約70％が効果に対して「まだ判断できない」と回答――製造業におけるデータ活用：特選レポートガイド
「製造業におけるデータ分析の課題」に関する調査レポート（2017年版）。
製造業のための製品・サービス情報サイト「TechFactory」で実施した読者／会員アンケート「製造業におけるデータ分析の課題」（調査期間：2017年8月23日〜9月5日）の結果をレポート形式にまとめました。
製造業におけるデータ活用「理想」と「現実」
まず、現在のデータ活用の状況について聞いたところ、49.7％が「取り組んでいる（何らかの形で実施中）」と回答。また、29.6％が「検討中」ということもあり、製造業を中心とした企業活動の中で“データ活用”への意識が高まっていることがうかがえる。取り組みの規模感については「全社／全拠点」が34.8％と最多回答、次いで「特定の部署や製造プロセスのみ」が27.4％となり、全社規模で一気に取り組みを進める企業と小規模で開始する企業の二極化の傾向が見て取れる。
データ活用の目的については「品質向上／製品の故障分析」が56.7％、「生産／操業の効率化」が50.0％と多くの回答を集めた。さらに「データ活用の目的」に対する現在の達成レベルについて聞いたところ、「納得のいく結果・効果が得られている」が20.9％に対し、「まだ判断できる段階ではない」が69.3％と多くを占めており、目的達成に向けて多くの企業が試行錯誤している段階であると想像できる。
データ活用の課題に関しては、「費用対効果が見えづらい」（50.8％）、「データ分析できる人材・スキルがない」（45.2％）と現実的な課題に回答が集中。データ活用に関するITツール／サービス導入に対する関心は高く、88.8％が「有効」だとし、「データの可視化（見える化）の実現」「分析スピード」などに期待を寄せている。また、AIへの関心・期待については「品質向上」「生産効率化」「ノウハウの可視化」を実現するものとして多くの回答を集めた。
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本電子ブックレットは、TechFactoryで実施した読者／会員アンケート「製造業におけるデータ分析の課題」（調査期間：2017年8月23日〜9月5日）の結果を基に制作しています。
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