AI・生成AI活用の前に不可欠な「データ基盤」整備：製造業DX事例1,202件から見えた現実と具体的な打ち手

製造業におけるデジタルトランスフォーメーション（DX）の推進において、AI（人工知能）や生成AI（テキスト、画像などを生成するAI）の活用が注目されています。しかし、株式会社パブリカが運営するものづくり新聞の最新調査「製造業DX事例分析vol.11」では、AI活用の前に、データ基盤の整備が不可欠であることが浮き彫りになりました。

1,202件の製造業DX事例を分析した結果、クラウド、データ統合、BI（ビジネスインテリジェンス）・可視化、IoT（モノのインターネット）・設備データ活用が、AI・生成AI活用を成功させるための土台となることが示されています。

調査の背景：データの分断がDXを阻害

製造業では、生成AI、AI検査、予兆保全、スマートファクトリー、デジタルツイン、サプライチェーン最適化など、データ活用を前提としたDXテーマが広がっています。一方で、現場では設備データ、品質データ、保全履歴、生産実績、設計データ、調達・販売データなどが部門別・システム別に分散しており、データを横断的に活用することは容易ではありません。

このような課題に対応するため、製造業ではクラウド、データ基盤、BI、IoT、設備データ収集、データ統合基盤などを整備し、現場改善や経営判断に活用する取り組みが進んでいます。

1,202件の事例から見えたデータ基盤活用の実態

今回の分析では、クラウド・データ基盤関連事例1,202件を以下の4分野に分類しています。

分類	件数	主な内容
IoT・設備/工場データ	549件	設備データ、工場データ、センサー、IoT、エッジ活用
BI・可視化・分析基盤	445件	ダッシュボード、BI、データ分析、見える化
クラウド基盤	408件	Azure、AWS、Google Cloudなどのクラウド活用
データ統合・データ基盤	109件	データ基盤、データ統合、データレイク、DataOpsなど

最多はIoT・設備/工場データ活用

最も事例が多いのはIoT・設備/工場データ活用で549件でした。この分野では、設備データ、センサーデータ、工場データ、エッジ活用などを起点に、稼働状況の把握、異常検知、保全、品質改善、生産性向上につなげる取り組みが多く見られます。製造現場では、データを収集するだけでなく、現場担当者が使える形で可視化し、改善活動や意思決定につなげることが重要であり、IoTや設備データ活用はデータ基盤整備の入り口となりやすいテーマと言えます。

BI・可視化・分析基盤は現場と経営をつなぐ

「BI・可視化・分析基盤」は445件でした。ダッシュボード、BI、データ分析、見える化などの取り組みは、工場や部門に分散したデータを、現場担当者、管理者、経営層が理解しやすい形に変換する役割を担います。AIや高度な分析を導入する前段階として、まずはデータを見える化し、業務判断に使える状態にすることが重要です。特に中堅・中小製造業では、紙帳票やExcel管理からの移行、現場ダッシュボードの整備、日々のKPI（重要業績評価指標）管理などが現実的なDXの入口となっています。

クラウド基盤はAI・生成AI活用の土台

「クラウド基盤」は408件でした。Microsoft Azure、AWS、Google Cloudなどのクラウド基盤は、設備データや業務データを蓄積・分析し、AIや生成AIと連携させるための土台として活用されています。クラウド活用は、単なるシステム移行にとどまらず、拠点横断のデータ活用、グローバル工場管理、AIモデル開発、生成AI活用、サプライチェーン可視化などの基盤として位置づけられています。

データ統合・データ基盤は部門横断DXの中核に

「データ統合・データ基盤」は109件でした。データレイク（あらゆる形式のデータをそのまま保存する場所）、データウェアハウス、DataOps（データ分析パイプラインの効率化手法）、Cognite Data Fusion、Databricks、Snowflakeなどに関連する事例が含まれます。製造業DXでは、生産、品質、保全、設計、調達、販売などのデータをつなぐことが重要であり、部門ごとの個別最適を超えて全社的なデータ活用を進めるには、データを収集・統合・意味づけし、業務で使える形に整える基盤が必要となります。

DX領域別・業種別の傾向

DX領域別に見ると、生産・製造領域がもっとも多く、次いで経営・全社基盤、SCM（サプライチェーンマネジメント）・物流・調達などが続きました。このことから、クラウド・データ基盤は、特定の部門だけでなく、製造現場から経営管理まで広い領域にまたがるテーマであることが分かります。

業種別では、機械・装置、電機・電子、素材・プロセス、自動車などが上位を占めました。これらの業種では、設備データ、品質データ、設計・製造データを活用する余地が大きく、クラウド・データ基盤整備のニーズが高いと考えられます。

分析から見えた3つの傾向

AI・生成AI活用の前提として、データ基盤整備が重要になっている
生成AIやAI分析は、社内データや現場データが整備されていなければ十分に活用できません。公開事例からも、AI活用の前段階として、データ収集、統合、可視化、クラウド基盤整備に取り組む企業が多いことが分かります。
工場データの活用が、現場改善と経営判断の双方に広がっている
設備データや工場データは、現場の稼働管理や異常検知だけでなく、品質改善、保全、原価管理、サプライチェーン管理、経営ダッシュボードにも活用され始めています。現場データを経営に接続することが、製造業DXの重要テーマになっています。
クラウド・データ基盤は単独導入ではなく、ERP、MES、PLM、BI、AIと組み合わせて活用される
クラウドやデータ基盤は、それ単体で完結するものではありません。ERP（基幹業務システム）、MES（製造実行システム）、PLM（製品ライフサイクル管理システム）、設備システム、BI、AI、生成AIと接続することで、業務横断のデータ活用が可能になります。今後は、個別ツール導入よりも、データの流れを設計する力が重要になると考えられます。