コラム：品質管理DXとは？

製造業をはじめとする多くの企業において、製品やサービスの品質を安定させることは、競争力を維持するうえで重要なテーマです。しかし、事業がグローバルに拡大し、拠点が国内外に分散するにつれて、全社で一定の品質水準を維持・向上させることは難しくなります。

特に、拠点ごとに検査方法や管理ルール、使用するシステムなどが異なる場合、本社から品質状況を把握したり、拠点横断で原因を分析したりすることが難しくなるケースがあります。こうした課題への対応方法の一つが、データやデジタル技術を活用した品質管理のDXです。

この記事では、海外拠点を含めた全社的な品質管理をDX（デジタルトランスフォーメーション）化したいと考えている担当者に向けて、品質管理DXの主な手法や失敗を防ぐためのポイントを解説します。

品質管理のDXは、単に紙や表計算ソフトなどで管理されていた品質情報をデジタル化することだけではありません。製造工程に関するさまざまなデータを連携させ、品質改善や経営判断に活用できる状態を作ることです。

ここでは、品質管理DXで目指す状態や従来の品質管理との違い、海外拠点を含む場合にDXが求められる背景について解説します。

品質管理DXが目指すのは、サプライチェーン全体を通じた品質データをつなぎ、業務改善や意思決定に活用しやすい状態です。検査結果単体を見るのではなく、前後の製造条件や原材料ロットと自動的に紐付くことで、問題発生時の影響範囲の特定や根本原因の分析を進めやすくなります。データに基づく客観的な判断が全社で共有されることで、拠点間の品質状況を比較しやすくなり、品質水準の平準化に取り組みやすくなります。

▼目指す状態の具体像

• 不良発生時に、該当製品の原材料ロット、設備条件、担当工程を確認しやすくなる
• 拠点ごとの品質状況をダッシュボードで本社から一元的に把握しやすくなる
• 過去の不良データと設計図面が紐付き、新製品開発時の不具合再発の防止につなげやすくなる

従来の品質管理とDX化された品質管理の違いは、「情報の集約スピード」と「データの活用目的」にあります。紙や表計算ソフトによる管理では、情報の探索や集計に多くの時間を費やし、集計が終わった頃には問題が拡大している可能性があります。

また、古い図面の誤使用などによるヒューマンエラーも発生しがちです。DX化により一元管理を行うことで、作業の無駄を省き、予防保全へと管理の質を引き上げることができます。

▼従来管理とDXの比較

海外拠点を含む環境でDXが重要な理由は、本社と現地における「情報の分断」と「運用の温度差」にあります。

海外拠点では、日々の生産・出荷対応が優先され、IT担当者やデータ整備の体制が限られるケースもあります。結果としてローカル独自の運用が積み重なり、本社から品質状況を把握しにくくなるため、全社的なガバナンスが難しくなります。この構造的な課題を解決するには、全社共通の指標を提示しつつ、現地が入力しやすい環境を整える必要があります。

▼海外拠点でDXが求められる構造的理由

• 拠点ごとに検査基準やコード体系が異なり、全社での品質比較・評価が困難なため
• 現地のIT体制や担当者の兼務により、手作業での集計・報告作業が限界を迎えているため
• 本社の標準化方針と現地の業務実態の間で認識のずれが生じ、改革が停滞しやすいため

品質管理DXを実現する手法は、現場のデジタル化レベルや目的に応じて、主に4つに整理できます。単純な入力作業のデジタル化から始め、IoTによる自動監視、基幹システム（ERP（※1）・MES（※2））との連携、AI・BIを活用した高度分析へと段階的に拡大していくことが一般的です。

自社の現在の到達度を認識し、適切なアプローチを選択することが重要です。

※1・・・ERP（Enterprise Resource Planning：統合基幹業務システム）とは、販売・会計・在庫・生産など、企業の基幹業務を一元管理するシステムのことです。
※2・・・MES（Manufacturing Execution System：製造実行システム）とは、製造現場の生産計画や進捗、設備の稼働状況、品質などを管理し、生産活動を支援するシステムのことです。

ペーパーレス化と入力のデジタル化は、品質管理DXの基礎的かつ効果を体感しやすい手法です。現場作業員がタブレット・スマートフォンから手直し件数や不具合内容を直接入力し、 クラウドなどを通じてダッシュボードに反映することで、品質状況を確認しやすくします。

紙や表計算ソフトと比較して、転記ミスや集計の手間が減り、複数拠点・工程の品質状況をタイムリーに閲覧・共有しやすくなります。

▼主な導入効果とポイント

• 紙帳票の回収や表計算ソフトへの転記作業の削減による事務工数の削減
• 誤字・判読不能・記入漏れなどのヒューマンエラーの低減
• ダッシュボード活用による、拠点間・工程ごとの不良率推移のタイムリーな共有

工場内の製造設備にIoTセンサーを取り付け、温度・湿度・振動・圧力などの稼働環境データを常時自動収集する手法です。あらかじめ許容範囲（しきい値）を設定しておくことで、品質悪化につながる前兆をセンサーが自動検知し、管理者へ通知できるようにします。これにより、品質不良につながる兆候を早めに把握し、設備調整や点検につなげやすくなります。

▼主な導入効果とポイント

• 環境変化（温度・湿度等）に起因する製品不良の予防につながる
• 異常検知の高速化による、原料廃棄ロスや手直しコストの削減につながる可能性
• 設備稼働データと品質データの相関分析による、最適な製造条件の割り出し

品質管理システム（QMS）を独立して運用するのではなく、基幹業務システム（ERP）や製造実行システム（MES）、倉庫管理システム（WMS）と連携させる手法です。

調達・入出庫・製造・検査・出荷のデータを一連の流れとして紐付けることで、拠点や工程をまたいだトレーサビリティを確保しやすくします。不具合発生時には、どの原材料ロットがどの工程を通って出荷されたかを追跡しやすくなります。

▼主な導入効果とポイント

• 原材料調達から出荷に至る全工程のトレーサビリティ強化
• 不良発生時における、対象ロットおよび影響範囲の特定と一次対応の迅速化
• 各システム間の二重入力・手動転記作業の削減による業務効率化

蓄積されたデータをAIやBI（※）ツールで分析し、熟練者の経験や勘に頼っていた判断をデータで補助する手法です。代表例として、ディープラーニングと高解像度カメラを組み合わせた「AI外観検査」があり、目視検査の省力化や判定ばらつきの抑制に役立ちます。導入にあたっては、分散したデータを整形する「データプレパレーション」の工数を考慮し、効果を確認しやすい既存業務からスモールスタートさせます。

▼主な導入効果とポイント

• 目視検査の自動化による検査工数の削減や判定ばらつきの抑制
• データ整形（前処理）の手間を削減するデータプレパレーションツールの活用
• 因果関係が明確な既存の得意業務から着手することで、AI予測モデルの検証・活用を進めやすくする

※BI（Business Intelligence：ビジネスインテリジェンス）とは、企業に蓄積されたデータを収集・分析・可視化し、経営や業務の意思決定に活用するための仕組みのこと。

「コラム：ERPによる生産管理改革」はこちら

「コラム：DXにおけるデータ活用」はこちら

品質管理DXの推進は、企業に生産性向上とリスク低減をもたらす一方、導入コストや体制面の課題といったデメリットも存在します。導入検討時には、メリットだけでなく、解決したいハードルを把握し、現実的な投資対効果（ROI）を算出することが重要です。

品質管理DXのメリットは、業務のミスや無駄を排除し「品質保証レベルを高めること」にあります。

人の目や感覚に頼っていた検査がデジタル化されることで、体調やスキルの差によるばらつきを抑えやすくなります。また、データがクラウドなどに記録・蓄積されるため、国際的な安全規格や顧客からの品質監査に対する準備時間が削減され、現場本来の改善活動にリソースを割けるようになります。

▼具体的なメリット

• 品質保証水準の向上とリコールリスクの低減：人為的な見落としを減らし、品質基準のばらつきを抑えやすくなる
• 監査対応・証跡管理の効率化：データの一元管理により、監査準備時間を短縮できる
• 生産性向上とコア業務へのシフト：単純なデータの転記や画像整理などから解放され、通常業務や原因追究、教育に注力できる
• 予知保全による突発停止の防止：設備データの異常解析により、ライン停止リスクを低減する

品質管理DXの導入においては、費用面や人材面でのハードルを認識しておく必要があります。

特に海外拠点を含む場合は、ハードウェアやシステムのイニシャルコストに加え、収集したデータを扱いこなせる「データ活用人材の不足」が顕著になります。さらに、IoT機器やクラウド接続が増えることで、サイバー攻撃を受けるリスクも高まるため、設計初期からのセキュリティ対策を初期段階から検討することが重要です 。

▼具体的なデメリットと対策

• 初期投資（イニシャルコスト）の負担
  →対策：スモールスタートやクラウドサービス活用で初期費用を抑制
• データ活用人材の慢性的な不足
  →対策：ノーコードツール導入や外部専門パートナーとの伴走体制を構築
• 接続点増加に伴うセキュリティリスク
  →対策：ゼロトラストの考え方に基づくアクセス権限管理や暗号化、EDR・MDRなどによる監視やSOCによる運用監視を最初から組み込んで設計

品質管理DXでは、システムやツールを導入しても、現場で活用されなかったり、データを十分に分析できなかったりする場合があります。

こうした状況を防ぐためには、技術面だけでなく、現場での運用やデータの管理方法まで含めて設計する必要があります。ここでは、品質管理DXで注意したい代表的なパターンを紹介します。

検査結果の入力タイミングや記録する項目が現場ごとに異なると、データに欠損が生じたり、実態とずれた数値が登録されたりすることがあります。こうした状態では、システム上にデータが蓄積されても、現場や管理者が「このデータは正しいのか」と判断できず、分析や意思決定に活用しにくくなります。

対策として、入力する項目や記録のタイミング、入力担当者、例外が発生した場合の処理方法などをあらかじめ整理しておくことが大切です。また、現場の作業負担が大きくなると入力が定着しにくいため、入力項目を必要以上に増やさず、タブレットやバーコードなどを活用して操作を簡素化する方法も考えられます。

日本本社で使用している品質基準や帳票、業務手順を、そのまま海外拠点へ適用しようとすると、現地での運用が定着しない場合があります。現地の作業手順や人員体制、言語、商習慣などが日本とは異なり、本社のルールが実際の業務に合わないケースがあるためです。

そのため、すべてを本社基準に統一するのではなく、全社で共通化する品質指標やデータ項目と、現地の状況に合わせて変更できる運用ルールを分けて整理することがポイントです。また、導入初期から現地の担当者に参加してもらい、運用上の課題や要望を確認することで、導入後の手戻りを抑えやすくなります。

QMSやBIツール、IoTセンサーなどを導入して品質データを可視化しても、そのデータをどのような改善につなげるのかが決まっていなければ、十分な効果を得られない場合があります。

例えば、「不良率を何パーセント削減するのか」「原因分析にかかる時間をどの程度短縮するのか」といった具体的な目標がない場合、データを確認するだけで運用が止まる可能性があります。不良率、手直しにかかる工数、クレーム件数、原因特定までに要する時間など、品質課題に応じたKPIを設定し、定期的な会議や改善活動のなかで確認する仕組みを整えることが大切です。

「データを集めること」ではなく、「データをどのような改善につなげるか」まで含めて運用を設計します。

品目コード、工程、設備コード、取引先コード、拠点などのマスタデータが全社で統一されていない場合、複数のシステムを連携させても不良原因を横断的に追跡しにくくなります。

例えば、同じ製品でもERPと品質管理システムで異なるコードを使用していれば、どのデータが同じ製品を指しているのかを判別するための変換処理が必要です。システム導入後にこうした問題が判明すると、追加のデータ整備やシステム改修が発生する場合があります。

そのため、品質管理システム単体の導入だけを見るのではなく、将来的なERPやMESとの連携も見据えて、初期段階からマスタデータの管理方法やデータ連携の方針を整理しておくことがポイントです。

海外拠点を含めて品質管理DXを進める場合、最初から全拠点や全工程を対象にすると、要件整理や運用調整が複雑になりやすくなります。

まずは解決したい課題を明確にし、対象範囲を絞って効果を確認したうえで、共通ルールやシステム設定を整えながら段階的に展開します。

まずは「不良率の低減」「検査工数の削減」「ロット特定（トレーサビリティ）の迅速化」など、自社が最優先で解決したい課題を絞り込みます。

最初からすべての拠点、すべての工程を対象にするのではなく「課題が明確で、かつ導入効果を測定しやすい主要拠点・ライン」を先行モデルとして選定するスモールスタートで始めることが、プロジェクトを進めやすくするポイントです。

グローバルで統一する項目（全社で比較・監査したい不良率、手直し率、ロット構成情報、重要KPI）は「共通ルール」として定義します。

一方、現地の法規制対応や特定顧客から求められる検査項目、使用言語、帳票形式、現地のシステム事情などは「地域別要件」として柔軟に変更・追加できる構成にします。

この切り分け（共通ルール＋地域別付則）により、全社ガバナンスと現地適応を両立させやすくなります。

複数の海外拠点へ品質管理システムを展開する場合は、主要工場や品質課題が明確になっている拠点で先行導入します。

先行拠点では、システムの設定だけでなく、入力ルールや品質指標、担当者の役割、問題発生時の対応フローなども含めて運用を検証します。実際に運用するなかで見つかった課題を改善し、システム設定や業務ルールを「標準テンプレート」として整理・定義したうえで、ほかの拠点へ展開します。

各拠点では、標準テンプレートを基準としながら、現地固有の要件を追加・調整することで、システム展開にかかる時間や設計負担を抑えやすくなります。

「コラム：DXロードマップの作り方」はこちら

「コラム：海外拠点におけるDX」はこちら

海外拠点を含む品質管理のDX化では、品質管理システムの導入だけでなく、ERPやMESとのデータ連携、工場のITインフラ整備、セキュリティ対策などを包括的に検討する必要があります。また、日本本社と海外拠点でシステムや業務ルールを共通化する際には、現地の言語・商習慣・現場の業務環境に配慮しつつ、双方の要件をすり合わせられるプロジェクト推進体制が欠かせません。

SYSCOM GLOBAL SOLUTIONS（以下、SYSCOM）では、Microsoft Dynamics 365（※）を活用したERP導入・グローバル標準化をはじめ、工場・海外拠点のITインフラ構築やセキュリティ対策などを幅広く支援しています。また、日英バイリンガル対応のプロジェクトマネージャーが、日本本社と海外拠点との調整を支援し、要件整理や導入・運用定着を見据えたプロジェクト推進を支援します。

海外拠点を含む品質管理やIT環境の整備に課題がある場合は、SYSCOMへご相談ください。

※Microsoft Dynamics 365は、Microsoft Corporationの米国およびその他の国における登録商標または商標です。

品質管理DXは、単なる紙のデジタル化だけでなく、設備や工程、原材料、ロットなどのデータを関連付け、品質問題の把握や原因分析、改善に活用できる環境を整えることが大切です。導入を進める際は、現場で無理なくデータを入力できる運用を整えるとともに、KPIやマスタデータ、システム間の連携方法をあらかじめ整理しておく必要があります。

特に海外拠点を含む展開においては、本社主導のガバナンス（共通の品質指標）を保ちつつ、現地の作業員が「無理なく継続して入力できる」ように、必要に応じて現地言語での操作トレーニングやサポート体制まで含めた一貫した計画を立てることが重要です。

海外拠点を含む品質管理DXや、ITインフラ環境の構築を検討している場合は、SYSCOMへご相談ください。

あわせて、「海外拠点の品質管理DXチェックリスト」や「北米拠点IT支援導入事例集」などのホワイトペーパーも、情報収集にご活用ください。

「【製造業向け】北米拠点IT支援導入事例集」のダウンロードはこちら

「海外拠点DXはなぜ難しいのか？グローバル製造業DX実践ガイド」のダウンロードはこちら

お問い合わせはこちら