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「製造業のIT化って、自社専用の特殊なシステムが必要なんでしょ?」と言われがちだが、そんなことはまったくないと著者は断言する【ブックレビュー】
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  • 2018.10.29
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「製造業のIT化って、自社専用の特殊なシステムが必要なんでしょ?」と言われがちだが、そんなことはまったくないと著者は断言する【ブックレビュー】

神保慶政

映画監督

1986年生まれ。東京都出身。上智大学卒業後、秘境専門旅行会社に就職し、 主にチベット文化圏や南アジアを担当。 海外と日本を往復する生活を送った後、映画製作を学び、2013年からフリーランスの映画監督として活動を開始。大阪市からの助成をもとに監督した初長編「僕はもうすぐ十一歳になる。」は2014年に劇場公開され、国内主要都市や海外の映画祭でも好評を得る。また、この映画がきっかけで2014年度第55回日本映画監督協会新人賞にノミネートされる。2016年、第一子の誕生を機に福岡に転居。アジアに活動の幅を広げ、2017年に韓国・釜山でオール韓国語、韓国人スタッフ・キャストで短編『憧れ』を監督。 現在、福岡と出身地の東京二カ所を拠点に、台湾・香港、イラン・シンガポールとの合作長編を準備中。

http://y-jimbo.com/index.html

「暗黙の了解」文化は、底なし沼への手招き

羽田雅一『ものづくりデジタライゼーション』(幻冬舎)は、東洋ビジネスエンジニアリングという会社で30年にわたり600社以上の製造業にITソリューションを提供してきた著者が、導入時のキーポイントと製造業の世界的な流れをわかりやすく解説した一冊だ。

「ものづくり大国日本」という言葉があるが、そのように胸を張って言うことができる時代はもう終わりを迎えている。

グローバル化の進行とともに、製造業を取り巻く環境は年々厳しさを増しています。しかし、日本のものづくりは、かつての強みにこだわり続けているために、あるいはそうした強みに安住しているために、環境の変化に対応できなくなっているのではないでしょうか。(P16-17)

日本の「強み」とはいったい何だったのか。著者は4つの項目に分けて説明していく。

1.ものづくりや自社の技術・品質への徹底したこだわり
2.終身雇用制を背景にした長期間雇用
3.現場力
4.単一民族性を背景とした暗黙知(経験や勘に基づいた知識)

大量生産と受注生産を同時に実現するマスカスタマイゼーション。IoT(Internet of Things:モノのインターネット)を利用して製品自体が自律化機能を持つスマートプロダクト。これらの実現には柔軟な理解力と広範な知識が必要とされるが、日本では上記の「強み」が逆にネックとなってなかなか改革が進まず、さらにその前段階であるIT人材が不足しているという。

特に「暗黙知」の部分は、製造業だけでなく日本社会に深く根ざした課題点だ。先日筆者はある飲食店で、ベトナム人スタッフが「日本式」(注文に伴う多数の確認事項、まわりくどい言い回し)の接客ができないことが原因で大行列ができている様子を見かけた(そして残念ながら、ベトナムなどからせっかく日本に来てもらっている技能実習生の自殺事件が急増している)。「日本で働くなら日本式に」という暗黙の了解について検討しなければいけない時期がすでに来ているのだ。

IT技術最大の恩恵は利便性だけでなく、企業の「現在地」を教えてくれること

日本では販売管理・生産管理・物流管理などのサプライチェーン分野では、「攻めのIT投資」が進んでいないという。その原因の一つを、著者は次のように説明している。

パッケージベンダーの提唱する「パッケージに業務をあわせることによる業務改革」すなわち「ベストプラクティス型」のアプローチが、サプライチェーンを工夫・カイゼンすることにより差別化を図ってきた日本の製造業には、どうしても違和感があり、受け入れられなかったことです。(P58-59)

日本の製造業はサプライチェーン分野の改善を怠ってきたということではなく、むしろ今まではパッケージシステムの機能の方が、現場の高度な要求に追いつけていなかった。しかし、次第に機能が充実し、クラウド技術の発展もあって今では比較的安価で使いやすいパッケージシステムの導入が可能になった。

もちろん、パッケージシステムを導入したことで自社の「強み」がかき消され「ベストプラクティス」が「アベレージプラクティス」になってはいけない。得てして属人性が高い高度な技術をシステム化してより生産性を高め、次なる次元に「強み」を羽ばたかせることが真の目的だと著者は主張する。

本書には東洋エンジニアリングがITソリューションを導入した企業のインタビューも掲載されている。工業用機械刃物専業メーカー最大手の兼房は、素材加工設備に最新の高速機械が使われており、現場作業員は設備がフル稼働していると皆考えていた。同社の問題はその最新機械の稼働率が高すぎることで、後の行程に滞りがでていると考えていたが、実際の稼働率は想像以上に低かったということがシステム導入にあたって明らかになった。

現場の認識とのあまりの違いに驚き、原因を探ったところ、一人の作業員が複数の設備を担当していたために、せっかく単体の設備を高スピード化したにも関わらず、十分な対応ができていなかったことが判明しました。具体的には、加工前後の準備や段取替えに多くの手間をとられていたため、設備自体の稼働率が低下していたのです。 (P107)

実際、システムを導入する際に企業側へのヒアリングの際に「ウチは特殊だから」とよく言われるものの、実際に特殊な専用システム開発の必要性を感じたことは一度もないと著者は断言する。優れたシステムの導入メリットはさまざまあるが、まずもって「現場で何が起こっているかを可視化する」という行為、まだまだ製造会社側に浸透していないのだ。

製品の「ライフサイクル」とともに生きる

生産性の話題となると、どの分野でも関わってくるのがAIの議論だ。製造業においても、熟練工の「勘」をどのようにデジタルや数値に置き換えていくかという点の議論がなされているという。

「AIにデータを入れると100%の答えが出てくる」=「熟練工は不要になる」のではなく、IoTを活用してデータの収集を行い、AIの結果と熟練工の作業を分析し、すり合わせを行いながら足りない部分はさらに人が補っていく。AIを活用した現場はこのような作業イメージになるのではないかと考えています。 (P141)

前述したパッケージシステムでも、AIの導入でも、目的はさらなる地平に向かって技術を高めていくことにある。囲碁や将棋のように「AIか人間か」という「白か黒か」のセンセーショナルさではなく、現在地を明らかにした上で「次にどこへ向かいたいのか」という答えのない自問自答に時間を割くことを、最新システムや人工知能は可能にしてくれるのだ。

また、熟練工のような細かな勘が必要な分野にVR映像の導入が検討されていて、主に下記のような目的で実用が始められているという。

1.工場・建設現場などの危険個所での点検作業
2.航空機・鉄道など安全性が非常に重要視される現場での確認作業
3.医療・災害救助など再現が困難な場合での判断支援

このようなIT投資は「フロントローディング」と呼ばれるように、設計の前半(フロント)段階にリソースを集中させて完成度を高め、後工程の負荷を軽減することだが、もちろん設計のことだけ考えていればいいわけではなく、製造・販売までの全体のサイクルが踏まえられているべきだ。

著者はひとつの理想として、中小企業たちがデジタル武装して結託し、1つの工場のように機能することで、「もの」をつくるだけでなくもっとその中に「こと」が含まれるように変わっていく未来を思い描いている。ひとつの商品を独立した「もの」として考える「売り切り型」だけでなく、商品が消費者の手元に届いた後にも消費者と製造者の糸が途切れない「サービス型」というようなビジネスモデルだ。

これまでの売り切り型製品ではわからなかった、顧客の使用状況や顧客が使用を始めた後の製品の状態を把握することにより、これらの貴重な情報を新製品にフィードバックすることが可能になります。今までより広い意味のProduct Life Cycle Management(プロダクト ライフサイクル マネージメント)が実現するわけです。(P176-177)

一方で「サービス型」には、顧客が製品を気に入らなかった場合、途中で使用をやめてしまうリスクがある。しかし、それをあくまで長期的目標達成のプロセスのひとつとして認識すると、顧客が気軽に製品を購入でき、今までにない顧客ニーズの掘り起こしが見込めるサイクルになるということだ。

商品がただ購入・消費されていくのではなく、それを通して顧客とつながり世の中に良いサイクルを生み出していく。本書は製造業に従事するだけでなく、「商品」「サービス」は何かと模索する人にとって必読の一冊だ。


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