DX活動費用をどのような組織の枠組みで予算化して活動するかは、その組織が置かれている状況によって大きく変わると考えます。

一つの製造現場の取り組みであれば、DXに取り組む現場が予算化して活動し、例えば自動化の取り組みなどによって人の削減などが成果として期待できます。全社的な目標に向かったDXの取り組みは、本社組織に属する全社横断的なDX活動部署が予算化して活動すると更なる効果が期待できます。今回の本コラムでは、全社展開を踏まえたDX活動に注目し、本社直轄のDX活動部署が活動費を予算化している例を中心に解説します。

大手電機メーカーで、本社直轄のDX活動部署を作り、全社横断で工場のDX化に取り組んだ例があります。この例では過去に大きな業績不振を経験したことから、物で資産を持つよりも、できるだけキャッシュで持つことを全社目標とし、DX活動はキャッシュフローの改善を目的に取り組みました。全社の中のひとつの工場でDX活動に取り組んだ具体的な内容としては、受注から納品までに要する時間（リードタイム）を短くすること、平たく言えば納期を短縮することです。

DX活動前までは短納期の受注機会損失を恐れ、一定量の中間在庫を保持し受注に対応していました。しかし、中間在庫を多く持つことは受注が適時入らない場合、工場の一角に物で中間在庫を長く保管することになります。受注から出荷までのリードタイムを短くし、工場に物を置く期間を少しでも短くし、現金で持つよう変える（キャッシュフローを改善する）ことを目標として、DX活動に取り組まれました。

活動費は本社のDX活動部署が負担。具体的な活動は、本社DX活動部署、工場の設計部、生産管理部、製造部、品質保証部、それぞれの部署のメンバーで混成チームを結成し、本社DX活動部署のメンバーが工場に机を置き活動しました。本社DX活動部署のメンバーは、AI、データの収集や管理など、デジタルやITに知見のある人材で構成されています。個々の工場がデジタルやITに精通した人材を、現場・パートナー企業・ベンダーから招へいし、その人件費を確保することは、ハードルが高いと考えられます。この例では本社組織からそれらの人材は割り振られ活動したので、人材確保のハードルが低くなりました。

混成チームでは、リードタイム短縮効果を早期に上げるため、どの課題に取り組むべきかをチーム内で徹底的に議論し、課題・テーマを整理・洗練したうえで活動しました。早期に効果を上げることで、投資対効果を確認でき、活動費の有効活用を社内にアピールできるとともに、次の活動の予算化も進めやすくなります。また、これまで面識のない者が集まった混成チームでは、長い期間をかけなければ成果が見えにくい活動を続けるよりも、短期的な成果を積み重ねる方が成果を実感しやすく、チームメンバーのモチベーション向上にもつながっています。

この例の活動で生み出された効果のひとつに、検査時間の大幅な削減があります。これまで長年にわたる品質問題への対応として出荷前の検査項目が積み上がり、検査に多くの時間を要していました。不要な項目があるとの認識はあるものの、見直しには過去の膨大な資料の整理が必要であり、人手では着手しにくい作業となっていました。本社DX活動部署のメンバーが過去の不良事例や検査データをデータベース化し、AIで解析を実施しました。

その結果をもとに混成チームで重複が疑われる検査内容を精査し、品質保証部門をはじめ関係部門と連携して検査項目削減の根拠を整理したうえで、最終的には人の判断により検査項目を減らし、検査時間の短縮を実現しました。工場単独では着手しにくい作業でも、混成チームだからこそできた成果ではないかと考えます。

本事例では、DX活動費は原則として全社負担としていますが、活動の結果として成果が確認された場合には、当該活動に要した費用を現場と協議のうえ現場へ配賦しています。ひとつの現場で成果が確認された仕掛けをほかの現場へ適用した場合には費用が分割され、一つの部署に配賦される金額は少なくなります。また、成果が出なかった場合は現場に費用を配賦しないため、現場としても次の新たなDX活動に挑戦しやすくなっています。

DX活動を効率的に行うには、現場のデータを入れておく器（データ基盤）や、そのデータを解析するツール類などITの仕掛けが必要となります。前章の例では、本社DX活動部署が全社横断で使うITの仕掛けを整備しています。全社の現場データを一括で格納できるデータ基盤を整え、集めたデータを解析するツール類約40種類を揃えています。一つの現場や工場が個別にITの仕掛けを検討し整備するのは、ITに関する専門的な知識が必要になります。

また、情報システム部門始め、事業部の管理部門、セキュリティ・知的財産を管理する部門など、他部門と多くの社内調整が発生するため、やりたくても踏み切れないでいるケースも多いと考えています。全社共通で整備することで、活動対象部署全体で費用を分担し、金額を分散させることにより、一つの部署の費用を抑えることができます。

最近では単一工場にとどまらず、複数工場で共通のデータ基盤を活用し、解析を担う多くの関係者が利用できる環境の構築に関するご相談をいただくことが増えています。複数工場で共通基盤を活用するためには、製品の設計・製造データがどこに存在し、いつ・どこで取得され、どのような意味を持つのかを明確に表現・管理できる状態にしておくことが重要です。こうすることで、DX活動に関わる誰もが必要なときに参照したいデータをタイムリーに取得・整理できるようになり、データ解析作業にも早期に着手できます。その結果、成果が得られやすくなり、DX活動にかかる費用の削減にもつながります。

自動車業界の例では、製造データ解析に際し、解析対象データの所在確認やその意味の整理を現場へ依頼する必要があり、解析前のデータ整理に 7割から8 割、解析作業に 2割から3 割という工数配分になっていました。解析前のデータ整理にかかる人件費をいかに減らすかは、DXを進めるうえで大きな課題と考えます。

また、サプライヤーから基準公差内で部品が納品されても、組み立てると品質基準を満たさないことがあります。品質不良が発生した際にはすぐに製造データの解析に着手したいものの、自社製造現場でのデータ収集に加え、調達部門を介した複数サプライヤーへの情報取得・提供依頼や、その回答を待つ必要があるため、不良解析が思うように進まないケースがあると伺っています。対象となる製品がすでに量産段階にある場合は、解析が長期化すると納期遅延につながりかねません。

一方、依頼を受けるサプライヤー側においても、必要なデータの取得にはかなりの手間を要します。しかし、上位サプライヤーからの要請であることから優先的な対応となり、その都度多くの工数を費やしているのが現状です。この課題を解決するためには、まず自社の組立工程からデータを取得できるよう、データ基盤の整備を進めることが重要です。そのうえで、将来的にはサプライヤーのデータ基盤とも連携し、必要な工程データを必要なタイミングで取得・解析できる環境を構築することで、不良品の原因解析をより迅速に実施できるようになると考えています。

このような課題では、設計・製造・調達といった複数部門にまたがるデータ管理が求められます。そのため、個々の工場や単一部署で個別に予算化しデータ基盤を整備するよりも、部門横断のDX活動部署が予算を確保し、全体最適の観点で整備を進める方が、部門間の壁を越えた円滑な推進が可能になると考えます。

また、単一部署でデータ基盤の導入を検討する場合であっても、将来的な全社展開を見据え、拡張性の高い基盤を選定することが重要です。一度蓄積したデータを別システムへ移行することは容易ではないため、少なくとも10年以上の利用を前提とした持続性・柔軟性を兼ね備えた基盤を選ぶべきと考えます。近年では、社内でのデータ基盤統一の必要性や、その構築方法に関するご相談も増加してきており、全社的な視点でのデータ活用基盤のあり方がより一層重要になっています。

データ解析には多様な手法があり、数十種類の解析ソフトを揃える必要があります。

これを部署ごとに購入し管理するのは大変な負担です。全社DX組織チームがまとめてライセンスを購入し、使用量に応じて各部署に費用を配賦する方が現場の負担も低く、全社のライセンス管理の工数負荷も軽減されます。解析ツールを全社でできるだけ統一し、社内でツールの活用する知見者を増やすことで、解析ソフトに習熟していない人でも身近な知見者へ質問でき、早期に解析作業を始めることができるため、早く効果が表れ、全社的な解析ツール運用コスト削減効果にもつながります。

今回は、あえてデータ基盤の全社展開を見据えた観点で解説してきました。

一方で、多くのお客さまにおいては、全社一斉ではなく、まずは単一の部門からDX活動を開始するケースの方が一般的であると考えています。そのような場合においても、データ基盤上でいかにデータを扱いやすくするかが、DX推進の重要な鍵の一つとなります。私たちは、工程表（BOP：Bill of Process）をデータベース化することで、あらゆる工場における製造データの利活用性が大きく向上すると考えています。

工程表（BOP）がデータ基盤の一部として機能し、
・どの製品のデータであるか
・いつ取得されたデータか
・どの工程で生成されたデータか
・条件を含め、どのような意味を持つデータか

といった情報を体系的に表現できるようになることで、製造に関わる多くの関係者が、さまざまな課題を迅速に解決できるようになります。

また、AIを活用する場合においても、工程表（BOP）を起点として目的とするデータを抽出することで、各種AIサービスとの連携が容易になり、より高度な分析や活用が可能になると考えます。私たちは、目の前の現場改善という「半歩先」の課題解決を起点としながらも、将来的な全社展開を見据えたデータ基盤のあり方について、お客さまと対話を重ね、ともにデジタル化を推進していきたいと考えています。

私たちはこれまで、長年にわたり多様な製造業のお客さまの設計・製造システムの構築を手がけてきました。その経験を通じて、部品表（BOM）や工程表（BOP）といった、DX推進の核となるデータの取り扱いに関する知見を有していると自負しております。また、お客さまがめざすDXの目的や成熟度に応じて、小規模なデータ基盤の構築から全社展開を見据えた拡張性の高い基盤まで、最適なご提案が可能です。私たちは、お客さまとともに目的に即したデータ基盤のあり方を検討し、確実な成果につながるDX推進をご支援してまいりたいと考えております。

「DX推進の効果を幹部へ報告するよい事例はないか？」というご質問を度々いただきます。シリーズ第3回では、この実例をご紹介します。