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前回に続き、経済産業省製造産業局が２０２４年５月に公表した資料「製造業を巡る現状と課題について今後の政策の方向性」からスライド46ページ「活用手順１：業務変革課題の特定」について、詳細な解説をします。
（出典）経済産業省 016_04_00.pdf
図表の位置づけ
この図表は、製造DXの指針を実際に活用する際の最初の手順として、「自社が取り組むべ
き業務変革課題をどのように特定するか」を説明したものです。右上には「①製造DXの指針の策定」とあり、これまで示されてきたガイドラインの考え方を、具体的な実践手順へ落とし込む段階に入っていることが分かります。
タイトルは「活用手順1：業務変革課題の特定」です。つまり、製造DXに取り組む際、いきなりシステムを導入したり、AIやIoTなどの技術を選んだりするのではなく、まず「何を変えるべきか」を明確にすることが出発点である、という考え方が示されています。
上部の青い枠には、「製造事業者へのアンケート等から解決したい課題を抽出し、類型化した57個の業務変革課題から、自社の重点取組を探索し、自社が取り組むべきオペレーション課題を特定する」と記載されています。ここに、この図表の核心があります。
製造DXのテーマは、各社で異なります。ある会社では新製品開発のスピードが問題かもしれません。別の会社では、顧客ニーズの把握、納期回答、設計と生産の連携、原価管理、製造実績データの活用、アフターサービスの提案力などが課題になるかもしれません。この図表では、そうした多様な悩みを57個の業務変革課題として類型化し、自社の重点課題を選びやすくしています。
「業務変革課題を特定する」とは何か
業務変革課題を特定するとは、単に「困っていること」を並べることではありません。現場の悩みや経営上の問題を、DXによって変革すべき業務課題として整理し直すことです。
たとえば、「納期回答に時間がかかる」という悩みがあるとします。これを単なる担当者の作業遅れとして見ると、個人の努力や確認作業の短縮で対応しようとしてしまいます。しかし、業務変革課題として捉えると、需要情報、設計情報、生産能力、部品調達状況、外注先の稼働状況、在庫情報などがつながっていないために、正確な納期回答ができない、という構造的な問題として見えてきます。
このように、現象としての困りごとを、業務構造上の課題として捉え直すことが重要です。製造DXでは、こうした課題の再定義が非常に大切です。なぜなら、課題の捉え方が曖昧なままでは、導入するデジタル技術も、整備すべきデータも、変えるべき業務プロセスも明確にならないからです。
この図表は、57個の業務変革課題という一覧を用意することで、自社の悩みをどの課題に当てはめればよいかを考えやすくしています。つまり、漠然とした問題意識を、実行可能なDXテーマへ変換するための道具として機能しています。
表の構成
図表の中央から下部には、「業務変革課題の例」として表が示されています。表は、主に5つの列で構成されています。
①「No.」
②「業務変革課題」
③「悩みごと」
④「実現イメージ」
⑤「関連事例」
この構成は非常に実務的です。まず、業務変革課題の名称が示されます。次に、その課題がどのような悩みとして現れるのかが書かれています。そして、DXや業務改革によって実現したい姿が示され、最後に関連する企業事例が紹介されています。
この流れにより、読者は「自社の悩みはどの課題に近いのか」「その課題に取り組むと、どのような姿を目指せるのか」「実際に他社ではどのように取り組んでいるのか」を確認できます。単なる課題一覧ではなく、悩み、目標像、事例までをつなげて提示している点が、この図表の特徴です。
また、表の行には色分けがあります。青系、赤系、緑系、黄色系のように分かれており、業務変革課題がいくつかの領域に分類されていることがうかがえます。前ページまでの説明と合わせると、エンジニアリングチェーン、サプライチェーン、プロダクションチェーン、サービスチェーンなど、マニュファクチャリングチェーン内の異なる領域に対応していると考えられます。
新製品立ち上げに関する課題
表のNo.1には、「スピーディな新製品立ち上げの仕組み」が示されています。悩みごととしては、「開発〜量産までのリードタイムが長く、製品のタイムリーな市場投入ができない」とあります。
これは、多くの製造業に共通する重要課題です。市場環境の変化が早くなる中で、新製品をいかに早く開発し、量産し、市場へ投入できるかは競争力に直結します。特に、自動車部品、電子部品、機械部品などでは、顧客のモデルチェンジや技術革新に合わせて、短期間で新製品を立ち上げることが求められます。
実現イメージとしては、「製品設計・工程設計・試作・量産のプロセスがサイバー空間で再現され、問題発見と是正が短時間で実施される」と示されています。ここでは、デジタル上で設計や工程を事前に検証し、試作や量産に入る前に問題を発見する姿が描かれています。
これは、いわゆるデジタルエンジニアリングやシミュレーション、デジタルツインの考え方に近いものです。従来は、実際に試作品を作り、問題が見つかれば修正し、再度試作するという流れが一般的でした。しかし、その方法では時間もコストもかかります。デジタル空間で製品や工程を検証できれば、手戻りを減らし、開発から量産までの期間を短縮できます。
関連事例では、自動車部品メーカーが、試作品を何度も作り込む従来の方法から、部品や材料のオフセットをデジタル上でシミュレーションし、時間をかけずに最適設計する手法で、EV向けの開発速度を加速している例が紹介されています。これは、環境変化、特に電動化への対応を背景としたDXの典型例です。
顧客ニーズ把握に関する課題
No.2には、「的確にニーズを把握できる仕組み」が示されています。悩みごとは、「市場のニーズを今よりも高い精度で把握できないか」というものです。
製造業において、顧客ニーズの把握は極めて重要です。どれだけ高い技術力を持っていても、市場や顧客が求めるものとずれていれば、製品やサービスは競争力を持ちません。特に、既存製品の延長ではなく、新商品や新規事業を開発する場合には、顧客の現在ニーズだけでなく、潜在ニーズを捉えることが求められます。
実現イメージでは、「顧客の顕在・潜在ニーズなどの蓄積方法が標準化され、蓄積データが活用から製品・サービス提案につながっている」とされています。ここで重要なのは、顧客情報を単に営業担当者の経験や勘に任せるのではなく、標準化された方法で蓄積し、社内で活用できる状態にすることです。
顧客との商談内容、問い合わせ、クレーム、使用状況、要望、競合情報などは、重要な経営資源です。しかし、それらが個人のノートやメール、部門内のファイルに分散していると、組織として活用できません。DXでは、こうした情報をデータとして蓄積し、製品開発、営業提案、サービス改善に結びつける仕組みが必要です。
関連事例では、事業環境情報の収集や社内技術情報の可視化・共有化により、新商品・新規事業開発の加速やソリューション提案の強化を実現している自動車部品メーカーの例が紹介されています。これは、顧客情報と技術情報をつなぐことにより、単なる製品販売から提案型ビジネスへ進化する方向性を示しています。
設計データから生産へシームレスにつなぐ課題
No.17には、「設計データからシームレスにものづくりできる仕組み」が示されています。悩みごとは、「顧客要求が確定せず、生産計画や納期が読めない」というものです。
この課題は、設計部門と生産部門の連携に関わる重要なテーマです。顧客要求が変動し、仕様が確定しないまま設計が進む場合、生産計画も立てにくくなります。また、設計情報が生産部門へ正確に伝わらなければ、部品手配や工程準備に遅れが出ます。
実現イメージでは、「設計情報から即座に生産計画に落とし込み、負荷や納期が見える」とされています。つまり、設計データが作成・変更された段階で、その内容がBOM、工程、必要部品、設備負荷、生産能力、納期に自動的または迅速に反映される姿です。
関連事例では、3D CADを起点に、CAD BOM、製品品番ごとのBOM、手配に必要な工程品番を加えた基準生産BOM、SAPで手配属性を追加した生産BOMなど、複数のBOMをシームレスに連携する仕組みを実現した金属材料加工メーカーの例が示されています。
ここで重要なのは、設計データと生産データの分断をなくすことです。製造業では、設計BOMと生産BOM、購買BOMが別々に管理されていることが多く、変更時の整合性確保が大きな負担になります。これをデジタルで連携させることで、設計変更への対応力が高まり、納期回答や生産計画の精度も向上します。
価格・納期回答に関する課題
No.18には、「素早い価格・納期回答ができる仕組み」が示されています。悩みごとは、「顧客問い合わせに標準納期・標準価格で回答しているが、精度が低い。機会損失につながることもある」とされています。
これは、受注活動における非常に実践的な課題です。顧客から見積依頼や納期確認があった際に、回答が遅い、あるいは回答精度が低いと、受注機会を逃す可能性があります。特に多品種少量生産や個別受注生産では、製品ごとに必要な材料、工程、外注先、設備負荷が異なるため、価格や納期の算出が難しくなります。
実現イメージでは、「生産拠点の負荷やサプライヤーの状況を鑑み、コスト・納期回答ができる」とあります。つまり、自社工場の稼働状況、部品や材料の調達状況、外注先の対応力、物流条件などを踏まえて、現実に即した価格と納期を提示できる状態です。
関連事例では、サプライヤーの原価管理を強化するため、設計する製品や製造地域、サプライヤーなどの条件をデジタル上で再現し、サプライヤーから見積が届くまで待たずに、即座にシステム上でコストシミュレーションを可能にした機械メーカーの例が紹介されています。
これは、営業力の強化にも直結します。価格や納期を早く、正確に提示できる企業は、顧客から信頼されやすくなります。また、標準価格や標準納期に頼るのではなく、実際の条件に基づく回答ができれば、利益確保と受注率向上の両立が可能になります。
原価と現場KPIの一元管理
No.45には、「原価と現場KPIを一元管理する仕組み」が示されています。悩みごとは、「現場の改善活動が原価にどの程度インパクトを与えているか見えない」というものです。
これは、製造現場の改善活動と経営成果をつなぐ重要な課題です。現場では、歩留まり改善、作業時間短縮、段取り替え改善、設備稼働率向上、不良削減など、さまざまな改善活動が行われています。しかし、それらが原価や利益にどの程度影響しているかが見えなければ、改善活動の優先順位をつけにくくなります。
実現イメージでは、「現場KPIと原価が一元的に見え、経営・現場双方が能動的に原価改善にアプローチできる」とされています。つまり、現場の指標と経営の指標をつなぐことが求められています。
現場KPIには、稼働率、不良率、作業時間、設備停止時間、在庫量、仕掛品量、歩留まりなどがあります。一方、経営側では、製造原価、利益率、収益性、原価差異などを重視します。この両者が分断されていると、現場改善が経営成果につながっているのか分かりません。
関連事例では、事業別・製品別に製造原価を把握できるシステムにより、工場間の原価比較や差異分析の質を上げ、製造コストや収益の可視化を実施した化学メーカーの例が紹介されています。これは、現場の活動を経営管理へつなげるDXの好例です。
製造実績データによる改善活性化
No.46には、「製造実績データで改善プロセスが活性化する仕組み」が示されています。悩みごとは、「生産実績の数値が見えず改善が活性化しない」というものです。
改善活動を進めるためには、現状が見えることが前提です。どの工程で時間がかかっているのか、どの設備で停止が多いのか、どの製品で不良が多いのか、どの時間帯に負荷が集中しているのかが分からなければ、改善テーマを適切に設定できません。
実現イメージでは、「製造実績データのタイムリーな可視化で改善活動が活性化する仕組み」とされています。つまり、現場で発生しているデータをリアルタイムまたは短い周期で見える化し、それを改善活動に活用することが求められています。
関連事例では、製造現場の設備や物流データをリアルタイムで可視化し、操業状況を一元監視するとともに、製造データを品質管理や故障予測、装置の保全に活用している機械メーカーの例が紹介されています。
この課題は、現場DXの基本ともいえます。製造実績データを蓄積し、分析し、改善に活かすことで、経験や勘に頼った改善から、データに基づく改善へ移行できます。ただし、単にデータを集めるだけでは不十分です。見える化したデータを、誰が、いつ、どのように使い、どの改善行動につなげるかまで設計する必要があります。
アフターサービス提案に関する課題
No.55には、「顧客の製品使用状況を踏まえたアフターサービスを提案できる仕組み」が示されています。悩みごとは、「アフターサービスビジネスをもっと事業の武器にできないか」というものです。
この課題は、製造業が「売って終わり」から「使われ続ける価値を提供する」ビジネスへ進化するうえで重要です。製品の使用状況を把握できれば、保守、点検、交換、改善提案、消耗品販売、稼働率向上支援など、さまざまなサービスにつなげることができます。
実現イメージでは、「顧客の使用状況をリアルタイムで把握できる仕組みが構築され、必要な需要喚起に役立っている」とされています。つまり、顧客が製品をどのように使っているかをデータで把握し、適切なタイミングでサービスを提案する姿です。
関連事例では、車両用タイヤに無線識別、いわゆるRFIDを搭載し、タイヤの使用状況や走行履歴などを分析することで、安全性や各種作業効率の改善、すり減りや摩耗へのメンテナンスサービスにつなげる自動車部品メーカーの例が示されています。
これは、サービスチェーンのDXとして非常に分かりやすい例です。製品使用データを取得することで、顧客にとっては安全性や効率の向上、メーカーにとっては継続的な収益機会の創出につながります。
顧客ニーズを社内共有する課題
No.57には、「顧客ニーズを掘り起こし社内に共有する仕組み」が示されています。悩みごとは、「買換え需要やオプション販売など、製品販売後の新たな収益を得たい」というものです。
これは、顧客接点で得られる情報を、社内の開発、営業、サービス、経営企画などに共有し、新たな価値提案へつなげる課題です。
実現イメージでは、「顧客の使用履歴や目的、関心を自動でモニタリングでき、販促、製品の戦略立案と実行のサイクルを短期間で回せる」とされています。ここでは、顧客情報を継続的に把握し、商品企画や販売施策に素早く反映する仕組みが想定されています。
関連事例では、顧客の声を社内イントラで共有し、毎週1回、グループ直轄の技術開発委員会で審議し、事業化可能と判断されればチームを編成して実行に移す金属加工メーカーの例が紹介されています。
この事例から分かるのは、データや情報を集めるだけではなく、それを意思決定の場につなげることが重要だということです。顧客ニーズを共有する場、検討する会議体、実行するチーム編成まで含めて仕組み化することで、顧客情報が新たな事業機会に変わります。
この図表が示す実務上のメッセージ
この図表が伝えている最も重要なメッセージは、製造DXは「技術選定」から始めるのではなく、「業務変革課題の特定」から始めるべきだということです。
AIを使う、IoTを入れる、クラウド化する、システムを刷新する、といった施策は、あくまで手段です。まず必要なのは、自社のどこに課題があり、何を変えることで経営成果につながるのかを明確にすることです。
そのために、この図表では57個の業務変革課題を用意し、その中から自社の重点取組を探索する方法を示しています。これは、課題探索の抜け漏れを防ぐ効果があります。自社の中だけで考えると、目の前の問題に偏りやすくなります。しかし、類型化された課題一覧を参照することで、「自社にも同じような課題があるのではないか」「この領域はまだ十分に見ていなかった」と気づくことができます。
また、悩みごと、実現イメージ、関連事例がセットになっているため、現場担当者、部門長、経営層が共通認識を持ちやすくなります。現場の悩みを経営課題に結びつけ、経営層に説明する材料としても活用できます。
中小企業にとっての活用ポイント
中小企業がこの図表を活用する場合、最初から57個すべてを詳細に検討する必要はありません。まずは、自社の悩みに近いものを探すことが出発点です。
たとえば、「見積回答が遅い」「納期回答に自信がない」という悩みがあれば、No.18が参考になります。「設計変更が生産にうまく伝わらない」という悩みがあれば、No.17が該当します。「現場改善をしているが利益につながっているか分からない」という悩みがあれば、No.45が有効です。「設備データを活かせていない」という悩みがあれば、No.46が近いです。
次に、その課題の実現イメージを読み、自社ではどこまで実現できているか、どこに不足があるかを確認します。そして、関連事例を参考にしながら、自社に合った小さなプロジェクトに落とし込むことが重要です。
大切なのは、課題を広げすぎないことです。製造DXでは、課題が多く見つかるほど、何から手をつければよいか分からなくなります。そのため、経営への影響が大きいもの、現場の困りごとが強いもの、データ化によって改善効果が見えやすいものから優先して取り組むとよいです。
まとめ
この図表は、製造DXを実践するための第一歩として、業務変革課題を特定する方法を示したものです。製造事業者へのアンケートなどから抽出された課題を57個に類型化し、その中から自社の重点取組を探索することで、自社が取り組むべきオペレーション課題を明確にすることを目的としています。
表では、新製品立ち上げ、顧客ニーズ把握、設計データと生産の連携、価格・納期回答、原価と現場KPIの一元管理、製造実績データの活用、アフターサービス提案、顧客ニーズの社内共有など、製造DXにおける代表的な課題が示されています。
これらの課題に共通しているのは、業務やデータが分断されている状態を、つながった状態へ変えるという考え方です。設計と生産をつなぐ、営業と開発をつなぐ、現場KPIと原価をつなぐ、製造データと保全・品質管理をつなぐ、顧客使用情報とサービス提案をつなぐ。この「つなぐ」ことこそが、製造DXの重要な意味です。
したがって、この図表は、単なる課題一覧ではありません。自社の悩みをDXテーマへ変換し、実現したい姿を描き、他社事例を参考にしながら、具体的な変革プロジェクトへ進むための出発点です。製造DXを成功させるには、まず自社が本当に解決すべき業務変革課題を見極めることが不可欠です。この図表は、その見極めを支援する実践的なガイドであるといえます。
（つづく）Y.H
