製造業に欠かせない「リスキリング」
AI・IoT・データサイエンスが
生み出す成長の可能性

世界の潮流と言えるDX（デジタルトランスフォーメーション）やGX（グリーントランスフォーメーション）により、企業はいま存続に向けて大きな転換期を迎えています。またそのために先進各国で推奨されているのが、従業員の学び直しと位置付けられるリスキリングです。

この記事ではリスキリングによるデジタル人材の育成について、DX化に出遅れ感のある製造業にスポットを当てながら、企業が取り組むべき具体的な対策をご紹介します。

なかなか進まない製造業DX化の理想と現実

2023年現在、製造業においてもDX化が進展している企業が増えていますが、他の業種と比べるとまだまだ改善の余地があると言えます。その原因は一体何なのでしょうか。DX促進が求められる製造業の理想と現実をお伝えします。

製造業のDX化が進まない理由

製造業でDX化がなかなか進まない理由は、企業ごとに異なりますが、一言でいえば技術不足や人材不足です。しかしそれは、単に「欲しい設備を導入したいけど予算がない」とか｢採用を増やしたいのに応募が少ない」といったことではありません。

実際はバリューチェーン（製品開発・部品調達・生産・販売）の各プロセスにおいて、経営者の視点で考える理想と現場に求める具体的な対応がズレているからです。たとえば、社長が「これからはDX化が必要だからその取り組みを始める」と言っても、具体的に何をしてどんな結果を得られるのかが不透明だと、従業員は納得しないでしょう。

製造業こそDX化が必要な理由

昭和時代は日本の高度経済成長に貢献した製造業ですが、現代はグローバル化による競争力の低下や後継者不足、コロナ禍以降のインフレなど、課題は山積みです。その中で企業が持続的に成長するためには、目先の利益に限らず、長期的な利益を目指すことが求められます。

そう考えると、安定的な供給力の確保や製品開発の高速化、柔軟な生産工程などに対して、スムーズな意思決定と稼働が必要不可欠です。DX化はそれらの時間短縮かつ適切に実行するための手段と言えます。

製造業のDX化が急務といっても、それには専門的なスキルが必要です。たとえば、AIによる予測やIoT製品の開発、3D設計、ロボットの導入など。

しかし、多くの製造業において、既存の従業員がDX化に必要なスキルを持ち合わせていない現実があります。また少子高齢化の現代社会では人材の確保が容易ではなく、各企業の人事担当者は頭を抱えていることでしょう。

DX促進のカギを握るリスキリングの重要性

製造業は前述したさまざまな要因によって、DX化を進めようにもそのための人材不足がボトルネックになっており、リスキリングによる人材育成が必要です。

製造業に欠かせないリスキリング

リスキリングとは、従業員が持つ能力やスキルを異なる業務や分野に適応させるために必要なスキルを習得させることです。

そして昨今の市場環境や企業の現状から、製造業が今後の成長のために取り組むべきリスキリングは、デジタル技術に関するスキル・能力開発と言えます。

たとえば、自動車部品を製造するとき、生産工程で発生する不良品の検出を目視で行っているとします。ただそれでは、熟練者の訓練やスキルの継承に時間と労力がかかります。また熟練者の体調によって判断を誤ることもあるでしょう。

これをAIに判別させることで、目視で検査する熟練者やそういう人を育てる教育が不要になる一方、AIを扱う人が必要になります。そこで、現場をよく知る従業員にAI活用のスキルを習得してもらうなど、リスキリングを促すというわけです。

リスキリングの導入で技術力が向上

リスキリングはもはや製造業に必須の取り組みですが、リスキリングを導入して新たな技術力が生まれると、企業はどのような成果を得られるのでしょうか。

（1）AIによる生産プロセスの最適化

AIの活用は先ほどお伝えした不良品検知の事例だけでなく、生産計画や在庫管理など、全体的な生産プロセスの最適化が可能なので、人件費の削減につながります。

（2）IoTによる生産性の向上

たとえば、工場における機械別の生産状況をセンサーの設置によりリアルタイムでモニタリングし、そのデータ分析を行います。そうすると、機械トラブルの早期発見や予防、生産ラインを管理する人員の削減が可能です。

（3）データサイエンスによる新規顧客の開拓

データサイエンスは統計データだけでなく情報工学の知見も取り入れた分析を行うため、たとえばメーカーの仕入れ需要や傾向を可視化して、「どんな企業にどのような営業をすれば製品を購入してもらえるか」といった予測が可能です。これは新たな顧客の開拓だけでなく、マーケティングや営業担当者の労働時間を大幅に短縮できるので企業にとって大きなメリットと言えます。

こうした事例からもわかるように、リスキリングの重要性は今後さらに増していくので、多くの企業がデジタル人材の育成に力を入れていくことは間違いないでしょう。

デジタル人材を育成するリスキリングの導入

実際にデジタル人材の育成をするには、具体的にどのようなスキルの習得が望ましいのでしょうか。ここでは今後、特に重要となる3つのスキルについて解説します。

AI活用に必要なスキル

AIはデータをもとに学習し、予測や意思決定を行うため、データの分析能力が求められます。具体的にいうと、統計学や機械学習のアルゴリズム、データ前処理などのスキルです。

そして、AIを活用するにはプログラミングの知識も必要です。AIの開発にはさまざまな言語が使用されますが、豊富なライブラリやコードのシンプルさから初学者にはPythonがおすすめです。

IoT開発に必要なスキル

IoTはセンサーやアクチュエーター、マイクロコントローラーなどのハードウェアが必要です。そのため、電子工学や機械工学の知識が求められます。

加えて、機械から取り込むデータの処理にはソフトウェアが必要なので、C言語・Python・Javaなど、プログラミング言語を覚えておくと良いでしょう。

さらに、ネットワーク（クラウド送信技術）やセキュリティ（暗号化・認証システム）の知識を学ぶことで、製品の開発だけでなく生産時や販売後の保守など、あらゆる場面で役立ちます。

未経験でもデータサイエンティストに！

データサイエンティストは主にデータ収集・データのパターン抽出・データの評価と修正を行います。そのため、データベースの基礎知識やSQL、Pythonなどのプログラミング言語の習得が必須です。

また統計学やアルゴリズムを学び、実際にデータをどう活用するか考えます。とりわけビジネスの現場を知っている人は、未経験でもデータサイエンスを学ぶことで、企業の新たな可能性に気づくことができるでしょう。

このように、従業員がエンジニアやデータサイエンティストのスキルを有していれば、製造業の喫緊の課題である人材不足の解消や設備コスト削減、生産性の向上といった期待が持てます。これこそが既存の従業員にリスキリングが有効な最大の理由です。

成功事例から学ぶ製造業のリスキリング

日立製作所の大規模なリスキリング

DX化に成功した企業は数多くありますが、中でも日立製作所はリスキリングが上手くいったことでDX化に成功した企業の1つです。

日立製作所は従来の製造業に留まらず、社会的な課題解決にも取り組んでいます。そのため、DX化によるイノベーションの実現が必要不可欠であるとして、リスキリングに力を入れています。

具体的には、社員のデータ分析やAI技術の習得、プロトタイプの製作や評価方法の見直し、顧客ニーズの変化に対応するためのマーケティングスキル習得など、多岐にわたってリスキリングのカリキュラムを展開中です。

同社のリスキリングは従業員に何が必要なのか、スキルを明示して段階的に取り組んでもらう仕組みを整備しています。とりわけ職務内容をくわしく記述するジョブディスクリプションによって、従業員は何を学べば良いかがわかります。

たとえばデータサイエンティストのポジションに就く場合、必要なスキルは「日立データサイエンス資格2級以上」や「英語力（TOEIC800点以上）」のように記載されていて、従業員は記載された内容から自身に不足している部分を履修するというものです。

この結果、日立製作所は本業である製造業だけでなく、社会インフラ・医療機器・スマートシティなど多くの領域で事業を展開しています。

情報元：株式会社日立製作所ホームページ
一部引用：ITmedia ビジネスオンライン（日立製作所のリスキリング紹介記事）

おわりに

リスキリングは企業のDX化を推進し、今後も成長・存続していくことはもちろん、従業員一人ひとりに活躍の場面が広がる極めて重要な取り組みです。ただそうは言っても、自社完結でのデジタル人材育成が困難な企業も少なくありません。

Winスクールのカリキュラムは、未経験でも目標のスキル習得までしっかりサポートいたします。そのため、受講者の不安を解消し、教育を行う側の人材不足といった課題解決も可能です。

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