ダイキン、BMW、Samsung..国内外8社のスマートファクトリー最新事例に学ぶ―「自動化」から「自律化」へ

スマートファクトリーを見据えた現場の課題

製造業の課題は、技能継承から設備老朽化、デジタル格差、サプライチェーンまで多岐にわたっているように見えます。実際には、これらは同じ構造のなかで連動して起きています。

労働力不足と技能継承の断絶

経済産業省「2025年版ものづくり白書」によれば、製造業の9割以上が技能継承に取り組む一方、その主力は退職者の再雇用（70％超）に依存しています※1。

これは、熟練者のノウハウが体系化されず、現場の品質や稼働安定性が再現しづらい状況を意味します。特に中小企業では、人員・資金面の制約から教育体制を整備できず、属人性の解消が進みにくいことが課題として指摘されています。

デジタル化の進展格差と現場DXの停滞

ものづくり白書では、デジタル技術を使った業務改善に取り組んでいない企業が22％に上るなど、現場DXの進展には依然として大きな差があると指摘されています※1。特に従業員50人以下の企業では実施率が31.5％と低く、規模が小さいほどデジタル活用が進みにくい傾向が明確です。

アビームコンサルティングの調査でも、スマートファクトリーへの取り組みは全体の32.9％にとどまり、そのうち45.7％が「完全自動化を目指しながらも進展していない」と回答しています※2。推進人材の不足（約2割）や予算制約が足かせとなり、工程をまたいだデータ連携や分析基盤の整備が進みにくい状況が浮かび上がっています。

サプライチェーン分断と管理コストの増大

同調査では、工場データとサプライチェーンデータを十分に連携できていない企業が12.7％存在し、ユースケース設計やシステム統合の難しさが課題として示されています。また、部門や拠点をまたいだデータ連携が進まないことで、需給変動への対応が遅れ、管理負荷の増大やコスト上昇につながるケースも報告されています。

こうした状況の背景には、人・設備・データ・サプライチェーンがそれぞれ独立して動いてしまう構造があります。これは個別の改善だけでは対応しきれず、工場全体を見渡した最適化が欠かせません。こうした背景から、生産現場では「全体をつなぐ仕組み」そのものが問われています。

現在進行形で進むスマートファクトリーとは

スマートファクトリーとは、IoTやAI、産業ロボット、デジタルツインといった技術を組み合わせ、生産プロセス全体をデータで最適化する工場を指します。概念の源流は、2011年にドイツが提唱した「Industrie 4.0」。日本では2017年の「ものづくりスマート化ロードマップ調査」を契機に、現場の見える化や自動化が広がり始めました。その後10年で対象範囲は大きく広がり、工場単体の最適化から、設計やサプライチェーンを含む全体最適へと進化しています。

最新の視点は、経済産業省・NEDO「スマートマニュファクチャリング構築ガイドライン」（2024年）が示すとおりです。同ガイドラインは次のように述べています。

スマートファクトリーとは、この考え方を現場に実装し、現場判断をデータで支える「自律型の工場」をつくる取り組みです。AIやロボットを入れること自体が目的ではなく、工場全体をデジタル統合し、再現性のある意思決定を可能にする仕組みづくりが本質なのです。

スマートファクトリーが解決する5つの課題

スマートファクトリーを考えるうえでは、製造業が直面する課題をどの領域で捉え、どう整理するかが重要になります。経済産業省・NEDOが2024年に示した枠組みでは、こうした変革ポイントを「マニュファクチャリング変革課題マップ」として体系化し、取り組むべき領域を可視化しています。この整理軸を手がかりに、スマートファクトリーが実際にどの課題をどう解決するのか、効果の及ぶ範囲を具体的に見ていきます。

ガイドラインが示す変革領域の特徴は、個々の技術導入にとどまらず、「人材・設備・品質・生産・環境」という複数のチェーンを連動させ、全体最適へつなげる視点にあります。下表は、その要点を抽出したものです。

これらの領域は一見別々に見えますが、向かう先は共通しています。それは、人・設備・品質・生産・環境をどうデータで結び、工場を自律的に判断できる姿へ近づけるか、という点です。スマートファクトリーとは、技術を寄せ集めることではありません。経営・業務・現場をデジタルで有機的につなぎ、可視化から最適化、そして自律化へと段階的に進めていく「全体最適の仕組み」の構築にあります。

国内外のスマートファクトリー最新事例

工場のデジタル化は、省力化や自動化の段階を越え、設備・品質・生産・環境をまとめて最適化するフェーズへ向かっています。スマートファクトリーの鍵は、これらの領域をデータでつなぎ、現場と経営を一体で動かす仕組みづくりにあります。

ここからは、予知保全や品質検査、生産シミュレーション、エネルギー管理などを実践する国内外8社の取り組みを紹介します。企業がどんな課題に向き合い、どの技術を組み合わせ、現場をどう変えたのか。具体的な成果を見ていきます。

コマツ産機（日本）｜予知保全AI×IoTで老朽設備の稼働率を最大化

背景・課題
日本の製造現場では設備の老朽化と保全人材の減少が重なり、突発停止への後追い対応が常態化していました。稼働率の把握は人手による記録に偏り、設備の状態変化を定量的に捉えられないことが安定稼働の妨げとなっていました。

効果・成果
生産性は従来比140%へ改善し、稼働率と保全コストが大幅に改善しました。データが共通言語となり、現場での改善提案が自発的に生まれる文化的変化も報告されています。

Siemens（ドイツ）｜エッジAI×デジタルツインによる自律型予知保全

背景・課題
製造業では、わずかな設備停止が年間利益を大きく揺るがします。Siemensの調査「The True Cost of Downtime 2024」によれば、計画外ダウンタイムは年間1.4兆ドル、売上の約11％に相当する損失を生むとされています。従来はクラウド分析に依存していたため、送受信の遅延によって異常兆候を捉えきれず、事後保全を避けられない構造がありました。

Bosch（ドイツ）｜IoT×AIでライン統合し、リアルタイム品質制御を実現

背景・課題
多品種・変量生産が進む製造現場では、検査やライン調整が熟練者の判断に依存しており、突発異常が生産ロスやエネルギー浪費に直結していました。Boschの分析でも、ライン上のセンサー情報が統合されず、品質・設備・保全が分断されたまま管理されていることが大きな課題として確認されていました。

オムロン（日本）｜AI×現場データで品質ばらつきを可視化・標準化

背景・課題
多品種少量と短納期が常態化するなか、品質の再現性と作業標準化は重要性を増しています。しかし現場では、作業スピードや手順のムラ、目視検査の判定差といった、属人的なばらつきが大きなボトルネックになっていました。熟練者の引退や人材流動性の高まりも重なり、「技能を人から人へ伝えるだけでは限界がある」という課題が顕在化していました。

特に、作業データの可視化によって、従来は見えなかったムラや負荷偏りが明確になり、改善の着眼点が定量的になりました。これが再現性の高い現場づくりを支えています。

ダイキン工業（日本）｜工場デジタルツインで生産ロスを大幅削減

背景・課題
空調機器の市場は季節・地域の要因が複雑に絡み、需要変動が大きい分野です。世界に工場が分散するダイキンにとって、生産のスピードと安定性の両立は長年のテーマでした。しかし現場では、工場ごとにシステムやデータ形式が異なり、生産・保全・品質情報がつながらないサイロ化が顕在化。突発停止は納期遅延・余剰在庫・需要機会損失につながり、「拠点単位の最適化では限界がある」という課題が明確になっていました。

解決アプローチ
ダイキンは、まず「見える化／数値化」の中核として工場デジタルツインを構築し、これを基盤に予知・予測と最適化の機能を段階的に連携させました。

BMW Group（ドイツ）｜デジタルツインで生産立上げを高速化する仮想工場を構築

背景・課題
自動車産業は、電動化・多品種化・地域規制への対応など複雑な要請が同時進行しています。BMWにとっても、新モデル投入のスピードと柔軟な生産体制の確立は避けて通れないテーマでした。しかし実際の工場では、年間数千規模の設備・治具変更が発生し、実機検証や改修に多大な時間とコストがかかっていました。欧州を中心に高まるカーボンニュートラル要請も重なり、効率・品質・持続可能性を同時に満たす新たな工場モデルが求められていました。

横河電機×ENEOSマテリアル（日本）｜強化学習AIでプラント運転を自律化

背景・課題
化学・エネルギープラントでは、温度・圧力・原料組成など多くの変数が刻々と変化し、運転には高度な判断が求められます。長年、制御は熟練運転員の経験に依存してきましたが、24時間操業の負荷、熟練者の減少、エネルギー価格の高騰が重なり課題が顕在化。さらに、PIDやAPCでは扱いきれない非線形挙動も多く、「安全・安定・省エネ」を同時に達成する運転は、人の手だけでは限界が見えていました。

Samsung（韓国）｜AI×デジタルツインで半導体工場の全体最適を実現

背景・課題
半導体製造はナノスケールの工程が連なる典型的な複雑系で、わずかなプロセス誤差が歩留まりに直結します。設備のチューニングには膨大なデータ解析と熟練エンジニアの知見が必要でした。一方で、ライン全体を人の経験だけで最適化することには限界があり、DX人材不足、工程間データの分断、異常検知の遅れといった課題が蓄積。「工場全体をひとつの知的システムとして運用する」転換が不可避になっていました。

部分最適から「自律的に学ぶ工場」へ。スマートファクトリーが描く次代の製造業

近年の事例が示すのは、スマートファクトリーが単なる自動化の延長ではないという点です。コマツ産機による「勘のデータ化」、Bosch やダイキン工業の自律ライン制御、BMWやSamsungの「つくる前に学ぶ」デジタルツイン。いずれも、工場を学習するシステムとして再設計する方向へ向かっています。

この潮流は、世界的な調査でも裏付けられています。Deloitteの調査では、スマートマニュファクチャリングを体系的に進める企業が、生産性や稼働キャパシティを着実に押し上げていると整理されています※27。スマートマニュファクチャリングの取り組みを進める企業は、生産出力10〜20％向上、従業員生産性7〜20％改善、稼働キャパシティ10〜15％向上──こうした成果を平均的に報告しています。スマートファクトリーを持つ企業の共通点から見えるのは、次の三つの具体的な一手です。

①いま何が起きているかを定義する
コマツ産機もオムロンも、最初にやったのは高度なAI導入ではなく、「どの工程にどんなムラがあるのか」「設備は実際どれだけ稼働しているのか」という、「見えているようで見えていない現実」の可視化でした。これは中小工場でも同じで、稼働データ、作業時間、工程の手戻り、数値化の精度を上げるだけで改善の打ち手は一段変わります。

②課題を工程単位ではなくつながりで捉える
Boschやダイキンの成果は、品質・設備・生産をバラバラに扱わず、チェーンの断点をつないだところから生まれました。例えば「検査が遅い」問題が、実は設備の微振動の変化や作業負荷の偏りから起きていた、という例は珍しくありません。工程単位ではなく“流れを見る”視点が、次の改善テーマを必ず見つけてくれます。

③デジタルを現場任せにしない仕組みをつくる
成功した企業は例外なく、現場主導の改善と、IT／デジタル部門の伴走、そして経営の意思決定、この三層をつなぐハブを持っています。PoCが散らばって失敗するのは、「つなぎ役」がいないことが主因です。逆にいえば、小さく始めても、仕組みさえ整えば学習サイクルは確実に回り始めます。

スマートファクトリーは、現場の悩みをデータで因果につなぎ直し、止まらず・ぶれず・先を読める工場へ変えるアプローチです。効率化の先、学び続ける工場になる一歩は、目の前の一工程を「つながり」として見直すところから始まります。