でしまる

2025.5.16　◆あらゆる企業の現場で課せられている、「コスト抑制」と「生産性向上」という一見相反するミッション。しかし、安易な人員削減は現場を疲弊させ、予期せぬ反発を生みかねない。そこで注目したいのが、トヨタ生産方式の根底にある「線を引く」という考え方だ。

2025.5.15　◆工場や物流センターの効率化を考える上で、欠かせない要素の1つが「構内物流」です。構内物流とは、工場や物流センター内での物品搬送をさし、多くの現場では依然として手作業での搬送が中心となっています。人手不足や人的なミスが問題となる中、手作業での非効率な構内物流は工場全体の生産性低下やコスト増加を招きかねません。この課題を解決するための重要なアプローチが「自動化」です。

2025.5.14　◆スマートファクトリーの実現で課題となる要素は多い。自動化設備に掛かる巨額のコストだけでなく、自社工場に最適なソリューションを判断し実現する人材も必要だ。さらにプロジェクトチームを立ち上げ、PoC（概念実証）を行っても具体的な打ち手が見いだせず先に進まないこともままある。導入しやすい工程からスマート化を試みるも、どうしてもスマート化できない工程にぶち当たり、全体としてKPIを達成できないこともある。

2025.5.13　◆今は地域の運送事業者が地場の荷主企業の要望を受け、無理しながら長距離を走っているのが実態です。ところが地方ではドライバーが減っており、このままでは域内配送が維持できなくなる可能性があります。そこで、SST便のスキームにより幹線輸送はリレー方式でパートナーに引き継いで日帰りし、その分域内配送の仕事に集中できれば、地域物流の持続性を担保できるはずです。

2025.5.12　◆近年、生成系AIをはじめとする人工知能技術の進化は著しく、ビジネス現場における業務効率化に大きな影響を与えつつあります。特に汎用性の高い生成AIの登場により、従来は専門職が担っていた業務領域にも、AIの活用余地が広がりを見せています。こうした状況下で、市場調査業務も例外ではありません。市場調査は、顧客理解や製品開発、マーケティング戦略立案において重要な役割を担う一方で、設計、データ収集、分析、レポート作成といった一連のプロセスには高度な専門性と多くの時間的コストが求められる業務。AI活用が進めば、企業全体の意思決定スピードや生産性向上にも寄与することが期待されます。

2025.5.11　◆「100年に1度の大変革期」といわれる時代にあって、「モビリティカンパニー」への変革を目指すトヨタグループ。2023年に、トヨタは「トヨタモビリティコンセプト」を打ち出し、「クルマの価値の拡張」「モビリティの拡張」「社会システム化」というモビリティ社会への道筋を示した。一方、ウーブン・バイ・トヨタは、2018年、米国シリコンバレーのTRI（Toyota Research Institute）による先進研究をトヨタ自動車での量産につなぐ企業、TRI-AD（Toyota Research Institute Advanced Development）として発足。現在は日本橋の本社をはじめ米国の4拠点、ロンドンに展開し、トヨタグループにおける先行開発領域の連携強化、開発の加速を担っている。

2025.5.10　◆パレート図による不良の層別についてはExcelでも管理できますが、不良の要因を特定するために製造条件を収集／分析するには、IoTでシリアル単位や一定間隔のビッグデータを収集することになります。しかし、Excelで扱おうとすると分析できるデータ量に制限があるため絞り込んだデータで分析を繰り返すと時間がかかり、要因の特定ができないまま時間切れになってしまいます。

2025.5.9　◆ロケットや人工衛星と聞くと、多くのビジネスパーソンは「自分の仕事や日常とは遠い世界の話」と考えるかもしれない。しかし実際には農業、漁業、鉱業、金融、災害対策、地図、通信など、現代社会ではあらゆる産業に宇宙技術が活用され、人々の暮らしを支えている。

2025.5.8　◆駅ナカの自動販売機は、今や単なる「飲み物を買う機械」ではなくなりつつあります。多様な人が行き交う環境の中で、消費者のニーズに合わせた売場を作り続けるアキュアの取り組みとは何なのか。

2025.5.7　◆「計画を守ることばかりを考えていてはダメだ」という発想で、経営層・現場リーダーは、予測型リーダーシップではなく、適応型リーダーシップで進めるべきと考える人もいるだろう。また、イノベーティブなことは予測できないので、予測型リーダーシップで進めることは難しいと考える人もいる。さらには、権限と責任を経営層と現場リーダーで分け合い共創する以上、ピラミッド型の統制にはならず、適応型リーダーシップであるべきという意見もあるだろう。