中堅・中小製造業の経営者・工場長向け、IoT化・データドリブン経営への移行支援ソリューションです。
レガシー設備へのセンサ設置やRFIDによる工数自動取得を通じて、現場の実際工数・個別原価を可視化。手作業による日報入力の廃止や、勘と経験に頼った"どんぶり勘定"からの脱却を実現します。自社内での生産性向上施策が頭打ちになっている企業や、IoT導入を検討しているが進め方がわからない企業におすすめのソリューションです。

日本の製造業は深刻な人手不足に直面しています。経済産業省の「令和3年経済センサス」によると、2021年の製造業の事業所数は410,864社で、2016年の調査から43,936社が減少しました。

また産業別の従業員数過不足DIを見ても、製造業の指標は-10.5ポイントと人手不足が深刻な懸念材料となっています。

中小企業全体で見ても、日本の人口減少に伴う「労働供給制約社会」の到来により、中小企業の雇用者数は2040年には2018年比で8割半ばまで落ち込む可能性があるとされ、一時的な人手不足ではなく構造的な変化として捉える必要があります。

こうした環境下でも、中小企業庁の白書によれば、DX未着手企業の8割は必要性は認識しているものの、優先課題による後回しや時間的な余裕のなさを理由に着手できていません。

つまり、「紙日報からの脱却」「工数・原価の見える化」の必要性は現場も経営者も理解しているものの、着手する余力・きっかけがないまま先送りされているのが実態です。

だからこそ、限られた投資で・現場に負担をかけずに・早く着手できる価値が大きいと言えます。

■ SIerと直接契約するため、費用面・性能面で本当に中立な要件定義ができる
設備導入の際、船井総研は商流に入らずSIerと直接契約を結んでいただく形を取ります。そのため、自社の売上のためにオーバースペックな提案をする必要がなく、費用面・性能面から本当にお客様にとってベストな要件定義が可能です。

■ 現状分析～導入まで一気通貫でサポートするため、"頓挫"や"納期遅れ"が起きにくい
IoT導入でよくある失敗は、構想倒れになったり、設備投資したものの誰も使わないシステムができてしまうことです。船井総研は、現状分析（Phase1）→技術調査・IoT化構想（Phase2）→技術検証（Phase3）→要件定義・実行（Phase4）の4フェーズで伴走するため、構想したものを納期通りに導入・運用できます。

■ 製造業出身の元工場長クラスが多数在籍し、現場が受け入れやすい設計ができる
現場目線と経営者目線の両方から要件を整理できるため、現場に新たな入力負担をかけることなく、客観的なデータによる迅速な意思決定を実現します。

【Phase1】現状分析
ヒアリング・現場訪問を通して課題を洗い出し、取り組む優先順位を決定します。多品種・工程の中から優先してIoT化すべき製品を絞り込む「製品分析」と、データ取得の技術的ポイントを絞り込む「作業分析」を実施します。

【Phase2】技術調査・IoT化構想
IoT化に向けた技術的課題を整理し、必要条件を満たす技術調査を実施。調査結果からIoTデータ基盤の構想を策定します。

【Phase3】技術検証
必要技術を有するSIerの調査・面談を行い選定。選定したSIerと共に、技術的課題における実現可能性評価のための検証テスト環境を整備・検証します。

【Phase4】構想再設計・詳細要件定義・実行
技術検証の結果を元に実施範囲を決定し、IoT化構想を確定。必要要件を満たすための要件定義を作成し、SIerにて詳細設計・実行。SIerを適切にハンドリングしながら進めます。

（例：レガシー設備へのIoTセンサ設置で稼働状況をデジタル化し、作業指示書・担当者へのRFID導入で実際工数を自動取得。両データを紐付けて工程可視化ダッシュボードを構築し、年間1,050時間の工数削減を実現した事例があります。）

現状分析を疎かにせず、「本当にIoT化すべき工程・製品」を絞り込めるかどうかが鍵です。
すべての工程・設備にIoTを導入しようとすると投資が過大になり、頓挫の原因になります。

多品種・工程の中から優先度を見極め、SIer選定を中立的な立場で行いながら、段階的に「設備」「人」「モノ」のデータを統合していくことが、投資対効果を最大化するポイントです。

：生産管理1名

・生産技術1名

約100万円～数千万円

（※導入規模によります。）

※規模に依存するため、成功事例をもとに試算。

※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。

・「設備」「人」「モノ」のデータを統合した工程可視化ダッシュボードを構築。

・正確な実際工数・個別原価のリアルタイム把握に成功し、手作業による日報入力を廃止。年間1,050時間の工数削減を実現。

・取得した正確な実績データを基に、見積もりの適正化やボトルネック工程の改善を実施。勘と経験に頼るどんぶり勘定から脱却し、データに基づく利益最大化（データドリブン経営）を実現。