コンサルティングプロジェクト

中小製造業への IoT 導入における成功要因の分析1

一橋大学国際・公共政策大学院
公共経済プログラム 修士 2 年
濱野敦2019 年 12 月

本稿は、一橋大学国際・公共政策大学院公共経済プログラムにおける、コンサルティン

1

グ・プロジェクトの最終報告書として、受入機関である民間シンクタンクへ提出したものである。本稿の内容は全て筆者の個人的見解であり、受入機関の見解を示すものではない。

要約
本稿は、ドイツをはじめとした国外の製造業が、IoT 等デジタル技術を活用した生産性革命を実行し着実に成果を挙げつつある一方で、日本の製造業においては取り組みが進んでおらず、デジタル変革を行えていないことを背景として、製造業の情報システム及びIoT を取り巻く全体像を俯瞰したうえで、IoT 利活用における成功要因を分析し、日本の製造業、特に中小企業が自社で効果的に IoT を活用するにはどう対応すべきか、を明らかにすることを目的にした。
第２章で製造業の情報システム化の変遷を、第３章で現在の製造業システム化（IoT、AI）の潮流について整理し、中小製造業の IT システム化について検討を行い、第４章で IoT ユースケースを用いて、IoT 導入による効果、日本企業とドイツ企業の差異、IoT 利活用の成功事例における特徴について分析を行い、今後の中小製造業への IoT 利活用を促進するための施策への提言を行う。

謝辞
本稿は、一橋大学国際・公共政策大学院、公共経済プログラムにおける、コンサルティ
ング・プロジェクトの一環として行われたものである。
受入機関として本プロジェクトをお引き受け頂いた、民間シンクタンクの研究員の方々には貴重なお時間を頂き、多大な協力と有益なご指導、ご助言を頂いた。
また、担当教員である山重慎二教授、佐藤主光教授にも授業やゼミで多くのご指導、ご助言を頂いた。
本プロジェクトを通して、貴重なご指導とご助言を頂いたすべての方へ、厚く御礼申し
上げる。

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目次
１．イントロダクション .........................................................................................................3
２． 製造業における情報システムの発展 .............................................................................4
2-1 個別事例 ......................................................................................................................5
2-2 情報システム化のまとめ ............................................................................................8
2-3 得られた示唆 ..............................................................................................................9
３．現在の製造業、DX の潮流 ...............................................................................................9
3-1 IoT ............................................................................................................................10
3-2 IoT ビジネスモデル、大企業と中小企業の差異 ......................................................11
４．研究・分析対象 ..............................................................................................................13
4-1 カテゴライズ ............................................................................................................13
4-2 テキストマイニング .................................................................................................15
５．まとめ .............................................................................................................................24
参考文献 ................................................................................................................................25

2

１．イントロダクション
製造業には現在第四次産業革命という IT 化、DX（デジタルトランスフォーメーション）のトレンドがある。それは労働者の減少やマスカスタマイゼーションの実現など製造企業側の社会的要請が強まっていることに加え、それを解決しうる IoT や AI などの近年の飛躍的な技術進歩が実現しつつあり、実際に活用され始めているという現状があるためである。
IoT 等を利活用している企業は一般的には生産性の向上などの効果を上げており、各国の企業は IT 投資を今まで以上に行い、IoT 等の活用によるシステム化が進められている。
しかし、この分野で日本企業は各国に比べ遅れを取っている。全産業における IoT、AI の導入企業はそれぞれ 14～15％となっており、データや AI の活用は軒並み低い水準となっ
ている。
（図表１）

(出所) 田原健吾(2019)「日本企業の AI・IoT の導入状況」JCER,第五回 AI 経済検討会,p11
図表１：導入状況 4 ヵ国比較
IoT を導入しない企業の主な理由は、ビジネスモデルが不明確であること、人材不足、コストがかかる、IoT がそもそも何なのかがわかっていない、導入に必要なインフラ整備が不十分である、などが挙げられる。また、様々な研究により日本企業の IT 投資が進まない要因の分析が行われており、経営組織（乾・金,2018)2や日本の経営者によるコスト削減のため

2

乾友彦, 金榮愨(2018)「日本企業の IT 化がなぜ遅れたのか」RIETI Discussion Paper

Series 18-J-014
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の「守りの IT 投資」が多いこと(岩本,2016)3などが指摘されている。また、IoT 導入は大企業で進む傾向4にあり、中小企業であればあるほど前述のような阻害要因により IoT 等の導入を見送っている企業が多く存在する。
この先生産性を高め、国際競争力を向上させるためにも日本の中小製造業は IoT 等の利活用をしていく必要がある。しかし、現在の製造業における IoT 推進や DX の研究分野の中では IoT 投資を阻害する要因の分析に留まっているものや、利活用・推進の遅れが各国で課題であるのにもかかわらず、トピック・アンケート・事例集・技術紹介収集に留まっているものが多くあり、企業のビジネス化の直接的な参考となっていないという課題がある。
よって、本研究では、製造業の情報システム及び IoT を取り巻く全体像を俯瞰し、日本企業（中小製造業）が自社で効果的に IoT を活用するにはどう対応すべきか、を明らかにすることを目的にした。そのため、当研究では、製造業の情報システム化の変遷のまとめ、現在のシステム化（IoT、AI）の潮流のまとめ、大企業と中小企業での差異、IoT ユースケー
スを分析することにより成功事例の特徴を抽出、というプロセスで、IoT 利活用の推進に当たって生かせる情報システム化における過去の知見と、IoT 利活用の成功事例の特徴を解明
し、中小製造業の IoT 利活用の推進に必要な提言を行いたい。

２． 製造業における情報システムの発展
コンピュータの技術進歩は計算スピードを速め、通信の技術進歩はコンピュータと連動
し時間と空間を縮めた。情報システムの発展は IT 技術の発展、及び経済・社会的環境が新しいシステムを創出している面からなる。
製造業における基幹業務のシステム化は QCD の追及を主な目的として進化・発展してきた。また、高品質の維持、製造原価の低減、タイムリーにユーザのニーズに応えるための生産方式や生産管理方式、販売方式、販売管理方式を実現するために改善、改革を重ねてきた。
多くの企業は生産の安定化を目指して大量生産方式、機械化による省人化生産方式、ジャス
トインタイム方式など、様々な生産・販売方式を体系化してきた。
製造業の情報システム化は主に大企業で行われてきた。よって以下に TOYOTA、東芝、日本精工の情報システム化の個別事例をまとめ、続いてそれらを体系的にまとめ、最後にそれらから得られる現在の中小製造業の情報システム化の知見をまとめる。

3

岩本晃一(2016)「IT 投資で世界の潮流に遅れ、グローバル化で遅れた日本企業;国際競争力低下の大きな要因」RIETI,< https://www.rieti.go.jp/users/iwamotokoichi/serial/010.html>, 2019 年 12 月 4 日アクセス4

田原健吾(2019)「日本企業の AI・IoT の導入状況」JCER,第五回 AI 経済検討会
42-1 個別事例
2-1-1 TOYOTA51960 年代、管理部門における株式事務、人事統計、工場における工数計算、材料原価計
算などの電算化を行い、帳票の整理と標準化、事務処理の合理化・標準化を推進（IBM 統
計会計機）、生産管理業務の事務機械化を行った。66 年、オンラインでの生産指示システム
を開始（ALC、Assembly Line Control）、販売系の分野では日本で初めての磁気ディスク装置を使って補給部品のインハウスリアルタイム処理を開始される。このシステムはサービ
ス部品のオンラインリアルタイムシステムに発展、車の受注システムもオーダーシステムが構築される。技術系の分野では、カムの形状など部品の設計計算や実験データの処理を行うようになった（富士通 FACOM202）。その後、多くの技術者が電算機を使える環境を実現するために TSS の運用を開始する。
70 年代、中核である車部品表システムが 73 年に本格的データベースシステムとして、車の部品表が電算化（SMS）された。生産と販売業務でも SMS の部品表を中心とした受注システム、工場での生産指示をする ALS システムが各工場に展開する。技術系の分野では、車の形状モデルの数値化を意図したスタイル CAD やプレス金型の NC 切削のためのシステムが開発された（TINCA）。
80 年代、IBM のシステムを中心とした情報システムだけでなく、ミニコンや EWS、パソ
コン、マイコンを多用して現業部門を中心に情報システム化が開始された。この時期には業
務アプリケーションレベルのものが多数実現される。組み立て工場の車両生産指示システ
ム ALC は 60・70 年代は大型機による集中方式で工場の車両組み立てラインに設置された端末にオンライン生産指示していたが、80 年代には工場と工程ごとに分散したミニコンを通信ネットワークで結合、さらに FA コンピュータやパソコンが結合した自律分散型システ
ムが実現される。また、企業合併により製販統合を迎える。グループ全体での情報ネットワーク構築がスタートし、トヨタとしてのグローバルネットワークの構築がスタートする。86年にはトヨタと販売店間をオンライン化（TNS）する。技術系の分野では 70 年代後半からボディ開発工程のプロセスに CAD・CAM が実用化されてきたが、80 年代には車のデザイ
ンからプレス金型製作までボディ開発工程がトータルな CAD・CAM システムとして統合化。車や部品の設計・試験・評価のための技術分野での情報システム適用の増大、解析・シ
ミュレーションの高精度化ニーズが高まり、従来の汎用機ではなく CAE 分野にはスーパーコンピュータが導入される。車のデザイン分野では 81 年にデザイン分野のスタイル CADが開発された。これにより意匠設計や立体モデルも電算化され、デザイン開発体制が強化された。
90 年代、情報システム高度化プログラムにより全社的な IT 化が促進。デジタルエンジニ

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経営情報学会情報システム発展史特設研究部会「明日の IT 経営のための情報システム発展史製造業編」専修大学出版局,2010.9,pp39-79
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アリング、組み立て工場の自律分散型システム、かんばん方式の情報化、EC サイトの創設などが行われた。また、情報ネットワーク化が推進された。販売店とのネットワーク化では販売店の業務支援システム、販売店総合支援システム、補給部品システムなどが展開された。
また、世界最適調達を意図した e マーケットプレイス、経理システム、トヨタ独自の CAD・CAM システムなどが開発。技術部門ネットワークシステムも 90 年初めに導入され、新車開発のコンカレントエンジニアリングが導入された。加えて、グローバル展開を図るため、海外含めた現場重視の個別システムの統合、部分最適の情報システム化からグローバルでの全体最適への転換がはかられる。既存の情報システムのグローバル化対応への再構築及びシステム統合化に取り組み始める。
2000 年代、①SMS の再構築、②3 次元データモデルによる独自開発した CAD・CAM を
市販パッケージとして CATIA へ更新、③インターネットを駆使した部品の世界最適調達を実現するシステム（WARP）の適用、④米会計基準に対応するためアメリカ企業の ERP パ
ッケージを導入する。SMS は車の CAD データと情報インフラとして進化し、車や部品のライフサイクルに至る情報の共有、流通のための中核として発展。IT 業界では商品開発のキーは PDM や PLM。トヨタの PDM はグローバル統合化部品表と CATIA や生成されたボディや部品の形状データで構成される。作成された車や部品の製品データは新車の企画・構想段階から設計、生産準備、生産、アフターマーケット、車の廃棄までのライフサイクル
全般にわたって、それぞれの業務目的に合わせ電子データが流通加工、協働利用される。異種間での CAD・CAM・CAE のデータ交換、電子データ交換、業務アプリ間で情報システ
ムが統合化、情報共有化が進展していく。
2-1-2 東芝6
50 年代までは PCS による事務機械化が行われていた。
60 年代、東芝には 8 つの大工場が存在し、それぞれの場所で情報システム化が行われた。
技術計算や図面作成のコンピュータへの置き換え、給与計算業務、固定資産管理業務、資材
系列（購買）業務を全社的事務機械化する。すべての工場で同じ業務を行うことで事務処理システム開発を進めた。
70 年代、IC の設計のためコンピュータの利用が拡大する。パターン設計にはミニコンで稼働する対話型図形処理システム、パターン検査にはメインフレーム（大型コンピュータ）による自動検査ソフト、回路シミュレーションは汎用コンピュータで行った。
80 年代、メモリの大容量化、製造条件の複雑化によりシミュレーションを行うためにスーパーコンピュータが用いられるようになった。ここまで、IC 設計には汎用大型コンピュータが使われてきていたが、課題としてコストパフォーマンスと処理のターンアラウンド

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経営情報学会情報システム発展史特設研究部会「明日の IT 経営のための情報システム発展史製造業編」専修大学出版局,2010.9,pp81-122
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タイムが改善されないことがあった。1980 年代になりダウンサイジングの波が到来、および EWS が登場し、CAD ソフトも EWS で利用できるようになった。
製造条件通りに半導体製品を製造し、高品質低コストの半導体を製造すること、客先に約束した納期通りに製造を行う事の２つを目的とし、半導体製造管理システムが構築された。
また、オフィスオートメーションの進展とともに、従来の集中型の生産システムから分散型の生産システムへと再構築が進められた。製造ラインの改善、新調達システムによる調達方法の改善、設計の CAD 化・電子図面化が進められワークフロー管理と生産システムの情報連携が促進、FA と生産管理システムとの統合に加え CAD による設計自動化と設計情報の連携強化により工場 CIM の完成、などにより分散型生産システムが構築された。
CIM システムにより生産リードタイムと部品在庫の削減が進んだ。納期回答システムの展開により営業部門及び工場部門に顧客の進捗が共有・可視化された。生産と販売が同じ情報を共有することで、情報伝達が容易になった。営業業務もワークフローの電子化を進め、また、リードタイムや在庫もデータを収集し可視化することによりシステム効果をモニタリングできるようになる。また、需給機能を内包した CIM システムの完成により生産リー
ドタイム半減化と在庫半減化を実現する SCM システムが完成した。
東芝のシステム発展段階をまとめると①手計算を PCS に切り替え、事務処理の省人化・省力化を図る単純変換、②単なる事務処理から事務機械を使い経営に貢献するシステムの構築を模索、③独立した処理を統合し事業所のシステムを連携、④各事業所で構築されたシステムを全社的に統合し、販売状況を生産につなげ、生産・販売・本社部門を統括して新しいシステムを構築、戦略システム化⑤顧客の動向を察知し、その情報を生産部門に伝え、機会損失や不良在庫の減少に貢献し、その情報を顧客サービスに繋げるシステムの構築⑥イ
ンターネットの活用により顧客創造を行う、となっている。
2-1-3 日本精工7
60 年代は計画の策定、データベースを中心としたオンラインシステムの構築が目指される。70 年代、生販技統合システム（MAGMA）を構築開始。これは販売計画、利益計画、生産計画、在庫計画に対して、リアルタイムに投入されるデータをつなぎ、納品につなぐシ
ステムである。生産管理システムとも連携をとるようになり、拡張されていく。また、技術システムとして 72 年に DE のコンセプトが MAGMA システムの一環として位置づけられた。データベースシステムは、製品在庫管理、販売システム、生産システム分野に留まらず、設計部門まで適用を拡充。販売、生産と連携する設計を企業の中核活動と位置付けられる。
FENICS による技術販売生産システムの統合を開始する。技術情報システムは生産システムだけでなく、販売の営業活動とも連携する。メーカーとの共同開発によりコンピュータ

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経営情報学会情報システム発展史特設研究部会「明日の IT 経営のための情報システム発展史製造業編」専修大学出版局,2010.9,pp123-163
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とファクシミリの連動を実現、このシステムはベアリング選定システム BEST として発展する。BEST、DE、技術情報管理システムを総称し、80 年代から FENICS と総称する。
MAGMA は FENICS や経営管理システムを連携、統合させ、生産、販売、技術、販売店、協力会社にまたがる業務機能を統合した NSK のシステムの総称となっている。
1984 年、福島の新工場にて CIM の構築を開始する。生産ライン現場へ低廉パソコンモニ
タを配置し、オンラインによる加工条件の指示、機械設備の稼働状況をリアルタイムに把握しこれを表示する仕組みを導入する。
販売店・協力企業への展開として、1969 年から販売業務処理システムが運用、81 年から分散処理の販売システムを運用開始する。84 年より PARTNER システムを運用。販売
PARTNER は日本精工と代理店間の受発注、納品・仕入、販売店の販売管理、在庫管理を行うシステムであり、生産 PARTNER は NSK の生産システム、各工場システムと協力企業システムを連携させ、受発注、協力企業への計画に基づく出荷指示、協力企業の在庫管理を行うシステムであった。日本精工の MAGMA は販売店、代理店、協力企業との連携を強め、CIM の完成、SCM のビジネスモデルを構築していく。
日本精工は販売、生産、技術のシステム化から着手した。その理由は経理や財務部門から始めると新しいことに対する抵抗感が生まれやすく、下手に機械化すると後々またシステ
ム化する際にネックとなりうるためである。まず生産現場からコンピュータを導入し、事務は後回しとした。
2-2 情報システム化のまとめ
製造業の情報システムの発展は 1960 年代、生産管理や販売管理など個別業務の機械化、
1960 年代半ば以降オンライン化の進展、生産オンライン、販売オンラインなど個別業務のオンラインシステムの構築、70-80 年代にはシステムの拡大と統合、80 年代後半から CIM（生産、販売、技術、経営の統合）、90 年代には ERP（企業内基幹業務）が統合化、また、外部企業との連携を行うシステムとしては、80 年代販売代理店や生産協力企業とのオンライン化が開始され、90 年代には SCM による企業共同体が構築、00 年代にはグローバルでの企業共同体が構築、というプロセスであった。
次に、製造業における生産システムの発展史について田中(2005) 8を参考に概観すると、1950 年代には自動省力化の先駆けである NC 工作機械の開発、60 年代には NC 工作機械を管理する DNC システムの開発、70 年代には NC 工作機械がコンピュータ制御により自動化された CNC 工作機械の開発、80 年代にはロボットの普及により多品種小ロット生産に対応した FMS の導入及び LAN や自動搬送装置の活用による FA 化の取り組みの進展、90年代以降になると自動化やコンピュータの活用ではなくコスト削減を重視したセル生産が8

田中邦明（2005）「第７回

生産システムとシステムインテグレーション」『計測と制御』,第 44 巻,第 6 号,pp414-415
8主流となる、という発展過程であった。
2-3 得られた示唆
まず、情報システム化の対象領域は 3 つ存在し、①企業内業務のシステム化②国内の関連企業・共同体企業・顧客とのシステム化、連携③海外業務・海外連携先とのグローバルシ
ステム化、である。システムの深化は、個別業務システムの開発、範囲の拡大、業務システ
ムの統合、発展を繰り返して発展してきた。統合には業務の統合、情報基盤の統合、データの統合、アプリケーションの統合がある。この統合深化のプロセスは経営上のニーズからもたらされる。
次に情報システムの経営への効果として、省力化、在庫費用・物流費・調達費・経費の削減などコストの削減効果、増力化によるビジネスの拡大、増脳化による管理者の意思決定支
援と経営の高度化・効率化、戦略の形成と業務改革の実現、業務改善と生産性向上、FA やロボットの活用による現場作業改善、工程管理や品質確保がスムーズに行われニーズに合わせた安定した生産を確保、技能継承の簡素化、などが挙げられる。また、情報システムの人・組織への効果として、人間の労働作業・知的作業の代替、企業の行動様式の変化、組織のフラット化などが挙げられる。
そして、TOYOTA ほどの大企業であっても、社内の情報システム化は当初は IBM や富士通など外部企業との連携により達成されてきており、システム化の深化が進むにつれ情報システムの自社開発も並行して行うようになってきている。
これらから得られる中小企業の情報システム化への知見として、まず情報システムの対象を明確にする必要があることが挙げられる。近年の IoT などは企業内に閉じるものもあ
れば生産拠点ごとに連携させ、機能するシステムも存在する。自社が必要なシステムがどの範囲を対象としたものなのか、しっかりと吟味しなければならない。また次に情報システム化により求める効果をしっかりと得られるシステム作りが必要である。最後に、情報システ
ム化は他社との協業により成り立つものである。近年の IoT は元来の IT システムよりはるかに協業によりもたらされる便益が大きい。以前までであれば日本の中小企業は大企業の下請け、系列として存在し、他社とのコラボレーションが行われることが少なかったが、グ
ローバル化、製造業のサービス化が叫ばれている今、中小企業であっても積極的に他社と関わりを持ち、連携させた情報システムを構築することが今後の企業の成長にとって必要なものとなってくると考えられる。

３．現在の製造業、DX の潮流
近年の市場は消費者の価値観の多様化・個性化、高度化の欲求が進展し、顧客や市場の要
求は複雑化し、多様化してきている。近年の製造の潮流は、低コストの大量生産とコンピュ
ータやネットワーク、IoT や AI を活用して個々の顧客の要望に適した柔軟な生産システム
9

の構築、いわゆるマスカスタマイゼーションの実現である。加えて、先進国では労働者の人口が減少しており、省人化のより一層の進展も必要不可欠である。
また、製造業という産業のデジタル化が進んでいる。現代の製造業におけるデジタル化とは、製品の多種多様化、製品のデジタル化とライフサイクルの短縮、IoT などの技術進展、などのことである。デジタル化の背景にはモノづくり、販売・マーケティング、SCM、ビジネスモデル変革などにおけるデジタル化が存在する。特に IoT 技術の進展は製造業のビジネスモデルの変革を可能にしており、マスカスタマイゼーションや圧倒的な省力化を実現しようとしている。しかし、各国企業はそれらデジタル技術を活用した確立されたビジネスの変革は起こせていない状況にある。産業全体の設備投資が鈍化している中、デジタル化に関する投資は世界中で比較的進んできてはいるものの、特に日本は企業の危機意識が不足、取り組みの遅れなどが目立つ状況であり、日本の製造業が国外のデジタル化に成功した製造企業に淘汰される危機に晒されているのが現状である。
3-1 IoT
IoT とは、様々なモノ（タブレット等の情報通信機器に加え、センサー全般、産業用機械、車両など）がインターネットなどのネットワークで接続され、状況をデジタルデータ化し収集・蓄積すること、若しくは、製品・サービスの活用から廃棄までに至るバリューチェーン
内で発生するデータを、センサー、ネットワークを通じて取得・分析し、商品やバリューチ
ェーンにおける価値向上を実現するための手段の体系のことである。
IoT を用いた製造とは、清水(2017)9によると、製品開発プロセスを管理する PLM と製造現場のプロセスを管理する MES を企業経営プロセスを管理する ERP により連携させ、経営資源の最適化を図るものとされており、その実現のために開発、製造、企業経営のプロセスをそれぞれ見える化し、効率的につなぐ取り組みが必要不可欠であるとされている。中でもネットワークの標準化や工場全体の稼働状況の見える化などの議論が先行し、導入が進んでいる。人々が製造業の IoT システムにも求める効果は、生産性の向上や省人化、マス
カスタマイゼーションの実現、サービス化の進展などである。
しかし、IoT の導入は実証段階にとどまるものが多くあり、すべてが上手く活用されている状況ではないのが現状である。IoT エコシステムおよび組織の課題、セキュリティ侵害、
スキル不足、統合の課題などの要因により、IoT の導入は複雑で、費用がかかり、リスクが高いものとなっている。再現性のあるモデルと投資収益率の開発方法をしっかりと確立す
るのには膨大な時間がかかるため、このようなコストと実装期間も IoT の採用を妨げる主な障壁であると考えられる10。IoT デバイスの価格が下がっているのにも関わらず（図表 2）、

9

清水伸二(2017)「IoT、インダストリ 4.0 時代に精密工学は何をすべきか」精密工学会誌/Journal of the Japan Society for Precision Engineering,Vol83,No1,p7
10Forbes(2019)” The IoT: Yesterday's Predictions Vs. Today's Reality”
10IoT デバイスの販売数も伸びてはいない。多くの新しい IoT デバイスを追加すると、より多くの誤検知が発生してしまうため、絶えず修正が必要になる。また、従来のシステムやインフラストラクチャへの統合が、複雑で時間がかかるものである。このような阻害要因を払拭するためには成功事例を分析し、再現性のあるモデルを確立することが必要である。

（出所）Goldman Sachs “The average cost of IoT sensors is falling”<https://www.theatlas.com/charts/BJsmCFAl >図表 2：IoT センサーの価格の推移
3-2IoT ビジネスモデル、大企業と中小企業の差異
IoT の技術階層は以下のようになっている。モノや設備に取り付けられたセンサーがデータを発信し、ネットワークを介しクラウドへ集約、格納される。こうして集められたビッグデータとそのデータをリアルタイムで処理する基盤となるのが IoT プラットフォームである。ビッグデータはプラットフォーム上の人工知能（機械学習及び深層学習：画像認識、音声認識、言語処理、パターン解析）を中核としたアナリティクスソフトウェアで分析、それを各産業分野別に開発された産業別アプリケーションソフトウェアを用いて活用する、という流れになっている（図表 3）。

< https://www.forbes.com/sites/forbestechcouncil/2019/05/02/the-iot-yesterdayspredictions-vs-todays-reality/#35e54436512b> 2019 年 12 月 8 日アクセス11

（出所）大野治(2016)「IoT で激変する日本型製造業ビジネスモデル」日刊工業新聞社より筆者作成
図表 3：IoT ビジネスモデルの概念図
IoT のビジネスモデルは垂直統合戦略、水平統合戦略、モノ・設備重点戦略の３種類ある。
垂直統合の例として、GE やボッシュなどの企業は産業個別（製造業など）での導入サービ
スを一気通貫で行う。水平統合の例として、Google や Amazon といった企業は AI 技術開発やクラウドなどを産業横断で提供し、プラットフォームを形作っている。垂直、水平統合
ビジネスを行うことができる企業はごくわずかで、他の企業は GE などの産業プラットフ
ォーム若しくは Google などのアプリケーションを導入し IoT 化を進めるか、自社の製品や設備を IoT 化し自発的にデータ収集を行い、プロセスを最適化するモノ・設備重点戦略をとっている。日本企業は日立の Lumada などいくつかの企業が垂直統合を行い、IoT プラッ
トフォームを確立しようとしているが未発達である。
上記のような IoT ビジネスを行うのは主に大企業である。大企業は従来は 2 章で見たよ
うにシステムを外注しシステム化や統合を行ってきたが、近年は大企業がシステム開発を内部化し、統合し、プラットフォームを作るのがトレンドとなっている。IoT をビジネスに積極的に利活用している大企業は、データ中心のビジネスシステムを構築し、かつ企業間連
携のビジネスシステムを構築することに成功している11。一方で自社で開発する能力のない
中小企業の IoT 化は先行大企業の導入サービスの活用や政府・自治体の支援を基に行われることが多い。よって中小企業のビジネスは上記の図の最も下段で行われる。中小企業は“IoT で状況をデジタルデータ化し収集・蓄積すること”に主眼を置き、製造現場の改善を行っているのが現状である。

11

安田弘一,伊佐田文彦(2017)「IoT 環境における中小企業のビジネスシステムの実証研究」
年次学術大会講演要旨集, 32: 97-101
12一方で例は少ないが IoT の活用に成功している中小企業も多く存在する。いまだに活用が遅れている中小企業も追随できるはずである。成功している企業がなぜ成果が出ているのか、成功事例を見て探ることとする。次章より中小企業のユースケースを対象に事例分析を行う。

４．研究・分析対象
本研究では中小製造業における IoT 導入による効果、日本企業とドイツ企業の差異、成功事例の特徴、について分析を行う。ここで、中小企業を分析の対象とする理由を改めて以下に示す。①日本の製造業を支えるのは、高い技術力を持った中小企業である。②少子高齢化による人手不足が中小企業では特に顕著である。③中小企業は経営者に高齢者が多くデジタル化、IoT 導入が進みにくい、ところもある一方で、大きな転換を果たした企業も少なからず存在しており、その成功事例を分析することは意義がある。
事例は経済産業省中小ものづくり企業 IoT 等活用事例集12、ロボット革命イニシアティ
ブ（日本）13、Industrie4.0（ドイツ）14、のユースケースから、対象を中小製造業向けの IoT
ユースケースに絞り 100 事例を用いた。ドイツのユースケースを用いて日本企業とドイツ企業の比較を行うのは、ドイツ企業が日本企業よりも IoT 利活用が進んでいるという文献が数多くあるため、日本との差異がどこにあるのか、検証するためである。
4-1 カテゴライズ
まず、導入内容から得られた生産性の向上に寄与する定性的な導入効果、導入フェーズ、
プロジェクトの発展段階、の３つについて、各事例がどこに当てはまるか、分類した。
定性的な導入効果については、経済産業省関東経済産業局(2017)15を参考に、現場作業改
善（人員不足の解消等）、工程管理（短納期対応等）、品質確保（検査の迅速化等）、事務作
業効率化（見積もり作業の効率化等）、技能継承/脱属人化（熟練者の技能の継承等）、経営改善（適切な人材配置等）、設備保全（状態監視等）の 7 つを設定した。導入フェーズについては開発、設計、生産、販売・保守の 4 つを設定した。プロジェクトの発展段階について
は、準備（研究開発段階）、施行（実証実験）、確立、拡張（他のシステムとの統合、他社への販売）の 4 つを設定した。それぞれに従い、以下のような表を作成し、分類を行った。

12

経済産業省関東経済産業局(2017)「中小ものづくり企業 IoT 等活用事例集」

13

ロボット革命イニシアティブ協議会「IoT ユースケースマップ」< https://www.jmfrri.gr.jp/iot/429.html> 2019 年 12 月 20 日アクセス
14

同上

15

経済産業省関東経済産業局(2017) 「中小ものづくり企業 IoT 等活用事例集」
13

効果
企業名
実施事例

フェーズ

現場作業改善工程管理 品質確保 事務作業効率化
技能継承・脱属人化
経営改善 設備保全 開発

実施段階
設計

製造
生産管理

販売・保守準備

施行

確立

拡張

早川工業
データを活用した生産管理システムにより、見込〇生産や繰り返し生産に対応、情報共有や事務作業

〇

〇

〇

〇

〇

がスムーズに行われるようになった

スザキ工業所
プレス加工機にIoT端末を取り付け、稼働状況をリ
アルタイムで監視し、異常停止した際に即座に基〇幹システムに通知が送られるようなシステムを導〇〇入。これにより機械トラブルに迅速に対応することが可能となった。
近藤製作所
柔らかいものをつぶしてしうという従来のエ
アー・油圧ハンドの課題を克服するため、ハンド先端にセンサーを取り付け、対象物の特徴に合わ

〇

〇

〇

〇

〇

せた柔軟な動作を行うことのできる「AI学習ハンド」を開発。
住吉工業
砕石プラントにおいて、各機器の運転状況を把握して効率的な運転やコストの削減、故障・事故の未然防止を行い生産効率を向上させるため、クラ

〇

〇

〇

〇

〇

ウド型のエネルギー監視システムを導入。砕石製
造プロセスの効率的な維持管理 に役立てている。
アルファTKG
生産設備やカメラ等から得られる情報、図面等の見える化を実現するIoTプラットフォームを開発

〇

〇

〇

〇

〇

〇

し、中小企業モノづくり企業へ提供し、活動を支えている。

（出所）筆者作成、一部
図表 4：各事例の分類
ここから得られた示唆を下記に記す。
まず、導入フェーズに着目すると、生産、製造工程の事例が圧倒的に多い。日本ビジネス
クリエイト(2018) 16によると、製造業のバリューチェーンの中でも生産やオペレーションは一般的にコストの 80%を消費しており、この事業領域が最も投入した経営資源が多く、要員数も多いため、経営管理上重要な機能であるとされている。また、ビジネスのグローバ
ル化によりコスト競争が激化しており、かつ生産構造や生産管理が複雑化しており、重要度を増している。また、製造フェーズで収集されるデータが軸となり、IoT の活用やデータの連携が行われることが多くある。そのため、このフェーズへの活用事例が多く存在していると考えられる。
次に得られた効果について、日本企業とドイツ企業で事例の割合に大きく差はなかった
が、事務作業効率化を効果とした事例は日本にしか存在しておらず、ドイツ企業は該当しなかった。事務作業効率化は IT 化の初歩として行われることが多いため、日本企業がいまだに IT 利活用において未熟であることを示す結果となっている（図表 5）。

16

日本ビジネスクリエイト(2018)「IoT 時代のバリューチェーン革命」幻冬舎メディアコ

ンサルティング
14

(出所)筆者作成
図表 5：定性的な効果
次にプロジェクトの発展段階について日本企業は確立段階にある企業の割合が高い一方で、ドイツ企業は拡張段階にある企業の割合が高く見られた。事例として扱ったドイツ企業が純粋な製造業ではなく、システム会社も兼ねたような企業が多く含まれていることも影響していると考えられるが、ドイツ企業の IoT 利活用のほうがが日本企業のそれより、システムとして成熟しており、外販や自社以外との協業を行っている傾向にあることが示された（図表６）。

（出所）筆者作成
図表 6：プロジェクトの発展段階
4-2 テキストマイニング
次に、事例本文のデータに対して直接テキストマイニングを行うことで、情報を抽出してその情報を分析することを目的とする。特に、語句同士の共起関係に注目する事で、通常で15は見つけにくい間接的な関係構造についての情報の抽出と分析を試みる。
ユースケース集から，各事例の本文要素(事例概要、事例による効果・メリット)のみを取り出し、そのテキストデータ 100 件（日本企業 71 社、ドイツ企業 29 社）を文書集合とする。
事例をテキストマイニングした研究として清水,高田,武田,野中(2018)17がある。これに倣い、本研究で計量的に分析する方法としてフリーソフトウェア「KH Coder」を利用した（樋口,2012）。これは定型化されていない文章の集まりを、自然言語処理の手法を使って単語やフレーズに分割し、それらの出現頻度や相関関係を分析して、有用な情報を抽出するものである。本研究では、このフリーソフトウェア「KH Coder」を用いて、成功事例に多く出現する用語を抽出し、類似性や関係性を検討する。すなわち、成功事例の中に潜んでいる有用な情報を見つけ出し、ほかのどのような情報と関連付けて取り扱われ、意味付けられているのかを検討・比較することを目的とする。また、活動の可視化から特徴的なパターンを特定することを目的としている。
そのために、ここでは抽出された出現頻度の高い語から、共起ネットワークを分析し、 成
功事例のパターンを検証することとする。このことによって、今後の中小企業における IoT活用の活動方針や具体的なプランを策定する際の補助的資料として提案したい。
4-2-1 日本企業
図表 7 は、事例本文の中で、多く出現している語を、出現回数の順に並べて表したものである。図表 7 の抽出語リストを見ると、「生産」（352 回）が最も多く出現しており、次に「データ」（308 回）、「作業」（291 回）の出現回数が多い。さらに、「管理」や「システム」、
「情
報」
、
「製造」
、
「可能」
、
「活用」
、
「状況」の語の出現が多い。活動の内容を示すサ行変格名詞（以後，サ変名詞という）では、「生産」する、「作業」する、「管理」する、「製造」する、「活用」する、「開発」する、「加工」する、の順で多い。活動の内容が多岐に亘っていることが示されているとともに、活動パターンの多さの順位を見て取ることができる。

17

清水鞠香,高田瑛莉,武田みなみ,野中誠(2018)「業界別に見る「攻め」と「守り」の IoT 活
用事例の特徴分析」2018 年春季全国研究発表大会
16

抽出語
生産
データ
作業
管理
システム
情報
製造
可能
活用
状況
企業
設備
開発
加工
現場
稼働
行う
IoT
実現
仕組み
機械
技術
工程
導入
収集
同社
把握
改善
取得
時間
機能
向上
提供
製品
顧客
必要
品質
対応
サービス
見積
ツール
業務
工場
金
部品
課題
構築
機器
確認
分析

出現回数
352
308
291
264
238
232
220
169
167
157
152
150
147
143
141
131
129
119
112
111
103
103
102
101
90
88
88
86
86
84
83
83
82
80
77
77
75
74
73
72
71
71
68
63
63
62
62
61
60
59

抽出語
出現回数
成形
58
削減
57
自動
57
利用
57
効率
56
中小
55
クラ
53
連携
53
IT
52
監視
51
受注
51
リアルタイム
50
見える
49
従来
48
設計
48
蓄積
47
入力
47
自社
46
ウド
45
コスト
45
遠隔
45
効果
43
実績
43
出来る
43
計画
42
進捗
41
測定
41
販売
41
様々
40
可視
39
経営
39
計測
38
作成
38
用いる
38
社内
37
納期
37
方法
37
稼動
36
工作
36
上記
35
停止
35
今後
34
展開
34
発生
34
3D
33
ＩｏＴ
33
ライン
33
設置
33
高い
32
事業
32

抽出語
出現回数
異常
31
使う
31
状態
31
通信
31
記録
30
支援
30
条件
30
切削
30
センサ
29
センサー
29
メーカ
29
検査
29
使用
29
解決
28
工数
27
精度
27
動作
27
年
27
PC
26
ノウハウ
26
環境
26
故障
26
工具
26
最適
26
装置
26
多い
26
担当
26
表示
26
メーカー
25
簡単
25
具体
25
考える
25
指示
25
実施
25
図る
25
端末
25
得る
25
スマート
24
適切
24
容易
24
ビジネス
23
画面
23
株式会社
23
結果
23
場合
23
ニーズ
22
価値
22
検討
22
在庫
22
新た
22

(出所)筆者作成
図表 7：抽出 150 語のリスト
次に共起ネットワーク分析を行う。活動パターンの傾向や関連語を見出すためには、さらに主要な抽出語が出現している文書中に、特に高い確率で出現した語とほかの語との間の関係を明らかにする必要がある。そのために、ここでは抽出された出現頻度の高い語から、活動の共起ネットワークを分析し、成功事例の活動パターンを検証することとする。すると
図表 8 のようになった。データの活用による生産や管理、作業が行われていることが見て
取れる。

17

（出所）筆者作成
図表８：全事例の共起ネットワーク
次に対応分析と共起ネットワーク分析を行い、プロジェクトの発展段階別の IoT 活用の特徴の抽出を行う。対応分析は、質的データを分析する多変量解析法で、クロス集計結果を用いて、行の要素と列の要素の相関関係が最大になるように数量化して、行の要素と列の要
素を多次元空間であらわすことができる。対応分析の結果を図表 9 に示す。図表 9 の四角
記号は業界の平均値を示している。分析の結果発展段階によって特徴語の現れ方に違いがあることが確認できた。特に特徴が見られたのは確立段階の事例であり、
「作業」、
「生産」
、
「情報」などが特徴語として抽出された。続いて、共起ネットワーク分析により、各段階別の特徴語を導出したのが図表 11 である。準備段階では特徴語は見られず、施行段階では「加工」や「サービス」が特徴語となっている。また、確立段階では「作業」、「データ」、
「シス
テム」
、
「生産」
、
「管理」などが特徴語であり、拡張段階では「顧客」、「提供」、「収集」が特徴語となっている。拡張段階にある企業のみに他社との協業姿勢が見て取れた。

18

(出所)筆者作成
図表 9：プロジェクトの発展段階別の対応分析

準備

施行

確立

拡張

柔らかい
ハンド

.103
.098

データ
生産

.114
.102

作業
生産

.166
.146

企業
システム

.116
.109

顧客
硬い
金
センサー
サーボ
重い
電極
位置

.086
.085
.080
.078
.069
.069
.069
.065

管理
仕組み
状況
稼働
業務
IoT
開発
設備

.079
.073
.067
.063
.062
.057
.055
.055

情報
システム
製造
活用
設備
加工
状況
実現

.137
.110
.102
.089
.083
.081
.076
.075

製造
活用
可能
現場
成形
提供
開発
技術

.092
.091
.087
.074
.072
.067
.067
.066

（出所）筆者作成
図表 10：図表 9 における特徴語

19

（出所）筆者作成
図表 11：プロジェクトの発展段階別の共起ネットワーク
4-2-2 ドイツ企業
図表 12 は、事例本文の中で、多く出現している語を、出現回数の順に並べて表したものである。図表 12 の抽出語リストを見ると、be や we を除くと「system」（173 回）が最も多く出現しており、次に「production」（148 回）、「process」（142 回）の出現回数が多い。さらに、「solution」、「achieve」、「customer」、「company」、「information」の語の出現が多い。
次に共起ネットワーク分析を行う。すると図表 13 のようになった。「information」と「provide」、「production」と「process」などの強い関連が見て取れた。
次に対応分析と共起ネットワーク分析を行い、プロジェクトの発展段階別の IoT 活用の特徴の抽出を行う。対応分析の結果を図表 14 に示す。分析の結果発展段階によって特徴語の現れ方に違いがあることが確認できる。特に特徴が見られたのは準備段階、施行段階、拡張段階であった。準備段階では「scenario」、施行段階では「system」、拡張段階では「system」、「production」、「process」などが特徴語として抽出された。続いて、共起ネットワーク分析
により、各段階別の特徴語を導出したのが図表 16 である。準備段階では「employee」、施行段階では「machine」などが特徴語となっている。また、確立段階では「information」、「energy」、などが特徴語であり、拡張段階では「process」、「software」、「product」が特徴
20

語となっている。
抽出語
出現回数
be
702
system173
production
148
we
143
process
142
what
131
have
110
datum
95
solution90
achieve
87
it
84
use
77
customer
66
company
64
Industrie
56
they
54
information
52
new
52
machine
50
which
49
also
47
time
47
industry46
software45as44
control
44
product
43
benefit42
technology
42
not
41
well
40
only
38
quality38
challenge
37
employee
37energy37
integrate
37
take
37
application
35
approach
35
how
35
learn
35
measure
35
order
35
make
34
cost
32
specific
31
part
30
way
30
automatically
28

抽出語
出現回数
management
28
plant
28
solve
28
step
28
develop27
project
27
able
26
describe
26
provide26
communication25
device25
GmbH25
manufacturing
25
other
25
that
25
do
24
implement
24
more
24
sensor24
training
24
user
24
development
23
enable23
industrial
23
possible23
reduce23
support
23
tool
23
other
22
allow
21
assembly
21
exist
21
requirement
21
use
21
component
20
implementation
20
manufacture
20
area
19
digital19
integration19
different
18
such
18
work
18
analysis
17
concept
17
flexible
17
interface17
monitoring
17
necessary
17
platform
17

抽出語
出現回数
process17
require17
result17
basis
16
business
16
create16
directly16
due
16
efficient
16
its
16
optimize
16
supplier
16
additional
15
condition
15
error
15
even
15
individual
15
lead
15
line
15
maintenance
15
next
15
therefore
15
tighten15
you
15
addition
14
available
14change14
environment
14
goods
14
high
14
manufacturer
14
monitor14
operation
14
place
14
service
14
so
14
technical
14
thus
14
very
14
case
13
CodeMeter
13
current
13
network
13
nutrunner
13
produce13
real
13
server
13
together
13
value
13
work
13

（出所）筆者作成
図表 12：抽出 150 語のリスト

21

（出所）筆者作成
図表 13：全事例の共起ネットワーク（出所）筆者作成
図表 14：プロジェクトの発展段階別の対応分析

22

R&D

demonstrator

market launchmarket readyscenario
on-the-job

.200
.111

system
be

.165
.139

production
process

.119
.107

we
system.164.157

learningskillholistic

.108
.108
.098

industry
training
plant

.108
.100
.083

what
datum
achieve

.088
.085
.077

production
process
have

.140
.135
.122

training
learn

.093
.092

what
achieve

.082
.079

it
Industrie

.070
.062

solution
datum

.112
.106

project
dimension
view

.088
.083
.083

technology
possiblemachine

.076
.062
.061

development
customer
time

.062
.060
.060

use
company
it

.099
.091
.091

（出所）筆者作成
図表 15：図表 14 における特徴語（出所）筆者作成
図表 16：プロジェクトの発展段階別の共起ネットワーク
4-2-3 考察
抽出語のリスト出現する単語には大きな差異は見受けられなかった。そして、活用の事例に大きな差は見られず、成功事例はある程度確立されていると考えられる。加えて、両国の成功事例では共通して、最も活発なプロジェクトの発展段階（日本企業では拡張段階、ドイツ企業では拡張段階）において「生産(production)」や「システム(system)」が特徴語として抽出されている。
また、日本企業の事例では生産現場においてのデータの活用やシステムの確立、作業効率
23化を目的としたものが多く、ドイツ企業の事例では拡張段階においての試行錯誤を多く行っている傾向がある。

５．まとめ
中小企業が情報システム化、IoT 利活用を進めるために何が必要か、を情報システムの発展史や IoT のビジネスモデル、成功事例の事例分析から分析した。成功事例に共通する傾向については抽出出来た。ドイツの取り組みが一歩先に進んでいる面もあるが、一方で IoT
はまだまだ模索段階で開発段階のものも多く、日本企業もさらなる可能性を秘めていると考えられる。
今後の中小製造業への IoT 利活用を促進する施策としては、まず企業同士の連携の強化を図り中小製造業の IT システム化を推進すること、その上で分析に用いたような成功事例を情報として活用できていない企業へ周知させること、成功事例の特徴語に頻繁に出てきていた「生産」や「データ」に関連した IoT 利活用を行おうとしている企業に対してその取り組みを更に推進するための支援を行うこと、といった取り組みが必要であると考える。加
えて、今回用いた成功事例だけでなく、失敗事例も収集すべきである。IoT 利活用に取り組んだがうまくいかなかった事例は成功事例よりも多く存在するはずである。失敗事例の収集も行うことで、どのような要因が成功と失敗を分けるのか、正確に把握することが可能となると考えられ、その差の分析を行うことは、日本の企業に対してのさらなる知見になると考えられる。

24

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清水鞠香,高田瑛莉,武田みなみ,野中誠(2018)「業界別に見る「攻め」と「守り」の IoT 活
用事例の特徴分析」2018 年春季全国研究発表大会
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第 44 巻,第 6 号,pp414-415
田原健吾(2019)「日本企業の AI・IoT の導入状況」JCER,第五回 AI 経済検討会
日本ビジネスクリエイト(2018)「IoT 時代のバリューチェーン革命」幻冬舎メディアコンサ
ルティング
安田弘一,伊佐田文彦(2017)「IoT 環境における中小企業のビジネスシステムの実証研究」
年次学術大会講演要旨集, 32: 97-101

ウェブサイトロボット革命イニシアティブ協議会「IoT ユースケースマップ」< https://www.jmfrri.gr.jp/iot/429.html> 2019 年 12 月 20 日最終アクセス
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