生産進捗の遅れをデータに変える｜AI化に効く共有表

工場のAI化には順番がある

「AIで生産計画を最適化したい」という相談は増えています。ただ、そこへ直行できる工場はほとんどありません。順番があるからです。

当方は、この順番で進めるべきだと考えています。

1. DXでデータを整える
   紙とホワイトボードをやめ、あとから集計できる形で記録を残す段階。
2. 数理最適化でスケジューリングする
   貯まった実績をもとに、計画の立て方そのものを機械に解かせる段階。
3. AIで予測・調整を強化する
   遅れそうな工程を先に見つけ、計画を組み替える段階。

②や③から始めることはできません。読ませるデータが無いからです。この記事が扱うのは①です。

経済産業省のスマートファクトリーロードマップは、スマート化の段階を3つのレベルで整理しています。レベル1がデータの収集・蓄積、レベル2がデータによる分析・予測、レベル3がデータによる制御・最適化です（MatrixFlowの解説より）。

並べ方は資料によって少し違います。上の3段階では最適化が先で、こちらでは予測が先です。どちらを先にするかは、何に使いたいかで変わります。共通しているのは、予測も最適化もデータの収集・蓄積の後に来ることです。この記事が扱うのは、その収集・蓄積にあたる部分です。

製造業DXの優先順位も同じ形で語られます。フェーズ1で紙帳票などのデータをデジタル化し、そのあとに可視化、分析・予測（AI活用）、自動化・最適化へ進む、という順です。AIを使うにもデータが無ければ始まらないため、デジタル化がすべてのDXの基盤とされています（extra mileの解説より）。

AI化が進まない理由は、たいていツールを選んでいないことではなく、読ませるデータが無いことです。

「その先」に何があるかを先に見ておく

第一歩の話をする前に、ゴール側を見ておきます。ここが見えていないと、表づくりが「とりあえずの電子化」で終わります。

生産スケジューラにAIを組み合わせる仕組み（APS AI）では、受注データと現場の実績データをAIが分析します。設備の負荷や在庫の状況をもとに、正確な納期回答を自動化する使い方が挙げられています（OptiMaxの解説より）。

大きな工場では、すでに動いています。日本製鉄は東日本製鉄所の君津地区で、製鋼工程の週次生産計画を数理最適化技術で自動立案しています。このシステムは2023年10月に稼働しました（日鉄ソリューションズの事例より）。

これは製鉄所の話で、小規模の工場がそのまま真似する対象ではありません。ここで見てほしいのは規模ではなく、どちらも「実績データがある」ことが前提になっているという一点です。

ホワイトボードの弱点は「見えない」ことではなく「消える」こと

ホワイトボードと付箋の管理は、IT機材が要らず誰でもすぐ始められる方法です。その代わり、情報を共有できる範囲がその場にいる人に限られ、過去のやり方が記録として残りにくいという弱点があります（smartcraftの解説より）。

よく語られるのは前半の「その場にいる人しか見られない」ほうです。ここにも実利があります。

移した直後から効く2つのこと

1つは、進捗をその場で共有できることです。現場では朝から分かっていた1日の遅れが、事務所に届くのは電話が来てからでした。表に入っていれば、営業も社長も同じ数字を同じ時刻に見られます。

現場側も同じです。大型のディスプレイを現場に設置すれば、工程の進捗が作業者全員にその場で分かります。置き方は後半でもう一度触れます。

もう1つは、集計の事務作業がなくなることです。ホワイトボードの数字は、誰かが転記して数え直していました。表に入力された時点で集計が終わっているので、この作業そのものが消えます。

当方が関係した職場では、毎日30分かかっていた集計がゼロになりました。入力の件数は職場によって違うので、そのまま当てはまる数字ではありません。それでも、消えるのが「一部」ではなく「作業そのもの」だという点は変わりません。

ここまでは、移した週から効きます。ただし本題は次です。

貯まった記録が資産になる

進捗が届かないのは不便ですが、電話をかければ解決します。一方、消してしまった記録は、あとから何をしても戻りません。ここが取り返しのつかない差です。

残すべきは、次の4つです。

• どの工程が
• どの製品で
• どれくらい（何日）
• なぜ遅れたか

この4つが数か月ぶん貯まると、扱いが変わります。「なんとなく塗装が遅れがち」という体感が、回数と日数の数字になります。どこがボトルネックかを話し合うときの材料になり、将来的には遅延を予測するための学習データにもなります。

スプレッドシートに移すと、編集のたびに履歴が自動で記録・保存されます（TSクラウドの解説より）。誰がいつ何を書き換えたかが残るので、遅れの申告そのものを後から追いかけられます。

何を比べる表か：同じ「遅れ」を扱ったときに、何がどう変わるかを並べます。

ホワイトボードは「今日」を映す道具、共有表は「これまで」を貯める道具です。役割が違うので、どちらが優れているという話ではありません。

移行の手順：あとで機械が読める形にする

ここがこの記事のいちばん大事なところです。ホワイトボードの写しをセルに書くだけでは、礎になりません。見た目は表でも、機械には読めない表ができあがります。

対象を1ライン・2週間ぶんに絞る

遅れが出やすいラインを1つ選び、直近2週間ぶんの工程だけを対象にします。全工程を網羅せず、納期に直結する工程だけを並べます。

全ラインを一度に移そうとすると、表を作るだけで数週間かかります。その間、現場は結局ホワイトボードを見続けます。

1行1レコードの形で作る

表をデータベースとして使うときの基本原則は3つです。表頭は1行目だけ、1行に1レコード（1セル1データ）、同じ列は同じ形式にそろえる。これは機械がデータを正しく解釈するために必要とされています（Quest Inc.の解説より）。

この記事の場合、1行が「1つの工程の1回ぶん」になります。列は次の5つから始めれば足ります。

日付が「8/5」「8月5日」「金曜」と行ごとに混ざると、それだけで集計できなくなります。同じ列は同じ書き方、を最初に決めてください。

遅れた日数の列は要りません。実績日と計画日の差で計算できるからです。手で書くと計算違いが混ざるので、計算式に任せます。

まだ終わっていない工程は、実績日を空欄のままにします。空欄が「未完了」の印になるので、状態を書く列も要りません。列は増やさないほうが続きます。

遅延理由をプルダウンにする

いちばん効くのがこの1つです。遅延理由を自由記述にすると、「材料待ち」「材料まち」「資材遅れ」「材料が来ない」が同じ意味で並びます。人は読めますが、機械は別物として数えます。

選択肢が決まっている項目は、手入力ではなくドロップダウンリスト（プルダウン）を設定すると入力しやすく、入力間違いを防げます（SmartDBの解説より）。

最初は5つか6つで十分です。材料待ち／前工程の遅れ／設備トラブル／人員不足／仕様変更／その他、といった具合です。「その他」が増えてきたら、そこから新しい選択肢を足します。

セル結合と色分けをやめる

紙の帳票をそのまま移すと、セルを結合して見出しを作り、遅れを赤く塗る形になりがちです。人には分かりやすいのですが、色は普通の集計では扱いにくいという難点があります。「赤いセルがいくつあるか」を数えるには、別の設定や処理が必要になります。

意味を持たせたいときは、列を足して文字で書きます。色を付けるのは構いませんが、色だけに意味を持たせないのが条件です。遅れているかどうかは、色ではなく遅延日数の計算結果で分かるようにしておきます。

入力のタイミングと項目を決める

「気づいたら入力」では入りません。昼休み前と終業前の2回など、時刻を決めます。

そのうえで、誰が何を入れるかを分けます。5列すべてを現場に入力させると、それだけで続かなくなります。

現場が入力するのは実績日の1つだけ（遅れた回のみ遅延理由を追加）です。ここまで絞ってから始めます。

最初の1週間は、ホワイトボードと共有表を両方動かして構いません。表に何が足りないかが1週間で分かります。足りない列を足してから、ボードを止めます。

ここを外すと「デジタルなホワイトボード」ができるだけ

ステップ2から4を飛ばすと、どうなるか。画面はきれいになり、分析に使えないデータが溜まっていきます。これがいちばん多い失敗です。

しかも、たちが悪いことに、しばらくは誰も困りません。困るのは1年後、「去年の遅れを分析しよう」としたときです。そこで初めて、集計できない形で1年ぶん貯めていたと気づきます。

当方自身の運用でも、ばらばらのデータを1つにまとめる作業が第一段階であり、全体でいちばん大変な作業でした。体感では、プログラムを組んでシステム化するよりも大変です。ツールは買えば手に入りますが、データの揃え方は買えません。

Excelでの管理は個人で手軽にできる反面、それゆえに個々ばらばらな表や管理形態になり、全体で見ると効率の障害になることがあります。ラインごとに項目名も単位も違う状態で表だけ集めても、1つの表にはなりません。

小さく始められないのは、運用ではなく書き方のほうです。列名・日付の形式・遅延理由の選択肢は、「うちはこの形で書く」という会社全体の決めごとにしてください。試すのは1ラインで構いません。ただし書式だけは、あとで全社に広げても通用する形で決めます。逆に言えば、この決めごとさえ通れば、あとは自然に貯まっていきます。

最大のリスクは、現場の入力負荷

設計の話をしてきましたが、実際に止まる原因はもっと手前にあります。現場が入力しなくなることです。

ホワイトボードの本当の強みは、共有でも記録でもありません。歩きながら3秒で書けることです。この手軽さを下回った瞬間、共有表は更新されなくなります。

中小製造業の現場では、タブレットを配っても定着しないことがあります。対策として挙げられているのは3つです。据え置きのPCを置く、入力タイミングを「作業の切れ目」にする、入力項目を最小限（品番・数量・完了時刻）にする（テックメモの解説より）。

入力そのものを速くする（当方の経験）

対策の中でいちばん効いたのは、打つ量を減らすことでした。当方が作業者として工程進捗を入力していたときの経験では、バーコードスキャナー（QRコード対応）を使うと入力の手間が大きく減り、間違いも激減しました。

何を読み取るのかというと、すでに現場を流れている紙です。各工程を流れる仕掛品には、製造指示書のような書類が添付されています。図面の場合もあります。

この書類にバーコードかQRコードを載せておきます。作業者は、それをスキャナーで読むだけで済みます。新しく持ち物が増えるわけではありません。

品目・数量・作業者をキーボードから打つ場合と比べて、体感では半分以下の労力です。読み取るだけなので、ホワイトボードの「歩きながら3秒」に近いところまで戻せます。

相性がよいのは、ステップ2から4で決めた形です。品目や作業者をコードで持っておけば、読み取った値がそのまま同じ書き方で入ります。表記ゆれが起きる余地がなくなる、という言い方のほうが正確かもしれません。

読み取りが追いつかなくなったら：RFタグ（RFID）

ここから先は最初の2週間には要りません。点数が増えて、バーコードでも追いつかなくなってからの選択肢です。

バーコードは1点ずつしか読めません。RFタグ（RFID。電波で読み取る荷札）なら数十〜数百点を一度に、しかもタグが見えていなくても読めます（Factoridgeの解説より）。100個の部材で、バーコードは10分以上、RFタグなら数秒とされています（DAIKO XTECHの解説より）。

各工程にリーダーを固定して置けば、通過が自動で記録されます。読み取るという作業そのものがなくなります（DAIKO XTECHの解説より）。

ただし金属や液体は電波を反射・吸収し、読み取り距離や精度を下げます（スマートFの解説より）。製造現場はまさにその環境です。同じ出典も「バーコード管理から始め、製品点数が増えてきてから移行を検討する」流れをすすめています。

「見える」機能をどう代替するか

前半で触れた大型ディスプレイは、ここを埋めるためのものです。ホワイトボードは、通りかかった人の目に勝手に入ります。共有表はファイルを開かないと見えません。

置き方には前例があります。タブレットで作業実績（着手・完了）をリアルタイムに集め、その内容を大型モニターに表示して進捗を見える化した製造現場の事例があります。日報作成の工数削減も実現しています（ネクストリンクスの事例集より）。

効果の数字も出ています。タブレット導入の事例では、製造日報の作成・管理にかかる工数を60%削減した企業や、年間約12万枚の紙を削減した企業があります。転記ミスの解消や、データをその場で共有できる効果も挙げられています（i-Reporterの解説より）。

入力を減らす工夫と、見えるようにする工夫はセットです。片方だけだと、どちらも続きません。

時間で見ると、どこがどれだけ変わるか

ここまでに出てきた数字を一覧にします。出どころが違うので、自社の数字はこの幅の中のどこか、という見方をしてください。

上2行は当方の経験で、公開された調査結果ではありません。下2行は各社の解説にある数字です。どれも1つの現場の話なので、自社で1か月測るのがいちばん確かです。

データが溜まったら、その先へ

数か月ぶんの記録が貯まると、次の段階に進めます。

Googleスプレッドシートは、データベースとして構築・運用できます。正規化したテーブル設計と、QUERY関数やGoogle Apps Scriptによる自動化・外部連携を使います。これで小規模から中規模の業務に向いたデータベースを組めるとされています（マネーフォワードの解説より）。

つまり、ここまでの形で貯めていれば、集計と可視化はそのまま同じ表の上でできます。専用のシステムを買い足す段階は、まだ先です。

段階を並べると、こうなります。

AIが出すのは分析と予測であって、判断ではありません。当方が運用している別の業務（在庫と発注）で需要予測を入れたときも、手で集計する作業は消えましたが、AIが出した数を確認して決める仕事は残りました。工程の遅れも同じで、取引先に何を伝えるかを決めるのは人です。

自社がいまどの段階かを確かめる

図：自社の進捗データがどの段階にあるかを確かめるフロー

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