Smart factories@ scale-大規模スマートファクトリー

設計による効率化＆閉ループオペレーションを通じて、1兆ドルの価値を獲得*本書はSmart factories @scale（原書）読者の理解を助けるために作成された粗訳であり、正確な内容については原書（英文）をご参照下さい。

エグゼクティブサマリー：要旨
労働生産性や資産効率のその先、インダストリー4.0における次なるパフォーマンスの飛躍は、生産システムのエンド・ツー・エンドの効率性によって実現されます。

• 設計による効率化：物理的なオペレーションに入る前に、工場の仮想設計、シミュレーション、試運転を行って、ライ
フサイクルの始めから最後まで、プロセスの効率アップを目指します。

• オペレーションの有効性：データアナリティクスやアドバンス

トアナリティクスを活用して、「閉ループ」を実現し、最終的に自己最適化を行うオペレーションを実現します。

• 大規模な展開：インダストリー4.0がもたらすすべての価値を実現するために、初期のパイロット展開から体系的な展開へと移行します。

これらはインダストリー4.0の未来を形成するものです。したがって、スマートファクトリーイニシアチブの規模の拡大こそが企業にとっての次の課題となります。以下、今回の調査の重要なポイントをまとめます。

企業のスマートファクトリーに対する意欲と能力・適性は上向きを示している：
2年前と比較して、より多くの企業がスマートイニシアチブを進めており、ファクトリーの3分の1がすでにスマート施設へと形を変えています。

• 企業は、今後5年間でスマートファクトリーを40％増やし、
年間投資額を過去3年間と比較して1.7倍に増やす予定です。

• 企業は、「設計による効率性」と「閉ループオペレーションによるオペレーショナル・エクセレンスの実現」の2つにフォーカスを定めて取り組んでいます。

スマートファクトリーの潜在的な価値付加はこれまでになく大きくなっている：• スマートファクトリーから得られる価値の規模は平均2兆ド

ルで、2017年の予測を上回っています。しかしながら、この
全体的な価値の3分の2はまだ実現されていません。この2

Smart factory @ Scale

実現には、設計による効率化と閉ループオペレーションがい
ずれも等しく貢献するでしょう。

• 価値付加の上昇には多くの理由があります。たとえば、ス

マートファクトリーイニシアチブの浸透が進んだこと、企業によるアグレッシブな計画、期待する利益・利点の増加などがあげられます。

• 5Gは、そのさまざまな機能により、リアルタイム＆高信頼性のアプリケーションを導入・強化する機会を製造企業に提供するため、スマートファクトリーイニシアチブの重要なイネー
ブラ（実現要因）となります。

企業は、「スマートファクトリーイニシアチブのスケーリ
ング」という次の課題に取り組む必要がある：• 既存のイニシアチブを成功ととらえている企業はわずか14％にとどまり、多くの企業は、成功させるのは難しいと認識しています。

• 規模の達成における最大の問題は、IT-OTコンバージェンス（融合）に関する課題、そして「ハイブリッド」能力ならびにソフトスキルの開発・育成の必要性です。
– デジタル継続性1を確保し 、 コラボレーションを可能にするためには、デジタルプラットフォームの展開および統合、
データ準備性、セキュリティを含む、効果的なIT-OTの融合が不可欠です。非依存型でセキュアな多層アーキ
テクチャは漸進的な融合を可能にします。
PLM2、MES/SCADA3、ロボティクスは、依然として産業アーキテクチャの重要なコンポーネントです。しかし、大規模展開のための投資の主要領域は、データドリブンな
オペレーションやリモート能力、モバイル能力をサポートするIoTとマニュファクチャリングインテリジェンスです。
適切かつ十分なデータ可用性とセキュリティ対策を備えている企業は50％未満です。その一方で、昨年、製造企業のほぼ4分の1がサーバー攻撃を受けています。
– スマートファクトリーへのトランスフォーメーションを推進す
るには、デジタル人材に加えて、広範囲に及ぶスキルと能力が必要です。その中には「エンジニアリング＆マニュ
ファクチャリング」、「マニュファクチャリング＆メンテナンス、

企業は、ハイパフォーマンス企業から学ぶ必要がある：

テナンス」そして「安全性＆セキュリティ」などのハイブリッドなプロファイルが含まれます。また、問題解決やコラボレー
ションスキルなどのソフトスキルも極めて重要です。にもかかわらず、スキルギャップを埋めるための企業投資は十分なスピードで行われていません。

• 調査対象の10％にあたる少数のハイパフォーマンスグルー

プ（本書では「フロントランナー」と呼びます）は、自社の産業システムのデジタル化に成功しました。このエリートグ
ループは、基盤（デジタルプラットフォーム、IT-OTの融合、タレント、ガバナンス）に多額の投資を行うと同時に、データとコラボレーションのパワーを活用して「設計による効率」と「オペレーションにおける有効性」のバランスをとっています（図1を参照）。

• それと同時に、スマートファクトリーのポテンシャルを解き放つ

ためには、企業は強力なガバナンスプログラムを設計・実施
し、データ主導型オペレーションの文化を育成する必要があります。

• 企業は、遅滞個所を特定し、フロントランナーたちのベスト
プラクティスから学ぶ必要があります。

スマートファクトリーは、インテリジェントインダストリーに欠くことのできない重要な部分です。ですから、スマートファクトリーのポテンシャルをフルに実現することが、インテリジェントインダスト
リーの恩恵を得るためのカギとなります。
図1

スマートファクトリーの課題

可能な限り現実感のある現場レベルでのハイブリッド能力とコラボレーション

設計による効率化
設計から産業システムの仮想試運転まで

仮想
ループバック

閉ループオペレーション
データからインサイト、
自己最適化システムまで

デジタル継続性を確保し、拡張したコラボレーションに拍車をかける、デジタルプラットフォームとIT-OTの融合

データ：Capgemini analysis

3

2

Smart factory @ Scaleはじめに
製造企業は、スマートファクトリーに多額の投資を行っています。MES、ERP、PLMなどの技術に関するスマートファクト
リー市場は、2019年現在約1540億ドルに相当し、2019
年 か ら 2024 年 4 の ５ 年 間 、 年 平 均 成 長 率 （ CAGR ）10％近くで成長すると予測されています 。スマートマニュファク
チャリングプラットフォームのみに限って見ても、その市場は2019年には44億ドルに達し、今後5年間、CAGR20％での成長が見込まれています5。
この成長予測は、私たち、キャップジェミニ・リサーチ・インス
ティテュートが2017年に同じテーマで調査を実施したときの予測を裏付けるものです。当時の調査では、当時製造企業の45％近くが「スマートファクトリーのイニシアチブが進行中」であったことが示されています6。
今回の調査目的は、「製造企業は今、どのようにスマート
ファクトリージャーニーに取り組んでいるか」を知ることです。今
回の調査では、製造企業1000社、主にスマートファクトリー
のイニシアチブが進行中の企業をターゲットに選びました。さらに、スマートファクトリーイニシアチブまたはスマートファクトリーそのものを監督するエグゼクティブの方々と掘り下げたディスカッ
ションを20回近く行いました。その目的は、イニシアチブの進捗、
デジタル技術の採用、そして製造企業が規模の達成において直面する課題を理解することです。製造企業は全般的に多額の投資を行っていますが、その多くは、スマートファクトリーがもたらすであろう計り知れないポテンシャルの実現に苦労しています。

本レポートは、キャップジェミニの「Intelligent Industry（インテリジェントインダストリー）」シリーズ7、8の一部を成すものとして、以下の領域について調査・考察します。
1. スマートファクトリーに対する企業の意欲・欲求と、イニシ
アチブのこれまでの進捗
2. スマートファクトリーから得られる価値の規模
3. 企業がイニシアチブの拡大で直面する課題
4. スマートファクトリートランスフォーメーションのジャーニーをはるかに先行するハイパフォーマンス企業から学ぶべき教訓
5. スマートファクトリートランスフォーメーションを加速するため
の推奨事項

5

スマートファクトリーとは？
「スマート」なファクトリーは、生産性、柔軟性、サービスの大幅な改善にデジタル技術を活用します。
スマートファクトリー実現のカギとなる3つのデジタル技術：• コネクティビティ（IIoTを活用して、既存の設備・機器と新しいセンサーからデータを収集します）• インテリジェントオートメーション（高度なロボティクス、マシンビジョン、分散制御、ドローンなど）• クラウド規模のデータ管理とアナリティクス（予測分析／AI

スマートファクトリーの一番の特徴は、「閉ループ」＆データド
リブンなエンド・ツー・エンドのオペレーションの最適化です。アドバンスト・アナリティクスはまず意思決定サポートに使用されますが、最終的な目標は、ファクトリーが需要・供給の変動、プ
ロセスの逸脱に対してコンスタントに適応する「自己最適化オ
ペレーション」に到達することです。
コアオペレーション、サポートオペレーションのパフォーマンスを向上させるために、さまざまな技術をどのように展開するのか、その方法を図2に示します。

の実装など）• これらのデジタル技術は、IT-OTの融合を実現して、設計から運用までのエンド・ツー・エンドのデジタル継続性をサ
ポートします（デジタルツイン）。

図2

デジタル技術を活用したスマートファクトリーオペレーション

プラントコントロールタワー

インテリジェントオートメーション

リアルタイムの情報管理

手段

手段

手段

遠隔監視
インダストリアルIOT、トラック＆トレース
アナリティクス＆AI

ビジネスへの影響
在庫削減
効率性の向上6

Smart factory @ Scale

ロボット／コボット
MES/SCADA
アディティブマニュファクチャリング

ビジネスへの影響
反復的なロード／タスクの解消
固定コストの削減

PLM
MES/SCADA
IIoT
AR/VRを活用したオーグメンテッド
ワーカー＆没入型技術

ビジネスへの影響
より迅速な意思決定プロセス
迅速なエスカレーション（上申）エネルギー管理

オペレーター強化

手段

手段

センサーとIIoTを活用したスマート
エネルギー管理
アナリティクス＆AI（処方的＆予測的）ビジネスへの影響

ビジネスへの影響
エネルギーの節約
ピーク時の電気消費量の削減

品質アナリティクス＆適応型テスト手段
アナリティクス＆AI

ビジネスへの影響
効率性の向上スクラップの削減

AR/VRを活用したオーグメンテッド
ワーカー＆没入型技術
遠隔支援

予知保全
手段
アナリティクス＆AI
IIoT
予測的アナリティクス

ビジネスへの影響
OEE、MTTR、MTBFの改善
ダウンタイムを最小限に抑制

品質改善
効率性の向上
オペレーターの強化

フローシミュレーション
手段
デジタルツイン
IIoT
AR/VRを使用したシミュレーション

ビジネスへの影響
ラインバランシング
バーチャルコミッショニング
生産リスクの軽減

データ：Capgemini Invent and Capgemini Research Institute7

1. 製造企業によるスマートファクトリーへの
多額の投資
製造企業の70％近くがスマートファクトリーイニシアチ
ブを追求
現在スマートファクトリーイニシアチブを進めている企業の数
は、私たちが前回スマートファクトリーをレポートで取り上げた
2017年と比較して大幅に増えています。スマートファクトリー
プロジェクトを進行中の企業は、2017年では全体の43％でしたが、今回の調査では68％に増えています。
図3は、前回と今回の調査の結果をさらに詳細に比較したものです。この図が示すように、2年前、スマートファクトリーイニ

図3

シアチブを計画していた企業（33％）のほぼすべてがイニシ
アチブを開始しています。この普及は、これらのイニシアチブに対する企業の熱い期待に支えられています。インド最大級の大型商用車メーカー、Ashok LeylandのCTO、Sheshu
Bhagavatula氏は、同社には「スマートファクトリーイニシアチ
ブを開始した3つの主な理由」があるとし、「第1の理由は、古いファクトリーのオペレーションを近代化、デジタル化することにより、古いファクトリーの生産性を向上させるため、第2の理由
は、人間では検出が困難な品質問題に対処するため、そして第3の理由は、受注生産または大量カスタマイズの機能を組み込むため」と説明しています9。

スマートファクトリー採用の比較 – 2017年 vs 2019年

進行中のスマートファクトリー
イニシアチブがある

来年、スマートファクトリーの展開を予定している

スマートファクトリーイニシアチブはまだない

出典：Capgemini Research Institute、『Smart factory survey, April–May 2019, N=1348 manufacturers』

企業は、自社工場の30％（平均）をすでにスマート化しています。今回、将来のためのプランに対する強い願望・意志
を理解・測定するために、スマートファクトリー採用指数を独自に開発しました。国／セクターのスコアが1を超えた場合、かかる国／セクターでは平均よりも積極的な拡張計画があること

8

Smart factory @ Scaleを示しています。この指数を使って測定した結果、スマートファ
クトリー採用における上位3か国は、中国、ドイツ、日本、そのすぐ後ろを韓国、アメリカ、フランスが追っています。

図4

中国

過去2年間に「スマート」オペレーションへのトランスフォーメーションを実施したファクトリーの割合＆国別の将来拡張計画指数フランス

フィンランドドイツ

日本

過去2年間にスマート化したファクトリーの割合

インド

イタリア

韓国

オランダ

スペイン

スウェーデン

今後5年間にスマート化を予定しているファクトリーの割合

イギリス

アメリカ

グローバル

採用指数

* スマートファクトリー採用指数は、拡張計画に対する強い願望・意志を示します。指数が1よりも大きいということは、その国が平均よりも積極的な拡張計画を有していることを意味し、逆に指数が1を下回る場合は、積極的拡張計画が平均を下回っていることを意味します。
出典：Capgemini Research Institute、『Smart factory survey, April–May 2019, N=912 manufacturers』

スマートファクトリーイニシアチブを開始した3つの主な理由とは、「1. 古いファクトリーのオペレーションを近代化、デジタル化することにより、古いファクトリーの生産性を向上させるため」、「2. 人間では検出が困難な品質問題に対処するため」、そして、「3. 受注生産または大量カスタマイズの機能を組み込むため」。
Ashok Leyland社
社長：New Technologies and Business Initiatives担当

Sheshu Bhagavatula氏

9ファクトリーの3分の1はすでにスマート化、今後5年間でさらに40％のトランスフォーメーションを計画
単にスマートファクトリーイニシアチブを開始した企業が増えただけでなく、かかる企業は、ファクトリーの設備面積全体に対するスマート化についてもスマート化を積極的に推し進める計
画をもっています。

図5

図5で示すように、電力＆ユーティリティのセクターは、現時点において他のセクターよりも進み具合がよいようです。ディスクリート型製造業は、これまでは同じ製造業界の中でスマートファクトリーの採用に後れをとっていましたが、1.2というスコアは、遅れを取り戻すための積極的な計画があることを示しています。

過去2年間に「スマート」オペレーションへのトランスフォーメーションを実施したファクトリーの割合＆セクター別の将来拡張計画指数

電力・エネルギー＆ユーティリティ

プロセス工業

過去2年間にスマート化したファクトリーの割合

消費財

ディスクリート型
製造業

今後5年間にスマート化を予定しているファクトリーの割合

グローバル平均採用指数* スマートファクトリー採用指数は、拡張計画に対する強い願望・意志を示します。指数が1よりも大きいということは、その国が平均よりも積極的な拡張計画を有していることを意味し、逆に指数が1を下回る場合は、積極的拡張計画が平均を下回っていることを意味します。
出典：Capgemini Research Institute、『Smart factory survey, April–May 2019, N=912 manufacturers』

企業は、今後5年間でさらに平均41％のファクトリーのアップグレードを目指しています。今回の調査では、以下をはじめとする多数のサブセクターにおいて、この迅速な拡張を支える野心的な計画があることが判明しました。
• 自動車＆部品• 航空宇宙産業• 医療機器• セミコンダクター／ハイテク
10 Smart factory @ Scale

製造企業、スマートファクトリーへの年間投資を1.7倍にスマートファクトリーに対する熱意は、企業の投資計画からも明らかです。今回の調査によると、企業が計画する今後3

図6

年間の投資額は、年間ベースで収益の平均3.24％です。これは過去3年間の年間投資額の1.7倍です（図6参照）。

過去および今後3年間のスマートファクトリーへの年間投資（収益に占める割合：％）

過去3年間

今後3年間

出典：Capgemini Research Institute、『Smart factory survey, April–May 2019, N=912 manufacturers』

このような多額の投資計画を主に推進しているのがグリー
ンフィールドプロジェクトです。

• 企業の半数以上（55％）が、自社のスマートファクトリー
イニシアチブに、グリーンフィールドプロジェクトが含まれていると回答しています。

• これは特に中小企業（年間収益が100億ドル未満）に多く、たとえば50億ドルから100億ドルの収益層において、グリーンフィールドプロジェクトがイニシアチブに占める割合は、
2017年の50％から2019年の59％に伸びています。

ますが、より多くの投資、しばしば何億ドルにも及ぶ投資を必要とします。なぜなら、土地や建物、電力供給、機械設備のコスト、さらにスマートファクトリーに必要なソフトウェアおよび
ハードウェアのコストが含まれるからです。たとえば、P&G社が米国・シンシナティに展開する総面積785エーカーのグリーンフィールドスマートファクトリーのコストは5億ドルです10。Audi
社は、メキシコ・サン・ホセ・チアパスにあるプラントのグリーンフィールドスマートファクトリーに10億ドル以上投資しています
11 。グリーンフィールドスマートファクトリーイニシアチブは、特に小規模から中規模の収益層の企業において、その収益のかなりの部分を占めるものとなってきています。

グリーンフィールドプロジェクトは、新しいアーキテクチャまたは概念を実装し、大規模な実験を可能にする機会を提供し11

企業は「設計による効率化」を重要な側面ととらえているが、ジャーニーはまだ始まったばかり
ひとつのファクトリーは、非常に複雑な、生きたシステムであり、グリーンフィールドフィールドプロジェクトであれブラウンフィー
ルドプロジェクトであれ、まず設計により効率化されなければなりません。したがって、企業は物理的オペレーションを作り出す
前に、仮想技術を使ってファクトリーを試運転、設計、シミュ
レートします。これは、プロセスを最大効率で稼動させるためのものです。たとえば、トヨタはこの方向に向けて重要な一歩を踏み出しました。トヨタの設計技術＆生産技術部門では、ひとつのモデルの実際の生産が始まる前に、コンポーネントの設計および組立プロセスを仮想空間でシミュレートします12。

図7

当調査によれば、企業の約半数（47％）は「設計による効率化」を自社イニシアチブにおける非常に重要な側面としてとらえています。今回の調査では、企業の「設計による効率化」への道のり（ジャーニー）を評価するために、3つの重要な領域を検討しました。

• 生産ラインの仮想シミュレーション － 30％が「製造を開始
する前に生産ラインをシミュレートする」と回答• 製品・プロセスの同時並行設計 － 44％が実践• 産業システムの仮想的試運転 － 産業システムの40％が仮想的に試運転されています

企業の「設計による効率化」へのジャーニー
実際の製造を始める前に生産ラインをシミュレートするケースの割合
新しい技術を本番に導入

新製品開発

エンジニアリング変更管理

プラントレイアウトの修正、設備・装置の修正

製品と工業プロセスを同時に設計している企業の割合

仮想的試運転を実施した産業システムの割合（平均）* スマートファクトリー採用指数は、拡張計画に対する強い願望・意志を示します。指数が1よりも大きいということは、その国が平均よりも積極的な拡張計画を有し消費財
電力・プロセス ディスクリート型 グローバル
消費財
電力・プロセス ディスクリート型 グローバルていることを意味し、逆に指数が1を下回る場合は、積極的拡張計画が平均を下回っていることを意味します。
エネルギー＆ 工業
製造業
平均
エネルギー＆ 工業
製造業
平均
出典：Capgemini
Research Institute、『Smart factory survey, April–May 2019, N=912ユーティリティ
manufacturers』
ユーティリティ

出典：Capgemini Research Institute、『Smart factory survey, April–May 2019, N=1000 manufacturers

12 Smart factory @ Scale企業の「オペレーショナル・エクセレンス」へのジャー
ニー：進展はあるものの前途遼遠
企業の3分の1以上（37％）は、ファクトリーのパフォーマンスを改善する次なるフロンティアについて、労働生産性の向上ではなく、産業システムの効率化／オペレーショナル・エクセ
レンスであると考えています。たとえば、Groupe PSA社は、エクセレントプラントプログラムの一環として、データとデジタル的に最適化されたプロセスを活用して、自動車1台あたり700
ユーロのコストダウンを計画しています13。
今回の調査では、企業のオペレーショナル・エクセレンスの成熟度を評価するために、以下の4つの重要領域を調査・分析しました。

• データ駆動型意思決定の採用• 事後対応型意思決定から予防的・予測的意思決定への• デジタルプロセスの最適化• ボトルネックと計画外の生産問題に対処するための準備態
勢

分析の結果、企業は前進を続けていたことが判明しました。

• 企業の3分の1近くが、データ駆動型ならびに予測的意思決定とプロセスのデジタル的最適化について、成熟に達していました。

• また、企業の約40％が、ボトルネックと計画外の生産問題に対処するための準備態勢を整えていることも判明しました。

大半の企業はいまだこの4つの領域で成熟に達していませんが、有望な進歩を続けている企業もあります。

進化

図8

企業がオペレーショナル・エクセレンスを実現するためのジャーニー
以下の領域において、データ駆動型意思決定をどの程度採用したか？
製品開発
生産／製造

生産決定管理へのアプローチ

事後対応型
予測的

予防的

出典：Capgemini Research Institute、『Smart factory survey, April–May 2019, N=1000 manufacturers』

13

図8

企業がオペレーショナル・エクセレンスを実現するためのジャーニー（続き）
プロセスの現在の混合具合

デジタル的に最適化済み（時間、労働、コスト）

紙ベース

ペーパーレス
出典：Capgemini Research Institute、『Smart factory survey, April–May 2019, N=912 manufacturers』

ボトルネックの問題を予測し、計画外の生産イベントに対処する準備態勢

生産スケジュールを短期間で調整し、予定外の顧客／生産イベントに対応することができる
ボトルネック／容量の問題をシステマティックに予測し、生産をシームレスに実行するか、代替手段をセットアップすることができる

出典：Capgemini Research Institute、『Smart factory survey, April–May 2019, N=1000 manufacturers』

33%
製造企業で
デジタル的に最適化されている
生産プロセスの割合（平均）14 Smart factory @ Scale設計による効率化と閉ループオペレーションは、スマートファクトリーのメリットを等しく促進

今回の調査では、スマートファクトリーから得られるさまざまな利益を2つの領域に大きく分類しました。

• 生産の費用対効果に関わる生産性の向上• 製造企業の売上を牽引する市場シェアの増加
企業は、スマートファクトリーイニシアチブを活用し、資産活用、欠陥コスト、メンテナンスコストなどの領域を最適化し、予期せぬダウンタイムを回避することで、生産する商品の価値を最大化することができます。このような生産製品価値の最大化の要因はすべて、生産性の向上に貢献します。
同時に、スマートファクトリーイニシアチブは、製品ポートフォ

図9

リオのローテンションの改善やTime-to-Marketの短縮、オン
タイムデリバリーの実現にも役立ちます。これらの領域での改善は、その企業が平均的な同業他社よりも迅速でよりよい市
場機会を得るのに役立つので、市場シェアの拡大につながります。
今回の調査データによると、設計による効率化と閉ループ
オペレーションは、生産性の向上と市場シェアの拡大の両方のにおいて等しく貢献していることが判明しました（図9参照）。
設計による効率化、閉ループオペレーションは、いずれもKPI（たとえば、OEE：総合設備効率、設備稼働率）、メンテ
ナンスコスト、人件費、Time-to-Market、オンタイムデリバ
リーなど）に影響を与え、生産性と市場シェアを高めます。

設計による効率化と閉ループオペレーションは、同じ速度でスマートファクトリーの利益を促進
設計による効率性

生産性の向上

市場シェアの拡大

閉ループオペレーション

生産性の向上

市場シェアの拡大

出典：Capgemini Research Institute、『Smart factory survey, April–May 2019, N=912 manufacturers』

設計による効率化は、資産活用や欠陥コストなどの領域を改善することで生産性の向上に貢献することができます。また、製品ポートフォリオのローテーションやTime-to-Marketな
ど、市場シェアの拡大につながる領域にポジティブな影響を与えるでしょう。

同様に、閉ループオペレーションは、メンテナンスコストや在庫コ
スト、資産活用などの領域を最適化することにより、生産性の向上に役立つと同時に、Time-to-Marketの短縮やオンタ
イムデリバリーを支援して、市場シェアを改善します。

15

2. スマートファクトリーから得られる現在の価値の規模は、2017年の調査時よりも大きい
スマートファクトリーは、製造企業の生産性の向上に有効です。2017年の調査レポートでは、「スマートファクトリーイニ
シアチブによる生産性の向上は、グローバル市場を5000億から1兆5000億ドル規模で拡大する」と予測していました。
今回は、2019年における価値を見極めるために、スマート
ファクトリーごとに期待する生産性の向上の目標と、既存のイニシアチブによる現在の利益を調査・分析しました。その結果、製造企業は、設計による効率化とオペレーショナル・エクセレン
スの両方が等しく生産性の向上に貢献することを期待していることが判明しました。そこで、製造がグローバルGDPに与える
現在の付加価値貢献を使用するアプローチを用いて、慎重、
平均的、積極的の3つのシナリオを検討しました。これらのシナ
リオは、今後5年間のスマートファクトリー採用度と目標とする
生産性向上を示すものです。その結果を以下にまとめます。

• 慎重なシナリオ：生産性の向上により、グローバルGDPに追加される価値は1.5兆ドル• 平均的シナリオ：2兆ドル• 積極的シナリオ：2.2兆ドル

16

2019年にこのような高い価値が推定された主な理由は、以下のとおりです。

• スマートファクトリーに対する関心の高まり ― 2017年にス

マートファクトリーイニシアチブを実施していた企業は全体の43％に過ぎませんでしたが、2019年には68％まで増加しました。

• すでに示したとおり、2019年、企業は自社のファクトリー
ネットワーク全体でスマートファクトリーの割合を増やす計画を立てています。

• また、初期に発生する問題が解決されるにつれてプログラ

ムがより安定してくるため、企業は将来のイニシアチブからより大きな利益を期待しています。

図10

スマートファクトリーには、2023年までに年間1.5兆～2.2兆ドルを追加する可能性がある

慎重なシナリオ

平均的シナリオ

積極的シナリオ

A. 2017年～2018年にスマート化されたファクトリーの割合（調査データに基づく）

29.6%

29.8%

31.6%

B. 現在達成した生産性向上と比較して、2023年までに期待される生産性向上率（調査データに基づく）

15.9%

20.0%

21.7%

C. 今後5年間（2023年まで）に追加されるスマートファクトリーの割合（調査データに基づく）

37.3%

41.2%

42.7%

D. 今後5年間（2023年まで）のスマートファクトリーイニシアチブの成果による生産性向上の目標（％）（調査データに基づく）

27.8%

33.7%

36.5%

E. 2023年までのスマートファクトリーイニシアチブによる全体的な生産性向上（％）(A*B) + (C*D)

15.0%

19.8%

22.5%

F. 2023年までのスマートファクトリーイニシアチブによる年間平均生産性
向上（％）（EからCAGRを算出）

2.8%

3.7%

4.1%

G. 2019年の本調査の対象国・地域において、製造業により追加される価値（概算）（国連国民経済計算データベースで利用可能なデータから推定）
H. スマートファクトリーイニシアチブでの生産性向上の結果、2023年までに期待される製造業が追加する価値（実現価値と生産能力向上の合計）(G*E)

9.85兆USドル

追加価値合計：

追加価値合計：

追加価値合計：1.47兆USドル

1.95兆USドル

2.21兆USドル

出典：Capgemini Research Institute、『Smart factory survey, April–May 2019, N=1000 manufacturers』、United Nations、「National
Accounts Database」、2019年6月にアクセス

製造業の成長を考える場合、この追加価値合計には2つの重要な側面があります。それは、実現価値と生産能力の向上です。
調査対象国・地域の製造業は、2007年から2017年の間、年2.8％のペースで成長しています。私たちは今後5年間も製造業はこの成長を維持すると予測しています。

平均的なシナリオならびに積極的なシナリオでの生産性の向上はそれぞれ3.7％、4.1％で、業界成長率の2.8％を上回っています。結果として、これら2つのシナリオにおいては、生産性向上すべてが金銭的価値として実現されることはありません。その代わりに、4,782億USドル（平均的シナリオ）から7,402億USドル（積極的シナリオ）が将来の成長のための生産能力の向上または予備生産能力として残ります。

17

5Gがまもなく、スマートファクトリーイニシアチブを加速する

5Gは、接続速度、密度、遅延の面で大きな進歩を約束するものであり、さまざまな工業オペレーションに多大なメリットをもたらします。また、物理的スペクトルを分割して特定のアプ
リケーションへの割り当てを可能にする「ネットワークスライシン
グ」 を提供するという点でユニークです。
5G

以下、5Gの機能をそれ以前のコネクティビティソリューション、
次のWiFi技術であるWiFi 6と比較して、以下の表に簡単にまとめました。

4G (LTE-A)

Wi-Fi 6

モバイルブロードバンド高速化（ピークデータレート）

上り：10 Gbps
下り：20 Gbps

上り：500 Mbps
下り：1 Gbps

約4.8 Gbps

大容量マシンタイプ通信（単位
面積当たりの接続デバイス数）

1km2あたり100万台

1km2あたり10万台

未定義。各デバイスが必要とする帯域幅に依る

超高信頼性＆低遅延

ネットワーク遅延は1ミリ秒以下。
99.999％の送信信頼性を保証

ネットワーク遅延は10ミリ秒

5 GHz帯域幅で10ミリ秒未満

5Gに関する私たちの最新調査では、シニアエグゼクティブた
ちは、この5G技術がデジタルトランスフォーメーションアクティビ
ティにおける重要な実現要因となると確信していることが判明

図11しました（図A参照）。これは、5Gがリアルタイムで信頼性の高いさまざまなアプリケーションをサポートすることに起因しています14。

設計による効率化と閉ループオペレーションは、同じ速度でスマートファクトリーの利益を促進

5Gが自社のデジタルトランス
フォーメーションの成功要因だと確信している回答者

5Gが利用可能になって2年以内にオペレーションへの5G実装を考えている回答者

5Gが自社のコネクティビティロードマップに組み込まれていて、現地の5Gライセンスの申請を考えている回答者

出典：Capgemini Research Institute、『Industrial companies’ survey on 5G, March–April 2019, N=806 industrial companies』

18 Smart factory @ Scaleまた、同レポートでは、製造現場およびサプライチェーンの領域において最も価値のある5G対応ユースケースの特定も行いました（図12参照）。
図12

5Gが価値を付加する重要なユースケース

エッジコンピューティングを利用した
リアルタイムのアナリティクス

分散した生産ラインの遠隔制御
AI対応＆遠隔制御された動作（協働ロボット、
ドローンなど）リアルタイムのサービス＆機能停止アラート

サプライチェーンオペレーション

製造現場オペレーション

遠隔生産ラインのビデオサベイランス

在庫レベルに基づいた
自己トリガーによる発注
サプライヤーからの部品およびパッキングの
仮想テスト
発送中の荷物の状態の遠隔監視（温度、湿度など）

AR/VRを使用した遠隔オペレーション、保守、
トレーニング
予知保全＆予防保全

出典：Capgemini Research Institute、『Industrial companies’ survey on 5G, March–April 2019, N=806 industrial companies』

5Gへの関心が非常に高いため、ドイツのメーカーの中には、通信事業者に依存する必要性を排除して、独自の5Gネット
ワークの所有を計画している企業もあります。ドイツの化学メーカーであるBASF社では、5Gを使用して、ドイツ・ルート
ヴィヒスハーフェンにある主要生産施設をさらにデジタル化する予定です。このプラントではすでに60万個のセンサー15その他の制御デバイスがネットワークでつながっており、ネットワークエレ
メントの数は将来10倍になると予想しています。これが5Gへの移行を決定付けた大きな要因です。同社は、無人搬送車のテストも行っており16、必要なビデオ監視は5Gを介してのみ
確 実 に 配 信 で き る と 考 え て い ま す 。 同 社 Global
Engineering and Maintenance 部 門 の 責 任 者
Matthias Fankhänel氏は、「将来、20台以上の車両を使用する際には、5Gテクノロジーを使用して膨大なデータ転送を管理するだけです」と語っています17。

19

3. 次の課題は、スマートファクトリーのスケーリング企業が認識する、規模の拡大の難しさ
企業は、この先自社のスマートファクトリーイニシアチブの拡大をしていく際に、膨大な作業が待ち受けていることを認識しています。スマートファクトリーイニシアチブを実施している企業の60％近くは、自社のイニシアチブについて「苦労している」または「コメントするのは時期尚早」と回答しています。現時点で自社のスマートファクトリーの展開を「成功」ととらえている企業
は、わずが14％です。また、図9でわかるように、「実際に達成した」KPIは、その目標値よりも著しく下回っています。
オペレーションの規模の拡大の達成が、成功に対するこの悲観的な見方の重大な誘因となっています。後で触れますが、現時点においては、いかなる技術／プラットフォームも生産ラ

図13

インの大部分に完全には導入されていません。スウェーデンのあるインダストリアル企業のエグゼクティブは、「期待していたよりも進行が遅いように思う」、「考えていたよりもずっと難しく、望んでいたようには進んでいない」と述べています18。

進行を妨げる3つの主要な課題
図13は、スマートファクトリーイニシアチブの進行を妨げる、
以下の3つの主な課題を示したものです。

• デジタルプラットフォーム＆テクノロジーの展開および統合• データレディネス（準備性）＆サイバーセキュリティ• ハイブリッドスキル＆ソフトスキルの開発・育成

大規模なパフォーマンスの達成において製造企業が直面する主な課題

デジタルプラットフォーム＆技術の展開および統合

データ準備性＆サイバーセキュリティ

ハイブリッド＆デジタル能力

データを活用したオペレーションの継続的改善

ビジョン、リーダーシップ、トランスフォーメーション

設計により効率的であること
出典：Capgemini Research Institute、『Smart factory survey, April–May 2019, N=1000 manufacturers』

20 Smart factory @ Scale課題1：スマートファクトリーイニシアチブの大規模な展開や既存のプラットフォームとの統合の準備ができていない
図14で示すように、技術の全体的な採用は低迷を続けています。MES/SCADAソリューションが市場に出てからすでにかなりの時間がたっていますが、これらのソリューションを使用し

図14ている生産設備は、平均40％に止まっています。同様に、
ディスクリート型製造、消費財メーカーでのPLMの使用もまた40％です。また、遠隔監視やモバイル／オーグメンテッドワー
カー（AR/VR）などの新しいソリューションや、マニュファクチャ
リングインテリジェンス（インダストリアルIoTからアナリティクス＆AIまで）は、いまだ生産ラインの3分の2以上（平均）で展開されていません。

現在デジタルプラットフォーム／テクノロジーで管理されている生産ラインの割合

PLM
MES/SCADA
スマートファクトリーエネルギー管理
トラック＆トレース技術
インダストリアルIoTシステム
遠隔監視システム
ロボティクス＆コボティクス
アナリティクス＆AI
プラントデジタルツイン
アディティブマニュファクチャリング（付加製造）
オーグメンテッドワーカー（AR/VR）／遠隔支援
出典：Capgemini Research Institute、『Smart factory survey, April–May 2019, N=1000 manufacturers』

14%
自社のスマートファクトリーイニシアチブを
いまのところ「成功」しているととらえている企業の割合
21

Volvo Cars社、Virtual Methods and IT部門のシニ
アマネージャーであるMartin Widsing氏は、「最大の課題は、
シンプルに購入・実装してそのまま使用できる製品やプラット
フォームがない」、「実際に使用できる状態になるまでに膨大なカスタマイズと構成・設定を行う必要がある」と、そのまま使える市販のプラットフォームがないことが最も重要な課題のひとつであると指摘しています19。
また、今回の調査で、多くの企業が製造プラットフォームのエンド・ツー・エンドの統合を十分に重視していないことも判明しました。たとえば、MES/SCADAのようなスマートファクトリー
システムと、エンタープライズ・リソース・プランニング（ERP）のような中核となるエンタープライズシステムまたは製品ライフサイ
クル管理との統合にフォーカスしている企業は、約半数に過ぎ
図15ませんでした（前者を重要と考える企業は52％、後者を重要と考える企業は48％）。
さらに、データを統合、集約、分析するためのプラットフォー
ムもあまり普及しておらず、デバイスからアナリティクスまで対応
するエンド・ツー・エンドの包括的プラットフォームを備えている
企業は、わずか40％でした。多層アーキテクチャ、ハイブリッド
インフラストラクチャにフォーカスする企業はわずかに多く、いずれも46％という調査結果となりました。
また、ほぼ半数（45％）の企業が、スマートファクトリーイ
ニシアチブにはクラウドの可逆性（クラウド上でイノベーションソ
リューションを変更する、または変更前に戻す（ロールバック）
オプション）が不可欠であると考えています。

企業のマニュファクチャリングインテリジェンスへの取り組み

自社のアナリティクスプラットフォームは領域（プロセスまたは製品ファミリー、品質、慎重、エネルギーなど）別に特化している
単一の水平データ収集＆集約プラットフォームがある

自社のスマートファクトリーイニシアチブにとって、クラウドの可逆性（クラウド内のソリューションを修正またはロールバックする
オプション）が不可欠である
デバイスからアナリティクスまでを網羅するエンド・ツー・エンドの包括的プラットフォームがある

出典：Capgemini Research Institute、『Smart factory survey, April–May 2019, N=1000 manufacturers』>50%
デジタルプラットフォーム＆テクノロジーの展開
および統合がスマートファクトリーイニシアチブ
拡大のための主要課題であると理解している企業の割合

22 Smart factory @ Scale企業は、スマートファクトリーの大望を達成するために、さまざまな技術を幅広く検討中
企業は、スマートファクトリーからの利益を実現するために、大規模なテクノロジーセットに依存しています。これらの技術のポテンシャルと現在の展開の視点から、かかる技術の相対的位置関係を図16に示します。この図から得られる重要なインサイトは、以下のとおりです。

• ディスクリート型製造で最も規模が拡大されている技術は、• 遠隔監視もまた展開が始まっていますが、モバイル／拡張

現実による作業支援を意味する、いわゆるモバイルワー
カーやオーグメンテッドワーカーの規模の拡大はまだ上向き
ではありません。しかし、エグゼクティブたちは、いずれも高い
投資収益率の可能性があると確信しています。

• 設計による効率化のカギであるプラントデジタルツインのポ

MES/SCADA、そしてPLMです。

テンシャルは、まだ実現に至っていません。

• インダストリアルIOT、アナリティクスおよびAIは、ロボティクス／コボティクスとともに、展開、利益の両方の観点で健闘を続けています。

図16展開された技術と認識された利益の相対的位置付け
展開 vs 認識された利益

高MES/SCADA

潜在的利益に対するエグゼクティブの認識

オーグメンテッドワーカー（AR/VR）
遠隔監視

ロボティクス／コボティクス

アナリティクス＆AI

アディティブアディティブマニュファクチャリング
マニュファクチャリング（付加製造）（付加製造）

トラック＆トレース

インダストリアルIoT

スマートエネルギー管理

PLM

プラントデジタルツイン
無人搬送車

低

現在技術を活用している施設の割合

高

出典：Capgemini Research Institute、『Smart factory survey, April–May 2019, N=912 manufacturers』

23

45%
バリューチェーンの全レベルでデータをストアし、検索して取り出し、解析できる企業の割合

課題2：不十分なデータ準備性＆サイバーセキュリ
ティのステータスおよび対策規模の達成は、企業のデータ利用の高度さに依存します。
図17で示すように、高度なデータ能力は、比較的まれです。
たとえば、自社のバリューチェーン全域のデータにアクセスし分析できる企業は全体のわずか45％です。Tata Motors社
図17のDeputy General Manager、Nitin Dharmadhikari
氏は、「作業現場環境で長年働いてきた監督やマネージャー
は通常、状況を判断し、それに基づいて決定を下すことができます。しかし、この方法は効率を妨げます。統合されたデータの入手・使用が可能であれば、より優れた意思決定が可能になり、効率を高めることができるでしょう」と述べています20。

高度なデータ機能を備えた企業の割合

自社のバリューチェーンのすべてレベルでデータの格納、取りみ、分析が可能
自社の既存資産をスキャンしデジタルモックアップを作成するために必要なメソッド＆ツールが整っている
データフローやアクセス制御、データ保持を管理する
データガバナンスフレームワークが確立されている

自社プラントの正確なデジタルモックアップを持っている

全プロセスならびに全IT-OTシステムのデータフローの
完全なビューを持っている

出典：Capgemini Research Institute、『Smart factory survey, April–May 2019, N=1000 manufacturers』

フィンランドのオートメーション＆製造機器サプライヤー、Valmet OYJ 社 Operations 部 門 Director で あ る Juha
Ehrola氏は、高品質なデータの重要性を強調しています。

24 Smart factory @ Scale「質の良いデータがなければ、ERPシステムですら信頼性を失います。もしデータが適切な構造を持たず、日付や材料の使用などの詳細を備えていなければ、ERPを利用してオペレー
ションを改善することはできません21」。

サイバーセキュリティ：製造企業にとって非常に重要な最前線

製造業は、攻撃の主要ターゲットのひとつです。ある調査によると、製造企業のほぼ半数がこれまでにサイバー攻撃を受けています22。

今回の調査では、過去12か月間に製造企業の5社に1社がサイバー攻撃またはデータ侵害を経験したという結果となりました（図18を参照）。

過去12か月間におけるサイバー攻撃とデータ侵害のインシデントの発生率

図18

過去12か月間に、サイバー攻撃またはデータ侵害を経験したスマートファクトリーイニシアチブはありますか？

サーバー攻撃データ侵害

出典：Capgemini Research Institute、『Smart factory survey, April–May 2019, N=912 manufacturers』

製造企業によると、半分以上のケースにおいて、以下の2つの手段が主に用いられたとのことです。

• 従業員個人のデバイスの脆弱性を悪用して、ネットワークにアクセス

BYOD（Bring-Your-Own-Device：私的デバイスの活用）のポリシーや従業員の意識の低さ・認識不足が組織の脆弱性の一因となっています。OTシステムの従来のサイロが、製造企業のリアルタイムのサーバーセキュリティリスクへのフォーカスの欠如の原因のひとつとなっています。

• トロイの木馬などのマルウェアを使用
図18

サイバー攻撃の50％以上は従業員のデバイスの脆弱性とマルウェアが原因
サイバー攻撃とデータ侵害の背後のにある問題トップ5

生産性の向上従業員のデバイスの脆弱性（従業員のデバイスを使用してネットワークにアクセス）

市場シェアの拡大

マルウェア（例：ランサムウェア、
トロイの木馬など）

生産性の向上ネットワーク上のデバイスの脆弱性

システムへの
不正アクセス

市場シェアの拡大
フィッシング

出典：Capgemini Research Institute、『Smart factory survey, April–May 2019, N=272 manufacturers that faced a cyber-attack』

25

サイバーセキュリティ：製造企業にとって非常に重要な最前線

今回の調査の結果、侵害や攻撃が大きなダメージをもたらすにもかかわらず、すべての企業が自社のセキュリティのために十分な対策を講じているわけではないことがわかりました。定
期的にセキュリティ監査を実施していると回答した企業は全体のわずか45％、自社のスマートデバイスにエアギャップ（デ図20

バイスからパブリックインターネットへ直接接続しない）を実施している企業はわずか41％でした。IT-OTの融合や遠隔監視のソリューションへのニーズの高まりは、製造企業がセキュリ
ティの懸念を真剣に考慮する明らかな根拠です。

サイバーセキュリティの懸念に対処する準備が十分に整っている製造企業は半数未満

ネットワーク上の各デバイスからのデータは、デバイスが認証された場合にのみ分析を実施

サイバー攻撃を防止するためのセキュリティ
オペレーションセンターが存在

自社のネットワークに対してセキュリティ監査を定期的に実施デバイス（センサー）・サーバー間の通信をすべて常時暗号化

スマートファクトリー実装のために別個のセキュリティ戦略を開発済み

自社のスマートファクトリーのデバイスにエアギャップを実施（パブリックインターネットに直接接続しない）

スマートファクトリーイニシアチブの主要コンポーネントがサイバーリスクにさらされる危険性を定量化

出典：Capgemini Research Institute、『Smart factory survey, April–May 2019, N=1000 manufacturers』

26 Smart factory @ Scale• ソフトスキル：分析、コラボレーション、曖昧さによる快適さ

課題3：スマートファクトリーの実装に必要なハイブ
リッド、デジタルならびにソフトスキルの不足など• デジタルスキル：特定のデジタル技術またはプラットフォーム

多くの企業において、スマートファクトリーに必要なスキルの不足がイニシアチブの妨げとなっています。スマートファクトリー
のさまざまなイニシアチブは、純粋な技術トランスフォーメーショ
ンにとどまらないため、デジタルスキルだけでなく、それ以外のスキルも必要です。

のノウハウ

次に、さまざまなタイプのスキルが、スマートファクトリーイニシ
アチブに対する重要性ならびにスキルの相対的不足という視点から、どのようにランク付けされたのかを示します。
図21は、ハイブリッドスキルとソフトスキルに関するものです。
業界ではソフトスキルよりもハイブリッドスキルをいまだ重視していること、またハイブリッドスキルが不足していることがわかります。

今回の調査では、スマートファクトリーイニシアチブに必要なスキルを、以下の3つの大きなカテゴリーに分類しました。

• ハイブリッドまたはクロスファンクショナルなスキル：製品エン

ジニアリング、製造オペレーションなど、製造の複数のファンクションに属するタスクを処理するスキル

図21

クリティカルなハイブリッドスキル＆ソフトスキル － スマートファクトリーにとっての重要性と現在直面する不足

ハイブリッドスキル

安全性＆セキュリティ

エンジニアリング＆製造

ソフトスキル

製造＆保守

問題解決

スマートファクトリーに重要

コラボレーション

データ駆動型
意思決定

顧客中心

現在不足している* 回答者は、自社で不足しているスキルの上位2つを選択しました。
出典：Capgemini Research Institute、『Smart factory survey, April–May 2019, N=1000 manufacturers』

27

驚くべきことには、このようなスキル不足にもかかわらず、この問題を解決するための措置を講じている企業はほとんどありませんでした。たとえば、クロスファンクショナルなスキルの開発に図22投資している企業は、全体の約3分の1（34％）に過ぎません（図22参照）。

スキルギャップを埋めるための企業の取り組み
クロスファンクショナルなスキルを開発するために、既存の人材のスキルアップに投資している

スタートアップ企業と連携して、自社従業員のクロスファンクショナルなスキルを育成している
クロスファンクショナルなスキルを持った人材を採用するための予算を別途確保している大学とタイアップして、自社従業員にクロスファンクショナルなスキルを身に付けさせている
ソフトスキルを育成するための独自のプログラムがある

出典：Capgemini Research Institute、『Smart factory survey, April–May 2019, N=1000 manufacturers』

図23は、デジタルスキルに関するもので、データアナリティク
スがトップです。また、4分の1近く（23％）の企業が、この重図23

要なエリアで不足に直面しています。

スマートファクトリーに重要なデジタルスキルトップ5とその不足

ビッグデータ＆アナリティクス

モノのインターネット（IoT）

モビリティ＆オーグメンテッド・
オペレーター・ソリューション
（拡張現実を含む）

スマートファクトリーに重要

高度なロボティクス＆スマートオートメーション

現在不足している* 回答者は、自社で不足しているスキルの上位2つを選択しました。
出典：Capgemini Research Institute、『Smart factory survey, April–May 2019, N=1000 manufacturers』

28 Smart factory @ Scale

高度なトラック＆トレースソリューション
（RFID、バーコードなど）

4. スマートファクトリートランスフォーメーションをマスターした企業に学ぶ
スマートファクトリーへのトランスフォーメーションをマスターした企業にみられる「違い」とは
スマートファクトリーには、企業に大きな利益をもたらすポテ
ンシャルがあります。しかしながら、私たちの調査によれば、その利益を享受できるのは、ごく一部のハイパフォーマンス企業のみです。
今回、かかる結論を導き出すために、現在スマートファクト
リーイニシアチブを進行中のすべての企業に対して、独自の枠組み（フレームワーク）を使用して評価を行いました。この評
価は、企業が2つの目標を実現できているか否かを問うものです。第一の目標は、技術に精通し、技術を駆使する能力（コマンド・オブ・テクノロジー能力）、第二の目標は、トランス
フォーメーションを実現するために必要な能力（トランスフォー
メーション・マスタリー）です（フレームワークを構成する要素については、「スマートファクトリートランスフォーメーションのための
ロードマップ」をご参照ください）。
分析の結果、少数の企業（10％）のみがスマートファク
トリーの大きな利益を実現できるポジションにいるという結論に至りました。本書では、かかるハイパフォーマンス企業のグルー
プを「フロントランナー」と呼びます。

29

スマートファクトリートランスフォーメーションロードマップ

今回の調査では、以下の6つの能力エリアを3つの目標にグループ化し、これに基づいて企業を評価しました。

目標3：トランスフォーメーションマスタリー
5. ビジョン＆リーダーシップ

目標1：IT-OTの融合

具体的な実装・実行計画に裏付けられた、詳細なスマー
トファクトリーのビジョンの存在

1. デジタルプラットフォームとテクノロジーの展開および統合：6. ハイブリッド、ソフト＆デジタル能力：生産を含むIT-OTランドスケープにおけるデジタルプラット
フォームならびにテクノロジーの採用と成熟
2. データの準備性とサイバーセキュリティ：バリューチェーン全体でのデータの継続性とアクセシビリティ、
適切なサイバーセキュリティのガバナンスと規範の確立

必要なハイブリッド／クロスファンクショナル、ソフト、デジタル
スキルをもつ人材の有用性＆企業の従業員スキルアップ能力
このフレームワークによる分析の結果、以下の集団が浮か
び上がりました。

• 初心者（サンプルの75％）：6つの側面すべてにおいて、能力の大半が不足しています。

目標2：バーチャル＆ループバックプラクティスの展開
3. 設計による効率化：
シミュレーションツールや仮想化ツールを使用して実際の生産開始前に実施する、生産プロセスの最適化の範囲
4. オペレーショナル・エクセレンス：
閉ループ、そして最終的には自己最適化を行うオペレー
ションを実現するために、データと高度なアナリティクスを活用して、オペレーションの効率化を最大化

10%
6つの能力エリア領域すべてで優れている企業の割合

30 Smart factory @ Scale• 実験者（サンプルの15％）：6つの側面のいくつかではうまくいっているが、残りの側面では遅れを取っています。

• フロントランナー（サンプルの10％）：このハイパフォーマ
ンス集団は、スマートファクトリートランスフォーメーションのす
べての側面で、他のグループよりも優れています。

図23

フロントランナーは一貫して他集団より優れている

スマートファクトリートランスフォーメーションのためのロードマップ

ビジョン＆リーダーシップ

デジタルプラットフォームの展開および統合

IT-OTの融合

バーチャル＆ループバックプラクティス

設計による効率化

オペレーショナル・
エクセレンス

データ準備性＆セキュリティ

ハイブリッド、ソフト＆デジタル能力フロントランナー

実験者

初心者

注：各軸のスコアは0～100％：100％が最高スコア
出典：Capgemini Research Institute、『Smart factory survey, April–May 2019, N=912 manufacturers』

31

最初に展開したスマートファクトリーでは、平均修理時間を20％短縮し、ペーパーワークを90％削減して、IIoT実装の定量化可能な利益を追跡しています23。

フロントランナーは、規模の拡大においても他の集団より優れており（図25を参照）、より多くの利益を得ています（図26を参照）。たとえば、Schneider Electric社がアメリカで
図25

フロントランナーは他の集団よりもより大規模な拡大が可能

ロボティクス＆コボティクス

アナリティクス＆AI

フロントランナー

トラック＆トレース
技術
実験者

インダストリアル
IoTシステム

遠隔監視初心者

フロントランナーによる大規模展開のテクノロジー上位5つを表示。
出典：Capgemini Research Institute、『Smart factory survey, April–May 2019, N=912 manufacturers, N=91 frontrunners』

図26

フロントランナーは、より高い利益を期待できるロボティクス＆コボティクス

アナリティクス＆AI
トラック＆トレース技術
スマートファクトリーに重要
フロントランナー

実験者

インダストリアル
IoTシステム
現在不足している

遠隔監視

初心者

出典：Capgemini Research Institute、『Smart factory survey, April–May 2019, N=912 manufacturers, N=91 frontrunners』

32 Smart factory @ Scale5. スマートファクトリートランスフォーメーションを加速し、確実に実現するためには
企業はスマートファクトリーがもたらす非常に大きな可能性を認識し、トランスフォーメーションへの道を歩み始めましたが、本書でこれまで見てきたように、これらのイニシアチブの拡大が最大の課題です。私たちは、当社の調査分析や、そこから浮かび上がってきたフロントランナーの特徴、そして当社が世界中の製造企業向けにこれまで行ってきたアドバイスの経験を元に、大規模な成功を促進するために企業がフォーカスしな
ければならない4つの大きな領域を特定しました。

進捗を評価するための強力なガバナンス、指標、方法論の導入・整備
キャップジェミニのデジタルトランスフォーメーションに関するグ
ローバルリサーチである『Understanding digital mastery
today（今日のデジタルマスタリーを理解する）』では、企業のデジタル化を促進するために最も基本的な課題のひとつとして、ガバナンスを挙げました24。強力なガバナンスは、ビジョンの現実化に有益な役割を果たします。ガバナンスは、スマート
ファクトリープログラムによる以下の実現を支援します。

• 強力なポートフォリオ管理で、さまざまなプロジェクトを全体的な戦略と一致させるので、パイロットは最初から拡大を意図して設計され、徐々に閉ループオペレーションに向かうよう構築されます。

• 全体的な企業アーキテクチャのコンテキストに沿って、データ
インテグリティに具体的なフォーカスを定めて、プラットフォー
ムのロードマップを管理します。

• トランスフォーメーションの目標に役割とKPIを割り当てます。
• イニシアチブの成功を追跡するための指標と方法論を設計します。

• 進捗を監視し、プログラムの中核的目標からの逸脱を防ぎます。

ほぼすべて（93％）のフロントランナーは、さまざまなレン
ズを通してスマートファクトリーイニシアチブの進捗を追跡しています（全体では43％）。進捗を評価する１つの方法は、KPI（たとえば、OEE：総合設備効率、設備稼働率）またはスマートファクトリーイニシアチブが影響を与えるその他の測定値を監視・確認することです。指標に示される改善は、複数のプロジェクトに起因する場合が多々あります。
Renewable Energy社のグローバルサプライチェーン担当
VP兼CIO、Pascal Renouvin氏は、共同で生み出された利益を評価する方法について述べています。
「当社では、ソリューションの概念実証については改善を見積もりますが、その後、展開ごとの測定は行いません。しかし、前年度末はどうだったか、当年度末はどこに到達したかについては、プラントごとに把握しています。私たちはキャッシュフローを改善し、生産性を改善し、在庫戻しを改善しました。これらはすべて、最終的にはドル、すなわちお金になります。ゆえに、私たちはプラントごとに金銭的利益がいかなるものかを正確に把握します。そのうえで、プログラムリーダー、プラント責任者、IT責任者たちと、それぞれにとって公正な割合について合意します25。」

33

図27

フロントランナーは、指標を設定し、イニシアチブの進捗を追跡する方法を設計している
スマートファクトリー実装の課題 － ガバナンス － を解決するために実施した主な手段とは？

進捗ならびに成功を評価するためのKPIとメソドロジーを設定

フロントランナー

実験者

初心者

全体

出典：Capgemini Research Institute、『Smart factory survey, April–May 2019, N=912 manufacturers, N=91 frontrunners』

デジタルプラットフォームと技術を製造オペレーション全域にわたって展開＆統合するためのプログラムを開発
これまで見てきたように、デジタルプラットフォームを製造オペ
レーション全域にわたって拡大、展開、統合することは、企業が苦戦を続ける最重要課題です。インダストリアルIoTまたはアナリティクス＆AIを拡大した企業は3分の1以下です。また、
図14で示したように、遠隔監視やモバイル／オーグメンテッド
ワーカーも大きく展開されていません。
段階的または集中的な技術の展開は依然としてメリットをもたらしますが、ファクトリーのフットプリント全体でスマートファク
トリーの改善を推進するプラットフォームの展開にこそフォーカスを定めるべきです。そうすればテクノロジーがもつポテンシャルを最大限に活用できます。そのためには、さまざまなローカルチー
ムに開発の推進をまかせるのではなく、企業規模のIT-OT戦
略を1つのグループレベルで設計する必要があります。デジタル
マニュファクチャリングプラットフォームは、物理世界をIT世界に接続し、その上にさまざまなアプリケーションを展開し、マイニン
グやアナリティクスでのデータ活用を可能にして、数多くのメリッ
トをもたらします。
もうひとつのフォーカスエリアは、クラウド対応ソリューションです。これらのソリューションは、企業規模でのデータの可視性を提供します。これはさまざまなファクトリー、さまざまなバリュー
チェーンでの効率性の実現に役立ちます。また、これらのソ
リューションは伸縮性／拡張性に優れています。企業によってはすべての要件をクラウドソリューションで扱いたくない場合もあるかもしれません。そのような場合はハイブリッドアーキテクチャが役に立つでしょう。

データ駆動型オペレーションの文化を育成
本レポートでは、閉ループオペレーションと設計による効率化がオペレーショナル・エクセレンスにいかに貢献するかを見てきました。しかしながら、企業がこのエリアで立ち遅れていることを示す証拠があります。たとえば、生産スケジュールの決定に予測的アプローチを使用している企業はわずか3分の1です。多くの製造企業では、MESまたはPLM用にさまざまなソリュー
ションプロバイダーを使っている場合が多いため、データはサイロに閉じ込められています。
データサイロは非常に重大な問題です。なぜなら、スマート
ファクトリーは適切なデータの可用性に依存するからです。今回の調査によれば、調査対象の企業のうち自社のプロセスお
よびIT-OTシステムすべてのデータフローを完全に把握している企業は、ごく一部に過ぎません。ファクトリー内外のセンサーが増えるにつれて、データ量は増え続けていきます。企業は、この爆発的なデータ量の増加を管理するために明確に定められた方法を手にする必要があります。企業は、以下のことを可能にしなければなりません。

• データをストアし、検索して取り出し、必要な粒度で解析する• 一般的によく使われるデータをさまざまなプラットフォーム、さまざまなロケーションを通じて標準化する• さまざまな資産のデジタルモックアップを作成する• データを視覚化し、アナリティクスツールを入手・使用可能にする• アクセス、保持、削除などの領域の原則を管理できるデー
タガバナンスフレームワークを確立する

34 Smart factory @ Scaleデータレイクは、さまざまなソリューションやIoTデバイスからリ
レーショナル型、非リレーショナル型両方のデータを保存する方法のひとつです。企業は、データ駆動型の文化とデータの可用性を共に確立するために、ツールを活用して必要な決定を下すことができる、分析のマインドセットを持つ才能ある人材の育成にもフォーカスする必要があります。

クロスファンクショナルなキャリアパス、スキルアップ、採用でハイブリッド＆ソフトスキルを育成
生産システムはますます複雑化になっています。インダストリ
アルなノウハウを着実に増やしつつ継続的にオペレーションを改善するためには、コラボレーティブな能力がカギとなるでしょう。
しかしながら、すでに見てきたように、企業はハイブリッドスキル、
ソフトスキル、そしてデジタルスキルの不足に直面しています。
企業は、さまざまな領域でこの深刻なスキルギャップを埋めるための長期的アプローチを取る必要があります。今回の調査によれば、フロントランナー企業はこの必須事項を把握しています。図28で示したように、フロントランナー企業は、デジタ
ルスキルだけでなく、ソフトスキルにもフォーカスしています。

図28

企業はまず、今日の課題に対するスキル不足を理解する必要があります。しかし、それと同時に、市場環境やテクノロ
ジーの変化による長期的な将来の課題に対するスキル不足
についても理解する必要があります。緊急なニーズに対応するための人材を募集・採用するだけでなく、以下の手段を用いてギャップを埋めていきます。

• スキル指標（現在のスキルセットvs 意欲的／将来的スキルセット）の開発• 従業員に対するスキルアッププログラムの設計および実施• 従業員がファクションを超えてキャリアパスを進むことを認める、キャリアプログラムの設計 － ハイブリッド／クロスファンク
ショナルなスキルセットの構築に役立ちます。

• コラボレーションやデジタルファーストのマインドセットなど、ソフトスキルに重点を置いたトレーニングプログラムへの取り組
み

企業は、授業形式のトレーニングや社内の学習管理シス
テムからeラーニングプラットフォームまで、さまざまな方法でトレーニングプログラムを強化することができます。スキルアップへの継続的な取り組みや、従業員が新しいスキルを取得した際の報奨は、ギャップを埋めるのに役立つでしょう。

フロントランナーは、スキルアップとリクルーティングでスキルギャップを埋める
スマートファクトリー実装の課題 － スキル不足 － を解決するために実施した主な手段とは？

社内従業員向けのソフトスキルトレーニング

デジタル人材の募集・採用

フロントランナー

実験者

初心者

全体

出典：Capgemini Research Institute、『Smart factory survey, April–May 2019, N=912 manufacturers, N=91 frontrunners』

35

本書では、フロントランナーからベストプラクティスを引き出すと同時に、「初心者」と「実験者」、それぞれのグループに当て
はまる企業にとっての改善エリアも特定しました。

初心者：大きく構想し、小さく始めることが必要「初心者」企業は、リーダーシップ、ビジョン＆ロードマップ、データ、人材、ガバナンスなどさまざまな側面で企業能力を構築する必要があります。そのための重要なカギとなる優先事項
について、以下に記載します。

• エグゼクティブをアサインして、トランスフォーメーションプ
ログラムを監視・監督

スマートファクトリートランスフォーメーションのさまざまなア
クティビティを監視・監督するためのリーダーを割り当てている「初心者」企業は、３分の１未満（32％）です（「フロントランナー」企業では56％）。
スマートファクトリートランスフォーメーションには、複数年にわたる大規模かつクロスファンクショナルなトランスフォー
メーションが含まれます。また、トランスフォーメーションの目
的には、戦術的側面（たとえば、OEEの改善、運用コストの削減など）と戦略的側面（たとえば、イノベーション、新
たなビジネス機械機会の創出など）の両方があります。このようなトランスフォーメーションには、大規模な変更、すな
わち、プロセスから文化まで、管理支援からトレーニングまでの変更が必要です。ですから、トランスフォーメーションのプ
ログラムの目的を確実に達成させるためには、強力なリーダーシップとシニアマネジメントのサポートが必要なのです。

• IT-OTの融合とサイバーセキュリティへの投資
IOTの普及により、OTへのフォーカスとその重要性が高まっています。しかしながら、ITとOTの間にあるサイロは運用効率を妨げるおそれがあります。
企業は、ITプラットフォームならびにOTプラットフォームとMESのようなコアビジネスシステムとの統合に投資するべきです。投資は要因のひとつつですが、企業は同時にITチームとOTチームの間のサイロを取り壊す必要もあります。企業が戦略的インサイトを生み出すためには、これらのチームが効果的に連携しなければなりません。
Stanley Black＆Decker社は、S＆P500銘柄に選ばれる、個人および産業用電動工具メーカーです。同社
は、30種類を超える複雑な電動ルーター工具製品を管理する一貫的なソリューションの開発にIT-OTの融合を活用しました。製品ラインには迅速な転換と資産の効率的管理が必要です。同社は、Wi-FiとRFIDを使用したリアル
タイムのロケーションシステムを活用して、生産の遠隔監視を実現しました。OTシステムがフロントエンドのITシステムに情報を流すことにより、同社はOEEを24％、労働力活用
率を80％から92％に向上させ、生産量を10％近く高めることができました26。
36 Smart factory @ Scale

もう1つの重要な要素、それはサイバーセキュリティです。
スマートデバイスの数の増加は企業に大きな課題をもたらします。本書はすでに、いかに多くの企業が堅牢なセキュリ
ティ対策を講じていないかを示してきました。改善エリアには以下が含まれます。
‒ データの全エントリーポイント＆イグジットポイントのマッピ
ング‒ ファイアウォールや侵入検知システムなどのメカニズムによるネットワークの保護‒ スマートファクトリーデバイスの「エアギャップ」化‒ 定期的なセキュリティ監査‒ 攻撃が引き起こすであろう結果に対処するための対応
戦略ならびに計画‒ セキュリティの脅威に対する認識＆ベストプラクティスに従う文化• ファクトリーごとの成熟度評価＆ロードマップの検討・決定

同じ企業内であっても、ファクトリーはそれぞれ稼動年数
もデジタル化の状況もさまざまです。企業は、このように異なるファクトリーが以下を実施できるよう支援する単一フレームワークを備えることが必要です。
‒ デジタルの観点から現在の成熟度を評価する‒ 今から3年または5年後、それぞれのファクトリーが到達すべき目標を評価する‒ ファクトリーが成熟度曲線を上昇できるよう手助けする
ツールとプログラムを決定する‒ 複数のファクトリーで、異なる領域のパイロットまたは小規模なテストプロジェクトを開始して弾みをつけ、成功の連鎖を促進する。
パイロットプロジェクトは、十分な技術理解を促し、特定の技術が最も価値を生み出すユースケースを特定するのに非常に有益です。Volvo Cars社のMartin Widsing氏
は、企業組織全体で行われているさまざまなパイロットや実験から彼らがどのように学んでいるかについて、「当社では、１つのプラントを１つのパイロットとして使用して、技術を確実に学び、共通の標準を確実に見出せるよう、小さなス
テップに分けて行っています」、「とはいえ、複数のファクトリー
を持つ強みを活用するためにエリア・領域ごとに異なる開発
トピックもあります。たとえば、あるファクトリーはビッグデータにおいて他のファクトリーをリードしています。またあるファクト
リーは、MESとERPにより大きくフォーカスしています。他のファクトリーは自動化に重点的に取り組んでいます」と説明しています27。

実験者：規模拡大を図る前に、基盤への投資が必要「フロントランナー」企業は、まず適切な基盤を確実に整備して、その基盤を継続的に改善することにより、スマートファクト
リーの可能性をフルに実現しています。「実験者」企業に必要なことは、スマートファクトリージャーニーのための堅牢なビジョンと包括的ロードマップに加えて、
1. 製品設計から始まるすべての領域で、設計による効率化の確立に重点的に取り組み、
2. 閉ループオペレーションを通じて、オペレーショナル・エクセレンスの実現に取り組み、
3. 設計プロセスとオペレーションとの間に一貫性のあるフィードバックを実現し、
4. 適切なデータ可用性と強力なセキュリティポリシーを実現＆確保しながら、IT-OTの有効を推進し、
5. ハイブリッドスキル、ソフトスキル、デジタルスキルを育成す
る
ことです。

37

キャップジェミニは、お客様のスマートファクトリートランスフォーメーションを支援します。
キャップジェミニは、「インテリジェントインダストリー」サービスのリーディングプロバイダーです。私たちは、お客様のスマートファクトリープログラムを加速し、確実に行うためのさまざまなサービスを網羅した完全なポートフォリオ、さまざまな参照アー
キテクチャ、プラットフォーム、ソリューションを提案し、以下のサービスを通してお客様を支援します。

• パフォーマンス実現のための大規模アーキテクチャの設計• 物理-デジタルの融合の加速化＆実現• デジタル継続性を実現しコラボレーションの拡大を促進する
ためのデジタルプラットフォームの展開＆統合• コラボレーティブ＆アジャイルな働き方による「サイロ」の破壊• 御社で働く人々に力と自信を付与し、デジタルワーカーを熟練化• 結果を出して成功を確保
キャップジェミニのさまざまな参照アーキテクチャ 、プラット
フォームならびにソリューションは、OSやプラットフォームに依存せず、安全確実に、そのまま本番にも規模拡大にも使用できます。

コンサルティングから技術サービスまで
キャップジェミニは、以下のサービスを通して、お客様のス
マートファクトリージャーニーをエンド・ツー・エンドで支援します。

• スマートファクトリーの分析および設計：スマートファクトリー

成熟度評価一式、規模拡大戦略の定義付け、ユース
ケースを含む一貫したトランスフォーメーションロードマップの設計、クイックウィン、デジタルプラットフォーム＆ IT-OT融合、 ベネフィットケース、ガバナンス、変更管理• プラットフォーム＆ソリューションのセットアップ：ビジネス、アーキテクチャならびにITの設計から構築、展開まで‒ MES/SCADA‒ 資産管理‒ デジタルプラットフォーム：IIOT、アナリティクス＆AI、遠隔＆モバイル、デジタルツイン、その他‒ IT-OTアーキテクチャ＆融合のための統合／ロードマップ• スマートファクトリーアプリケーションのメンテナンス• サービスとしてのスマートファクトリープラットフォーム＆ソリュー
ション

38 Smart factory @ Scale

スマートファクトリーのための参照アーキテクチャ＆プ
ラットフォーム
キャップジェミニがオファーする「Smart Factory」ソリュー
ションは、グローバル製造企業がデジタルトランスフォーメーショ
ンを通じて必要な規模拡大を加速し実現するための包括的なモジュール式プラットフォームとその周辺の設計を提案します。
Smart Factoryプラットフォームは、以下を完全に網羅します。
水平（基幹業務）プロセスをカバー：製品へのインターフェースや工程計画データ（一般的にPLMアプリケーションで管理）から、もう一方の終端にあるERPアプリケーションまで。
ERPアプリケーションは、製造データを企業内へとインターフェー
ス接続します。
さまざまな製造技術レイヤーを垂直統合：作業現場のコ
ネクティビティから、高度なアナリティクス、ポイントソリューション、
ターゲットユーザー向け各種アプリケーションを統合して、シームレスな製造スタックの実現を目指します。

Intelligent Operations Platform

デジタルツイン製造データハブ

コネクティビティ＆デバイス管理エンジニアリング

高度なプランニング＆スケジュール

デジタルワーカー

新規ソリューション

オペレーショナル
インテリジェンス

資産管理

PLM

プラント設計＆シミュレーション

ハイパービジョン

ERP

生産実行システム（MES）
産業用制御システム（ICS）

ファクトリー

製造企業は、キャップジェミニのIntelligent Operations
Platformが提供する柔軟で拡張可能なデータ管理能力やアナリティクス能力を用いて、従来のMESを拡張することができます。これにより、インテリジェンスとアナリティクスの側面がもたらされ、単なるダッシュボードではなく、真の運用プラットフォー
ムが実現します。このIntelligent Operations Platform
は、キャップジェミニのSmart Factory Operating Model
設計の心臓部にあたります。

企業

キャップジェミニの包括的なモジュール式プラットフォー
ムによる大規模なスマートファクトリーの実現
企業は、包括的プラットフォーム上にスマートファクトリーを構築することにより、迅速かつ段階的なイノベーションと大規
模な展開を組み合わせることが可能になります。問題にフォー
カスしたアプリケーション／横断ソリューションは、ボトムアップのイノベーションのアジリティと具体的な成果をもたらす拡張性を組み合わせます。プラットフォームベースのイノベーションを、テクノロジーから文化の変革まで網羅するキャップジェミニの包括的ガバナンスと組み合わせることにより、インダストリー4.0への持続可能なトランスフォーメーションが可能になります。
キャップジェミニのSmart Factoryの提案は、既存の製造システムと並行してインダストリアルIoTプラットフォームの柔軟性 を 活 用 し て 、 イ ン ダ ス ト リ ー 4.0 の ポ テ ン シ ャ ル 、 「 OneApplication at a Time（一度にひとつのアプリケーション）」をフルに引き出します。

39

スマートファクトリー専用ソリューション

Andy remote：3Ｄモデルのデジタル継続性を実現する完全一式のマルチチャネルプラットフォーム

Andy asset revamping：あらゆるデバイスからの3Dモデルとポイントクラウド（点群データ）をウェブブラウザ上でハイブリッド化して、リアル＆インタラクティブで使いやすいモックアップを提供

X-IoT：お客様の製品と資産を安全確実に接続・管理する、完全に設定可能でテクノロジーに依存しないソリューション

Reflect IoD：1D、2D、3D、地理情報、
IoTデータのネイティブな統合による情報モデリング

40 Smart factory @ Scale注ならびに参考資料：
1.

デジタル継続性とは、バリューチェーン全体ならびに製品ライフサイクル全体にわたる、コネクテッドで一貫性をもつ単一のデータソースを指します。

2.

PLMは、Product Lifecycle Management（製品ライフサイクル管理）の略です。

3.

MES/SCADAは、Manufacturing Execution System（生産実行システム）/Supervisory Control and Data Acquisition（監視制御＆デー
タ収集）の略です。

4.

MarketsandMarkets、『Smart Factory Market by Technology (DCS, PLC, MES, ERP, SCADA, PAM, HMI, PLM), Component(Sensors, Industrial Robots, Machine Vision Systems, Industrial 3D Printing), Industry, and Geography - Global Forecast to2024』、2019年3月

5.

MarketsandMarkets、『Smart Manufacturing Platform Market by type (Device & Connectivity Management, Application
Enablement), Application (Performance, Optimization, Asset & Condition Monitoring), Industry (Process, Discrete),
Deployment Type, Region - Global Forecast to 2024』、2019年6月

6.

Capgemini Research Institute、『Smart Factories: How can manufacturers realize the potential of digital industrial revolution』、2017年5月

7.

キャップジェミニのIntelligent Industryのビジョンには、IT（情報技術）とOT（運用技術）の融合のみならず、物理世界とデジタル世界の融合が織り込まれています。これにより、R&D、エンジニアリング、製造、サプライチェーン、オペレーションならびにサービスにおける技術主導型ディスラプションが実現できます。

8.

このシリーズには、以下のレポートが含まれます。
『Smart Factories: How can manufacturers realize the potential of digital industrial revolution』、『Unlocking the business valueof IoT in operations』、『Digital Engineering: The new growth engine for discrete manufacturers』、『The Digital Supply Chain’s
Missing Link: Focus, 5G in industrial operations: How telcos and industrial companies stand to benefit』

9.

Capgemini Research Institute、『Smart factory interview with Seshu Bhagavatula, President, New Technologies and BusinessInitiatives, Ashok Leyland』、2019年5月

10. Cincinnati.com、「P&G promises mega 'factory of the future' as it shuts down old sites」、2018年7月
11. Auto123、「Audi invests $1.3 US billion in Mexico plant」、2019年6月、ウェブサイトにアクセス
12. Arstechnica、「Virtual assembly lines are making the auto industry more flexible」、2017年7月
13. groupe-psa.com、「INDUSTRY 4.0 AND AUTOMOTIVE EXCELLENCE BY GROUPE PSA」、2019年7月、ウェブサイトにアクセス
14. Capgemini Research Institute、『5G in Industrial Operations: Industry wants to leverage the 5G revolution, but barriers
remain』、2019年６月
15. Reuters、『Factbox: German industrial giants eye regional 5G licenses』、2019年１月
16. DW.com、「BASF builds its own 5G network」、2019年6月
17. handelsblatt.com、「German industrial firms plan their own 5G networks」、2019年1月
18. Capgemini Research Institute、『Smart factory interview with a Finnish industrial company』、2019年5月
19. Capgemini Research Institute、『Smart factory interview with Martin Widsing, Senior Manager, Virtual Methods and IT, VolvoCars』、2019年4月
20. Capgemini Research Institute、『Automotive smart factory interview with Nitin Dharmadhikari, deputy GM at Tata Motors』、2018年
21. Capgemini Research Institute、『Smart factory interview with Juha Ehrola, Director of Operations Development at Valmet
Oyj』、2019年5月
22. AIG and EEF、『Cyber Security for Manufacturing』、2018年４月
23. Schneider Electric、「Schneider Electric Launches First Smart Factory in the U.S. Demonstrating Quantifiable, Real-Time
Benefits of Innovative EcoStruxure Solutions」、2019年6月14日プレスリリース。https://www.prnewswire.com/newsreleases/schneider-electric-launches-first-smart-factory-in-the-us-demonstrating-quantifiable-real-time-benefits-ofinnovative-ecostruxure-solutions-300866912.html 2から取得。
24. Capgemini Research Institute、『Understanding digital mastery today: why companies are struggling with their digitaltransformations』、2018年7月
25. Capgemini Research Institute、『Smart factory interview with Pascal Renouvin, VP - CIO Global Supply Chain for Renewable
Energy, GE Renewable Energy』、2019年4月
26. Cisco、『Leading Tools Manufacturer Transforms Operations with IoT』、2019年４月
27. Capgemini Research Institute、『Smart factory interview with Martin Widsing, Senior Manager, Virtual Methods and IT, VolvoCars』、2019年４月

41

調査方法
今回の調査は、二面アプローチに従って、現在スマートファクトリーイニシアチブを進行中の企業1000社のエグゼクティブを対象に実施されました。かかる企業はすべて、直近の事業年度の収益が10億ドルを越えています。
調査は、以下の13カ国で、2019年4月から5月にかけて実施されました。
企業分布：国別

アメリカ

フランス

ドイツ

中国

インド

イギリス

日本

スウェーデン スペイン

企業分布：収益別

10～50億USドル
50～100億USドル
100億USドル以上

イタリア

オランダ

韓国

回答者分布：役職別

プラントマネージャー（1プラントを担当）
複数のプラントのジェネラルマネージャー
ディレクター／シニアディレクター
経営幹部レベルのエグゼクティブ
AVP/VP/シニアVP/エグゼクティブVP
CEO

さらに、20以上の学術機関、業界エキスパート、起業家たちに対して、掘り下げたインタビューを実施しました。
42 Smart factory @ Scale

フィンランド企業分布：業界別

ディスクリート型製造業
プロセス産業
電力、エネルギー＆ユーティリティ
消費財

ディスクリート型製造企業の内訳

自動車
産業機械
セミコンダクタ＆エレクトロニクス
／ハイテク

運輸
医療機器
航空宇宙産業

プロセス製造企業の内訳

製薬

鉱業

化学製品

製紙業

ケーブル

上記調査に加え、スマートファクトリーイニシアチブまたはスマートファクトリーそのものを監視する複数のエグゼクティブたちと20回以上インタビューを行い、スマートファクトリーのビジョンやアプローチ、利益、さらにイニシアチブの拡大における課題についてディスカッションを重ねました。

43

執筆者の紹介
Jean-Pierre Petit

Pierre Bagnon

Group leader for Digital Manufacturing, Capgemini
jean-pierre.petit@sogeti.com

Vice-President, Capgemini Invent, Smart Factorypierre.bagnon@capgemini.com

Jean-Pierre is the Capgemini Group leader for Digital
Manufacturing.
He
earliermanagedthe
Manufacturing, Distribution, Retail and Energy &Utilities sectors and was nominated deputy Chief
Executive Officer of our technology Services inFrance, in January 2013. He was appointed Chief
Executive Officer of Sogeti High Tech in 2015. His
main mission was to develop the Sogeti High TechEngineering and digital manufacturing presence
within large companies. Jean-Pierre Petit is a
SUPELEC graduate and started his career in 1984 asa consultant within Andersen Consulting. He joined
the Sagem Group in 1993 heading the R&D andcable manufacturing activities.

Pierre is head of Capgemini Invent global Smartfactory cluster. He focuses on the digitaltransformation of manufacturing operations.
Pierre has 17 years of industrial experience withfocus on Automotive, Industrial goods, Consumer
goods, and Pharma.

Pascal Brosset
EVP-CTO, Digital Manufacturing
pascal.brosset@capgemini.com
Pascal is the global CTO and North America leader
for Capgemini’s Digital Manufacturing services. He
has 30 years of experience including a seven-year
stint as a Group CTO with Schneider Electric and ten
years with SAP AG as a Chief Strategy Officer. At
Capgemini, Pascal is responsible for orchestrating
and developing the company’s strategy and portfolioof solutions for the Industry 4.0/IIoT/Digital
Manufacturing market and organizing the
go-to market for the related solutions.

Ramya Krishna Puttur
Manager, Capgemini Research Instituteramya.puttur@capgemini.com
Ramya is a manager at Capgemini ResearchInstitute. She follows the growing role of digitaltechnologies in shaping and transforming theboundaries of traditional business consortiums.

Alexandre Capone
Vice President Digital Manufacturing, PLM
alexandre.capone@capgemini.com
Alexandre is part of the Capgemini Industry 4.0,
Digital Manufacturing, PLM and AI Team. Previously
at Tesla, he has played an important role in driving
Digital Manufacturing and PLM implementation
using the 3DExperience platform. With over twenty
years of being involved in all aspects of theEngineeringandManufacturing
processes,
Alexandre continues to share his vision of thesymbiotic relationship of each step of the processfrom concept to product delivery.

Jerome Buvat
Global Head of Research and Head of Capgemini
Research Institutejerome.buvat@capgemini.com
Jerome is head of Capgemini Research Institute. He
works closely with industry leaders and academics
to help organizations understand the nature andimpact of digital disruptions.

Shahul Nath
Consultant, Capgemini Research Instituteshahul.nath@capgemini.com
Shahul is a consultant at the Capgemini ResearchInstitute. He keenly follows disruptive technologies
and its impact on industries and society.

Aritra GhoshManager, Capgemini Research Institutearitra.ghosh@capgemini.com
Aritra is a manager at Capgemini Research Institute.
He likes to follow how emerging digital technologies
are commercialized and what disruptions acrossindustries they bring in.
The authors would like to thank Patrick Nicolet, Oliver Moron, Jacques Mezhrahid, Ralph Schneider-Maul, Mike Dennis, Alexandre Embry, Eric
Grumblatt, Darshan Naik, Guy Williamson, Manuel Chareyre, Lukas Birn, Eddie Tie, Asif Moonim, Vivek Jain, Satishchandra Nayak,
Subrahmanyam KVJ, Vivek Kotru, Ruth-Anne Peters, Mikko Nordlund, Nirmala Iyengar, Robin Sundqvist, Alexandra Bonanni, Gaurav K Gupta andJörg Aufenanger for their contribution to this research.

キャップジェミニ・リサーチ・インスティテュートについて

キャップジェミニ・リサーチ・インスティテュートは、キャップジェミニの社内リサーチセンターです。この組織は、大規模な従来型／既存のビジネスに対するデジタル技術の影響について調査し、その結果を公開しています。ここでは、チームがキャップジェミニのエキ
スパートたちによる世界規模でのネットワークを活用し、教育機関や技術パートナーたちと緊密に連携しています。キャップジェミ
ニ・リサーチ・インスティテュートは、インド、イギリスおよびアメリカに専用のリサーチセンターを開設しています。近年、独立系アナリ
スト企業からリサーチの品質を認められ、世界ナンバーワンの格付けを得ています。キャップジェミニ・リサーチ・インスティテュートについては、以下をご覧ください。
https://www.capgemini.com/researchinstitute/

44 Smart factory @ Scale私たちにご連絡ください。
さらに詳しい情報をお届けいたします。

GlobalJean Pierre PETIT
jean-pierre.petit@sogeti.com

Pascal BROSSET
pascal.brosset@capgemini.com

Jacques BACRY
jacques.bacry@capgemini.com

Alexandre Capone
alexandre.capone@capgemini.com

APAC

Darshan Naikdarshan.naik@capgemini.com

Jean-Maurice Feraugejean-maurice.ferauge@capgemini.com

Masahiko Mochizuki
masahiko.mochizuki@capgemini.com

Germany
Oliver Moronoliver.moron@capgemini.com
Ralph Schneider-Maulralph.schneider-maul@capgemini.com
Lukas Birn
lukas.birn@capgemini.com

Reinhard Winkler
reinhard.winkler@capgemini.com
Jochen Bechtold
jochen.bechtold@capgemini.com

North America
Yves R Vergnolle
yves.vergnolle@capgemini.com

Philippe Duhemphilippe.duhem@capgemini.com
Raghuram Mocherla
raghuram.mocherla@capgemini.com
FrancePhilippe Ravix
philippe.ravix@capgemini.com

Jacques Mezhrahidjacques.mezhrahid@capgemini.com

Patrice LE FRANC
patrice.le-franc@capgemini.com

Netherlands
Vinod Balakrishnan
vinod.balakrishnan@capgemini.com
Diederik VIELEERS
diederik.vieleers@sogeti.com
India
Sanjeev Gupta
sanjeev.a.gupta@capgemini.com

Dattatraya Kulkarni
dattatraya.kulkarni@capgemini.com
Australia
Matthew Newman
matthew.newman@capgemini.com
UK

Jacques Bacry
jacques.bacry@capgemini.com

Pierre BAGNON
pierre.bagnon@capgemini.com

Eric Grumblatteric.grumblatt@capgemini.com

Pierre BRASSEL
pierre.brassel@capgemini.com

Nigel Thomas
nigel.thomas@capgemini.com
David Rutter
david.rutter@capgemini.com

Oz Deally
oswin.deally@capgemini.com
Mark R Landry
mark.landry@capgemini.com

45

デジタルトランスフォーメーションに関する最近の調査・研究：

Digital Engineering: The new
growth engine for discrete
Manufacturers

5G in Industrial Operations: How
Telcos and Industrial Companies
Stand to Benefit

Unlocking the business valueof Industrial IoT

Augmented and Virtual
Reality in Operations – a guidefor invesment

Smart Factories: How canmanufacturers realize thepotential of digital industrial
revolution

Digital Utility Plant:
Unlocking Value from The
Digitization of Production

Intelligent Automation in
Energy and Utilities: The Next
Digital Wave

Automotive Smart Factories:
Putting Automotive Manufacturersin The Digital Industrial
Revolution Driving Seat

Reshaping thefuture:Unlocking
automation's untapped value

Accelerating Automotive’s AI
Transformation: How driving
AI enterprise-wide can turbochargeorganization value

The Digital Supply Chain’s
Missing Link: Focus

Digital Transformation Review:
12th Edition
Taking Digital Transformation to the
Next Level: Lessons from the Leaders

46 Smart factory @ Scaleキャップジェミニ・リサーチ・インスティテューション
の最新レポートをぜひお読みください。
最新レポートは、下のQRコードまたは以下のウェブサイトからダウンロードできます。
https://www.capgemini.com/Research-Institute/47

キャップジェミニについて
キャップジェミニは、コンサルティング、テクノロジーサービス、
デジタルトランスフォーメーションのグローバルリーダーとして、イノベーションの最前線に立ち、進化を続けるクラウド、デジタル及び各種プラットフォーム分野で、顧客のあらゆるビジネス機会に対応致します。キャップジェミニは、50年にわたり蓄積してきた優れた実績と業界固有の専門知識を基に、戦略から運用まで、弊社の一連のサービスを通じて、顧客企業が目指すビジネスビジョンの実現をご支援致します。キャップジェミニの信念は、「テクノロジーに関わるビジネス価値は人を通じて具現化される」ことであり、この信念こそが弊社の原動力となっています。キャップ
ジェミニは、世界40ケ国以上、20万人を超えるチームメ
ンバーで構成される多文化企業です。キャップジェミニ・グ
ループ全体の2018年度売上は、132億ユーロです。

The information contained in this document is proprietary. ©2019 Capgemini.
All rights reserved.

MACS_04072019_KB

キャップジェミニ株式会社については、以下をご覧ください。
www.capgemini.com/jp-jp