近年の製造業では、多くの企業がIoTやAIといったデジタル技術を活用しながらスマートファクトリー化を推進しており、その流れは大企業だけではなく中小企業にも広がりつつある状況です。今回は、スマートファクトリーの定義やメリット、中小製造業の課題を解決するスマートファクトリー活用事例をご紹介します。
スマートファクトリーとは?製造業におけるIoT・AI活用のメリットや事例を紹介
2023年 2月 3日公開
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目次
スマートファクトリーとは
スマートファクトリーとは、デジタルデータを活用することで製造プロセスの改善や品質・生産性の向上を継続的かつ発展的に実現する工場です。具体的には、工場内で働く作業者や設備、機器、管理システムなどをインターネットに接続し、あらゆるデータを収集・分析することで、生産効率を向上させます。
2011年にドイツ政府が掲げた「インダストリー4.0(第4次産業革命)」構想が、スマートファクトリーの起源といわれています。製造プロセスの円滑化や既存のバリューチェーンの変革、新たなビジネスモデルの構築などを目的とした国家プロジェクトであり、実際にドイツ企業はいち早く成果を上げて国際的な競争力を高めています。
「インダストリー4.0」は世界中に大きな影響を与えることとなり、日本でも2017年に「コネクテッドインダストリーズ」という概念が提唱されました。現在では、日本においてもスマートファクトリー化が積極的に進められており、製造業がこれからも成長し続けるためのカギとなっています。
スマートファクトリーの目的とメリット
スマートファクトリー化を進めることで、製造業はさまざまなメリットを得ることができます。ここでは、スマートファクトリーの目的とメリットを紹介します。
生産性の向上
スマートファクトリーでは、工場内のあらゆる設備や機器、管理システムからデータを収集・分析することで、設備の稼働状況や故障などをリアルタイムに確認できます。稼働率が悪化している要因をすぐに把握し、適切な対策を講じることができますので、生産性が向上します。
例えば、昨今ではIoTやAIを活用した予知保全などが実現されています。センサーによって設備が故障する予兆を捉え、故障する前の適切なタイミングで点検やメンテナンスを行うことで、工場での生産がストップする事態を未然に防ぐことができます。
品質の向上
スマートファクトリーでは、IoTやAI、ロボットといった技術を活用して品質の向上を実現できます。例えば、外観検査を画像認識AIで自動化すれば、見逃しや見落としといったヒューマンエラーがなくなり、安定した精度で検査を行えます。また、産業用ロボットを導入して作業を自動化すれば、作業者によるバラつきやミスを削減でき、製品品質の安定化を図ることも可能です。
ほかにも、工場内のあらゆるデータを収集・分析していれば、不良の発生を素早く察知し、問題を素早く解消することもできます。トレーサビリティも確保しやすくなるため、市場からの厳しい品質要求に応えられるようになるでしょう。
利益率の改善
工場は常に製造コストの削減に取り組み、利益を生み出していかなくてはなりません。しかし、従来行われている改善活動だけでは限界があることから、スマートファクトリーが注目されています。
スマートファクトリーでは、工場内の作業者や設備の稼働状況が最適化されて効率的に製造できるようになります。また、工場内のどこで、どれだけのエネルギーが消費されているかを把握して適切に管理することで、大幅な省エネ化も実現可能です。このような取り組みによって製造コストが削減され、利益率の改善につながると考えられています。
技能継承
少子高齢化などの影響もあり、製造業では技能継承が大きな課題となっています。何も手を打たないままだと技術者の退職や転職によって技能が失われてしまい、製造業の競争力を低下させる事態になりかねません。
スマートファクトリーでは、センサーが技術者の動きや細かな変化を読み取り、データとして収集・分析することで技能の「見える化」が実現します。それらをほかの技術者の教育に活用したり、設備での自動化に取り組んだりすることで、技能継承の課題を解消できます。
サプライチェーンの最適化
スマートファクトリー化のメリットは、工場内でのモノづくりに関する内容だけではありません。工場内で得られるさまざまなデータを活用すれば、サプライチェーン全体の最適化も実現できます。
例えば、ほかの工場や取引先と稼働状況を共有することで、稼働率を考慮した最適な生産計画を立案できます。また、過去の設計データや製造実績データを設計部門と製造部門の間で共有することで、新規製品の立ち上げにかかるリードタイムを大幅に短縮することも可能です。このように、スマートファクトリーは工場だけの取り組みではなく、企業全体で取り組むべきものといえるでしょう。
スマートファクトリーに必要な技術・ソリューション
スマートファクトリーを実現するためには、さまざまなデジタル技術やソリューションを活用する必要があります。どのようなものが必要になるのか、見ていきましょう。
IoT
IoTは「Internet of Things」の略で「モノのインターネット」と呼ばれる技術です。昨今では、さまざまなものがセンサーと通信機能を持ちます。センサーで取得したデータのやりとりを、インターネットを通じて行うことで分析や制御に役立てられています。
スマートファクトリーを実現するためには、工場内のあらゆるデータを収集しなければなりません。IoTは、そのために欠かせない技術であり、スマートファクトリーの根幹を担っているといえます。
AI
AIは「Artificial Intelligence」の略で「人工知能」と呼ばれる技術です。ディープラーニングなどの学習手法を使ってソフトウェアが人間のように自ら学習し、高度な分析や予測を行えます。
スマートファクトリーにおけるAIは、主にIoTによって収集したデータを分析する役割を担います。ビッグデータと呼ばれる膨大なデータを人の手で分析するのは極めて困難ですが、AIであれば実現可能です。製造業ではほかにも、設備やロボットの制御、外観検査といった用途でAIが活用されています。
データ基盤
スマートファクトリーでは工場内のあらゆるデータを収集・分析することになります。そのためには、膨大なデータを蓄積しておくためのデータ基盤の存在が不可欠です。
近年では、データ基盤としてクラウド環境を選択するケースが増えています。クラウドはインターネットを通じてさまざまなサービスを利用する技術であり、上述したIoTやAIとの親和性も高いためです。また、初期コストを抑えて導入できる、サーバーの運用・管理の手間を軽減できる、といったメリットもあります。
ロボット
スマートファクトリーの実現には、ロボットによる自動化も欠かせません。人手不足が深刻化している一方で、工場には人がやる必要のない作業が数多く残っています。そういった作業をロボットで自動化することで、少ない人数でも効率よく製造できるようになるでしょう。
また、ロボットによる自動化は人手不足の解消に役立つだけではありません。データをもとに学習したAIがロボットを制御すれば、生産効率や品質の向上も期待できます。
ネットワーク
膨大なデータが工場内を飛び交うスマートファクトリーでは、高速かつ安定したネットワーク環境の構築も重要な要素の一つです。そんな中で、2020年に商用サービスが開始された「5G(第5世代移動通信システム)」がスマートファクトリーの実現に役立つと考えられています。
5Gの特長は「高速・大容量」「高信頼・低遅延」「多数同時接続」であり、リアルタイムな分析や多数の機器の同時制御などを実現できる技術です。昨今では、企業が独自に5Gネットワークを構築する「ローカル5G」が注目されています。
スマートファクトリー化するためのソリューション
大塚商会では、製造業のスマートファクトリー化に役立つソリューションを数多くご提供しています。ここでは、六つのソリューションの特長を簡単にご紹介します。
実績収集システム「実績班長」
「実績班長」は、製造現場の情報をリアルタイムに収集するIoT実績収集システムです。製造現場を「見える化」し、生産管理などの基幹業務システムと連携することによって、データに基づいた最適な経営の実現をサポートします。
「実績班長」では、人手による作業などの実績をタブレットを活用して現場でリアルタイムに登録・収集できます。また、生産設備の稼働状況や実績は、各種センサーやPLCを通じてデータ収集することが可能です。電圧や温度といった情報もセンサーを通じて収集できるため、設備保全にも活用できます。
製造業向けIoT見える化システム「ファクトリーNYC」
「ファクトリーNYC(ナイス)」は、無線通信モジュール/ゲートウェイやセンサー、タブレット端末を活用し、製造現場の稼働状況や進捗(しんちょく)状況、設備の予防保全などを一括管理できるIoTシステムです。収集したデータをグラフで「見える化」して分析することで、改善点の早期発見と管理作業の削減を実現します。
「ファクトリーNYC」では、設備の機種・年式を問わずにセンサーを後付けし、設備からデータを収集できます。古い設備であっても低コストかつ簡単にIoT化できるため、既存の設備を有効活用しながらスマートファクトリー化を進められます。
dotData AI分析サービス
「dotData AI分析サービス」は、最先端のAIによる予測・分析を行えるだけでなく、分析結果をもとに中小企業診断士からのアドバイスも受けられる総合的なサービスです。品質予測による歩留まり改善や設備の故障予測、需要予測といったさまざまな用途で活用できます。
このサービスで使用している「dotData」は、AI活用で最も難しい、データサイエンスのプロセスの大半を自動化したソフトウェアです。従来は数カ月かかっていた分析をたった数日で完了できるため、製造現場の改善に素早く着手することができます。
AI画像判定検証パッケージ「MMEye Box」
「MMEye Box」は、さまざまな分野の外観検査を高度に自動化するAI画像判定サービスです。ディープラーニングと独自の前処理技術を用いることで、食品のように形が画一的ではない対象物であっても人並みの精度で検査できます。
AI画像判定は全てのものに対して高い精度が実現できるわけではないため、本稼働前の事前検証が極めて重要です。「MMEye Box」はオンプレミスで提供しているサービスであり、自社内で好きなだけ検証が行えるため、安心して外観検査の自動化に取り組んでいただけます。
たよれーる AIチャットボットサービス
「たよれーる AIチャットボットサービス」は、自然言語処理に優れる最新のAIを採用したチャットボットを提供するサービスです。管理画面の流れに沿って進めるだけの簡単操作で、チャットボットを作成できます。
製造業においては、社内外からの問い合わせ対応の自動化や、自社内でのナレッジ蓄積・共有にチャットボットが活用されています。自社の作業標準や過去の実績、熟練の技術者のノウハウなどをチャットボットに蓄積しておき、各担当者がいつでも知りたい情報にアクセスできるようにすることで、技能継承の課題解消に役立てられます。
生産管理システム「生産革新ファミリー」
「生産革新ファミリー」は、お客様の要望を製品開発に生かした大塚商会のオリジナル生産管理システムです。業種・業界に特化した六つのパッケージシステムで構成されており、組立業・加工業・配合業などに対応しています。
「生産革新ファミリー」では、受発注・在庫・品質・原価といったさまざまな生産管理の悩みを解決します。また、販売管理システムの「SMILE」と連携した、製販一体型のオールインワンパッケージでもあるため、製造業の幅広い業務を横断的にデジタル化することが可能です。
スマートファクトリー化の取り組み事例
大塚商会は、上述したさまざまなソリューションによって中小製造業のスマートファクトリー化を支援しています。実際にスマートファクトリー化に取り組んでいるお客様の事例をご紹介します。
ニホンハンダ株式会社
ニホンハンダ株式会社は、ハンダペーストや成形ハンダを製造・販売している企業です。製造現場の実績情報を正確かつリアルタイムに収集できる仕組みづくりに取り組み、生産実績のリアルタイム反映と実績収集データの活用を実現しています。
従来は、作業終了後に生産日報を紙ベースで作成し、それをもとに各現場担当者が実績情報をシステムに手入力していました。しかし、忙しいと残業時間が増えてしまったり、翌日に入力作業を行ったりすることがあり、リアルタイムに正確なデータを収集できないという課題を抱えていました。
そこで導入したのが、IoT実績収集システム「実績班長」です。生産管理システムとして既に導入済みだった「生産革新 Ryu-jin」と「実績班長」を連携させ、詳細な実績情報をタブレットでリアルタイムに入力できる仕組みを構築しました。その結果、入力したデータにタイムラグが生じる心配がなくなり、残業時間の削減やデータ精度の向上につながりました。
また、これまで正確に把握できていなかった設備の稼働状況や故障時間などの細かい情報を数値として「見える化」することにも成功しています。その情報を基に設備の予防保全を計画的に行うことで、故障による損失や製品品質の低下を未然に防げるようになりました。
株式会社日本自動調節器製作所
株式会社日本自動調節機製作所は、工業用バルブを製造・販売している企業です。業務の効率向上・自動化・「見える化」を目的に生産管理システムの刷新を行い、データを基にした意思決定が行える経営基盤の構築に成功しました。
従来は、受注から設計・生産に至る、社内のさまざまな指示が紙ベースで伝達されていました。二重入力や二重チェック、紙での集計作業など、紙ベースでの運用に起因する非効率的な業務が多いだけでなく、生産改善のためのデータ活用が行えない状況にあったといいます。
そこで業務改革のために導入したのが、生産管理システムの「生産革新 Raijin」です。導入にあたってプロジェクトチームを発足し、各部署の課題や要望を細かくヒアリングしながら、システムの標準機能に自社の業務フローをできる限り合わせる形で根本的な業務改革を図りました。
同社は生産管理システムの導入によって、従来の紙ベースの業務が約40%もなくなり、全体で5人分の業務量削減を実現しました。また、利益率や納期順守率、不良率といったあらゆるデータを「見える化」したことで社内にデータの重要性が浸透し、データに基づいた業務改善を行える環境が構築できたといいます。
スマートファクトリー化の進め方
製造業のスマートファクトリー化は、簡単に実現できるものではありません。正しい進め方を理解したうえで、課題を乗り越えながら着実に取り組んでいく必要があります。ここでは、スマートファクトリー化の進め方を三つのステップに分けて解説します。

【Step1】スマートファクトリーの目的を定める
スマートファクトリー化を進める際は、常に全体最適を意識しなければなりません。各部門が連携せずにおのおので取り組みを進めていますと、ある部門の取り組みがほかの部門の足を引っ張ってしまう可能性があります。
スマートファクトリー化を進める場合は、初期段階から各部門の中心メンバーが集まってプロジェクトチームを発足し、自社が目指すべき姿を共有することから始めましょう。自社の課題や戦略を踏まえつつ、スマートファクトリー化の目的を明確にしておけば、各部門が連携しながら取り組みを進めていけます。
【Step2】スモールスタートで段階的に導入を進める
スマートファクトリー化の初期段階では、特に優先度の高い課題や効果を得やすい部分を絞り込み、スモールスタートでデジタル技術の導入を進めるようにしましょう。全体最適を念頭に置きつつ、ステップを踏んで進めていくことで、失敗するリスクを低減できます。
例えば、収集するデータや分析する内容を絞ってAIを導入する、既存設備を入れ替えるのではなく後付けのセンサーでIoT化する、といった取り組みが効果的です。また、システム導入にあたっては、なるべく標準機能をそのまま使ってカスタマイズを最小限にすれば、導入コストを抑えられます。
【Step3】導入効果を測定しながら見直し・改善を図る
スマートファクトリー化では、PDCAを回して改善を繰り返すことが重要です。デジタル技術の導入効果を定量的に測定し、期待した効果が得られているかを評価したうえで、改善を図っていきましょう。スマートファクトリーの実現には長い時間がかかりますが、小さな改善を繰り返していけば着実に近づいていきます。
また、導入効果の測定は従業員のモチベーション向上にもつながります。小さな導入効果であっても早い段階から共有することで、従業員がスマートファクトリー化に取り組むモチベーションを維持できるのです。
まとめ
今回は、製造業にとってのキーワードである「スマートファクトリー」についてご紹介しました。スマートファクトリー化は企業全体に関わる取り組みであり、簡単に実現できるものではありません。しかし、製造業にとって大きなメリットがあることは間違いなく、業界全体でさらにスマートファクトリー化が進んでいくことでしょう。本記事を参考にしつつ、少しずつでも自社のスマートファクトリー化に取り組んでみてはいかがでしょうか。
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