製造業界で差をつける！DXを始める初心者のための基礎技術

はじめに

今日のビジネス環境において、デジタルトランスフォーメーション（DX）への取り組みは、選択ではなく必要不可欠な戦略となっています。しかし、DXと一口に言っても、何から手を付ければ良いのか、投資は回収できるのかといった疑問や不安があることでしょう。今回の記事では、皆様がスムーズにDXを進めるように、まず押さえておくべき四つの基本技術について解説し、その技術がどのようにして実際の課題を解決したかの具体的な事例を説明させていただきます！！
よろしくお願いします。

基礎技術と応用例

SaaS（ソフトウェア・アズ・ア・サービス）
SaaSは、「Software as a Service」の略称です。サーズやサースと呼ばれたりします。
インターネット経由でソフトウェア機能を提供するサービスで、企業は必要なソフトウェアを自社開発や所有するのではなく、他社の提供するサービスとして利用します。

メリットとしては、従来であればペーパレス化を実現し作業コストの低下できるだけでなく、導入時コストを抑えられる点です。また、メンテナンスやアップデートの手間が軽減され、常に最新の機能を利用できるようになります。

例として、CRM（顧客関係管理）のSaaSは、顧客データを一元化し、セールスプロセスの効率化を図ることができます。ある機械製造業者がCRMのSaaSを導入した結果、顧客情報の管理が格段に向上し、営業活動の効果を可視化できたなどあります。
皆様が使っているMicrosoft365(ワードやエクセルなど)もMicrosoft社が提供するSaaSになります。

ロボティクス
ロボティクスは、ロボットを活用して物理的な作業を自動化する技術です。これには単純な繰り返し作業から、人間では危険または困難な作業まで含まれます。
車会社の工場内での作業を自動化するロボットアームから家事を自動化する家電など、高価なものから安価なものが存在しています。また近年ではロボットですべてを代替するだけでなく、人と共に働く共同ロボットなども注目を浴びています。

手不足の解消や、単純作業のスピードや精度の向上というメリットがある一方で、実際の導入にあたっては、技術選定だけでなく、運用フェーズでの人材教育やプロセスの見直しが重要になります。また、従業員が新しい技術に順応し、それを日々の業務に活かせるようにするための継続的なサポートが不可欠です。

例として、ある電子部品製造企業では30万円ほどの卓上サイズのロボットアームを導入し、精密な組み立て作業を行っている事例があります。まずは工場内での作業工程を言語化し、課題抽出するところから始めてみてはどうでしょうか。

IoT（モノのインターネット）
IoTは「Internet of Things」の略称です。アイオーティーと呼ばれ、モノのインターネットと訳されています。
センサーやデバイスをインターネット経由で通信するできるようする技術です。これらを使用することで、従来であればコントロール、モニタリング、シンクロさせることが難しかったものを、制御できるようになります。センサーやデバイスをネットワークに接続し、得られたデータを分析・活用することで、遠隔監視や自動化を実現します。例えば、温度や振動を感知するセンサーを機械に取り付け、常時データを収集し、機械の故障を予知します。これにより、計画的なメンテナンスが可能となり、突発的なダウンタイムを減少させることができます。あるプラスチック成形企業では、IoTを導入することで、成形機の稼働状況をリアルタイムで監視し、生産効率の向上を実現しました。

AI（人工知能）
の言語処理能力は、特に自然言語処理（NLP）と呼ばれる分野で急速に進化しています。これには、テキストデータの理解、生成、翻訳などの能力が含まれます。ChatGPTのようなモデルは、大量のテキストデータを学習することで、人間の言語を理解し、それに対応することができます。
製造業の文脈での利用例としては、例えば、顧客からのフィードバックや問い合わせを解析して、より迅速に適切な対応を取ることができます。また、社内の技術文書や手順書の自動翻訳、作業員の安全手順に関する指示の自動生成、製品のマニュアルやFAQの自動更新など、多岐にわたる作業での効率化が期待できます。
具体的な改善例としては、ある製造企業が顧客からのサポートメールに自動応答するAIを導入したケースがあります。従来は顧客サービス担当者が手動で対応していましたが、問い合わせの増加に伴い対応が遅れがちでした。AIを導入した結果、問い合わせの内容を解析して適切な回答を提案するシステムを構築し、応答時間を大幅に短縮。顧客満足度の向上に加えて、担当者の業務負担も軽減しました。
このように、言語処理AIは製造業における顧客関係の管理や文書の自動化など、人間の言葉を扱うあらゆる場面で革新的な変化をもたらすことができます。自然言語処理技術の進展は、コミュニケーションの効率化だけでなく、新たなサービスやビジネスモデルの創出を可能にします。AIは、機械学習やディープラーニングなどの技術を活用して、データパターンを識別し、予測や最適化を行う技術です。たとえば、製造ラインでの画像認識を用いた品質検査では、AIが無数の製品画像から欠陥品を自動的に識別します。これにより、人間の目では見逃しやすい微細な不良も逃さず、一貫した品質管理が可能になります。実際の事例として、自動車部品製造において、AIによる検査システムが導入され、従来よりも不良品の検出率が大幅に向上し、リコールのリスク減少に繋がりました。

 

最後に

DXは単に技術の導入だけではなく、企業文化の変革も求められます。従業員が新しい技術を受け入れ、変化に適応するための教育とサポートが必要です。私たちは、そうした文化的変革をサポートするための情報提供と指導を行うことで、中小企業がDXの波に乗り遅れることなく、その恩恵を享受できるよう努めています。
この記事がDXへの第一歩となり、さらに講演会への参加が具体的な行動変化へと繋がるきっかけになれば幸いです。中小企業の皆様がこれからのデジタル時代を生き抜くためのパートナーとして、私たちは常にそばで支援を続けます。データを収集し、それを分析・活用することで得られる洞察は、企業が市場の変化に柔軟に対応し、顧客のニーズに合わせた製品やサービスを提供するための基盤となります。中小企業においても、これらのデータドリブンな意思決定は、将来のビジネス成長への鍵となるでしょう。
さらに、セキュリティの観点からも、デジタル技術を取り入れたからといって、安全が保障されるわけではありません。データの安全管理やプライバシー保護のための対策も、DXを進める上で欠かせない要素です。このようなセキュリティ対策に関する知識やツールの理解も、DXを成功させるためには不可欠です。
私たち行政機関が主催する講演会では、これらの技術の基本から応用、さらには運用と保守のノウハウに至るまで、実践的な情報を提供します。講演会に参加することで、中小企業の経営者や従業員の皆様は、DXを成功に導くための洞察と戦略を深めることができます。