現役のサラリーマン生活を卒業してから9年を経過した。後を託した後輩も定年退職となったので、後輩の退職祝いを兼ねて昔の仲間が集まり、昔話に花が咲いた。私が就社した会社は某大手印刷会社であり、配属先は工場の生産管理部であった。

 （１）1970年代
45年前の工場の生産管理（1970年代）と言えば、一つの課に一つの大きな卓上計算機が机の大きな面積を占めている状態で、各人はソロバン・鉛筆・消しゴムで計算・仕事をしていた。

1970年代の米国の先導的な企業では、生産管理方式としてMRP（資材所要量計画）を採用し、ある期間に必要な生産量や在庫・材料がいくらになるのか、といった計画全体の管理から各生産工程を管理していた。その特徴は、部品単位での管理を行う点で、MRPの実行においてはコンピュータの活用が前提とされ、多数にわたる部品の調達生産計画を円滑にするために開発された。しかし、当時私が在籍していた会社の環境は「どこの世界の話」といった状況であった。

 日本では1970年代になって、生産や在庫のムダを省いた効率的な生産体制を、大野耐一氏を中心として作り上げ、「トヨタ生産方式」として高度な完成を見た。そのポイントは、後工程から前工程に対し、運搬・生産の要求を行う「後工程引き取り型」の方式で、上述のMRPのような「計画先導型」の生産管理方式とは大きく異なっていた。当時、「さすがトヨタだ」ともてはやされ、生産管理を良く理解できていない上司（工場長）から、外部セミナーへの参加や内部の勉強会を強要された。

 （２）1990年代
1990年代になると、コンピュータの高度化や市場ニーズの多様化等、様々な要因により生産管理方式も多様化していった。特に有名なのは、パソコンメーカーのデルが始めた発注を受けてから生産を開始するBTO（Build to Order）であり、カンバン方式が企業間取引まで拡張されたSCM（Supply Chain Management）の概念、MRPの考え方が製造現場の人的設備的資源まで拡張されたMRP２（Manufacturing　Resource　Planning）、さらには企業全体を管理対象とするERP（Enterprise Resource Management）パッケージの登場など、進化を続けてきた。この時期の最大出来事は、パソコンが普及し、一人1台が当たり前になってきた。

 （３）大企業の生産管理システム
日本の多くの大企業が、MRPやMRP２をベースにしたERP生産管理システム導入にチャレンジしてきたが、大幅なカスタマイズなしに、本格的に導入できた企業は多くない。なぜ、日本企業には難しいことが、米国企業には対応できるのか。その根底には両者の生産管理に関する取り組む姿勢に違いがあると言われている。ERPパッケージの導入においては「できるだけパッケージの機能に合わせてカスタマイズしないようにすることが大事だ」と言われているが、日本企業ではこの原理原則が忘れ去られることが多く、現場主導の何だがわからない生産管理システムが構築されがちであった。結果として、単なる「生産指示システム」としてしか活用されない生産管理システムも数多く存在すると聞く。私が在籍した職場の生産管理システムも、生産計画・生産指示・原価管理等すべてにおいて中途半端で、イヤイヤ使っていた。

（４）中小企業の生産管理システム、
ノークリサーチ社は、2016年の国内中堅中小市場における生産管理システムの導入社数シェアとユーザー評価に関する調査結果を発表した。日本全国、全業種の500億円未満の中堅中小企業を対象にしたもので、有効回答件数は1300社であった。

調査によると、年商500億円未満の中堅中小企業ですでに導入済の生産管理システム（複数回答可）は、「GLOVIA smart製造」などを提供する富士通がトップで、「EXPLANNER/J」などを提供するNEC、「生産革新シリーズ」などを提供する大塚商会、「iSeries Site」などを提供する日本IBMが続いている。

ノークリサーチ社によると、パッケージを採用する場合であっても独自のカスタマイズが加わることが少なくないと指摘し、販売管理や在庫管理に関連する業務の強化・改善を求める声もあり、販売管理システムをベースに個別のカスタマイズを加えて生産管理システムとして利用するほうが利用企業のニーズに合致しやすいと解説している。

 （５）後輩の述懐
工場は「見込生産」か「受注生産」かで、大きく異なる。「見込生産」では「在庫」が、「受注生産」では「納期」が最大の管理ポイントである。私が在籍していた工場は100％受注生産で、常に「納期」と格闘していた。これは昔も今も変わらない。

 「納期」最優先、工場からは「こんな日程じゃ無理！」、営業からは「こんな日程じゃ間に合わない！」。後輩は、両者の「サバ読み」という心理作戦に疲れたという。特に営業のサバ読みは、お客様のサバ読みより大きく、急いで生産したのに、月末在庫になっているのを見て、激怒した例は多々あったという。

 営業にもいろいろな人間がいて個性がある。「良い営業」もいれば「悪い営業」もいる。良い営業は、得意先の在庫を知っていて、お客様の生産計画をつかんでいるから、先手で情報を入れてくる。普通の営業は、気が利いていてそこそこ情報を入れてくる。悪い営業は、いつも切羽つまらないと連絡してこない。嫌な営業は、工場出身者で工場のことを良く知っているので、現場に直接電話をかけてきて、「あれ、できるよね」と根回ししておいて、生産管理に「現場はできるよ」と言ってくる。それ以来、営業から現場への直接連絡を禁止にしたという。

 営業とうまく付き合うには、やはりある程度の信頼関係が必要で、営業も工場も互いにサバを読み合うが、継続的に顧客満足を高めていくためには、営業から正しい情報を引き出し、工場も正確な情報を発信することが大事であることは言うまでもない。なぜなら、「サバ情報」で生産管理システムは確実にパンクする。

 職場にしろ、学校にしろ、「人が集まる場所」には様々なタイプが存在する。考えや価値観や性格も異なる者が集まるので、うまく擦り合わせてまとめ上げる作業も一苦労で、何かとストレスが溜まる。そんな中、「人の性格を図るツール」として取りあげられるのが「血液型」で、実際に「４タイプ」しかないので、信ぴょう性に疑問符が付くが、「血液型による性格判断」がポピュラーなのは日本とアジアの一部の地域らしい。しかし、結構酒場の話としては盛り上がる。

 「あいつ、やっぱりA型か！」こんなセリフを吐く機会は？もしくは、「AB型、どうりで相性が悪い！」等と「個人間の尺度」は血液型が主流になるぐらい浸透している。しかし、納得する部分があることも確かである。話は弾み、「生産管理は何型が適正か？」になった。

 （６）血液型の特徴は？

【A型】真面目で几帳面。責任感が強く、堅実で努力家。反面、その真面目さが故に人間関係で拗れやすい部分もある。
【B型】マイペースで楽観的。好奇心が旺盛で興味のある事は、とことん突き詰めるタイプ。集中力は高いが、一旦切れるとヤル気を露骨に失う。
【O型】社交的であり、親分肌の面を持つ。それだけに皆をまとめるリーダーシップがある反面、プライドが高く扱い辛い面も。また独特の拘りがあり、頑固な面も併せ持つ。
【AB型】現実的に物事を捉える為、クールに見られる。また発言等も天邪鬼的な印象を与えるので、一般的に取っ付きにくい印象を持たれている。

あくまで一般的に言われてることなので、上記の解説が全てとは限らないが、私はAB型であり、後輩もAB型であった。参加メンバー５人中３人がAB型、２人がA型であった。決して血液型を先入観で捉えるわけではないが、職場に落とし込んでみると、かなり「該当」している部分もあり、血液型によって「向いてる仕事」が存在するのではないかと思う。

【A型】総務・経理・生産管理・在庫管理・製造
【B型】企画開発・商品開発・宣伝
【O型】営業・販売・貨物運搬
【AB型】事業推進・苦情処理・広報

（７）まとめ
果たして生産管理に適した血液型は何型か？モノづくり文化の中で、おそらく最も地味な役回りを演じているのが生産管理部門で、日々待ったなしの生産管理の仕事は困難の連続であるが、最終的にお客様に迷惑をかけることなく、工場の利益を出し、「自分はよくやった」と誇れる瞬間があれば、血液型が何型であろうと、幸せである。

１．はじめに
中小企業での業務改善や商品開発にはシステム開発を伴うことが多い。システム開発は緻密で根気がいる作業であり、中々とは容易な作業ではありません。ましてや外部のＩＴ会社に発注する場合には、法務、購買、プロジェクト管理などの基本知識が必要です。
今回は中小企業が外部のＩＴ会社にシステム開発を初めて発注する際の、必須の実施事項、注意点を説明します。

２．システム開発発注の流れ
システム開発発注の基本的な流れは次の通りです。
２－１．見積依頼　→　２－２．発注　→　２－３．システム開発　→　２－４．検収
以下に、順を追って各々の押さえる勘所を説明します。

２－１．見積依頼
（１）予算
1)予算額
初めて発注する場合は、失敗などのリスクを考えて、最高でも年商の５％、すなわち売上が１０億円であれば５００万円ぐらいを限度とした方がよいでしょう。
2)費用対効果
システム化により収益がいくら見込めるか、費用はいくら削減できるか、十分に検討しましょう。希望的予測は厳禁です。
3)パッケージ利用も選択肢
全てを自作するのではなく、市販のパッケージを積極的に組み込むことにより開発費を削減します。パッケージ導入に伴う業務手順の変更は、大抵の場合は業務改善に繋がる傾向にあります。

（２）見積依頼
1)ＩＴ会社の選定基準
・年商
１兆円超のＮＴＴデータ等の超大手、数千億円のＮＲＩ等の大手はまず先方が商談に乗ってきません。中小企業が見積を依頼する会社は、数百億円～数億円すなわち準大手～中堅クラスとなります。
・エンドユーザとの直接取引実態
ＩＴ会社の会社概要やＨＰの取引先を確認します。超大手や大手の多段階下請けとして一部分を任されてシステム開発しているのか、あるいは直接エンドユーザ（お客様）と契約してシステム開発しているかを確認します。もちろんエンドユーザと直接取引しているＩＴ会社を選びます。さらに納入実績にお客様実名で記載があれば安心です。
・業種／業務に特化
同じくＩＴ会社の会社概要やＨＰから、得意とする業種／業務分類があるか確認します。例えば単なる製造業ではなく、精密密機械器具製造業のような記載があれば特化していると信用できます。
・紹介ルート
同業者、金融機関、コンサルタントからの紹介、インターネット検索など様々ありますが、第一優先は同業者からの口コミです。
・地元密着／全国展開
地元でお客様の要望に迅速にこまめに応じている、最後まで逃げないＩＴ会社を選びます。
・システム開発範囲
単なるプログラム製造ではなく、基本設計からテストまで、さらには運用（維持管理）まで請け負うＩＴ会社が望ましい。但し、初めての発注の場合は詳細設計から総合テストまでなど範囲を狭めて納期遅延などのリスクを少なくします。

（３）見積依頼書
以下の項目記述は最低限必要です。必ず複数のＩＴ会社に相見積してもらいます。
1)予算
概算なのか、限度額なのか明記する。概算の場合は予算確定時に金額が膨れます。
2)見積期限
年月日さらに必要であれば時刻まで厳格に記述します。
3)工期
開発開始の年月日から納品の年月日を記述します。
4)システムの機能要件
システムの機能の理解に行き違いがないように具体的な業務フロー及び機能図など見える化して提示します。
5)開発場所
システム開発する場所や環境を明記する。
6)ＩＴ会社の再委託
原則禁止します。
7)納品場所
具体的に工場、物流センターなどを指定します。
8)相見積
必ず複数社に相見積を依頼します。
　　　
（４）見積書
ＩＴ会社から受領する見積書は以下の項目のチェックが必須です。
1)前提条件
自社が想定していない前提条件をＩＴ会社が盛り込んでいないか確認します。もし、そのような前提条件がある場合には内容、理由を質します。承服できない場合は再度見積させます。例としては、見積有効期限、端末レスポンス時間や検索時間などの性能条件です。　　　　
2)見積機能範囲
見積依頼したシステムの機能に対して、見積機能に過不足はないか確認する。ＩＴ会社に実現する業務フローや機能図の提示を求めて過不足がないようにします。
3)見積方法
見積方法には大きく２通りあります。
・プログラムステップ方式
　プログラムのステップ（行）数から開発規模を算出する方法です。
・ファンクションポイント方式
画面や処理などの機能の複雑さに応じて点数をつけて開発規模を算出する方法です。
4)見積詳細内訳
工程、機能、プログラム　等々の項目分けで開発規模、開発工数が詳細に記述されているか確認します。
5)人月
開発工数の単位であり、標準的な技術者が１ヶ月に２０日間稼動した場合を１人月と定義しています。
6)人月単価
１人月の金額を表します。準大手～中堅クラスのＩＴ会社では７０万円から１００万円ぐらいが通常です。但し、金額の絶対額ではなく１人月あたりの生産性を考慮する必要があります。
7)納品物件
納品物件の種類と内容を確認します。例としては、開発工程が設計から本番稼動までの場合は、基本設計書、詳細設計書、プログラム、テスト成績書、操作・運用説明書等です。

２－２．発注
（１）基本契約書
特定の取引先と反復継続的な取引に共通する基本的な取り決めを定めて必ず締結します。契約締結は一度だけで自動更新規定を付けます。
基本契約書の取り決め事項は以下の通りです。
1)代金の支払条件、2)納品方法、3)納品物件の検収方法、4)知的財産権、5)秘密保持義務、6)契約解除事由、7)損害賠償、8)有効期間、9)合意管轄裁判所
代表的な基本契約書の雛形を挙げておきます。
　　　
JISA ソフトウェア開発委託基本モデル契約書（平成20 年5 月版）
http://www.jisa.or.jp/Portals/0/resource/legal/download/contract_model2008.pdf

（２）基本契約の重要事項
以下の事項はＩＴ会社と厳格に交渉して、締結する必要があります。
1)納品物件の検収方法
確実に検収が実施できるように基準、期間を明確にします。
2)瑕疵担保責任
システム開発物件に瑕疵があった場合の修補責任範囲、損害賠償範囲、損害賠償金額、瑕疵担保責任期間（通常１年）を定めます。
3)知的財産権
自社の知財戦略に則って、著作財産権の自社への譲渡規定、著作人格権はＩＴ会社不行使規定、特許権の自社帰属規定を決定する。関連してプログラム、文書等は納入物件に必ず含めます。
4)機密保持義務
開発上知り得た自社固有の技術上、その他の業務上の機密の開示漏洩禁止を規定します。ＩＴ会社の再委託を認める場合や中国など外国企業に発注する場合は特に重要です。

（３）個別契約書（注文書・注文請書）
基本契約書の締結後、個々のシステム開発物件について、以下の事項を規定して個別契約書を締結します。通常は個別契約書を作成しないで、「注文書」と「注文請書」の形で取引きすることがほとんどです。1)代金、2)納期、3)納入物件、4)納入場所、5)特約事項

２－３．システム開発
以下の通りの工程の流れに従って進みます。
（１）基本設計
利用者に提供する機能や操作などを定義する工程です。画面や操作方法(ユーザインターフェース)や、帳票類、データベースの構造などを決めます。外部設計と呼ぶ場合もあります。
（２）詳細設計
基本設計で定義した機能や画面・操作などに基づいて、プログラムやシステムとしてどのように実現するかを具体的に定義する工程です。内部設計と呼ぶ場合もあります。
（３）製造
内部設計で定義したプログラムを具体的にプログラム言語を使用してプログラムを作成、正しく動くかテストする工程です。プログラム開発、単体テストなどより細分化して呼ぶ場合もあります。　　　
（４）テスト
製造の工程でテストしたプログラムを1)連結して正しく動くか、2)システムとして正しい機能を実現しているか、テストする工程です。1)を連結テスト、2)を総合テスト、システムテストと呼ぶ場合もあります。
（５）運用
実際の現場でシステムを稼動して業務遂行する工程です。システムの稼動により、以下の業務が発生します。1)システムを実際に動かすオペレーション（操作）、2)システムを障害監視して維持管理するメンテナンス（保守）、3)システムに関する問い合わせに対応するサポート

２－４．検収
納品されたシステムの機能や動作を検証し、自社の仕様を満たしているかどうかを判定する作業です。検収合格となれば、ＩＴ会社に最終的な費用を支払います。
検収で重要なポイントは以下の通りです。
（１）検収期間は短期間として、迅速に行う。
　検収内容が多い場合は、中間の工程の要所要所で段階的に検収を実施しておきます。
（２）検収は必ず実際の本番稼動環境で実施する。
　1)本番データを使用して検収します。2)接続端末、印刷帳票、時間帯など最大稼動状況を考慮して検収します。　　　
（３）予めＩＴ会社と自社で検収項目を合意しておく。
　基本設計の終了時点で業務フローや運用手順書に沿った検収項目を作成しておきます。
　　
３．まとめ
（１）小さく産んで大きく育てる。
費用対効果が見込める範囲で、小さな予算・規模・機能の開発に絞り込み、実際の運用や環境変化に応じて段階的に大きく改善していく。
（２）自社とＩＴ会社はパートナーである。
システム開発作業は最善の準備を尽くしても、ゴールまでの道のりは障害の連続です。自社とＩＴ会社は厳密な契約の下、
二人三脚で一体となってシステムの正常稼動を達成を目指さなければなりません。
（３）システムは開発２割、運用８割である。
自社にとってはシステムを開発することが重要ではなく、システム稼動後の更なる業務改善、効率向上が永続的な最終目的です。

大企業でも、中小企業であっても、モノ作りをになうのは最終的には人であると言われています。よほど汎用性のあるものでない限り、ほとんどの場合で最終的にモノを作るためには人の手が関わってきます。ということは、モノづくりは「人づくり」であるといっても、過言ではないということになります。今回は「人を作る」つまり、人材育成について考えてみたいと思います。

１．人は資源か資産か
大辞泉を調べると「資源」は、広く産業上利用しうる物質や人材とあり、「資産」では、個人や企業が所有する財産と説明されています。いずれにしても、人は経営資源の一つに違いはありません。
人を資源と捉えると次のような特徴が考えられます。手を加えると価値が上がっていくが、加え方を間違えると逆に価値が下がっていく。入手した時点から価値が上がっていく資源であるが、組み合わせにより力を出したり出さなかったりする。日によって調子が変わりやすい。非常に扱いが難しい資源だと言われています。

２．人的資源の動機づけ理論
アメリカの臨床心理学者フレデリック・ハーズバーグが人間に対する分析を行い、「動機づけ・衛生理論」を提唱しています。人間には２種類の欲求があり、苦痛を避けようとする動物的な欲求と心理的に成長しようとする人間的な欲求という別々の欲求があるとしています。
言いかえると苦痛を避けようとする動物的な欲求をいかに充足しても、人間は不満足感が減少するだけで積極的な満足感を増加させることはない。また、たとえ心理的に成長しようとする人間的欲求を十分に満たすことができなくても、不満足感が増加するわけではないと述べています。つまり、仕事の満足感を引き起こす要因と不満を引き起こす要因とは違うということなのです。
不満要因（衛生要因）をいくら取り除いても、満足感を引き出すことにはつながらず、不満足感を減少させる効果しかなく、仕事自体の満足感を引き出すには「動機づけ要因」にアプローチしなくてはいけないということです。
少し極端に言うとすれば、給料をいくら多く出しても、人間は、直ぐに当たり前だと思うようになるので、給料を多くするだけでは駄目だということです。仕事の満足感を与えようとするならば、その人間にある仕事を任せて、その達成度を評価してあげるということをすれば、人は成長していくということを述べています。成長するということは、人は自らが考えて、自分で問題点の解決策を発見していくことだと言えます。

３．人を資産と捉える
アメリカの経営学者のピーター・ドラッカーは、人こそ最大の資産であると著書のなかで述べています。人のマネジメントとは、人の強みを発揮させて生産に結び付けることであり、また、人の弱みを中和させることであると述べています。ここでいうマネジメントは「管理」という意味でなく、組織に人を適材適所で「配置すること」であるとしています。また、彼は人材を資産と考えたとしても、人は企業の所有物ではなく清算するものでもないと述べています。
人は共に働く人たちを生かすべきものとして捉えることであり、その強みが成果に結びつくよう人を配置すべきであると説明しています。ドラッカーだけが経営学者ではありません。しかし、人材育成とはどのようにするべきなのかという課題のヒントにはなると言えます。

４．イノベーション（革新）を起こす
中小企業は、大企業に立ち向かうのではなく、いかにして、大企業と戦わずに勝利をおさめるかということを常に考えていなくてはなりません。人、モノ、金、情報である経営資源が乏しい中小企業は、競争市場の中で戦っていくためにさまざまな工夫が必要となってきます。
戦っていく武器のひとつにイノベーション（革新）を起こすという考え方があります。この革新は、人の頭の中からしか生まれてこないのが特徴です。どこに問題点があるのかをいつも考える習慣が、人の頭の中にないとこの革新という発想は決して生れ出てきません。どんなに多くの人間がいても駄目です。
多能工化している中小企業では、このチャンスに恵まれていると考えることができます。「人をつくる」ということは、重要であると再認識できます。
小さな工夫をするということは、革新を起こすことに他ならないのです。人材を育成するということは、この革新を生み出すために必要なことであると言い切ることができます。モノ作りを極めるためにも、人材を育成することはイノベーションを起こすために重要なことなのです。

中小ものづくり企業の「第四次産業革命」への処方箋

前回は第四次産業革命における産学官の、主に大企業の取組み状況に付いて述べてきました。それでは中小企業はどの様に取り組めばよろしいのでしょうか？
一つの答えが、前回少し触れました官民戦略プロジェクト10の７番目、「中堅・中小企業・小規模事業者の革新」に有ります。まず7-1) 地域未来投資促進事業（中小企業のIoT・BD・AI利用、経営力向上当の支援を図る）は、予算処置として「平成２８年度補正革新的ものづくり・商業・サービス開発支援補助金」があります。この中で「第四次産業革命型」として補助上限を3,000万円まで拡大し、要件はその名の通りＩｏＴ＋ＡＩかＩｏＴ＋ロボットです。「中小企業はこうあって欲しい」との政府からのメッセージですが、相当レベルが高いと踏んだのか、公募申請書の中に初歩的な「ＩＴ化に取組む企業に付いて」と言う加点項目も入っています。最後に中小製造業向けの模式図を示しながら説明します。

昨年度の「平成２７年度補正ものづくり・商業・サービス新展開支援補助金」に、補助上限を3,000万円まで拡大した「高度生産性向上型」に、「ＩｏＴを用いた設備投資」が有りました。重要なポイントなので詳しく見ますと、
その要件は「設備投資を行うことで、
・単に従来から行われている単独機械の自動化や工程内の生産管理ソフトの導入にとどまらず、
・複数の機械等がネットワーク環境に接続され、
・そこから収集される各種の情報・データを活用して、
1 監視（モニタリング）、
2 保守（メンテナンスサービス）、
3 制御（コントロール）、
4 分析（アナライズ）の、いずれかを行うことをいいます」とあります。

ここでの「ＩｏＴ」は、平成２７年版情報通信白書からの引用で定義されており、『ＩｏＴのコンセプトは、自動車、家電、ロボット、施設などあらゆるモノがインターネットにつながり、情報のやり取りをすることで、モノのデータ化やそれに基づく自動化等が進展し、新たな付加価値を生み出すというものである。これにより、製品の販売に留まらず、製品を使ってサービスを提供する、いわゆるモノのサービス化の進展にも寄与するものである。』とあり、かなり閾が高い印象だったのを今でも覚えています。

さらに7-2) ロボット導入促進のためのシステムインテグレータ育成は、従来の「ロボット導入実証事業」通称「ロボット補助金」に関係があり、その事業目的を下記します。
Ａ 労働生産性の向上
Ｂ 過酷作業、熟練技能の代替・支援
Ｃ 複雑・困難な作業のロボット化
Ｄ 三品産業におけるロボット活用
Ｅ サービスのバックヤード等におけるロボット活用
Ｆ 日常空間におけるロボット活用
Ｇ ロボットによる新たなサービスの実現
Ｈ システムインテグレータの機能強化（⇒ソフトが大事）
ものづくりだけではなく、多様な産業でのロボット導入を意図していることがわかります。

次に、中小ものづくり企業の第四次産業革命対応を、筆者の支援事例で説明します。

自動車部品下請Ａ社の例 設立：1955年 社長：当時68歳（二代目） 資本金：3200万円 従業員：38名 主要製品：自動車部品の金属加工 事業形態：Tier3下請け カーメーカーのコストカット要請で、系列内の大幅な価格低下が起きた。当社は引き続き系列に留まれたが、人員削減の結果、外観不良の品質問題が解消していない。現場管理も不十分となり、３期連続赤字となっていた。 従来、外観工程検査は、200%検査のダブルチェックを行っていたが、人員削減で実質シングルチェックとなかった。見逃し防止を目的に、外観検査の機械化を行った。具体的には、検査用カメラを導入して画像比較により、キズや打痕が有るものをはねる様にした。この方策で、外観不良が大幅に削減できた。 また本気の５Ｓ活動と現場管理教育で、業績も次第に回復し、黒字転換を図れた。

金属加工下請Ｂ社の例 創業：1960年 社長：64歳（二代目） 資本金：1000万円 従業員：18名 主要製品：金属加工挽物 事業形態：産業機械用部品下請け 産業機械製造業の元請けは労務費の安い海外に工場を展開したが、当社は企業体力から海外には行けなかった。また、台湾や中国勢の台頭で元請けの競争力も徐々に弱まり、受注単価の低下が続いている。それゆえ当社業績は赤字が続き、ＢＳが棄損して借入もままならず、古い設備の置換え投資も行えない状況であった。 老朽化の進む設備で他社と同等品質の製品を提供できているのは、指でμ単位の寸法差を感じて加工できる技能、ワークの形状に合わせた設備の微調整を行えるスキル、と言った「匠の技」が当社の「強み」であることが判明した。 この「匠の技のデジタル化」を訴求して、ものづくり補助金の交付を受け、並行して経営革新計画により新規借入を実現して、最新鋭設備を導入できた。併せて、ベテランから若手への「技術技能の伝承」にもはずみを付けた。

Ａ社の例は今から思えば、センサーである複数のカメラにより、外観の画像と言うBig Dataを集めて、良品データとの比較で不良を検出する、一種のIoT+AIと言えます。
Ｂ社の例である「匠の技のデジタル化」は、「第四次産業革命」の初期段階と言って差し支えないと思います。

中小企業を含むものづくり現場での第四次産業革命を、筆者が「ＩｏＴ・ＡＩ・ロボット＋匠の技・カイゼン＝スマートものづくり」と題して、以下の模式図にして見ました。日本の古くからの中小ものづくり企業には、匠の技、固有の技術、自律的な現場力、カイゼン力、チームワークと言った「知的な無形資産」、言いかえれば「暗黙知・経験知」を必ず持っておられます。「第四次産業革命」ではそれらを「デジタル化」、即ち「形式知化」して集めて（＝ＩｏＴ）、分析し（＝ＡＩ）、Ｒｏｂｏｔで繋いで、生産性向上や品質向上、原価低減に役立てることが「日本のものづくり再興」にとても重要だと思っています。

それとともに、サプライチェーンの縦の繋がりに留まらず、業種内、異業種間の横の繋がりを追究して行くことが、中小ものづくり企業の持続的な成長の鍵です。どんな中小零細企業でも、単独ではなく「繋がれば、新しい付加価値を生むことが可能」と思っています。

【結言】
１）「ＩｏＴ＋ＡＩ」は余り難しく考えず、情報量の多い画像や音声データにより、生産性と品質を劇的に向上可能です。例えば、画像検査装置による自動外観検査が該当します。
２）ロボットは、工程間の複数の装置に同期させる搬送ロボットの導入により、人手不足対策と生産性向上が図れます。他にも、上記ロボット補助金のＡ～Ｈもご参照下さい。
３）ＩｏＴやＡＩは無縁とおっしゃる小規模事業者様の場合、まずはＩＴ導入、例えば会計システムや生産管理システムの導入（に留まらず）利活用することから始めるのが良いと思います。利活用で顕在化する課題が、ＩｏＴやＡＩにつながりますゆえ。

 ＜最後に＞
ＩｏＴ、ＢｉｇＤａｔａ、ＡＩの対象は、ものづくりだけでは有りません。日本ではサービス業の生産性が欧米に比べて約半分と言われており、ＩｏＴやＡＩ導入が期待されています。例えば、金融関係のＦｉｎＴｅｃｈや介護サービス、病院の患者ケア等、応用範囲は極めて広いと言えます。一人当り消費×人口がＧＤＰの６割強を占めますので、先進国で最も人口減少が激しく、断トツに借金が深刻な日本では、再成長は容易ではありません。しかしＧＤＰ６００兆円（１００兆増）を「先進国生き残り目標」と考え、第四次産業革命を革新的な生産性向上の手段とすべく、ものづくり事業部は中小企業様を支援して参ります。

 

 

 

 

 

日本のものづくりと第四次産業革命の現状

前回は、第四次産業革命に至る過程とその中身に付いて説明しましたが、今回は日本のものづくりの現状も含めて、現実を直視したいと思います。

まず、世界における日本のものづくりの競争力を下図に示します。元データの出展は日本機械輸出組合で、キャノンがグラフ化したものに筆者が少し加筆しました。
競争力の定義は「利益率×シェア」としてあり、北米、欧州、アジアと日本の、主要企業平均を比較したものです。北米企業がずっとトップを走り、2000年初頭までは日本が２位だったものが、2008年のリーマンショック以降、欧州は勿論のこと、アジアの企業にも遅れを取りビリが続いています。思えば対象の１７業界の内、家電、情報通信機器、半導体、液晶等々は、かつては日本が断トツの競争力を誇っていたものが、今は見る影もない業界もあります。ここでは日本のものづくりで世界的に存在感が大きい、自動車および自動車部品に注目したいと思います（素材産業や軽薄短小電子部品といった上流製造業も存在感あり）。
日本の自動車産業は、何故、競争力を持ち続けられているのでしょうか？
筆者は自動車部品メーカーにも籍を置いたことが有りますので、そのポイントを以下に纏め、日本のものづくり再興のヒントにしたいと思います。
１）カーメーカー、Tier1, 2･･･と、業界で「強固なサプライチェーン」が構築されている
２）設計開発や工程設計含め、確実で迅速な「情報伝達共有の仕組み」があり動きが早い
３) メカ系の加工に特長があり、微妙な寸法誤差を吸収する「すり合わせ技術」に優れる
４）農耕民族特有の、チームで行う自律的自発的な「改善活動」が定着している

ドイツの自動車産業との比較では、上記1), 2)は日本と同様ですが3)は若干異なる様です。すり合わせ技術より図面に忠実な高精度加工が、ドイツの自動車メカ部品の特長と言われています。日本の工作機械は世界一と思っている方も多いのですが、初期精度は同等でも耐久性や繰り返し再現性等はドイツ製に分がある様で、ものづくり補助金でドイツの工作機械を購入した中小企業様も少なからず目にしました。ドイツの機械加工マイスターは装置の保守にもめっぽう強いとJIMTOF(後述します)で伺いました。4) は従来、日本特有の企業文化でしたが、今や世界の製造業がトヨタをお手本にしています。

 これら自動車産業の強みは、パソコンやケータイの様なオープン化とモジュール化がベースとなる電気自動車に置き換わると必要性が低くなり、電子産業のあとを追って衰退する可能性もあります。対応策は、基幹部品の先行技術開発とソフトウェアのプラットフォーム化であり、米国が先行する後者が日本の課題となります。現状は、各カーメーカーが独自で開発していますが、「官からの口出ししない出資」が望まれているそうです。

さて、日本の第四次産業革命の詳細を、日本再興戦略2016から確認しましょう。
経産省の第四次産業革命の内容は（日本再興戦略2016から）
1-1) 人工知能に関するグローバル研究拠点の整備（人工知能とものづくり技術の融合に向けた国際的な産学連携）
 1-2) 最先端AIデータの生成・利活用促進による技術開発・社会実装
1-3) 介護ロボットの導入推進（効率化・負担軽減効果を実証検証し、効率的なサービス提供に資する基準の緩和や、効率的・効果的な職員配置につなげる）
 1-4) ICTを活用した建設現場の生産性革命（iConstructionの推進）
 1-5) データ利活用のための環境整備の促進　とあります。
さらに、官民戦略プロジェクト10の７番目、「中堅･中小企業･小規模事業者の革新」は、我々の事業者様に関係の深い政策です。
7-1) 地域未来投資促進事業（中⼩企業のIoT・BD・AI利⽤、経営⼒向上等の⽀援を図る）
7-2) ロボット導⼊促進のためのシステムインテグレータ育成
7-3) 賃⾦を引上げた中⼩企業・⼩規模事業者に対する助成・⽀援（⇒本件のみ異質）

このうち、ものづくりに関係するものは1-1),1-2)で、ノウハウを如何に数値化して高度化に役立てるかがポイントと思われます。1-3)のロボットは介護が例示されていますが、製造業の工程間の繋ぎにロボットが使われる例が増えています。7-1),7-2)では、中堅・中小・小規模事業者にも、IoT・BD・AI・ロボットの利用促進を図る内容です。
また1-4)は例が建築業ですが、製造業でも生産管理にICTを使っていない中小企業が多く見られます。1-5)は前回述べました、業界で横串的に適用可能なプラットフォームの整備を指します。
この様に見ますと第四次産業革命は、やはり、ものづくりが最も密接に関係する成長戦略と捉えて良いと思いますし、日本の「産業の将来像」への試金石でもあると言えます。

次に、ドイツで見られた工作機械メーカーのものづくり革新への取組みに対して、日本の工作機械メーカーの状況を、工作機械見本市であるJIMTOF2016でヒヤリングを行いました。質問の前提条件は、
ＩｏＴ：工作機械毎の製品別の、加工進捗、品質特性等の情報をBig Dataとして集める
ＡＩ：集めたBig DataをＱＣＤが最適化される様に分析を行って、工作機械に指示するとして、前回述べましたドイツの特徴である製造業での水平連携の内容としました。

ヒヤリング結果を下表に示します。ＩｏＴでデータを統合的に集めることは既にでき始めている様ですが、ＡＩで最適生産解を導いて指示することまでは、ＦＡの世界のリーダであるファナック様でも「将来課題」との答えでした。ポイントは二つあり、第一はＩｏＴ＋ＡＩで何をするのか（目的）、第二は繋ぐためのプラットフォーム構築（手段）でした。

またヒヤリングでは「学」との連携も話題となり、ドイツは「産学官」での全方位的な取組みに対し、経産省の取組みは「官民」戦略プロジェクトとなっています。しかし実際には、ＩＶＩ(Industrial Value Initiative)では法政大学の西岡靖之教授がリーダーとなって、「産学」で「つながる工場」をプラットフォーム構築含めて推進され、ＩｏＴデータ流通では慶応大学の村井純教授がリーダーとなって「産学」で推進するなど、むしろ「官」より「学」が深く関与しています。ドイツとアメリカに出遅れた本分野で「官」に期待したい政策は、個人的には「第四次産業革命減税」ではないかと思います。新興国のハイテク産業立ち上げ期には、ほぼ例外なく法人税等の減税処置が寄与していますし、補助金は将来世代への借金を増やし、国の口出し介入（研究会でお聞きした意見）が懸念されるからです。

次回は、中小ものづくり企業の「第四次産業革命」への処方箋、に付いて述べます。