製造業DXは、今や世界中で推進されている取り組みです。日本も例外ではなく、徐々に業務のデジタル化が進み、それに伴うビジネスモデルの転換も見られるようになってきました。

本記事では、国内における製造業DXの現在地について、求められる背景や事例などを確認しながら、その展望にも目を向けていきます。

製造業DXとは？

DX（デジタルトランスフォーメーション）とは、デジタル技術を活用して業務やビジネスモデルを根本から変革し、競争力を高める取り組みです。

製造業ではIoTやAIを中心に、工場現場のモニタリングからサプライチェーン全体の最適化まで幅広い領域で導入が進められています。

従来のIT化が単なる効率化にとどまっていたのに対し、DXでは収集したデータを経営判断に結びつけ、新たな価値やサービスの創出に活用することが求められます。

製造業DXが求められる背景

製造業DXは、将来の選択肢ではなく、いま現場に突き付けられている喫緊の課題です。人口減少や国際競争の激化、さらには環境規制の強まりといった要因が重なり、従来のやり方では対応できない局面が増えてきました。

DXはこの状況を打開し、持続的な成長を実現するための有効な手段として期待されています。

人手不足と技能継承の課題

日本の製造業は長年、熟練工の高度な技能によって品質と生産性を維持してきました。しかし、ベテラン世代の大量退職や若手人材の不足により、その知識や技術を現場に残すことが難しくなっています。

そこで求められるのが、自動化やデータ活用です。作業の様子を映した映像や、センサーで取得したデータをAIで分析することで技能を見える化し、標準化することで、人手不足を補うことが可能です。

サプライチェーンの複雑化

グローバル化や地政学リスク、自然災害やパンデミックなど予測不可能な事態によって、サプライチェーンの管理はますます困難になっています。

必要なのは、調達から生産、物流に至るまでの情報をリアルタイムで可視化し、変化に迅速に対応できる柔軟性です。

DXによるデータの一元化と共有が進めば、在庫最適化や需要変動へのスピーディーな対応が可能となり、企業の競争力向上に繋がります。

カーボンニュートラル・SDGsへの対応

環境問題への対応は、もはや企業の義務となりつつあります。製造業においても、CO2排出量の削減やエネルギー効率化は急務です。

DXを導入すれば、設備稼働状況やエネルギー使用量を詳細に把握し、無駄のない生産体制を実現できます。これにより、コスト削減と同時に持続可能な社会への貢献も果たせるでしょう。

カーボンニュートラルやSDGs達成に向けた取り組みは、企業のブランド価値を高め、取引先や投資家からの信頼獲得にも直結します。

製造業DXの現在地

製造業DXは、日本国内でも少しずつ浸透し始めていますが、その度合いには業種や企業規模による差が見られます。

大手メーカーや先進的な工場では積極的な取り組みが進む一方、中小企業ではコストや人材不足といった要因から導入が限定的であるのが実情です。

それでも試験導入から実運用へという動きが加速しており、DXは確実に現場に根付き始めています。

スマートファクトリー化の進展

一部の先進工場では、IoTセンサーやロボットを活用した「スマートファクトリー化」が進展しています。

製造設備の稼働状況や生産ラインのデータを常時モニタリングし、自動で調整を行う仕組みが実装され始めており、人の介入を最小限に抑えた自律的な生産管理が実現しつつあります。

AI・IoT・ロボティクスの導入状況

近年特に広がりを見せているのが、品質検査や異常検知といった工程へのAI活用です。画像認識AIによる不良品検出や、IoTによる稼働データの収集と分析により、従来は熟練工の経験に依存していた判断が自動化されてきました。

加えて、ロボティクス技術の導入により、組立・搬送などの作業を省人化する事例も増加しています。

データドリブン経営への移行度合い

製造現場で得られる膨大なデータを、経営判断に直結させようとする動きも広がりつつあります。生産効率や品質だけでなく、在庫や需要予測、さらには経営戦略にまでデータを反映させる「データドリブン経営」へのシフトが始まっています。

ただし、現状ではまだ一部の大企業に限られており、中小企業ではデータ活用の基盤整備が課題として残っています。

国内の先進事例

以下は、日本国内で製造業DXの先進的な取り組みを実践している企業の事例です。

技術導入の内容や効果、工場の在り方などが具体的に示されており、他社がDXを進める上でのヒントになります。

ニッサン・インテリジェントファクトリー

日産自動車は栃木工場に「ニッサン・インテリジェント・ファクトリー」を導入し、人とロボットの協働による新しい生産モデルを打ち出しました。

ここでは、従来は人が担っていた足回り部品の組み付けや工具操作といった工程をロボットが担うことで、作業者の負担を大きく軽減しています。

さらに、熟練工の技能をデータ化してAIやデジタルツインに反映し、品質管理やトレーサビリティを強化しています。

環境面でもゼロエミッションを視野に入れるなど、生産性・安全性・環境配慮を三位一体で実現する先進工場として注目されるプロジェクトです。

ロッテ

食品メーカーのロッテは、製造ラインにIoTとAIを導入することで、品質管理と生産効率の向上を図っています。

工場の環境データや機械の稼働状況をリアルタイムで収集し、AIで分析することによって異常を早期に検知する仕組みを整えました。これによりライン停止や設備トラブルを未然に防ぎ、安定した稼働が可能です。

さらに、データを蓄積・比較することでトレンドを把握し、継続的な改善につなげています。

NEC

NECはものづくりDXを経営・管理の側面から強化することを掲げる企業です。就業環境はリアルからバーチャルの空間へとシフトし、データをフル活用した効率化・自動化に向けた取り組みが行われています。

経営層と現場の間にあるDXに対する意識のギャップを埋めることにも尽力し、小さな成功体験を積み上げることで、机上の空論に終わらない組織を実現しているとのことです。

製造業DXの課題

製造業DXは確実に進展しつつあるものの、導入や運用にあたってはいくつかの課題が存在します。

企業が持続的にDXを推進するためには、これらの課題を正面から捉え、解決に向けた取り組みを並行して進める必要があるでしょう。

初期投資とROI（投資対効果）

DXの導入にはIoTセンサーやAIシステム、ロボティクス設備など多額の初期投資が伴います。短期的に成果が現れにくく、経営層にとっては投資対効果（ROI）の見極めが難しい点が課題です。

長期的な視点で経営にどう寄与するのかを明確化し、段階的に投資回収を図る戦略が求められます。

人材不足とデジタルスキルの欠如

製造業の現場では、DXを推進するためのデジタルスキルを持つ人材が圧倒的に不足しています。データ分析やAIアルゴリズムの活用、システム開発を担える人材は限られており、外部人材の確保や社内教育を通じたスキル育成が急務です。

また、現場の従業員が新しいシステムを使いこなせるようにするためには、従業員の教育と業務プロセス改善の両立も欠かせません。

システムの標準化とセキュリティリスク

工場内ではメーカーや製造年代の異なる設備が混在しており、それぞれの機器やシステムがバラバラに稼働しているケースが多く見られます。こうした環境ではデータの互換性が低いため標準化が進まず、せっかくのDXも部分最適にとどまってしまいます。

また、ネットワーク化が進むほどサイバー攻撃のリスクは高まることから、セキュリティ対策が不十分なままでは重大な被害につながる懸念も残るでしょう。

標準化の推進とセキュリティ強化を両立させることが、今後の製造業DXにおける重要課題です。

製造業DXをさらに普及していくためには？

製造業DXは、もはや一部の先進企業だけの取り組みではなく、産業全体の競争力を左右する基盤となりつつあります。

近年登場した生成AIやデジタルツインといった先端技術は、工場の稼働状況を仮想空間で再現・シミュレーションすることを可能にし、スマートファクトリーの実現を大きく後押しするものです。

従来では想定できなかったレベルの最適化や効率化が可能となり、新たな価値創出につながっています。

また、DXの進展は単なる効率化にとどまらず、企業の国際競争力や市場シェア拡大に直結します。グローバル市場で生き残るためには、柔軟で俊敏な生産体制と、データを軸とした経営判断が不可欠です。

もはやDXは選択肢ではなく、ビジネスの成長や存続には不可欠な取り組みといえるでしょう。