製造業の生産性向上を導く、AIによる要因分析
- データ分析
- 予測分析
- 特徴量
Walter Paliska
Walter Paliska
はじめに：製造業の生産性向上と品質改善の重要性
製造業における生産性向上や品質の確保は、企業の競争力と利益率の維持に直結します。特に歩留まり改善や不良品削減の取り組みは、全社的な生産性の向上に大きく寄与します。
たとえば、スクラップや手直し、リコールといった不良コスト（CoPQ）は、売上の5〜30％に及び、業界によっては運用コスト全体の約40％を占めることもあります。マッキンゼーの事例では、ある半導体メーカーが歩留まりの問題によって6,800万ドル（約100億円）の損失を被ったと報告されています。このような課題は、生産性を高める上でも無視できません。
製造業における生産性向上を阻む「複雑なデータ」
製造業の生産性を向上させるには、工程や品質に関するデータの活用が不可欠です。しかし、現代の製造プロセスでは、センサー（温度、圧力、振動）、MES（製造実行システム）、SCADA（監視制御およびデータ収集システム）、ERP（基幹業務システム）、環境、設備、オペレーター入力、顧客データなど、多種多様な情報が膨大に存在しており、これらを効率的に活用するのは容易ではありません。
企業では、初回合格率や不良率、直行率などのKPIを用いて生産性を測定していますが、これらは「結果」を示すだけで、「なぜ」生産性が低下したのかといった原因解明にはつながりにくいのが現状です。特に従業員ごとの作業ばらつきや、原材料のロット違いによる微細な差異を可視化するには、より深いレベルの分析が必要です。
データ量・幅・複雑さと生産性の関係
製造業で生産性を高める上で最大の障壁となるのは、データ量そのものではなく、データの項目数（＝幅）と、それに伴う複雑さです。
- データ量とスピード：産業用IoTやPLC、各種制御機器からは、日々テラバイト規模のデータがリアルタイムで発生しており、それに対応するスピーディな分析が求められます。
- データの多様性：パラメータや検査結果といった構造化データだけでなく、バッチログのような半構造化データや、メモ・画像といった非構造データまで含まれるため、扱いが複雑になります。
- 信頼性の確保：LIMS（ラボ情報管理システム）やヒストリアンなど、さまざまなシステムから集まるデータの正確性や一貫性を保つのは難しく、部門ごとのデータの分断（サイロ化）も生産性向上の妨げとなっています。
- データの多次元性：1つの生産バッチで数百〜数千もの変数が記録されることもあり、それらの組み合わせが生産性にどう影響しているかを特定するのは非常に難しいのが実情です。
このような「広くて深い」データの中から、生産性の向上につながる具体的な要因を見つけるには、新しいアプローチが求められています。
従来の方法の限界と、製造業が生産性向上に取り組むうえでの課題
製造業が生産性向上に取り組む際、過去に利用されてきた分析手法には、いくつかの明確な制限があります。
1. 手作業によるデータ分析（Excel・スプレッドシート・現場経験）
従業員の経験や勘に基づき、データをExcelに手動で取り込み、グラフやピボットテーブルで仮説を立てるアプローチは今でも多くの製造業で見られます。
しかしこの方法は、以下のような問題があります：
- 分析に時間がかかり、生産性の低下を招く
- 数百列におよぶ複雑なデータに対応できない（拡張性がない）
- 担当者の経験や注目項目に左右され、属人性が高く再現性がない
- 人為的ミス（コピペ、数式間違い）が起きやすく、分析の信頼性が低い
2. 従来型のBI・可視化ツール（Tableau、Power BIなど）
BIツールを活用してKPIをグラフで可視化する手法は、生産性の現状把握に役立ちます。ですが、なぜそのKPIが変動したのかを深く掘り下げるには限界があります。
- 仮説ベースの分析で、ユーザーが何を探すかを事前に知っていなければならない
- 数百〜数千の変数を同時に横断的に分析する機能が弱く、複雑な要因分析が困難
- 例えば「湿度が上がると不良率が増えた」というグラフが出ても、具体的な数字として「湿度55%以上のときに不良の93%が集中している」ことまでは自動的に示せない
3. 統計ツールやSPCソフト（SAS、R、Python、Minitabなど）
これらは分析のプロやデータサイエンティスト向けの強力なツールですが、製造業における生産性向上を日常業務で実現するには以下の課題があります。
- 専門スキルが必要で、一般の従業員や現場担当者が使いこなすのは難しい
- 仮説を立てた上での検証には長い時間がかかり、リアルタイム性に欠ける
- 既知の変数しか扱えず、未知の組み合わせ要因（例：バルブAが開いていて、かつ化学品Xが5%未満）を発見できない
- 分析プロセスが複雑で保守・改修にコストがかかり、生産性向上への投資効果が低い
こうした課題により、製造業では生産性の向上に向けた取り組みが断片的・属人的になりがちです。
dotData Insight が実現する、製造業の生産性向上と効率化
dotData Insight は、統計的AIと生成AIを組み合わせることで、こうした課題を解決。製造現場に蓄積された複雑かつ膨大なデータを自動で深く分析し、生産性向上を強力に後押しします。
統計的AIと生成AIによる高度な分析
dotData Insightは、構造化・非構造データを含む多様な情報を直接接続し、KPI（歩留まり、不良数、生産量など）に影響する重要な要因を自動的に探索します。その特長は以下の通りです：
- AIが膨大な製造データをくまなく探索
数百万通りのデータパターンを自動で調べ、歩留まりや不良率に影響を与えている「本当の原因」を見つけ出します。人手では気づけない複雑な要因もスコア付きで提示され、何が成果に影響しているのかが一目でわかります。 - 「見落とされがちな品質リスクが潜む要因」を自動で発見
たとえ仕様範囲内の条件であっても、性能に大きな影響を与える微細な条件や閾値（特徴量）をAIが自動で見つけ出します。これにより、従来のBIソリューションではできなかった運用効率の実現が可能。 - 複数の条件を組み合わせて、影響を深掘り分析
AIが見つけた複数の要因を組み合わせて、「夜勤×原料Y×装置Z」のようなミクロな集団を自動抽出。それぞれが成果にどう影響しているかを具体的に分析できます。 - 誰でも使える、ノーコードの使いやすい画面
専門的なプログラミングは不要。BIツールを使い慣れたユーザーや製造エンジニアでも直感的に操作できる、シンプルでわかりやすい画面設計になっています。 - 現場のデータにも柔軟に対応
リレーショナルデータやトランザクション、季節性・遅延・祝日を含む時系列データ、テキストデータ、位置情報など、製造業特有の“雑多で複雑なデータ”も扱えます。AIによるデータクレンジング機能も備えており、自動的に対処します。
dotData Insightは、これまで時間や労力を要していたディープアナリティクスのプロセスを自動化し、わかりやすく・すぐに使える形で提供することで、データ分析に費やす時間を削減。チームは、インサイトの活用やプロセス改善といった本来注力すべき業務に集中できるようになります。
製薬業における具体的な事例
製造業の中でも、製薬業界では特に工程条件が繊細で、生産効率や品質への影響が大きいという特徴があります。バイオリアクターなどの装置は、温度、pH、溶存酸素、通気、濃度など、複雑な条件のもとで稼働しており、わずかな変動が製品の歩留まりや品質に直結します。
今回は、「Industrial Scale Penicillin Simulator」で公開されているペニシリン発酵プロセスのシミュレーションデータを使用し、dotData Insightを活用した分析を行いました。
dotData Insightによる生産性向上の発見例：
- リアクター温度が0.05K変化しただけで歩留まりに有意な影響
- 冷却水の流量が150 L/h未満の条件で歩留まりが変化
- これらの条件を組み合わせることで、全バッチのうち46％が該当し、平均より15％高い歩留まりを記録するセグメントが抽出されました
このように、dotData Insightでは特徴量の発見と要因の組み合わせ分析によって、現場の生産性を高める具体的な条件を明確に把握できます。
さらに、生成AIによる自然言語での解釈によって、現場担当者やマネージャーが理解しやすい形で提示されます。以下は、温度条件に関するAIの自動解釈の一例です：
「過去7日間のバッチにおける総温度が298.05K〜298.32Kの範囲であった場合、温度制御にわずかな不安定性が存在する可能性があります。これらの変動が化学反応に影響を与え、生産量の低下や不良率の上昇を引き起こしている可能性があります。」
従来なら数週間から数か月かかっていた分析作業が、dotData Insightによって数分で完了し、生産性向上に即座に活かせる結果を得られるのが最大の特長です。
隠れたインサイトをビジネス価値に変える
dotData Insight を活用することで、製造業における生産性の向上と品質改善が具体的に実現できます。以下は、実際に得られるメリットの一例です。
1. スクラップ・不良の削減
不良品の発生条件を特定し、標準作業手順（SOP）の見直しや制御限界の調整が可能になります。これにより、不良コストの削減が図れ、製造業における生産性の向上とコスト効率化が同時に実現します。
2. スループットと作業効率の向上
dotData Insightは、再作業やトラブルシューティングの時間を大幅に短縮し、現場の生産性を高めます。設備総合効率（OEE）の改善、設備故障の減少による生産ラインの安定化など、生産性向上に直結する効果が期待できます。
3. 製品の一貫性と品質の強化
主要な要因を継続的に監視・制御することで、製品品質のばらつきが抑えられ、労働生産性の安定化や出荷品の信頼性向上につながります。
4. 根本原因分析（RCA）の高速化
AIによって特定された要因やセグメントの活用により、トラブル発生時にも迅速な原因特定と対策実施が可能です。これは現場の効率化への大きな貢献となります。
5. データ主導の意思決定
たとえば「2番の炉が850〜875℃で稼働し、原料バッチがXJ-2のときに製品Zの歩留まりが4.5%向上する」といった具体的な分析結果をもとに、戦略的な改善施策を打つことが可能です。これは、生産性向上を実現する取り組みの成功事例といえるでしょう。
まとめ：勘や経験から脱却し、データで生産性を高める時代へ
今こそ、製造業が持つ膨大なデータの中にある「本質的な要因」を明らかにし、現場の生産性を向上させる具体的なアクションにつなげるときです。
従来の手作業やBIツール、統計ソフトでは、生産性の改善点を見逃しやすく、対応も遅れがちでした。しかし、dotData Insightのようなデータ分析プラットフォームを活用することで、「どの条件で生産量が最大化するのか？」「どの工程で不良率が高くなるのか？」といった問いに、もう勘や経験だけで答える必要はありません。データに基づいて正確に判断できる組織へとシフトしていきましょう。製造業の未来は、これまで見えなかった因果関係を“見える化”し、AIと人の力を融合させることで新たに切り拓かれていきます。
Walter Paliska
