製造業におけるデータ利活用のロードマップとデータサイエンティスト育成のポイント

製造業におけるDX推進が本格化するなかで、「データサイエンティストをどう育てればよいのか分からない」という声は少なくありません。

データ分析やAIといった技術だけを学んでも、現場課題や経営効果につながらなければDXは前に進まないのが実情です。

この記事では、製造業におけるデータ利活用を段階的に高度化していくためのロードマップを解説します。併せて、そのロードマップを現場で推進する役割を担うデータサイエンティスト育成のポイントについても紹介します。

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データ利活用を推進するためのロードマップ

製造業では、データの整備状況や現場成熟度が企業ごとに大きく異なります。そのため、いきなりAIモデル開発から始めるのではなく、段階的にレベルを引き上げていくロードマップ設計が重要になります。

STEP1から順番に進めることも、現状に応じて途中のSTEPから始めることも可能です。

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STEP1｜データ活用の実証

STEP1では、品質不良や設備停止といった現場課題に対して、すでに取得できているデータを使い、データ活用の可能性を実証します。この段階では、完璧な分析結果を出すことが目的ではありません。

4M（Man：人／Machine：機械／Material：材料／Method：方法）の視点でデータを俯瞰し、「どこを改善すれば、どの程度の経営効果が見込めるのか」という方針を立てることが重要になります。初期解析として粒度を大きく捉え、投資対効果の高いテーマを見極めます。

すでにデータが十分に整備されており、要因特定まで進められる場合は、無理にこのステップにとどまる必要はありません。状況に応じて、STEP3以降へ進む柔軟な判断も現実的です。

STEP2｜必要データの拡充

STEP2では、STEP1で優先度を定めたテーマに対して、不足しているデータを明確にし、追加で収集を行います。製造業では、工程の出来栄えデータや設備ログが十分に取得されていないケースも多く見られます。

「分析に必要なデータは何か」「どの粒度で取得すべきか」を整理し、現場と連携しながらデータ取得を進めます。闇雲にデータを増やすのではなく、目的に直結するデータに絞ることが重要です。

このステップを進めるうえでは、分析スキルに加え、現場制約を理解したうえでデータ要件を定義する力が求められます。

STEP3｜DWH設計・構築

STEP3では、拡充したデータを分析にすぐ使える形に整えます。DWH（Data Ware House：データウェアハウス）の設計・構築を行い、データ抽出や加工にかかる時間を大幅に削減します。

製造業では、複数システムにデータが分散していることが一般的です。DWHを整備することで、品質データや稼働データを横断的に扱えるようになり、要因特定に向けた高度な解析が可能になります。

この段階から、分析の再現性や継続性が高まり、個人スキルに依存しないデータ活用基盤が形成されます。

STEP4｜見える化の構築

STEP4では、BIツールなどを活用し、品質や稼働状況をリアルタイムで把握できる仕組みを構築します。現場と管理者が同じ指標を見ながら議論できる状態を作ることが目的です。リアルタイムでの見える化により、異常の早期発見が可能になります。

結果として、問題が大きくなる前に対応でき、品質ロスや停止時間の削減につながります。このステップでは、現場や管理者が理解しやすい形で数値の意味を伝える設計力が重要です。

STEP5｜改善活動

STEP5では、データ基盤と見える化が整うことで、改善活動を高速に回せるようになります。異常検知から要因特定、対策立案までをデータに基づいて行えるため、現場の意思決定が変わります。

また、予兆検知に向けた監視ルールの設計や、量産データを活用した設計・開発部門へのフィードバックも可能です。

STEP6｜AIモデル開発・実装

最終ステップでは、異常検知や要因特定をAIモデルとして実装します。人の判断に頼っていた領域を自動化することで、品質や生産効率の最大化を目指します。

重要なのは、AIありきではなく、前段のSTEPを踏まえたうえでモデルを適用することです。データと業務理解が十分に蓄積されているからこそ、AIが実用レベルで機能します。

前述したSTEP1～STEP6について、データ解析を通じて関連部門を横断的に主導し、経営に貢献していくことが製造業における“データサイエンティスト”の役割です。すべてのSTEPを主体となってコーディネートし、推進していくことが求められます。

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データ利活用を担うデータサイエンティスト育成のポイント

データサイエンティスト育成では、一般的に「ビジネス力」「データサイエンス力」「データエンジニアリング力」が重視されます。

製造業においては、3つに加えて「現場説明力」と「現場活用力」が求められます。分析結果を現場に伝え、納得して使ってもらえなければ、データ活用は定着しません。

現場制約を理解し、改善に落とし込む力こそが、工場DXを成功させる鍵となります。

アットフィールズテクノロジーのデータサイエンティスト教育サービスの事例

電子デバイス製造業の品質企画部門では、現場担当者一人ひとりがデータを基に主体的に考え、論理的に課題解決を進められる体制づくりを目的として、アットフィールズテクノロジーの『データサイエンティスト教育サービス』を導入しました。

基礎知識を学ぶ座学やeラーニングに加え、実際の製造データを活用した実践研修を組み合わせることで、受講者は統計的手法を用いながら仮説立案から検証までを経験しています。

研修内容は難易度が高いものの、理解度や業務への活用度は高く評価されており、論理的思考力や説明力の向上といった成果につながっています。

データサイエンティスト教育のサービス資料・サービス詳細はこちらからご確認いただけます。

まとめ

この記事では、データ利活用の推進に向けたロードマップについて以下の内容を解説しました。

• データ利活用を推進するためのロードマップ

• データ利活用を担うデータサイエンティスト育成のポイント

• アットフィールズテクノロジーのデータサイエンティスト教育サービスの事例

製造業のデータサイエンティスト育成では、技術習得だけでなく、段階的なロードマップ設計が重要です。自社のデータ成熟度や課題に応じて、適切なステップから着手することで、無理なくDXを推進できます。

教育サービスを活用し、ロードマップに沿った進め方を理解することで、データ利活用を自走して推進できる体制づくりが可能になります。

まずは自社の現状を整理し、どのステップから取り組むべきかを明確にすることが、次の一歩となります。

アットフィールズテクノロジーは、製造業の現場でデータを活用できる人材を育成するための実践型研修『データサイエンティスト教育サービス』を提供しています。データサイエンティスト教育サービスを受講、実践いただくことで、データ利活用のロードマップに沿う進め方を理解し、自走して推進できるように伴走支援をさせていただくサービスです。

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