AIの前に、データは整っていますか？──1,202件の事例から見えた製造業DXの現実【ものづくり新聞製造業DX事例分析vol.11】

AI・生成AI活用の前提として、クラウド、データ統合、BI・可視化、IoT・設備データ活用が製造業DXの土台になる

株式会社パブリカが運営しているものづくり新聞（代表：伊藤宗寿）は、世界の製造業DX事例を継続的に収集・分類している「製造業DX事例データベース」をもとに、リアルな課題と解決策を紐解くレポートを配信しています。このデータベースは、ものづくり新聞が日本と世界のニュース記事やプレスリリースなどを毎日自動取得しデータベースに蓄積する仕組みで、製造業向け情報発信を目的として構築した仕組みです。

今回の分析では、クラウド、Azure、AWS、Google Cloud、データ基盤、データ統合、データレイク、BI、ダッシュボード、IoT、設備データ、工場データなどに関連する事例を抽出し、製造業DXにおけるクラウド・データ基盤活用の傾向を整理しました。

抽出されたクラウド・データ基盤関連事例は1,202件にのぼり、製造業DXにおいて、AIや生成AI、スマートファクトリー、品質管理、保全、サプライチェーン改革を進める前提として、データを収集・統合・可視化・活用する基盤整備が重要になっていることが見えてきました。

調査の背景

製造業では、生成AI、AI検査、予兆保全、スマートファクトリー、デジタルツイン、サプライチェーン最適化など、データ活用を前提としたDXテーマが広がっています。

一方で、現場には設備データ、品質データ、保全履歴、生産実績、設計データ、調達・販売データなどが部門別・システム別に分散しており、データを横断的に活用することは容易ではありません。

こうした課題に対応するため、製造業ではクラウド、データ基盤、BI、IoT、設備データ収集、データ統合基盤などを整備し、現場改善や経営判断に活用する取り組みが進んでいます。

クラウド・データ基盤関連事例1,202件の分類

今回の分析では、クラウド・データ基盤関連事例を以下の4分野に分類しました。なお、1つの事例が複数分野に該当する場合があるため、分野別件数の合計は抽出件数とは一致しません。

分類	件数	主な内容
IoT・設備/工場データ	549件	設備データ、工場データ、センサー、IoT、エッジ活用
BI・可視化・分析基盤	445件	ダッシュボード、BI、データ分析、見える化
クラウド基盤	408件	Azure、AWS、Google Cloudなどのクラウド活用
データ統合・データ基盤	109件	データ基盤、データ統合、データレイク、DataOpsなど

もっとも多いのはIoT・設備/工場データ活用で549件

この分野では、設備データ、センサーデータ、工場データ、エッジ活用などを起点に、稼働状況の把握、異常検知、保全、品質改善、生産性向上につなげる取り組みが多く見られます。

製造現場では、設備や工程から得られるデータを収集するだけでなく、現場担当者が使える形で可視化し、改善活動や意思決定につなげることが重要です。IoTや設備データ活用は、クラウド・データ基盤整備の入口になりやすいテーマといえます。

BI・可視化・分析基盤は現場と経営をつなぐ接点に

「BI・可視化・分析基盤」は445件でした。ダッシュボード、BI、データ分析、見える化などの取り組みは、工場や部門に分散したデータを現場担当者、管理者、経営層が理解しやすい形に変換する役割を持っています。

AIや高度な分析を導入する前段階として、まずはデータを見える化し、業務判断に使える状態にすることが重要です。特に中堅・中小製造業では、紙帳票やExcel管理からの移行、現場ダッシュボードの整備、日々のKPI管理などが現実的なDXの入口になっています。

クラウド基盤はAI・生成AI活用の土台へ

「クラウド基盤」は408件でした。Microsoft Azure、AWS、Google Cloudなどのクラウド基盤は、設備データや業務データを蓄積・分析し、AIや生成AIと連携させるための土台として活用されています。

クラウド活用は、単なるシステム移行ではなく、拠点横断のデータ活用、グローバル工場管理、AIモデル開発、生成AI活用、サプライチェーン可視化などの基盤として位置づけられています。

データ統合・データ基盤は部門横断DXの中核に

「データ統合・データ基盤」は109件でした。データレイク、データウェアハウス、DataOps、Cognite Data Fusion、Databricks、Snowflakeなどに関連する事例が含まれます。

製造業DXでは、生産、品質、保全、設計、調達、販売などのデータをつなぐことが重要です。部門ごとの個別最適を超えて全社的なデータ活用を進めるには、データを収集・統合・意味づけし、業務で使える形に整える基盤が必要になります。

DX領域別では生産・製造が最多

DX領域別に見ると、生産・製造領域がもっとも多く、次いで経営・全社基盤、SCM・物流・調達、保全・設備管理、営業・顧客接点などが続きました。クラウド・データ基盤は、特定部門だけでなく、製造現場から経営管理まで広い領域にまたがるテーマであることが分かります。

業種別では機械・装置、電機・電子、素材・プロセスが上位

業種別では、機械・装置、電機・電子、素材・プロセス、自動車などが上位となりました。これらの業種では、設備データ、品質データ、設計・製造データを活用する余地が大きく、クラウド・データ基盤整備のニーズが高いと考えられます。

分析から見えた3つの傾向

1. AI・生成AI活用の前提として、データ基盤整備が重要になっている

生成AIやAI分析は、社内データや現場データが整備されていなければ十分に活用できません。公開事例からも、AI活用の前段階として、データ収集、統合、可視化、クラウド基盤整備に取り組む企業が多いことが分かります。

2. 工場データの活用が、現場改善と経営判断の双方に広がっている

設備データや工場データは、現場の稼働管理や異常検知だけでなく、品質改善、保全、原価管理、サプライチェーン管理、経営ダッシュボードにも活用され始めています。現場データを経営に接続することが、製造業DXの重要テーマになっています。

3. クラウド・データ基盤は単独導入ではなく、ERP、MES、PLM、BI、AIと組み合わせて活用される

クラウドやデータ基盤は、それ単体で完結するものではありません。ERP、MES、PLM、設備システム、BI、AI、生成AIと接続することで、業務横断のデータ活用が可能になります。今後は、個別ツール導入よりも、データの流れを設計する力が重要になると考えられます。

製造業が検討すべき視点

•まず自社のデータがどこにあり、どの業務で使われているかを把握すること

•設備データ、品質データ、保全履歴、生産実績、設計データなどをどの単位で接続するかを設計すること

•クラウド移行を目的化せず、業務課題や活用シーンから逆算すること

•BIやダッシュボードを通じて、現場と経営が同じデータを見られる状態を作ること

•AI・生成AI活用の前提として、データ品質、権限管理、セキュリティを整えること

•PoCで終わらせず、現場業務に定着する運用設計と人材育成を行うこと

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今後の展開

ものづくり新聞では、製造業DX事例データベースを活用し、AI外観検査、品質データ分析、トレーサビリティ、予兆保全、スマートファクトリー、MES、PLM、生成AI活用など、製造業DXの主要テーマについて継続的に分析・発信していきます。

また、製造業向けDX教育事業「Innovation Maker Academy」やコンサルティング活動においても、実際の公開事例をもとに、企業ごとの課題に即した情報提供や学習コンテンツの拡充を進めていきます。

株式会社パブリカ

製造業を中心としたコンサルティングサービス（プロジェクトマネージメント、DXコンサルティング）を軸に、製造業向けウェブメディア事業（ものづくり新聞）、製造業向けDX人材育成プログラム（Innovation Maker Academy）などを手掛けています。私たちの夢は、ものづくりを通して好奇心と喜びでワクワクし続ける社会の実現です。目には見えない「作る人の想い」と変革の力を掛け合わせ、ものづくり企業と共に心躍る未来をつくり続けます。
HP：株式会社パブリカ

ものづくり新聞について

ものづくり新聞は、「ものづくりを通して好奇心と喜びでワクワクし続ける社会の実現」を目指すウェブメディアです。中小製造業や工芸職人のインタビュー記事や、製造業のDX・業務改革に関する情報を発信するメディアです。

この活動の一環として、国内外の製造業DX事例を継続的に収集し、業種、地域、技術、業務領域、活用テーマごとに分類・分析することで、製造業の実務者が自社の取り組みに活用できる情報提供を目指しています。

ウェブサイトはこちらから⇨makingthingsnews.com

製造業向けDX人材育成プログラム「Innovation Maker Academy」

ものづくり新聞による取材やコンサルティング活動により得た知見をもとに、製造業向けDX教育事業「Innovation Maker Academy」を展開しています。デジタル活用やDX推進課題に対して専門講師が講義やワークショップを実施いたします。「ものをつくる人から、変革を動かす人へ」をコンセプトに掲げ、ツール導入ありきではない教育プログラムをご提供しています。

ホームページはこちらから⇨imacademy.jp

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