IoT政策のキーマンが語る

日本に必要なのは「デジタル時代の現場力」の再構築（2/2 ページ）

公開 2018年11月28日 09時05分

更新 2018年11月28日 17時23分

著者

西坂真人

[TechFactory]

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「日本のモノづくりの危機」への提言とは？

　日本では2017年に日産自動車やSUBARUの無資格検査問題、神戸製鋼所、三菱マテリアル、東レなどの品質データ改ざんなど、製造業大手で品質不正が問題となり、その流れは2018年になっても続いている。「この事態を深刻に受け止めた」（長谷川氏）製造産業局では、「2017年の品質問題からあえて問う『日本のモノづくりの危機』」と題した以下の提言をまとめた。

人材の量的不足に加え質的な抜本変化に対応できていないおそれ
（例：人材スキル変化、デジタル人材不足、システム思考）
従来「強み」と考えてきたものが、変革の足かせになるおそれ
（例：すり合わせ重視、取引先の意見偏重、品質への過信）
経済社会のデジタル化などの大変革期を経営者が認識できていないおそれ
（例：ITブーム再来との誤解、足元での好調な受注）
非連続的な変革が必要であることを認識できていないおそれ
（例：自前主義の限界、ボトムアップ経営依存）

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　“強い日本の製造業”を取り戻すため、経済産業省では第四次産業革命に挑戦する製造企業に向けたさまざまな支援施策を行っている。例えば、先進事例（ユースケース）の見える化として、IoTをうまく活用した企業の例をWebサイトで公開している。

日本、ドイツ、フランスのユースケースをマップで検索できる

　「ここでは日本だけでなくドイツやフランスでのユースケースマップも紹介。できたという結果より、どうやってそこまでたどりついたかというプロセスの方に皆さん興味を持たれる。可視化によって気付きを共有できるようなきっかけを提供したかった」（長谷川氏）

　講演では日本の中小企業でのユースケースもいくつか紹介。「静岡県の駿河精機では、ステージと呼ばれる位置決めの精密機器で、数多くのバリエーション製品を作っている。その膨大な数は、もはやカタログでは対応できない量なのでデータ化を推進。製造機械や作る人が違っても、まったく同じ品質のものを作る仕組みをデジタルで作ろうとした。ベテラン技術者の匠の技もAIでデータ化、明日すぐ欲しいというものを日本で作って輸送するのではなく、中国の工場で日本と同じ品質ものができたら物流の分だけ速く提供でき、競争力につながる」（長谷川氏）。

駿河精機のユースケース

「IoTを実現するために製造機械へセンサーを付けるとなると、数十万～数百万円の投資になる。パイプ加工製品を手掛ける武州工業では、余ったスマートフォンの加速度センサーを活用して機械の摺動情報をリアルタイムに可視化するシステムを開発。低コストで作業状況をリアルタイムに可視化することで、見えてくるものがある。そういう現場の知恵を紹介していきたい」（長谷川氏）

武州工業のユースケース

　長谷川氏は最後に、日本の強みをさらに生かすために先進企業では以下の4つの共通点があると紹介した。

IT vs 現場 → 「製造現場」を知り尽くした人材が、「デジタルスキル」を習得
どこからデジタル化？ → 単純作業をデジタル化。人間は「考える」作業に集中
人材育成 → データを用いた「加速学習」で、技能習得期間を短縮
オープン vs クローズ → 中小企業でもAIベンチャー（外の知恵）を使う機運

　「われわれが知っている事例では、現場で何をするか分かっている人がデジタル化を推進して成功している。また、どこからという点では目視検査などつらい作業や本質ではない作業をデジタル化していく。人材育成では、専門知識をもっと短期間で習得するためにAIなどを使っていこうというもの。ポジティブな取り組みに関しては経済産業省でも積極的に支援していきたい」（長谷川氏）

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