ＡＩ、ＩｏＴ等デジタル技術の活用による素形材・部品加工企業における競争環境整備調査

2020 年 3 月

経済産業省 中部経済産業局
調査請負先：日鉄総研株式会社

目次
１．調査の概要 ...................................................................................................................... 1
１．１ 調査の背景と目的 ................................................................................................ 1
１．２ 調査内容・方法 ................................................................................................... 2（１）自動車製造業におけるデジタル化等の取組状況等の把握 .................................. 2（２）自動車製造業及び建設機械製造業における大手企業及び中堅企業におけるデジ
タル化等ビジョンの現状把握 ........................................................................................ 5（３）素形材・部品加工業を営む中堅・中小企業におけるデジタル化等の取組事例の把握 ................................................................................................................................ 6
２．自動車製造業におけるデジタル化等の取組状況及び商慣行上の問題等 ....................... 7
２．１ 中小・中堅サプライヤーにおけるデジタル化等の取組状況 .............................. 7（１）各工程におけるデジタル技術の導入状況 ........................................................... 7（２）各工程における取引企業間データの情報・データの共有状況 .......................... 8（３）デジタル化にあたっての課題 ............................................................................. 8
２．２ 今後の需要予測 ................................................................................................... 9（１）今後の需要予測 ................................................................................................... 9（２）需要予測に対する対応策 ..................................................................................... 9（３）対応にあたっての課題 ...................................................................................... 10
３．自動車製造業及び建設機械製造業における大手企業及び中堅企業におけるデジタル化
等ビジョンの現状 .................................................................................................................11
３．１ 自動車産業 ..........................................................................................................11
３．２ 建設機械産業 ..................................................................................................... 15４．素形材・部品加工業を営む中堅・中小企業におけるデジタル化等の取組事例 .......... 20
４．１ 製造現場のデジタル化等のきっかけ ................................................................ 21
４．２ デジタル化の概要と成果 ................................................................................... 23
４．３ デジタル化の推進体制 ...................................................................................... 24
４．４ 今後の方針 ......................................................................................................... 25
４．５ デジタル化を進める上での課題 ........................................................................ 25
４．６ デジタル化等への取組の先進事例 .................................................................... 26
５．まとめ .......................................................................................................................... 27
６．参考資料（アンケート調査票）.................................................................................... 37

１．調査の概要
１．１ 調査の背景と目的
中部地域は東海地域を中心として、鋳造・鍛造・金属プレス・金型・熱処理等の素形材
産業や金属等部品加工業の企業群が、我が国随一のものづくり産業を支える基盤として強みを有し、高品質な製品・部品を安定的に供給してきた。他方、近年、それらの製品・部品の供給を受ける自動車や建設機械といった製造業においては、自動車産業における「CASE」（図 1）等の技術革新の波の到来など、100 年に 1 度の大変革期と言われる事業
環境の変化に対して、従来の「QCD」の概念を超える対応が求められている。
こうした中、素形材・部品加工企業においても、IoT や AI 等を通じた製造現場におけるデータの利活用といったデジタル化（以下、「デジタル化等」という）による生産性向上や品質保証体制の強化、熟練技能の伝承が急務となってきた。実態としては、2019 年版「中小企業白書」や「ものづくり白書」で紹介されているとおり、業務改善や従業員の士気向
上、売上拡大など、一部の企業においてデジタル化等による成果が見え始めているものの、多くの中小企業では、その取組が十分とは言えない状況にある。
（図 2）
そこで、本調査において、顧客となる大手・中堅企業の目指すデジタル化等のビジョンを明らかにし、サプライヤーに対するデジタル化の要請状況等を把握するとともに、素形
材・部品加工を営む中堅・中小企業の製造現場におけるデジタル化等の取組を調べ、モデルとなる事例の発掘や具体的な課題、対応すべき共通項の抽出を図ることとした。

図 1

自動車産業における CASE

出所：経済産業省「自動車新時代戦略会議」資料（平成 30 年 4 月 18 日）

1

図 2

生産現場におけるデジタル化の取組状況
出所：2019 年版ものづくり白書

１．２

調査内容・方法

本調査では以下の調査（表 1）を実施し、素形材・部品加工を営む中堅・中小企業におけるデジタル化等の取組促進・高度化をはかるための課題を分析した。
表 1

調査内容・方法・対象

調査内容

調査方法

調査対象

(1)

自動車製造業におけるデジタル化等の取組状況等
アンケート調査 ・全国の自動車部品中堅・中小サプライヤー1,018社
の把握

(2)

自動車製造業及び建設機械製造業における大手企業及び中堅企業におけるデジタル化等ビジョンの現状把握

ヒアリング調査(3)

素形材・部品加工業を営む中堅・中小企業におけるデジタル化等の取組事例の把握

ヒアリング調査 素形材・部品加工業を営む中堅・中小企業13社

・自動車製造業に携わる大手・中堅企業10社
・建設機械製造業に携わる大手・中堅企業5社（１）自動車製造業におけるデジタル化等の取組状況等の把握①調査内容
自動車製造業におけるデジタル化等の取組状況等を把握するために、主に表 2 で示した内容をアンケート調査した。郵送した調査票は「６．参考資料（アンケート調査票）」に掲載する。

2

表 2 調査内容
回答企業の属性

企業名、回答者の所属部署



従業員数、資本金

取り扱う製造・加工品製造現場におけるデジタル化への対応状況


製造現場におけるデジタル技術の導入状況- 導入しているデジタル技術の内容、導入している工程- 取引企業間で情報・データを共有している工程

デジタル化推進にあたっての課題

自動車製造業を取り巻く環境の変化への対応状況


自動車部品の受注見通し

CASE 等自動車産業の変化に伴う需要の変化への対応状況



対応にあたっての課題

共同して取り組む相手の有無②調査方法
対象企業 1,018 社へアンケート調査票を郵送配布し、郵送回収を行った。
③調査対象
表 3 に示す 13 の業界団体の会員企業からランダムに抽出した全国の自動車部品の中
堅・中小サプライヤー1,018 社を調査対象とし、このうち 321 社からの回答を受けた（回答率 31.5％）
。
表 3
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13

アンケート調査対象

業界団体
一般社団法人日本自動車部品工業会
一般社団法人中部日本プラスチック製品工業協会
一般社団法人日本金型工業会
愛知県鍍金工業組合
一般社団法人日本金属プレス工業協会
一般社団法人日本鋳造協会
一般社団法人日本金属熱処理工業会
一般社団法人日本ばね工業会中部支部
一般社団法人日本ダイカスト協会
一般社団法人岐阜県メッキ工業組合
一般社団法人日本鍛造協会
一般社団法人日本ねじ工業協会中部支部
一般社団法人日本ねじ工業協会関東支部
計

3

企業数
250
153
142
111
79
86
60
48
42
11
18
16
2
1,018

回答企業の従業員規模別、資本金規模別構成比及び中小企業の割合は、それぞれ図 3、図 4、図 5 のとおりで、中小企業（資本金が 3 億円以下、又は常時使用する従業員の数が 300 人以下の企業）の占める割合は 9 割、中小企業以外の占める割合は 1 割だった。
なお、調査対象が取り扱う取り扱う製造・加工品は「その他自動車部品」の割合が最も高く約3 割で、「エンジン系」、「駆動系」の割合がそれぞれ 3 割弱だった。

回答数（社） 構成比（％）
59
18.4
86
26.8
52
16.2
71
22.1
37
11.5
14
4.4
2
0.6
計
321
100.0

２０人以下
２１～５０人
５１～１００人
１０１～３００人
３０１～１，０００人
１，０００人超
無回答

図 3

回答企業の従業員規模別構成比

出所：日鉄総研(株)作成～１，０００万円以下
１，０００万円超～３，０００万円以下
３，０００万円超～５，０００万円以下
５，０００万円超～３億円以下
３億円超
無回答

回答数（社） 構成比（％）
90
28.0
88
27.4
38
11.8
68
21.2
34
10.6
3
0.9
計
321
100.0

無回答
1%
３億円超
11%
～１，０００万円以下

５，０００万円超～３
億円以下
21%

３，０００万円超～５，０００万円以下
５，０００万円超～３億円以下
３億円超

３，０００万円超～
５，０００万円以下
12%

図 4

１，０００万円超～３，０００万円以下～１，０００万円以
下
28%

無回答

１，０００万円超～
３，０００万円以下
27%

回答企業の資本金規模別構成比

出所：日鉄総研(株)作成
従業員数
従業員数／資本金～1,000万円以下
1,000万円超～3,000万円以下
3,000万円超～5,000万円以下
資
本
金

5,000万円超～3億円以下
3億円超
無回答
合計

51～100 101～300 301～
20人以下 21～50人
1,000人超 無回答
人
人1,000人
41
45.6
14
15.9
1
2.6
2
2.0

32
35.6
36
40.9
10
26.3
8
11.8

1
33.3
59
18.4

-

10
11.1
19
21.6
10
26.3
10
14.7
3
8.8

86
26.8

52
16.2

図 5

7
7.8
17
19.3
13
34.2
27
39.7
6
17.6
1
33.3
71
22.1

1
1.1
3
7.9
18
26.5
14
41.2
1
33.3
37
11.5

3
4.4
11
32.4
14
4.4

合計

1
1.1
1
2.6
2
0.6

回答企業における中小企業の割合
出所：日鉄総研(株)作成

4

90
100.0
88
100.0
38
100.0
68
100.0
34
100.0
3
100.0
321
100.0

その他
8%

中小企業
その他
中小企業
92%

④調査実施期間
2019 年 11 月～12 月（２）自動車製造業及び建設機械製造業における大手企業及び中堅企業におけるデジタル化等ビジョンの現状把握①調査内容
自動車製造業及び建設機械製造業における大手企業及び中堅企業におけるデジタル化等
ビジョンの現状を把握するために、主に表 4 の内容をヒアリング調査した。
表 4

調査内容

製造現場におけるデジタル化への対応状況


取組の体制



製造現場で取り組むデジタルの内容- 取組の背景や経緯- 導入しているデジタル技術、工程- 取引企業間で情報・データを共有している工程

デジタル化推進の成果

デジタル化のビジョン

デジタル化推進に向けた短期的・中長期的方針、計画



設備メーカーやサプライヤーに求めるデジタル化（自動車製造業に対して）自動車製造業を取り巻く環境の変化への対応状況


自動車部品の受注見通し

CASE 等、自動車産業の変化に伴う需要の変化への対応状況



対応にあたっての課題

共同して取り組む相手の有無②調査方法
訪問によるヒアリング調査③調査対象
自動車製造業に携わる大手・中堅企業 5 社、建設機械製造業に携わる大手・中堅企業 4社（建設機械製造業の 4 社のうち 2 社は中小企業であるが、大手建設機械メーカーが進めるデジタル化と深く関係することから、ここで把握することとした。※具体的な企業名については３章参照）

5

④調査実施期間
2019 年 11 月～2020 年 3 月（３）素形材・部品加工業を営む中堅・中小企業におけるデジタル化等の取組事例の把握①調査内容
素形材・部品加工業を営む中堅・中小企業におけるデジタル化等の取組事例を収集するために、主に表 5 の内容をヒアリング調査した。
表 5

調査内容

製造現場におけるデジタル化への対応状況


取組の体制



製造現場で取り組むデジタルの内容- 取組の背景や経緯- 導入しているデジタル技術、工程- 取引企業間で情報・データを共有している工程

デジタル化推進の成果



今後の方針と課題

自動車製造業を取り巻く環境の変化への対応状況


自動車部品の受注見通し

CASE 等、自動車産業の変化に伴う需要の変化への対応状況



対応にあたっての課題

共同して取り組む相手の有無②調査方法
訪問によるヒアリング調査③調査対象
素形材・部品加工業を営む中堅・中小企業 15 社（うち 3 社の素形材メーカーは大企業であるが、素形材産業の事業特性を考慮してここで把握することとした。※具体的な企業名については４章参照）④調査実施期間2019 年 11 月～2020 年 3 月

6

２．自動車製造業におけるデジタル化等の取組状況及び商慣行上の問題等
本章では全国の自動車部品の中堅・中小サプライヤー1,018 社を対象としたアンケート調
査（「（１）自動車製造業におけるデジタル化等の取組状況等の把握」）の結果から、各サプ
ライヤーのデジタル化等の取組状況とその課題、今後の自動車製品・部品の需要予測とその対応策及び課題について検討した。さらに、本調査の結果からデジタル化に積極的に取り組んでいる回答者をヒアリング先候補として抽出し、P 社、熱田起業株式会社（愛知県）
を対象にヒアリング調査を実施した（ヒアリング結果は「４．素形材・部品加工業を営む
中堅・中小企業におけるデジタル化等の取組事例」を参照）。
表 6

アンケート調査結果よりヒアリング調査の対象先として抽出した企業

業種

企業名

事業内容

資本金

従業員数

鋳造

P社

自動車部品

‐

‐

切削加工

熱田起業株式会社（愛知県）

航空機部品、試作品

1,500 万円

39 名

２．１

中小・中堅サプライヤーにおけるデジタル化等の取組状況

デジタル化への取組状況を把握するために、各工程におけるデジタル技術の導入状況及
び取引企業間での情報・データの共有の状況について調査した。
（１）各工程におけるデジタル技術の導入状況
製造現場においてデジタル技術を導入している工程は、「受発注」と回答した割合が最も高く 4 割弱、「製品設計」、「生産管理・製造工程」と回答した割合がそれぞれ約 3 割、
「検査・保守」と回答した割合が 2 割弱だった。各工程で導入されているデジタル技術の導入
例は表 7 の通りで、「製品設計」においては CAD、3D プリンタ、その他シミュレーション、「生産管理・製造工程」においては、稼働状況の見える化、生産実績のデジタル管理、デジタルによる作業指示、設備の予知保全等、「検査・保守」においては３D 検査機器や AIの導入、トレーサビリティの確保等、「受発注」においては EDI 等を導入する企業が多かっ
た。

7

表 7

各工程で導入するデジタル技術の回答例

工程導入するデジタル技術

製品設計

CAD、3D プリンタ、その他シミュレーション等

生産管理・製造工程稼働状況の見える化、生産実績のデジタル管理、デジタルによる作業指示、設備の予知保全等

検査・保守

３D 検査機器や AI の導入、トレーサビリティの確保等

受発注

EDI 等

さらにデジタル技術を導入している工程について、従業員数と資本金の規模別に整理す
ると、従業員数と資本金が多く企業規模が大きくなるほど、全ての工程においてデジタル技術の導入が進んでいる傾向がみられる。また検査・保守の工程は、企業規模にかかわらずデジタル技術が最も活用されていない工程であることが分かった。
（２）各工程における取引企業間データの情報・データの共有状況
デジタル技術を導入している工程のうち、取引企業間で情報・データを共有している工程については、「受発注」と回答した割合が最も高く 3 割強、「製品設計」と回答した割合
が約 1 割、「製品管理・製造工程」と回答した割合が 1 割以下だった。
他方、「製品設計」においてデジタル技術を活用している企業のうち、取得した情報・データを取引企業間で共有している企業は 3 割程度、「生産管理・製造工程」、「検査・保守」
においては 1 割以下だった。
さらに取引企業間で情報・データの共有を行っている工程について、従業員数と資本金の規模別に整理すると、「受発注」においては、中小企業の間でも 2～4 割程度取引企業間での情報・データの共有が進んでいるが、「製品設計」、「生産管理・製造工程」、「検査・保守」においては、取引企業間での情報・データの共有は大企業と中小企業との格差は大きい。
（３）デジタル化にあたっての課題
デジタル化を推進するにあたっての課題としては、「取組のための人材が不足している」と回答した割合が最も高く 5 割強、次に「取組のための資金が不足している」と回答した
割合が 4 割弱、「導入効果がわかりづらい、評価しづらい」と回答した割合が 3 割弱と続いた。
課題の具体的な内容としては表 8 の通りで、「取組のための人材が不足している」については、デジタル化のための専門人材の不足、デジタル人材に限らない社内全般の人材不足、従業員の高齢化等、「取組のための資金が不足している」については、初期投資が高額、他の設備投資等に比べてデジタル化のための投資は優先度が低いと考えている、上層部の承8

認を得ることが難しい、デジタル化の予算に限らずそもそも資金不足であること等、「導入効果がわかりづらい、評価しづらい」については、初期投資回収の目途を立てられない、
初期投資回収に時間がかかる、導入後の目標設定が難しい等が挙げられ、「その他」として、
そもそも必要性を感じない、知識がないため分からない等の回答が挙げられた。
表 8

デジタル化にあたっての主な課題

課題

具体的な内容取組のための人材が不足

デジタル化のための専門人材の不足、デジタル人材に限らない社

している

内全般の人材不足、従業員の高齢化等取組のための資金が不足
している

初期投資が高額、他の設備投資等に比べてデジタル化のための投資は優先度が低いと考えている、上層部の承認を得ることが難し
い、デジタル化の予算に限らずそもそも資金不足等

導入効果がわかりづらい、 初期投資回収の目途を立てられない、初期投資回収に時間がかか
評価しづらいる、導入後の目標設定が難しい

その他

そもそも必要性を感じない、知識がないため分からない等

さらに、デジタル化推進にあたっての課題を従業員数と資本金の規模別に整理すると、企業規模が大きいほど「取組のための人材が不足している」と回答している傾向がある。
これは規模の大きな企業ほど製造現場の各工程へデジタル技術を導入しているため、取組を本格推進するための人材が不足していると考えられている可能性もある。
他方、「取組のための資金が不足している」「導入効果がわかりづらい、評価しづらい」は、企業規模にかかわらず課題と認識している企業の割合が高い。

２．２

今後の需要予測（１）今後の需要予測
次に、CASE 等、自動車産業を取り巻く環境の変化に伴い、中小・中堅サプライヤーが、今後の自動車部品の需要についてどのような見通しを立てているのかを整理した。
自社の 10 年後の自動車部品に関する受注の見通しについては、「減る」と回答した割合が最も高く約 4 割、「分からない」と回答した割合が 1 割強、「横ばい」と回答した割合が約 1 割、「増える」と回答した割合は最も少なく 1 割以下に留まった。
さらに、需要予測について従業員数と資本金の規模別に整理すると、企業規模が大きいほど「増える」と回答した企業の割合が高い傾向が見られた。
（２）需要予測に対する対応策「（１）今後の需要予測」で述べた通り、自動車製造業の中小・中堅サプライヤーのうち
9

需要の増加を見込んでいる企業は 1 割以下の状況のなか、各サプライヤーはどのような対応を取っているのか整理した。
需要変化に「対応している・対応を検討している」と回答した割合は約 6 割、「対応していない・対応の予定がない」と回答した割合は約 4 割だった。
対応しているまたは対応を検討している内容、対応していない・対応の予定がない理由
を見ると、「電動化に対応した部品を製造・加工している（開発中を含む）」と回答した割合が最も高く 2 割強、「需要変化がわからないため、対応なし・対応予定なし」と回答した
割合が次いで高く 2 割弱だった。
さらに需要予測の回答別に対応状況を見ると、「需要が増える」と回答した企業のうち「電動化に対応した部品を製造・加工している（開発中を含む）」と回答した割合は 7 割弱で、電動化への対応が準備できている企業では需要が増えると考えていることが分かった。
他方、「需要が減る」と回答した企業のうち、「具体的な対応方法は決めていないが検討中である」と回答した割合、「需要変化が分からないため対応なし・対応予定なし」と回答
した割合はそれぞれ約 2 割で、需要が減ると考えているが具体的な対応方法が決められていない企業が 4 割以上であることが分かった。
（３）対応にあたっての課題
需要変化への対応にあたっての課題については、「販路開拓」と回答した割合が最も高く
5 割弱、「コスト削減」、「高機能化への対応」と回答した割合がそれぞれ約 4 割だった。
課題の具体的な内容としては表 9 の通りで、「販路開拓」については新規顧客の開発、営業人材の確保、既存顧客に対する関連商品の営業・PR 等、「コスト削減」については顧客からのコスト削減要求への対応、多品種少量生産での原価低減、グローバル化による価格競争への対応等、「高機能化への対応」については追加の設備投資、新しい技術・素材への対応等が挙げられた。
表 9

需要変化対応に当たっての主な課題

課題
販路開拓

コスト削減
高機能化への対応

具体的な内容
新規顧客の開発、営業人材の確保、既存顧客に対する関連商品の営業・
PR 等
顧客からのコスト削減要求への対応、多品種少量生産での原価低減、
グローバル化による価格競争への対応等
追加の設備投資、新しい技術・素材への対応等

需要変化への対応の課題について従業員数と資本金の規模別で整理すると、「販路開拓」
は企業の規模の大小にかかわらず課題であると回答した企業の割合が 5 割近くを占めるが、「コスト削減」、「高機能化への対応」は企業規模が大きい程課題と回答している割合が高い傾向が見られた。
10

３．自動車製造業及び建設機械製造業における大手企業及び中堅企業におけるデジタル化等ビジョンの現状
ここでは自動車及び建設機械製造業における大手・中堅企業を対象に、訪問によるヒアリングを実施し、彼らが目指すデジタル化等ビジョンと、彼ら自身のデジタル化等の取組や方向性を把握するための調査を実施した。なお、「デジタル化等ビジョン」とは、部品や製品の製造現場におけるデジタル技術を活用したものづくりの取り組みや方向性、設備メーカー及びサプライヤー等に今後求めうるデジタル化等の仕様・体制、今後の課題を、足下・中長期といった時間軸を設定して整理したものを想定した。
ヒアリング調査を行った企業を以下に示す。社名を記載している企業については、本章の最後に取り組み内容の事例をまとめて紹介している。
なお自動車製造業では、大企業に分類される企業規模を有する自動車部品の鋳造メーカ
ー、鍛造メーカー、樹脂成形メーカーに対してもヒアリング調査を行った。これら 3 社については素形材産業の事業特性を考慮し、そのデジタル化の現状と課題等については次章で整理している。また建設機械製造業では、㈱板尾鉄工所、G 社はいずれも規模は中小企業であるが、㈱小松製作所の協力企業からなる「みどり会」会員企業であり、同社が進めるデジタル化と深く関係するため、本章にてその事例を扱うこととした。
表 10

ヒアリング調査の対象企業（自動車、建設機械の大手企業・中堅企業）

業種

企業

事業内容

自動車

A社

完成車メーカー

B社

自動車部品 Tier1（パワートレイン系、走行安全
系、車体、情報電子部品の製造）

建設機械

C社

自動車部品 Tier1（樹脂、電子、金属部品の製造）

D社

自動車部品 Tier1（ドア、排気系部品の製造）

E社

二輪完成車の製造㈱小松製作所（東京都）

建設機械の製造

F社

建機などのキャビン製作㈱板尾鉄工所（石川県）

建機用部品の切削加工

G社

建機用部品の鋳造、切削加工※完成車メーカーA 社で得た情報は同社の技術者の個人的意見であって、会社の公式な見解ではない。

３．１ 自動車産業（１）ビジョン策定の状況等
自動車産業では完成車メーカー1 社、Tier1 メーカー3 社、二輪車メーカー1 社を対象にヒアリング調査を実施したが、製造現場のデジタル化を進めるにあたり、足下・中長期の11時間軸で明確なビジョンを策定している事例は見受けられなかった。
また、今回の調査対象企業の中では、Tier2 メーカーが Tier1 メーカーから IoT に対応したシステム連携（情報共有）を求められた事例や、Tier1 メーカーが完成車メーカー系列のIT ベンダーから図面データの共有システム導入に伴う費用負担を求められる事例が見出された。しかしながら、完成車・Tier1 メーカーが、設備メーカー及びサプライヤー等に対してデジタル化等の仕様・体制を示し、これに従うことを要請する動きまでは確認されなかった。完成車メーカーの A 社は、かつて自動車業界で CAD/CAM の導入が急がれていた時期にはサプライヤーに対して自社と同じ CAD/CAM システムの採用を強く要請していたが、昨今の IoT、AI の活用については自社でも十分導入できていないことから、サプライヤーに対してビジョン等は特に示していないとのことであった。
一部の企業のみを抽出して実施した調査であるため断定はできないが、完成車メーカ
ー・Tier1 クラスの企業でも、昨今の IoT、AI の活用に着手して間もない状況にあると考えられる。このためビジョン策定もこれからであり、設備メーカー及びサプライヤー等に対し、これを示して歩調を合わせることを求める段階ではないように思われた。
以下、4 社のデジタル化の概要について述べる。なお E 社については四輪車とは異なる
二輪車ならではの特徴が見い出されたため、A～D 社と E 社とは分けて報告する。
（２）製造現場のデジタル化の概要①デジタル化の推進段階
Tier1 メーカー自身の製造現場のデジタル化の現状と課題について見ると、取り組み始めてまだ間もないため、道半ばの状況であることがうかがえる。約 4 年前に製造現場のデジ
タル化の取り組みを開始した B 社は、デジタル化の推進段階を 4 段階に分け（図 6）、そのうち 6～7 割がレベル 1 に、3～4 割がレベル 2 に到達している状況だと認識した上で、2023
年までに全主要ラインをレベル 4 に到達させるとしている。約 7 年前に製造現場のデジタル化に係るロードマップを作成した D 社も、やはりデジタル化の推進段階を 4 段階に分けており（図 6）
、現状はほとんどの工程が第 3 段階にあるとしている。D 社は現行のロード
マップのゴールを 2025 年に設定している。

12

図 6

デジタル化の推進段階（B 社、D 社）②デジタル化の推進体制
B 社、C 社、D 社はいずれも自動車部品の Tier1 メーカーであるが、表 11 に整理したよ
うに、同じ Tier1 メーカーであっても、自社主導で開発を進める B 社、他社との協業を志向していた C 社、サプライヤーの底上げに力を入れる D 社といったように、デジタル化の推進体制に特色を見出すことができる。
表 11







デジタル化の推進体制の特徴（自動車 Tier1

B社
執行役員、生産技術部、 IT 部門、各工場のメンバー等からなる推進委
員会がデジタル化を主
導システムは他社の協力 を得ながら自社で開発
予知保全のためのデー
タ取得も設備メーカー
ではなく自社で実施
AI について研究する組織も保有

C社
他社とのオープンイノ
ベーションに期待し、様々な企業が参加する
デジタルエンジニアリ
ングの研究会に参画
しかし、当たり障りのな
い形だけの情報共有の実態にメリットを感じられず脱退

B 社、C 社、D 社）


D社
自社の製造工程の見える化に向けたデジタル化を進める一方、サプラ
イヤーが一体となってデジタル化に取り組む
必要性を認識デジタル化以前に現場の改善活動が十分できないサプライヤーを対象に、改善活動のための人材育成や成形シミュ
レーションのための講
習会を開催③デジタル化による成果
デジタル化の成果について意見を聞くことができたのは D 社のみであった。D 社は「はじめは予算をかけてデジタル化を推進したものの、どのような成果が得られるのか分からなかった」、しかし「全工程を見える化したことで、改善にあたっての新たな気付きを得る

13

ことができた」と述べる。製造現場のデジタル化について「最初は何のためなのか分からなかったが、やってみたら気付きを得た」という感想は、中小企業を主体とする素形材・部品加工メーカーでも多く聞くことができた。Tier1 のような大企業であっても、中小企業であっても、製造現場のデジタル化の成果に対する正直な感想に大差は無いようである。
④今後の方針・課題
B 社からは、データを収集するセンサ類が複数メーカーの製品が混在しており規格の統一を進める必要があること、セキュリティ基準が厳しくクラウドを用いた大容量のデータ共有が困難であることが指摘された。なお、現時点では、サプライヤーとのデータ連携は特に求めていない。
C 社からは、課題毎にパートナーを探さないといけない効率性の悪さ、AI を活用した製品検査がうまくいかない点、現場の作業者に対してデジタル化を如何に受け入れてもらう
か、IT 人材の確保が指摘された。
D 社からは、自社の具体的なビジョンがないこと、古い設備には IoT が導入できないこと、クラウドの導入のためのコスト負担が指摘された。
なお、完成車メーカーの A 社からは「欧州では完成車メーカー、サプライヤー相互の情報共有が密接に行われており、これが彼らの開発リードタイムの短縮化に繋がっている」、「これに対し日本は系列を超えた情報交換が無い上に、同じ系列内であっても完成車メーカーとサプライヤーの情報交換の流動性が低い」との指摘があった。1 社単独でのデジタル化であっても生産性の向上など大きな成果に繋がることが期待できるが、他社との情報共有による効率化を目指す場合は、こうした日本の自動車産業の構造的な問題を解決していく必要があるように思われる。
⑤二輪車（E 社）
近年、二輪車の国内生産は減少傾向にあり、主に高級モデルの多品種少量生産が中心となっている。特徴として、乗用車に比べて嗜好性が高く、製品ライフサイクルも短いため、二輪車産業は完成車メーカーといえども専用投資予算は限られ、製造現場は中小企業的な要素が多く伴う。
二輪車の完成車メーカーである E 社の技術者たちは、製造現場のデジタル化について IT
ベンダーに開発を全面的に任せるようなことはせず、高度な技術開発が要求される領域については彼らを活用する一方、できる限り自らソフトとハードの開発を進めてきた。また、IoT や AI の活用については流行に流されずに、目的に沿った必要な機能を自ら考え取捨選択するよう心掛けた。
開発はコストダウンが重視され、一例としてオープンソース AI や画像処理を応用した自前の画像検査プログラムを、Raspberry Pi に代表される安価なオープン規格ハードウェアに実装し実現場での運用を開始していた。これによりデジタル技術の「目利き力」を培っ14

た E 社は、ローコストで汎用性、段取り性に優れたシステム開発に成功し、作業、検査、搬送の現場にて活用している（図 14）。なお、日本へのものづくりの回帰を目指す E 社は、
このシステム開発を自社のためのみならず、サプライヤー（中小企業）のものづくり力の底上げも視野に入れて進めていた。今後 E 社は、開発の成果をデジタル人材の育成も含めてサプライヤーに対し展開していこうとしている。

図 14 E 社のシステム開発のイメージ
３．２ 建設機械産業（１）ビジョン策定の状況
我が国の建設機械のトップメーカーである小松製作所は、調達先企業約 1,500 社のうち、高品質の部品を、競争力あるコストで、効率的に長期安定調達するために選抜した企業で選定され構成される「みどり会」（現在 156 社）を組織している。同会の概要は表 12 の通り。
表 12

みどり会の概要

会員数



156 社（2020 年 1 月現在）

会員概要



小松製作所の調達先の約 75％がみどり会に集中部会



購入品部会（59 社）、キャブ・薄板部会（17 社）、素形材部会（20 社）、
厚板部会（22 社）、機械部会（38 社）の 5 つの部会で構成

目的
優遇策



小松製作所の会員企業に対する方針展開



会員間のコミュニケーション、情報交換、切磋琢磨



共存共栄に基づく部材の長期安定供給実現のため、小松製作所はみどり会会員企業を対象とした支払い条件の優遇、優先発注の優遇策、各種教
育研修を用意15

小松製作所は、みどり会会員企業の労働力不足の問題解決と生産性向上につなげる方策として、同社が開発した、生産現場におけるものづくりのつながる化を目指した「KOM-MICS」（IoT を活用した、生産情報を収集できる自社開発したプラットフォームシステム）の会員企業への導入を進めている（図 7）。

図 7つながる工場の全体像
出所：小松製作所

小松製作所はこの KOM-MICS を中核として、グローバル環境の変化、通商政策の変化、
中国の環境規制のリスク、国内の労働力不足等の外的変化に対して、同社とサプライヤーが一体となって自動化、無人化、省人化へ対応していくことを目指している。
なお同社はデータを蓄積していないサプライヤーが水害で被災した際、加工データが無くなってしまったことで復旧が遅れ苦労した経験を有する。このため加工データをクラウド上に保管する KOM-MICS は、災害等に対し被害を最小限にとどめ、中核事業を中断させないための事業継続計画(BCP)でも重要な役割を果たすものと同社は考えている。
（２）製造現場のデジタル化の概要①KOM-MICS の導入・活用状況
KOM-MICS は現在 1,463 台（2019 年 12 月末時点）の設備に導入されている。みどり会
会員企業のうち溶接、機械加工をしている企業はほぼ全てが導入している。
②デジタル化の推進体制
KOM-MICS は小松製作所が従来社内で生産性向上のために取り組んでいた内容をベー
16

スに自社開発したシステムである。みどり会会員企業での導入費用、運転費用は小松製作所が負担し、生産性向上による成果の売上については小松製作所とサプライヤーが折半する形をとっている。今回調査を実施したみどり会会員企業のうち近年新たに機械加工を手掛け始めた G 社のように、小松製作所から工作機械と治具を貸与され、さらに機械加工のエンジニアを派遣されているサプライヤーもあり、みどり会会員企業への KOM-MICS の普及促進に向けた小松製作所の強い意欲がうかがえる。ただし、みどり会会員企業であっても自社開発した独自のシステムを導入している F 社のような企業も見られる。
また、本システムを利用すると切削加工のデータが小松製作所に集約されることから、当初はデータの共有は自社の手の内を明かすことに繋がると受け取られ、抵抗感を示すみどり会会員企業も少なくなかった。そこで小松製作所は 2015 年前後にトライアルで 1 社にて KOM-MICS 導入により生産性を向上させた事例を作り、その成果をみどり会会員企業の間に展開していった結果、2017 年以降には導入数が急速に増加した。
③デジタル化による成果
みどり会では部会ごとに生産性向上に関して会員が報告する機会があるが、KOM-MICSについては前向きな評価が多く、各社の改善事例については部会メンバーの間で成果を共有している。
④今後の方針・課題
小松製作所はみどり会会員企業の間での KOM-MICS 接続台数を増加させ、生産性を 2倍に向上させることを目標としている。また、同社は加工準備の作業等を行う「非加工時間」における生産性向上が今後の課題であるとし、カメラ等の導入も含めてアプローチ方法を検討していくとしている。
⑤取組事例
小松製作所およびみどり会会員企業である㈱板尾鉄工所の取り組み事例を次頁以降に示
す。

17

18

企業名：コマツ
事業内容：建設・鉱山機械、ユーティリティ（小型機械）、林業機械、産業機械の製造・販売事業。
資本金：連結 683億11百万円 、単独 705億61百万円
従業員数：連結61,908名、単独11,537名* KOM-MICS：Komatsu Manufacturing Innovation Cloud System

データ共有の工夫•
厚板の溶接にはノウハウが求められるため、同社が開発した溶接ロボットはノウハウ流出を防止することを目的に、販売先は同社の協力企業に限定し、使用は同社向け製品の製造のみに限定している。設備データは全て同社へ共有されている。
•
工作機械についてはCNCメーカーに接続の仕様を開示してもらい、
KOM-MICSの導入を可能にしている。なお、工作機械は協力
企業において他社向けの製造に用いられる場合もあるため、ボタンを押すことで同社向け製品の製造に関するデータのみが同社によって把握される仕組みとなっている。

蓄積データの表示画面

サプライヤーと一体となったデジタル化• 同社が開発した生産現場のIoTシステムKOM-MICS*を、同社主導の下、協力企業で構成される「みどり会」の多くの企業で導入。
•
取得したデータはクラウド上に蓄積され、チャートで表示される。
この結果をもとに同社と協力企
業共同で改善を検討し、会員企業の生産性向上をサポートする。

２．デジタル化の概要

•
•

•
•

１．企業概要【事例１】 コマツ（東京都）

大阪工場内 生産本部生産技術開発センタが主導して社内・サ
プライヤの製造現場の見える化と改善に向けた取り組みをしていた。尚、溶接ロボットの開発等も生産技術開発センターが管轄する。

KOM-MICSを導入したサプライヤーからは前向きな評価が多い。
各社の改善事例についてはみどり会で報告頂き成果を共有している。
導入当初、データの共有は自社の手の内を明かすことに繋がると受け取られ抵抗感を示すみどり会会員もいたが、2015年前後にトライアルで1社にてKOM-MICS導入により生産性を向上させた事例を作り、横展開していった。

非加工時間における生産性向上•
加工時間の効率化に加えて、非加工時間（加工準備等、付帯作業の時間）の生産性向上も課題。カメラ等の導入も含めてアプローチ方法を検討していく。

全体最適に繋がる生産性向上•
生産性を2倍に向上させることが目標。 １つの設備稼働の生産性を上げることが全体最適に繋がるとは限らず、工場全体として生産性が上がるカイゼンを検討していくことが必要である。

５．今後の方針・課題

•

•

４．成果

•

３．推進体制19

企業名：株式会社板尾鉄工所
事業内容：産業・建設機械部品の設計・製造及び販売、
産業用車両の設計・製造及び販売
資本金：9,600万円
従業員数：約240名

切削機械・旋盤機械の稼働状況の“見える化”•
生産現場の人手不足や繁忙期に作業指示通りの生産ができな
い等の課題に対応することを目的に、2016年頃からデジタル化に取り組み始めた。
•
2016年から切削機械にIoTを導入し、稼働状況のデータを収集、タイムチャートで“見える化”した。
•
2017年から旋盤の複合化・自動化機械を導入。

２．デジタル化の概要

•
•

•
•

１．企業概要

顧客主導の下、顧客から支給されたIoTのシステムを設備に導入。取得したデータは顧客と共有している。
社内では現場経験者がデジタル化を担当。システム導入当初、現場の“見える化”に対して作業者から抵抗もあったが、社内担当者が現場作業を理解していたことで、現場とコミュニケーションを取りながら導入することができた。

人手を必要とする工数の削減、加工条件の適正化で無駄な動きの削除等に繋がり始めている。
設備の稼働状況を把握しやすくなったことで、管理者の業務負荷軽減に繋がる。

セキュリティ担保のための手間・コスト•
ネットワークのセキュリティ対策。社内ネットワークに設備の稼働状況を取得するネットワークを取り入れたため、セキュリティ対策の手間が省けた。

データ分析のための人材確保•収集したデータを分析できる人材が社内に数名しかおらず、本格的に進めるには、ITの知識を有する人材確保が必要。

現場レベルでの稼働状況の把握•
今後は管理者だけでなく現場レベルでも稼働状況を把握できるようにしたい。各設備のシグナルタワーから稼動情報を拾い、工場内にディスプレイで示す等を計画中。

５．今後の方針・課題

•

•

４．成果

•

•

３．推進体制【事例２】 株式会社板尾鉄工所（石川県）

４．素形材・部品加工業を営む中堅・中小企業におけるデジタル化等の取組事
例
素形材・部品加工業を営む中堅・中小企業において、生産・検査等プロセス又は他社との取引にデジタル技術を活用している事例について、訪問によるヒアリング調査を行い、取組概要及び今後の課題等を明らかにした。ヒアリング調査を行った企業を表 13 に示す。
社名を記載している企業については、本章の最後に取り組み内容の事例をまとめて紹介している。
なお調査対象企業のうち、鋳造メーカーの P 社、鍛造メーカーの㈱メタルアート（滋賀県）、樹脂成形の㈱タカギセイコー（富山県）は大企業に分類される企業規模を有するが、素形材産業の事業特性を考慮し、本章でその現状と課題等について取り上げることとした。
表 13

ヒアリング調査の対象企業（素形材・部品加工業を営む中堅・中小企業）

業種
鋳造
鍛造
プレス
プレス、
樹脂成形
樹脂成形
切削加工
研削加工
縫製
金型
熱処理
ｿﾌﾄｳｪｱ

企業㈱ニノミヤ（愛知県）
P社
Q社㈱メタルアート（滋賀県）㈱樋口製作所（岐阜県）

事業内容
自動車部品
自動車部品
自動車部品
自動車部品
自動車部品

泰東工業㈱（愛知県）

自動車部品㈱タカギセイコー（富山県）
熱田起業㈱（愛知県）
R社
S社㈱山田製作所（愛知県）
トヨタケ工業㈱（愛知県）
T社㈱メタルヒート（愛知県）㈱TERMINALQ（東京都）

自動車部品
航空機部品、試作品
工作機械部品
産業機械、金型、試作品など
精密機械部品、自動車部品
自動車用シート
自動車用バンパー成形用金型
自動車部品等の熱処理製造業向け自動見積もりシステム

20４．１ 製造現場のデジタル化等のきっかけ
今回の調査対象企業の製造現場のデジタル化等のきっかけとしては、おおむね以下の４点が挙げられる。
①公的助成制度の存在
今回の調査では、「生産現場での IoT 導入・活用の意味に気づくまで 5 年近い歳月を要した」という企業や、「とりあえず IoT を導入したものの何からやればいいのかわからず、試
行錯誤を繰り返した」という企業も見られた。また大企業においてすら手探り状態で進めたという例が少なくなかった。そのほか、今回の調査対象企業の中には、「使用している設
備のメーカーが IoT システムを開発したので当該システムを導入した」、「導入すれば周囲から先進的な企業だという評価を得られるだろうと考えた」という動機で IoT を生産現場に導入した企業も見られたが、資金力が限られた中小企業にとっては、先行事例が少なく「何の役に立つのか」がまだ見えにくい IoT や AI などを製造現場等へ導入するにはハードルが少なくない。
その意味では、公的な助成制度は中小企業にとって製造現場のデジタル化等への取り組
みを後押しする大きなきっかけとなっていることがうかがえた。今回の調査対象企業には、
経済産業省の「ものづくり補助金」などの公的助成制度を活用して IoT を生産現場等に導入したとする企業が複数見られた。これらの企業はいずれも生産性向上や品質向上といった成果を出しており、公的助成制度は単なるきっかけとなっているだけでなく、製造現場のデジタル化等とそれに伴う経済的波及効果に大きく貢献しているといえる。
②改善活動の一環としてこれまで我が国の多くのものづくり企業は、製造現場において「徹底的なムダ排除による原価低減」を目指す改善活動を進めることで生産性を大きく向上させてきた。そして一般的に 3S（整理、清掃、整頓）、見える化、標準化の 3 つがこの改善活動の基礎とされる（表
14）
。
表 14

改善活動の基礎（愛知県作成のマニュアルより引用）

3S

3S とは、整理（SEIRI)、清掃（SEISOU)、整頓（SEITON)のこと。
現場がきれいになるだけではありません。
3S は、改善の一番の基本です。コツをつかめば、どんどん進んでいきます。
見える化
正常・異常がわかるようにするのが、見える化です。
3S と見える化は密接な関係にあります。
標準化
標準化とは、守るべき順序を決めること。
作業手順書を作ることもその一つ。作るだけではダメです。広く理解させ、定期的に見直すことも大切です。
出所：愛知県 産業労働部 産業振興課 基盤産業グループ「職場改善推進マニュアル「『ものづくり』は『ひとづくり』～ゆめを持ち挑戦する強いリーダーの育成～」2011 年
https://www.pref.aichi.jp/soshiki/sangyoshinko/0000039289.html

21

今回の調査対象企業の多くが、IoT の導入をこの改善活動の一環として捉えていることがうかがえた。すなわち、人手に頼ってきた「見える化」を IT によって補い、「正常・異常がわかるようにすること」を効率化する取組である。
例えば今回調査した企業の中でも、航空機部品、試作品の切削加工を行う熱田起業㈱（愛知県）は工作機械を IoT に対応させ、工作機械に異常がないか確認するための人数や時間を削減しただけでなく、PDCA サイクルが回しやすくなり、不要な工具の廃棄など整理整頓が進み作業効率の向上に繋がったと報告している。アルミダイカスト製品の P 社は、IoTに対して「投資対効果はあるのか」という社内の反応に対し、まずは生産の進捗状況管理など見える化による成果を示すことで社内の理解を得ていったと報告している。この改善活動の一環としての IoT の活用は、多くの企業においてさらなる利活用に向けた IoT の導入部として位置づけられるように思われる。
また、前章で見た建設機械メーカーの㈱小松製作所（東京都）による、サプライヤーの協力会である「みどり会」会員企業と一体となった IoT の導入によるデジタル化とデータの共有は、この改善活動の一環としてのデジタル化を１社の枠を超えて協力会メンバーにまで広げた取り組みとして注目される。
③人材不足、熟練技能の継承問題
人材不足や熟練技能の継承は、これまでも中堅・中小ものづくり企業の経営を取り巻く課題として「ものづくり白書」などで繰り返し指摘されてきた。特に素形材産業は、重筋
労働や粉塵や暑熱に晒されがちな労働環境が課題視されることが多く、製造現場の環境改
善や作業の自動化に向けた努力が業界を挙げて進められてきた。
また、熟練技能者のいわゆる「匠の技」が活躍する場面も多く、それが世界最高水準ともいわれる日本の素形材の品質を支えてきたとも言われる。しかしながら、昨今では熟練技能者の高齢化と引退が急速に進む中、彼らの持つ暗黙知を文字化、数値化することによって、次の世代に継承させていこうとする取り組みも多くの企業で取り組まれてきた。
今回調査を行った企業の中でも、例えば鋳造メーカーの㈱ニノミヤ（愛知県）は、人材確保難という経営環境の中で、IT を積極的に活用することで製造現場の環境改善や作業の自動化を一層進化させ、熟練技能者に頼る従来のものづくりから、自動化・省力化を徹底したものづくりに移行した事例として挙げられるだろう。また、㈱メタルヒート（愛知県）のように、中身が見えにくく熟練工のノウハウが必要とされる熱処理を、熟練工でなくてもデジタル化によって計画的に行えるよう積極的に取り組む企業も出てきている。
さらに、中堅・中小ものづくり企業にとっては、設計や営業を担う人材の確保も大きな課題となっている。精密金属プレス加工の㈱樋口製作所（岐阜県）は、過去 10 年以上の各種トラブル事象に係る原因、対策、評価のデータを AI に学習させて設計者の支援に活用しているほか、過去のフィージビリティスタディをデータベース化し、営業支援システムを構築して活用している。また、多くの中堅・中小ものづくり企業にとっては、見積り作成
22

作業は勘や経験に頼りがちで、見積もり内容が必ずしも事業計画にリンクせず、作成にかかる作業量・時間が負担になっている例が多い。こうした見積もり作成作業に精密加工メーカーとして課題を感じていた月井精密㈱（東京都）は、システム開発会社の㈱TERMINALQ（東京都）を 2015 年に立ち上げ、AI を活用して効率的に適正な見積もりを作成するサービスを、大企業も含む約 1,500 社を対象に展開している。製造現場のデジタ
ル化のみならず、こうした設計や営業を担う人材を支援するデジタル化の取り組み事例も注目される。
④熟練技能の域を超えた品質の向上、完全自動化への挑戦
急速に技術開発が進展している自動運転技術は、人間による運転と比べ、より安全で円
滑な運転を可能とすることが期待され、将来的には、我が国で生じている道路交通に関する様々な課題を解決することが期待されている 1。今回のヒアリング調査では、この自動運転技術と同様の試みを製造現場で進めようとする素形材・部品加工企業が見られた。
製造現場は過去に比べて大幅に自動化が進んだとはいえ、最終的な作りこみは人間の手で、最終的な検査は人間の目で行うことが一般的である。特に熟練技能が長年重んじられてきた素形材はその典型例といえる。そのような中、IoT によって生産設備からリアルタイ
ムで集められる膨大なデータを人間ではなしえない高速な演算能力で計算し、その結果をロボットの手で最終的に作りこみ、コンピュータの目で最終的な検査を行う。このように、熟練技能の域を超えた品質向上と完全自動化に挑戦する素形材・部品加工企業が現れ始めていることが、今回のヒアリング調査で明らかとなった。
例えば鍛造メーカーの㈱メタルアート（滋賀県）は、IoT で収集されるビッグデータを解析して「この閾値を守れば不良品は出ない」ことを解明したいと取り組む。また金属プレスと樹脂成形を行う泰東工業㈱（愛知県）は、IoT によって成形機から得られる膨大なデー
タからショットごとの成形条件のばらつきを把握し、良品生産のための条件精緻化に活用している。いずれも熟練技能の域を超えた品質向上と完全自動化を目指す取組といえる。
４．２ デジタル化の概要と成果
今回調査を行った 15 社のデジタル化の概要と成果を、以下のように大まかに整理した。
①IoT による「見える化」による改善活動の進化で成果を上げた企業は 15 社中 9 社、②技能の数値化・自動化により人材不足、技能継承問題を解消し成果を上げた企業は同 8 社、③AI の活用、ビッグデータの解析によって、熟練技能の域を超えた品質の向上を目指す、
または完全自動化への挑戦を行うとする企業は同 3 社であった。残りの 4 社については、
なんらかの製造現場のデジタル化には取り組んでいたものの、下表に示した目標、成果を明確に示していない等の企業である。
1高度情報通信ネットワーク社会推進戦略本部・ 官民データ活用推進戦略会議「自動運転に係る制度整備大綱」平成 30 年 4 月 17 日

23

事例の内容をみると、①IoT による「見える化」から着手し、次に②技能の数値化・自動化、そして③AI の活用、ビッグデータの解析と、順を追って取り組むとする企業もあったが、①と②に同時に取り組むとする企業や、①に着手した後に③に着手するという企業、
また②から着手するという企業も見られ、企業の製造現場のデジタル化への取組の流れは一様でないことがうかがえた。
表 15
概要
目標・
成果
事例

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15

調査対象企業のデジタル化の概要と目標・成果①IoT による「見える化」②技能の数値化・自動化③AI の活用、ビッグデー
タの解析

改善活動の進化

人材不足、技能継承問題の解消

熟練技能の域を超えた品質の向上、完全自動化への
挑戦

〇
〇

△
△
△

〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇

〇
〇
〇
〇
〇
〇

〇
〇

※ここでは全ての企業名を匿名とした

４．３ デジタル化の推進体制
IoT による製造現場のデジタル化を進める上では、そもそも生産設備等の回転等の電気信号を取り出し、インターネットを通じてデータを取得する仕組みを用意する必要がある。
近年では当初から IoT に対応した生産設備も商品化されており、設備メーカーから購入して生産現場で活用している例は多い。しかし、商品化された設備をそのまま活用するのではなく、例えば熱田起業㈱（愛知県）のように自社のニーズに合わせて設備メーカーと共同でカスタマイズした例も見られる。
自社主導でシステムを開発したものづくり企業としては、例えば自動車用シートカバーを生産するトヨタケ工業㈱（愛知県）が挙げられる。同社はソフトウェア会社と共同でシステムを開発したが、経営者がもともと大手製造業の IT 部門でシステム開発に携わっていたことも開発にとって有利に働いたものと考えられる。また、「地方企業には IoT や AI に対する意識が高い人材は少ない」と指摘する P 社は、県のコンソーシアムや研究機関から
24

の情報を取り込みながらシステムを自社開発している。人材に限りがある地方において、製造現場のデジタル化に係る課題の１つとしての重要な問題提起ではないだろうか。
４．４ 今後の方針
今後の方針としては、現行のシステムを拡張していくとする意見が多く聞かれた。拡張の方向性としては、①他の生産設備へ、②生産現場から会議室などへ、③連携のために社外へ、の３つのベクトルが見いだされる。
「①他の生産設備への拡張の例」としては、これまで成形機に対応させていた IoT を、さらにロボットなど成形機の周辺機器やワイヤーカット、マシニングセンタ、プレスマシンにも導入しようと検討している泰東工業㈱（愛知県）、AI を検査工程に導入したいと検討している P 社が挙げられる。
「②生産現場から会議室などへの拡張の例」としては、IoT で得られたデータを生産計画に生かせないか検討している泰東工業㈱（愛知県）、設備の保全のための部品発注の自動化と IT による生産計画の作成支援の仕組みを構築したいとしている㈱ニノミヤ（愛知県）、
顧客ごとの原価管理に活用するなど生産管理システムとの連携を考えている㈱山田製作所（愛知県）の取り組みが挙げられる。
「③連携のために社外への拡張の例」としては、将来的な海外からの直接受注に向け、IoT
を他社と連携するための情報共有ツールとしたいとする熱田起業㈱（愛知県）、異業種の切削加工メーカーとのデータ連携に取り組み始めている㈱山田製作所（愛知県）の取り組みが挙げられる。また、社外ではないが、㈱樋口製作所（岐阜県）は、作業者が作業指示書と異なる材料を投入すると自動的にプレスマシンが停止するシステムを、国内工場だけでなく米国工場にも導入しようとしている。中小企業の国際展開が進展するにつれ、同社の様に自社のシステムを海外工場にも適用していく動きが進展していくものと思われる。
４．５ デジタル化を進める上での課題（１）社員のデジタル化への抵抗
製造現場のデジタル化を進める上での課題として多く聞かれたのが、社員のデジタル化に対する抵抗である。この抵抗には、製造現場によるものと、管理職や経営陣によるものとに二分される。
前者の製造現場による抵抗の理由は、「監視されるのが嫌だ」というものであり、複数の企業から聞くことができた。そしてその抵抗感は特にベテランの作業員において強いことがうかがえた。熱田起業㈱（愛知県）では、こうした抵抗を示す作業者に対して、あくま
で現状を把握して改善を考えるためのツールであるとの理解を得ることに成功しているが、この問題に悩む企業は少なくないようである。
管理職や経営陣による抵抗は、一言でいえば「自分が慣れ親しんできたやり方を否定されたくない」というものである。例えば、今回のヒアリング調査で聞いた事例であるが、25

タブレットを用いた日報情報の入力システムを導入しようとしたら従来の紙への記入にこだわる役員や管理職から抵抗にあったとか、父親から経営を引き継いだ社長が IoT を導入しようとしたら引退した父親が怒鳴り込んできたといった話は珍しいものではない。製造現場のデジタル化には、こうした摩擦やしがらみを超えていく難しさが伴うことを今回の調査で実感させられた。
また、抵抗ではないが、従業員の無関心やデジタルに対するリテラシーの低さも課題として挙げる企業も見られた。
（２）取引先からの協力・理解
従来の目視による製品検査から、AI による自動検査に移行すべく実証を進めている P 社
は、実用化の可能性を大きく見込んでいるが、目視による検査を継続せざるを得ない現状にある。
「なぜ、そのように AI が判断しているのか」、その仕組みを顧客に対して説明できず、顧客の理解を得るのに多くの時間がかかっているためだが、こうした悩みを抱える部
品サプライヤーは同社だけではない。検査工程の AI 活用への移行は、部品サプライヤーにとって大幅なコストダウンに繋がるだけでなく、顧客にとっても歓迎すべき改善となりうる。したがって、顧客が AI をすでに導入し、そのリテラシーを有しているのであれば、部
品サプライヤーの AI 活用を推奨、支援するような体制を取ることが有効ではないかと考える。
４．６ デジタル化等への取組の先進事例
今回の調査で把握したデジタル化等への取組事例を、28 ページ以降に示す。

26

５．まとめ今回の調査では、自動車や建設機械関連の製造業、そして、それらを支える金型などの素形材企業を調査対象とした。これらの企業は、大量生産型の自動車産業と、多品種少量生産型のそれ以外とに大きく分けることができよう。ただし自動車の中でも二輪車はやや性格を異にしている。ヒアリング調査結果より、調査対象企業のものづくりと製造現場のデジタル化等の特徴について以下のようにまとめてみた。
典型的な大量生産型の自動車産業では、我が国では「カンバン方式」に代表される「見える化」や「無駄とり」による徹底した生産管理が早くから導入され、成功を収めていたことから、改善活動の進化系としての IoT 導入に対する関心はさほど高くないことがうかがえた。どちらかといえば、彼らの強い関心は、技能の数値化・自動化、および AI の活用、
ビッグデータの解析であるように見受けられる。ただし IoT、AI の活用は完成車メーカー
でも発展途上の段階にあることから、サプライヤーに対してデジタル化のビジョンを示す
までには至っていない。それ故、デジタル化の導入度合いによって、中小企業が競争環境上の不利な扱いを受ける段階とまではいえないだろう。しかし、中長期的には、システム
開発や設備投資のための資源が潤沢な完成車・Tier1 メーカーと、Tier2 メーカー以下における投資格差や、デジタル化に対する意識の温度差には留意する必要がある。顧客のデジタル化が飛躍的に進めば、中小企業もその潮流からは避けられないだろう。
一方、多品種少量生産の建設機械や試作品、金型などでは、熟練技能の要素が多く伴い、自動車ほどには「見える化」や「無駄とり」は徹底されていない。このため改善活動の余地も自動車に比して大きく、その進化系としての IoT の導入に対する関心が高いことがうかがえた。こうした中で目覚ましいデジタル化を進めているのが、建設機械の小松製作所と同社のサプライヤーであるみどり会会員企業である。ただし、他の調査対象企業からは、設備メーカーからの推奨で IoT に対応した生産設備を導入したものの、有効な活用方法が見いだせない、もしくは、何をすべきか方針が定まらないといった声が聞かれる等、まだ取り組みは途上にある企業が多い。
二輪車についても多品種少量生産型であり、ものづくりと製造現場のデジタル化等の特徴も中小企業に近い要素が見出される。E 社のみの事例ではあるが、デジタル化に向けた開発を自社で行い、さらにその成果はサプライヤーに示していく意向であり、調査対象とした自動車企業とは異なる特徴を示している。
製造現場のデジタル化を支援していく上では、こうした産業毎の特性や実態を踏まえたアプローチが重要であると思われる。

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企業名：株式会社ニノミヤ
事業内容：鋳造部品製造、MC、NC切削加工
資本金：2,400万円
従業員数：142名

自家発生材料の自動搬送• ロボットクレーンを使った原材料（スクラップ、堰等）の自動計装シ
ステムを採用。このうち自社で発生する材料（堰）については、「破砕～砂落とし～材質別仕分」の工程を自動化するシステムを自社主導で開発。現在ではこれが業界標準に。
自動計算に基づく副資材の自動投入• 溶湯をユーザーが要求する成分に調整するために必要な各種副資材を、自動計算によって適正な量を電炉に自動投入。
溶湯の注湯データの集計、管理• 溶湯の鋳型への注湯を完全ロボット化。
• 鋳型への注湯の日時、重量、時間、速度、歩留まり率のデータを
製品の品番ごとに計測、管理。
鋳物砂管理の自動化• 鋳物砂のリサイクルの工程において、検査データに異常値が認められた場合は、自動的に該当する砂を除去。

２．デジタル化の概要

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１．企業概要【事例３】 株式会社ニノミヤ（愛知県）

溶解を、コークスを熱源とするキュポラから、熟練技能者を必要としない電気炉に転換したことが自動化とデジタル化のきっかけ。
社長と専務、工場長がデジタル化を推進。今後はITの専門部署の設置も想定。

熟練技能者に頼る従来のものづくりから、自動化、省力化を徹底したものづくりへの移行を実現。

設備の保全のための部品発注の自動化• 鋳物工場の設備で、定期的な交換が必要な部品は多岐に及ぶ。
各部品の納期と交換周期をデータベース化し、部品交換遅れを防止する為に、自動的に部品発注のアラームを出すしくみを構築する。
また過去購入履歴も合わせて入力し、見積もり価格が適正である
かをチェックする事務作業の合理化にも取り組みたい。
生産計画の作成補助• 現状１から人手による生産計画の作成作業を、ITが支援できる仕組みに作り上げたい。

５．今後の方針・課題

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４．成果

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３．推進体制検査工程の見える化•
検査する製品、作業者、作業時間のデータをサーバに蓄積して見える化し、作業者ごとの作業進捗や離席状況等を把握、作業効率を向上させた。
•
また、どの検査工程で何の不良が発見されたのか、何の在庫がどこにどの程度あるのかの見える化も実現。

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企業名：株式会社メタルアート
事業内容：熱間鍛造品製造（主に自動車部品）
資本金：21億円4,348万円
従業員数：1,163名（連結）

試作一発立ち上げでの量産化•
3D-CAD・CAE解析・高精度3Dスキャナの活用による開発期
間短縮とサイマルテニアス・エンジニアリング活動を積極的に展開。
これにより試作一発立ち上げでの量産化を可能に。
金型寿命の予測•
従来は職人のカン・コツに頼っていた金型の使用可否判定をデジタル化。
非常に判別しにくい寸法不良の発見•
鍛造工程で行う工程内抜き取り検査にて高精度3Dスキャナによる画像検査を採用。
トレーサビリティ•
自動車のトランスミッション部品に二次元バーコードを直接焼き付
け、製品ごとに材料から出荷までどのような加工条件で作られたものであるのか追跡できる仕組みを構築。
良品条件の常時監視策としてIoTの活用•
2019年4月から本格稼働した新工場にて、ロボットを用いて鍛造から熱処理、検査、出荷まで無人化されたラインを実現。
•
この新工場で生産する全ての部品について、1製品につき200点の鍛造条件のデータ収集とIoT活用での変化点管理により、品質保証を実現を目指す。

２．デジタル化の概要

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１．企業概要2019年4月に「未来創造部」が発足。開発、生産技術に携わっていた社員9名で構成。
同部はマーケティング調査に基づく営業を行うことを主な目的とするが、当社のIoTの活用についても担当。

開発リードタイムが大幅短縮
金型寿命が約1.5倍となり大幅なコスト低減に

ビッグデータの解析•
新工場でのIoT活用で扱うデータ量は、月間15万個×200点と膨大なものになる。このためビッグデータの解析が必要となるが専門人材が不在であるため、滋賀大学のデータサイエンス学部と共同研究を2019年から開始した。
•「この閾値を守れば不良品は出ない」ということを解明したい。そのためには良品が生産されている間でもデータを監視し続ける必要性を認識。

100%の完全品質保証が目標

５．今後の方針・課題

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４．成果

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３．推進体制【事例４】 株式会社メタルアート（滋賀県）

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企業名：株式会社樋口製作所
事業内容：精密金属プレス加工など
資本金：2,000万円
従業員数：198 名

生産状況のモニタリング•
本社工場で保有するプレスマシン16台
すべてがIoTに対応し、稼働状況を監視。
•
作業者が作業指示書と異なる材料を投入した場合、自動的にプレスマシンが停止するシステムも用意。
•
米国工場でも同じシステムを導入する予定。
•
自社製作の生産設備からはデータを自動収集できる仕組みを予め用意。
金型のメンテナンスの最適化•
金型内に各種センサを設置してデータを記録。最適な金型のメンテナンスに活用。
人材育成•
作業標準などの社員のe-ラーニングの評価履歴をシステム上で管理。
•
過去10年以上の各種トラブル事象に係る原因、対策、評価のデータをAIに学習させ、FMEA（Failure Mode and EffectAnalysis）の作成支援に活用する為のプロトタイプを開発。
トレーサビリティへの対応•レーザーで部品にQRコードを印字し、1個単位でトレースすることが可能。

２．デジタル化の概要

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１．企業概要IoT システムは、ほぼ自社でデータ取得～見える化まで開発。
AI システムのフレームワークは、外部との共同開発

IoT、AIを生産現場に実際に展開し始めてから1年半、これまでの成果は、プレス稼働率10%向上、流出不具合37%減少、工程内不具合9%減少。

資金不足•
資金が不足しているため、新しいプレス
マシンを入れるか、ITに資金を投じるかが悩み。
顧客への訴求価値をいかに出すか•
IoT、AIの活用による生産性の改善、原価の低減だけでは顧客は評価しない。顧客に対する訴求価値を現状では出せないことが課題であると認識。
•
異業種とのマッチングを強化し、スピードと資金力も兼ね備えることによって、Maas(Monozukuri as a Service)に挑戦していきたい。

５．今後の方針・課題

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４．成果

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３．推進体制

営業支援システム• 過去のフィージビリティスタディの結果をDB化し、顧客からの質問についてキーワードを入力して検索すればそれに近い図面が表示され、選択すれば当時の懸念事項などが表示されるシステムのプロトタイ
プを開発（※社内でのみ使用可能）。

【事例５】 株式会社樋口製作所（岐阜県）

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企業名：泰東工業株式会社
事業内容：金属プレス、樹脂成形による自動車部品製造
資本金：4,500万円
従業員数：277名•••

IoTの導入は製造部が主導。
製造部の関心事項は生産状況の監視よりも、いかにIoTを活用
して品質を向上させるかだった。カンとコツに頼っていた樹脂成形の改善策をIoTで導き出せないかと考えた。
当社は成形機を特定のメーカーの製品に統一しており、IoTシス
テムはこの成形機メーカーと共同開発。成形機メーカーとの共同開発のため、詳細な成形条件のデータ取得が可能なシステム開発が可能となり、しかも一気に工場内のIoT対応可能な成形機をシステムに接続させることが可能に。

３．推進体制IoTによる成形機からの成形条件のデータ収集•
IoTにより成形機から1ショットごとに40項目に及ぶ成形条件のデータを収集するシステムを構築。ショットごとの成形条件のばらつきを把握し、良品生産のための条件精緻化に活用。
•
現在29台の成形機にシステムを導入。
樹脂材料の乾燥状態の管理に対するIoTの導入•
厳密に乾燥を行う必要のある樹脂材料について、樹脂乾燥機を改造してIoTを導入、樹脂そのものの温度を測定。

２．デジタル化の概要

•
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•

１．企業概要IoTの導入後、不具合発生はほぼゼロに。成形条件を安定化させることが可能に。
収集データの傾向管理を行うことで保全作業に入ることができる
ようになり、生産の稼働状況も安定。
ペーパーレス化により日報の書き損じなどのミスがゼロに。
夜勤の従業員の作業状況の見守りにも効果あり。

成形機の周辺機器へのIoTの導入•
ロボットなど成形機の周辺機器にもIoTを導入し、良品生産のための条件をより精緻化させたい。またデータを成形の段取り計画
やPDCAサイクルの高速化に生かしていきたい。
•
しかし、周辺機器からいかにデータを取り出すかが課題。
成形機以外へのIoTの導入•
金型の内製に用いているワイヤーカット、マシニングセンタもIoTに対応できないか検討中。
•
当社は金属プレス部品に樹脂をインサート成形して部品を生産している。成形機だけでなく金属プレスマシンもIoTに対応できな
いか検討中。
生産計画立案への活用•
IoTで得られたデータを生産計画立案に生かせないか検討中。
ビッグデータの解析のための人材確保•
収集するデータが大きすぎタイムリーに解析しきれない状況。今後
はデータ解析を行う専門人材の確保育成が必要。
中国工場へのシステム導入•
中国工場にも同じシステムを導入したが、中国政府の規制により日本からのモニタリングができない。

５．今後の方針・課題

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４．成果

【事例６】 泰東工業株式会社（愛知県）

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企業名：株式会社タカギセイコー
事業内容：成形品事業 （プラスチック製品及びその金型の製造）、一般通信機器端末及び損害保険商品の販売・自動車等の販売及び修理等
資本金：2,114百万円
従業員数：連結2,959名、単体879名

射出成形機・塗装用ロボットの稼働状況の“見える化”•
１つの工場で射出成形機と塗装用ロボットにIoTを導入し、稼働状況の“見える化”に取り組んでいる。

現場からの要望によるデジタル化•作業実績の収集・管理は手書きの日報で行われていたが、現場に派遣社員や外国人労働者が増えたことで、正確な情報の把握・管理が難しくなってきた。正確な情報をタイムリーに収集する為に、現場管理者からデジタル化による管理を要望する声が上がっていた。
•
これをきっかけに２つの工場において、作業が完了した製品の個数を入力できるタブレットを作業台に設置。作業進捗をリアルタイ
ムで正確に把握できるようにした。

国内生産の高度化に向けたデジタル化の推進•
製造業の海外移転が進む中、経営トップ層は“国内生産の高度化”という意識の下、デジタル化にも積極的に取り組んでいく方針を示している。

２．デジタル化の概要

•
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１．企業概要

7名程の社員が外部ベンダーと連携しながら実施。
基幹システムを補完するシステムの一部は、開発を外部に委託しているものもあるが、基幹システムとの連携は基本的に社内で対応している。

正確な作業実績がリアルタイムに把握できるようになり、管理業
務の負荷軽減に繋がった。
デジタル化の取り組みは、始めたばかりであるが、デジタル化の有効性を感じて、積極的に取り組む雰囲気が醸成されつつあり、効果を確認しながら社内へ展開していく予定にしている。

••

現場で発せられたデータをもとに、生産設備の短期間の停止（所謂“チョコ停”）を体系的に把握・改善することで生産性を向上させていく方針。
ロボットやIoTに関わる人材不足が課題。現在デジタル化を推進する部署が外部ベンダー
や各部署と連携しながらデジタ
ル化に取り組んでいるが、各部署にデジタル関係の知識を持った社員の育成にも取り組
同社工場の外観んでいく。

５．今後の方針・課題

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４．成果

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３．推進体制【事例７】 株式会社タカギセイコー（富山県）

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企業名：熱田起業株式会社
事業内容：航空宇宙産業向け部品等の切削加工
資本金：1,500万円
従業員数：39名••「コネクトプラン」の稼働情報画面を、各責任者のPCから、いつでも確認できるように設定。
稼働率を会議の場で共有し、稼働状況の分析、改善の取り組
みについて議論。

３．推進体制オークマの「コネクトプラン」を導入•
工作機械メーカーのオークマが開発したIoTシステム「コネクトプラン」（写真）にて、主に試作開発品を切削加工する7台の工作機械を接続。
•
工場長は端末を通じて得られる稼働状況のデータをリアルタイ
ムで確認しながら作業者の最適な配置を決定している。

２．デジタル化の概要

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１．企業概要他社との連携のためのツール化•
将来的には海外の仕事を直接受注できることが目標。これを実現するために、IoTを他社と互いに連携するためのデータ共有ツールとして活用していきたい。
IoT導入に際しての現場からの反発•
IoT導入に際しては「監視される」という意識から現場からは反対
意見も上がった。IoTは個人の監視のためではなく、現状を把握して改善を考えるためのツールであるとの理解を現場から得ることが重要。

５．今後の方針・課題

管理者の負担の削減
かつては機械に異常がないか工場内を工場長や管理職が回って•確認していた。しかし工作機械がIoTで繋がり稼働状況が事務所から見えるようになると、見回りの人数や時間を減らし、重要度の高い業務に集中できるように。
作業効率の向上•
今まで見えなかった数字が第三者、管理者、間接要員に見えるようになったことでPDCAのサイクルが回しやすくなり、不要な工具の廃棄など整理整頓も進み作業効率が向上。
工作機械の稼働率の向上•
工作機械の稼働率が上がったことで、新しい仕事に取り組む余裕が生まれた。この結果、試作開発の仕事の受注を増やすことができ、売上が増加。

４．成果【事例８】 熱田起業株式会社（愛知県）

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砥石の摩耗状況の分析、適正な交換タイミングを予知•
IoTによりあらゆるデータを取得することができるが、目的に応じて必要なステップを踏むことが必要だと考える。
•
砥石の摩耗状況を把握・分析するためのデータは一部の研削盤からのみ取得している。現在、データの蓄積・分析により砥石の適正な交換タイミングを予知するために摩耗状況を分析している段階。まず一部の機械で試行して成果を上げてから、他の設備にも導入していく方針。

現場のあらゆる場所で稼働状況を“見える化”•
NCに対応していない古い設備を除く全ての研削盤にIoTを導入し、稼働状況をリアルタイムに把握できるようにした。
•
取得したデータは工場内の各所にあるモニターに映し出されている。
研削盤の稼働状況を映し出すモニター

企業名：株式会社山田製作所
事業内容：精密機械部品、油圧部品ポペット・プランジャ・ス
プールの製作、各種自動車部品、プレス部品、各種電動工具
部品の研削、円筒研削加工・センターレス・内面研削加工・平面研削加工・NC施盤加工
資本金：1,000万円
従業員数：約40名

２．デジタル化の概要

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１．企業概要2014年、現社長の就任をきっかけに、トップダウンで加工工程の標準化・自動化を進めてきた。IoT化については、愛知県中小企業中央会の元指導員より無償で指導頂く等しながら進めている。
先代まではベテラン従業員の勘やコツに頼ったやり方だったため、社内からは反発もあった。

自動化を進めることで、これまで勘やコツに頼っていた自社のノウハ
ウを明確にすることができ、他社と共有すべき情報、自社内で守るべきノウハウを区別することができた。
蓄積したデータの一部を活用することで、切削加工メーカーと連携してデータで双方の強みを活かした製品加工に取り組み始めている。

設備データと生産管理システムの連携•
研削盤と製品の寸法を確認する測定器をタブレットと接続することで、どの研削盤で誰が何を加工しどのような稼働状況にあるのか自動的に収集する予定。将来的には見積り工数と実際の個数を比較して顧客毎の原価管理に活用する等、生産管理システムと連携させ、予実管理の定着化を実現させたい。

生産性向上による受注増•
デジタル化や自動化を進めて生産効率を向上させることで、受注を増やしていく方針。中小企業が生き残っていくためには、生産性を向上させることが必須だと考える。

５．今後の方針・課題

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４．成果

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３．推進体制【事例９】 株式会社山田製作所（愛知県）

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企業名：トヨタケ工業株式会社
事業内容：自動車内装用シートカバーの製造、自社ブランドの企画製造
資本金：3,000万円
従業員数：約100名（※従業員の約7割は女性）

ミシンの運転状況の“見える化”•
約10台のミシンのモーターにセンサーを装着。モーターのポートから電気信号を取り出してミシンの電源のオン・オフ、針数、縫い終わった際の糸切りのデータを取得し、クラウドへ蓄積。Wifiでパソコンとスマホからミシンの運転状況を確認できるよう“見える化”した。
作業現場

作業者のモチベーションのためのデジタル化•
自動車カバーは1台あたり約300のピースが縫い合わされており、裁断工程で生じた各パーツのサイズの微妙なずれを調整しながら縫い合わせる技術が求められる。多品種小ロットなこともあり、ロボット化が難しい。また各作業者の集中力やシフト等によって作業効率にばらつきが出やすい。
•
こうした環境の中、作業者のモチベーションを向上させ、働きやすい環境を準備するために、デジタル化を推進した。

２．デジタル化の概要

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１．企業概要IT関係に精通する経営者主導の下、製造業のIoTソフトウェア
を開発・提供するベンチャー企業と共同で推進。

縫う時間を短縮するのではなく、布を設置する、裏返す等の付帯作業の時間を短縮するよう働きかけたことで、品質を落とさず生産性を向上させることに繋がった。作業時間におけるミシンの可働率が19％から22％に向上する作業者も見られた。（平均的な可働率は20～30％。）
従来はライン単位で凡その把握しかできなかった作業状況を個人単位で把握できるようになり、作業者のモチベーション向上に繋がった。

データ分析の人材不足•
蓄積したデータについて本格的に分析するための人材が不足している。また分析の項目を変更する際、都度協業するベンチャー企業での設定が必要なため時間と手間がかかる。

自己成長や達成感を得られるような現場づくり•
客観的データにより作業者に気づきを与えることで、自己成長や達成感を得られるような現場にしていきたい。どんなデータが欲し
いか等、若い作業者の意見も積極的に採用していきたい。

５．今後の方針・課題

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４．成果

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３．推進体制【事例１０】 トヨタケ工業株式会社（愛知県）

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企業名：株式会社メタルヒート
事業内容：真空熱処理
資本金：1億円
従業員数：61名

熟練工のノウハウや炉の管理技術を収集蓄積•
中身が見えにくいという熱処理の特殊性からくる技能伝承の難し
さと、国内市場の減少を補う海外展開が急務という２つの課題に直面。
•
23基の熱処理炉のうち3基をIoTに対応させ、熟練工のノウハウ
や炉の管理技術を収集蓄積。熟練工でなくても計画的に熱処理を行うことを可能に。
•
うち1台の新型炉は、温度分布、冷却圧力、真空度など様々なパラメーターを記録し、クラウド上でリアルタイムで遠隔地から見ることも可能。この技術を活用した、将来の海外展開と本社による海外工場の集中管理も想定。

２．デジタル化の概要

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１．企業概要

社員全員の熱処理技能士資格の取得や工場内の様子をカメラ撮影しユーザーに見せるなど、「安心の見える化」に向けた社内体制を整備。IoTはこの「安心の見える化」の一環で推進。
新型炉は「ものづくり補助金」を活用して導入。

熟練工でなくても計画的に熱処理を行うことが可能に。
IoTに対応させることによって古い熱処理設備も陳腐化せず活用可能に。

コアコンピタンスの秘匿•「安心の見える化」が当社のキーワードとはいえ、コアコンピタンスの部分は秘匿に。

トレーサビリティ等への対応•
ユーザーからの要望が強いトレーサビリティへの対応が課題。
•
また現状ではニーズは顕在化していないが、特定のユーザーとの熱処理工程のデータ共有も検討。

技能伝承のためのデータ活用•
現状では技能伝承に向けたデータ活用が十分とは言えず、今後の積極的な活用が課題。

５．今後の方針・課題

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４．成果

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３．推進体制【事例１１】 株式会社メタルヒート（愛知県）

６．参考資料（アンケート調査票）

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