ケース・スタディ

特集

生産性向上に取り組むものづくり企業の支援について～鳥取県産業技術センターの支援活動紹介～（地独）鳥取県産業技術センター

楠本 雄裕
要旨 （地独）鳥取県産業技術センターは、1923 年に鳥取

しかし、平成 23 年から平成 24 年にかけて、鳥取県東部工業試験場として設立以降、鳥取県産業の発展のため、研の鳥取市を中心とした大手電気機械メーカーなどの統廃合

究開発、技術相談、試験分析、人材育成、起業化支援など、による事業所閉鎖や製造拠点の海外移転などにより、それ様々な面から県内企業の支援を行なっている。本稿では、らのメーカーを支えてきた電子・機械・金属関連の中小企鳥取県内企業の生産性向上に貢献するため、当センターが業にまで影響が波及し、産業構造が大きく変化した。その行なっている支援の内容や事例などについて紹介する。

結果、全産業の製造品出荷額は平成 19 年の 1 兆 1,408 億

１円から平成 25 年までの 6 年間で約 43％減少（平成 25 年：はじめに6,553 億円）するなど、非常に厳しい経済状況となったが、1-1 鳥取県の産業構造
鳥取県は、製造業の製造品出荷額全国 45 位、事業所数その後微増し、令和 2 年には 7,413 億円となったものの、依然として低い水準となっている（図表 1）。

全国 47 位、従業者数全国 45 位（経済産業省 2020 年工

このような状況の中で近年は、自動車、航空機、医療機

業統計速報）と工業規模の小さい県である。工業規模は小器、医薬品をはじめとする成長分野産業の企業立地が鳥取さいものの、全産業に占める製造業の割合が高く、特にリ県内においても進んでおり、過去に大手電気機械メーカーーマン・ショック以前は電機・電子関連産業の製造品出荷を支えてきた県内の電子・機械・金属関連企業の成長分野額が全産業の約 4 割を占めており主要産業となっていた。

への新規参入や、それによる新たな産業創出の兆しも見られている。
1-2 鳥取県内企業の現状と課題
成長分野の拡大などにより、製造品出荷額は増加傾向にあるものの、鳥取県の人口は 54 万人を割り、生産年齢人口の減少が続いている。しかし、有効求人倍率は 1.5 倍を超える状況となっており、人手不足がより一層顕著になっている（図表 2）。労働集約的な産業形態が未だ多く存在する県内製造業において、生産性向上を図るためには、製造工程の改善、効率化が不可欠な状況である。

図表 1 鳥取県の製造品出荷額の推移

近年、AI、IoT、ロボット技術の活用
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による生産性向上が全国的に注目されているが、県内企業企業の課題解決のための支援を行なってきた。それらの支においては先端技術への期待感はあるものの、理解・導入援内容について紹介する。

がなかなか進まない現状がある。そこで、当センターでは
令和元年度から令和 4 年度にかけて、県内企業の製造現場へ AI、IoT、ロボット技術の導入を支援するための拠点整備や各種セミナー、人材育成研修などを実施し、県内２

県内企業の生産性向上のための支援

2-1 「とっとりロボットハブ」の整備
実際に支援を行なうにあたり、県内企業の現状や製造工程の効率化、スマート化に関するニーズの調査を実施した。ニーズを業種ごとに分析・集約したものを図表 3に示す。県
内企業においては、紙やホワイトボードなどを活用した生産の進捗管理を行なっている企業が未だに多くあり、生産管理、工程管理のデジタル化が進んでいない。
また、ロボットを活用した生産作業の自動化、AI 技術を活用した外観検査などの先端技術への興味、期待感は高まっているものの、技術者が不足していること

図表 2 鳥取県の生産年齢人口と有効求人倍率の推移

によって先端技術の導入、浸透がなかなか進んでいない。そして、これらの技術を工程へ導入した際の費用対効果の不透明さから導入に至っていないといった現状がある。これらをまとめると、「AI、IoT、ロボット技術の活用を検討するユーザー企業の知識不足、人材不足」、「ロボットなどの実機に触れる機会がないことから、ロボットなどを製造工程に導入した際に、製造工程への適用先や導入により得られる効果が不明」という 2 点が課題であることがわかった。
そこで、AI、IoT、ロボット技術を製造工程に導入することを想定し、ロボットなどの実機を使用して製造作業の効率

図表 3 県内企業の業種ごとのニーズ化などの検証を行なうことができる実装支援拠点として、「とっとりロボットハブ」を令和元年 12 月に当センター内に開所した。このとっとりロボットハブは、経済産業省の平成 30 年度地域新成長産業創出促進支援補助金「地域未来オープンイノベーション・プラットフォーム構築事業」の交付を受けて整備したものである（図表 4）。
とっとりロボットハブは、産業用ロボ

図表 4 とっとりロボットハブ

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ット 2 台（多関節ロボット、高速スカラロボット）、協働ロボット 2 台（高精度型、フレキシブル型）、自動搬送ロボットで構成されている。また、これらのロボットの稼働状況を監視する IoT システムや AI 解析用の高性能 PC も合わせて導入し、部品の受け入れから梱包、搬出に至るまでの一連の製造工程を模擬できる構成となっている。また、各ロボットはベルトコンベアで連結させているが、独立して稼働させることも可能であるため、ロボット利用に関する各企業からの個別課題の検証にも対応可能である。
2-2 「とっとりロボットハブ」による企業支援
実際にとっとりロボットハブを活用して企業支援を行なった事例を 3 件紹介する（図表 5）。いずれの企業についても、

図表 5 協働ロボットによる検証の様子

当センターが実施しているオーダーメイド型の人材育成研修である「ものづくり人材育成塾」を受

断用治具は、1 日に何回も組み換えが必要であったが、一講いただき、支援したものである。このものづくり人材育

般的な産業用ロボットでは、刃物をシャフトに取り付ける

成塾では、県内企業が抱える具体的な技術課題を研修テーことが難しく、自動化できずにいた。そこで、省スペースマとして設定し、当センターの研究員と一緒に課題解決すで設置でき、高精度な制御を行なうことができる協働ロボることで、企業技術者の方に必要な知識やスキルを習得しットを使用して、複数種類の刃物とスペーサーをピッキンていただくものである。また、研修の成果をそのまま企業グし、目標位置に取り付ける検証を行なった。の製造現場などに持ち帰り適用することが可能であるため、刃物とスペーサーをピッキングするためのロボットハン

企業側にもメリットが多く、AI、IoT、ロボット分野に関ドを 3D プリンタで製作し、刃物とスペーサーのピッキンわる課題以外でも活用が進んでいる支援メニューである。

グが可能であることを確認した。また、ピッキングした刃(1) A 社（食品加工業）

物とスペーサーをシャフトに挿入する制御プログラムを作

真空パックされた食品製品を専用のコンテナに入れて熱成し、動作の検証を行なった。シャフトと刃物・スペーサ

湯殺菌を行ない、その後コンテナから取り出して梱包する

ーのクリアランスが僅かしかなかったため、位置調整が難という流れを人手で作業が行なわれていた。この専用のコ航したが、目的の位置に取り付ける精度に問題がないことンテナに収納された真空パック状態の食品製品をコンテナを確認した。

から取り出す工程の自動化支援を行なった。

(3) C 社（金属加工業）

まず、協働ロボットによりピッキングして梱包するため、コンベア上のプレス部品をトラッキングし、トレーに梱ロボットハンドを試作し、ピッキング可否の検証を行なっ包する作業の自動化支援を行なった。タクトタイムを 1た。通常の挟むようなハンドでは、真空パックされた製品秒でピッキングとトレーへの梱包を行ないたいとの要望でのパッキングを破ってしまう可能性があったため、エアーあったため、高速スカラロボットを使用し、コンベア速度によって吸着することでピッキングできるハンドを試作しとトラッキング速度の関係性の検証を行なった。プレス部て検証を実施した。その結果、パックの破れや変形もなく、品をピッキングするため、吸盤を利用したハンドを試作し、ピッキングと梱包が可能であることが確認できた。

部品の 1 か所を吸着することでピッキングし、トレーに(2) B 社（金属加工業）梱包させたところ、タクトタイム 1.5 秒での動作が可能でアルミ材を一定の幅にスリットしていく工程で使用するあることを確認した。この時、スカラロボットの動作速度切断治具の組み上げ工程の自動化支援を行なった。この切は最高速の 1 ／ 4 程度であったため、動作速度を上げれVol.64 No.3 2023.8 IE Review ● 33

ば目標とするタクトタイムの実現は可能と考えられた。し説かし、試作したハンドでは、速度を上げた際に部品を把持

また、県内企業の技術者を対象に、IoT、AI、ロボットすること難しいことがわかったため、部品の 2 か所を吸技術に関する技術研修も毎年開催している。この技術研修

着して把持できるようハンドを改良し、再度検証を行なっについては、すべて実習形式の研修とし、実際に手を動かた。その結果、要求されるタクトタイムでトラッキング可しながら技術を学べる機会としている（図表 6）。

能であることを確認した。
2-3 セミナー、技術研修の開催

令和元年度から令和 3 年度までは、IoT、AI、ロボットに関する個別の技術をテーマとして、1 回完結の研修を年

製造工程の効率化や省力化は、現場の改善活動のみで実間 10 回程度行なってきた（マイコンとセンサによるデー

現できる場合もあるが、作業のロボット化や自動化はある

タセンシング、AI による画像検査、ロボットによるピッ程度の設備投資が必要となるため、経営者層の理解も必要キングなど）。毎回、受講者は定員まで集まるものの、研となってくる。そのため、現場担当者だけでなく、企業経修で学んだ内容を受講者が企業現場で活用するに至るまで営者や現場責任者の方々を主な対象として、企業の生産性のケースが少ないという課題もあった。そのため、令和 4向上への取り組みやロボット導入に関するセミナーを令和年度については、複数の研修を連続して受講することによ

3 年度、4 年度に開催した。これまで開催したセミナーのり、各技術の使い方や応用力を養うような構成として実施

内容については、以下のようなものがある。

した。実施した技術と研修テーマの内容を以下に示す。

・令和 3 年度

(1) 生産現場の見える化システムを構成する技術につい「AI・IoT・ロボット技術を活かした中小企業のためのて全体像を理解し、実践的に学ぶ。

ものづくり生産性向上セミナー」

・マイコンによるデータセンシング研修

県内外の中小企業において、すでに製造工程の見える化・データベースの基礎研修や自動化、省力化に取り組んでいる企業の方々からの事例

・Web アプリケーション作成研修

紹介（取り組みの経緯や内容、それによる効果などの紹介）(2) プログラミング言語「Python」の基礎を習得した後、・令和 4 年度

機械学習やロボット制御への応用について学ぶ。

「ロボット導入支援セミナー～ロボット導入成功する企・Python プログラミング基礎研修

業と失敗する企業～」

・Python によるディープラーニング実践研修

ロボット導入前に行なう「じならし」（事前検証や現状

・Python を用いた協働ロボットの外部制御研修の問題点の明確化、社内の改善活動、方針の策定など）の(3) ロボット導入を進めるための必要となる現場改善や重要性、ロボット導入のための提案依頼書の作成方法の解IE 技術などについて、ケーススタディなどのワークショップを通して学ぶ。
・産業用ロボットシステム導入研修
・産業用ロボットシステムインテグレー
ター研修
・生産ライン自動化のためのレイアウト・自動化設備の設計研修
これらのテーマ設定と研修を受講して学ぶことができる技術、その技術を生産現場でどのように応用、活用することができるのかを明確にしたことにより、これまで受講がなかった新たな企業技術者の受講を獲得することができた。また、研修内で取り扱う技術課題についても、実際に生産現場ですぐに利用ができるようなものを構築していくという内容に設

図表 6 技術研修の様子

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定した。これは、研修を受講した企業技図表 7 提案型ＳＩｅｒ研修のスキーム図
術者は、研修後に企業に戻ると通常の業務を行ないながら業の課題共有の説明を行なった後、現場においてモデル企研修内容を復習し現場への適用を考えなければならず、「通業の課題、要望聞き取りを行ない、実際の改善案と費用対常業務が忙しくなると研修で学んだ技術を活用するまでに効果についてモデル企業への提案までを行なった。

至れない」という声があったためである。この改善により、モデル企業の業種としては、食品加工業、金属加工業の令和４年度の研修成果を用いて、生産現場の見える化シス企業であった。また、県内 SIer としては既存の SIer 企テムを自社で構築した企業や、ロボットシステム導入につ業が 2 社、新規に SIer 事業に参入しようとしている企業

いての検討が進んだ企業もあった。

2 社（IT 系企業）が研修に参加した。今回のモデル企業

2-4 ＳＩｅｒ企業の育成と支援のうち、食品加工業の企業については、製造している製品企業の製造工程を自動化するにあたり、必要不可欠となが食品ということもあり、導入条件などの制約などにより、るのが SIer 企業である。そのため、県内の SIer 企業、提案を行なう課題の難易度が一般的な製造業の現場よりも新規に SIer として参入を図ろうとしている県内企業を対高くなる可能性があった。研修の管理者であるセンターと象に、提案力・課題解決力の向上や専門家の視点などを学してこの点を考慮し、すでに SIer としての知見を有してぶことができる「提案型ロボットシステムインテクレータ

いる既存 SIer 企業の 2 社を食品加工業の企業の担当とし、研修」を企画し、令和 4 年度に実施した。

新規参入企業の 2 社を金属加工業の企業の担当として研図表 7にこの研修のスキーム図を示す。この研修では、修を実施した。研修の中で、講師から学んだ着眼点や課題外部の専門家を講師として招き、モデル企業の製造現場をを聞き取るノウハウなどの技術を活用して工場全体を見学

研修課題として県内の SIer 人材の育成を行なう。そのたし課題を絞って各社が提案書を作成したが、当初は「そのめ、製造工程のロボット化・自動化などを検討している県課題を抽出した理由」、「自社の強み」、「モデル企業が発注内企業をモデル企業として募集し、2 社の製造現場についするメリット」などの項目が弱かった。これらを講師とのて研修を行なった。モデル企業側は、製造工程の自動化、意見交換を通じて、価格競争に頼らない提案書作成に必要改善などに関する SIer 企業の提案などを無料で受けるこな知識やプレゼンテーション能力を身に着けることで補填とができる。また、受講する SIer 企業側は、実際の製造することができた。また、提案の中には、モデル企業への現場を対象として専門家の考え方、課題解決へのアプロー導入に向けた次のステップに進む案件もあり、県内のチなどを学ぶことができるため、より実践的な研修を受けSIer 企業と製造業のマッチングにもつながった。

ることが可能である。

この研修を通して、新規に SIer 事業に参入しようとしモデル企業 1 社に対し、講師となる専門家が 1 名、ている企業は、実際の工場現場と向き合いつつ専門家からSIer 企業 2 社の技術者の体制で研修を行ない、専門家か提案に関わる技術やアドバイスを得ることができ、成長スらの事前座学としてヒアリングの際のポイントやモデル企ピードの加速につながる経験ができたと考えられる。また、
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既存 SIer 企業は、普段接することのないエンドユーザと湿度データは、RaspberryPi を用いて集約し、クラウド意見交換するという貴重な経験が、SIer としての視野やストレージへと保存する仕組みとなっている。こてにより、既存事業の拡大につながったと考えられる。

各ハウスの温度状況を圃場以外からでも確認できるように2-5 製造業以外の生産性向上支援なった。また、クラウド上にデータが蓄積されるようにな製造業を中心として生産性向上の取り組みを支援してきったことから、換気設備を操作するタイミングについてもたが、製造業以外にも農業の分野で支援を行なった事例にある程度予測ができるようになった。今後、これらのデーついても紹介する。

タをもとに、天候とハウス内の温度状況に応じて、自動で「農業用ハウスの環境モニタリングシステムの開発」（支換気設備を操作できるシステムの開発を行なっていく予定

援企業：山田農園）

であり、引き続き支援を続けていく。

(1) 開発のきっかけ
山田農園は、鳥取県中部でスイカやメロンの栽培を行な３まとめっている個人農家である。スイカは、春先の温度管理が重

鳥取県産業技術センターでは、県内企業の生産性向上を要とされており、こまめなハウスの温度確認と換気設備の支援するため、令和元年度から令和 4 年度にかけて、人操作が必要となる。代表の山田氏は、前職で電機系の製造材育成を中心として様々な支援活動を行なってきた。少し業で働いていたこともあり、これらの管理作業を IoT なずつではあるが、支援を行なった内容が企業の製造現場にどの技術で省力化できないかと考え、センターに相談をい適用され、生産性向上に向けてそれぞれの企業が動き出しただき、人材育成などを通して開発支援を行なうこととなている。習得した技術を活用する案件を模索中という企業った。

もあるため、これらの企業については、センター研究員に(2) 開発したシステムについてよる企業訪問などを通じて課題抽出を行ないたいと考えて安価な無線通信機能を有するマイコンと温湿度センサをいる。ただし、システム導入の費用対効果が問題となる案

組み合わせたセンシングデバイスを製作し、管理する複数件も多く、補助金の活用も促しながら成功体験を積んでいのハウスに設置する（図表 8）。設置したセンサからの温くことを支援しつつ、継続的に最新技術の情報提供と知識習得の場を提供する必要がある。そのため、今年度もさらなる技術力向上のための研修などを計画している。しかし、基礎的な内容を学べるような研修を望んでいる企業もあれば、より発展・応用的な内容を学べる研修を求める企業もあり、支援事業を開始した当初と比べ、センター単独です
べての要望を満たす研修テーマを設定することが難しくなってきている。そのため、鳥取職業能力開発促進センター（ポリテクセンター鳥取）や鳥取県産業振興機構などの生産性向上に関わる技術研修を実施している機関とも連携・協力し、各レベルの技術者を育成できる研修メニューの設定、実施を分担しながら行なう予定である。

楠本 雄裕（くすもと かつひろ）（地独）
鳥取県産業技術センター
電子・有機素材研究所
電子システムグループ
研究員

図表 8 開発した環境モニタリングシステムの外観

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