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Lecture Material

Lecture Material

5/20経済産業省九州経産局主催イベントで「中小企業だから出来る!身の丈デジタルトランスフォーメーション事例」という題目の講演をした資料です。

masashiokawa

May 17, 2021
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  1. Copyright © 2021 WingArc1st Inc. All Rights Reserved.
    ウイングアーク1st 株式会社
    大川真史
    [email protected]
    2021/5/20

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  2. page No. 2
    Copyright © 2021 WingArc1st Inc. All Rights Reserved.
    01
    02
    参考資料
    INDEX

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  3. page No. 3
    会社概要
    商号 ウイングアーク1st株式会社 (英文表記:WingArc1st Inc.)
    所在地 〒106-6235 東京都港区六本木三丁目2番1号 六本木グランドタワー
    創業 2004年3月
    資本金 2億円
    株式上場 東京証券取引所市場第一部
    事業内容 ソフトウェアおよびサービスの開発・販売
    売上高 連結183億円 単体177億円(2021年2月期)
    税引前利益 連結32億円 単体24億円(2021年2月期)
    従業員数 連結651人/単体561人(2020年2月末現在)
    東京(本社)
    仙台
    新潟
    札幌
    広島
    福岡
    大阪
    名古屋
    浦和ラボ/埼玉
    日経コンピュータ 2020年9月3日号 顧客満足度調査 2020-2021
    データ分析・利活用支援ソフト/サービス 部門1位
    出典:株式会社デロイトトーマツミック経済研究所
    「帳票設計・運用製品の競合調査2020年度版」
    (帳票運用製品)
    67.3%
    No.1 14% No.1
    28,000社以上
    6,000社以上
    2,000社以上
    主要ソフトウェア製品ラインナップ
    「ギラヴァンツ北九州」と2021シーズンの
    トップパートナー契約を締結

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  4. page No. 4
    自己紹介
    大川真史(おおかわまさし) 全国各地で講演 → ユニークな取り組み企業訪問 → 紹介・ 記事化
    【専門】デジタル化による社会・産業・企業構造転換、デジタルサービス開発(Agile・UX・コミュニティ)、製造業のサービス化
    ⚫ 内閣府 SIPフィジカル空間デジタルデータ処理基盤My-IoT開発PF メンバー
    ⚫明治大学 サービス創新研究所 客員研究員
    ⚫総務省 情報通信分野の研究開発の在り方に係る調査 有識者
    ⚫デジタルハリウッド大学大学院 デジタルヘルスラボ 客員講師
    ⚫Garage Sumida研究所 主席研究員
    ⚫東京商工会議所 ものづくり推進委員会 学識委員
    兼 スマートものづくり推進事業専門家WG 座長
    ⚫栃木県 IoT等専門家派遣事業 専門家
    ⚫ロボット革命・産業IoTイニシアティブ協議会(RRI) 中堅中小AG
    【コミュニティ】
    エンタープライズIoTLT/
    ヘルスケアIoTLT/
    鋳造IoTLT
    M5Stack
    ユーザーグループ
    同人ハードウェア
    MeetUp
    D Empowerment Lab
    *IoTLT:日本最大のIoTコミュニティ。メンバー1万人以上。週1回ペースでイベン
    ト開催。派生→分野別23、地域別16
    *M5Stack:深センM5Stack社。いま世界中で最も多くの人が開発で使うデバイス。
    月1以上で新製品・モジュール販売。M5StickC,M5SticV,ATOM,Core2等
    ⚫【講演】経団連、経済同友会、日本商工会議所、経済産業省 四国経産局①/②、北海道経産局、中小企業大学校、NEDO、東京
    都庁、徳島県庁、栃木県庁①/②/③、北海道庁、埼玉県庁、各地商工会議所(東京①/②/③・大阪・名古屋・神戸・札幌①/②/
    ③・広島・姫路・静岡・小山・三条・佐久・茅野・甲府・青梅①/②/③など延べ約20か所)、日本鋳造協会、国際半導体製造装置
    材料協会、電子情報通信学会、横幹連合、R&D PM学会、日本開発工学会、三菱技術フォーラム、三菱マーケティング研究会
    ⚫【寄稿・取材】読売 新聞朝刊、日経新聞朝刊、朝日新聞朝刊、日刊工業新聞、読売オンライン(帝京大学入試問題)、
    WebRONZA(朝日新聞社) 、日経 Biz Gate、週刊エコノミスト、週刊東洋経済、日経コンピュータ、日経ビッグデータ(連載)、
    プレジデント(特集監修)、NHK、Forbes Japan、GEMBA(Panasonic)、ログミーBIZ、業界誌、学会誌

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  5. page No. 5
    自己紹介つづき:コミュニティについて
    同人ハードウェアmeetup
    ⚫ 大半の参加者が、自宅に3Dプリンタを所有
    し、PCB(プリント基板)設計経験あり
    ⚫ さらに2割がCNC旋盤を所有し、1割がレー
    ザー加工機を所有
    IoTLT福岡/熊本市/天草
    ⚫ 日本最大IoTコミュニティ「IoTLT」の派生で、福岡・
    熊本市・天草がある。開催頻度が高く参加者も多い。
    ⚫ 他にも個人活動やコミュニティがあり、九州はIoT等デ
    ジタル化が盛んな地域。
    D Empowerment Lab
    ⚫ 幅広いテーマのイベントを開催

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  7. page No. 7
    • 2021/5/14(金)経済産業省/RRI共催「ものづくり中小企業DXフォーラム」
    先週のトピック
    錦正工業(鋳造業・約30名・栃木県)永森社長
    データに基づいて仕事したい→社長がデジタル化に試行錯誤
    →エンジニア採用!→爆速で開発!→ロボット活用に着手!
    フジタ(アルミ加工・16名・富山県)梶川社長
    町工場に良い印象なし→IT化・カイゼン推進→新しい事に挑戦
    →クラファンでミュージアム設立!→哲学コンサルで起業!
    マツブン(刺繍・18名・東京都)松本社長
    ブランド下請刺繍の縮減→企業オリジナル刺繍直販にシフト
    →デジタルマーケティングに注力!→事業変革でV字回復!
    タカハシ(ゴム打ち抜き・10名・東京都)高橋社長
    業務多忙・作業漏れ・長時間労働→社長が生産管理システム自作
    →データ活用型経営・業務!→作業員中心のスタイルを徹底!

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  8. page No. 8
    パイプ加工:武州工業(東京・150名)
    • 古いスマートフォンを設備に貼り付け、現作業場可視化・自律的改善活用の配線レス設備動作情報収集アプリ
    「生産性見え太君」を開発、販売した。製造業からデジタルサービス業へ踏み出した。
    • 現場を可視化した結果、従業員が自律的に判断し主体的に働くようになり、生産性向上だけでなく採用・労務
    等でも効果があった。
    出所:生産性見え太君(https://www.bimms-mieta.com/)より講演者作成

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  9. page No. 9
    耳鼻科医:どい耳鼻咽喉科院長
    • スマートフォンを使ったことが無い所からプログラムを勉強し始めて、半年でLINE Botを5つ以上開発
    • 更に、鼓膜の写真をAutoML Visionに学習させ、急性中耳炎か滲出性中耳炎か正常鼓膜かを判断する「鼓膜占
    いBot」を開発
    出所:Qiita(https://qiita.com/doikatsuyuki/items/79d3dfc4b2d9addbc95e)より講演者作成

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  10. page No. 10
    薬局:山口さん
    • 35才からプログラムの勉強を始め自分で使うためのサービスやツールを開発。
    • 開発したものを同業者等に販売するため起業。
    出所:山口洋介さんFacebookページより講演者作成

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  11. page No. 11
    金属加工:ワールド山内(北海道・100名)
    • 社長とデジタル担当者の2名体制で、自前・超格安のデジタルファクトリーを構築した。
    • 生産管理・受発注在庫管理・設計図面管理の各システム、作業標準と標準LT、工場中にカメラ設置
    • VE/VA提案を行い、発注者と対等な地位を確立。今後、加工行為自体をデジタル化する方針。
    出所:ワールド山内webサイト(http://www.world-yamauchi.co.jp/)より講演者作成

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  12. page No. 12
    医薬品研究受託会社勤務:三木さん
    • 生化学実験業務に従事し「予期せぬトラブルで夜間に停止する」という悩みを抱えプロトタイプ専門スクール
    に入学し、卒業制作にて「Lab-Cam」を開発しクラウドファンディングに成功。副業で起業した。
    出所:BOOSTER( https://camp-fire.jp/projects/view/211754 )より講演者作成

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  13. page No. 13
    ドラッグストア:サツドラ
    • グループ内で画像AIサービスを開発。コロナ禍のハッカソンでの発案から2週間後には店舗にAIカメラを設置
    し現実に近い顧客分析が出来るように。
    • ID-POSデータでは女性客7割だったが、AIカメラ分析で男女比はほぼ半々がと判った。
    • これまでの女性向け施策や陳列を男女ともに使いやすい店舗へ見直すきっかけになった。
    出所:Itmedia「AIで店舗の「3密」対策、社内ハッカソンから2週間で実装」(https://mag.executive.itmedia.co.jp/executive/articles/2006/22/news004.html)より講演者作成

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  14. page No. 14
    自動車部品製造:旭鉄工/i Smart Technologies
    • トヨタTier1。いち早く自社工場にデジタルツール(センサー、スマートボタン、コミュニケーションアプリ、
    スマートウォッチ、スマートスピーカー等)を導入し、大幅な業務効率化を実現した。
    • そのツール類をiXacsとして製造業向けに販売し、デジタルサービス事業に進出している。
    出所: iXacs (https://www.istc.co.jp/service/ixacs)、 MotionBoard for iXacs(https://www.wingarc.com/solution/manufacturing/product/light_iot_solution_02/)より作成

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  15. page No. 15
    「欲しい物は自分で作る」人たちに共通している事
    • 毎日の困り事や自分の欲求をど
    うにかしたい
    • 欲しい物を作るのが楽しくて、
    誰かが使うのが嬉しい
    初期衝動
    • 現地・現場・現物が起点
    • 開発・試行・修正を繰り返す
    • ブログやプロトタイプ専門ス
    クールで勉強
    方法
    • 始めに色々買って、試行錯誤の
    結果、使わなくなる物が多い
    • 躊躇なく捨てるために安く手軽
    なものを手に入れる
    必要なもの
    • 代替わり等で中長期の本質的課
    題に向き合う覚悟
    • 「自分達で作る」が最優先
    • 想定外の効果を認めて喜べる
    経営者
    • 同じ辛さを痛感している同業者
    への販売
    • ユーザーのコミュニティ化で更
    に価値を高める
    ビジネスモデル
    • 一連の業務もデータもひとつの
    基盤で扱える
    • 最適なユーザー体験を提供
    プラットフォーム

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  17. page No. 17
    身の丈DXの大原則:UX重視&試行錯誤
    • 身の丈DX=デジタルツール導入・活用では、現地・現場・現物起点で実際に使う人の使いやすさ=ユーザー
    体験(UX)を重視する事と、最適なUXを探索するための素早い試行錯誤である。
    何を作るか
    • ユーザーが使い続けるのが「良いサービス」
    誰が決めるか
    • 良いサービスはユーザーしか決められない
    どう作るか
    • ユーザー試行を重ね、失敗と修正が多いほど
    良く育つ
    どう進めるか
    • 1日でも早く1回でも多く「ダメ」と言われる

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  18. page No.
    しくみ ユーザー
    18
    デジタル化に必要な機能
    • デジタル化には下図の機能が必要であるが、最も重要な事はユーザーがデータに基づいて「判断する」事と、
    その判断に基づく「アクション」である。データ可視化やデータ分析は判断までの過程に過ぎない。
    判断
    する
    アク
    ション
    データを作る・
    上げる
    データをつなげ

    データを分析す

    データを見る・知らせる
    センサー
    カメラ AI-OCR
    音声・VUI
    業務システム
    外部データ
    無線近距離通信 クラウド
    ストレージ
    表計算ソフト
    クラウドAI
    API ETL
    可視化ツール チャット
    BOT SNS VUI
    フロントDB

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  19. page No.
    しくみ ユーザー
    19
    進め方で重要な事①しくみの試行錯誤
    • 以下の通りしくみの検討ポイントは多くありケースごとに最適解が異なるため、それを探索する必要がある。
    • つまり「判断」と「アクション」の結果から手段のフィードバック(見直し・改善)が重要なポイントである。
    判断
    する
    アク
    ション
    データを作る・
    上げる
    データをつなげ

    データを分析す

    データを見る・知らせる
    • データの種類
    • データ取得頻度
    • データの質
    • データの信頼性
    • 大量データの操作
    • 欠損データの扱い
    • 解析アルゴリズム
    • データ送信先
    • 送信方法・頻度
    • データマージの
    基準・ルール
    • ユーザーインターフェース
    • リアルタイム必要性
    • 同時表示データ種類
    フィードバック フィードバック

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  20. page No. 20
    事例:きゅうり農家1号機
    出所:slide share(https://www.slideshare.net/ikemkt/ai-119187344)より講演者作成
    画像AIを使ってキュウリの等級を自動判別できれば、
    誰でも仕分け作業が出来るようになるのではないか?

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  21. page No. 21
    事例:きゅうり農家2号機
    出所:slide share(https://www.slideshare.net/ikemkt/ai-119187344)より講演者作成

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  22. page No. 22
    事例:きゅうり農家Pivot
    出所:slide share(https://www.slideshare.net/ikemkt/ai-119187344)より講演者作成

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  23. page No. 23
    事例:きゅうり農家3号機
    出所:slide share(https://www.slideshare.net/ikemkt/ai-119187344)より講演者作成

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  24. page No. 24
    進め方で重要な事②成果の試行錯誤・探索
    • 経営戦略や優先度の高い経営課題を念頭に、現地・現場・現物の課題に取り組んでみる。
    • 現場を起点としてまず自分達で「やってみる」と想定外の効果・成果が出てくる。
    • それを前向きに受け止めて目的や設定課題を見直す事が重要である。
    ③どうやるか
    データを作る
    ・上げる
    データを
    つなげる
    データを
    分析する
    判断する
    データを見る・知らせる
    アク
    ション
    手段のフィードバック
    ③どうやるか

    次に何を
    するか

    まず何を
    するか

    何をどう
    したいか

    やった結果
    どうだったか
    成果のフィードバック(検証・修正)

    「どうしたい」
    の見直し
    事業計画・開発計画
    商品・サービス設計
    要件定義・概要設計
    詳細設計・開発
    テスト・ローンチ
    効果測定

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  25. page No.
    出所:東京商工会議所「ものづくり企業の現状・課題に関する調査」(http://www.tokyo-cci.or.jp/page.jsp?id=115010)より講演者作成 25
    想定外の効果「やってみないとわからない」
    • ツール導入前の期待効果と導入後の効果は異なる。
    • ツール導入→データ化→可視化共有→社内外コミュニケーション活性化→生産性向上
    • 想定外の効果を認識する能力が必要である。

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  26. page No. 26
    まとめ
    まず手を動かして解決に向けた「何か」を小さく始める
    現場で試行錯誤を繰り返し、色々な側面での変化を楽しむ
    小さな変化が「成果の萌芽」になるよう組織風土を変える
    業務や事業に貢献する糸口が見えたら本格的に取り組む
    自社で定着したら同じ痛みの他社にも広めてみる

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  29. page No. 29
    DX (デジタルトランスフォーメーション)とは
    • 経済産業省が2018年に公開した「DXレポート」では、老朽化・複雑化・ブラックボックス化した既存システ
    ムがDXを本格的に推進する際の障壁となることに対して警鐘を鳴らした。
    • そのメッセージは正しく伝わっておらず、「DX=レガシーシステム刷新」あるいは現時点で競争優位性が確
    保できていればこれ以上のDXは不要である、等の本質ではない解釈が是となっていた。
    • 2020年に公開した「DXレポート2」では製品・サービス・ビジネスモデル変革と明確に示した。
    出所:経済産業省「DXレポート2」(2020年)より講演者作成
    (改めて)
    DXとは何か

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  30. page No. 30
    素早く変革し続ける能力とは
    • 不確実性の高い世界では、環境変化に対応すべく、組織内外の経営資源を再結合・再構成する経営者や組織の
    能力(ダイナミック・ケイパビリティ)が重要。
    • 従来のIT化はオペレーション・管理・ガバナンスのために使われてきた。DXにおけるデジタル化は感知・捕
    捉・変容のために活用される。
    出所:経済産業省 産業構造審議会「新型コロナウイルスの影響を踏まえた経済産業政策の在り方について」、経済産業省「ものづくり白書」より講演者作成

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  31. page No. 31
    イノベーションの課題と施策
    • イノベーションの阻害要因は経営者であり、効果的な施策が判っていても取り組まない。
    出所:日本生産性本部「「イノベーションを起こすための工夫」に関する大企業アンケート調査」より講演者作成
    イノベーションのための施策の実施率と効果(実施率の高い施策順)
    イノベーションの阻害要因

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  32. page No. 32
    日本企業の収益性と規模・企業年齢の関係
    • 日本企業は大規模化・多角化が進むと収益性悪化。企業年齢が高くなると収益性悪化。
    • 専業、小規模、創業20年までの企業でないとDXに挑戦しにくいのではないか。
    出所:経済産業省 産業構造審議会「既存秩序の変容と経済産業政策の方向性」より講演者作成

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  33. page No. 33
    日本企業の事業セグメント別の営業利益率
    • 日本企業において事業セグメントの9割が営業利益率が10%未満。他国と比べ突出して多い。
    • 低収益となった既存事業の淘汰が進まず、新規事業に取り組まず、全体の収益性を引き下げている。
    出所:経済産業省 産業構造審議会「世界の構造変化と日本の対応」より講演者作成

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  34. page No. 34
    ICT投資の目的:守りのIT投資(コストセンター)
    • 日本企業のデジタルトランスフォーメーションの取組はグローバル企業に比べて低調。
    • アメリカに比べて、日本は守りのIT投資が多く、攻めのIT投資がなされていない。
    出典:経済産業省「DXレポート」より講演者作成

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  35. page No. 35
    ICT業界構造:受託開発中心で投資効果が低い
    出所:総務省「令和元年 情報通信白書」より講演者作成
    • 昭和時代には世界最先端であっ
    たが、平成時代は世界でも稀な
    ICT投資減少国となった。
    • 情報システム構築は非コア業務
    として外部委託が進み、SIerとい
    うICT企業による受託開発中心の
    情報システム構築という独特の
    構造が形成された。
    • SIerによる受託開発により、特に
    非製造業において業務改革等が
    ないため、ICT導入効果を発揮せ
    ず、業務を変えず投資を控え生
    産性向上がなされなかった。

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