製造業の経営者・工場長向け、工場の現在地を客観指標で測る初期診断ソリューションです。工場を診るべき9領域50項目のフレームで、重点2〜3領域に絞って現場を評価し、課題サマリー・優先度マトリクス・概算ROIを約1カ月で提出します。自動化テーマは複数あるがどこから着手すべきか判断材料がない企業にお勧めです。半日〜1日の現場訪問から始められます。

製造業就業者数は2002年の約1,202万人から2022年には約1,032万人へと、20年で約158万人減少しました。

生産年齢人口の推移を踏まえると、2040年に向けてこの流れが反転する見込みはありません。つまり製造業は、働き手が増える前提に立てないなかで生産量と品質を維持しなければならない、構造的な制約下に入っています。

人海戦術と現場カイゼンで吸収できる限界を超えつつあり、自動化・省人化への投資は選択肢ではなく前提条件になりました。

この需要を受け、日本のスマートファクトリー市場は2025年に42億米ドル規模、2034年には92億米ドルへ年平均9.03％で成長すると予測されています。

ただしこの数字は、設備やシステムとして購買行動が表面化した顕在市場にすぎません。工場が実際に抱える改善余地は、工程間の滞留時間、原因の見えないチョコ停、PC入力やピッキングといった付帯作業として、人件費と機会損失の形で各社の内部に埋もれており、潜在市場は顕在市場を大きく上回ると考えられます。

一方で、投資しても効果が出ない事例も増えています。

稼働ログは取得できてもダッシュボードを見るだけで経営判断に至らない、最新加工機を入れても前後工程はアナログのまま、設備データが生産管理・ERPと連携せず原価が見えない。原因は設備でも予算でもなく、全体構想のないまま個別最適の投資を重ねてきたことにあります。
したがって、投資すべきポイントに正しい順番で投資できるかがカギを握ります。

製造業の投資ポイントは「①設備（ロボット・搬送・検査装置）②システム（MES・生産管理・データ基盤）③ヒト（推進体制・PMOと教育）④資金（補助金活用と投資回収計画）」です。

どの工程を自動化し、どのデータを何の判断に使うか。それに応じて必要な推進体制が変わり、投資規模と回収期間も変わります。

■「何から着手すべきか」で止まっている工場が、想像以上に多い
自動化・DXの必要性を否定する経営者はもういません。にもかかわらず投資が進まない工場には、共通して3つの状態が見られます。

１．自動化テーマは複数あるがどこから着手すべきかの判断材料がない

２．経営は「投資対効果」、現場は「日々の困りごと」と、同じ工場を別の言葉で語っている

３．個別設備の自動化は進んだが工程間連携やデータ活用に至らず、全体の生産性が頭打ちになっている
つまり、止まっている原因は設備でも予算でもなく、判断材料がないことです。

そこに大型の構想策定から入ると、費用も期間もかかるうえ、社内の合意形成が先に息切れします。診断が効果的なのは、投資判断の手前にある「現在地が分からない」という詰まりを、最小のコストで外せるからです。

■「広く浅く」ではなく、重点2〜3領域を「狭く深く」診る
弊社は工場を診るべき領域を3カテゴリ・9領域（全50項目）に体系化しています。

ただし実際の診断では、9領域すべてを一度に見ることはしません。まず9領域を俯瞰してスコアリングし、経営層・工場長へのヒアリングを経て、インパクトの大きい重点2〜3領域を合意したうえで、チェックリストで1項目ずつ現場評価します。
この絞り込みに意味があります。対象を絞るからこそ、具体的な打ち手・概算投資額・回収期間まで踏み込んだアウトプットが出せます。

現場訪問は半日〜1日、レポート納品は約1カ月。現場負荷を抑えたまま、次のアクションに移れます。

そして診断対象を事前に合意しているため、結果に対する納得感と実行力が違ってきます。

■感覚論ではなく、実測データで経営と現場が同じ地図を持てる
診断では、工程別の作業時間を標準時間と突き合わせ、PC入力・部品ピッキング・段取り替え・付帯作業に分解します。設備の停止も、チョコ停・段取り替え・資材待ち・故障と要因別に定量化します。
すると、ネック工程がどこかが数字で特定され、停止要因の上位2つで全体の6割を占めるといった構造が見えてきます。ここまで出れば、「声の大きい部門の要望」ではなく客観基準で投資順序を決められます。経営会議の決裁資料としても、補助金申請や銀行向けの事業計画としても、そのまま使える材料になります。
診断結果をもとに実行フェーズへ進めば、ロードマップ策定・RFP作成・ベンダー選定・PoC・補助金申請・PMOまで一気通貫でご支援できます。働き手が増える前提に立てない以上、自動化投資は先送りするほど不利になります。まずは1工場・重点領域から現在地を測り、早く・正しい順番で投資されることをおすすめしております。

■事前準備と対象領域の絞り込み
まず事前ヒアリングをWebで実施します。経営層・工場長・製造責任者から、事業戦略、現在の課題感、優先度を伺い、あわせて生産データや既存システム・設備の状況を確認します。ここで9領域を俯瞰してスコアリングし、工場全体の現在地を5段階で仮置きします。
そのうえで、インパクト・緊急度・実現性の観点から診断対象を経営層と合意します。9領域すべてではなく、重点2〜3領域に絞り込むのがポイントです。対象を事前に合意しておくことで、診断結果に対する納得感と、報告後の実行力が大きく変わります。現場側にも「何を見に来るのか」が伝わるため、訪問当日の段取りがスムーズになります。

■現場訪問と定量分析
現場訪問は半日〜1日です。合意した重点領域について、チェックリストで1項目ずつ評価していきます。製造現場を直接観察し、工程別の作業時間を計測して標準時間との差異を確認、PC入力・部品ピッキング・段取り替え・付帯作業に分解します。設備の停止についても、チョコ停・段取り替え・資材待ち・故障と要因別に定量化します。同時に、現場オペレーター・保全・品質の各階層へヒアリングし、経営層との認識のギャップを拾います。
この工程で、ネック工程がどこかが数字で特定されます。「なんとなく4工程が遅い」ではなく、滞留時間として何分かかっているかが出てきます。

■レポート作成と報告会
約1カ月でレポートを納品します。納品物は、9領域スコアリング（現状値と目標値のギャップ）、課題サマリーマップ（業務領域別の課題構造）、優先度×実現可能性マトリクス（即時着手・戦略・次期・見送りの4分類）、ソリューションイメージ、投資効果シミュレーション（概算投資額・月間効果額・回収期間）です。
報告会は経営層向けに実施し、続けて現場リーダーとの認識合わせを行います。ここで経営と現場が同じ地図を持てる状態をつくり、次の打ち手を提示します。

■実行フェーズへの接続
診断で優先順位が決まったら、そのまま実行支援に接続できます。グランドデザイン策定、RFP作成と複数ベンダーからの相見積取得、PoC、補助金申請、導入PMOまで一気通貫でご支援します。診断を単体で終わらせず、実行の入口として使っていただくことで、投資判断から現場定着までの期間を短縮できます。
まずは1工場・重点領域から。診断結果をもとに、実行フェーズの支援内容を具体化していきます。

下記4つを、個別の設備導入より先に押さえられるかどうかが、製造業経営者としての手腕が問われる部分です。

①現在地の可視化

②全体構想

③投資順序

④推進体制

数値モデルケースです。実績値ではありません。

内訳

効果額（月間）

3年目時点で年間約1,800万円。短期施策は6〜12カ月、中期施策は補助金活用を前提に1〜5年での回収を想定しています。
参考：単一テーマでの試算例
AI類似図面検索システムの導入では、投資額約750万円に対し、見積・図面工数の削減で月間約42万円（年間約500万円）の効果、回収期間は約18カ月という試算です。

※数値はあくまでもモデルであり成果を約束するものではありません。

①【長野県・グループ950名／精密部品製造】ハードとソフトを一体で構想し、全社のスマートファクトリー化を推進
複数の自動化テーマとシステム刷新の必要性を同時に抱えていたものの、個別に検討すると投資が点で終わる懸念がありました。

そこで自動化、AI活用、AI外観検査、システム刷新を切り離さず、工場全体の構想として一体で設計。設備側とデータ側を両輪で進める方針を経営層と共有し、優先順位をつけて段階的に着手しています。詳細は当社ウェブサイトの導入事例ページ（アスザック株式会社様）に掲載しています。

②【年商500〜1,000億円／ドア組立製造ライン】生産能力125%増に向けた統合改善計画の策定
「10台/日」の生産目標に対し、現状は8台/日。どの工程が制約になっているかが特定できていませんでした。

全工程の作業時間を実測して標準時間と突き合わせたところ、PC入力・ピッキングは非ボトルネックであることが判明し、特定3工程（57分・58分・55分）に作業時間が集中していることを定量的に特定。

この3工程の短縮を目標達成の鍵と位置づけ、統合改善計画とロードマップを策定しました。

③【長野県・従業員15名／板金加工業】補助金を活用し、溶接と研磨を自動化
熟練者に依存していた薄板ステンレスのTIG溶接と研磨工程について、事業再構築補助金を活用して自動化を実現。

15名規模でも、対象工程を絞り込めば自動化投資は成立します。導入した設備によるワークは、2023年の国際ロボット展のブースにも展示されました。

④【その他の支援実績】
静岡県300名・自動車部品製造業／新潟県150名・樹脂部品加工業でのAI外観検査導入、滋賀県300名・プレス加工業での全社DX推進ロードマップ作成とシステム刷新、京都府300名・繊維加工業での稼働率向上IoTシステム構築と生産計画自動立案システム導入など、15名規模の単工程自動化から億単位の工場新設まで幅広く支援しています。