工場DXの進め方｜課題・メリット・最新トレンドと成功事例を解説

工場DXとは、デジタル技術全般（IoT、AI、クラウド、ビッグデータなど）によって製造現場の業務やビジネスモデルを変革し、生産性と競争力を高める取り組みです。人手不足や技術継承、レガシーシステムの老朽化といった課題を抱える日本の製造業にとって、避けて通れないテーマになっています。

本記事では、工場DXが求められる背景から進め方の4ステップ、支える最新技術、得られるメリット、そして成功事例までをひとつずつ整理します。

製造業のDX推進については、次の記事もあわせてご参照ください。

製造業DXの実践ポイントと成功事例 - 課題解決から競争力強化までの具体策

工場DXとは？スマートファクトリーとの違い

工場DXとは、IoT・AI・ロボットなどのデジタル技術とデータ活用によって、製造現場の業務プロセスやビジネスモデルを変革し、競争優位を確立する取り組みです。 機械を電子化するだけではなく、集めたデータを生産や経営の改善につなげる点に本質があります。

経済産業省はDXを、データとデジタル技術を活用して製品・サービス・ビジネスモデルや業務、組織を変革し、競争上の優位性を確立することと定義しています。工場DXは、この考え方をモノやサービスを生み出す製造現場に当てはめたものだととらえると理解しやすくなります。

参考：経済産業省「産業界のデジタルトランスフォーメーション（DX）」

デジタル化とDXはどう違うのか

デジタル化とDXは混同されがちですが、段階が異なります。紙や手作業をデータに置き換え（デジタイゼーション）、次に業務プロセス全体をデジタルでつなぎ（デジタライゼーション）、最後にデータを武器に事業のあり方そのものを変える段階がDXです。

つまり、センサーを付けてデータを取るだけではDXとは呼べません。集めたデータを分析し、意思決定や新しい価値の創出に生かしてはじめて、変革と呼べる段階に入ります。

DXとデジタル化の違いについては、次の記事もご参照ください。

DXとデジタル化は何がどう違うのか。具体的な例で詳しく解説

デジタル化からDXへの3段階

スマートファクトリーとの関係

スマートファクトリーは、工場DXが目指す到達点のひとつです。IoTやAIで工場内のあらゆるデータをつなぎ、生産の最適化や自律的な改善が回り続ける工場を指します。工場DXが「変革のプロセス」、スマートファクトリーが「その先にある姿」と整理すると、両者の位置づけがはっきりします。

スマートファクトリーについては、次の記事もあわせてご参照ください。

スマートファクトリーとは？製造業を変革するロードマップと必要な技術

なぜいま、工場DXが求められているのか

工場DXが急がれる背景には、深刻な人手不足、消費の多様化、働き方改革、レガシーシステムの老朽化などがあります。これらは単独ではなく、互いに絡み合いながら製造現場を圧迫しています。ここでは主な要因を順に見ていきます。

製造業全般の課題については、次の記事もご参照ください。

日本の製造業の現状と課題、解決のカギはデジタルシステムの導入にあり

深刻化する人手不足と技術継承

製造業の担い手は減り続けています。2025年版ものづくり白書によると、2024年の製造業就業者数は1,046万人で、2023年の1,055万人からさらに減少しました。若手が減る一方で高齢の就業者が増え、現場の平均年齢は上がっています。

問題は頭数だけではありません。熟練者が長年かけて培った「勘」や「匠の技」は、一朝一夕には受け継げないため、退職と同時に数十年分のノウハウが失われかねません。白書でも、指導する人材が足りないと答えた事業所が6割を超えており、技術継承は待ったなしの課題です。

物流業界を中心に労働時間の上限規制が強化されたいわゆる「2024年問題」も、部材の調達や納品のリードタイムに影を落としています。工場単体だけでなく、サプライチェーン全体で効率化を迫られている状況です。

参考：厚生労働省「2025年版ものづくり白書」

消費行動・価値観の多様化への対応

インターネットの普及で、消費者は世界中の製品を比較して選べるようになりました。高品質で高価なもの、手頃で気軽なものなど、ニーズは細かく枝分かれし、消費者の数だけ価値観がある時代です。

この変化に対応するには、膨大な情報をすばやく処理し、必要なデータを分析して方向性を決めるデータドリブンな経営が欠かせません。工場でも同じで、変わり続ける需要に追いつくには、常に最新の情報を生産に生かせる環境が必要になります。

働き方改革の促進

多くの企業で、柔軟で多様な働き方への見直しが進んでいます。従業員一人ひとりの事情に合わせて働ける環境を整えるには、業務のプロセスそのものを組み替える必要があります。

人手不足を抱えたままでは、負担はいつまでも軽くなりません。作業の自動化や省人化を進め、限られた人数でも成り立つ現場をつくることが、働き方改革の前提になります。

「2025年の崖」－レガシーシステム刷新の現在地

「2025年の崖」は、経済産業省が2018年の「DXレポート」で示した警鐘です。老朽化した基幹システムを使い続けると、2025年以降に最大で年間12兆円もの経済損失が生じると試算されました。その2025年を実際に過ぎた今、成果と課題を振り返る段階に入っています。

基幹システムの刷新やERPへの移行は、一定程度進みました。メインフレームからの脱却も広がり、レガシーマイグレーションの市場は拡大を続けています。

一方で、課題が消えたわけではありません。ある調査では、崖を完全に乗り越えられたと答えた企業は1割前後で、6割程度に今なお老朽システムが残るとされます。維持費の高騰やIT人材の不足というリスクは、依然として続いています。

さらに、刷新を終えた企業が新たな壁に直面しています。システムの入れ替え自体が目的になり、本来ねらうべき事業変革が後回しになりがちだったのです。レガシーからの脱却は出発点にすぎません。集めたデータを事業の力に変えてこそ、崖を越えた意味が生まれます。

2025年の崖については、次の記事もあわせてご参照ください。

2025年の崖とは？直面する課題と回避方法を詳しく解説

レガシーシステムの刷新やIT人材不足という課題に向き合い、基幹システムの更改に取り組む担当者のインタビュー記事をご参照ださい。

カーボンニュートラル・GXへの対応

近年は、脱炭素やGX（グリーントランスフォーメーション）への対応も、工場DXの重要なテーマに加わりました。エネルギー使用量を可視化し、CO2排出を抑えながら生産を続けることが、取引先や社会から求められる条件になりつつあります。

設備の稼働データを収集・分析する仕組みは、省エネと生産効率の両立にそのまま生かせます。環境対応とDXは、別々の取り組みではなく地続きの課題だととらえることが大切です。

製造業のカーボンニュートラルへのアプローチについては、次の記事もご参照ください。

製造業のカーボンニュートラルをDXで実現する方法とは？CO2排出量の可視化から具体的な削減施策まで

製造業のCO2排出量計算完全ガイド。計算の基礎からDXによる管理まで

ＮＴＴデータ関西は、生産管理システムのデータから製品別にCO2排出量を算出、可視化する「BIZXIM CFP」を提供しています。 サプライチェーン全体を対象とするScope3までの製品別のCO2排出量を把握できますので、効果的かつ長期的な削減対象の策定が可能になります。

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工場DXが進まない主な課題

工場DXの前に立ちはだかる壁は、投資の難しさ、人材不足、技術の属人化、全社的な推進体制の欠如です。 まず自社がどこでつまずいているのかを見きわめることが、優先順位を決める出発点になります。

設備投資・コストの壁

経済の先行きが不透明ななか、多くの企業が積極的な設備投資を控えています。国の支援策も、中小企業には行き届きにくいのが実情です。老朽化した設備をIT基盤へ移行したくても、初期費用の重さが一歩を鈍らせているケースは少なくありません。

一方で、ものづくり補助金やIT導入補助金など、DXを後押しする公的な制度も整ってきました。対象範囲を絞ったスモールスタートなら、補助金を活用しながら投資リスクを抑えた着手が可能です。費用の壁は、進め方次第で越えられる課題でもあります。

DX人材・IT人材の不足

デジタル技術を理解し、現場の課題と結びつけて構想を描ける人材は、慢性的に不足しています。既存の従業員が日々の業務に追われ、新しい仕組みを学ぶ時間が取れないという声もよく聞かれます。社内だけで抱え込まず、外部パートナーの知見を借りる発想が必要です。

DX人材の概念や育成については、次の記事もご参照ください。

DX推進をリードするDX人材に求められる能力とは

技術の属人化・システムのブラックボックス化

熟練者の技能が個人にとどまったままだと、その人がいなくなった際に生産が混乱するおそれがあります。同様に、古いシステムについても特定の担当者しか扱えない状態が続くと、機能追加や改修が進まず、改善が事実上停滞してしまいます。こうした属人化とブラックボックス化は、新しい技術の導入を妨げる大きな阻害要因となり、改善が進まない悪循環を生み出します。

全社的な推進体制・現場理解の不足

DXを一部門だけの取り組みにすると、多くの場合うまくいきません。経営層が旗を振っても現場が納得しなければ、ツールは使われずに終わります。逆に現場が動いても全社の方針とずれれば、投資は分散します。目的と体制の共有が欠かせません。

工場DXが進まない主な課題

工場DXの進め方

工場DXの代表的な進め方は、現状把握→目的設定→検証→全社展開の4ステップです。最初から全部を変えようとせず、優先度の高い領域から小さく始め、手応えを確かめながら広げていく進め方が失敗を減らします。

STEP1：現状把握と課題の可視化

はじめに、自社工場がどこに問題を抱えているかを洗い出します。生産ラインのどこで時間がかかり、どの工程で不良やロスが出ているのかをデータで押さえます。課題があいまいなままツールを導入しても、効果は出ません。見える化が最初の一歩です。

STEP2：目的・KPIの設定

次に、何のためにDXを進めるのかを明確にします。ここで役立つのが、経済産業省が示した「スマートファクトリーロードマップ」です。これは2017年に中部経済産業局が第4次産業革命への対応策としてまとめたもので、ものづくりのスマート化の方向性を体系立てています。

ロードマップでは、目指す目的を次の7つに整理しています。

• 品質の向上（不良率の低減、品質の安定化、設計品質の向上）
• コストの削減（材料・リソース・在庫の削減、設備管理の省力化）
• 生産性の向上（設備やヒトの稼働率向上、作業の効率化、稼働停止の削減）
• 製品化・量産化の期間短縮（開発設計の自動化、仕様変更への迅速な対応）
• 人材不足・育成への対応（多様な人材の活用、技能の継承）
• 新たな付加価値の提供（多様なニーズへの対応、加工技術や製品の拡大）
• その他（リスク管理の強化）

そのうえで、各目的の達成度をレベルで整理します。レベル1はデータの収集・蓄積による見える化、レベル2は分析・予測、レベル3はデータに基づく制御・最適化という段階です。自社が今どのレベルにあるかを把握し、次に目指す段階をKPIとして設定します。

参考：経済産業省「スマート化を進める上でのポイント」

STEP3：スモールスタートで効果検証

目的が定まったら、優先度が高く着手しやすい領域から小さく始めます。ひとつのラインや一工程に絞って導入し、効果を数値で検証することで、リスクを抑えながら学びを得られます。ここで得た成功体験が、社内の理解を広げる原動力になります。

STEP4：全社展開とPDCA

検証で手応えが得られたら、他のラインや拠点へ広げていきます。導入後もPDCAを回し、システムや運用を継続的に見直すことが欠かせません。一度作って終わりではなく、改善が回り続ける状態をつくることが、スマートファクトリーへの近道です。

工場DX推進の4ステップ

工場DXを支える主要技術と最新トレンド

工場DXを支える主要な基盤技術が、IoTによるデータ収集、AI・生成AIの活用、デジタルツイン、ローカル5G、工場のサイバーセキュリティです。近年はとくに生成AIの実用化が進み、現場の使い方が大きく広がっています。

IoT・センサーによるデータ収集

すべての起点は、現場のデータを取ることです。設備や作業者、材料の状態をセンサーやネットワークカメラでとらえ、リアルタイムに集めます。ここで集めたデータの質と量が、その後の分析や最適化の精度を左右します。

工場のIoT活用については、次の記事もご参照ください。

DXとIoTの関係｜製造業の現場改善を実現する導入ステップと事例

ＮＴＴデータ関西では、製造現場での品質管理や設備保全でAIを活用して自動的に異音を検知し、予知保全に役立つ「IoTone」を提供しています。

▼IoToneの詳細について

異音検知ソリューション　IoTone/アイオートーン | ＮＴＴデータ関西

AI・生成AIの活用

AIは、集めたデータから価値を引き出す中核技術です。外観検査での不良品の自動判定や、設備の故障を事前に察知する予知保全は、すでに多くの現場で成果を上げています。

さらに直近では、生成AIの活用が急速に広がっています。設計支援や生産計画の高度化に加え、過去の修理報告書や図面をAIが参照し、作業手順を現場に提示する使い方も登場しました。ベテランのノウハウを引き出す相棒として、生成AIエージェントを活用する動きも始まっています。

デジタルツイン

デジタルツインは、現実の工場を仮想空間に再現する技術です。実際に手を動かす前に、仮想空間でレイアウト変更や生産計画をシミュレーションできるため、リスクを抑えながら改善を試せます。IoTやAIの進化で構築が容易になり、製造業からの注目が一段と高まっています。

ローカル5G・エッジコンピューティング

大量のデータを低遅延で扱うには、通信基盤も重要です。工場内に専用の高速通信網を敷けるローカル5Gや、現場近くでデータを処理するエッジコンピューティングにより、リアルタイム制御の精度と安定性を高めやすくなります。無線化が進めば、設備レイアウトや生産ライン構成の自由度も向上します。

工場のサイバーセキュリティ（OTセキュリティ）

インターネットとつながる工場には、新たなリスクも伴います。生産設備を制御するOT（制御技術）領域が外部とつながると、サイバー攻撃の標的になりかねません。生産を止めないためにも、OTセキュリティを前提に設計を進めることが不可欠です。

工場DXを支える主要技術一覧

工場DXのメリット

工場DXを実現すると、主に技術の標準化、生産の可視化、設備や工程の最適化、需給予測、拠点連携といった5つの効果が得られます。 いずれも、人手不足や品質の課題に直接作用する価値です。

技術の標準化・技能継承

これまでの製造現場は、熟練者の経験と勘で品質を保ってきた面があります。しかしこの状態では、後進の育成に時間がかかり、安定した生産を継続することが難しくなります。作業者の経験や勘をデータ化すれば、属人的な熟練技術を新人にも教えやすい環境が整います。

技術が標準化され、AIを組み込んだ工程が回れば、少ない人数でも質と量の両面で生産に対応できます。労働人口の減少による影響を和らげる有効な手立てになります。

生産状況の可視化

DXが進んだ工場では、センサー、ネットワークカメラ、ウェアラブルデバイスなどが作業状況を常時収集します。生産管理システムと連携することで、ラインや工程、設備の稼働、材料の状態までがリアルタイムに把握できます。

設備に不具合が出た際も、作業者の安全を守りながら即座に対応でき、需要予測と組み合わせれば材料をタイムリーに発注できます。変化に応じて柔軟に動ける現場になり、品質も高い水準で保てます。

設備・材料・工程の最適化

現場が見える化されると、設備の保守点検や工程、在庫のムダを削り、最適化を図れます。とくに設備データを常時分析する予知保全は、突発的な故障による稼働停止を減らし、保全コストの抑制にもつながります。

需給予測と在庫の最適化

市場の動きや需要の変動をデータとして生産に生かせば、需要に合わせて生産量を調整できます。過剰な在庫を抱える必要がなくなり、キャッシュフローの改善にも寄与します。

複数拠点の連携強化

企業内に複数の工場がある場合、各拠点をネットワークでつなぎ、連携を強められます。それぞれが持つ技術を組み合わせれば、新たな技術開発やイノベーションの可能性を高めます。

工場DXの成功事例4選

ここからは、工場DXで成果を上げた企業の取り組みを紹介します。自社に近い課題を持つ事例から、進め方のヒントが得られるはずです。

国内外のDX成功事例については、次の記事もあわせてご参照ください。

DX推進・成功事例から実施のヒントを探る～国内・海外成功事例22選～

製造業DXの実践ポイントと成功事例 - 課題解決から競争力強化までの具体策

トーヨーエイテック株式会社：見える化で原価予測とリードタイムを改善

1929年創業のトーヨーエイテックは、「内面研削盤のTOYO」と呼ばれるブランドを確立してきた企業です。長年の歴史のなかで情報システムを整えてきましたが、部門ごとにシステムがわかれ、会社全体の業務が見えにくい状態が生まれていました。

そこで、部門単位ではなく会社全体での最適解を導き、競争力を高めるために、各種システムの一元化を決断します。核として採用したのが「BIZXIM製番」でした。

導入により、製品完成の2カ月前に実績原価を±5%の精度で予測できるようになり、部品調達も迅速化して納品までのリードタイムを25%短縮しました。CADとの連携で正確な見積もりもすばやく作れるようになり、調達部門の生産性向上にもつながっています。

▼ 本事例の詳細について

トーヨーエイテック株式会社様 | 導入事例 | 株式会社ＮＴＴデータ関西

「BIZXIM製番」の担当者インタビューもあわせてご参照ください。

トヨタ自動車株式会社：無人搬送車の位置把握で工数を半減

トヨタ自動車は、元町工場で部品運搬に約100台の無人搬送車（AGV）を使っています。しかしAGVが路上で停止すると、位置を探して復旧する手間が発生し、部品が届かないリスクに備えて余分な在庫や予備機を抱える必要がありました。

そこで「GeoMation屋内位置把握ソリューション」を導入し、AGVの位置を把握できるようにしました。その結果、復旧作業の工数は半分になり、部品の補充作業はゼロに。スタッフがAGVの動きに常時気を配る負担からも解放されました。

合名会社寒梅酒造：IoTでもろみを管理し、ノウハウを次世代へ

1918年創業の寒梅酒造は、米作りから醸造までを一貫して手がけています。酒造りで最も繊細なのが「もろみ」の温度管理で、わずかな違いが仕上がりを左右します。

そこで酒造タンクとろ過室に、温度や湿度、二酸化炭素濃度を測るセンサーやカメラを設置。いつでもどこでも状態を確認でき、データはクラウドに蓄積する仕組みを整えました。杜氏が経験と勘で行ってきた酒造りを数値化することで、品質の安定と技能の伝承を両立しています。

東洋製罐株式会社：匠の技を数値化・形式知化することで、技術継承を容易に

東洋製罐は、熟練作業者の技術力を数値化・形式知化し、経験の浅い作業者でも品質を保って製造できる体制を築きました。暗黙知となっていた技を「見える」「知る」「蓄える」の観点でシステム化した点が特徴です。

製造ライン全体の状況をリアルタイムに把握し、異常が起きればアラートで素早く知らせる仕組みを構築。高齢化でベテランが引退した後も、技術継承がしやすい環境を実現しています。

工場DXを成功させるポイント

工場DXを成功に導くポイントは、目的から逆算すること、現場を巻き込むこと、自社に合ったパートナーを選ぶことです。 技術の導入そのものは目的ではありません。この点を見誤ると、投資が成果に結びつきにくくなります。

目的から逆算する（手段の目的化を避ける）

「AIを入れること」がゴールになってしまう例は少なくありません。大切なのは、解決したい課題を先に定め、そこから必要な技術を選ぶ順番です。ロードマップの7つの目的を手がかりに、自社が何を実現したいのかを言葉にすることから始めましょう。

現場を巻き込む体制づくり

DXは、現場が使いこなしてはじめて価値を生みます。経営層と現場、情報システム部門が同じ絵を共有し、小さな成功を一緒に積み上げる体制が欠かせません。トップダウンとボトムアップの両輪で進めることが、定着への近道です。

自社に合ったシステムの選定

製造現場の業務は、企業ごとに大きく異なります。汎用的なツールをそのまま入れるより、自社の生産方式や商習慣を理解したシステムを選ぶほうが、効果は長続きします。原価やリードタイム、品質など、自社が見える化したい対象に合った仕組みを見きわめることが大切です。

導入時は、機能の多さだけで選ばないことも大切です。現場が無理なく使い続けられるか、導入後のサポートは十分か、といった運用面も含めて確認しておくと、後々の定着につながります。

まとめ： 熟練者の技術力をDXで確実に受け継ぐ

日本のものづくりは、熟練者の技術力に支えられてきました。しかし労働力不足が進み、長年培われた勘や匠の技も、高齢化とともに継承が難しくなっています。一方で、製品への評価は年々厳しくなるのが市場の流れです。

競争力を高め続けるには、熟練の技に磨きをかけながら、確実に次世代へ引き継いでいく必要があります。それを可能にする現実的な方法が工場DXです。現場の課題を解消し、熟練者の技術を標準化することで、経験年数によらず高品質な製造を再現できるようになります。

まずは自社工場の現在地を見きわめ、優先度の高い一歩から始めてみてください。原価やリードタイムの見える化、生産管理の高度化を具体的に検討されるなら、受注生産型製造業向けERP「BIZXIM製番」がお役に立ちます。詳しい資料のご請求やご相談はお気軽にお問い合わせください。

BIZXIM製番 | APPS | BIZXIM(ビズエクシム) | ＮＴＴデータ関西

工場DXに関するよくある質問（FAQ）

Q1. 工場DXとスマートファクトリーの違いは何ですか？

工場DXはデジタル技術で製造現場を変革していく「取り組みやプロセス」を指し、スマートファクトリーはその先に目指す「工場の姿」を指します。工場DXを進めた結果として実現される到達点がスマートファクトリーと理解すると整理しやすくなります。

Q2. 工場DXは何から始めればよいですか？

まずは現状把握から始めます。どの工程でロスや不良、待ち時間が発生しているかをデータで見える化し、課題を特定します。そのうえで優先度の高いひとつの領域から小さく着手し、効果を検証してから広げるのが失敗のリスクを抑えやすい進め方です。

Q3. 中小企業でも工場DXは可能ですか？

可能です。すべてを一度に変える必要はなく、一工程の見える化やデータ収集といった小さな一歩から着手できます。補助金の活用や業務を理解した外部パートナーとの協業で、投資と人材の負担を抑えながら段階的に進められます。

Q4. 工場DXにかかる費用の目安は？

工場DXに必要となる費用は対象範囲や導入する技術によって大きく変わります。センサー数台の見える化から始める場合と、生産管理システム全体を刷新する場合とでは規模が異なります。スモールスタートで効果を確かめながら段階的に投資することで、費用対効果を検証しやすくなります。

Q5. 工場DXの効果はどのくらいで出ますか？

取り組む範囲によりますが、一工程の見える化のような小さな取り組みなら、数カ月で稼働状況やロスの傾向が見え始めるケースもあります。大切なのは短期の成果を焦らず、検証で得た数値を次の判断に生かしていくことです。小さな改善を積み重ねるほど、全社展開の効果は大きくしやすくなります。