海外の製造業において、社内に散在する50以上の業務システムを統合し、AI活用に対応したデータ基盤を構築した事例が報告されました。この取り組みは、部門ごとにデータが分断された「サイロ化」に悩む多くの日本企業にとって、これからのDXを考える上で重要な示唆を与えてくれます。
部門ごとに乱立するシステムと「サイロ化」の課題
多くの製造現場では、生産管理、品質管理、設備保全、在庫管理、販売管理など、目的ごとに異なるシステムが導入・運用されています。これらは各部門が業務効率を追求した結果、個別最適で導入された経緯が多く、システム間でデータが円滑に連携されていないケースが少なくありません。このようなデータが分断された状態は「サイロ化」と呼ばれ、企業全体の生産性向上や迅速な意思決定を阻む大きな要因となっています。
例えば、品質管理部門が保有するクレーム情報と、製造部門が持つ生産実績データ、そして技術部門の設計変更履歴がそれぞれ別のシステムで管理されているとします。これらを横断的に分析しようとすれば、手作業でのデータ抽出や集計が必要となり、多大な工数がかかるだけでなく、リアルタイムな状況把握も困難になります。これは、日本の製造業が長年抱えてきた根深い課題の一つと言えるでしょう。
AI時代の前提となる「製造バックボーン」の構築
今回の海外事例では、こうした課題を解決するために、50以上もの既存システムを統合し、AIの活用に対応できる（AI-Readyな）統一されたデータ基盤を構築したと報告されています。記事中で「Manufacturing Backbone（製造バックボーン）」と表現されているこの基盤は、まさしく企業の製造活動における背骨や神経系のような役割を担います。
近年、AIやIoTの活用が注目されていますが、その能力を最大限に引き出すためには、質の高いデータが大量に、かつ整理された形で供給されることが大前提となります。データがサイロ化されたままでは、AIは限定的な分析しかできず、その真価を発揮できません。つまり、高度なデジタル技術を導入する前に、まずは社内のデータを一元的に集約し、いつでも活用できる状態に整える「バックボーン」の整備が不可欠なのです。
データ基盤がもたらす具体的な価値
統一されたデータ基盤の構築は、単なるITインフラの刷新に留まりません。製造業の実務において、以下のような具体的な価値をもたらすと考えられます。
1. 意思決定の迅速化と高度化: 経営層や工場長は、生産進捗、品質状況、設備稼働率、在庫レベルといった重要指標をリアルタイムかつ横断的に把握できます。これにより、勘や経験だけに頼らない、データに基づいた客観的で迅速な意思決定が可能となります。
2. 生産性と品質の向上: 製造工程全体のデータが可視化されることで、ボトルネックの特定や段取り替えの最適化が容易になります。また、設計データから製造、検査、市場での品質情報までを一気通貫で追跡できるトレーサビリティが確保され、品質問題の根本原因の究明や再発防止策の精度が向上します。
3. サプライチェーン全体の最適化: 受注情報、生産計画、部材調達、在庫、出荷といったサプライチェーン上のデータが連携されることで、需要変動への対応力が高まります。過剰在庫や欠品のリスクを低減し、キャッシュフローの改善にも繋がります。
日本の製造業への示唆
この事例から、日本の製造業が学ぶべき点は多岐にわたります。以下に要点を整理します。
・個別最適から全体最適への転換:
部門ごとの要求に応える形でのシステム導入は、短期的には効率的かもしれませんが、長期的にはデータのサイロ化という大きな負債を生み出します。今後は、全社的なデータ戦略を描き、それに基づいたシステム全体のアーキテクチャを設計するという、全体最適の視点が不可欠です。
・AI導入の前に「データ整備」を:
「AIで何かできないか」と考える前に、「AIが使えるデータは揃っているか」を自問すべきです。データの収集、整理、統合といった地道な作業こそが、デジタル変革の成功を左右する最も重要な土台となります。「AI-Ready」な状態を目指すことが、結果的にAI活用の近道となるでしょう。
・段階的なアプローチの有効性:
全社システムの刷新は、大規模な投資と時間を要する困難なプロジェクトです。まずは特定の製品ラインや主要な工程（例：生産管理と品質管理）にスコープを絞ってデータ連携の仕組みを構築し、効果を検証しながら段階的に対象範囲を広げていくアプローチが現実的です。
・経営層の強いリーダーシップ:
部門間の壁を越えたシステム統合は、現場の慣習や部門間の利害が障壁となることがあります。これを乗り越えるためには、経営層が明確なビジョンを示し、全社的なプロジェクトとして強力に推進していくリーダーシップが何よりも重要となります。
コメント