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AWSデータ分析基盤を使用し、製造業の各種データ利活用で問題解決を実現します
公開日：2025年6月1日
データ分析の基本を知りたい方は
データ分析とは何か？そのメリット、進め方、分析手法など、その本質を理解しよう
中堅製造業において、データ分析を基軸にしたDX（デジタルトランスフォーメーション）の推進は、多くの企業にとって、もはや避けて通れない課題です。
経営層はDXによって、「業務の見える化」や「効率化」「利益向上」を強く期待していますが、その一方で、現場でのデータ活用にはいくつかの大きな障壁があります。
その一つが、現場におけるITリテラシーの差や新しいツールへの抵抗感です。現場担当者にとっては、「また新しい仕組みが増えるのか」「運用負荷が増えるだけではないか」といった不安があり、ツール導入が定着せず、結局“絵に描いた餅”になってしまうケースも少なくありません。
現場のデータ分析が依然としてExcelベースで行われていることがよく見られます。Excelは簡単に扱える反面、データが分散しやすく、部門間での情報共有が困難になる「データのサイロ化」を引き起こしがちです。また、大量データの処理やリアルタイムでの更新が苦手であり、これが正確な意思決定を妨げる要因となっています。
DX推進においては、情報システム部門との温度差も無視できません。現場主導のデータ活用に対し、システム部門からは「構築に時間がかかる」「既存システムのデータと重複するのではないか」といった懸念があり、協力体制の構築が難航することがあります。これがDX全体のスピードを鈍らせる原因となることもしばしばです。
このような状況の中で、誰でも使えるデータ分析基盤の整備が課題に対する解決策として期待されています。様々なフォーマットのデータを、データ分析基盤に蓄積し、BIツールに連携することで、データの一元管理やリアルタイムでの可視化が可能となり、ITに詳しくない現場マネージャーでもデータに基づいた迅速な意思決定が行えるようになります。
こちらの記事では、企業のDX化の基礎インフラともいれるデータ分析基盤の定義や構成要素について詳しく解説し、製造業DXにおけるその重要性に迫ります。
データ分析基盤とは、製造ラインや販売管理システム、IoTセンサーなど企業内外に散在するデータを「収集→蓄積→加工→分析・可視化」まで一気通貫で支える技術・運用基盤です。
データ分析基盤によって、①データをリアルタイムに統合し、全社共通の“データ一元表”を作り、②現場でも扱えるBI画面に落とし込むことで、業務改善と収益向上のサイクルを高速で回すことに、その目的があります。
特に中堅製造業では、ユーザニーズの多様化による多品種少量・変動工程が利益を圧迫しがちであり、生産データ・IoTデータ・顧客データを集約する分析基盤を構築することで歩留まりの向上と新サービス創出につなげることが期待されています。
データ分析基盤は、その構成要素は大きく4つの要素で構成されます。
製造業では、IoTセンサー、ERP、MESなど、さまざまなシステムからデータが生成されるため、データを効率的に収集・連携することに配慮する必要があります。ここでは、API連携やETLツールの活用が重要になります。ETLツールとは「Extract」、「Transform」、「Load」の頭文字をとったもので、データを抽出（Extract）し、形式を変換（Transform）し、目的のデータベースやデータウェアハウスに格納（Load）するプロセスを自動化するソフトウェアのことです。
収集したデータは、一般的には、まずはデータレイクに蓄積されます。データレイクは、構造化データ（表形式のデータ）だけでなく、センサーデータやログデータ、音声・画像などの非構造化データや、JSONやXMLといった半構造化データも含め、あらゆる形式の生データをそのままの形で保存できる大規模なデータリポジトリです
DWHは、企業全体の統合された構造化データを集約・管理するためのシステムであり、大量データの高速な検索や分析を効率的に行うために最適化されたものです。
DWHの一部または派生として特定の部門や用途に特化した小規模なデータストアで、マーケティングや販売、製造など、特定の業務に焦点を当てたデータ分析を支援します。
ETLは、「抽出（Extract）」「変換（Transform）」「格納（Load）」の順でデータを処理する手法です。各種システム（ERP、MES、IoTセンサーなど）からデータを抽出し、分析に適した形式に変換した後、データウェアハウス（DWH）やデータマート（DM）に格納します。
特に、ETLは以下のような状況に適しています。
さらに、ETLはバッチ処理に適しており、定期的に大量のデータを処理する場面でも効率的です。ただし、リアルタイム性が求められる場合や、大規模なデータセットを扱う場合には、ELT（Extract, Load, Transform）の方が適するケースもあります。
ELTは、「抽出（Extract）」「格納（Load）」「変換（Transform）」の順で処理を行うデータ処理手法です。まず、生データをそのままデータレイクやデータウェアハウス（DWH）に格納し、その後、必要に応じてデータベース内で変換処理を実施します。初期のデータ取り込みが迅速で、変換処理を後から柔軟に行える点が特徴です。
特に、ELTは以下のようなケースで有効です。
ただし、ELTはデータベースの処理能力に強く依存するため、リソースの確保や適切なスケジューリングが不可欠です。また、複雑なデータ変換や前処理が必要な場合は、ETLの方が適することがあります。これらの特性を踏まえ、データの種類や使用目的に応じてETLとELTを使い分けることが重要です。
データ分析基盤の最終段階である「分析・可視化」は、蓄積されたデータをビジネスの意思決定に活用するための重要なプロセスです。特に製造業においては、現場の担当者が直感的に操作できるBI（Business Intelligence）ツールの導入が、データ活用の定着とROI向上の鍵となります。
BIツールは、複数のデータソースから情報を統合し、グラフやチャートなどの視覚的な形式で表示することで、データの理解を容易にし、現場の担当者でもデータに基づいた迅速な意思決定が可能にします。
各社様々なBIツールをリリースしており、たとえば、Microsoft Power BIは、ExcelやAzureなどのMicrosoft製品との連携が強力で、既存の業務フローにスムーズに組み込むことができますし、BIツールの雄でもあるTableauは、ドラッグ＆ドロップによる直感的な操作性と豊富なビジュアライゼーション機能を備えており、非IT部門のユーザーでも高度な分析が可能です。
製造業の現場では、BIツールを活用して生産ラインの稼働状況や品質データをリアルタイムで監視し、不良品の早期発見や生産効率の向上に役立てています。その際、ダッシュボードの作成に時間やコストをかけてしまったり、BIツールのオペレーションが難しかったりすると、なかなか現場に受け入れてもらうことができませんので、重要なポイントを抑えながら、BIツールを選ぶ必要があります。
BIツールを選定する際には、以下のポイントを考慮することが重要です。
BIツールは、データ分析基盤の利用価値における中核を担う存在であり、現場の担当者が自らデータを活用する文化を醸成するための重要なツールです。
富士ソフトでは、データ分析基盤構築までに含めたデータ利活用サービスを提供しており、BIツールの選定から導入、運用支援までをトータルでサポートしています。詳細は、当社の製造業データ利活用サービスサイトをご覧ください。
データ分析基盤が真に価値を発揮するためには、現場での実用性が欠かせません。ただ単にデータを集めるだけでなく、正確で信頼性の高い分析結果を得るための環境が必要です。ここでは、現場で使えるデータ分析基盤を実現するための3つのポイントを紹介します。
データ分析基盤の信頼性を高めるためには、データを一元管理し、正確性を担保することが重要です。部門間でのデータの不整合や二重管理のリスクを減らし、迅速な意思決定が可能な環境を提供する必要があります。
データの品質は、分析結果の信頼性に直結します。誤ったデータや欠損データは、不正確な判断につながるため、データクリーニングや検証プロセスが必要です。例えば、センサーデータのノイズ除去や異常値の補正、データ形式の統一などの作業が求められます。さらに、定期的なデータアセスメントを実施することで、データの健全性を維持できます。
データは企業の重要な資産であり、そのセキュリティとガバナンスが不可欠です。アクセス権限の管理、データ暗号化、監査ログの導入などにより、不正アクセスや情報漏洩のリスクを最小限に抑える必要があります。また、GDPRやCCPAといったデータプライバシー規制にも対応したガバナンス体制の構築が求められます。
データ分析基盤の導入は、単なる技術導入に留まらず、具体的なビジネス成果を示すことが重要であり、導入に向けて経営層を説得するためにも、データ分析基盤がどのように利益や効率向上に直結するかを示す必要があります。
データ分析基盤の導入を成功させるためには、DX推進の目的を明確に定義し、経営層にとって価値のある成果を可視化することが重要です。例えば、製造業であれば、品質改善や生産効率の向上、コスト削減といった具体的な目標が考えられます。これに基づき、稼働率、歩留まり、リードタイムの短縮など、現場での効果を測定するためのKPIを設定します。
これらのKPIを、リアルタイムでトラッキングできるようにし、経営層が常にROIを把握できる環境を整えることを示せれば、データ分析基盤の導入に向けて一歩先に進めることができるかと思います。
データ分析基盤のROI（投資対効果）を正しく評価するには、初期投資だけでなく、運用コストや成果を含めた総合的な視点が求められます。特に、導入形態によってROIに大きな差が出るため、クラウドベースとオンプレミスとの両方のメリット・デメリットを理解しておくことが重要です。
• メリット
o 初期導入コストが低く、スピーディーに開始可能 o 自動スケーリングが容易で、大量データにも対応可能 o 継続的な機能アップデートがあり、最新技術を活用できる
• デメリット
o データセキュリティの懸念がある o 継続的な利用でランニングコストが増加する可能性 o ネットワーク障害時の業務への影響が
o データのセキュリティとプライバシーが高い o カスタマイズ性が高く、特殊な要件に対応しやすい o 長期的には運用コストを抑えやすい
o 初期導入コストが高く、サーバーやネットワークのメンテナンスが必要 o スケーラビリティに限界がある o システムの老朽化やアップグレードに伴うリスク
ROIを最大化するには、これらの要因を踏まえたうえで、導入形態を選定することが重要です。たとえば、短期間での成果やメンテナンス付加の軽減が求められる場合はクラウドが適していますが、長期的なコスト抑制やデータセキュリティが重視される場合はオンプレミスが有利な場合もあります。
もちろん、ROIは単なるコスト回収だけでなく、データ活用がもたらす新たな価値創出（新製品開発や顧客満足度向上）も含めて評価することが必要ですが、コスト面の精緻なシミュレーションが、経営層への説得力を高めるポイントになります。
データ分析基盤の導入は、いきなり全社展開するよりも、まずPoC（Proof of Concept）から始めることが成功の鍵です。PoCは、技術的な実現可能性を確認するだけでなく、基盤のパフォーマンスやスケーラビリティ、データ統合能力を評価する重要なプロセスです。以下に、具体的なPoCの進め方とポイントを紹介します。
現場の具体的な課題を対象に、小規模なデータセットでPoCを開始します。たとえば、「製造ラインの異常検知」「在庫の最適化」「品質改善」など、具体的なビジネス課題をターゲットにします。たとえば、製造工程の歩留まり改善、不良品の早期検出、設備の稼働効率の向上など、現場で効果が見えやすい領域が適しています。
データ分析基盤は、多様なデータソースからの統合が求められます。PoC段階で、IoTセンサー、ERP、MESなどの異なるシステムからデータを効率よく取り込み、一元管理できるかを検証します。具体的にはケースバイケースですが、一般的には以下の要素をチェックします。
基盤の処理能力をテストすることも重要です。大規模データの取り込みやETL（Extract, Transform, Load）プロセスが効率的に実行できるか、データ量の増加に対応できるかを評価します。また、クラウドベースの場合は、自動スケーリングや負荷分散が適切に機能するかも確認します。
データを収集するだけでなく、その分析結果がどれだけ迅速に現場で活用できるかも重要です。リアルタイムダッシュボードの応答速度、ユーザーインターフェースの使いやすさ、データの信頼性が業務効率に直結するため、これらの要素も評価します。
PoCの段階で、導入後の運用コストや管理負荷も試算しておくことも必要です。一般的にはクラウドを使うケースが多いと思いますが、データ量の増加に伴うコスト、セキュリティ対策の負担なども考慮に入れるべきです。
PoCの結果を基に、ビジネス課題の解決にどれくらい貢献できたかなど現場からのフィードバックはもちろん、その裏側の使い勝手などシステムの改良点や改善点を洗い出すことで、本格展開に向けたリスクを最小限に抑えつつ、スムーズなスケーリングを実現していきます。
データ分析基盤の導入を成功させるには、情報システム部門との緊密な連携が不可欠です。情報システム部門は基盤の運用管理やセキュリティ強化を担う一方で、現場部門は業務要件に基づくデータ活用を重視します。この両者の橋渡しをうまくできれば、データ分析基盤導入も加速していくことになります。ここでは、組織間の連携のポイントをお伝えします。
プロジェクト初期段階から情シス部門を巻き込み、共通のビジョンと目標を設定することが重要です。「データサイロの解消」や「リアルタイム分析の実現」など、情報システム部門にとってもメリットのある目標を掲げると協力が得やすくなります。
データ分析基盤導入におけるデータの一元管理やアクセス権限管理、データ暗号化、監査ログの設定などのセキュリティ強化は情シスの主要な関心事項です。そのため、データの標準化や適切なガバナンス体制を確立し、スムーズな基盤運用を協力して進めていきましょう。
プロジェクトの進捗や成果を定期的に共有し、情報システム部門からのフィードバックを積極的に取り入れていきましょう。技術的な課題を早期に発見・解決し、システムの安定稼働を支えることになります。
現場部門が主体となるPoCを通じて、情報システム部門の技術サポートを受ける形を作ってしまうのも効果的です。情報システム部門が実際のデータ活用シナリオを理解しやすくなり、現場のニーズに即した基盤の最適化がやりやすくなります。
データ分析基盤の導入には、単にシステムを導入するだけでなく、データの収集、蓄積、加工、分析、可視化といった一連のプロセスが必要になります。これらの工程は高度な専門知識を要し、自社内だけで対応するのは困難な場合が多いため、外部ベンダーやSIerとのパートナーシップを利用することも有効な選択肢として考えられます。以下にそのメリットをまとめました。
ベンダーやSIerは、AWSやGoogle Cloud、Azureなどのクラウドベースのデータ分析基盤に関する豊富な実績を持っています。データ基盤の設計から運用、セキュリティ対策までを効率的に進めることが可能です。また、最新の技術や業界動向に精通しているため、最適なソリューションを提案してくれます。
PoC（概念実証）段階では、予算や時間の制約がある中で迅速に結果を出す必要があります。経験豊富なベンダーは、これまでの事例に基づき、失敗のリスクを低減するためのベストプラクティスを提供できます。また、スケーラビリティや拡張性を考慮したシステム設計も期待できます。
外部パートナーとの協力は、単なる導入支援にとどまらず、将来的な内製化を全体としたトレーニングや技術移転の相談も可能です。社内のITリテラシーを強化し、長期的な視点でのデータ活用力を高めるという視点で外部ベンダーを活用することも可能です。
製造業におけるデータ分析基盤の導入は、業務効率化や顧客体験の向上、ひいては顧客生涯価値の向上にも大きく寄与しています。ここでは、具体的な活用イメージを実際の事例に寄りながらご説明します。
※一般的な事例であり弊社が対応した事例ではありません。
あるバイクメーカーでは、製品のIoTデータや顧客行動データを活用し、全社的なデジタルトランスフォーメーション（DX）を推進しています。
この企業では、コネクテッド製品から収集される走行データを分析することで、ユーザーの利用状況を正確に把握しています。これにより、製品の性能向上やメンテナンス時期の最適化が可能となり、顧客満足度の向上に繋がっています。
また、Webサイト上でのユーザーの行動履歴を分析することで、製品購入に至るまでのカスタマージャーニーを把握しています。この情報を基に、最適なタイミングでのマーケティング施策を実施し、購買意欲の高い顧客へのアプローチを強化しています。
これらの取り組みを支えるのが、Google Cloudを活用したデータ分析基盤です。BigQueryを中心に、データの収集・蓄積・加工・分析・可視化を一元的に行うことで、部門間でのデータ共有が容易になり、分析結果の迅速な活用が可能となっています。
データ分析基盤の導入により、従来は1カ月以上要していたトラブル対応が、データ分析を活用することで1週間に短縮されるなど、業務の効率化が実現しています。
この事例は、製造業におけるデータ分析基盤の導入の典型的な成功事例とも言えるもので、製品の品質向上や顧客満足度の向上、業務効率化など、多岐にわたる効果をもたらしています。
多くの中堅製造業では、未だExcelを用いた手作業のデータ分析が主流であり、データの分散やサイロ化が課題となっています。しかし、ある外食チェーン企業では、クラウドベースのデータ分析基盤を導入することで、これらの課題を解決し、業務効率と利益の向上を実現しました。
この企業は、全国約3,000店舗のPOSデータをリアルタイムで分析するため、Amazon Redshiftを中心としたクラウドベースのデータ分析基盤を構築しました。従来、Excelでの分析には数時間から数日を要していましたが、Redshiftを活用新たな基盤では数十秒での処理が可能となり、迅速な意思決定が可能となりました。
プロジェクトは、現場出身の担当者が主導し、わずか3カ月で構築されました。初期費用は、従来のオンプレミス型システムと比較して半分以下となり、大幅なコスト削減を実現しました。
Redshiftによる新たな分析基盤により、レシート単位の売上分析や商品の併売率、販促施策の費用対効果など、多角的な分析が可能となりました。これにより、キャンペーンの利益が4倍になるなど、マーケティング施策の精度と効果が飛躍的に向上したといわれています。
この事例は、製造業においても、Excelからの脱却とクラウドベースのデータ分析基盤の導入が、業務効率の向上と利益の最大化に寄与することを示しています。特に、現場主導でのスモールスタートや低コストでの導入は、中堅企業にとっても現実的なアプローチとして参考になるでしょう。
富士ソフトでは、製造業向けのデータ利活用サービスを提供しており、現場で使えるデータ分析基盤の構築を支援しています。詳細は、弊社の製造業データ利活用サービスサイトをご覧ください。
あるゲーム関連企業では、世界中の拠点から収集される多種多様なデータを一元管理し、迅速な意思決定を支援するために、データ分析基盤の導入を検討しました。ゲームプレイデータ、ユーザーアカウント情報、ECサイトの購買履歴など、さまざまなデータソースを保有しており、これらを統合的に管理・分析する必要がありましたが、各部門や地域ごとに異なるシステムでデータが管理されており、情報のサイロ化や分析の非効率性が課題となっていました。
この企業では、Google Cloud Platform（GCP）を活用し、以下のような構成でデータ分析基盤を構築しました。
この構成により、数十種類を超えるデータソースから収集されたデータを統合し、1,000近いテーブルと兆を超えてるレコードを管理する体制を実現しました。
導入後、以下のような効果が得られました。
データ分析基盤を構築する際の選択肢として、大きく分けて「個別システム導入」と「クラウドプラットフォーム活用」の2つがあります。それぞれにメリットとデメリットがあり、組織の規模やデータの扱い方によって適切な選択が求められます。
個別システム導入では、サーバーやストレージを自社内に設置し、データを完全に管理できます。メリットとしては、データセキュリティが高く、ネットワーク遅延が少ないためリアルタイムな処理が可能である点が挙げられます。また、カスタマイズ性が高く、企業固有のニーズに対応しやすいのも強みです。
しかし、デメリットとしては初期投資が大きく、メンテナンスやスケーラビリティに課題があることが挙げられます。さらに、急激なデータ増加に対する拡張が困難であり、ITリソースの確保も必要です。たとえばリアルタイムのデータストリーム処理やAI分析などを自社環境で行うには、KinesisやLambdaのような機能を自前で構築する必要があり、大きな技術的・人的コストを伴います。
一方で、クラウドプラットフォームを利用する場合、初期費用が抑えられ、利用量に応じた従量課金制が一般的です。また、柔軟なスケーラビリティがあり、必要に応じてリソースを追加・縮小できるため、急なビジネスニーズにも対応しやすいのがメリットです。ストレージにおいてはAmazon S3のような高信頼なオブジェクトストレージを利用することで、データの安全性と可用性を確保できます。
また、ETL処理やリアルタイム分析においては、Amazon Kinesisでストリーミングデータを処理し、AWS Lambdaでイベント駆動型のロジックを簡潔に記述し、Amazon S3に蓄積、その後QuickSightで可視化するなど、一気通貫でのパイプライン構築が可能です。
最も成熟したクラウドサービスであり、Amazon RedshiftやAthenaのほか、QuickSightによるダッシュボード可視化、KinesisとLambdaによるストリーム処理、S3によるストレージなど、多彩なデータ分析機能を包括的に提供します。これにより、構築から分析までを1つの環境内で完結させることができます。
既存のMicrosoft製品との連携に優れ、Power BIやSynapse Analyticsなど、統合データ環境を提供。企業のITインフラとの親和性が高く、ExcelやSharePointといった既存ツールとの接続も容易です。
BigQueryやLookerに加え、Cloud Dataflowを用いたリアルタイムのストリーム/バッチ処理が特長です。Apache Beamベースのアーキテクチャで柔軟なデータパイプラインを構築できるため、IoTやWebログの大量データを効率よく扱えます。
Snowflakeはクラウドネイティブなデータウェアハウス(DWH)で、AWS、Azure、GCPすべてに対応しています。スケーラビリティに優れており、ストレージとコンピュートが分離されているため、コスト最適化がしやすい点が評価されています。BIツールやETLツールとの親和性が高く、多数のツールと連携可能な点も魅力です。
データ分析基盤を選定する際には、企業の業種や規模、将来的なデータ活用の目標に応じて適切なツールを選ぶことが重要です。以下では、選定時に考慮すべき4つの主要なポイントについて解説します。
必要な機能は、ビジネスのニーズや用途に応じて異なります。例えば、製造業であれば以下のような機能が求められるケースがあります。
将来的な拡張性も、選定の重要な要素です。データ量が増加してもスケーラブルに対応できるプラットフォームが求められます。たとえば、以下のような拡張性が考慮されるべきです。
データ処理の速度は、リアルタイムの意思決定が求められるシーンで特に重要です。例えば、製造ラインでの異常検知や需要予測では、データの遅延が直接的な損失につながることがあります。以下の要素がポイントです。
データの収集から分析、可視化、アクションまで一気通貫で対応できる基盤を選ぶこともポイントです。これにより、データの断絶や情報の取りこぼしがなくなり、効率的なデータ活用が実現できます。
複数のツールを組み合わせる場合、データフローやスキーマの一貫性が重要です。以下の点に注意する必要があります。
データ分析基盤の整備において、BI（Business Intelligence）ツールは不可欠な要素です。従来、多くの企業ではExcelを利用してデータ分析を行ってきましたが、データ量や複雑さが増すにつれ、Excelの限界が明らかになりつつあります。ここでは、ExcelからBIツールへの移行がなぜ重要なのか、具体的なメリットや選定ポイントについて解説します。
Excelは手軽で柔軟なツールですが、大量データの処理やリアルタイム分析には不向きです。以下は、Excelでの限界と、それを補うBIツールの特徴です。
BIツールは単なるExcelの代替ではなく、以下のような具体的な効果をもたらします。
BIツールへの移行には、以下のような要素を考慮する必要があります。
将来的な拡張性も、ツール選定の大きな要素です。以下のような観点が重要です。
ExcelからBIツールへの移行は、単なるツールの変更ではなく、データ活用戦略そのものを強化する大きなステップです。データを価値ある情報に変えるために、自社に合ったBIツールを選定し、効果的に活用することが、今後のDX推進において重要なポイントとなります。
データ分析基盤は、製造業のDXを支える重要なインフラであり、生産性向上、コスト削減、品質改善を実現するための基盤であり、生産設備の稼働データや顧客動向をリアルタイムに可視化し、効率的な意思決定を支援します。また、PoC（概念実証）を通じてROIを確認し、段階的に全社展開することが成功のカギです。さらに、データセキュリティやガバナンスを強化し、ExcelからBIツールへの移行を進めることで、データの一元管理と迅速な分析が可能になります。
今後は、より多様なデータソースやAIとの連携、クラウドの活用も視野に入れ、柔軟かつ拡張性のあるデータ分析基盤を構築することが求められます。自社に最適な基盤を選定し、データドリブンな経営へと進化するための第一歩を踏み出しましょう。
データ分析を始めたいすべての方に
IoTやエッジAIなどのデータ取得環境、AWSを活用したデータ利活用基板構築、TableauなどのBIツールを使ったデータ可視化環境など、データ分析に関するトータルソリューションをご用意しています。データレイクやBI環境など個別のご依頼も承ってします。
“見積もりがほしい”、”こんなことはできるのか？”、”詳しい実績がしりたい”、”この技術は対応できるのか？” そんな時は、質問だけでも結構です。お急ぎの場合も迅速に対応させて頂きますのでお気軽にお問い合わせ下さい。
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