【ITニュース解説】PR： 停滞する製造業のDX、開発の生産性を高める可視化の実践方法

ITニュース概要

製造業のDX停滞が課題となる中、システム開発の生産性向上には現状の可視化が不可欠だ。開発プロセスを「見える化」し、課題を明確にすることで、効率を高める具体的な実践方法を解説する。

ITニュース解説

DX（デジタルトランスフォーメーション）とは、企業がデータやデジタル技術を駆使して、製品やサービス、ビジネスモデル、組織文化、業務プロセスを根本から変革し、競争上の優位性を確立することである。この変革は、現代の企業が持続的に成長し続けるために不可欠な要素となっており、特に日本の製造業にとって喫緊の課題だと言える。長年培ってきた高い技術力や品質を誇る一方で、グローバル市場での競争激化、少子高齢化に伴う人手不足、熟練技術者の引退による技術継承の難しさといった多岐にわたる課題に直面しているからである。これらを克服し、新たな価値を生み出すためには、デジタル技術を活用した革新的な変革が必須となる。 しかし、多くの製造業でDXは期待通りに進んでおらず、むしろ停滞している現状が見られる。この停滞の背景にはいくつかの共通した課題が存在する。まず、長期間運用されてきた古いITシステム、いわゆる「レガシーシステム」が大きな障壁となっている。これらのシステムは複雑で、最新の技術と連携しにくく、改修には多大なコストと時間がかかり、さらにはセキュリティリスクも高い。このようなシステムを抱えたままでは、新しいデジタル技術を導入しようとしても、既存システムとの連携が困難であったり、システムのブラックボックス化により改修そのものが難航したりするため、DXの足かせとなるのである。次に、デジタル技術を理解し、DXを推進できるIT人材の不足が挙げられる。特に製造業の現場においては、ITと製造業の双方の知識を持つ人材が限られているため、デジタル技術を活用した具体的な施策を立案し、実行できる人員が不足しているのが現状である。また、部門間の壁が厚く、情報が共有されずに孤立している「サイロ化」も問題となる。これにより、各部門が持つデータが有効活用されず、全体最適化が進まない。さらに、長年の慣習や成功体験に固執し、変化を恐れる企業文化が根強く残っていることも、DXを阻害する大きな要因となっている。 このような停滞を打破し、製造業のDXを加速させるためには、「開発の生産性向上」が不可欠となる。ここで言う開発とは、新しいITシステムの構築や既存システムの改善、データ分析基盤の整備、IoTデバイスとの連携システム開発など、デジタル技術を活用したあらゆる取り組みを指す。そして、この開発の生産性を劇的に向上させるための鍵となるのが「可視化」である。可視化とは、これまで漠然としていたり、個人の経験則に依存していたりした情報や状況を、データとして収集し、グラフやダッシュボードといった具体的な形で「見える化」することである。これにより、問題点や改善の余地が客観的に把握できるようになり、感覚ではなくデータに基づいた意思決定が可能となる。 可視化がもたらす効果は多岐にわたる。例えば、システム開発のプロジェクトにおいて、各タスクの進捗状況、担当者の作業負荷、ボトルネックとなっている工程、テストの結果や品質指標などがリアルタイムで可視化されることで、プロジェクトマネージャーは遅延リスクを早期に発見し、迅速に対策を講じられる。開発のリードタイム（着手から完了までの時間）やサイクルタイム（ある工程の着手から完了までの時間）を可視化することで、どこにボトルネックがあり、どうすれば全体の流れを速められるかが明確になる。また、チームメンバー間での情報共有が促進され、各自が全体の流れの中で自身の役割を理解しやすくなるため、無駄な手戻りや重複作業が減り、効率的な開発が可能となる。さらに、製造現場においても、工場の稼働率、生産設備の故障履歴、製品の不良率、材料の消費量、エネルギーの使用量などをセンサーやIoTデバイスでリアルタイムに収集し、ダッシュボードで一元管理することで、非効率な工程や潜在的な故障リスクを早期に発見できる。例えば、設備の異常停止回数（MTBF）や復旧時間（MTTR）を可視化することで、予防保全の実施や品質の改善、コスト削減に直結する具体的な打ち手を講じられるようになる。 可視化を実践するためには、いくつかのステップが必要となる。まず、何を可視化するべきかを明確に定義することである。例えば、開発プロセスの改善を目指すなら、開発の各工程、タスクの依存関係、担当者の工数、バグの発生状況などを指標とする。次に、これらの指標を測定するためのデータを正確に収集する仕組みを構築する。これには、プロジェクト管理ツール、タスク管理ツール、バージョン管理システム、テスト管理ツールなどが活用される。製造現場であれば、IoTデバイスから収集されるセンサーデータや、生産管理システム（MES）からのデータが中心となる。そして、収集したデータを分かりやすい形で表現するためのツールやプラットフォームを導入する。ビジネスインテリジェンス（BI）ツールやデータ可視化ツールなどがその代表例である。これらのツールは、複雑なデータをグラフやチャート、表などに変換し、直感的に理解できるダッシュボードを構築することを可能にする。重要なのは、可視化された情報が常に最新であり、関係者が必要な時にいつでもアクセスできる状態にすることである。 可視化は単にツールを導入すれば成功するものではなく、組織全体でデータを活用する文化を醸成し、透明性の高いコミュニケーションを促進することが不可欠である。データに基づいて意思決定を行う習慣がなければ、可視化された情報も十分に活用されず、宝の持ち腐れとなってしまう。企業には、データを収集し、分析し、活用するための明確な戦略と、それを実行する組織体制が求められる。これは「データガバナンス」という考え方にも繋がるもので、データの品質を確保し、適切に管理・運用する仕組みを整えることが、可視化の成果を最大化するために重要である。システムエンジニアを目指す者にとって、ただシステムを開発するだけでなく、ビジネスの課題を深く理解し、その課題解決のためにどのようなデータを収集し、どのように可視化すれば良いかを提案できる能力が求められる。データエンジニアとしてデータ収集基盤やデータウェアハウスを構築する役割、BIエンジニアとして可視化ツールを開発・運用する役割、さらにはDXコンサルタントとして経営層と現場の橋渡し役を担う役割など、システムエンジニアの活躍の場は多岐にわたる。また、可視化されたデータが正しく、かつタイムリーに提供されるよう、データ収集のためのシステム構築、データ基盤の設計・整備、セキュリティ確保といった技術的な側面も、システムエンジニアの重要な役割となる。クラウド技術やビッグデータ処理技術、人工知能（AI）を活用することで、より高度なデータ分析と予測が可能となり、可視化の価値をさらに高められる。例えば、AIを用いた異常検知システムで故障の予兆を可視化したり、需要予測モデルで最適な生産計画を立てたりすることも、可視化の延長線上にある高度な活用例と言えるだろう。 このように、開発の生産性を高めるための可視化は、停滞する製造業のDXを推進するための強力な手段である。漠然としていた課題や状況を明確にし、データに基づいた改善サイクルを継続的に回すことで、組織全体の効率性を飛躍的に向上させ、新しい価値創造へと繋がる。システムエンジニアにとって、この「可視化」の概念と実践方法は、単なる技術スキルに留まらず、ビジネス課題を解決し、企業の競争力を高めるための戦略的思考力を養う上で極めて重要である。製造業のDXを成功させるためには、技術的な専門知識とビジネスへの深い洞察力、そしてそれらを「見える化」して共有する能力が不可欠なのである。