平成２９年度「調査・研究事業」

中小製造業のための「IoT導入実務を支援する実践的マニュアル」の研究・開発

報告書

平成30年2月
一般社団法人

広島県中小企業診断協会

目次
ページ
はじめに ----------------------------------------------------------

1

第１部：中小製造業の現状

5-----------------------------------------

第２部：IoT 導入・活用実務の基本ステップ
Step-1 企業の成長戦略選択--------------------------------------

11

Step-2 IoT 活用戦略策定----------------------------------------

27

Step-3 IoT 導入------------------------------------------------

49

Step-4 IoT 運用-------------------------------------------------

79

第 3 部：サポートアイテム
Support-1 IT 体制整備
1.人材育成---------------------------------------------------

2.IoT 導入資金確保
3.支援機関活用94-------------------------------------------

99-----------------------------------------------

102

Supprt-2「IoT 活用事例集」-------------------------------------

105

第 4 部：IoT アンケート調査結果------------------------------------

119---------------------------------------------------------

135

おわりに

はじめに
１．研究の背景IoT/Big-data/AI 等のデジタル技術は急速に進展しており、ビジネスや日常のあらゆる場面で大きな変革をもたらす。特に IoT は、事業変革の有効な手段として事業規模を問わず事業者の関心が高い。その背景には、IoT デバイスの低価格化、クラウドサービスの充実、通信インフラの普及などによる、経営資源面の IoT 導入のハードルの大幅な低下、中小企業に合ったスモールスタートの容易化がある。志のある中小企業にとっては変革と成長の大きなチャンスを迎えている。
しかし、日本の IoT 産業は黎明期にあり、大手メーカーやベンダーを中心に手探りの状
況にある。また IoT の導入・運用には、システムの他、デバイス、ネットワーク、データー分析など非常に幅広い分野に関する知識が必要で、日本の IoT 普及には、人材育成など課題がある。
IoT の活用に関心のある中小企業者にとっては、「どこから手を付けてよいかわからない」といった状況である。また、支援をする立場の中小企業診断士にとっても同様の状況である。

２．研究の狙い
本研究会の基本的な問題意識は、今後事業者の課題解決や競争力強化に不可欠と期待される IoT が、中小製造業のモノづくりの現場で、どのように活用できるか、その可能性を探ることである。研究の具体的な成果物として、「IoT 導入実務を支援する実践的なマニ
ュアル」を作成し公開する。IoT の導入・活用に関心のある中小製造業者、及びその支援をする中小企業診断士の双方を対象に、IoT に特別の専門的知識がなくても、IoT の導入・活用をスムースに取り掛かれるよう、その案内板として本マニュアルを提供する。

３．本研究における IoT の定義
IoT(Internet of Things)は一般的に、現実空間(機械設備など)が各種のセンサーを介して、仮想空間(インターネット上のクラウドサービス等)とつながるシステムと定義される。本事業もその定義に従う。
尚、インターネットを使わない工場内で完結するネットワーク、クラウドサービスを活用しない自社サーバーやアプリ活用のシステムは、本研究の対象としない。

４．マニュアルを構成する IoT プロセスと要素技術
次の IoT の 4 プロセスと関連する 5 要素技術を組み合わせて、マニュアル化を行う。
IoT プロセスと要素技術(備考)IoT 要素技術⑤セキュリティは IoT プロセス①～④全体にかかる。
マニュアルの対象とする事業者の IoT 導入ポテンシャル
IT 化の取組み、IoT への関心の高さなど、IoT 導入ポテンシャルをもった中小製造業者
をマニュアルの対象とする。
◇事業者の IoT 導入ポテンシャルのイメージ
・経営者が、IoT の活用に強い関心を持つ、又は IoT システムの導入を検討している。
・経営者・社員に、情報処理、ITC などの資格や同等の知見を持った IT 人材が居る。
・経営者が、既に何らかの IT システムを導入し活用している。
マニュアルの対象とする IoT 技術レベル
マニュアル対象とする IoT 技術レベルとして、下表の IoT 成熟度 Lev１に的を絞る。
IoT 成熟度レベル

Lev1:モニタリング&可視化～センサーデーター収集・活用
Lev2:制御～通知、遠隔操作、制御
Lev3:自動化～機械学習・深層学習活用、予知分析、予知保全
Lev4:最適化～人工知能(AI)、カスタマーエクスペリエンス(CX)
Lev5:自律性～自動運転、自律分散、システム間協調(出典：「IoT エンジニア養成読本」2017

P80)◇Lev1 の具体的な IoT 活用イメージ
・製品検査：製品の数値や画像データーを収集・可視化、検査の効率化等に活かす。
・稼働分析：機械設備の稼働データーを収集・可視化、設備稼働率向上等に活かす。
・工数分析：作業者の行動データーを収集・可視化、IE、原価低減等に活かす。

５．マニュアルの概要
第１部：中小製造業の現状
中小製造業の問題・課題、現状、IT/IoT の活用の現状等を分析整理した。
第２部：IoT 導入・活用実務の基本ステップ
マニュアルの中核部分は、次の 4 ステップで記述した。
Step-1 企業の成長戦略選択～内外環境変化を踏まえた短期・中長期の経営戦略、経営課題の抽出などの手順・ポイントを記述した。
Step-2 IoT 活用戦略策定～経営課題の解決に当たって、IT 能力・経営者の IoT 導入意
欲・経営体力等を踏まえ、どのような IoT システムが求められ、期待効果はどの程度か、導入可能性の判断、IoT 導入の効果等の目標設定、IoT 導入課題の抽出と対応などの手順・ポイントを記述した。
Step-3 IoT 導入～上述の IoT の 4 つのプロセス毎に、5 つの要素技術を選択・導入・設置の手順・ポイントを記述した。
Step-4 IoT 活用～運用・効果検証・課題抽出・更新の手順・ポイントを記述した。
第３部：サポートアイテム
Support-1 IT 体制整備～IoT の導入・運営に必要な経営資源の確保について、人材育成、資金確保、公的支援機関の参考情報を記述した。
Support-2 IoT 活用事例集～IoT を導入して経営改善に効果を上げた、国内の複数の企業の事例を紹介した。
IoT 導入支援マニュアルの全体像

第４部：IoT アンケート調査結果
マニュアル活用の対象企業の中小製造業の実態を把握するために、広島県、山口県の中小製造業の経営革新に前向きと見られる 72 社に依頼し、アンケート調査を実施した。
その回答企業 36 社の結果を整理した。
◇DevOps(Development/Operations)によるシステム開発の進め方
従来の IT システム構築では RFP(システム要件書)を作って専門業者に委託し実施することが多い。IoT の導入は、業界・事業者共に成長途上の現段階では、事業者と専門業者が連携し、継続的に改善できる形で実施する必要がある。DevOps によるシステム開発の進め方
は、完成物納品・受領ではなく、[IoT 戦略→導入→効果測定→改善策検討→再導入]を繰り返しながら有効な業務改善につなげる形となる。本マニュアルもその考え方に従っている。
６．マニュアルの使用法【サマリー】：左枠上部に、パネルの概要が記載されている。
【理論】：左枠に、各パネルの課題を解決する上での理論的枠組みが記載されている。
【実際】
：右枠に、
【理論】で説明した考え方に沿って、具体例などが紹介されている。
【チェック項目】：右枠上部に、利用者が作業の進捗を確認できるよう、準備すべきデー
ター(INPUT)、作業内容(PROCESS)、成果物(OUTPUT）の項目が記載されている。
【用語】：左枠下部に、パネル中の専門用語で、その定義が解説されている。
【コラム】：右枠下部に、筆者が収集したパネルに関するエピソードやトピックスに関連する事項が紹介されている。
本マニュアルが、中小企業診断士や支援機関の方々が、中小製造業者と二人三脚で IoT導入を進める上での、手助けとなれば幸いです。
平成 30 年 2 月
一般社団法人 広島県中小企業診断協 IoT 研究会
安藤 光昭 （IT ストラテジスト/IT 企業経営）
岸本 実（中小企業診断士）～研究会代表

栗山 琢次 （中小企業診断士）
佐伯 昌之 （中小企業診断士）
髙山 洋佑 （中小企業診断士）
田村 善光 （中小企業診断士/弁理士）
丸田 稔（中小企業診断士/IT 企業経営）

村田 良輔（ウエブマーケティング/IT 企業経営）

第１部
中小製造業の現状と課題＜マニュアル全体像＞

1.日本の製造業の現状
日本の製造業は、戦後の焼け野原から急速に発展し、一旦は米国に次いで世界第 2 位の経済大国になった。その主な要因は、生産ライン設備や段取り作業のカイゼン、生産管理や、品質管理の研究、後継人材の育成など、たゆまざる生産性向上の取り組みの成果である。
一方、世界的なモノの充足に伴い、価値観の多様化、モノからコトへの本質追及の流れ、
2017 年はデジタル元年とも言われるデジタル化の大きなトレンドがあり、日本の製造業は、それらの変化に対応すべく、質的な転換が求められている。
GDP 上位 5 カ国
順位

国

ＧＤＰ

人口

１

米国

１８兆５６９１億ドル

約３億１９０５万人

２

中華人民共和国

１１兆２１８２億ドル

約１３億６７８２万人

３

日本

４兆９３８６億ドル

約１億２７０６万人

４ドイツ

３兆４６６６億ドル

約８０６８万人

５イギリス

２兆６２９１億ドル

約６４７１万人

２．日本の製造業の課題（１）生産性向上への対応
上述のように、日本全体の GDP は世界第 3 位であるが、主要先進 35 カ国で構成されるOECD(経済協力開発機構)加盟諸国の国民１人当たり GDP は世界 17 位(2016 年)と先進国の中では低い水準になる。
その要因は、生産性の低さにあり、その向上が課題である。
1 人当たり GDP 上位 20 カ国
順位

国

１人当たりＧＤＰ

順位

国

１人当たりＧＤＰ１

ルクセンブルク

１０３，３５２ドル

１１

ドイツ

４８，９８９ドル

２

アイルランド

７２，７７２ドル

１２

オーストラリア

４７，７７０ドル

３

スイス

６３，７３９ドル

１３

ベルギー

４６，７０１ドル

４

ノルウェー

５９，３５０ドル

１４

カナダ

４４，０２５ドル

５

米国

５７，５９１ドル

１５

フィンランド

４３，３６３ドル

６

オランダ

５１，２８５ドル

１６

英国

４２，６５１ドル

７

アイスランド

５１，１２２ドル

１７

日本

４１，５３４ドル

８

オーストリア

５０，６８８ドル

１８

フランス

４１，４９０ドル

９

デンマーク

４９，８１０ドル

１９

ニュージーラン３８，８３３ドルド
１０

スウェーデン

４９，４１０ドル

２０

イタリア

出典：日本生産性本部：労働生産性の国際比較 2017 年版

３８，３２８ドル

（２）人材不足への対応
あらゆる業界で人材確保が課題になっており、製造業も例外ではなく、経済産業省が 2016
年に調査した結果によると、人材確保について約 8 割が課題と認識、約 2 割がビジネスにも影響している。特に確保が課題である人材としては、5 割超が技能人材をあげている。
製造業の今後の対策として、「IT の活用などによる効率化」「ロボットなどの導入による省力化」に取り組むとした回答が合計 4 割を超えた。今後は IT やロボットを活用した合理化・省力化が必須となる見込みである。

出典：2017 年ものづくり白書

３．IT/IoT の活用
各種のセンサー、通信機器、ソフトウエアー等の IT 媒体の低価格化が進んでいる。現在
では製品や機械装置にセンサーを取付け、インターネットを介して、生産状況を監視した
り、故障を予測するなど、新しい取り組みが容易に行えるようになった。
IT/IoT の活用は、上述の、生産性向上や人材不足の課題解決には、不可欠な技術と言える。主要各国では、IT/IoT などの新たな技術を使い、製造業全体の“スマート工場化”を目指している。
・ドイツ：第 4 次産業革命（インダストリー4.0）は AI 及び IoT を用いることによる製造業の革新を行い、工場全体の効率的な稼働を実現するものである。産官学で 2011 年から取り組みが始まった。
・米国：GE 等の大手メーカー主導による、IoT への取組が進められている。
・日本：2015 年、政府や企業で取り組みが始まった。日本政府は、ロボット革命イニシア
ティブ協議会（RRI）や IoT 推進コンソーシアム（スマート IoT 推進フォーラム／IoT 推進
ラボ）、学術系では日本機械学会から派生したインダストリアル・バリューチェーン・イニ
シアチブ（IVI）等を設立している。
次の図は工場内データの収集や IoT の活用度が営業利益や現場力にどの程度影響するのかを検証するために前者の取組に応じて企業を A～D の４つのグループに分類してグラフ化したものである。
・データの収集を実施しているグループは、業績(営業利益)が増加している。（図１）
・IoT 活用度が高いグループは、現場力が向上している（図 2）。

図 1 工場内データ収集業績の関係

図 2 現場力と IoT 活用の関係

出典：2017 年ものづくり白書概要

４．広島県・山口県の中小製造業の現状と課題

図 3 広島県の産業構成（１）広島県の中小製造業
事業所数は、5661 事業所。産業別で事業所数が最も多いのは、金属製品で 756 事業所（構成比 13.4％）、次いで食料 656 事業所（構成比 11.6％）、輸送機 627 事業所（構成比 11.1％）の順となった。上位 3 業種が全体の 3 割以上（36.0％）を占めている（図 3）。

（２）山口県の中小製造業
事業所数は、1,952 事業所(従業者 4 人以上平成 28 年 6
月 1 日現在)。産業中分類別では、食料が 392 事業所（構成比 20.1％）と最も多く、次いで金属が 213 事業所（同10.9％）、窯業が 158 事業所（同 8.1％）の順となっている。
上位 3 業種が全体の 4 割弱（39.1％）を占めている。上位 5 業種では全体の 5 割以上（53.9％）を占めている（図4）。

以上出典：平成 28 年経済センサス

図 4 山口県の産業構成

（３）ものづくり企業の現状と課題（アンケート調査結果概要）
当研究会では独自に、広島県・山口県のものづくり企業へのアンケート調査を実施した。
回答をしていただいた企業 36 社の結果を基に、ものづくり企業の現状と課題をまとめた。
アンケート調査の企業は、広島県・山口県のものづくり補助金の採択企業や IoT に関心があると思われる企業に個別にお願いしたため、すでに IT や IoT に関心が高い方が対象になっている。調査結果も IT や IoT に関心が高い方に傾斜している。
(詳細は、第 4 部「IoT アンケート調査結果」参照)【生産形式とその管理】

回答をいただいた企業の生産品目の 50%は機械加工と機械装置製作。生産方式や生産形
態は 65%が多品種少量生産と個別生産。などから、アンケートの回答企業の多くは顧客の要求に合わせた製品を自社の機械装置で加工をしている。



生産の指示方式が自動化されている企業は全体の 32%、手書き等の指示形態の方が多い。



加工コストの把握は何らかの形式で把握を行う企業が 97%であり、コストの把握を意識されている企業はほとんど。
手書き等の指示形態の方が多い【人材関連】OJT や何らかの人材育成を行っている企業は 95%あり、教育に対する取組みに熱心な企業が多いことがわかる。



経営上の問題点として人材育成・人材採用は 38％を占める。その要因は「人材採用が困難」が 26.4％。



製造の問題は人材不足 39%、次いで生産指示、進捗把握 20%。



ボトルネックは段取作業 27.3%、品質管理 13.5%。

突発トラブルは 68%があると回答。



突発トラブルの人為的なミス 17.2%、設備メンテ要因 58.6%が原因。
人材不足の問題点が 39％

【IoT に対しての課題や取組】


IoT により解決したい課題は自動化技術 29％



IoT で強化したい技術力分野は設備の稼働状況把握＋記録 50%、設備の異常検知＋予備
保全 32.6%



IoT への関心が“大いにある”と“そこそこある”を合計すると 91.7%。



IoT 導入状況は導入済み 28%、検討中 16%、検討予定 28％、合計 72%。



IoT 導入状況は導入済み 28%の中でネットワーク方式は社内の無線 Lan25.0%、社内のケーブル Lan66.7%、インターネット 8.3%。
IoT 導入状況は導入済み 28%

以上

第２部
IoT 導入・活用実務の基本ステップ
Step-1 企業の成長戦略選択＜マニュアル全体像＞

第２部
IoT 導入・活用実務の基本ステップ
Step-1 企業の成長戦略選択＜マニュアル全体像＞

STEP １ [成長戦略]
INPUT【サマリー】
企業の成長を図るための経営戦略の策定をするためには、自社の存する業界に影響を与える要因の変化を把握し、自社の内部環境・外部環境を分析し、成長戦略を検討して、総合的に経営者が目指す方向を定めて経営戦略を策定する。

OUTPUT

PROCESS

５フォース

経営計画策定自社戦略策定クロスＳＷＯＴ
成長戦略【理論】

戦略構築の流れ

生産年齢比率推移

日本の総人口推移
５フォース分析

12,086

総人口万人

生産年齢人口比自社の存する業界に影響を与える要因を取り上げ業界に対する影響を考える
8,674

約６０％

成長戦略策定クロスＳＷＯＴ分析

2010年

内部環境・外部環境から自社の戦略を検討

コストリーダーシップ戦略、差別化戦
略、集中戦略を検討

2060年
出典：内閣府ホームページ

約３５％

1980年

2050年
出典：厚生労働省ホームページ

Connected Industries

出典：経済産業省ホームページ

経営戦略策定経営計画策定

【用語】

【コラム】

経営戦略：外部に対して、企業が効果的に適応するための基本的な方針・方策（広辞苑第六版）。企業が競争的環境の中で行き抜いていくために立てる基本的な方針（ブリタニカ国際百科事典）。
Connected Ｉｎｄｕｓｔｒｉｅｓ：「日本の産業が目指す姿（コンセプト）として、人、モノ、技術、組織等が様々につながることにより新たな価値創出を図ること」を意味し、政府が発表した取り組みである。

政府が目指している新たな付加価値の創出をもたらす「Connected Ｉｎｄｕｓｔｒｉｅｓ」の施策の中にＩｏＴ活用に関する施策「中小企業向けＩｏＴツール等の基盤整備」「ＩｏＴを活用した自主保安技術の向上」がある。
当研究会のアンケートでは、広島県・山口県を主とした「ものづくり企業９５社」のうちＩｏＴに関心がある企業が約８０％であり、大いに関心がある企業は約１／３であった。

STEP １ [成長戦略] ①競争環境の分析－１
INPUT【サマリー】
企業の成長を図るための経営戦略の策定をするには、企業がどういう方向に進むべきかを
外部環境の動向を把握して進めることが効果的であり、その外部環境の分析を効果的に行うためのフレームワークとして５フォースを使用する。

【理論】

５つの要因

業界に影響を与える要因として、「同業他社との競合」、「新規参入の脅威」、「代替品の脅威」、「売り手の交渉力」、「買い手の交渉力」の５つの要因を捉える

５フォース分析OUTPUT
外部環境分析
経営資源投入先

【実際】

５フォース

PROCESS

５フォース例

・競合企業の動向などの業界を取り巻く環境の変化を把握し企業の将来方向を決めるた
めの前提として重要である。
・気づきの幅を広げるためには、５つの要因についてブレーンストーミングで出し合うことがよい。

新規参入の脅威

業界への参入障壁の高さを示す。

新規参入の脅威・樹脂製品製造企業
・電機機器製造企業

売り手の交渉力

同業他社との競合

買い手の交渉力

自社の重要性、切替コスト、供給品の差別化等を示す。

同業他社の数・規模・取引先業界等を示す。

買い手のシェア寡占度、ブランド力等の強さを示す。

売り手の交渉力
・材料費の高騰
・電力自由化

同業他社との競合
・設備高度化によるコストダウン/高品質化/
短納期化
・ＩｏＴ導入によるコストダウン/高品質化/短納期化
・低賃金労働力・新規顧客獲得営業力
・取引先企業への提案力

買い手の交渉力
・自動車製造企業
・食品製造機械製造企業
・航空機製造企業

代替品の脅威代替品の脅威・機械加工製品の樹脂製品化
・三次元プリンター

既存商品・サービスに対して優れた代替品を示す。

【用語】
５フォース：業界の収益性を決める５つの競争要因から、業界の構造分析を行うフレームワー
クである。

【コラム】
政府は、デジタル技術の進展によるデータの利活用によって製造業のビジネスモデルが大きく変化し、競争環境が刻々変わるという状況認識の下、我が国産業が目指す姿を、様々なつながりにより新たな付加価値が創出される産業社会を表すConnected Industriesとし、例えば、モノとモノがつながる（IoT）、人と機械・システムが協働・共創する等を目指している。（出典：２０１７年版ものづくり白書）

STEP １ [成長戦略] ①競争環境の分析－２
INPUT【サマリー】
下請け型小規模製造業を対象として、５フォース分析からＱＣＤに関しての競争がますます厳しくなっていくと想定し、分析する。

OUTPUT

PROCESS

５つの要因

５フォース分析

外部環境分析
経営資源投入先

【理論】

【実際】

茹でカエルにならないための業界分析

５フォース分析

新規参入の脅威

売り手の交渉力

同業他社との競合

買い手の交渉力

５フォース
新規参入の脅威
同業他社との競合
代替品の脅威売り手の交渉力
買い手の交渉力

代替品の脅威外部環境分析
機会・脅威を分析
５フォース
新規参入の脅威
同業他社との競合
代替品の脅威売り手の交渉力
買い手の交渉力

５フォース
新規参入の脅威
同業他社との競合
代替品の脅威売り手の交渉力
買い手の交渉力

経営資源投入先業界の分析結果
中（樹脂製造業）
強い（ＱＣＤ競争が厳しい状況）
中（機械加工部品の樹脂化）
小（購入価格の低コスト化）
強い（ＱＣＤ面での要求の厳しさ）

ＱＣＤレベルを一段と高める方向に経営資源を投入する業界の分析結果・高品質化の実現（品質に影響を与える要因の見える化と改善実施）
・低コスト化の実現（作業実態の見える化とムダ排除実施）
・短納期化の実現（生産管理の計画と進捗の見える化による工程改善実施、設備稼働状況・劣化状況の見える化による予知・予防保全実施）

【用語】

【コラム】

茹でガエル：ビジネス環境の変化に対応することの重要性・困難性を指摘するために用いられる警句の一つ。「茹でガエルになるな」と言われている。ドイツのフリードリッヒ・ゴルツが脳を削除したカエルを用いた実験が発端とされるが、実際にはカエルを水の入った器に入れて少しず
つ温度を上げたらカエルは活発になって器から逃げるそうである。

センサーやＩＴを活用した生産プロセスの見える化を行い改善を行った企業群（Ｄ）と、前記
見える化の実施予定のない企業（Ａ）とを、前記同時期と比較した営業利益の状況は、企業群（Ａ）は増加が１２．５５、減少が１４．０％で、企業群（Ｄ）は増加が１７．６％、減少が１３．
９％であった。これからセンサーやＩＴを活用した生産プロセスの見える化を行い改善を行った企業群（Ｄ）の方が業績がよいことが示唆されている。（出典：２０１７年版ものづくり白書）

STEP １ [成長戦略] ②戦略の方向性検討－１【サマリー】
経営戦略の方向を検討するために、自社の経営資源である内部環境（強み・弱み）と自社を取り巻く外部環境（機会・脅威）とを、５フォース等からＫＪ法等で記載してＳＷＯＴ分析をし、その後に経営資源と外部環境との組み合わせから戦略を検討する。

INPUT

PROCESSOUTPUT

自社の強み

ＳＷＯＴ分析

４つの戦略オプション

自社の弱み

クロスＳＷＯＴ分析

成長戦略

自社を取り巻く機会自社を取り巻く脅威

【理論】

【実際】

クロスＳＷＯＴ分析

自社の内部環境（強み・弱み）と外部環境（機会・脅威）を網羅的に記載し、「強み×
機会：積極化戦略」、「強み×脅威：差別化戦略」、「弱み×機会：弱点強化戦略」、「弱み×脅威：防衛策」を検討する。

内部環境

〈強み〉
自社の経営資源の強みを列挙する。

〈弱み〉
自社の経営資源の弱みを列挙する。

外部環境〈機会〉
自社を取り巻く外部
環境の内の機会を５
フォーズ等から列挙する。

【積極化戦略】
強みと機会を活かし自社の優位性を活
かした戦略

内部環境

【弱点強化戦略】
弱みのために機会損失を招かないた
めの戦略

外部環境

〈機会〉
・顧客は高品質・低コストを求めている。
・超高精度の機械加工製品の需要が高まりつつあ
る。

〈脅威〉
〈脅威〉
自社を取り巻く外部
環境の内の脅威を５フォーズ等から列挙する。

【差別化戦略】
強みを活かした差別化で脅威を解消させ
る戦略

【防衛策】
脅威に対して弱みで対応せざるを得ない領域に対して有効な維持策か撤退策【用語】

ＳＷＯＴ分析：企業の内部環境の「Ｓ：強み」と「Ｗ：弱み」並びに外部環境の「Ｏ：機会」と「Ｔ：脅威」の４つの要因を軸に企業の現状分析を行うフレームワークである。

クロスＳＷＯＴ分析：ＳＷＯＴ分析をもとに、「強み」×「機会」⇒「積極戦略」、「強み」×「脅威」⇒「差別化戦略」、「弱み」×「機会」⇒「弱点強化戦略」、「弱気」×「脅威」⇒「防錆策」という戦略を作成するフレームワークである。

・同業他社の価格競争力が強い。
・将来は機械加工製品が樹脂製品に変わる懸念が
あある。

【コラム】

〈強み〉

〈弱み〉

・機械加工なら顧客の要
求に幅広く対応できる。
・ソフトウエアに強い社員がいる。
・熟練工のスキルで複雑な形状も加工できる。

・老朽化した機械加工設備を使用している。
・生産の進捗が計画通りかが把握できていない。
・設備の突発故障がある。

【積極化戦略】【弱点強化戦略】

・機械加工分野においてＩｏＴ化を進め工場の見える化を進めてムダ排除や工程の品質造り込みを推進させる。

・設備の高度化を進め超高精度の加工ができる体制を構築する。

【差別化戦略】【防衛策】

・自社が「売り」とする特殊加工を活かして販路開拓をする。

・営業力の強化を図り受注先の拡大を図る。

（株）クライムエヌシーデーはプレス金型を製造する企業であり、「物言わぬ金型」から「かしこい金型」への取り組みをしている。従来から抱いていた金型づくりへの疑問に対し、ＩｏＴの活用によって、荷重センサ、位置センサ、圧力センサ等のセンシング機器を金型に取付、データを収集し分析して異常検知時に自動で設備稼働を停止することや、データに基づく予
防保全によるメンテナンスの効率化に結び付けている。（出典：２０１７年度ものづくり白書
コラム）

STEP １ [成長戦略] ②戦略の方向性検討－２
INPUT

PROCESSOUTPUT

自社の強み

ＳＷＯＴ分析

４つの戦略オプション

自社の弱み

クロスＳＷＯＴ分析

成長戦略【サマリー】
下請け型小規模製造業を対象として仮想例を設定した。成長戦略検討によりコストリーダー
シップ戦略、差別化戦略、集中戦略を検討した。

自社を取り巻く機会自社を取り巻く脅威

【実際】

【理論】

成長戦略

ＳＷＯＴ分析
内部環境

５フォースを元に外部環境抽出、ものづくり力・
営業力・財務力等の内部資源抽出。抽出にはＫＪ法使用。

外部環境

強み

機会

弱み

脅威

クロスＳＷＯＴ分析
機会

強み
積極化戦略

弱み
弱点強化戦略

脅威

差別化戦略

防衛策

４つの戦略ｵﾌﾟｼｮﾝ設定

コストリーダーシップ戦略
・現場のムダ排除を進める。
・設備高度化を推進し省人化を図る。
・ＩｏＴ導入を進め、人の作業の見える化・設備稼働状況の見える化・生産進捗状況の見える化・品質影響要因の状態の見える化をし、それぞれ改善を図る。
差別化戦略
・種々の業界においてＷＩＮ－ＷＩＮ関係が成立する、特殊加工技術がつくり出す製品群を提案できるようにし他社との差別化を実現する。
集中戦略
・コストリーダーシップ戦略又は差別化戦略に経営資源を集中させる。

成長戦略
５フォース分析・コストリーダーシップ戦略
・差別化戦略

・集中戦略

【用語】

【コラム】

成長戦略：マイケル・Ｅ・ポーターは、長期的な基本戦略として、コストリーダーシップ戦略（価格戦略）、差別化戦略（付加価値化戦略）、集中戦略（地域・製品・経営資源等を絞りコスト集
中戦略／差別化集中戦略）を提唱している。

企業規模別の従業員１人当り付加価値額（労働生産性）は、２００３年に対して２０１５年を比較すると、リーマンショックの２００８年度と２００９年度は落ち込んだことがあったが、それ以降は大企業は上昇傾向にあるが中小企業はほぼ横ばいである。（出典：２０１７年度中小企業白書）

STEP １ [成長戦略] ③経営戦略選択－１
INPUT【サマリー】
企業の成長戦略を目標を定めて推進し達成させるためには、解決すべき課題を絞り込み、その課題を解決させるための経営計画を策定する。

４つの戦略ポジション

OUTPUT

PROCESS

経営計画策定

課題設定

成長戦略

【実際】

【理論】
５フォース分析（業界の構造分析）

クロスＳＷＯＴ分析【積極化戦略】

クロスＳＷＯＴ分析⇒４つの戦略
・積極化戦略・差別化戦略・弱点強化戦略・防衛策

成長戦略・コストリーダーシップ戦略
・差別化戦略
・集中戦略

・ＩｏＴ化で見える化・改善推進【差別化戦略】【弱点強化戦略】
・設備高度化

【防衛策】
戦略の決定

戦略の決定

・特殊加工を活かした販路開拓

・営業力の強化で受注の拡大

ＩｏＴ化でＱＣＤの見える化・改善推進特殊加工技術を活かした販路開拓

成長戦略
課題設定

経営計画策定・コストリーダーシップ戦略
・ＩｏＴ化で見える化・改善推進
・差別化戦略・特殊加工を活かした販路開拓
・集中戦略

同業他社との競合
・コストダウン/高品質化/短納期化
代替品の脅威・機械加工製品の樹脂製品化

【用語】

【コラム】

ＩｏＴ：Internet of Thingsの略で、あらゆるモノがネットワークにつながり、情報の入出力を行っている状態、またはその状態を実現している機器。（出典：中小企業のためのＩｏＴとＡＩの教科書、
島崎浩一著）

当研究会のアンケートでは、広島県・山口県を主とした「ものづくり企業９５社」のうち、ＩｏＴにより解決したい課題は「開発・生産リードタイムの短縮」が約５０％、自働化技術が約２５％であった。また、ＩｏＴで強化したい技術分野は「設備の稼働状況把握・記録」が約５０％、設備の異常検知・予知保全が約３３％であった。

STEP １ [成長戦略] ③経営戦略選択－２
INPUT【サマリー】
企業の成長戦略として、クロスＳＷＯＴ分析とコストリーダーシップで共通した「ＩｏＴ化でＱＶＤの見える化・改善推進」を戦略として取り上げ、課題設定等を仮想決定した。
長期的な視野から課題や戦略の検討を行うときにはシナリオライティング法がある。

PROCESS

４つの戦略ポジション

課題設定

OUTPUT
経営計画策定

成長戦略

【実際】

【理論】
戦略の決定

戦略

ＩｏＴ化でＱＣＤの見える化・改善推進
課題設定
課題設定
戦略を実現させるために解決すべき課題
各部門ごとに列挙し優先順位を決めて設定する（例として）

・財務・会計部門
・生産部門
・技術・開発部門
・人事・教育部門
・販売・営業部門

生産部門の課題
１．標準作業と実作業の一致化
２．標準作業を基準にした非価値作業のムダ排除活動
３．設備高度化、ＩｏＴ導入
４．作業状況、設備稼働状況、生産進捗、品質造り込み状況等の検出機器による実態の見える化実現
５．見える化により顕在化させた問題の解決推進
経営計画策定経営計画策定目指す姿
適合品質・低コスト・短納期を実現させた高生産性で付加価値を生む現場の実現目指す姿を明確にして短期・中長期経営計画を策定する。

目指す姿の策定

中長期財務目標

中長期課題

中長期経営計画

財務指標と結びつけた経営計画の策定

短期財務目標短期課題

短期経営計画

【用語】

【コラム】

シナリオライティング法：経営に関する意思決定を長期的な視野でみる手法である。一般的に楽観的なシナリオ、悲観的なシナリオ、中間的なシナリオの３つのシナリオを予測して課題や戦略を考える。

センサーやＩＴを活用した生産プロセスの改善は、個別工程の機械の稼働状況の見える化、生産工程全般の稼働状況の見える化、生産工程に関わる人員の稼働状況の見える化に取り組んでいる割合が、ＩｏＴ活用が進んでいない企業群は「実施予定なし」が多く、ＩｏＴが進んでいる企業群は「実施している」が多い。（出典：２０１７年度ものづくり白書）

Step-2 IoT 活用戦略策定＜マニュアル全体像＞

STEP 2 [IoT活用戦略] - ①前提条件の明確化
PROCESSOUTPUT

生産方式

IoTイメージづくり

現状と資源まとめ表

現有資源ポテンシャル確認

IoT活用イメージ図

IoT活用の課題

事業現状共有（ IoT活用共有化）

IoT推進力

IoT活用勉強会

INPUT【サマリー】
・•IoTは、経営や生産現場の課題を解消するためのツールだが、「高度で手の届かないツー
ル」との認識は不要。それぞれの企業の身の丈に合った活用方法がある。
・IoTは、着手しやすいレベルから社内外の人材を活用して進めることが有効である。
・ 現場にとっての使いやすさといった観点からも、安いセンサーを使った単純な装置等、受け入れやすいものからやっていけばいいのではないか。

【理論】◇事業の現状の把握
・IoTシステムの開発では、社内外の人材との共同、連携が欠かせない。つまり、企業のものづくりの現場認識 共有化から始まる。

【実際】◇Lev1の具体的なIoT活用イメージ

①

生産方式

・ロット生産 ・個別生産 ・連続生産②

生産管理のしくみ

・生産計画 ・在庫管理 ・工程計画

③

現有資源

・設備、装置台数 ・投資余力 ・人員数④

IoT活用で期待される課題

・生産能力向上 ・リードタイム短縮

中小企業にとっては、自社の業務をどのように改善し、その際、IoT・ロボット等の新しい技術をどのように活用していけばよいかが分からないことが多い。このため、「伴走型」で中小企業に支援を行える専門家人材を活用する。

・生産性向上 ・人材不足解消 ・労働安全⑤

IoT推進力・適性品質の安定確保 ・環境改善，エコ①

プロジェクト編成、責任者

・現有IT機器・ソフト ・IT活用業務 ・IT人材②

IoT活用勉強会

・IoT支援機関、専門家活用③

各部門 IoT活用ニーズ

・顧客満足、従業員満足含む④

経営課題、解決策、ボトルネック 絞り込み ・経営計画・中期計画への適合⑤

概略投資と効果予測、活動期間⑥

IoT活用目的 策定

・経営理念、経営戦略、への適合⑦

IoT活用での目標と評価方法、基準

・経営目標への貢献明確化◇マニュアル作成の対象者
マニュアルの対象とするIoT技術レベルとして、下表のIoT成熟度Lev１に的を絞る。
IoT成熟度レベル

活用例

Level-1 モニタリング&可視化 センサーデーター収集・活用
Level-2

制御

通知、遠隔操作、制御

Level-3

自動化

機械学習・深層学習活用、予知分析、予知保全

Level-4

最適化

人工知能(AI)、カスタマーエクスペリエンス(CX)

Level-5

自律性

自動運転、自律分散、システム間協調(出典：「IoTエンジニア養成読本」2017 P80)

◇Lev1の具体的なIoT活用イメージ
・製品検査：製品の数値や画像データーを収集・可視化、検査の効率化等に活かす。
・稼働分析：機械設備の稼働データーを収集・可視化、設備稼働率向上等に活かす。
・工数分析：作業者の行動データーを収集・可視化、IE、原価低減等に活かす。

◇ IoT活用支援公共機関：
広島県中小企業診断協会、広島県商工労働部イノベーション推進チーム、
産総研中国センター◇事業者のIoT導入ポテンシャルのイメージ
IoTに関する一定の関心の高さやIoT導入ポテンシャルをもった中小製造業者対象とする。
・経営者が、IoTの活用に強い関心を持つ、又はIoTシステムの導入を検討している。
・経営者・社員に、情報処理、ITCなどの資格や同等の知見を持ったIT人材が居る。
・経営者が、既に何らかのITシステムを導入し活用している。

【コラム】
【用語】

・IoT活用の意義共有化
経営者がIoT活用に関心を持ち、経営改善の機会の１つと捉え、前向きに進めようとする場
合、IoTとは何かよく分からない、どこから手を付けて良いのか、当社のどの様な業務と関係があるのか、IoTを活用する場合その効果と費用の関係はどう考えれば良いのか企業経営における位置づけを明確にし、共有化する機会ととらえる事が重要である。

STEP 2 [IoT活用戦略] - ②IoT利活用動機づけ
INPUT【サマリー】
・経営計画を具体的に部門別の業務改善計画に展開する際、IoTの活用が考えられている。
現状では、この面で経営者の関心は強く導入意欲もあるが改善したいことと、IoT活用の可能性について理解が不足している。特に自社の個別的、具体的な業務との関連、業務の中核を担う人材への理解が進むことで全社的な機運が高まる。
・IoTを進める上で必要なポテンシャル(人材・設備・ソフト）、部門間の関わり、業務改善とのつ
ながりの理解促進が一体的な改善意欲を高める。
・企業の持つ余力、資金力、とIoT利活用の可能性やトラブル発生時の対応、セキュリティ対策などリスクを理解することで①利活用の範囲とレベル、②展開とステップアップの進め方、③資源調達に対する計画的な対応につながり、安心感と推進意欲につながる。

PROCESSOUTPUT

業務問題/課題リスト

IoT社内勉強会

IoTの概要理解

業務改善計画書

外部説明会参画

IoT導入意欲高まり

支援機関説明資料

個別相談会参画

IoT活用事例集

【実際】

【理論】
経営計画
（事業計画）

部門
改善計画

経営者の
理解

業務の中核を担う人材の理解改善したいことと、IoTシ
ステム利活用の可能性
必要なポテンシャル(人材・設備・ソフト）とIoTによる改善の関連性

企画・開発
生産準備
生産管理
製造
検査・出荷

IoTシステム
利活用

個別的、具体的な業務とIoTの関連

部門間の関わり、業務改善とのつながり

IoTの導入を考えている、または、導入計画中の企業は多いが以下の障害があり躊
躇している

IoTに対する関心は強いが､IoTについての認識は低い
IT人材は存在するが他の業務と兼任である
IoTについてのセキュリティ
対策、トラブル発生時の対応、維持・運用費用などよく分からず心配である

キッカケづくりIoTを利活用した業務改善を推進する
人材のレベルアップ

IoT 社内自主勉強会

IoTの基礎知識

外部支援機関開催の説明会へ参画・センサーとデータ収集
・データの蓄積・分析
・情報通信
・トラブルとセキュリティ
・情報の保護、法令

外部支援機関との個
別的相談
IoT・業務改善の関連知識
周辺プロセスの関連知識

企業の持つ余力、資金力、とIoTシステム利活
用の可能性

【用語】

【コラム】

ポテンシャル

必要性を高めることと、関連情報への理解を高める事が活動への取り組み意欲を高める。
・高度な設備でないとIoTで利活用できないと考えて、躊躇している場合もあるが、古い機械でも適切なセンサーを付ければ、設備の改造をしなくてもシステムにつなげることができる。古い機械ほど改善代が大きく導入が効果的ともいえる。
・IoT活用支援公共機関：
広島県中小企業診断協会、広島県商工労働部イノベーション推進チーム、
産総研中国センター

潜在的な能力、可能性として持つ力

STEP 2 [IoT活用戦略] - ③ IoTと経営課題
PROCESSOUTPUT

改善が期待される業務

改善期待業務選定

業務問題/課題リスト

業務問題/課題リスト

IoT活用方法検討

IoT活用方針

INPUT【サマリー】
・「経営課題」に応じ、「解決手段」や「課題とボトルネック」を整理した上で、それぞれの対策を検討する事が目的で、IoT活用はその有力な手段である。
従って、経営課題として具体的に達成を目指している項目を具体的にすることが必要である、・IoT活用で省力化、効率化が期待される業務を部門レベルで特定することで､具体的な取り組みになっていく。
・IoTシステムは、継続的な業務改善のしくみである。と同時にＰＤＣＡを回す事で､IoTシステム
自体が成長（連携。結合）・進化できるしくみである。
・IoTシステムは、自社の部門、プロセス間、外部関連組織を情報ネットワークでつないで機能するしくみである

ネットワーク検討

【実際】

【理論】

IoTシステム経営課題への寄与

DP

システム運用業務の標準化（マニュアル化）

業務省力化
効率化（ミス減、速度UP）

IoTシステム

C

有効性評価

内部志向
①生産コスト削減・効卒化②製品・サービスの品質向上③製品・サービス高付加価値化④技術力の維持・強化⑤省エネルギー化⑥人材の育成⑦労働安全・快適職場⑧企業連携の促進⑨海外展開

経営課題の解決として期待される業務
業務省力化、効率化によって改善される業務・生産設備動作に関するデータの収集
・工場・事務所の環境データの収集
・工場生産設備のネットワーク化
・ネットワークによる情報共有化
・収集データの生産プロセス改善利用
・生産設備の故障予知、予知保全

人材の高付加価値業務へのシフト
・不具合現象の原因追究と改善
・不具合現象の予知・保全（リスク対応）
・最適プロセス条件の設定
・次期製品、工程、設備への改
善折り込み・目標の設定や改善に生かせるシステム

情報ネットワーク
IoT活用方針

マーケット志向改善（最適条件）
アルゴリズム化*1

人材の高付加価値業務へのシフトA⑩製品・サービス高付加価値化⑪新製品・サービスの提供⑫新規顧客の獲得

関連外部
組織

自社
部門

部門
部門

・顧客
・外注委託先・材料調達先・設備メーカ

適用IoTシ
ステム
成果活用
方向

【用語】
マニュアル化

業務手順，方法（作業順序、加工条件、使用ツールなど）を標準化し、仕事の結果を誰がやっても同一にするルール作りでシステム化の前提になる。

アルゴリズム

問題解決の手続きを一般化するもので、プログラミングを作成する基礎と なる。 ここでは、材料、加工条件、環境条件、などと製品の品質、ｻｲｸﾙﾀｲﾑ、の関係を論理的に解明することで最適なプロセス条件を設定する上で必要となる。

【コラム】
・人材の高付加価値業務へのシフト---IoT活用の成果は、人の作業負荷軽減、判断のアシストなどで改善された時間を、企業理念に照らして活用する事にある。分野としては、業務の最適プロセス条件の設定や、新分野(製品、顧客）開拓などがある。
・業務部門責任者のIoT推進力には公共支援機関の活用力が含まれる。

STEP 2 [IoT活用戦略] - ④IoT活用の方向性
PROCESSOUTPUT

経営課題

経営課題絞込み

業務プロセス効率表

資源計画(人材/予算)

改善余地分析

人材組織的位置づけ

外部機関

人選（現場精通）

外部機関連携計画

投資予算設定改善目標（項目・基準）

INPUT【サマリー】
・経営者がIoT活用に関心を持ち、経営改善の機会の１つと捉え、前向きに進めようとする場
合、IoTとは、何かよく分からない、どこから手を付けて良いのか、当社のどの様な業務と関係があるのか、IoTを活用する場合その効果と費用の関係はどう考えれば良いのか。
・「生産性向上」にIoTを利活用する場合は、担当者はIT／IoT関連の技術だけでなく、自社の業務に精通し、業務プロセスのボトルネックを的確に把握したうえで、その解消のためにIoTを利活用することが求められる。また、IoTの現場への浸透を図るためや外部組織との共同開発のためのコミュニケーション力も重要である。
・IoTだからといって､いきなり高度なシステムで自働化を進めようとしても、困難なため、着手
は取り組みやすいことが重要である。

【実際】
【理論】

IoT活用での改善の余地
IoT活用での改善の余地把握

経営課題解
決のボトル
ネック

業務プロセスの効率： 実績値/基準値（目標値）
稼働率、能率、良品率（合格率）、歩留まり率、納期順守率など

一般的なIT人
材
IT
人材

生産性向上
の場合

IoT推
進ポ
テン
シャ
ルの
確認

投資予算

ゴールを目指して力量を考えてどの道具でどの方向へ打っていくか

・自社の業務に精通
・業務プロセスのボトル
ネックを的確に把握・現場へ浸透を図るためのコミュニケーション力

IoT設備､システム構築、ソフト、システム運用

ルーチン業務～マニュアル化が容易
IoT活用と導入・展開
ステップ

転記、インプット業務～ポカミスが多い

IoTシステム推進 IT人材の確認

人材
スキル
データ収集
組込み技術者
アプリケーション・実装技術
クラウドへのデータの転送 ネットワーク技術者
ネットワーク技術
データの解析
データ解析・活用人材 情報セキュリティ技術

人
多 的
↑ 作
少 業
量

省力化・自働化
IoTシステムの領域
人の関わり
IoTシステムのステップ → 範囲拡大・高度化

【用語】

【コラム】
・IoT活用の方向性検討は、公共機関、専門家との連携が重要でシステム化やソフト選定が先行すると失敗しやすい。
・実際には広範囲なIoTシステム活用での一連の流れを1～2名程度で対応しているケースが多く、情報システム以外の業務と兼任しているケース（多数）や役員クラス自ら開発等を担当しているケースも少なくない。

STEP 2 [IoT活用戦略] - ⑤IoT活用戦略策定
INPUT

PROCESS

IoT活用方針

具体化案出し部門業務改善計画

中期戦略の反映

IoT資源計画

スキル差の反映【サマリー】
・IoT活用の方向性検討は、公共機関、専門家との連携が重要でIoTシステムの推進力を補いながら進めることが有効になる。システム化やソフト選定が先行すると失敗しやすい。
・ＩｏＴだからといって壮大なものを作る必要は無い。現場にとっての使いやすさといった観点からも、安いセンサーを使った単純な装置等、受け入れやすいものからやっていけばいいのではないか。 活用効果もさることながら、中期的な戦略と実現性を充分考慮して進める。

OUTPUT
IoTシステム計画書

【理論】

高
高
↑
↑
低
低

利
活
用
へ
の
期
待

優先度の低い経
営課題であるが、IoTの期待は高い

重要な経営課題であり、IoTへの期待は高い優先度の低い経
営課題であり、IoTの期待も低い

重要経営課題であるが、IoTへの期待は低い経営課題への優先度 → 高い

IoT導入に必要な 3つの専門性③IT/IoT要
素技術専
門家

②製造現場
専門家

①ビジネス
モデル構築

【用語】

【実際】

業務課題とIoT利活用

経営課題とIoT利活用

高
↑
低

活
用
効
果

A案
B案

G案

IoT利活用で期待されている経営課題

C案
D案
E案

F案

IoT活用で期待する効果

・生産の効率化
・設備管理の効率化
・原価低減

解決したい課題

・設備の稼働状況の把握､記録・設備の異常検知・設備の予知保全

強化したい技術
力分野

・開発・生産リードタイム短縮
・自働化技術・品質レベルアップ

取り組みたいボトルネック(生産の制約工程)

・段取り作業・前工程遅れ・不良品発生対応

実現可能性 → 高い

IoT導入のケースでは、自社のIoTポ
テンシャルを考慮して取り組む①内外環境変化を踏まえた中長期の経営戦略、経営課題を抽出し、あるべき姿=ビジネスモデルを構築する。その中から戦略的にIoT導入の判断をすることとなる。 これは、中小企業診断士の本分である。
②生産設備、人材、技術、工程、問題点、課題など、中小製造業の現場に関する知見を持ち、IoT導入に当たっての製造サイドの提案を行う。
③IoTの要素技術に関する知見を持ち、中小製造業の課題解決に向けた、具体的なIoTシステムの提案・構築を行う。

出典：当研究会実施アンケート結果(詳細別紙参照）【コラム】
・「生産性向上」にIoTを利活用する人材とスキル
自社の業務に精通---業務プロセスのボトルネックを的確に把握、IoTの現場浸透を図るためのコミュニケーション力・中小企業で多部門に関わる業務の改善を進める場合各種の制約がある。
担当業務が忙しく、共同作業の時間が取り難い。
人材不足 （プロジェクト活動の調整、方向付け能力、IT専門知識）
・IoT推進力には公共支援機関の活用力が含まれる。

STEP 2 [IoT活用戦略] - ⑥システム選択の要件
・業務に精通した実務者、IT担当者、IoT専門家が目的、手段について意見を出すことが必要。
実務者は業務改善課題、IoT専門家は課題に関連した事例、IT担当者は自社の情報活用の実情をチームとして共有する。
・業務課題とIoT利活用機能、導入するIoTシステム機器の関連性を明確にする。
明確なニーズと最小限のデータ収集が成功へのポイント
・目的に対して有効性を検証すべき重要テーマを抽出する。

【理論】
業務の現状

PROCESSOUTPUT

IoT活用戦略

目的・手段明確化

トライ、有効性検証計画

業務改善課題

課題の解決策ｾｷｭﾘﾃｨ計画

IoT活用事例集

検証課題の抽出

リスクへの対応計画

IoT専門家の支援

機器選定有効性確認

ﾄﾗｲｱﾙ予算書

INPUT【サマリー】【実際】
業務効率化の課題

システムの活用の進展と実施事例

IoTシステムへの期待

活用

実施事例
利用エネルギーの見える 化（山口県、ゴム製晶）

・必要な情報は、手書
きデータ。
・分類・整理、集計、提出書類作成が手作業。
・収集、整理、分析、評価の周期が長い。
・データ処理作業がバラ
バラ。
・多品種・少量生産①人手の掛かる
作業を省力化

IoTシステムの機能②インプット、アウ
トプットデータの精度、信頼度を向上・リアルデータ*1の収集・整理・見える化、モニタリング*2
・問題把握・判断・制御
・分析・予測・相互連携・ネットワーク③熟練者の判断
業務低減（進捗管理、熟練技能、加工条件設定）④納期遅れ、設備停止、手待ち、不良品、欠品等へオ
ンタイムで対応

システム機器
・センサー
・デバイス
・モニター
・ソフト
・情報NW

I
o
T
活
用
の
進
展

見

機械にセン サを 組込み、不良監視を 行う（島根県、プ ラ スチック製晶）

える

技術伝承など のツ ールとして見える 化（山口県、金属製品

化

生産設備の稼働状態や作業進捗状況の監視（島根県、輸送用機械）
工場各所に設置したVEBカ メラ で設備稼動状況を 撮影、イ ン ターネットで送信

つCADから生産機械へデータを 展開している （広島県、金属製晶

なげ

生産設備の稼働状況と品質状況の把握（広島県、非鉄金属）

る

設計データと生産設備のネットワーク化（広島県、一般機械）
工作機械の稼働状況を リモートで管理する 等（広島県、一般機械）

制御ICタグによ り機械を 操作（広島県、木材・木製品）
既納入製品の遠隔監視（広島県、 －般機械）

リス
クと
セ
キュ
リティ
対策

分 設備故障の予兆検知等への応用（岡山県、石油・石炭）
予析 設備停止記録データ収集、稼働率の向上に活用（広島県、輸送用機械）
測・加工機械のメーカ とイ ン ターネットでつなぎ、故障診断（広島県、金属

【コラム】
【用語】
*1 リアルデータ
リアルタイムのデータ、実際に発生したデータ、バーチャルデータと対比される（財）経済広報センター*2 モニタリング① 状態を監視すること。 ② 状態を把握するために，観測 や測定を行うこと。

・必要なデータは何か、停止時刻と停止時間か停止時間か、停止時間の1日の合計か、生産個数か、不良品は含むか、出荷・納品数データとするか、ｻｲｸﾙﾀｲﾑが必要なのか、など、次のプロセスでの使い方も含めて考えて、ｾﾝｻｰなど選定する。
単三電池2ヶを使った送信機でも機能は果たせる。
・事例は、参考とするが対象とする工程、設備、条件（環境条件、加工条件、周辺設備）などが異なるため、トライアルなどによる検証・確認が必要である。
・IoTは、業務改善を加速する一方で特有の性質と想定されるリスクを持つため利活用では、
セキュリティ対策が必須である（情報漏洩、通信障害など）

STEP 2 [IoT活用戦略] - ⑦IoT導入期待効果
INPUT

PROCESSOUTPUT

システムの選定

トライアル実施

システム有効性評価

有効性検証計画有効性 評価

期待効果と実績

リスクへの対応計画

評価結果へ対応

リスク対応評価【サマリー】
・IoT導入段階では、システムとIoT機器の組み合わせが適切か、期待する効果予測が達成できるか､よく分からない状態である。従って計画的に､準備を整えて進める必要がある。
・リーダーを中心にオペレータ、監督者、スタッフ、IT担当者が参画してIoT活用の有効性を検証する。
・トライ中の異常事態、緊急事態、へのリスクの想定と対応計画を作って、準備しておくことで、安心感を持って進める。

トライアル予算書【理論】
IoT利活用業務【実際】
使用IoT機器

期待効果
期待効果の検証

管理すべきデータ処理(材料、工程、品質、設備)・実績データの収集整理
・日報記入
・日報データ集計・分類
・データインプット
・報告書作成・報告書コピー、配付・内容の説明・ミーティング
基準・標準に復帰
・問題､異常把握､判断・問題､異常への対応

予算と実績評価

・センサー
・デバイス
・パソコン
・モニター
・ソフト
(汎用/専用）・情報NW・記録、集計の自動化
・インプットの省力化・自動化
・データの正確性、オンタイム処理（データの転記もれ、計算ミス等）
・多品種・少量生産への対応性向上
・異常へのオンタイム対応（品質、設備故障、納期、在庫等）
・熟練者の判断省力化
・予防、事前対応

・リアルデータの収集・保存の検証
・デバイス、ソフトとのマッチ
ング確認
・セキュリティ対策効果確認
・アウトプットの有効性、効率性、適合性の確認

評価

対応策

・IoT機器の適合性・期待効果への達成度
・投資の採算性

IoT利活用で期待されている経営課題

・設備稼働状況の把握､記録
解決課題

・設備の異常検知・設備の予知保全

強化技術力
分野

・開発・生産リードタイム短縮
・自働化技術・品質レベルアップ

改善
・データ分析、予測・関連プロセスとの連携
・外部プロセスとの連携

・段取り作業
ボトルネック・前工程遅れ(生産制約工程)・不良品発生対応
出典：当研究会実施アンケート結果(詳細別紙参照）

【用語】

【コラム】
・トライアル、有効性の検証では、実際の量産中の設備が使えないケース、負荷の低い時
期、休日などを活用するケースなどがある。状況に応じてトライアル計画を立て実施する。
・トライアルに参画するメンバーは、トライアルで確認する評価項目、達成基準を明確にして、実績データに基づいて評価すること、評価のできるメンバーとすることが重要。

STEP 2 [IoT活用戦略] - ⑧IoT導入可能性判断
INPUT

PROCESSOUTPUT

トライアル結果

有効性評価

運用での確認事項

トライアル計画

適合性検証（監視方法、評価方法）

評価方法、基準

残課題への対応

運用での留意点【サマリー】
・IoTを効果的に導入するためには、どの様なデータをどの様な方法で収集し､どの様に活用するのか､その解決策を出し実現する方法の検討が必要になる。
・期待効果の検証は試作的なトライアルによって試行錯誤を繰り返しながら有効な活動に進める。
・トライアルによって評価する項目、監視・測定方法（監視項目、周期、など）、達成度基準を決めておくことで妥当性のある判断が可能となる。

運用での評価方法【理論】
ステップ-1
業務課題
抽出

【実際】
ステップ-2
解決策
案出ステップ-3トライ
アルステップ-4
有効性実
証・評価

有効性

ステップ-5
OK

導入可能性判断
の評価項目
導入

適合性
リスク対応

目的を達成する機能の達成度
業務課題の目標値への達成見通し
予算、スケジュールへの適合度
運用での費用（固定費、変動費）
残課題

NG
1 業務課題の抽出

経営課題から部門課題に落とし込み、IoT利活用対象を選定する

2 解決策の案出

解決策とIoTシステムをつなぐ､データ収集・分析方法を決める

3 トライアル

テスト用IoT機器を使って、実際の設備に設置しトライアルを実施

IoT導入の予算
規模

データの収集・分析ができるか
分析結果を活用して有効な結果が得られるか
4 有効性の実証・評価

出典：当研究会実施
アンケート結果

想定通りの結果が得られなければ、トライアル案を修正して､または他の案でトライアルする。
試行錯誤を繰り返しながら徐々に方向性を定めていく

【コラム】
5 導入

【用語】

成功の見通しが立ったら､導入 運用テストへ進める

・運用状態での費用（ソフト使用料、IoT機器の修理・交換 、電力費、通信費）の想定が不十分で､思いの外費用がかさんでいる。
・導入時点では、便利になった、煩雑な作業から解放された､面はあるが実質的な改善効果として顕在化しにくい面がある､初期段階で評価方法を決めておくことが重要である。
・改善によって生み出された余剰資源（工数、稼働時間、設備能力など）をどの様に生かすか検討しておく改善の好循環でIoT人財を増やし、トータルコストを下げる
生産性向上→残業減、生産能力向上、→IoT人財捻出→改善推進(IoT高度化）

STEP 2 [IoT活用戦略] - ⑨IoT導入の目標設定
IoT導入によって確認すべきことは、①業務改善によって得られる効果として、設備停止の減少、不良品の減少、出来高向上、などが上げられるが、目標設定としては評価項目（例えば、設備稼働率（可動率）、不良率、時間当たり出来高など）、評価基準（例えば、インプットとアウトプット（※１）、監視・測定の方法と周期、など）を決めておく。
②IoTによる貢献度つまり、問題（基準､標準や目標に対するかい離）に対する対処のタイミン
グの早さ、的確な対応及び改善の継続性についても評価することが重要。
③IoT資源のポテンシャル（設備--IoT機器やソフト、人材､技術力、などの潜在的な能力）の向上、これらの能力はIoTを全部門へ展開、システム高度化へ貢献する。
④IoT導入に際しては、社内外の情報・通信ネットワーク構築に際して、セキュリティ、法令など独特の壁がある。これらに対する最低限の対応力は情報化の時代では必須事項となるため、評価項目としておく。
⑤IoT導入のプロジェクト活動は、組織連携力の向上への貢献がある。

【理論】

IoT導入ステップに対して重点評価項目を決める
アウトプット
業務改善効果Ｑ

IoT導入ステップ
1

PROCESSOUTPUT

評価項目の設定

インプット実績収集様式評価基準の設定

アウトプット実績収集様式

実績収集策定改善項目と目標値

INPUT【サマリー】

Ｃ

Ｄ

Ｓ

インプット
人材育成効果Ｅ

品質 コスト 納期 安全 環境

固定費
変動費
投入
IoT IoTソ ソフト
電力 時間
機器
フト
通信
改善 管理

レベルアップＩＴ

IoT

解決策の案出

3

トライアル

4

有効性の実証・評価

5

導入

整理方法策定【実際】

IoTで取り上げられている目標項目と予算-例①IoT活用目的・狙い④ボトルネック(生産の制約工程)

・生産の効率化

86.2%

・設備管理の効率化

44.8%

・原価低減

41.4%

・短納期対応27.6%

・多品種少量生産対応

20.7%

・人材不足対応

31.0%

②解決課題

・設備の稼働状況の把握

業務課題の抽出2

各段階のアウトプット

69.0%

・設備の稼働状況の記録

37.9%

・設備の異常検知41.4%

・設備の予知保全

34.5%

IoTの活用「見える化」ができた後の役割明確化

IoTを利用すれば即改善につながるとは限らない。継続的な改善活動のしくみづくりが必要になる。IoTを生かし活用するためには、現場オペレータ、監督者、スタッフ,管理者、トップの役割分担を明確にして おくことが重要である。

【用語】
インプットとアウトプット
投入資源に対する成果で効率として表される。例えば一般的には、稼働率＝稼働時間／実働時
間×１００（％）と表される、企業各社で定義が異なる場合がある。

48.3%

・前工程遅れ

34.5%

・不良品発生対応

31.0%

・運搬・物流20.7%⑤IoT導入予算上限

・売上の5%

10.3%

・売上の3%

17.2%

・売上の1%

17.2%

・売上の0.5%

24.1%

・売上の0.1%

17.2%

出典：当研究会実施アンケート結果(詳細別紙参照）③技術力強化分野
IoTの利用・段取り作業・開発・生産リードタイム短縮

82.8%

・自働化技術48.3%

・品質レベルアップ

24.1%

【コラム】
・生産ロスの把握・見える化（不良数、設備停止時間、生産数のバラツキなど）ができても、それは目的ではない。 製品、工程、設備、の重点改善箇所が分かったに過ぎない。どの様にしてロスを減らすかそのために、更に細かくロスの発生原因を追及しなければならない。
このような取り組みから独自技術が育ってくる。

STEP 2 [IoT活用戦略] - ⑩I導入課題抽出・対応【サマリー】
・IoT導入の各ステップ、その後の実施・運用を通じて最も重要なことは、社長が現場、現物でスタッフ、オペレータの活動状況を観察し事実に基づいて現状把握することである。また、うまくいっていれば誉めること、うまくいっていなければ、対応は、現場の自主性に任せ､毎日見に行くことが重要である。
・IoT導入の各ステップにおいて、インプット、プロセス、アウトプットについて活動を阻害する問題がある。また、推進中に発生してくる。結果として、中断、中止に至らないように課題と対応を明確にしておく事が成功の鍵である。
・問題点や課題を抽出する、適切な対応を取る上で、各ステップでオペレータを交えた反省会を持ったり、外部支援機関を有効に活用することが重要である。
・トライアル中のトラブル発生時や情報関連セキュリティ上の問題発生への対応は緊急を要す、緊急事態を想定したマニュアルを整備し、できれば訓練しておくことが必要である。最低限の対応と、連絡網の作成が求められる。

IoT導入の各ステップで発生が想定される問題・課題
インプット
IoT導入ステップ 資源（人材、ＩＴ設備、資金、IoTに対する理解
業務課題の IoT技術未成熟
1
抽出
推進組織作り外部機関支援体制

対応策

プロセス（活動）

アウトプット

手順・方法、条件、監視・測定、評価

IoT人材のスキル

評価方法

工程技術者時間的余裕 活動経過収集・整理の様式
資金的条件

資金的条件

投資効果の算定方法

維持・運用費用解決策の案 工程技術者の時間的余裕
出
IoT技術未成熟
外部機関支援体制

3 トライアルトラブル発生時の対応

各ステップの反省会

トラブル発生時の対応

対象工程、設備の余裕

オペレーター､責任者

セキュリティ対策

外部専門機関

評価方法､評価力

IoT機器 資金的余裕

外部機関支援体制

5 導入

対策については、プロジェクトチームで案を作成し、トップを交えたミーティングで決定する。

導入での課題と対応

各ステップアウトプット

成功・失敗要因のまとめプロセスの記録

緊急時対応マニュアル

【実際】
心配事

・IoTに対する理解不足

51.7%

・中小向けIoT技術未成熟

41.4%

・中小企業向け支援体制不足

41.4%

・トラブル発生時の対応

41.4%

・セキュリティ対策

44.8%

・維持・運用費用

55.2%

IoTの導入状況

計画・導入で困る事

51.7%

・IoT導入済み

34.5%

41.4%

・IoT導入を具体的に検討中

17.2%

・資金的余裕が無い

31.0%

・IoT導入を検討予定

34.5%

投資効果が見えない

20.7%

・当面検討の予定はない

34.5%

・IoT人材の不足
・業務多忙時間的余裕ない

セキュリティ対策

工程技術者の時間的余裕 計画立案能力

セキュリティ対策
各ステップのインプット、ア 評価方法､評価力
有効性の実 ウトプット適切性
4
リスク想定、抽出維持・運用費用証・評価
管理者活動時間の余裕 投資効果が見えない【用語】

各ステップインプット

OUTPUT

PROCESS

取組上の問題

【理論】

2

INPUT

出典： 当研究会実施アンケート結果(詳細別紙参照）【コラム】
・設備や工程に設置されたセンサー、画像、モニターは、リアルデータを見える化するが現場オペレータから見ると、作業状態を見られている、監視されるという面がある。
IoT機器の使い方、目的を事前に十分説明、理解し、合意の形成が重要である。
職場の風土によっては、作業観察や,時間測定とは異なる次元の課題が表面化するリスクがある。（マネジメントの力量強化の機会ととらえる）
・IoT導入では、人材不足や工数不足､資金不足の上に更に負荷がかかってくる。実際には広範囲なIoTシステム活用での一連の流れを1～2名程度で対応しているケースが多く、情報システム以外の業務と兼任しているケース（多数）や役員クラス自ら開発等を担当しているケースも少なくない。

Step-3 IoT 導入＜マニュアル全体像＞

STEP 3 [ IoT導入] 概念
INPUT

PROCESS

測定したいもの

センサ仕様検討【サマリー】
IoTを構成する各層について概念を説明する。
データは、装置に接続したセンサを中心とするデバイス層で取得される。取得されたデータはゲートウェイ層、ネットワーク層を通じてクラウドコンピューティング層へ送信され、活用可能な形に解析される。
ゲートウェイ層とネットワーク層の中間で集約・中継を行うフォグ（エッジ）コンピューティング
層を構築するケースもある。

OUTPUT
センサの選定【理論】【実際】

IoTは、装置やその周辺で発生する変化をセンサで取得する「デバイス層」、センサの値をデー
タとして送信可能にする「ゲートウェイ層」、データ通信を行う「ネットワーク層」、集められた膨大データを解析する「クラウドコンピューティング層」に大別することができる。
クラウドコンピューティング層で解析された情報は、アプリケーションで活用され、必要な情報を再びモノへとフィードバックされる。

ある工場に対し実際にIoTを導入した例が下図のとおりである。

活用

設備稼働状 況

クラウド
サーバー

エッジ
コンピュータ

クラウドコンピューティング層
振動

ネットワーク

工場内設備

通信

ネットワーク層

データ分析

温度

送信

ゲートウェイ層
デバイス層

収集

フォグ
コンピューティング層

クラウド
コンピューティング層

デバイス層

【用語】

【コラム】

フォグ（エッジ）コンピューティング： デバイス層で発生するデータが膨大である場合や、リアル
タイムのフィードバックを必要とする用途では、ゲートウェイ層からクラウドコンピューティング層にデータを送信する前に、内部に設置したコンピュータで処理を行うように構築するケースがある。内部に設置されたこのコンピュータを「エッジ」と呼び、デバイス層と近い複数のエッジで分散処理を行う方式をフォグコンピューティングと呼ぶ。

IoTは「モノのインターネット」であるが、モノの状態を収集するためにセンサを使用する。
どのような状態を測定したいかによりセンサデバイスを選定する。センサも発達してきているので、測定したいものがあれば、意外な状態も測定できるかもしれない。
生産現場でのIoT化とは、生産工程内でのコストダウン、稼働率向上など生産効率の向上を最終的な目標とし、効果的なPDCAを実現させるための一つのツールである。継続的に生産効率の向上を図るためにはPDCAの「C：チェック」から次の「A：アクション」を落とし込むことが重要であり、IoT導入によって生産情報のリアルタイムでの可視化、データ化を実現させた後、どのような施策・改善を実施していくかが肝心である。

STEP 3 [ IoT導入] ①センサデバイス - 1
INPUT

PROCESS

測定したいもの

センサ仕様検討【サマリー】
センサには測定対象と測定量によって様々な種類がある。IoTの自社への導入に当たり、どのような情報をどう収集するかを明確にした上で、測定に適したセンサを採用する事が重要で
ある。

【理論】

OUTPUT
センサの選定【実際】

センサは計測する物理現象種類には以下のものがある。

欲しい情報（物理現象）によって最適なセンサを選ぶ必要がある。
工場内にある設備を例にとると以下の通りである。

センサ名
加速度センサどんな情報を読み取るか
速度変化

測定原理
静電容量方式

角速度センサ

物体の回転角度

静電容量方式

圧力センサ

気体・液体の圧力測定

ひずみゲージ抵抗式
静電容量式
シリコンレゾナント式

光センサ

光量の測定

フォトダイオード

地磁気センサ

地磁気を測定し南北の方位を検知

ホール効果【知りたい情報】
駆動部に発生する熱量【使用するセンサ】
温度センサ【知りたい情報】
支持部に発生する振動【使用するセンサ】
加速度センサ【用語】
センサ：知ろうとする対象の情報を電気信号に変換する素子のこと。
ある物理量を計測する場合に、その物理量を測定に適した信号に変換する器具の一般名称である。
ジャイロセンサ: 回転や向きの変化を検知する慣性センサの一種。デジタルカメラの手ぶれ防止機能や、モーションセンサーのデータ取得、カーナビゲーションの自律航法情報の取得などの他、最近では携帯用ゲーム機にも搭載されている。

【知りたい情報】
ハンドの位置【使用するセンサ】
ジャイロセンサ【知りたい情報】
モーターに流れる電流【使用するセンサ】
ＣＴセンサ

【コラム】
センサは熱、温度、振動など同じ現象を測定するものであっても、測定原理によって測定範囲、サイズ、取付方法等多岐に渡る。例えば同じ温度センサでも、取り付け位置によっては接触式/非接触式のセンサを選択する必要がある。
どのようなセンサを選択すればよいか、専門家に相談する事も重要である。

STEP 3 [ IoT導入] ①センサデバイス - 2
INPUT

PROCESS

測定したいもの

センサ仕様検討【サマリー】
測定対象と測定量によって様々なセンサがある。IoTの自社への導入に当たり、どのような情報をどう収集するかを明確にした上で、測定に適したセンサを採用する事が重要である。

【理論】

OUTPUT
センサの選定【実際】

センサを選定するには以下のプロセスがある。

欲しい情報（物理現象）によって最適なセンサを選ぶ必要がある。
具体的な選定プロセスを以下に示す。

１．測定値の決定
どのような情報を測定したいか？

【１．どのような情報を測定したいか】⇒使用しているガスの流量２．センサの種類検討
どのようなセンサを使えばよいか？

【２．どのようなセンサを使えばよいか】⇒マスフローメーター

３．センサ仕様の決定
センサはどのような仕様が良いか？

【３．センサはどのような仕様がよいか】⇒流量レンジ
使用しているガスの種類
流量計を設置したいガス管の径

【用語】

【コラム】

マスフローメーター：流体の質量流量を測る流量計のこと。主に半導体やフラットパネルディス
プレイなどの高精度な流量計測・制御を要求される分野で使用されているが、最近では工場
設備、実験設備等のあらゆるプロセス、装置に幅広く使用されている。加えて、流量制御まで行うものをマスフローコントローターという。

どのようなセンサを必要とするかを考える前に、どのような情報を取得したいかを考える必要がある。
そのためには、① IoTを導入する事で生産面でどのようなメリットを得たいか（目標の設定） ② 今何が問題として起こっているのか？課題は何か？（現状把握） ③ どうしてそのような事が起こっているのか（原因分析） を整理し、問題解決に向けた最適なデータを取得できるためのセンサを導入する必要がある。

STEP 3 [ IoT導入] ②ゲートウェイ
INPUT【サマリー】
通信モジュールのないセンサの信号を集め、インターネットを中継する
ゲートウェイを経由することで、多くのセンサを効率的に接続することができる。

【理論】

センサのデータOUTPUT

PROCESS
データ集約

ゲートウェイ使用有無

センサ単体通信

ゲートウェイ選定【実際】

IoTでは各センサがそれぞれ通信モジュールをもつことも可能だが、電波状況や回線、
そしてコストの問題より各センサに通信モジュールを持たせる事がない場合も出てくる。
ゲートウェイとは各センサの情報を主に有線ケーブルや省電力の電波通信にて集約し、一括してサーバと通信する機器のことである。
TCP/IP通信におけるルーターをイメージすると分かり易い。

デバイスの通信モジュールの有無によりゲートウェイの必要性が決まる。

１．センサのデータを集約できるか？

２．ゲートウェイを導入するメリットはあるか？

３．どのようなゲートウェイを選択するか？

【用語】
通信モジュール： 対象に組み込むことで、その対象物の稼働状況、位置情報などを取得し、効率的に管理することができる小型の通信端末
ゲートウェイ： コンピュータネットワークをプロトコルの異なるネットワークと接続する
ルーター： 異なるプロコトルを接続する中継器 IPレベルでの転送を行う【コラム】
ゲートウェイを設置する上で、どのデータが重要で、どのデータがそうでないかは、生産現場によって異なる。それを判断して、必要なデータだけをクラウドに送るようにネットワークを構築する必要がある。どれくらいのデータ量を読み込んでくるかというデータ分析での観点からも、そのようなデータ選別の仕組みは必須と言える。

STEP 3 [ IoT導入] ③通信モジュール
INPUT【サマリー】
さまざまな製品に組み込むことで、製品の稼働状況、位置情報などを取得し、効率的に情報伝達することができる小型の通信端末。

有線方式と無線方式がある。通信の安定性の点では有線方式が優れているが、無線の届くエリア内であれば、無線方式の方が多くのデバイスを接続できる、異動や増設が容易にである点など利点が多い。

PROCESSOUTPUT

情報

通信速度

有線通信

データ

通信容量

無線通信

電源
可搬性

【理論】

【実際】

通信モジュールはセンサで取得した情報をサーバ（クラウド）に伝達する役割を持つ。
通信容量、速度、可搬性により有線通信か無線通信を選択する。
無線の届くエリアかつ可搬性が必要な場合では無線方式を選択する。ゲートウェイな
ど通信の安定性が必要かつ情報量が多い場合は有線通信を選択する方が良いが、配線可否などの制約条件により無線通信を選択する必要がある場合もある。

通信端末には有線通信、無線通信があり、情報量や可搬性などから選択する必要がある。

１．無線の届く範囲か？可搬性の必要はあるか？

２．通信の安定性は必要か？通信容量はどうか？

３．情報伝達には無線通信を選択するか？有線通信を選択するか？

【用語】

【コラム】
無線通信のメリットは、配置や移設の柔軟性にある。
特に、既存の設備に後から追加でIoTを導入する場合には、追加で配線工事を実施するよりも圧倒的に安価に導入できる事が多い。無線通信には様々な規格があり、設置場所や電
力消費、給電方法、送受信するデータの量などにあわせて、適切な規格を選択する事が重要となる。

STEP 3 [ IoT導入] ③-1日本の電波使用状況
INPUT【サマリー】
無線通信は電波を用いて通信を行う。
電波周波数により電波の性質は異なる。
IoTにおいて無線通信で情報伝達をする場合、700MHz〜2.5GHzおよび5GHzの電波を使用
する。

情報伝達

PROCESS
電波の伝わり方OUTPUT
通信方式

情報量
通信速度

【理論】
無線通信は電波を用いて通信を行い、電波周波数により電波の性質は異なる。
電波の伝わり方は高周波になるほどは直進し、降雨で弱められ、低周波では障害物の後ろに回り込む性質を持つ。
伝送できる情報量は高周波になるほど大きい。
利用技術の難易度は高周波になるほど難しい。
また、電波は使用する用途によって分かれており、IoTにおける情報伝達に使用する周波数帯は700MHz〜2.5GHzのUHFおよび5GHzのマイクロ波を使用する。

【実際】
日本の電波周波数帯

【用語】

【コラム】

UHF （極超短波・UHF=Ultra High Frequency：300MHz - 3GHzの周波数の電波

電波法は日本国内で電波を扱う際の法律で、海外では異なる。
免許の必要なものと免許不要のものがある。下記は免許不要のものの一例。
■特定小電力無線機（特定の用途のもの）
・2.4GHz帯の無線機器。LANやWi-Fi、Bluetoothなど、 5GHz帯の無線機器。Wi-Fiなどで利用する。ただし屋外利用は禁止されている。
・920GHz帯の無線機器。センサネットワークや Wi-SUNで利用される事が多い。省エネで通信範囲が広いため、少ない通信量でデータをやり取りするIoTで注目されている。

STEP 3 [ IoT導入] ③-2 無線通信
INPUT

【サマリー】
無線通信は通信方式により特徴があるので、使う場所、場合によって選択する必要がある。
センサから直接通信する場合には低消費電力、少量データ通信、
ゲートウェイから通信する場合、大量高速データ通信ができるものを選ぶ。

情報伝達

PROCESS
電波の伝わり方OUTPUT
通信方式

情報量
通信速度

【理論】

【実際】

無線通信は通信方式により、電力消費、通信速度、到達距離に特徴がある。なので、使用用途によって選択する必要がある。
ゲートウェイから無線通信する場合は、2.4GHz、5GHzの周波数帯のWi-FiやBluetoothの近距離、高速通信を選択する。通信距離が長距離の高速通信が必要な場合は700MHz〜
2.5GHz帯のLTEなどの携帯電話電波を選択する。
センサから直接通信する場合は電池等のバッテリ駆動になる場合が多い。そのため低消費電力通信を選択する。
屋外か屋内か、など基地局までの距離によっても、通信方式を選択する必要がある。

使う場所、場合によって最適な通信方式を選ぶ必要がある。

１．無線通信を使う場所は屋内か屋外か？高速通信の必要があるか？
低消費電力である必要があるか？

２．通信方式を選択する。

【用語】

【コラム】

LTE： Long Term Evolution、携帯電話の通信規格

無線通信の規格は様々であり、専門家でもどの規格を採用するかの判断で意見が別れる事が多い。また、実際に設置した後で通信の妨げとなる干渉が発見されるケースも少なくない。そのため、いきなり大量の機器を導入するのではなく、小規模な導入から段階的にスタートしていく事や、類似の環境で実績のある通信方式を採用する事が重要である。
通信トラブルは根本原因の特定が難しい場合もあり、場合によっては、設置場所や設置機器の変更を含めて、データ取得の設計を見直すことも必要となる。

STEP 3 [ IoT導入] ④ 制御装置
ゲートウェイと同意義と考えてよい。センサから電気信号を集めコンピュータが読めるデータに変更、クラウドサーバと通信し、データを送る。

【理論】

OUTPUT

INPUT

PROCESS

センサのデータ

デジタルデータへの変換制御装置の選定

通信の選定

制御装置の開発

代表的なSBC

代表的なボードコンピュータ【サマリー】【実際】

制御装置はセンサから取得した情報をサーバに蓄積出来るデジタルデータに変換を行い、サーバに通信によりデータを伝達する役割をもつ。
Raspberry Pi（ラズベリーパイ）等安価のボードコンピューター、Arduino（アルドゥイーノ）等の汎用SBC（シングルボードコンピューター）がある。両者ともIoTシステムに使用することもできるが、試作用、教育用途である。パッケージとして販売し、量販する場合は独自SBCを組むことも検討する。

代表的な機器

１．データを変換する必要があるか？

２．通信モジュールを選定する。

SBC（シングルコンピュータ）

Arduino（アルドゥイーノ）Raspberry Pi（ラズベリーパイ）

1枚の回路基板上にCPU・メモリー・ストレージ・入出力を試作用の組み込みシステム
専用の開発ソフトウェアが用意されている。

英Raspberry Pi財団が教育用途として開発したボードコンピュータ

３．制御装置を選定するか？
制御装置を開発する？

【用語】

【コラム】

SBC：むき出しの一枚のプリント基板の上に、必要なものに絞ったCPUと周辺部品、入出力イン
タフェースとコネクタを付けただけの極めて簡素なコンピュータ

シングルボードコンピュータ」と呼ばれているようなコンセプトの商品が出始めたのは200x年代後半であり、2008年にBeagleBoardが登場している（BeagleBoardはその後も改良や低価格化され、2014年現在も現役である）。
シングルボードコンピュータが広く認知されるようになったのは、2012年登場のRaspberry
Piの大ヒットによる。Raspberry Piは2014年6月までに300万セットを販売したと発表している。

STEP 3 [ IoT導入] ⑤サーバ
INPUT

PROCESS

データの蓄積SaaSの使用検討

データの解析

PaaSの使用検討【サマリー】
データの蓄積、データ分析を行う。
自社サーバであるオンプレミス、クラウド上のサーバであるクラウドサービスがある。

OUTPUT
サーバの選定

自社サーバの使用検討

【理論】

【実際】

サーバはデータの蓄積するストレージ機能及び、データ分析を行うアプリケーション機
能をもつ。
自社内にハードウェアのサーバを置くオンプレミスと予めストレージ機能とアプリケー
ションが使える状態にしたクラウドサービスであるPaaS(パース Platform as a Service)のどちらかを選択する。
工場の稼働状況の見える化を行うなどの汎用的なアプリケーションの場合はPaaSにア
プリケーションも予めサービスとして用意されたSaaS（サース Software as a Service ）もある。

自社サーバ（オンプレミス）とクラウドサービス(PaaS)の比較

１．汎用サービスSaaSの使用は可能か？

２．自社サーバとクラウドサービスPaaSの比較を行う。

３．SaaSを選択するか？PaaSを選択する？
自社サーバ（オンプレミス）を選択するか？

【用語】

【コラム】

オンプレミス：情報システムのハードウェアを使用者（通常は企業）が自社保有物件やデータセンター等の設備内に設置・導入し、それらのリソースを主体的に管理する運用形態。自社運用（型）とも訳される

IaaS（イァース Infrastructure as a Service）とPaaSの違い
運用管理する範囲、ユーザーが選択できるOSやミドルウェアの自由度がIaaSとPaaSで異なる。IaaSはあくまでストレージなどのインフラを提供するサービス。一方のPaaSは実行環
境の土台を提供するサービスであり、プログラム開発に当たっての動作環境を提供する。

STEP 3 [ IoT導入] ⑥ データベース
INPUT

PROCESS

データの蓄積

サーバ選定【サマリー】
データベース（Database, DB)とはデータの蓄積や検索が容易にできるように整理された情報の集まりを言う。
ゲートウェイからネットワークを経由したセンサデータをある時間ごとにDBに蓄積するのが、IoTでセンサをデータを活用するのに適している。
RDBMS（関係モデルデータベース）とNoSQL（非関係性データベース）がある。使用用途に応じて使い分ける。

【理論】
DB（データベース Database）とはデータ、情報の集まりであり、サーバの中の一つの機能としてある。データの蓄積や検索が用意に出来るように整理された情報の集まりである。
DBにはRDBMS（関係モデルデータベース）とNoSQL（非関係性データベース）がある。使用用途に応じて使い分ける。

OUTPUT
DB選定

【実際】
DBの例

IoTにおいては① ゲートウェイやセンサ本体より通信によりネットワークを経由したデジタル変換されたセンサのデータを蓄積する。
IoTにおいては時間ごとにデータを蓄積すると解析しやすい場合が多い。
②

蓄積されたデータよりアプリケーションが特定条件にて検索し取り出されたデータを解析、表示を行う。
例えばこのように蓄積する。
日時

温度

湿度

加速度

1月30日 10:30:00

10.0℃

40.0%

0.1G

1月30日 10:30:01

10.1℃

40.1%

0.3G

1月30日 10:30:02

10.3℃

40.0%

0.0G

1月30日 10:30:03

10.5℃

40.2%

0.2G

1月30日 10:30:04

10.8℃

40.1%

0.1G

・

・

・

・

・

・

・

・

・

・

・

・

【用語】

【コラム】

RDBMS（Relational Database Management System・関係モデルデータベース）:
SQLという言語を使ってデータを出し入れする。データを複数のテーブル（表）に分割し、それぞれの関係性を定義することでデータを格納する方式。MS AccessやOracle、SQL Server、
PostgreSQLなどがあげられる。

RDBMSは複雑な主に業務システムのデータを格納するための方式として発展してきた。
そのため、データの更新や参照において一貫性を確保するための機構や、SQLを用いて複雑な条件を指定してデータを抽出する機構が組み込まれている。一方で、IoTのように連続的に発生する膨大なデータを蓄積する用途においては、NoSQLが利用される事も多い。
NoSQLでは、複雑な関係モデルによるデータ処理をしない代わりに、高速に大量のデータを処理することを実現している。

NoSQL(Not only SQL):
SQL言語を使わずにデータを操作する。特に、並列処理や大量データ処理においてパフォーマン
スを発揮する。

STEP 3 [ IoT導入] ⑦-1 データ分析
INPUT

PROCESS

蓄積データ

データ分析

【サマリー】
データ分析には①データの可視化②データ解析③予測がある。
データの分析を適切に行うためには、分析の目的に合わせて、取得するデータの種類やサンプリング頻度を設計する必要がある。
近年では、分析・予測にAIを活用する事例も増えている。

【理論】

OUTPUT
データの可視化
データ解析
予測

【実際】

サーバのDBに蓄積したデータはデータ分析を行ってこそ価値がある。データ分析は①データの可視化②データ解析③予測のステップを追って行う。
解析と予測を効果的に行うためには、目的に合わせて必要なデータが取得できるようデータの種類やサンプリング頻度などを適切に設計する必要がある。これら分析結果より新しい付加価値を創出する。

データ分析例

１．データの可視化は行ったか？

２．データ解析の方法は正しいか？

３．予測、新しい付加価値を創出する分析が行えているか？

【コラム①】【コラム②】

IoTが対象とするデータは膨大です。センサの値を単純に毎秒保存し続けるだけも1日で数GBのデータ量になる場合があります。コンピュータの性能が向上し安価に大量のデータが処理できるようになったとはいえ、分析の目的に合わせたデータの取得が重要となります。
一方で、AI（ディープラーニング）を活用する事で、人間には抽出できなかった特徴を抽出できる場合もあり、データ分析においてもAIの活用が進んでいます。

データ分析は様々の手法があるが、一例を紹介する。
・アソシエーション分析 ・バスケット分析 ・クロス集計分析 ・決定木分析 ・因子分析
・ABC分析 ・クラスター分析 ・ジスティック回帰分析 ・線形回帰分析 ・主成分分析
・グレイモデル ・独立性の検定 ・軽量時系列分析

STEP 3 [ IoT導入] ⑦-2 AI
INPUTPROCESSOUTPUT

データ分析

自社AI開発分析精度向上【サマリー】
AI(Artificial Intelligence)：人工知能をデータ分析、予測の為に活用する事で、人間では分析できない量のデータを活用する事が可能となる。
近年の主流はディープラーニングと呼ばれる手法で、機械学習とその学習パターンをコン
ピュータ自身で探りだす事ができる。

【理論】

SaaS AIサービス【実際】

AI(Artificial Intelligence)：人工知能をデータ分析、予測の為に活用する事で、人間では分析できない膨大な量のデータを活用する事が可能となる。近年では、機械学習とその学習パターンもコンピュータ自身で探りだすディープラーニングが主流となった。
SaaSやクラウドサービスとして、安価で簡単に使える汎用的なAIサービスが数多く登場しており、必ずしも自社専用のAIを独自開発する必要は無くなっている。

AI(Artificial Intelligence)：人工知能

１．データ分析の精度は高いか？

２．SaaS等の汎用AIサービスは使用できるか？自社AI開発をおこなうか？

３．AI学習により精度は高くなったか？

【用語】

【コラム】

ディープラーニング：ディープラーニングは、深層学習とも呼ばれ、近年のAIブームの中心とも言える手法である。人間の神経細胞(ニューロン)の仕組みを模したシステムであるニューラルネッ
トワークをベースにしており、多層のニューラルネットワークを用いることで、これまでできなかった分析が可能となった。分析対象の特徴を自動的に学習するため、従来のように人間の手で特徴を定義する事を必要としない。

人工知能の社会応用
三井住友銀行ではコールセンターで人間のサポートをするIBMのWatson を導入している。
以前はオペレーターが顧客の問い合わせ内容を理解して、回答内容を資料から探し出すた
め、対応時間はオペレーターの経験に大きく依存していた。
Watsonの導入では、顧客とオペレーターの会話を瞬時にテキスト化し、問い合わせ内容に合致する回答候補をWatsonがすぐにオペレーターへ提示する仕組みを構築。新人オペ
レータの負担が減り離職率が48％減少した。

STEP 3 [ IoT導入] ⑧ セキュリティー （暗号化）
INPUT

PROCESSOUTPUT

データの蓄積セキュリティー

三大要素を維持【サマリー】
IoT機器の情報（データ）を管理する場合には、悪意のある攻撃者からデータを守るためにセキュリティーを持たせる必要がある。
セキュリティーを持たせる場合、機密性（confidentiality）、完全性（Integrity)、可用性（Availability)の情報セキュリティ三大要素を維持する必要がある。

【理論】

【実際】

IoT機器の情報（データ）を管理する場合には、悪意のある攻撃者からデータを守るために暗号化などでセキュリティーを持たせる必要がある。
各センサによって取得したデータに対して、アクセスを許可されたもののみがアクセスできる
機密性（confidentiality） 、センサデータと取得するデータが一致しており正確である完全性（Integrity) 、許可された物が必要な時に必要な情報を取り出せる可用性（Availability)を維持する必要があり、これを情報セキュリティーの三大要素という。

情報セキュリティーの三大要素

１．脆弱性対策などのセキュリティーを行ったか？

２．情報セキュリティーの三大要素は維持できて
いるか？

【用語】

【コラム】

暗号化： データの内容を他人には分からなくするための方法

暗号化の仕組み
まず、元のデータを暗号のシステムを使い暗号化します。この時に暗号鍵と呼ばれるデー
タを使用する。このような仕組みで暗号化をすると、元のデータは、まったく違うデータになる。 暗号化されたデータは、同じように暗号のシステムを使い元のデータに戻す。これを復号と呼び、この際に暗号化の時と同じように暗号鍵を使って行う。

STEP 3 [ IoT導入] ⑨ データ活用
INPUT【サマリー】
蓄積したデータの分析し活用することで様々な効果をもたらす。

データ分析

レベル１. 見える化
レベル２. 改善
レベル３. 新たな付加価値創出【理論】
蓄積したデータを分析したのち、活用することでこそIoTの効果がある。次のレベルの順にデータ分析の活用を行う。

OUTPUT

PROCESS
分析データの活用

見える化
改善
付加価値の創出【実際】
データ活用の例

レベル1.見える化
人手で行えていたデータ収集をセンサにより自動収集する事で、データ可視化（見える化）が簡単に行える。
レベル２. 改善
見える化する事や、従来収集していなかったデータをセンサで自動収集し、新たなデータより、今まで見えなかった課題が把握でき、既存業務の改善を行う。
レベル３. 新たな付加価値創出
見える化されたデータをAI等を使用しながら分析し、さらに他の情報などと組み合わせた新たな手法により新たな付加価値を創出する。

【用語】
プラットフォーム：膨大なIoTデータを収集し、ストックして、サービス化する基盤の部分である。機能として①データを収集する配管のような役割②大量のデータを蓄積する貯蔵庫の役割③サービ
ス化するためのソフトウェアを乗せる役割（アプリケーションの開発環境）の3つが挙げられる。

【コラム】
分析の結果の表示、異常の表示など見える化するデバイスはスマートフォンやタブレットなどのスマートデバイスを使用する場合がほとんどである。スマートデバイスの普及率が高まってきていることもIoTが普及する一役を買っている。

Step-4 IoT 運用＜マニュアル全体像＞

STEP 4 [IoT運用] ①IoT運用準備
INPUT

PROCESSOUTPUT

社内協力体制の構築

現場とのギャップ調整

IoT運用体制の構築

社内体制の変革

新しい社内体制作り

教育体制の構築

専門家との協力関係【サマリー】
IOT導入が完了し、運用の段階でもさまざまな準備が必要となる。
①現場の理解②社内体制の変革や従業員教育③維持管理にあたっての専門家との協力体

制構築、などにより対応していく。

社外専門家の活用

【実際】

【理論】

リーダーシップと現場の理解
社内協力体制の構築

社内体制の変革・リーダーから担当者に明確に権限を与える
・ミーティングの開催

・最適な人員配置・異動
・専門人材の雇用・専門家派遣：社労士等

教育体制の構築

社外専門家の活用

・マニュアル化・OJTの実施
・Oｆｆ-JTの実施
・専門家派遣制度・導入ベンダーとの保守関係構築
・専門家派遣制度担当者と現場のギャップ調整／IoTのある社内環境づくり／社外専門家との協力体制構築

IoTシステムが現場に入って最初に遭遇する課題は現場からの抵抗というケースが多い。
現場の作業員の自分たちはきちんと仕事をしているという誇りをしっかりと理解しつつ、明確な権限付与とリーダーシップにより運用を行う必要がある。

専門家派遣制度
派遣制度名

内容

ミラサポ

事業者負担なし／年３回まで

商工会議所／商工会などの専門家派遣制度

事業者負担あり（１万円～２万５千円程
度）／回数は制度による

その他派遣制度

事業ごとに付帯する専門家派遣制度など

適切なIOT運用体制の構築【用語】
OJT 「On the Job Training」の略で、読んで字のごとく、仕事をやりながら育成を行うもの

Off-JT 「 Off the Job Training」であり、仕事から離れたところでの育成で、主に集合研修など【コラム】

STEP 4 [IT運用] ②IoTデータの収集と集約
INPUT【サマリー】
IoTシステムにおいてもデータ収集の方法は従来の方法と変わらない。ただし、利用する目

PROCESSOUTPUT

収集

分析

データの活用

蓄積

可視化

目的の達成

整形

検証

的を念頭に置いた自社データにとどまらないデータ収集、データ収集・蓄積の仕組みをPDCA
サイクルを回して構築していくことが重要である。

集約

【実際】

【理論】
IoTシステムはデバイスの追加を見込んだデータ収集となるため、設計時には想定していないかった処理も必要となる。柔軟にデータ活用できるような技術を考えていくことが必要。

整形

集約

分析

蓄積

可視化
収集

検証

目的から逆算して精度の高いデータを効率的に、もれなく収集・蓄積することが重要。そのためにデータ収集・蓄積の仕組みをPDCA（Plan-D0-Check-Action)サイク
ルを回していくことが必要。
通信コストの問題もしっかり考えておく。通信コストが想定している予算内に抑えることが重要。

収集

どのような頻度やフォーマットでデータ取得をするか決める

蓄積

一度蓄積されたデータへの更新はほとんど行われない。取り出しやすい形で蓄積することが重要

整形

データを取り出して活用するときに必要となる。ノイズが混じっていることがあるので、クレンジングを行う。

集約

利用する目的を達成するために、分析に必要となる複数のデータを集める。

IoTのデータ活用の進め方については、従来型のデータ活用と変わらない。
IoTデータの収集においては利用する目的をもとに、必要なデータを集める。システムのデータだけではなく、他社のオープンデータも含めて必要なデータを収集する事が
必要。

【用語】

【コラム】

System of Record(SoR) 過去のデータを用いるシステム

オープンデータの活用
政府公開の統計情報、各自治体のオープンデータプロジェクト、POSデータなどの公的機
関や他社が公開しているオープンデータの活用が一般的になっています。
オープンデータとしては政府公開のデータカタログサイトData>CO>JPや地域経済分析シス
テム（RESAS、リーサス）などがあります。

System of Engagement(SOE) データ活用を通じて人との関係性の構築や顧客対応を意図するシステム

STEP 4 [IoT運用]③データを活用するための統計知識
INPUT

PROCESSOUTPUT

明確な活用目的

因果関係を探る

効果的なデータ活用【サマリー】
IoTデータを活用するには、データを分析し、そのデータを元に様々な改善や新たな取組を行う必要がある。その際にまず必要なのは、明確な活用の目的を持つことである。分析をすす

統計手法の活用

めるにあたって重要なことは、データの相関関係ではなく因果関係を探すことである。
分析の手法としては様々な統計の手法があり、分析目的に応じて使い分けていくと効率的に分析を行うことができる。

【理論】■明確な活用目的を持つこと
データ分析に先立って、データを活用する明確な目的を持つことが重要である。目的が不明瞭であると、データの分析に終始しいつまでもプロジェクトが終わらないような失敗に終わることが多い。
■分析方法について
簡単な分析はExcelなどの表計算ソフトで行うので十分。その際に統計のフレームワーク
を使うことで的確な分析をすることができる。
分析にあたっては相関関係ではなく因果関係を探すことが重要である。原因と結果の関係を探すことにより正確な情報を導くことができる可能性が高い。
データの分析にあたってはさまざまな統計手法がある。データ分析の目的をしっかりと定め、目的に沿った分析を行い、最適な統計手法を選択することが重要である。
統計手法のなかでもクロス集計は鉄板とも言うべき手法であり、IoT導入時のデータの分析においても多く使われている。

【実際】

主な統計手法

クロス分析

ある特定の情報を2,3個個かけ合わせた形で集計を行い、その結果を分析する手法

線形回帰分析

複数の変数があるデータを前提に、その相関関係を直線を基準に分析する手法

ロジスティック回帰分析

発生の確立を予測する分析方法

相関分析

複数のデータの連動を分析する手法

アソシエーション分析

店舗のPOSデータの分析などに使われる分析手法。かごに入れられた商品を分析して、よく購入される商品を分析する

クラスター分析

要素の混ざり合うクラスターを、いくつかのグループに分類することで分析手法

決定木分析

原因から結果の予測を繰り返し樹形図によりデータを分析する手法

インバリアント分析

平常時とは異なる動作を見つける手法

【用語】

【コラム】

データ分析 多数のデータから、改善に役立つ情報を探知し、活用するための情報を得ること。

統計手法の活用に当たってはいくつかのポイントがある。アプローチにおいてシンプルさを保つこと、仮定をしっかりとチェックすること、可能であれば分析繰り返すこと、再現性をたもつことなどである。適切に統計手法を活用することで、改善につながるような分析を行うことができる。

STEP 4 [IoT運用] ④IoT運用後に生じる問題点
INPUT

PROCESS

IoT運用開始

デバイス増加【サマリー】
IoTの運用後に予測される問題点としては、①接続デバイスが増加すること③データ量の増

OUTPUT
問題点発生

加③追加アプリケーションの追加による問題発生などが考えられる。
データ量追加

IoTの導入が成功し、さらなるIoT化による改善を進める際に生じうる問題点である。

専門家の増加【理論】【実際】
IOTシステムの進展とスケール■デバイス数の増加により発生する問題点
IOT化の進展とともにIOT機器に接続するデバイスの数も種類も増加していく。特に種類の増加についてはその一元的な運用管理が必要となる。

最初は実証実験の形でスタートしたIoTシステムも次第に規模が大きくなり、デバイス数が増え、アプリケーションの数も増え、データ量が増加していく。

■データ量の増加により発生する問題点
IOTデータのデータ量の増加により発生する通信環境やデータストレージの圧迫の問題がある。IOTデータは基本的に蓄積保存が好ましいため、運用段階での規模の拡大の程度を想定した運用が望ましい。
■関与する専門家の増加により発生する問題点
それぞれの持ち込むソリューションの統一的な運用が問題となる。

発生しうる問題点

デバイス数増加

様々な種類のデバイスがネットワークにつながり、一元的に運用管理することが次第に難しくなってくる。複雑化したデバイスやデータの状態を管理監視する仕組みの構築が必要である。

データ量増加デバイスやアプリケーションの増加に伴い、やりとりされるデータ量が爆発的に増える可能性がある。圧縮してアーカイブする運用や、ストレージコストへの対応などを早めに想定し、対応する必要がある。

ベンダー企業や関与する専門家の増加

自社内でIoT化を進めていた会社が専門家に支援を依頼するなどするなかで、様々な解決策提案が生まれ、複雑化する可能性がある。リーダーシップをとる担当者の統一的な判断により、軸がぶれないようにする必要がある。

【用語】

【コラム】

スケール しくみそのままに規模が拡大すること

最初は自社内での実験的なIoT化から始めたプロジェクトも、改善のステージの進展に伴い、ベンダー企業や専門家など外部の力を借りて安定的なシステムの導入を試みるようになる。自社内でのIoT化に比べ、コストもかかり、対応の柔軟性が失われる場合が多いため、しっかりと自社内で知識やノウハウを蓄積したうえで、外部の力を借りるべきである。

STEP 4 [IoT運用] ⑤部品の保守や交換
INPUT【サマリー】
IoTシステムには多数のセンサーデバイスなどの部品が存在する。IoT化が進むにつれ増え

IoT化

PROCESS
デバイスの故障ていくこれらの部品の設置場所の確保や稼働状態の把握は複雑化する。

OUTPUT
部品交換
死活管理

定期的な電池交換や死活管理、保守管理の業務分担、デバイスの位置管理などが必要になってくる。

保守業務の分担
位置管理

【実際】

【理論】
部品の保守や交換■自社内で行うケース
自社内でIoT化を進めるステージでは、保守や交換は自社内ですべて行う必要がある。

■現地に保守運用者がいないケース
外部ベンダーが関与する場合、現地に保守運用者がいないケースがある。故障リードタ
イムなどが長くなりがちである。

部品の保守や交換への対応

電池交換

電池駆動のセンサーデバイスなど電池交換の必要な部品は多い。さまざまな場所に設置されたデバイスの電池交換の位置情報の把握や電池の持ち時間の把握などが必要。

死活管理

長期間運用しているとデータがうまく取得できない、センサーデバイスが反応しないなどの問題が発生する。こういうトラブルを察知できる仕組みを構築する必要がある。

保守管理の業務分担

部品のメンテナンスについては、自社で行うのか、システ
ムインテグレータが行うのかにより保守に関する問題が生ずる。インテグレータの所在地が遠隔地なのかどうかも大きな影響がある。

デバイスの位置管理

設置したデバイスを長期間にわたって把握するための位置管理が必要である。

時間がかかる■現地に保守運用者がいるケース
現地に保守運用者がいるばあい、比較的短い故障リードタイムで運用がかのうである。
迅速な対応

【用語】

【コラム】

修理リードタイム 機器の修理において工程に着手してから全ての工程が完成するま
での所要期間のこと

一般にセンサーデバイスは設備機器に比べてライフサイクルが短い。設備機器のメンテ
ナンスライクルとセンサーデバイスのメンテナンスサイクルの違いによるメンテンナンスの煩雑さへの対応が必要となる。

STEP 4 [IoT運用]⑥設置環境について
INPUT【サマリー】
特に製造業の現場ではさまざまな現場にデバイスを設置することになる。高温、多湿、粉塵、

IoT運用

電磁波など過酷な条件の場所に設置されるデバイスへの配慮が必要である。

PROCESSOUTPUT

多湿・多塵環境

環境に応じた対応

高温多湿環境電源の確保やノイズの多い環境への対応なども問題となる。

通信不安定環境
電源が取りにくい

【実際】

【理論】
設置環境への対応■防滴・防塵対策
防滴仕様・防塵仕様のケースに入れて設置することで対応。屋外での運用では日中と夜間の温度差でケース内部で結露する場合もあり、結露対策も必要となる。
■高温多湿環境
高温多湿な環境での設置では防滴型のケースに入れ、熱暴走を避けるため温度耐久性のあるセンサーやゲートウェイの使用が必要となる。
■通信が安定しない環境下
ノイズが多く、通信が安定しない環境では有線ネットワークを使用することも検討する。混線に対する対応も必要である。

部品の保守や交換への対応
防滴・防塵対策

水滴が滴るような高湿度環境、粉塵の舞う環境など。屋外設置されたデバイスは頻繁にメンテナンスが必要となる。

高温多湿環境運用段階でも、実際の温度や湿度が想定した範囲内に入っているかを定期的に検証する必要がある。

通信が安定しない環境下

無線LANがノイズのためうまく通信できないような環境では有線LANを検討する。混線対策としては通信帯のシフトなどの方法で対応する。

電源が取りにくい環境

どうしても電源が取れないような環境に設置する場合、太陽光発電設備やEnOceanのような無線通信規格を活用する。

■電源が取りにくい環境
太陽光発電設備を使用して電力をまかなう方法が広く採用されている。 EnOceanのような光や温度、振動から微弱なエネルギーを電力に変換させるような無線通信規格も生ま
れている。

【用語】

【コラム】

EnOcean EnOcean社が開発した近距離通信技術。エネルギーハーベスト（環境発電）を利用した無線通信技術。
エネルギーハーベスト 環境に存在する光や湿度、振動から微弱なエネルギーを収穫して電力に変換する技術

RaspberryPiのような簡易ソリューションも環境変化の激しい場所などに設置する場合にも、防滴ケースや太陽光発電キットなど周辺機器が充実している。様々な環境に適合させるのに必要な機器はそろっている。

第３部
サポートアイテム
Support-1 IoT 導入体制整備＜マニュアル全体像＞

１．IT 人材育成
（１）要求される人材（知識）
警備会社が監視カメラをビルや工場に設置して監視を行うように、IoT 自体はすでに使われている技術である。ではなぜ今更 IoT と騒がれるようになったか？それは通信手段としてのネット環境の進化、デバイスとしてスマートフォンの進化や RaspberryPi のようなシングルボードコンピュータを低価格で購入できるようになったため個人や中小企業の資金力でも導入が可能になったと考えられる。
デバイスやネット環境が進化したところで次にそれらを活用した IoT 環境を整える人
材が要求される。
そこで、今後中小製造業が IoT 技術を導入するうえで IoT 技術者にはどのようなスキルが求められるのか？IoT 研究会では以下のスキル体系を考えまとめてみた。
①組み込み技術者
組み込みのエンジニアとしてデバイスを操作する知識を持った人材が必要。
センサーやデバイスを操作することがエンジニアの役割になる。基盤とセンサー、ケーブ
ル等の接続やはんだ付けなどハードウェアの組み立てや、ハードウェアを操作するソフト
ウェアの開発となるためハードウェア・ソフトウェア双方の知識が必要になる。
②ネットワーク技術者
センサーやデバイスをインターネットに接続するためのエンジニア。
Wi-fi や Bluetooth など様々な通信方式がある中で距離や通信機器にあった接続方法を選択する。ネットワークの規格や通信方法の習熟している必要がある。
さらに、IoT はインターネットの仕組みの上で動いているので TCP/IP 等のネットワーク
知識が必須となる。
③セキュリティ対策
IoT の情報伝達はインターネットを経由して伝えることから当然セキュリティ対策が必要になる。特に製造業の場合企業の長年の加工ノウハウの蓄積や顧客情報等が使用されるケースもあるためハッキングは致命的な被害を起こす可能性がある。例えば無人運転中の工作機械を遠隔で悪意を持って作動させたりＣＡＤ情報を盗む等、ハッキングされるということは企業に自由に出入りさせてしまうことになるわけで絶対に阻止しなければならない。
④データ解析・活用人材集められた情報を解析する人工知能は、自分で人工知能を開発することではなく、人工知能がどのような仕組みで動いているのかを理解することが IoT 導入に役立てることになる。IoT では安価に大量のセンサー情報を集めることができる。しかしこの解析に人間が直接当たっていては人手が足らないという事態になる。なので IoT から得られた情報はいったんコンピュータ側でスクリーニングなどを行い、必要な情報だけを人間に伝達した
り、場合によっては自動で対応を行う仕組みを作る必要がある。
（２）IT 関連資格
IT 技術は、速いスピードで発展し、新しいモノを作り出していくが、基本となる技術を知らないと、新技術の意味や内容が分からず、ついていけなくなる。基本となるコンピ
ュータの基礎理論やコンピュータシステムなど IT 全般の基礎を学んでおく必要がある。
また、現在は、様々な場面でセキュリティが必要になっているが、今後予想される IoTの発展に対して、さらにセキュリティ関連の需要が大きくなっていくと予想される。こうした中で、コンピュータや IoT、AI の発展を前提にして、次の時代に向けたスキルを磨いていく必要がある。
IoT に関しての資格試験が「IoT システム技術検定」、「IoT 検定」が２０１６年から検定試験の実施が開始された。
基本を幅広く身に着けるための資格としては、「IT パスポート試験」、「基本情報処理技術者試験」、「応用情報技術者試験」がある。
IoT 技術の発展により需要が高まるセキュリティ関連の資格としては、初級向けで「情報セキュリティマネジメント試験」、上級向けで「情報セキュリティスペシャリスト試験」
がある。
発展の速い IT 技術に対して資格制度は追いついていないのが現状である。しかし、基礎的な知識を身に着けるために「IT パスポート」、「基本情報処理技術者」等の資格試験を通じて身に着けるのも、ひとつの方法である。
①IoT システム技術検定
内容
目的

IoT システム構築・活用に関する知識を中心に、その習熟度を検定することで、IoT システム構築に関係する技術者の対応力向上

実施主体

MCPC（モバイルコンピューティング推進コンソーシアム）

実施開始

毎年 12 月

資格の種類必要とするレベル

適用可能な実務レベル

IoT のシステム構築・活用に関する、 ・IoT システムについて顧客の要求を理
上級

より実践的な専専門技術

解し、課題の整理のうえ、システムの企
画、計画し戦略的提案を行います。また、

IoT システム構築のリーダとして活動できます。
IoT システムを構成する基本技術習

中級・IoT システム全体を俯瞰することがで得き顧客の要求または提案の要点を的確に

1. IoT システム構成と構築技術把握でき、システム構成の概要を描けま

2. センサ/ アクチュエータ技術と通す。

信方式
3. IoT データ活用技術
4. IoT 情報セキュリティ対策技術
5. IoT システムのプロトタイピング技術
IoT に関する基本用語

・IoT 構成要素の基本用語を理解し、一般的な IoT 関連の書籍を読解できます。

基礎

また、セミナーに参加可能な専門用語と基本的な構成データの流れ蓄積分析が分かります。

②IoT 検定内容
IoT（Internet of Things）がモノとモノをつなぐことから、モノとヒト、ヒトとヒトをつなぐインフラとなる社会において、IoT を知ることはユーザーのみなら
目的

ず、IoT に関わるすべての人が対象となる新しい領域。
社会的意義から人材育成や教育支援は欠かせないものであり、IoT 検定が果たす
えいち

役割を明確にし、社会に役立つ叡智のプラットフォームを目指す。
実施主体

IoT 検定制度委員会

実施開始

毎年 5 月

資格の種類

資格者のスキル
1.IoT に関する基本的知識を有しており、専門家の指導の下で IoT プロジェクトに関わる業務を遂行する事ができる。
2.IoT に関する提案を作成でき、顧客企業や社内に IoT プロジェクトの実施を推進

レベル 1

する事ができる。
3.IoT システムの企画を立案し、その目的や効果を顧客に説明する事ができる。
4.IoT プロジェクトを推進するにあたって、法律やセキュリティに関する知識を持
ち、リスク管理を行う事ができる。
5.IoT によってプロジェクトの目的を実現するにあたって、調達もしくは開発しな

ければならない IoT デバイスに関して概要を説明する事ができ、搭載されるセンサーについて説明する事ができる。
6.IoT によってプロジェクトの目的を実現するにあたって、低コストで迅速にプロジェクトを進めるためのサービスやソフトウェア、ハードウェアに関する知識を持っており、それを採用する理由を説明する事ができる。
7.IoT プロジェクトにおいて全体設計を行うための知識を持っており、目的や環境に合わせて適切な通信方法やデータベースなどを選択し、その理由を説明する事ができる。
8.データ分析や機械学習に関する基本的な知識を持ち合わせており、その目的や注意事項について説明する事ができる
1.IoT の専門家として、IoT に関する全体の基本設計および詳細設計を行うことができる。
2.ハードウェアに IoT の機能を導入し、製品として試作開発できる技術を有する。

3.IoT に関わるデバイス、ゲートウェイ、サーバなどの間で通信を行う際の通信方式やプロトコルについて、最適な設計を行うことができる。
レベル 2

4.IoT デバイスを設計および開発するための知識を有している。
5.IoT のデータ保存およびデバイスの監視などを行うための IoT プラットフォー
ムに関して、適切なサービスを選択しクラウド上に構築するための知識を有している。
6.IoT の目的を達成するために必要な、データ分析、機械学習、人工知能に関する知識を有しており、目的達成までのプロセスを設計する事ができる。
7.暗号化、認証、攻撃対策といった IoT システム全般にわたってセキュリティ対策を施すための知識を有している。

レベル 3

策定中

資格名

内容

試験時期

対象者

IT パスポート

IT を活用するすべての社会人・学生が備えておくべき

随時実施

現場

基礎的な知識。入門レベル。
基本情報処理技術者
応用情報技術者
IT コーディネータ

高度 IT 人材となるために必要な基本的知識・技能をもち、実践的な活用能力を身に付けた者
IT 知識だけでなく、マネジメントやストラテジーの観点についても一定水準の知識を持つ。
経営戦略を実現するための戦略的 IT 利活用に関して経営者を支援する専門家。

担当者
4 月/10 月(年 2 回)
4 月/10 月(年 2 回)
3 月/7 月/11
月(年 3 回)専門職

情報セキュリ

情報セキュリティリーダとして、部門の業務遂行に必4 月/10 月

ティマネジメン

要な情報セキュリティ対策や組織が定めた情報セキュリ(年 2 回)ト

ティ諸規程（情報セキュリティポリシを含む組織内諸規
程）の目的・内容を適切に理解し、情報及び情報システ
ムを安全に活用するために、情報セキュリティが確保された状況を実現し、維持・改善する者。

情報処理安全
確保支援士

サイバーセキュリティに関する専門的な知識・技能を活用して企業や組織における安全な情報システムの企

4 月/10 月(年 2 回)

画・設計・開発・運用を支援し、サイバーセキュリティ対策の調査・分析・評価やその結果に基づく指導・助言を行う。

<IT の現場で求められる資格>
IT の現場求められる資格といらない資格は何か。これを探るため、日経 BP 社は ITpro
で「IT 資格実態調査」を実施し、417 人から回答を得た結果が次のグラフ。

出典：日経 BP 社「昇進に役立つ IT 資格」アンケート（2017 年 7 月）

２．IoT 導入資金確保（１）補助金
補助金名支給金額・支給率

補助対象費用

連絡先

サービス等生産性

15 万円～50 万円、・ソフトウェア、クラウドサ(一社）サービスデ※

向上ＩＴ導入支援事

補助率 1/2

ービスの導入・初期費用、サザイン推進協議会

2 月～6 月ーバー利用料（1 年間）

TEL:0570-013-330

業
小規模事業者持続
化補助金

募集期間

50 万円～100 万円、 ・販路開拓を目的とした機械

日本商工会議所※

補助率 2/3

TEL:03-3283-7823

3 月～6 月装置、広報費等

全国商工会連合会
TEL:03-6268-0088

ものづくり補助金

500 万円～1,000 万・専ら補助事業のために使用

全国中小企業団体※

円、補助率 1/2～

される機会・装置・器具（測中央会

2 月～7 月2/3

定工具・検査工具・電子計算

TEL:03-3523-4901

機・デジタル複合機等）、専用ソフトウェア

IoT を活用した新市・IoT を活用したモデル実証

経済産業省

H30 年 2 月

場創出促進事業を行い、IoT の活用を推進す

TEL:03-3501-1511

9 日～3 月るための事業環境を整備

教育訓練給付金

企業内人材育成推進助成金支払った教育訓・教育訓練受講費用

12 日
厚生労働省

申請者が

練経費の 20%、上限

TEL:03-5253-1111

条件を満

10 万円

各ハローワーク

たす期間

・導入助成額 20 万・継続して人材育成に取り組

厚生労働省

申請者が

円～50 円む事業主・事業主団体に対す

TEL:03-5253-1111

条件を満・実施・育成助成額

る助成制度

ハローワーク

たす期間

5 万円～15 万円

人材開発支援助成・Off-JT 上限 160

・職業訓練などを計画に沿っ

厚生労働省

申請者が

金（旧キャリア形成

時間・OJT 上限 680て実施や人材育成制度の導TEL:03-5253-1111

条件を満促進助成金）

時間・経費助成 7入した際に、訓練経費や賃金

広島労働局

たす期間

万円～20 万円の一部の助成TEL:082-221-9242
山口労働局
TEL:083-995-0380

イノベーション人材その他研修※

・社員を国内外の大学・企

広島県商工労働局等育成事業補助金

100 万円、補助率

業・研修機関等へ派遣する取

産業人材課

1/2

組に要する経費の一部を県

TEL:082-513-3420

（広島県）

が補助
※※平成３０年の公募時期が発表されていないため昨年度の次期を参考に【IoT 研究会】が予測

毎月

（２）融資
①日本政策金融公庫「IT 活用促進資金」
情報化投資を促進するために IT 化を目的とした融資を有利な金利で提供する制度。
最大貸付は 7.2 億円。
内容①情報技術を活用した効果的な企業内業務改善および企業内の情報交換など業務の高度化を行う方②他企業、消費者などとの間でネットワーク上の取引および情報の受発
信を行う方③企業内業務の情報技術の水準を取引先など企業外の情報技術の水準に合わせようとする方利用できる企業④情報技術の活用により、業務方法、業務内容などの経営革新を図ろうとする方⑤軽減税率対応のための設備を取得する方⑥ケーブルテレビ業を営む者であって、2K もしくは 4K 放送に要する設備を取得する方⑦IoT を活用した生産性向上を図る設備を取得する方（設備の取得に際して専門家の方の助言・指導を受けている方に限る）①電子計算機（ソフトウェアを含みます。）②周辺装置（電子計算機本体と組み合わせ使用するモデムなどの通信装
置など）③端末装置（多機能情報端末など）④被制御設備（高度数値制御加工装置（CNC）や自動搬送装置など）⑤関連設備（LAN ケーブルや電源設備など）融資の使い道⑥関連建物・構築物（上記装置および設備の導入に併せてその取得に必要不可欠な建物・構築物およびそれらの設置に必要不可欠な土地）⑦4K 放送に対応するために必要な資金⑧2K 放送のネットワークの強靭化（老朽化した既存設備の更新・増強）に必要な資金⑨IoT を活用した生産性向上を図るために必要な設備資金（土地に係る資金を除く）
出典：日本政策金融公庫ＨＰ

②クラウドファンディング
群衆（Crowd）と 資金調達（Funding）という言葉を組み合わせた造語であるクラウド
ファンディング（CrowdFunding）はインターネットサイトを通じて、世の中に呼びかけ共感した人から広く資金を集める方法。
形態
寄付型

非
投
資
タ
イ
プ

内容
社会貢献、リターンはない

・JAPAN GIVING
・Readyfor Charity

・お金のリターンは無し、製品サービスを提供～「All or Nothing 型」
購入型

クラウドファンディングサイト

・Readyfor
・CAMPFIRE

・募集目標金額が達成した場合のみプロジェクト成・MotionGalley

立・Makuake～「All In 型」

・目標金額に達しなくても成立
ファンド

投
資
タ
イ
プ

お金のリターン

＋

型
貸付型

株式型

製品サービスを提供

・セキュリテ・KAIKA

返済＋

金利

・Maneo・クラウドクレジット

非上場企業が株式発行

・FUNDINNO
・GoAngel３．支援機関活用
IoT の導入と活用を図る上で、相談できる専門家を派遣する様々な支援機関を紹介する。
支援母体

支援団体

概要

連絡先

中小企業・小規模事業者ワ(公財)ひろしま産業振興機

ンストップ総合支援事業と構して、経営上のあらゆる相談

Tel:082-240-7701

広島県よろず支援拠点への対応を行う。

(公財)やまぐち産業振興機

山口県よろず支援拠点（例：会社への IoT 導入検討

構に対して、資金の調達方法、 Tel:083-922-3700
実機導入の際の専門家派遣など）
業務改善、技術活用などの国
経済産業省スマート
ものづくり応援隊(公財)ひろしま産業振興機

相談できる「伴走型」の専門

構

ひろしまものづくり人

人材を派遣し、中小企業の課

材育成センター

題に応じた改善策や技術ア

Tel:082-240-7716

ドバイスを行う。
中国地方５県を対象に、中中小企業基盤整備機構

小企業のサポーターとして、 中国本部
中小企業基盤整備機構

経営アドバイスを実施。また

Tel:082-502-6300

中小企業大学では各セミナーを開催している。
県内企業を支援する公益ひろしま産業振興機構

公益財団法人 ひろしま産法人団体として、創業・新

業振興機構

事業展開、経営革新、経営

Tel:082-240-7715

基盤の強化、国際ビジネスの支援などを行う。

県

地域の総合振興として、中広島県商工会連合会

小企業の経営相談・支援、Ｉ

Tel:082-247-0221

Ｔ関連事業への支援、創業・商工会連合会
商工会

経営革新支援などを行う。
・経営革新
・ミラサポ
・チャレンジ創業
・エキスパートバンク

市

産業振興センター

主な業務として公益財団法人広島市産業振・経営革新や創業の支援

興センター

・窓口相談やアドバイザー派

Tel:082-278-8880

遣・研修会やセミナーの開催・経営に関する情報の提供
・中小企業の金融に関する相談

ビットリバー株式会社

・スタートアップ領域でのア

代表者：安藤光昭

プリケーション開発

Tel:090-7541-3009

・クラウドシステム導入、コ

Email: ando@bitriver.jp

ンサルティング・業務システムの最適化
等、システム構築～運用までをトータルで実施。

民間

株式会社アンコード

スマートフォン、タブレッ

代表者：丸田稔

ト、ＷＥＢ用アプリケーショ

Tel:082-533-6961

ンの企画から開発までを一Email: noru@uncode.co.jp

括で実施し、運用支援のサー(本 IoT 研

ビスを行う。

究会)

企業のクラウドソーシン

株式会社スワークス

代表者：村田良輔

グ活用コンサルティング、Ｓ

Tel:083-996-5257

ＮＳ活用/運用支援、WEB サイ

Email: info@su-works.jp

ト制作を実施。クラウドソー
シング活用に向けた社内研修も行う。
IT/IoT の導入を検討して

広島県中小企業診断協会

広島県中小企業診断協いる企業に対し、最適なシス

Tel:082-569-7338

会 IoT 研究会

テムの提案～運用までをワ

Email:

ンストップで実施。

jsmeca34@sunny.ocn.ne.jp

Support-2 IoT 活用事例集＜マニュアル全体像＞

IoT導入事例 目次

No

IoTサービス名/ 事例

いつでもアンドン
1

生産業務の効率化

AIを活用したシンプルな在庫管理システムの導入により作業精度の向上・コスト削減

RAKU-Pad5

故障予知、設備診断

ビッグデータ分析／AI・機械学習による正常稼働状態の把握により、計画的な保守実行が可能に

写真de在庫管理
4

現場等の見える化全般

チョコ停を瞬時に検出・記録し、原因を特定するIOT
ツール活用で、生産ラインの課題要因を特定。

MMPredict3

稼働監視・遠隔稼働監視

温度・電力のリアルタイムな「見える化」により、品質管理の向上と電気代の削減(年間5％)を実現

チョコ停Finder
2

ソリューション

IoTツールの導入に依る品質管理業務の効率化と製造プロセス改善

従業員の作業補助、ミス防止

1. いつでもアンドン
温度・電力のリアルタイムな「見える化」により、品質管理の向上と電気代の削減(年間5％)を実現
事例ポイント

電力量監視◆ シンプルな仕組みでリアルタイムに稼働状況を把握◆ 稼働状況／位置情報／温度などをデータ集積

IoT活用の経緯・概要

使用機器
温度監視
温度センサ

遠隔監視の様子FOMAモジュール■ 農作物用の冷蔵倉庫内の温度を定期的にチェックしているが、温度計の目視確認のみであった。そのため、倉庫内の正確な温度が把握できず、電気代が上昇していた。
■ 倉庫内の温度および電力消費量が把握でき、携帯電話に通知する簡易監視システムの導入を決断した。
■ ワイヤレスでの設定が可能なシンプルなシステム
であり、1週間以内ですべての導入・検証が完了し、運用をスタートできた。
■ データの蓄積が品質管理や電気代の削減に繋がった■稼働状況を把握するのに、実際に現場に足を運び目視で確認している、責任者が不在の時に起きた不具合に有効な対応策の実行が行われない、というような問題を解決■ 「いつでもアンドン」により現状の機械設備の異常や稼働状況を外出先からリアルタイムに告知・報告が可能に
運用例

使用電力の把握遠隔監視端末 : SW150PF(OMRON)
NTTドコモFOMA網へ通信可能
電力量センサFOMAモジュール : UM-02KO
NTTドコモFOMA網へ通信可能
温度センサ

IoT活用による効果・メリット
リアルタイムな見える化◆ 温度・電力をリアルタイムに「見える化」することで、現場の状況を遠隔地でも把握できるようになった

温度データの集積◆ 温度・電力をリアルタイムに「見える化」することで、現場の状況を遠隔地でも把握できるようになった

集積データの活用◆ 集積された温度／消費電力データを活用することで電気代削減（年間5％）◆ 集積データは品質管理の向上にもつながった

IoTツール情報

会社名合同会社ツクル

資本金

150万円

本社所在地
IoT技術

〒143-0016 東京都大田区大森北1-30-1 三喜屋ビル２F
センサディバイス／ネットワーク／アプリケーション

2.チョコ停Finder
チョコ停を瞬時に検出・記録し、原因を特定するIoTツール活用で、生産ラインの課題要因を特定
事例ポイント◆監視カメラの映像は撮りっぱなしで問題発生の瞬間を探す手間が掛かる◆問題の原因解析は人手に任せられており、効率が非常に悪い

IoT活用の経緯・概要
チョコ停Finderの導入目的■映像と制御の連携による効率的なチョコ停解析の実現■ 複数映像の同期再生による立体映像化による解析の容易性■ 制御(PLC)から取得した情報によるピンポイント映像の録画■ 画像認識を⽤いた解析精度の向上と効率化に向けた拡張性■必要な機材をキャリングケースに格納したオールインワンセットです。持ち運びしやすく任意の場所に設置可能です。
■チョコ停対策に特化したポータブルなチョコ停検知・記録システム■センサー連動した監視カメラが自動的に異常発生時の状況を撮影、インターネットを通しパソ
コンに蓄積。生産ラインの課題要因の特定を開始できる。
■一般的なIPネットワークカメラ（監視カメラ）とFAネットワークを相互に連携、問題発生の瞬間映像を撮り溜めるだけでは無く、撮った映像を元に生産設備をコントロール（制御）する事やAI（Deep Learning）を用いた画像解析技術を用いる事で、FAに於ける更なる映像の活用を実現。

使用機器■シーケンサ(三菱電機株式会社製)■ゲートウェイユニット（三菱電機エンジニアリング株式会社製)■光電センサー■コントロールBOX■ IPカメラ、カメラ用三脚■ PoEハブ■パトライト■ビューワーソフトウェア「SDSViewer」■キャリングケース：L 630 ×W 500 ×D 302
IoT活用による効果・メリット
生産ラインの課
題要因の特定化センサーと連動した監視カメラが自動的に異常発生時の状況を最適な形で撮影し、生産ラインの課題要因の特定ができるようになった。

運用例

IoTツール情報
会社名

図研エルミック株式会社

資本金500,000,000円

本社所在地
IoT技術

〒222-8505 横浜市港北区新横浜3-1-1 図研新横浜ビル2F
センサディバイス／ネットワーク／アプリケーション

3. MMPredict
ビッグデータ分析／AI・機械学習による正常稼働状態の把握により、計画的な保守実行が可能に
事例ポイント◆万が一故障停止を起こした場合、保管品の品質が損なわれ大きな損失が発生する産業用冷凍機メーカーの故障予防の保守コストが問題に。
◆早期の消耗品交換による故障予防の保守コストを、故障予知によって抑制。
◆多数のセンサーを有する産業用冷凍機では閾値の把握が時間がかかるが、機械学習により早期の把握を実現。

故障予知結果に対して、人の知見を追加学習し、故障予知精度を向上させる。

IoT活用の経緯・概要■ 万が一故障停止を起こした場合、保管品の品質が損なわれ大きな損失が発生する産業用冷凍機メーカーの故障予防の保守コストが問題に。
■ 早期の消耗品交換により故障予防をはかっていたが、保守コストの増大につながっていた。
■ 「永く」「効率よく」「機能を維持」するために、故障予知による予知保全を検 討。
■ 多数のセンサーを有する産業用冷凍機では閾値の設定に時間がかかる。センサ間の相関を機械学習することで正常稼働状態をモデル化、早期の故障予知を実現。
■ データの相関関係に着目。複数のセンサデータの相関から、装置の状況を判断。
■長年の組込系ソフト開発などで培ったエンジニアリング技術をクレンジングに応用し、適切な機械学習との組み合わせた算出方法（弊社独自技術：特許出願中）にて、高精度の予知が可能。
■故障の予兆を検知した時、センサの寄与度情報を表示。故障箇所の推定が可能。
運用例

AIが正常期間で機械学習した正常モデルをもとに、故障予兆を検知。
その中で、技術者が見て、故障の予兆ではなく、正常動作の範囲内のものを追加学習させる。

追加学習された動作を正常と認識するため、不要な検知を削減。
検知精度が向上。

IoT活用による効果・メリット
製造設備の
保全が
次のステップへ
AI技術により適切な機械・設備の保守が可能に設備の稼働率アップ・CS（顧客満足度）の向上◆製造設備の保全は、「事後保全」から「予防保全」へとステップを進めてきたが、IoT活用により「予知保全」のステップへ進めるようになった。
機械や設備の状況を監視し、故障や不具合の兆候を検出し、交換や修理ができるように。
◆産業用製造・検査装置等のセンサ情報を蓄積・学習し、複数のセン
サデータの相関から故障の兆候を読み取ることで、勘や経験に頼らない適切な保守が可能に。

◆常時監視機能による故障の予知で、装置の緊急停止を予防し、計画的な保守サービスが提供できるように。故障個所の推定により、迅速な保守が可能に。

IoTツール情報
会社名

安川情報システム(株)資本金665,000,000円

本社所在地
IoT技術

〒806-0037 福岡県北九州市八幡西区東王子町5番15号
センサディバイス／ネットワーク／クラウド／アプリケーション

4.写真de在庫管理
AIを活用したシンプルな在庫管理システムの導入により作業精度の向上・コスト削減
事例ポイント◆ バーコードやQRコードを使わないAIを使ったもっともシンプルな在庫管理システムを実現◆ スマートフォンがあれば直ぐに始める事が出来ます

IoT活用の経緯・概要■各地の現場毎の多品種少量の在庫を把握する事が難しく、あまり管理コストもかけられず手作業での管理には限界があった。
■在庫管理を行う場合はバーコード化、ハンディーターミナルなどの設備投資が必要となるほか、商品のコード化（マスタ化）に手間がかかりのも在庫管理が進まなかった要因であった。
■商品の現場移動、欠品防止、ロスの軽減など経営的な観点から在庫管理の必要性が高くなって来た。
■小大きな商品、小さな商品、汚れたり濡れている商品などバーコードシールなどが貼れない商品など商品の管理が困難な商品も写真を撮るだけで在庫管理が可能となった。
運用例

IoT活用による効果・メリット
製造設備の保全が次のステップへ◆ 入出庫情報はクラウドで共有しているので、社内外問わず誰でも同じ情報をリアルタイムに閲覧することが出来る。
◆ 欠品しそうな在庫の発注を速やかに行えるなど迅速な経営対応が可能。

AI技術により適切な機械・設備の保守が可能に◆ 写真を撮って数量を入力するだけの簡単な操作で使う事が出来る。
◆ クラウドサービスなのでスマーフォンがあればすぐにスタートする事が出来る。

設備の稼働率アップ・CS（顧客満足度）の向上◆ 当初は数台で実際に導入テストを実施してから、本格導入が可能。
本導入を決めてからユーザーの追加可能。
◆ 運用に合わせてユーザー数の追加、使用する項目の追加なども可能。

IoTツール情報
会社名株式会社サンクレエ

資本金1,000万円

本社所在地
IoT技術

〒060-0012 札幌市中央区北12条西23丁目2-5 SDC北12条ビル5階
センサディバイス／ネットワーク／クラウド／アプリケーション

5. mcframe RAKU-PAD
ペーパーレス！タブレットで"簡単"実績入力、"ラク"に現場の「今」を可視化
事例ポイント◆検査実績：製造検査実績記録/出荷検査実績記録など◆製造実績：製造実績記録/工程記録など◆作業報告：作業実績報告書/作業日報/営業日報など◆トラブル報告：トラブル報告/対応報告書/品質対策シートなど◆設備・装置点検：始業点検チェックシート/日常点検チェックシートなど■製造業の現場改善にiPadやWindowsタブレットを活用したソリューション
■製造現場の業務改善、品質向上、トラブルシューティングなどを支援■シンプルな仕組みで帳票データの「記録」「分析」「活用」が可能

IoT活用の経緯・概要■製造現場では紙の帳票に手書きし、Excelに転記して管理するケースもあるが、紙での管理がほとんど。過去履歴を検索するが探せない。また、印刷や管理（倉庫や棚）にもコストがかかってしまう。
■使い慣れた既存のExcel帳票をそのままiPadやWindowsタブレットの入力画面（電子帳票）にすることが可能で、PDFや画像の帳票も入力画面（電子帳票）にすることが可能。使い慣れた帳票なので、誰でも抵抗なく、導入した日から紙の帳票と同じように違和感なく使うことができる。また、操作教育の時間も必要ない。
■例えば、製造実績を入力すると、ダッシュボードで、作業者別に週ごとの製造実績や週ごとの作業時間をグラフ表示する。また、不良報告を基に週ごとの不良数や製品別の実績をグラフ表示する。ダッシュボードにデータを保存、蓄積していき、分析管理を日々のオペレーションの中で確認し、若手も熟練者も意識を合せることで、改善活動につなげていくことが可能。

IoT活用による効果・メリット

運用例
作業効率・作業
品質の向上◆ 様々な管理項目と記録の一元管理により管理効率が向上した。
◆ 動画、写真による作業内容や手順の確認で、担当者間の作業のバ
ラつきが低減した。

現場状況・
ナレッジ情報の共有◆ 文字では伝えにくい状況や状態も、タブレットにて写真を撮影、現場でダイレクトに登録できるようになった。
◆ トラブル発生状況から対応内容などの情報共有ができるように。

現場改善の支援◆工程情報、設備稼働状況などをグラフや一覧表で表示し、即時に確認して、実績を管理することが可能になった◆ 蓄積されたデータを基にQC手法による解析ができるようになった

IoTツール情報
会社名

東洋ビジネスエンジニアリング株式会社

資本金6億9,760万円

本社所在地
IoT技術

〒100-0004 東京都千代田区大手町1-8-1
ネットワーク／クラウド／アプリケーション

第４部「IoT アンケート調査結果」＜マニュアル全体像＞

Ⅰ 調査の経過
１．調査の目的
研究課題の中小製造業を対象とする「IoT 導入実務を支援する実践的なマニュアル」の作成のために、中小製造企業の問題・課題、IoT ポテンシャルなど企業の実態を把握する。

２．調査実施方法(1)調査実施期間
2017 年 9 月～11 月(2)調査企業調査の実効性を高める狙いから、経営者の問題意識が相対的に高く、IoT にも関心が高いと判断される、次の企業を調査対象とした。それぞれの数値は下表参照。
①平成 27 年度 もの補助 高度生産性向上型(IoT 等)の採択事業者②平成 28 年度 もの補助 第四次産業革命型(IoT)の採択事業者③追加～IoT の関係セミナー等での名刺交換の製造業者④山口県企業～○○⑤IoT 試作検討同意企業
企業分類

対象企業数

訪問企業数*1

アンケート郵送/回答数

その他*2

①

H27 もの補助採択企業

63 社

6 社(8 社)

47 社

25 社

8社

②

H28 もの補助採択企業

12 社

1 社(5 社)*2

5社

2社

2社

③

追加企業

5社

--

5社

3社

--

④

山口県企業

13 社

--

13 社

5社

--

⑤

IoT 試作検討企業

2社

2社

2社

1社

--

合計

95 社

9 社(15 社)

72 社

36 社

10 社

(備考)*1 有効数を示す、()内は実数、①H27:同一経営者 2 社 ②H28:H27 と同一 4 社、*2 非製造業など(3)訪問・アンケート回答企業の経営規模

従業員数

範囲(最少～最大)

平均-1

平均-2*4

11～1,300*3 人

130 人

74 人

*3

資本金

120～10,000 万円

3,277 万円

3,053 万円

売上高

0.7～680*3 億円

38.9 億円

15.2 億円(備考) *3 中堅企業の 1 社、*4 その 1 社を除いた場合(4)アンケート内容
訪問ヒアリングを予備調査とし、その結果を反映してアンケートを作成した。(別紙参照)

Ⅱアンケート調査結果のまとめ
アンケート対象企業は、IoT について知識が有り、関心もある程度ある意欲の高い企業が多い。導入マニュアルづくりでは､アンケート対象以外の意識や知識レベルの低い企業が多数あることを想定しておく必要がある。

１．製造の現状〇生産管理：アンケート対象企業は、多品種少量生産、個別生産で,生産管理（計画、指示、進捗管理）が複雑でデータのインプットはハンドで個別のシステムが単独で運用されている。システム間のつながり迄は進んでいない。
〇現場改善：ほとんどの企業では、現場改善が進められている。生産性改善、品質不具合のデータ収集、対策、設備稼働状況把握、加工コストの算出、などは日報データの集計、分析を元に改善を進めている。内部でのコミュニケーションは、重要視されているがアナログ的な方法が主流である。

２．経営・製造現場の問題〇経営問題：人材採用・育成、原価低減が多い。IoT の活用を直接的に人手不足対応と考えてはいない様である。求める人材のタイプは、熟練者、IT､技術、管理、面と思われる。
多品種・短納期対応、競合の激化、での収益性確保が求められている。
〇製造現場の問題：生産指示・進捗把握がスムーズにできず、段取りや不良対策に手間取って対応が後手に回っている。IoT への期待としては、生産準備段階での金型、治具、標準類の整備とリードタイム短縮がある。また、設備突発故障、刃具損傷、品質トラブルのデータ収集、事後対応はある程度進められている。人材不足はあるが、原因追究、解析技術
ノウハウの蓄積はある。事前検知・対応処置に対する期待は大きい。

３．IT/IoT の状況〇IoT ポテンシャル：IT システムとして、CAD、生産管理、在庫管理､見積り、など個別システムとしては稼働・運用されているがインプット、プロセスに人手が介在する事、シス
テム間のつながりができていないなど、目指す姿はあっても、計画途中となっている。IT
人材は、ある程度確保されているが、工数的、に不足している。
IoT には、関心があり､努力もしている。70％の企業では、導入または、計画中である。
課題として、IoT 人材の育成、資金、中小企業向けのトラブル対応、セキュリティ、費用の相談など個別的できめの細かい支援が求められている。
IoT システムに期待するイメージは、生産見える化、データ分析により、設備管理、省力化、自働化に進めることが想定されている。
〇IoT 導入状況:調査回答企業の 1/3 が導入済み、1/3 は IoT 導入検討中か予定である。導
入済み企業の 2/3 は社内ネットワークで、インターネット活用(本来の IoT)は 5%程度である。2/3 は設備の稼働状況の把握・記録である。

Ⅲ アンケート回答内容
１．製造の現状(1)生産品目・1/2 は、機械加工+機械装置製作の合計(２)生産管理①生産方式・生産形態
・2/3 は、多品種少量生産+個別生産の合計②生産指示方法
・生産指示書は、手書きと自動作成ほぼ同率・生産指示ボードは、全て手書き
・生産指示内容は、数量・納期など③生産進捗状況の見える化
・20%は、モニター画面の活用
・1/3 は、ミーティング、工場巡視④取引先との受注情報のやりとり
・1/2 は、メール・Fax+電話の合計
・20%は、顧客とのシステム結合(EC)（３）標準化の取組
・1/2 は、ベテランの知恵+少集団活動で作成
・3/4 が、何らかの標準化に取組み（４）現場改善①現場の改善活動への取組・殆どが、現場改善活動に取組み
・1/2 は、現場担当者+責任者が取組み②価値作業/非価値作業への取組
・1/3 は、価値作業/非価値作業を区分して改善に取組み（５）現場の生産性分析
・1/2 は、何らかの生産性分析
・10%は、設備の稼働分析（６）不具合対応
・殆が、修正手直し再発防止の一連の手順を踏んでいる（７）生産原価管理①加工コスト把握
・3/4 は、作業日報による把握
・作業日報は、1/2 が手書き記載②品目別コストの把握
・2/3 は、品目別コストを把握（８）人材育成～技術承継
・90%は、OJT 等、企業内教育（９）社内コミュニケーション～情報伝達
・主に、ミーティング・会議などアナログ方法
・PC/スマホの活用は 10％程度

２．経営・製造現場の問題・課題（１）経営上の問題①経営上の問題・2/3 は、人材採用・育成
・その他主要は、生産の維持拡大、原価低減

②経営上の問題の要因
・主要因は、市場の拡大・縮小・顧客ニーズの変化、競合の激化、人材採用など（２）製造現場の問題①製造の問題・40%は人材不足
・1/3 は、生産管理(生産指示・進捗把握、在庫管理)②ボトルネック(生産の制約工程)
・段取り作業、生産管理(運搬物流・前工程
遅れ)、品質管理(不良品発生・良品選別)③新製品生産を軌道に乗せる時間を要すこと
・工程設定、金型・治具設計製作トライ
・標準・基準・帳票作成
・作業者習熟・品質安定④突発トラブルの有無
・2/3 は突発トラブルがあり

⑤突発トラブルの要因
・1/4 は人為的ミス（治具などのセットミス・プログラムミス）
・1/2 は設備メンテ要因（設備の老朽化・モーター損傷・回転部摩耗など）
・1/4 は運転要因（刃物損傷・負荷課
題など）

３．IT/IoT の一般的質問（IoT ポテンシャル）（１）導入済の IT システム
①導入済 IT・殆どは、何らかの IT システム導入
・1/3 は、CA/CAM(2D/3D)
・1/3 は、生産管理(生産・在庫・MRP・稼
動・日程)
・1/3 は、経営管理(原価・給与)②.設備故障検出自動化/ IT 化
・20%が設備故障検出自動化/ IT 化を導入

③現場でスマホ・タブレット使用
・20%が現場でスマホ・タブレットを使用

（２）IT 人材①IT 人材・2/3 は、IT 人材がいる②IT 専任担当者
・2/3 は、IT IT 専任担当者がいる（３）IoT への関心・認知度①IoT 関心・80%は、IoT に関心がある
・1/3 は、大いに関心がある②IoT イメージ
・1/2 は、何らかの IoT イメージがある
・生産の自動化、設備管理の容易化等③IoT 認知度
・殆どは、何らかの IoT 認知がある
・生産の自動化、設備管理の容易化等

④IoT 入手情報
・主要情報源は、新聞雑誌、ネット情報、セミナー⑤.IoT 営業提案
・1/3 は、営業提案を受けた（４）IOT への期待（IoT を検討中企業)①活用目的・狙い
・1/3 は、生産の効率化
・20％は、設備管理の効率化、原価低減②IoT により解決したい課題
・1/2 は、開発・生産リードタイム短縮
・1/4 は、自動化技術③IoT で強化したい技術力分野
・1/2 は、設備の稼働状況把握+記録
・1/3 は、設備の異常検知+予備保全

（５）IoT の課題①取組上の問題・1/3 は、IoT に対する理解不足
・20%は、中小企業向け技術未熟・20%は、中小企業向け支援体制不足②.計画・導入で困る事
・1/3 は、IoT 人材の不足
・1/3 は、業務多忙・時間的余裕ない
・20%は、資金的余裕がない③IoT 導入での心配事
・1/3 は、維持・運用費用
・1/3 は、セキュリティ対策
・20%は、トラブル発生時の対応（６）IoT の導入予算～予算上限
・15%は、売上の 3%以内
・15%は、売上の 1%以内
・20%は、売上の 0.5%以内
・15%は、売上の 0.1%以内
・（７）IoT の導入状況
・30%は、IoT 導入済み
・10%は、IoT 導入検討中
・30%は、IoT 導入検討予定

４．IoT 導入を具体的に検討、又は導入済企業の状況（１）導入した IoT システム
①IoT 導入機械
・機械加工：MC、NC フライス、NC 旋盤
・板金加工：タレパン、L カッター、B プレス②IoT 取得情報
・電流値・振動・温度・圧力・数量③ネットワーク方式
・2/3 は、社内 Lan ケーブル
・30%は、社内無線 Lan
・5%は、インターネット（２）IoT の利活用
①IoT サービス
・1/3 は、汎用サービス
・2/3 は、個別オンデマンド②モニタリング有無
・3/4 は、モニタリング有③情報の用途
・40%は、設備の稼働状況の把握
・20%は、設備の稼働状況の記録
・20%は、設備の異常検知+予知保全（3）IoT 導入予算・費用・20%は、3 千万円以上、3 千万円以上、百万円以上
・10%は、百万円以下（４）IoT 導入効果が見える企業
・80%は、ほぼ期待通り
・20%は、期待を下回る

＜中小製造業 IoT アンケート集計(件数)＞０．企業概要・平均従業員数(総数:人）

127

平均パート(内数:人）
・平均資本金(万円)

44
3,206

・平均売上高(億円)（４）現場改善
Q1.現場の改善
活動

38

・現場担当者からの提案

19

・現場責任者等を中心に取組・改善提案制度を採用

16
11

・単発、個別的な進め方

12１．製造の現状

・小集団活動で取組み

9（１）生産品目・問題/課題整理し計画的実施

8

・その他

3

・特に取り組んでいない

1

Q1.生産品目

Q2.生産数

機械加工

9

装置製作
製函・板金

9
4

熱処理・塗装・表面加工

3

・その他

0

素材加工・鋳造・鍛造
樹脂加工・紙加工

33・特に取り組んでいない23

その他
・生産アイテム数(種/日)486・時間当たり生産高・一人当たり生産高

1712・一人当たり付加価値額
・設備の稼働分析

311・生産点数(個/日)Q2.価値作業/非 ・価値/非価値作業区分し改善
価値作業・別の定義で区分し改善実施（５）現状分析
Q1.現場の生産
性分析

6,231

（２）生産管理
Q1.生産方式、
生産形態

Q2.生産指示Q3.生産進捗状
況の見える化Q4.取引先とのやりとり

・小品種大量生産6

・不良数・率15・多品種少量生産
・個別生産

23
18

・その他
・特に分析していない

2
8・ロット生産・バッチ生産11
2

・修正、手直し

29

・その他

0

・発生原因/流出原因を追究

27・生産指示書を手書きで作成
・生産指示書を自動作成

1315・再発防止策/効果確認実施
・その他

28
2

・生産指示ボードにハンド記入
・生産指示ボードに自動表記

60・数量、納期の週間計画指示
・その他の指示124Q1.加工コスト把 ・作業日報で実績時間集計
握・標準時間でみなし集計

20
7

・モニター画面(リアルタイム)

8・作業日報 各自ハンド記載

13

・モニター画面(毎朝前日状況)
・ミーティングで確認

4
16

・作業日報 各自PCインプット
・その他

8
3

・工場の巡視で把握
・その他

18
6

・特に把握していない
・全費目を把握している2
13

・メールデータ授受
・FAX

31
24

・材料費・外注費のみ把握
・その他

13
3

・TEL

20

・生産品目毎の把握なし

10・営業が訪問し受注・顧客とシステム結合(EC)1017・OJT(業務内)で実施

29

・その他

0

・ベテラン マンツーマン指導

16

・マニュアル類を整備・活用

10・OffJT(業務外)を実施
・その他

2
0

・特に実施していない

2（６）不具合対応
Q1.不具合対応

・特に取り組んでいない（７）生産原価管理

Q2.品目別コスト（８）人材育成
Q1.技術承継（３）標準化
Q1.標準化8
70・標準書作成(紙ベース配布)
・ 同上(PC画面で閲覧)

19
2・ 同左(スマホ画面で閲覧)

0・ベテランの知恵を文章化

9・小集団活動で作成

10・朝礼ミーティング

33

・I Eを活用して作成

4

・会議

24

・その他

6

・掲示版へ表示25

・特に取り組んでいない

9

・社員のPCへ送信

10

・社員のスマホへ送信
・その他

3
3

（９）社内コ ミュ ニケー シ ョ ン
Q1.情報伝達

２．経営・製造現場の問題・課題（１）経営上の問題
Q1.経営課題

Q2.その要因

・生産の維持・拡大
・原価の低減(生産性向上)

1522・CAD/CAM(2D)・CAD/CAM(3D)1717・品質の改善・販売の拡大

11
9

・原価見積
・給与計算

7
15

・新商品開発
・海外展開

6
1

・生産管理
・在庫管理

19
11

・人材採用
・人材育成

20
23

・MRP(資材管理）
・稼働管理

4
4

・資金繰り
・その他

1
1

・大日程計画(スケジューラー)
・その他

7
0

・特になし
・市場の拡大09Q1.導入済ＩＴ

・市場の縮小7・特になし
Q2.設備故障検 ・1.やっている
出自動化/ IT化 ・2.導入検討中

・競合の激化

13・3,やっていない

28

・技術の高度化
・顧客ニーズの変化

9
12・1.の場所は・2.の場所は

3
2

・人材採用が困難
・人件費の高騰

207・その他（２）製造現場の問題
Q1.製造問題

３．IT/IoTの一般的質問（１）導入済の ITシ ス テ ム

2Q3.現場でスマ ・1.使っている
ホ、タブレット使 ・2.導入検討中
用・3.使っていない・1.の目的は

4
7
2

7
0
29
6

・生産指示、進捗把握
・在庫把握・管理

138（２）IT人材・品質不良

10

Q1. IT人材

・設備の老朽化7・配置予定（人）

0

・人材不足
・その他

26
0

・いない
・いる（人）

15
14

・特になし
Q2.ボトルネック ・治具設計・製作(生産の制約工 ・加工条件設定
・段取り作業
・運搬・物流・前工程遅れ・不良品発生対応
・良否選別作業・設備故障対応・その他
・特になし
Q3.新製品生産 ・工程設定
を軌道に乗せる ・工場レイアウト計画・変更
時間を要すこと ・金型/治具設計/製作/トライ
・標準書/基準書/帳票類作成・作業者の習熟・品質の安定・その他
・特になし
Q4.突発トラブル ・突発トラブルある・特にないQ5.その原因
・部品/治具/工具セットミス
・工程設定プログラムミス
・刃物の損傷・負荷過大・モーターの損傷
・設備の老朽化

3
1
4
15
6
11
9
5
3
5
4
7
1
11
10
9
9
1
5
24
11
8
4
7
3
2
16

・配置予定（人）・いない（３）IoTへの関心・認知度
Q1.IoT関心
・大いにある・そこそこある・あまりない・全くない
Q2.IoTイメージ ・ある
1.生産性向上手段
2.スマートファクトリー
3.生産の自動化
4.設備管理の容易化
5.生産の見える化
6.データーの分析
7.その他
・ない(記載なしを含む）
Q3.IoT認知度
・大いに知っている・そこそこ知っている・あまり知らない
・全く知らない
Q4.IoT入手情報 ・新聞・雑誌
・ネット情報
・専門書
・セミナー
・その他
Q5.IoT営業提案 ・ある・導入に繋がった0
22

・回転部の摩耗・その他

20・導入しなかった
・今後の参考になった

2
5

・ない

23

・その他

0

Q2.専任担当者

・2.の目的は

0・いる（人）

20

11
19
6
1
18
1
2
6
4
2
2
1
16
1
13
20
2
20
22
3
13
1
13
7

（４）IOTへの期待（IoTを検討中企業)
Q1.活用目的・狙 ・生産の効率化
い・設備管理の効率化

27・マシニングセンター
・フライス盤(NC)538・旋盤(NC)

3

6

・タレパン

3

・人材不足対応・その他

90・レーザーカッター
・ブレーキプレス3
3

・特になし(記載なしを含む)・設備の稼働状況の把握

2
22・自動材料供給機
・その他

04・設備の稼働状況の記録
・加工データーの転送

12
5

・不明
・電流値

1
3

・設備の異常検知

13

・振動

2

・設備の予知保全
・その他

10
3

・温度
・圧力

3
3

・特になし(記載なしを含む)
・開発・生産リードタイム短縮

4
24

・数量
・傾き

4
1

・自働化技術・品質レベルアップ

15
9

・その他
・不明

2
3

・切削/成型/面処/溶接/組立
・その他

5
0

・電磁波
・異音

0
0

・特になし(記載なしを含む)

1

・光
・映像

0
0

・IoTに対する理解不足
・中小向けIoT技術未成熟

15
13

Q3.ネットワーク ・社内のケーブルLan
方式
・社内の無線Lan

116・大手中心のシステム
・中小企業向け支援体制不足

1
12・インターネット
・その他

1
0

・その他
・特になし(記載なしを含む)

41（２）IoTの利活用
Q1.IoTサービス ・汎用サービス

4

Q2.計画・導入で ・IoT人材の不足
困る事
・業務多忙時間的余裕ない

16

Q2.解決課題

Q3.技術力強化分野（５）IoTの課題
Q1.取組上の問
題

Q3.心配事

・原価低減

14
14

・短納期対応・多品種少量生産対応

４．IoT導入を具体的に検討、又は導入済企業（１）IoTシ ス テ ム

Q2.取得情報・個別オンディマンドサービス

・資金的余裕が無い

13
10

・その他
Q2.モニタリング ・モニタりングあり

・投資効果が見えない
・その他

6
0

Q3.情報の用途

・特になし(記載なしを含む)・トラブル発生時の対応

6
0
10

・なし
・設備の稼働状況の把握

3
11

4
12

・設備の稼働状況の記録
・加工データーの転送

62・セキュリティ対策
・維持・運用費用

1518・設備の異常検知・設備の予知保全33

・その他
・特になし(記載なしを含む)

32（６）IoTの導入予算
Q1.予算上限
・売上の5%

3

・売上の3%
・売上の1%

・その他（3）IoT導入予算・費用

1・1億円以上・5千万円以上

0
1

5
6

・3千万円以上
・1千万円以上

3
3

・売上の0.5%

8・5百万円以上

1

・売上の0.1%・その他

5
1・百万円以上・百万円以下

3
2

2

・導入無し
（４）IoT導入効果が見え る企業

0・期待を上回る・ほぼ期待通り

0
7

・期待を下回る・全く期待外れ1
0・まだ分からない
・期待を上回る場合

00・期待を下回る場合

0・特になし(記載なしを含む)（７）IoTの導入状況
Q1.導入状況

Q1.導入機械・IoT導入済み
・IoT導入を具体的に検討中

105・IoT導入を検討予定
・当面検討の予定はない

1011

Q1.導入予算、実績費用

Q1.予想効果と実際

Q2. 差異要因

おわりに本研究のスタート時に IoT の役割・意味について、研究会で議論をする中で形成された共通認識は、「IoT が先にあるのではなく、企業の経営課題、現場の問題を把握することが先決で、その課題解決・問題解決の手段の 1 つとして、IoT がある」であった。
県内の中小製造業を直接訪問やアンケート調査から、その共通認識は確認された。IoT には関心があるが、IoT の前に IT そのものの導入が出来ていない、またやるべき課題や問題が多くあり、IoT の導入に意識が回らないといった、声が多く聞かれたことである。
それらの現状を踏まえて、IoT 導入支援マニュアルは、現状分析・経営戦略選択・IoT 活
用戦略⇒IoT 導入・IoT 運用のプロセスとその手順を提案した。経営資源確保・活用事例集などで、実務の側面支援も考慮した。
戦略系や経営資源の確保に関する領域は、中小企業診断士の知見を活かし、IoT 導入・IoT
運用の領域は ICT の専門家の知見をフルに活かした。
本マニュアルへの掲載はしていないが、企業の協力を得て、IoT の設計・試作・テストを実施し、十分ではないが本マニュアルの手順を確認した。
広島県 6 名、山口県 2 名の戦略系・IT 系の専門家合計 8 名、それぞれの多忙な日常業務を持ちながら、正味 6 か月の研究会活動で前例のない本マニュアルを完成させた。IoT の導入支援に関するマニュアルとして、一つのたたき台を提案できたものと信じる。
しかし、時間に追われ、粗削りで、煮ツメの甘い部分も多々ある。さらにより良いものとしていきたく、諸賢の方々には、お気づきの点やご提案などがありましたら、是非ご叱
責・ご指導を賜りたいと考えます。
以上

執筆担当
はじめに

岸本 実

第１部：中小製造業の現状

佐伯 昌之

第２部：IoT 導入・活用実務の基本ステップ
St-1「企業の成長戦略選択」

田村 善光

St-2「IoT 活用戦略」

栗山 琢次 / 丸田 稔

St-3「IoT 導入」

丸田 稔 / 安藤 光昭 / 髙山 洋佑

St-4「IoT 運用」

村田 良輔 / 丸田 稔

第３部：サポートアイテム
Sup-1 体制整備
1「人材育成」

佐伯 昌之

2「導入資金確保」

佐伯 昌之

3「支援機関活用」

髙山 洋佑

Sup-2 「IoT 活用事例集」

村田 良輔 / 丸田 稔

第４部： IoT アンケート調査結果

岸本 実

おわりに

岸本 実

「IoT 導入実務を支援する実践的なマニュアル」の研究・開発
平成 28 年 3 月 20 日発行
著者

一般社団法人 広島県中小企業診断協会 IoT 研究会

発行所〒730-0052 広島県広島市中区千田町 3 丁目 7 番 47 号
広島県情報プラザ 3 階
一般社団法人 広島県中小企業診断協会
http://www.hiro-smeca.jp/
jsmeca34@sunny.ocn.ne.jp
TEL 082-569-7338 FAX 082-569-7336

印刷・製本

株式会社

有文社

本報告書は一般社団法人中小企業診断協会の平成 29 年度「調査研究・事業」として受託した事業の成果報告書である。