資料の紹介
日本のGDP（国内総生産）の約2割を占める製造業。この主要産業にもDX（デジタルトランスフォーメーション）の波が押し寄せている。研究開発、生産、販売、保守といった一連のプロセスをデジタル化し、競争力強化や新規事業創出につなげるのが狙いである。事実、DX推進責任者を任命し、積極的に取り組んでいる大手製造業も少なくない。
海外ではすでにデータを活用した製造業DXが進み、機器の予知保全や歩留まり改善などに役立てている。さらにAI（人工知能）や機械学習を採用した高度な分析も一般化。こうした先進事例は日本でも見られるが、ほとんどの製造業はDXに取り組み始めたばかりだ。
本資料では、製造業におけるデータ活用の取り組み方法について解説する。日本が欧米に比べてDXに後れを取っているのは、「品質が極めて高く、データ分析を駆使した改善が必ずしも重要ではなかったから」との見方は興味深い。だからこそ、より強い製造業となるには、これまで以上の品質確保や生産性向上が要る。DXを推し進めるデータドリブン経営には未来を見据えた予測分析が不可欠であり、その実現には組織を横断した一元的なデータ分析プラットフォームが求められるとしている。
