼応する形で、我のデジタル化のあるべき姿を国際提案すること、そが国の基幹産業である製造業では、事務所系の ITして同時に、腹落ちする形で、当事者である国内のは海外製のソフトウェアへの依存度を増し、現場系製造業メンバーが、実際の体験を通して、ものづくは人間力への強いこだわりのなかで IT の導入を拒りのデジタル化のあるべき姿を模索する場を提供すみ続けてきた。

ることとなった。

こうした状況に陥った要因として、日本人特有のIVI のキーコンセプトは、“ゆるやかな標準”とメンタルモデルと組織文化がある。すなわち、リア“つながるものづくり”である。250社を超える会員

ルが正で理論は副、という価値観が支配する世界でが、 毎 年 20 前 後 の テ ー マ の ワ ー キ ン グ グ ル ー プ

ある。例えば、工場の生産現場では、現地、現物、（WG）に分かれて活動し、そこで得られた成果は、現実を基本とし、そこから得られた知識によって、すでに100以上のユースケースとなった。本場ドイ理論やしくみを変更する。いわゆるカイゼン文化でツのハノーバーメッセにおけるプラットフォーム4.0

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【西岡靖之氏のプロフィール】
1985年早稲田大学理工学部卒業。国内のソフトウェアベンチャー企業でSE を経験し、1996年に東京大学大学院博士課程修了、博士（工学）。同年
東京理科大学助手、1999年法政大学専任講師、2003年教授、2004年から１年間マサチューセッツ工科大学にて客員研究員、2007年より現職。日本オペレーションズリサーチ学会賞、スケジューリング学会賞などを受賞。日本機械学会フェロー。2015年にインダストリアル・バリューチェーン・イニシアティブ（IVI）を設立し理事長。製造が主体となった250社以上の企業とともに、ものづくりのデジタル化に取り組む。

図１

スマートなものづくりの構成単位化するという意味で、インクルーシブな世界における不可欠な概念といえる。

第４次産業革命から DX へ
IVI の設立当時に注目されていた第４次産業革命というキーワードは、製造業にそのフォーカスが向けられていたのに対して、昨今の話題の中心である、デジタルトランスフォーメーション（DX）は、あらゆる産業をターゲットとしている。当時か
出所：つながるものづくりの実現戦略 IVRA-Next（https://iv-i.org）

ら５年以上が経過し、“つながるものづくり”というコンセプトは浸透したが、実際に個別の企業の現のイベントで４年連続で取り上げられ、G20の政府場では、依然として方向性の見えないデジタル化の間会合などでも講演する機会を得た。IVI が提案し議論が繰り返されているようにもみえる。

たスマートなものづくりの構成要素（図１）は、日「デジタル化は手段であり、目的ではない」「で本的なものづくりのリファレンスモデルとして、は、デジタル化の目的は何か？」「デジタル化の結IEEE や ISO/IEC の国際標準の中でも採択された。

果として何が期待されるのか？」2020年に経済産業

IVI の“ゆるやかな標準”というコンセプトは、省が公開した“DX レポート２”では、DX を「事厳密な標準との対比の中で説明すると分かりやす業環境の変化へ迅速に適応する能力を身につけるとい。すなわち、本来の標準は事前に十分な議論を経同時に、そのなかで企業文化（固定観念）を変革て定義され、決定後は簡単に変えることはができな（レガシー企業文化からの脱却）すること（pp.11-

い。これに対して、ゆるやかな標準の場合は、まず12）」と定義し、デジタル化の方向性を示した。

定義し、それを利用しながら適宜その定義を変更す

ただし、このような、大上段に構えた企業のデジるというプロセスとなる。また、冗長性を許容し、タル化がある一方で、もっと背丈にあったデジタル同一の対象に対して異なる複数の表記が共存しても化があってもよい。そこで、規模の大小に係わらよい。いわば、異種的標準、あるいは時限的標準でず、ものづくりのデジタル化における共通の目的とある。

して、ここでは、“見える化”と“つながる化”の“ゆるやかな標準”の場合は、標準に個別の業務２つを挙げる。ものづくりの世界では、デジタル技を合わせるのではなく、標準が個別の業務に合わせ術によって“見える化”と“つながる化”を実現て進化する。したがって、“ゆるやかな標準”は、し、それを価値につなげること、が求められている標準に従わないものを排除するのではなく、多様性のである。

を許容し、標準との差異を受け入れ、標準自身も変

具体的な例として、表１に、2020年度の IVI 業務
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シナリオ WG で取り組んだテーマを示す。各 WGる。見える化と自動化の対比は、人中心か機械中心

では、実際の製造業での困りごとと、その解決手段かという対比で考えると理解しやすい。こうした観としてのあるべき姿に対して、デジタル技術を活用点から、日本のものづくりの現場では、あえて自動し、実証実験を行い、その結果を報告する。このよ化ではなく、にんべんのついた“自働化”というこうな実践を通して、デジタルがもつ可能性を、まずとばを好んで使う。自動化を避けているのではな

は現場目線でしっかりと把握し、そこからカイゼ

く、自動化によって人が働かなくなるのを避ける狙

ン、改革へとつなげていく。

いがある。実際のところは、これらの組み合わせで

表１

2020年度 IVI 業務シナリオ WG テーマ名

No

テーマ名

生産現場は成り立っている。
デジタル化の目的を、自動化に置くのか、見える化に置くのかで、DX を推進する企業の基本的なス

１

検査の自動化プラットフォーム 活用天国

２

エッジと遠隔による現場支援

タンスが大きく変わってくる。おそらく、第４次産

３

ダイカストシリンダーブロック素材品質向上

業革命の発祥地ドイツは、自動化だろう。そして、

４

製品管理のための低コストな情報取得の実現

５

生産設備の消耗部品の予知保全

世の中の流れも、自動化の方向に向かっている。見

６

搬送機器の遠隔操作による部品庫物流自動化

７

AI による製造ラインの生産性向上

８

人・モノの実績可視化－Ⅲ（次世代 IE 追究）

ベーションの流れのなかで、破壊される側になるの９製造工程（外観検査）のリモート化だろうか。おそらく両者をつなげる何らかのアイデ

10

工程能力の可視化による業務効率化

アがあるはずだ。

11

価値を生まない“モノの搬送”革新－分析編

12

エッジ AI とデータ流通で IVI 型製造進化

13

IoT とエッジ AI 活用による CMP プロセス管理

14

AE センサによる高速プレス機の不良検知

15

ローカル５Ｇ＋サーボプレス機のインプロセス管理

出所：IVI ウェブサイト（https://iv-i.org）

見える化とデータ化

える化にこだわり、現場の人の判断やカイゼンを重視する日本的なデジタル化は、昨今の破壊的イノそこで登場するのがデータである。見える化も、自動化も、そして両者の間の柔軟な橋渡しも、データ化がその前提となっている。ここで、データ化とは、現実のモノやコトに関連した事実やその解釈を、そのとき、その場にいない人でも理解できる形式で表記し、それを蓄積、共有することを通して、第三者による比較や分析、そして計算などができるものづくりの世界でよく耳にする“見える化”とようにすることである。この場合、データは、必ずいう言葉は、可視化、すなわち視覚的に見えるようしもデジタルであるとは限らない。しかしデジタルにするだけではなく、これまで見えなかった問題やであることで、特に自動化において、コンピュー課題を、自分自身を含めた関係者全員が認識できるターがデータを操作可能となったことで、多くのイようにすることを意味する。この見える化という概ノベーションが生まれた。

念は、それが人中心であるという点に注目すべきである。見える化は、問題や課題を人に提示するところまでがその役割であり、それを受けて意思決定し、行動するのは人である。
その意味で、見える化と自動化は対局に位置す
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ビックデータとディープデータ
データは新たな情報社会における石油である。現代企業にとって、データは価値の源泉であり、「データを制するものは市場を制する」とまでいわれてい寄 稿る。米国の巨大 IT 企業の成長の理由もデータの存タは無体物であり、所有することができない。所有

在によって説明できる。

できないので、貨幣と交換できない。したがって、一方で、製造業の担当者からすれば、現場には常

正しくは、「データを利用することで価値を生み出にデータがあふれており、その気になれば、データすことができる」、のである。細かいようであるはいくらでも集めることができる。同じように多種が、これは、データの本質を理解するうえで、きわ多様で多量なデータに関するこの両者の違いはどこめて重要なポイントである。
つまり、データをそれ単独で価値と結び付けて議からくるのだろうか。
まず、前者は、ビックデータとして、消費者の膨論することに意味はなく、“データ”＋“データを利大な関心や行動履歴を含んでいる。したがって、こ用するしくみ”、あるいは、“データ”＋“データを利れを分析することで、マーケティングにおける貴重用する権利”の組み合わせのなかで議論する必要がな情報が得られる。一方で、後者は、現場にある材ある。さらにいえば、データは、その生成、加工、料や製造装置、そして作業者などから得られるものおよび提供の方法によって、そのデータが生み出すで、そこからは品質、コスト、納期などに関する課価値を増やすことができる、という点も重要とな題、そしてその解決のためのヒントが得られる。両る。

者ともに、価値のあるデータではあるが、前者が広く多くの事業者にとって価値があるのに対して、後プラットフォームビジネスの要諦者の場合、そこから価値を引き出すことができるのビジネスモデルの視点でいえば、データを生成、は、その工場、その現場に限られる場合が多い。

加工、提供するリアルなプロセスをもつ者は、そのこのように、ものづくりにおけるデータは、米国データを利用するリアルなプロセスから得られる価の巨大 IT 企業が展開するビックデータとは異なる値を、そのデータを提供する対価として得ることが種のものである。ものづくりにおけるデータは、できるべきである。そして、このデータを生成、加ビックデータと比較するなら、ディープデータと呼工、提供するプロセスと、データを利用するプロセぶべきものだ。表２に示すように、ディープデータ

スの両者を保有またはコントロールする者がプラッ

は、個別の状況への依存度が高く、複雑な因果関係トフォーム企業なのだ。に基づいて構成されている。
表２

データを介した知識集約型のビジネスモデルは、ビックデータとディープデータの違いこれまでにもあった。しかし、そこにデジタル化とネットワーク化が付加されたことで、ゲームのルー

データの区分

ビックデータディープデータ

データの構造

多種多様な関係

複雑な因果関係得られる事実

確率的事象の推測

確実な事象の導出

タル化されたデータは、複製が容易であり、ネット適用できる範囲広く共有が可能

個別の状況に依存

ワークでつながった相手に限界費用ゼロで配信可能

管理のポイント

データ蓄積が重要

モデル管理が重要表現する内容主に消費者の行動

主に生産者の行動である。

扱い上の課題個人情報を含むノウハウを含む

出所：令和元年度ものづくり白書（p.80）

データには価値がある、とよくいわれるが、デールを根底から変える大きな変化につながった。デジプラットフォーム企業として、このようなデータを介したビジネスモデルを展開する場合、データの提供者と利用者が顧客としてプラットフォームに参加する場合も多い。プラットフォームのビジネスモ
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デルでは、そうした参加者が増えるほど、そのプう。すでに、ビックデータの側では、イノベーショラットフォームの価値が高まるというネットワークンが起こり、勝敗はほぼ明らかになった。しかし、効果により、さらにビジネス規模が拡大する。

ディープデータの側、つまり依存度が高く、個別性データを生成し、提供するしくみがあり、そのデータを利用するしくみがあり、そして両者をつなが高いデータの周りでは、イノベーションはまだ起きていない。

げることが、価値を生み、利益につながる必要条件

IVI は設立以来、キーコンセプトである“つながだとすると、日本の製造業は、データを生成するしるものづくり”の追求のなかで、まさにこの領域をくみ、あるいはデータを利用するしくみを、ハードターゲットにしてきた。そして、我が国の製造業のウェア技術とセットで提供することが可能である。

現状を理解したうえで、新たな製造業のイノベー

リアルな世界における品質の追求は、日本企業の得ションを後押しするために、現在、経済産業省から意とするところだ。の補助を受けて開発を進めているのが、企業間オー

つまり、提供するサービスに占めるソフトウェアとハードウェアの比率、およびサービスの共通性とプ ン 連 携 フ レ ー ム ワ ー ク（ CIOF：ConnectedIndustries Open Framework）である。

個別性の比率によって、利益率は異なるが、米国の簡単にいうと、CIOF は、企業内部の業務アプリ

巨大プラットフォーム企業とは異なる形で、日本のが、インターネットを経由して、他の企業の業務ア製造業の強みを生かしたプラットフォーム企業が存プリにデータを送信するためのしくみである。ただ在してもよいのである。

し、このしくみは、担当者を介した従来のファイルプラットフォーム企業にとって悩ましいことは、転送や、個別の業務を対象として開発したシステム

ユーザーサイドの限られたスペースを、自社が提供実装とは異なり、DX 時代における企業間連携のたするデバイスで継続的に占有することが難しくなっめに必要な以下の３つの要件を考慮している。ているという点である。したがって、スマートフォン第一の要件は、契約である。企業間でデータの提がそうであるように、複数の企業が相乗りできるよ

供および利用を行う場合、対象となるデータの送受

うにあらかじめプラットフォームを設計し、相互に信に先立って、その取引データの意味や構造、そし依存する形で、エコシステムを形成する必要がある。て、利用目的や利用条件を両者で合意するしくみがすなわち、相互接続性の保証によって企業や業種必要である。CIOF では、データ取引契約を締結を超えたつながるしくみを提供し、参加する企業間後、そこで指定したデバイスやアプリが、条件に従の利害調整や利益の配分メカニズムを内包させ、そいデータを提供する。送信した取引データは、契約こに参加する各企業のビジネスモデルの一部としに設定された範囲でのみ利用され、データの提供者て、なくてはならない存在となることがプラットは、その利用履歴を共有する。

フォーム企業の基本となる。

つながる工場のフレームワーク

第二の要件は、辞書である。異なるサイト、異なる事業者間でデータの提供と利用を行う場合、それぞれの現場の用語や、その意味が異なっているた

DX を推進するうえで、過去の固定観念からの脱め、意思が伝わらない、あるいは間違って伝わるこ却が必要であるといわれているが、ここで変えるべとが多い。そこで CIOF は、“ゆるやかな標準”のき固定観念の筆頭は、データに対する価値観だろコンセプトの実践例として、２者間で合意した共通

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寄 稿

辞書と各企業が個別に定義した個別辞書により、多対して、加工技術やノウハウを提供する場合、デー様な現場の用語に追随する形でこの課題を解決する。

タに関する公正な取引関係を構築するための基盤とそして、第三の要件は、認証である。認証とは、なることを期待したい。

データを提供した先、あるいは提供元が、想定してこれは同時に、大企業における海外拠点の知財管いる相手であることの確証を得るためのしくみであ理にも活用できる。たとえば、現地での生産においる。データ駆動型のビジネスモデルにおいて、機密て、工作機械に対する NC プログラムを提供する場度の高いデータを取引相手と共有する場合に、取引合の知財流出を防ぎ、グローバルなサプライチェーデータの受取や利用を CIOF が第三者として証明すンにおける知財のコントロールを容易にする。デーる。 こ う し た 認 証 の メ カ ニ ズ ム で は、 ブ ロ ッ ク

タによる企業変革は、こうした国や地域を超えた知チェーンなどの技術が用いられる。

財としてのデータ流通のしくみと切り離せない。

CIOF では、こうした３つの要件を満たすととも

このように現在は、デジタル技術を用いたつながに、これらの機能を用いて、データ提供者のデータる化による新たな産業構造の転換点にある。データオーナシップを保証することを目指している。デーがもつ可能性をうまく引き出せば、大きなイノベー

タオーナシップとは、データに対するアクセス権、ションにつながると予想されるが、一方で悪用の恐利用権、削除権など、データをコントロールする権れもある。活用もできれば悪用もできる。こうした利をいう。たとえば、データオーナシップをもつ現状のなかで、データオーナシップに関する議論

データ提供者は、その取引データを利用する側が実は、欧州ではデータ主権として、議論され合意形成際に利用した回数やその結果を知ることができ、必が進みつつあるが、日本国内では、議論が進んでい要に応じて削除させることもできる。

ない。

ものづくりの知財化とその展開我が国全体としての発展を考えれば、企業がそれぞれの立ち位置で DX を進めるのと合わせて、特に、ものづくりにおけるこうしたプラットフォームの法律的な側面や制度において、中小製造業など立場重要な役割として、部品のサプライヤーである中小の弱い側に不利にならないような対策が欠かせない企業が、発注元である大企業に対してデータを提供だろう。さらに、日本企業が海外で稼ぐためには、する場合の知財保護が挙げられるのではないか。知

データに関する国をまたいだ制度設計を、国際協調的財産の管理部門を持たない中小企業が、大企業にのなかで日本が主導して進めることも重要である。

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