最新記事一覧
国内でもさまざまなメディアがリスキリングを取り上げるようになりましたが、取組状況は諸外国に比べれば依然として遅れています。ビジネスパーソンが必ずしも勤務先に頼らず、効果的なリスキリングを行うには、どのようなことに気を付けるべきでしょうか。
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メタバースは製造業をはじめとする産業界での活用が期待されるが、普及が順調に進んでいるとは言い難い。背景にある要因や、メタバースの普及に必要な条件とは何かを解説する。
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本連載では、Schneider Electric（シュナイダーエレクトリック）インダストリー事業部 バイスプレジデントの角田裕也氏が、製造業で起きている大きな変化をグローバルな視点で紹介しながら、製造現場の将来像を考察する。第1回は欧州のスマート工場への取り組みと、近年注目される「ライトハウス」について取り上げる。
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本連載では、「デジタルツイン×産業メタバースの衝撃」をタイトルとして、拙著の内容に触れながら、デジタルツインとの融合で実装が進む、産業分野におけるメタバースの構造変化を解説していく。
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MONOistに掲載した主要な記事を、読みやすいPDF形式の電子ブックレットに再編集した「エンジニア電子ブックレット」。今回は、製造業がモノ売りからコト売りへとシフトし、サービスビジネスに取り組むポイントと、その事例をまとめた「モノからコトへ、製造業のサービス化のポイントとその事例集」をお送りします。
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自動車部品メーカーの武蔵精密工業は、イスラエルのSIX AIとの協業により、「モノづくり×AI」による新たな価値創出に取り組んでいる。外観検査装置を展開するMusashi AIと、自律搬送ロボットソリューションを展開する634 AIの取り組みを紹介する。
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AI技術やIoTなどの最新技術で工場をスマート化する「インダストリー4.0」は、現代の製造業者に欠かせない取り組みだ。その中で重要な役割を果たすAI技術は、製造業にどのようなメリットをもたらすのか。
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最近「リスキリング」という言葉をよく聞く。日々仕事に追われている大人が学習するのは、難しいのではないか？リクルートに取材。
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「リスキリング」が注目されているが、小売業のDXはどう進めればいいのか？ 筆者は8つのポイントがあると指摘する
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産休・育休中の「リスキリング」を後押しする――1月27日、岸田文雄首相が国会の答弁で行ったこんな趣旨の発言が物議をかもしている。
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日本の医療現場がDXに向けて大きく動きだそうとしている。「医療のデータベース化は国の命運に関わる」と前向きな声も上がっている。テクノロジーが解決できる医療現場の課題とは何か。医療×DXの最前線に立つ医師に聞いた。
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インダストリー4.0に象徴されるデジタル技術を基盤としたデータによる変革は、製造業に大きな変化をもたらしつつある。本連載では、これらを土台とした「インダストリー5.0」の世界でもたらされる製造業の構造変化と取りうる戦略について解説する。第2回は、グローバルで進むインダストリー5.0（第5次産業革命）のインパクトについて解説する。
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インダストリー4.0に象徴されるデジタル技術を基盤としたデータによる変革は、製造業に大きな変化をもたらしつつある。本連載では、これらを土台とした「インダストリー5.0」の世界でもたらされる製造業の構造変化と取りうる戦略について解説する。第1回は、前提となるインダストリー4.0のインパクトについて解説する。
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350年以上の歴史を持つ老舗商社の岡谷鋼機は「ものつくりに貢献するグローバル最適調達パートナー」という企業理念を掲げ、国内外製造業の進化を支える姿勢を鮮明に打ち出している。グループ企業の岡谷システム、ネットワークソリューションにおけるグローバルリーダーであるシスコシステムズとの3社協業で提案する「次世代インフラ・データ基盤」は、IT／OT間のギャップを埋め、スマート工場の実現を可能にするソリューションとなっている。
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1969年設立と歴史ある工場で、また1つ新しい取り組みが始まりそうです。
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成果が出ないスマートファクトリーの課題を掘り下げ、より多くの製造業が成果を得られるようにするために、考え方を整理し分かりやすく紹介する本連載。第19回では、最近注目されているカーボンニュートラルとスマートファクトリーの関係性について解説します。
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MONOist編集部の各編集部員が、豊富な取材実績や幅広い知見を基に「次の1年」を占う『MONOist 新年展望』。本ブックレットでは「製造マネジメントフォーラム」に掲載した2017〜2022年の新年展望、合計12本をまとめてお届けします！
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半導体製造装置など産業用組み込みシステムの分野で組み込みLinuxが注目されている。だがLinuxの知識を持つ技術者の不在で、導入に二の足を踏む機器メーカーも多い。この課題を解決できる「組み込みLinux導入に向けた統合サポート」とは？
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マイクロサービスアーキテクチャやKubernetesを採用したAI、IoTプラットフォームを提供するオプティムはリリース業務に課題を抱えていたという。2022年5月に開催された「AWS Summit Online 2022」で同社の和田一洋氏がどのような改善に取り組んできたのか紹介した。
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比較サイトのComparitech.comは、IoTの普及拡大が幅広い分野で進んでいることを示す60以上の統計データを紹介した。デバイスの普及台数は100億台を超え、幅広い分野で役立っているものの、システム構築に携わる人員が不足している。
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成果が出ないスマートファクトリーの課題を掘り下げ、より多くの製造業が成果を得られるようにするために、考え方を整理し分かりやすく紹介する本連載。第18回では、前回、前々回も取り上げた「スマート工場化の推進主体」の話を議論していきます。
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各回の記事タイトルをラノベっぽくした連載記事が終わったので、編集後記のタイトルもラノベっぽくしてみました。
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米国の大学は「5G」を研究に生かし始めている。自動化による製造業の改革に挑むペンシルバニア州立大学の取り組みを追った。
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矢野経済研究所は、協働ロボットを含む産業用ロボット向けセンサーの世界市場規模予測を発表した。2020年の世界市場規模を、メーカー出荷金額ベースで880億円と推計、2025年には1520億円に達すると予測している。
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成果が出ないスマートファクトリーの課題を掘り下げ、より多くの製造業が成果を得られるようにするために、考え方を整理し分かりやすく紹介する本連載。第17回では、スマートファクトリー化でよく課題だと挙げられる「経営陣の巻き込み」について紹介します。
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「経営理念は立派だが組織に根付かず、形式だけ」「理念とかけ離れた行動が現場で横行」──不祥事を起こした企業でよく見られるこうした乖離状態を防ぐには。
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成果が出ないスマートファクトリーの課題を掘り下げ、より多くの製造業が成果を得られるようにするために、考え方を整理し分かりやすく紹介する本連載。第16回では、スマートファクトリー化で必要な「現場の巻き込み」について紹介します。
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スマート工場化の動きは着実に広がっている。その中で2022年はAIを活用した「アプリケーションの拡大」をポイントにデータ活用のさまざまな形が広がる見込みだ。
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竹中工務店は、営業から、設計、施工、維持保全に至る各プロセスや人事・経理なども網羅したプロジェクトに関わる全データを一元的に蓄積し、AIやIoTなどで高度利活用するための統合基盤として「建設デジタルプラットフォーム」を運用している。しかし、今以上の業務効率化や複数のプロジェクトを横断したデータ活用を進めるために、既存のオンプレミス環境から、AWS Japanのクラウドサービス「AWS」へと完全移行することを決めた。
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NTTドコモ、KDDI、ソフトバンク、楽天の社長が2022年の年頭所感を発表した。2021年は新型コロナウイルス感染症の流行が続き、デジタル化（DX）やリモートワーク、テレワークの推進にモバイル回線が利用されることもあり、DXを担うとうたった5Gの普及に課題も見えてきていた。
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旭化成がDX戦略について説明。同社は「デジタル導入期」を経て現在は「デジタル展開期」にあり、2022年度からはさらなる高度化を図る「デジタル創造期」に入る。2024年度からは全従業員のデジタル活用が当たり前にある「デジタルノーマル期」となるため、2023年度には全従業員に当たる4万人をデジタル人材に育成する方針を掲げた。
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成果が出ないスマートファクトリーの課題を掘り下げ、より多くの製造業が成果を得られるようにするために、考え方を整理し分かりやすく紹介する本連載。第15回では、スマートファクトリー化で置き忘れられた「現場の働きがい」について取り上げます。
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いま、ビジネスパーソンの「リスキリング」がクローズアップされている。DXなどによる大きな変革の波に適応するため、あらゆる世代が「学び直し」を迫られる時代ともいえる。しかし、他者から押し付けられた受け身での学びからは、やらされ感しか生まれず、自律的なキャリアは拓けない。ではいかにして「ワクワクする学び」を自ら創り出し、主体的に人生を変えていくか。その道を考察する。
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成果が出ないスマートファクトリーの課題を掘り下げ、より多くの製造業が成果を得られるようにするために、考え方を整理し分かりやすく紹介する本連載。第14回では、「使いどころを探すのに苦労する」という声の多い協働ロボットについて、実際の事例をベースに紹介します。
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成果が出ないスマートファクトリーの課題を掘り下げ、より多くの製造業が成果を得られるようにするために、考え方を整理し分かりやすく紹介する本連載。第13回では、コロナ禍で注目度が高まった生産のリモート対応について解説していきます。
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ロボット革命・産業IoT イニシアティブ協議会（RRI）は2021年10月13日、米国のスマート製造に関する国立研究機関であるthe Clean Energy Smart Manufacturing Innovation Institute（CESMII）と「製造業の未来」をテーマに連携協力することで合意したことを発表した。
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成果が出ないスマートファクトリーの課題を掘り下げ、より多くの製造業が成果を得られるようにするために、考え方を整理し分かりやすく紹介する本連載。前回から製造現場でつまずくポイントとその対策についてお伝えしていますが、第12回では、スマートファクトリー化を進める中で活用が広がっている「映像」「画像」の使いどころについて紹介します。
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AI技術が急速に進化し、「AIをどのように使いこなすか」が求められるようになっています。ではAIを使いこなすのは、特定の職種だけよいのかというと、そうではありません。なぜかというと……？
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大事なことはコロナ禍以前から変わらず、より徹底するだけなのかもしれません。
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企業に求められるDXへの取り組みは製造業にとっても必須として、進められている。一方、このDX実現のためには、外部のさまざまなシステムとつながる必要があり、セキュリティのリスクが高まっている。セキュリティに関しては、どういった意識を持つ必要があるのかという悩みが多く聞かれる。ここでは、工場DXの先駆者として知られる日立の大みか事業所が20年間で培った取り組みなどを例に、製造業の現場層に加え、経営層がセキュリティ対策に向けて取り組むべきことをご紹介する。
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成果が出ないスマートファクトリーの課題を掘り下げ、より多くの製造業が成果を得られるようにするために、考え方を整理し分かりやすく紹介する本連載。前回から製造現場でつまずくポイントとその対策についてお伝えしていますが、第11回では、スマートファクトリー化を進める上で必要な現場の体制作りの考え方について紹介します。
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MONOistに掲載した主要な記事を、読みやすいPDF形式の電子ブックレットに再編集した「エンジニア電子ブックレット」。今回は、2016〜2018年に掲載した連載「いまさら聞けない第4次産業革命」の中でスマート工場についての話をまとめた「いまさら聞けない第4次産業革命（工程のポイント 編）」をお送りします。
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スマート工場化を含むサプライチェーンのデジタル化が加速する中で深刻化しているのがサイバー攻撃への対応である。工場でセキュリティ対策を進める難しさと、それを乗り越えるために必要なことについて「制御システムセキュリティセンター（CSSC）」の前理事長であり、電気通信大学 名誉教授の新誠一氏に話を聞いた。
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成果が出ないスマートファクトリーの課題を掘り下げ、より多くの製造業が成果を得られるようにするために、考え方を整理し分かりやすく紹介する本連載。前回から製造現場でつまずくポイントとその対策についてお伝えしていますが、第10回では、スマート工場化で避けて通れなくなったサイバーセキュリティ対策について説明します。
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シーメンスデジタルインダストリーズソフトウェアは、オンラインイノベーションカンファレンス「Realize Live Japan 2021」（会期：2021年7月14日）に併せ、記者説明会を開催。最新の業界トレンドおよび日本市場における同社の戦略や取り組みについて説明した。
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成果が出ないスマートファクトリーの課題を掘り下げ、より多くの製造業が成果を得られるようにするために、考え方を整理し分かりやすく紹介する本連載。前回から製造現場でつまずくポイントとその対策についてお伝えしていますが、第9回では、マスカスタマイゼーション実現のカギとみられる無人搬送車（AGV、AMR）について取り上げます。
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成果が出ないスマートファクトリーの課題を掘り下げ、より多くの製造業が成果を得られるようにするために、考え方を整理し分かりやすく紹介する本連載。前回から製造現場でつまずくポイントとその対策についてお伝えしていますが、第8回では、製造現場で広がる無線通信活用の課題と生かし方について解説します。
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ファッションワールド東京（2021年3月23〜25日、東京ビッグサイト）において、FMB 代表取締役の市川雄司氏が登壇し、「『3Dモデリング』がもたらすアパレルDXの未来」をテーマに基調講演を行った。本稿ではその内容を紹介する。
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成果が出ないスマートファクトリーの課題を掘り下げ、より多くの製造業が成果を得られるようにするために、考え方を整理し分かりやすく紹介する本連載。前回から製造現場でつまずくポイントとその対策についてお伝えしていますが、第7回では、製造現場でのAI活用の課題と生かし方について解説します。
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少なくとも現時点におけるAIは知能と呼べるものではない。そして推論した理由を十分に説明することができない。このようなAIを信頼できるだろうか。人間はこうしたAIをどう扱えばいいのだろうか。
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