経済産業省のものづくり白書によると、製造業における可視化というテーマでは、様々なソリューションが登場して、導入に向かう検討が進んでいる状態だ。
一方で、取材を進めると、「可視化による生産性の改善」をゴールとしているソリューションや製造業者が多いように感じる。
しかし、本来投資をするなら中長期的な視野ももって、短期的な改善を進めていくことも必要なはずだ。そこで、大規模工場への製造業ソリューションを提供している東芝デジタルソリューションズ株式会社 インダストリアルソリューション事業部 デジタルトランスフォーメーション推進部 担当部長の福本勲氏と、中規模から小規模工場への製造業ソリューションを提供している、株式会社コアコンセプト・テクノロジー 取締役CTOの田口 紀成氏に「可視化の先にあるもの」について伺った。（聞き手：IoTNEWS代表 小泉耕二）
可視化への取り組みの実際
IoTNEWS 小泉（以下、小泉）： まず、可視化をするための情報収集についてお伺いします。
実際データは取れる、でも、その先どうしたらよいかわからない、数字の見方がわからないというケースは多いものなのでしょうか。
コアコンセプト・テクノロジー田口氏（以下、田口）： 「データは集まっているけど、使い方がわからない。」「なので、専門家として取得したデータを見てください。」というケースが多いです。
ただ、それだとクライアントの課題意識がわからない。そこで、「なにが課題なのか」について、すでに顕在化しているかどうかを聞きます。そのうえで、必要なデータが取れているか、そろっているかを確認します。さらに、必要なデータが無い場合は、データをとります。
よく当たる例でいうと、「製造プロセスデータ」はあっても、「製造結果データ」がそろっていない、または時系列に紐ついていてない、ということが多いです。その結果、「まずは、結果のデータをとりましょう」ということになることが多いです。
小泉： 結果と紐つかないようなデータを、何のためにとっているのでしょうか？
田口： 我々のお客様は５００億円以下の企業が多いので、IT部門が社内に存在しないケースが多いのです。可視化のプラットフォームを与えられても、何をしてよいかわからないというケースが多いようです。一方、それより大きい企業ではIT部門がある企業が多いので、そこで迷わないのだと思います。
小泉： IT部門がいれば、なんとなくデータをとろうとしている現場にも「何のためにとってるの？」という問いが投げかけられる。いないと、「IoT流行っているし、とりあえず取ったら、なにか可視化できるのではないの」ということになりがち、ということですね。
田口： もう一つ、この規模の企業では大きな問題があります。「予知保全」をやろうとするとき、「かける予算」に対して、「効果が合わない」ことが多いという事実です。そもそも、それなりに製造ができている現場で、予知保全をしてもコスト的な改善が割に合うほどにならないというところです。
小泉： 予知保全にお金をかけても仕方がないとなると、どこにお金をかけるべきでしょうか。
田口： 人不足は深刻です。採用ができないために製造できないという現場も多いので、「省人化」や「自動化」のためにIoTを使うのは良いことだと思います。省人化するためのデータをとって、アルバイトの人でも回せるような改善を行えば良いのです。
東芝デジタルソリューションズ福本氏（以下、福本）： 「匠などのヒトでないとできない仕事」「ヒトがやっているけど、コンピュータでもできる仕事」があります。特に匠でないとできないことを、色々な技術を使って、匠でなくても同じレベルで仕事ができるようにしてあげるというのは大事な取り組みだと思います。
小泉： 中小工場の現場は、産業機械も古く、「故障するのが当たり前」という前提で作業をされているケースも多いようです。継続的に物を作るなら設備投資をしたら？とも思うのですがいかがでしょうか。
田口： 物を作る競争力を高めるためには、機械にかかるコストと労働力のコストをバランスしないといけません。減価償却の終わった機械で製造した方が利益がでるので、設備投資をしたくないという経営者も多いという実態があります。
また、新しい設備を買っても、現場のプロフェッショナルが扱えるとは限りません。そういうリスクを考えると、買わない方が良いとなる。
本来、「予知保全ができる」ということは、「ベテランが居なくても単純な部品交換でラインが動き続けることができる」となるべきです。その結果安く作れるというメリットもあるはずです。しかし、予知保全以前のところで、量産ができていない、というような工場ではそこまでいかないのです。
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IoTNEWS代表
1973年生まれ。株式会社アールジーン代表取締役。
フジテレビ Live News α コメンテーター。J-WAVE TOKYO MORNING RADIO 記事解説。など。
大阪大学でニューロコンピューティングを学び、アクセンチュアなどのグローバルコンサルティングファームより現職。
著書に、「２時間でわかる図解IoTビジネス入門（あさ出版）」「顧客ともっとつながる(日経BP)」、YouTubeチャンネルに「小泉耕二の未来大学」がある。
