製造業向け データ利活用アセスメントサービス
Data Utilization Assessment Service
データがあっても成果が出ない製造現場へ。
“とりあえずPoC”では終わらせない、
製造業データ活用テーマ優先度診断
データ利活用/AI導入の累計支援実績：600社以上
Invisible Walls” in Your Data Projects?
現場の「意図せぬ停滞」、ありませんか？
製造業におけるデータ活用は、多くの企業で「データは収集しているが成果につながらない」「現場と経営の期待がずれる」という壁に直面しています。
設備・工程ごとにデータが分断されデータが活用が困難
設備・工程ごとにデータが分断され、全体最適な可視化／分析ができない
データ活用のROIが見えない
スマートファクトリー化・IoT化の投資が進んでも、データ利活用のROI（投資対効果）が明確にならず意思決定に繋がらない
熟練技術や現場ノウハウの継承が困難
熟練技術や現場ノウハウが属人化し、データに転換できない・活かせない
こうした“見えない壁”が、デジタル化のスピードと成果を妨げています。
Bringing Management and Operations: Designing Data Plans that Deliver Results.
経営課題と現場課題をデータでつなぐデータ利活用設計
ビジネスインパクト × 実現可能性の2軸で、製造業データ活用テーマを構造的に評価
製造業のデータ活用におけるテーマは、「やるべきことが多すぎて決められない」状態に陥りがちです。当社では、各テーマを2軸で評価し、優先的に取り組むべきテーマを可視化します。
ビジネスインパクト
収益性改善・原価低減・稼働率向上・品質安定などへの貢献度
実現可能性
データ整備状況・技術難易度・現場適合性・投資対効果
単なる主観評価ではなく、データに基づく構造的な意思決定を可能にします。
収益性改善・原価低減・稼働率向上・品質安定などへの貢献度
実現可能性
データ整備状況・技術難易度・現場適合性・投資対効果
データサイエンティストによる客観的評価
製造では、部門ごとの主張や経験則が優先され、テーマ選定が曖昧になるケースが少なくありません。
当社では、製造業企業の支援実績豊富なデータサイエンティストが、データ取得状況・品質の評価、分析可能性・モデル化難易度の見立て、ROIの定量仮説設計を実施。
現場の「改善したい」と経営の「成果がほしい」の間を、数理的・客観的な視点で整理します。
当社では、製造業企業の支援実績豊富なデータサイエンティストが、データ取得状況・品質の評価、分析可能性・モデル化難易度の見立て、ROIの定量仮説設計を実施。
現場の「改善したい」と経営の「成果がほしい」の間を、数理的・客観的な視点で整理します。
現場業務を理解した上での伴走支援
製造業のデータ活用は、ツール導入だけでは定着しません。
設備構成、工程特性、現場オペレーションを踏まえた設計が不可欠です。
工程・設備・品質管理プロセスの理解、現場ヒアリングを通じた業務構造整理、実運用を見据えた導入設計を行い、単発の分析支援ではなく、現場に根付くデータ活用まで伴走します。
The Key to Success: Design Informed by Real-World Operations and Strategic Management.
なぜ成功につながるのか
製造業の現場・経営双方の視点を設計に反映
データ活用を成功させる最短ルート
データ活用の成果を出す近道は、通常バラバラに管理されがちな要素を「一連のテーマ」として統合することにあります。まずは以下の3点から全体像を整理し、現場担当者を含めた共通認識を形成することが不可欠です。
-
現場運用フロー
-
データの質や量
テーマの解きやすさ -
経営指標（収益性・稼働率の改善）
これらの要素を分断させず、初期段階で現場と経営が合意形成を図ることで、迷いのないスムーズな実装と確かな成果創出が可能になります。
How Industry Leaders Start Transformation via Assessment.
業界リーダー企業が、
アセスメントから「変革」を始めています
製造業
再発防止から未然防止へ､現場の“勘所”を生成AIで構造化
ROIC経営を掲げ、仕損費の大幅削減をKPIに設定。不具合要因の分析結果が一般化されず、他工程や機種への知見共有が不足しているため、再発防止対策に留まり、未然防止に至っていない。
課題整理、関連業務・データ調査、ソリューション検討、MVPトライアル、効果シミュレーションの5段階で、不具合分析の壁打ちAIの実用性と効果を段階的に検証。
一般化された不具合発生パターンを設計審査プロセスにフィードバックし、リスク抽出AIの有効性検証を進めることで未然防止のフィードバックループ確立し、KPIである仕損費の大幅削減を目指す
Mathematical Experts with Proven Track Records Guide You to Winning Themes.
高度な数理科学の知見と豊富な支援実績を持つ
データ利活用の専門家が成果の出るテーマ選定を推進
高い技術力
社員の約8割がデータサイエンティスト・エンジニア。
CERN（欧州原子核研究機構）やJAXA出身者、博士号取得者が在籍。
CERN（欧州原子核研究機構）やJAXA出身者、博士号取得者が在籍。
ご支援の実績
創業来600社を超える企業のデータ利活用プロジェクトを推進・支援
責任者のコメント
「困難な課題であっても、まずは『どのような状態が理想か』を議論し、未来の企画を共に作り上げましょう。私たちTDSEが、その実現に向けてその判断に必要なデータや条件を一緒に洗い出し、次の一手を選べる状態をつくることを支援します」
FAQ
よくある質問
工場や設備データは蓄積していますが、体系的に整理されていません。その段階でも相談可能でしょうか？
可能です。
製造業では、設備・工程・品質データが個別の工程や部門、工場等に存在しているケースが一般的です。
本サービスでは、まず現在どのようなデータが存在しているのか、どの程度活用可能かの簡易的なデータ調査も承ります。
製造業では、設備・工程・品質データが個別の工程や部門、工場等に存在しているケースが一般的です。
本サービスでは、まず現在どのようなデータが存在しているのか、どの程度活用可能かの簡易的なデータ調査も承ります。
正直なところ、データ活用のテーマの整理をするだけで意味はありますか？
製造業では特に、「とりあえずやってみる」という進め方は容易ではありません。
データ活用に取り組むことで現場負荷が増え、成果が見えないままPoCで止まってしまうことは避けるべきです。
それ以上に、データ利活用やAIに対する現場の信頼を損なうことは今後のDX推進の停滞を招く大きなリスクとなります。
本サービスでは、ビジネスインパクトと実現可能性の2軸で各テーマを評価し、ビジネス成果につながりやすく、実現可能なテーマを洗い出し、すぐに取り組まないテーマについてもロングリストで管理します。
実行を急ぐのではなく、判断材料を整理することで、次の一歩を現実的な形で踏み出すことが可能になります。
データ活用に取り組むことで現場負荷が増え、成果が見えないままPoCで止まってしまうことは避けるべきです。
それ以上に、データ利活用やAIに対する現場の信頼を損なうことは今後のDX推進の停滞を招く大きなリスクとなります。
本サービスでは、ビジネスインパクトと実現可能性の2軸で各テーマを評価し、ビジネス成果につながりやすく、実現可能なテーマを洗い出し、すぐに取り組まないテーマについてもロングリストで管理します。
実行を急ぐのではなく、判断材料を整理することで、次の一歩を現実的な形で踏み出すことが可能になります。
優先度の診断のみで終わらず、その後の実行支援も可能ですか？
可能です。
本サービスはテーマ整理・優先順位付けを目的としていますが、当社ではその後の分析設計・検証・実装支援までワンストップでご支援可能です。優先度診断結果を踏まえ、実行フェーズの範囲や体制を協議の上で決定します。
本サービスはテーマ整理・優先順位付けを目的としていますが、当社ではその後の分析設計・検証・実装支援までワンストップでご支援可能です。優先度診断結果を踏まえ、実行フェーズの範囲や体制を協議の上で決定します。
データ活用テーマ優先度整理シートのサンプルを無料で公開しています。
まずはご自身のテーマで試し、取り組むべき優先順位を整理してみましょう。
検討資料として欲しい方
具体的に相談したい方