製造業DXを成功させるための５ステップを解説

これまで多くの製造業が、DX（デジタルトランスフォーメーション）なしに長年の経験と信頼を武器に成長を続けてきました。

熟練工の技術や効率的なプロセスの積み重ねが企業の競争力を支えてきたのは間違いありません。だからこそ、「DXなんてなくても今までやってこれた」「そもそもDXの定義が曖昧で、何から始めればいいかわからない」と感じるのは自然なことです。

しかし現代では、製造業を取り巻く環境は厳しさを増しています。少子高齢化による人材不足や技能伝承の問題に始まり、海外競合との競争激化、顧客ニーズの多様化・細分化、さらには原材料費の高騰など、従来のやり方では乗り越えられない問題が次々と発生しているのです。

こうした問題に対応する有効な手段がDX。

そこで本記事では、DXを成功させるための具体的なステップや失敗を防ぐポイントを解説します。自社の生産性や人材不足に悩んでいる方は、ぜひ参考にしてください。

製造業DXを成功させる５ステップ

製造業がDXを成功させるには、一つ一つのステップを高度にこなすことが重要です。ここでは、可能な限りスムーズにDXが推進できるよう、5つのステップを詳細に解説します。

1. 現状分析：課題を明確にし、出発点を定める

現状分析では、現在の課題や問題点を明確化し、そこから改善の方向性を導き出します。このプロセスを省略したり、曖昧に進めたりすると、DX全体の取り組みが方向性を見失う可能性があるため、慎重かつ計画的に行うことが重要です。

現状分析では、まず現場の課題を特定することから始めます。従業員や管理者へのヒアリングを行い、日常業務の中でどのような問題に直面しているのか、具体的な意見を集めることで課題を洗い出しましょう。また、現場の作業フローや環境を観察することも有効な手段です。これにより、属人化している作業や非効率的なプロセスなど、見えにくい問題も浮かび上がります。これらの情報を整理し、課題をリスト化することで、対応の優先順位を明確にする準備が整います。

次に、データの可視化を進める段階に移ります。製造現場では、IoTセンサーや既存のシステムから設備稼働率や生産量、不良率などのデータを収集することができます。こうした数値データを活用することで、現場の状況を客観的に把握することが可能です。例えば、設備の稼働率が低い場合には、その原因を特定するために稼働停止の頻度や時間を分析します。このように具体的な数値に基づく分析を行うことで、ボトルネックや無駄な工程を特定しやすくなります。

さらに、外部環境の変化を考慮することも重要です。市場や顧客ニーズがどのように変化しているのかを分析し、それに対応するための方策を検討します。DXの背景には、顧客要求の多様化や市場競争の激化といった要因が存在します。また、同業他社の取り組みを調査することで、自社がどのように差別化を図るべきかを考えるヒントが得られます。このように、外部環境の分析を内部の現状と組み合わせて考えることで、より現実的な戦略を設計することが可能です。

次に、課題の優先順位を設定する段階に進みます。すべての課題を同時に解決するのは現実的ではないため、「アイゼンハワー・マトリクス」のように重要度と緊急度を基準に対応すべき順序を明確にしましょう。例えば、生産効率を著しく阻害している老朽化した設備の問題は、早急に解決する必要があるといえます。このように短期的に解決可能な課題と、長期的に取り組むべき課題を分類し、優先順位をつけて段階的に対応することがポイントです。

最後に、現状分析を基にした戦略を立案し、DXの出発点を定めます。この段階では、課題に応じた具体的なアプローチを選択します。例えば、データ収集が不十分であれば、IoTセンサーの導入を優先するといった施策が考えられます。また、経営層と現場の間でDX推進の方向性を共有し、一体となって取り組む体制を整えることが不可欠です。このように、現場と経営層が協力して進めることで、プロジェクト全体の一貫性が保たれます。

現状分析を成功させるためには、いくつかのポイントを押さえる必要があります。まず、現場従業員の意見を反映することで、実際の課題を正確に把握できるだけでなく、現場の協力を得ることが容易になります。また、データ分析を徹底することも重要です。定性的な情報に頼るだけでなく、数値データを活用することで、課題の本質を客観的に理解することができます。さらに、必要に応じて外部リソースを活用することも検討し、専門家やコンサルタントを導入することで、分析の精度と効率の向上を図るのもいいでしょう。

2. 戦略策定：全社的な目標と方向性の共有

戦略策定の段階では「全社的な目標と方向性の共有」を徹底することが求められます。このプロセスは単なる技術導入に留まらず、企業全体の競争力を高めるための基盤を築くものです。DXの目的を明確化し、それを全社で共有することで、各部門や従業員の具体的な取り組みを統一することが可能となります。

まず、経営ビジョンとDXの目的を一致させることが重要です。例えば、生産性の向上やサプライチェーンの最適化といった目標を掲げる際、それらが企業全体の成長戦略にどう貢献するかを明確にする必要があります。同時に、「業務効率化」「新規事業創出」「顧客価値向上」など、DXの具体的な目的を定義し、優先順位を決めることが重要です。このステップにより、DX推進の土台が整います。

次に、全社的な目標を定量的に設定することが重要です。ここでは、KPI（重要業績評価指標）を活用し、DXの進捗を客観的に測定できる仕組みを整えます。例えば、「生産リードタイムの短縮」「設備稼働率の向上」「不良率の削減」といった指標を設定することで、DXの効果を具体的に評価することが可能です。また、短期、中期、長期の段階的な目標を設定することにより、全社的な取り組みが一貫した方向性を保ちながら進行します。

さらに、部門ごとの役割と目標を明確にし、全社的な連携を強化することが求められます。例えば、調達リードタイムを短縮する目標を掲げる場合、調達部門と設計部門が連携し、業務プロセスを見直す必要があります。また、部門目標を個人目標に落とし込むことで、従業員一人ひとりがDXの具体的な役割を認識し、積極的に貢献できる環境を整えることが可能です。このような取り組みは、DXを全社員の「自分事」として位置付ける効果を持ちます。

DXの方向性を全社で共有するためには、トップダウンとボトムアップの双方のアプローチを融合することが重要です。経営層はDXの重要性を強調し、具体的なビジョンを示す一方で、現場の課題や意見を吸い上げる仕組みを構築します。例えば、定期的な説明会やワークショップを通じて双方向のコミュニケーションを促進し、経営層と現場とのギャップを埋める努力が必要です。また、社内ポータルサイトやデジタルツールを活用して情報を一元管理し、全社員が必要な情報にアクセスできる環境を整えるといいでしょう。

リソースの確保と体制の構築も重要なポイントです。DXを推進するためには、データ分析やAI技術に精通した人材が必要です。そのため、既存の従業員のスキルアップを図るとともに、外部から専門知識を持つ人材を確保することも検討する必要があります。さらに、DXを統括する専任の推進組織を設置し、経営層と現場の橋渡し役として機能させることで、戦略の実行を効果的に進めることが可能です。

このように、製造業DXを成功させるためには、全社的な目標と方向性の共有を徹底し、戦略的かつ段階的に取り組むことが不可欠です。DXの目的を明確にし、部門間の連携を強化しながら、適切なリソースを確保することで、競争力の向上や新たな価値創出に向けた道筋を確実に築くことが期待できます。

3. 技術選定：課題解決に最適なツールを選ぶ

技術選定は現場の具体的な課題に対応するツールやシステムを導入し、業務改善を実現するための重要なステップです。このプロセスでの判断はDXの成果を左右し、特に生成AIの導入は、製造業DXを加速させる大きな可能性を秘めています。

技術選定では、現状分析で洗い出した課題を達成するための技術要件を具体化します。このステップでは、必要な機能や条件を明確にし、選定する技術の方向性を定めます。例えば、設備の故障予測にはIoT技術を活用したセンサーデータ分析が有効です。一方、日常業務の効率化には、RPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）やERP（統合業務管理システム）が適しています。さらに、生成AIを導入することで、設計プロセスの自動化や生産ラインの最適化といった高度な効率化も実現可能です。現場での運用適合性や既存システムとの互換性も重要な要素であり、これらが従業員の利用しやすさに直結します。

また、複数のツールやベンダーを比較し、コスト、機能、サポート体制を評価します。例えば、IoTプラットフォームや生成AIを組み込んだ品質管理システムを選定する場合、データ収集から分析まで一貫して提供できるものが良いでしょう。導入が決まった場合は、いきなり全社的に導入するのではなく、特定の生産ラインや業務プロセスで試験導入を行うスモールスタートが推奨されます。このように、小規模プロジェクトで効果を検証し、リスクを最小化しながら本格的な展開に進むことで、現場への負担を軽減しながらDXを推進することが可能です。

生成AIの活用は、製造業DXにおいて特に注目されています。例えば、生成AIはCADデータや過去の設計データを基に新しい製品デザインを自動生成し、設計プロセスを効率化します。さらに、デジタルツイン技術と組み合わせることで、製品性能や耐久性のシミュレーションを行い、最適な設計を提案することも可能です。また、生成AIは生産プロセスの異常検知や予測保守にも活用されており、センサーデータを解析して生産ラインの異常をリアルタイムで検知することで、ダウンタイムの削減や生産性の向上を実現します。

新しい技術を導入した後には、従業員へのトレーニングとサポート体制の構築も欠かせません。生成AIを効果的に活用するためには、その仕組みや操作方法を現場の従業員が十分に理解する必要があります。また、導入後の運用効果を定期的に評価し、必要に応じて改善を行うPDCAサイクルを実施することで、技術導入の成果を継続的に向上させることができます。

4. 実行計画：現実的なスケジュールと柔軟性の確保

実行計画では、現実的なスケジュールの設定だけではなく、計画全体に柔軟性を持たせることが大切です。

最初にDXの実行計画を立てる際には、段階的なアプローチを採用し、小規模なプロジェクトから始めることが効果的です。この「スモールスタート」の手法では、まず特定の生産ラインやプロセスで新しい技術を試験導入し、その効果を検証します。例えば、IoTセンサーを用いて一部の設備の稼働状況を監視することで、予知保全を試験的に行うことが考えられます。試験導入の成功を確認した後、徐々に適用範囲を広げることでリスクを最小化しつつ、DXを進めることが可能です。

リソースの確保もスケジュール策定の重要なポイントです。必要な人材、予算、技術を適切に配分し、プロジェクトがスムーズに進行するようにします。例えば、AIやデータ分析に精通した人材を確保し、現場の従業員へのトレーニングを計画に組み込むことが重要です。また、スケジュールは現場の業務負担を考慮して無理のない範囲で設定する必要があります。これにより、計画が現実的で実行可能なものとなります。

柔軟性を確保するためには、アジャイル手法の活用が有効です。アジャイル手法では、短い期間（スプリント）でプロジェクトの進捗を確認し、計画を必要に応じて修正することができます。例えば、2～4週間ごとにプロジェクトの成果を評価し、新たな課題が発生した場合には迅速に対応策を講じることが可能です。この手法を活用することで、計画が固定的にならず、技術の進化や市場の変化に柔軟に対応できる体制を構築できます。

また、データ駆動型の意思決定を行うことも柔軟性を高めるために重要です。IoTやMES（製造実行システム）を利用してリアルタイムでデータを収集し、分析することで、現場の状況を的確に把握できます。例えば、設備の稼働率や製品不良率をリアルタイムでモニタリングすることで、問題が発生する前に適切な対応が可能です。

5. 実施と評価：成果を測定し、継続的な改善を図る

実行/評価段階においても、ステップ1で行ったように「現状分析」や「問題の洗い出し」を行いながら改善サイクルを回していきます。とはいえ全く同じことをするわけではなく、実行段階では具体的な課題を更に深掘りし、詳細な改善策を立案するために行います。

まず、DXの初期段階における現状分析では、全体的な方向性を決定するために現場の業務プロセスや生産ライン全体を把握し、大まかな課題を明らかにします。たとえば、不良品率の高さや設備の稼働率の低さ、在庫管理の非効率性などがよく見られる課題です。これらの課題を整理することで、DXの目的や優先事項を明確にします。この段階では、従業員へのヒアリングや既存のデータのレビューを通じて、課題を定量的および定性的に特定します。こうした情報をもとに、「生産性を20%向上させる」「不良品率を10%削減する」などの具体的な目標を設定し、それを測定するためのKPI（重要業績評価指標）を策定します。

一方、DXの実行段階では、初期段階で特定した課題を基に、より詳細な現状分析を行います。実行段階では、特定の工程やプロセスに焦点を当て、具体的な問題を掘り下げます。たとえば、「特定の生産ラインで発生しているボトルネック」「特定製品に関連する品質問題」「設備が頻繁に停止する時間帯」といった課題を特定します。こうした詳細な現状分析を行うことで、課題の原因を明らかにし、改善策を具体化することが可能となります。センサーデータやAIを活用することで、稼働状況や品質データをリアルタイムで分析し、効率的な運用計画を立案するための基盤が整います。

初期段階と実行段階の現状分析は、それぞれ異なる役割を果たしながらも、互いに補完的な関係にあります。初期段階では、全体的な指針を示し、DXの枠組みを構築することが重要です。しかし、具体的な課題の解決や現場レベルでの問題解消は、実行段階での詳細な分析によって初めて実現可能となります。たとえば、初期段階で「生産効率の向上」を目標に掲げた場合、実行段階では、具体的にどの工程で効率が低下しているのか、どのようなリソースが不足しているのかを分析し、それに基づいて改善策を設計します。

現状分析の精度を高めるためには、いくつかのポイントがあります。初期段階では既存データを活用して全体像を把握し、実行段階ではセンサーデータやIoT技術を駆使して詳細な情報を収集することが非常に重要です。また、経営層や部門責任者との連携を重視する初期段階に対し、実行段階では現場の従業員や管理職からのフィードバックを積極的に取り入れます。さらに、PDCA（計画・実行・評価・改善）サイクルを活用し、現状分析の結果を計画に反映し、実行と評価を繰り返すことで、継続的な改善を図ります。

製造業DXを進める上での注意点

DXは単なる技術導入ではなく、組織全体の変革を伴うものであり、その過程には多くの注意点が存在します。

技術を過信しない：全体の調和を忘れない

DXを進める際に陥りがちなのが、技術への過信です。新しい技術を導入すれば課題が解決するという誤解は避けなければなりません。技術はあくまで手段であり、既存の業務プロセスや組織文化と統合されて初めて効果を発揮します。

例えば、短期間でDXを進めようとし、1000名以上の人材を新規採用して多額の投資を行ったとします。しかし、計画が現場の実態に即しておらず、現場従業員のスキル向上やプロセス調整が追いつかないまま進行した結果、期待した効果を得られずプロジェクトは失敗に終わるでしょう。

このような失敗を避けるには、技術導入には段階的なアプローチが必要であり、パイロットプロジェクトで成果を確認した上で拡大することが重要と考えられます。

また、技術をビジネス戦略の一部として位置づけ、従業員への教育を含めたプロセス全体を再設計することで、技術と人材の融合を実現することが不可欠です。ある成功事例では、IoTとAIを組み合わせて生産ラインを効率化し、同時に従業員向けに定期的なトレーニングを実施することで、技術と人の相乗効果を生み出しました。

従業員の理解と参加を促す

DXを進める上で新しい技術やシステムを導入することは重要ですが、それ以上に重要なのが、それを実際に活用する従業員の定着化です。どんなに優れたシステムを導入しても、従業員が使いこなせなければその効果は発揮されません。

特に製造業の現場では、システムの導入に対して「使いにくい」「必要性がわからない」という声が上がることがあります。このような状況を防ぐためには、教育とサポート体制の整備が重要です。

例えば、新しいシステムを導入する際に、現場従業員向けに実践的なトレーニングやワークショップを開催することで、従業員がシステムの使い方を学び、現場で活用する自信を持てるようになります。

さらに、導入後のサポート体制も重要です。ヘルプデスクやオンラインチャットなどを用意し、システム利用中に発生する問題に迅速に対応することで、従業員の不安を解消できます。

また、社内で成功事例を共有し、利用促進キャンペーンを行うことで、モチベーションを高めることも有効です。ある企業では、システムを積極的に活用した従業員にインセンティブを与える仕組みを導入し、結果として全社的な利用率が向上しました。

組織全体の意識統一を図る：トップダウンとボトムアップの融合

DXは単なる技術プロジェクトではなく、組織全体を変革する取り組みです。そのため、経営層のリーダーシップだけでなく、現場の意見を取り入れる仕組みが重要です。経営層がDX推進の意義を十分に説明し、現場の意見を聞く場を設けることで、全社的な協力体制を築くことができます。

例えば、トップダウンだけでDXを進めようとしたある企業では、現場での反発が強まり、システムの導入が進まずプロジェクトが停滞した事例があります。

このような失敗を避けるためには、現場従業員を巻き込みながら進めるボトムアップのアプローチを取り入れることが効果的です。DXを段階的に進め、最初に小規模なパイロットプロジェクトを実施して成功事例を作り、それを基に他部門へ展開することで、抵抗を減らしスムーズな導入が可能になります。

製造業DXで実現できること４選

ここでは、製造業DXによって実現可能な主な成果を4つに絞り、それぞれの具体例とメリットを詳しく解説します。

情報の見える化

DXで実現できることの一つ目は、工場内の状況を可視化する「情報の見える化」です。

センサーで工場内の状況を感知し、そのデータをスマホやタブレットでリアルタイムに確認できる仕組みがこれに該当します。このシステムにより、製造現場の作業員や品質管理部門、設備保全部門、さらには経営層が、それぞれ必要なデータを即座に把握できるのです。

例えば、設備の稼働率や製品の不良率をリアルタイムで視覚化できるようになると、品質管理部門は不良箇所を特定し、早急な対応につなげることができます。

また、設備保全部門では稼働データを活用して計画的なメンテナンスを実施し、故障の予防が可能です。一方で、経営層は生産ライン全体の状況をリアルタイムに俯瞰し、迅速かつ的確な意思決定を下せるようになります。

紙ベースの記録や個人の経験に頼る従来の方法では実現が難しかったこれらの仕組みは、DXによって初めて可能になります。見える化は、製造業DXの基盤として、データ駆動型の生産改善を進めるための重要な第一歩なのです。

精密な予測

アパレル業界のトレンド、IT業界の製品リリース、ゲーム業界のユーザー動向など、需要予測や市場予測は利益を増やすために欠かせない要素です。予測を活用することで、在庫の適正化や欠品の防止が可能になり、効率的な運営が実現します。具体的には、在庫保管コストが年間100万円の場合、20%削減すれば20万円の節約が見込めます。また、欠品を防ぐことで、販売機会を逃さず売上を拡大することが可能です。

DXは、こうした予測をより正確にする手段を提供します。その中心となるのがAIです。AIは過去の生産データやセンサー情報を解析し、異常の兆候やトラブルの原因を特定します。熟練の職人が稼働音や振動から異常を察知するような直感を、AIがデータに基づいて再現するのです。さらに、AIは生産計画の履歴や季節変動を分析し、原材料の需要を正確に予測します。これにより、余剰在庫や不足を未然に防ぐことが可能です。

また、製造装置の温度や振動データをリアルタイムで監視し、モーターやベアリングの摩耗を事前に検知して、最適なメンテナンス時期を提案します。

標準化の解消

「標準化」とは、簡単に言えば、誰もが同じやり方で作業を進められるようにすることです。これが実現すれば、作業の成果が安定し、熟練者が不在でも生産が滞らない体制が整います。

一方で、標準化が欠けていると、生産現場にさまざまな問題が発生します。その一例が、各部門が独自の方法で在庫を管理しているケースです。このような状況では、部品の過剰在庫や不足が発生し、コストの増大や生産ラインの停止、さらには納期遅延を招く可能性があります。また、作業手順が統一されていない場合、担当者のスキルに依存することで、不測の事態が起こりやすくなります。

こうしたリスクを防ぐには、DXの導入が鍵です。DXの導入によって、作業手順や工程のデジタル化が進み、データを一元管理することで、熟練者のノウハウを組織全体で共有できるようになります。例えば、製造装置の操作手順や修理方法をデジタルマニュアルとして保存し、それをリアルタイムで共有できる仕組みを構築することで、新人作業員でも迅速に対応可能です。

DXは、標準化を通じて効率化を図るだけでなく、突発的な需要変動や部品供給の遅延といったリスクにも柔軟に対応できる基盤を提供します。このように、DXによる標準化の推進は、生産現場をより強固で安定したものにする重要な役割を果たします。

設計と試作のプロセス効率化

製造業におけるDXは、試作や設計プロセスを根本から変革し、製品開発のスピードと精度を同時に高める力を持っています。その具体例として、EV（電気自動車）の設計を取り上げてみましょう。

EVの普及が加速している背景には、設計や試作の効率化が大きく関係しています。EVは内燃エンジン車に比べて構造がシンプルです。そのため、動作シミュレーションが容易で、試作段階の負担が軽減されやすいのです。この特性にDXの技術が加わることで、設計や試作のプロセスがさらに効率化されています。

従来の自動車開発では、試作品を何度も製造して検証する必要があり、多くの時間とコストを要します。しかし、DXの導入により、3Dモデリングやシミュレーション技術を活用し、仮想空間で設計や性能を検証できるようになりました。その結果、物理的な試作の回数が削減され、開発期間が短縮され、設計精度も向上したのです。

例えば、空力性能や耐久性を仮想空間で迅速に検証することで、試作段階のボトルネックを効率的に排除できます。また、蓄積されたデータを活用して、次の製品開発に役立つ知見を得ることも可能です。

DXによる効率化は、コスト削減だけでなく、試作スピードの向上や市場投入までの時間短縮にも貢献します。この効率化は、新興企業の市場参入を後押しするだけでなく、大手企業にとっても成長の鍵となるでしょう。

製造業におけるDXの成功事例 ３選

製造業DXの成功事例を通じて、デジタル技術がどのように実践され、具体的な成果を生み出しているのかを紹介します。

実例を知ることで、DXがもたらす可能性をより具体的にイメージしていただけるはずです。その後、DXを効果的に進めるためのステップを解説し、実現に向けたアプローチを詳しくご案内します。

ブリヂストン

ブリヂストンはタイヤ業界を代表する企業の一つです。

一見無関係に思える「タイヤ」と「DX」ですが、タイヤは車両や環境データを収集する重要な情報源です。このデータを活用することで、課題解決を実現しています。

例えば鉱山業界では、過酷な環境で稼働する超大型車両のタイヤ管理が大きな課題となっていました。これらのタイヤは、1本数百万円以上する高価なものであり、摩耗や熱による故障が発生すれば、車両の運行停止が鉱山全体のオペレーションに影響を及ぼします。従来の方法ではタイヤの摩耗状況や耐久性を正確に把握することが難しく、事前の予測が不十分なため、適切なメンテナンスができないことが問題でした。

この課題を解決するために、ブリヂストンは「Bridgestone iTrack」を導入しました。このシステムでは、タイヤの温度、空気圧、車両の位置情報、走行速度といったデータを基に独自のアルゴリズムで耐久性を予測します。

これにより、熱による故障リスクを事前に検知し、最適なメンテナンスタイミングを提案することで、タイヤの故障を未然に防ぎ、車両運用を効率化したのです。また、これらのデータは運行ルートの見直しにも活用され、鉱山全体のオペレーションの改善にもつながっています。

その結果、タイヤ関連のコスト削減に大きく貢献しました。さらに、タイヤ寿命を延ばすことで使用本数を減らし、資源の無駄を最小化するなど、サステナビリティの向上にも寄与しています。この事例は、ブリヂストンがDXを通じて単なるタイヤメーカーとしての役割を超え、顧客の課題解決に深く関与し、新たな価値を提供した成功例です。

参考資料｜デジタルトランスフォーメーションを推進する企業として「DX銘柄2024」に5年連続で選定 チリ鉱山のタイヤ耐久予測による新ソリューションサービスが評価

ASICS

アシックスは、スポーツ用品の提供だけにとどまらず、お客様との関係をより深めるための取り組みに力を入れています。これまで、アシックスは小売店を通じた販売が中心で顧客との接点が限られており、ナイキやアディダスが進めるECやフィットネスアプリを活用した顧客接点の強化に遅れを取っているとされていました。

こうした課題を解決するため、アシックスはDX戦略を推進し、その中核となる「OneASICS」という会員プログラムを展開しました。この取り組みは、デジタル技術を活用して顧客接点を広げ、ブランド価値を高めたDXの一例と言えます。

「OneASICS」では、ランナー向けアプリ「ASICS Runkeeper」やレース登録サイト「Race Roster」を統合し、トレーニング履歴や購入履歴を一元管理する仕組みを構築しました。

また、ECサイト「ASICS.com」との連携により、オンラインとオフラインをつなぐ顧客体験を強化しました。これにより、2015年には17％だった直接販売（DTC）の売上比率が、2021年には33％まで拡大する成果を上げています。

「OneASICS」の会員数は、2019年時点で500万人以上から2021年には540万人、2022年には730万人、2023年には945万人と年々拡大しています。この会員数増加に伴い、ECの売上も2019年比で2021年には2.3倍、2022年には3.1倍、2023年には3.8倍と成長を遂げました。

顧客とのつながりを強化した「OneASICS」が、EC成長に大きく貢献していることは明らかです。

このようにアシックスは顧客一人ひとりにパーソナライズされたサービスを届けるブランドへと進化しています。アシックスの事例は、DXが企業の課題解決や成長にどのように寄与するかを示す好例と言えるでしょう。

参考資料｜デジタル トランスフォーメーション 銘柄 ─

LIXIL

LIXILは、住まいに関する製品とサービスを提供するグローバル企業です。

しかし、コロナ禍では対面での接客が困難になり、ショールームでのサービス提供が制限されました。また、顧客が遠方のショールームを訪れる負担や、自宅の設備情報を正確に共有する難しさといった課題も顕在化していました。

これに加え、値引競争が激化する中で、販売の付加価値を高め、顧客満足度を向上させる新たな方法が求められていたのです。

この課題を解決するため、LIXILは2020年に「LIXILオンラインショールーム」を立ち上げました。このサービスでは、Web会議システムを活用し、顧客と販売スタッフである「コーディネーター」をつなぎ、商品の相談や見積もりをオンラインで対応できる仕組みを整えています。

また、耳が不自由な方や日本語が母国語でない方にも対応できるAI音声認識技術を導入。さらに、「かんたんプラン選び」では、AIを活用し顧客の希望に基づく見積もりプランを3D画像で迅速に提案し、利便性を向上させました。

この取り組みは単なる販売プロセスのデジタル化にとどまらず、物売りからサービスを中心とした新たなビジネスモデルへのシフトを目指したものです。

これらの取り組みの結果、オンライン接客は顧客の時間と移動の負担を軽減し、顧客満足度の向上につながりました。また、オンライン接客の普及により、従業員が自宅での業務を行える機会が増え、特に子育て中のスタッフにとって働きやすい環境を提供する支援にも寄与しています。

成約率や成約スピードの向上、コスト削減、販売サイクルの短縮といった業務改善も実現し、値引競争から付加価値で勝負する新しい競争環境へとゲームチェンジを図っているのです。

参考資料｜デジタル トランスフォーメーション 銘柄 ─

まとめ：日本の製造業がDXで進化する、競争力強化への道筋 

DXの戦略的活用により、日本の製造業は新たなステージへ進化する可能性を秘めています。現場のデータを活用した情報の見える化や、業務プロセスの効率化によって、生産計画の精度向上とコスト削減を同時に実現できます。

また、データ駆動型の意思決定を基に、柔軟な生産体制や高度な品質管理を構築し、グローバル競争力をさらに強化することが可能です。 一方で、DXを成功させるには、綿密な準備と実行が欠かせません。

経営層が主導する明確なビジョン設定、段階的な導入計画、現場従業員を巻き込んだ組織全体での推進体制が必要です。また、データ共有やセキュリティの確保、導入後の運用支援など、取り組むべき課題は多岐にわたります。

 弊社は製造業に特化したAI導入支援と継続的なサポートを提供しています。

DX推進による競争力強化をご検討の際は、まずは無料相談でお気軽にご相談ください。豊富な導入実績を基に、御社に最適なソリューションをご提案します。