DX推進ソリューション｜活用シーン

データの前準備から活用基盤の構築までトータルでサポート DX推進ソリューション ＜活用シーン＞  製造業におけるデータ統合・活用例  データドリブン経営におけるデータ活用の課題解決  システム統合におけるデータ連携の課題解決

製造業におけるデータ統合・活用例 製造業のDX推進におけるプロセス別テーマ 製造業の現場で日々生成される膨大なデータは、DXの核心に位置します。これらのデータを横断して活用することで、各部門や プロセスの問題を総合的に解決し、新しい価値を創出することができます。 お 客 様 市場調査 サプライヤー 納品 販売 売上 クレーム 回答 お問合せ 基本情報 部材発注 部品受入 商品企画 設計・開発 製造・生産 営業 お客様対応 ・顧客課題 ・アーキテクチャ ・生産性向上 ・品質向上 ・品質ロスの削減 ・売上変化の対応 ・不具合対応 ・バリューチェーン ・過去トラブル ・顧客変化の対応 ・保守・修理 ・品質保証 市場 設計 材料 設備 生技 品質 生産 物流 在庫 販売 VOC 保守 価値デザイン 最適設計 当たり前品質 品質バラつき 不良要因把握 顧客分析 不具合部品解析  市場のニーズを  設計・開発の業  生産性を向上したい  売上を分析し、  お客様の潜在的 製品に取り込み 務に適したデー  IoTデータの可視化を進めたい 営業活動を最適 な苦情を分析し たい タ分析ができな 化したい たい  これを他部門で活用したい  SNSなどを通じ い  売上推移を分析  お客様の声を製  品質不良を事前に検知したい て潜在ニーズや  過去トラブルは し、最適な販売 品開発に活かし お困りごとを知 あるが分析・共 戦略を立てたい たい りたい 有できていない データ活用例｜品質保証における問題の早期発見と開発 品質に係るデータは、主に「設計品質」「製造品質」「市場品質」の３つのフェーズで生成されています。 これらのデータを統合し、活用することで、問題を早期に発見、解決することができます。 設 計 品 質 製 造 品 質 市 場 品 質 コールセンター/ 市場品質報告/ IoT/ SNS/ 設計仕様書 設計情報/PLM 生産実績情報 設備ログ/IoT クレーム情報 エスカレーション センサーログ オープンデータ 設計品質データ×市場品質データ 製造品質データ×市場品質データ 市場品質データ 市場のクレーム/不具合情報を把握し、 市場のクレーム/不具合情報を把握し、 社内外を含め、市場のクレーム/不具 迅速に”設計”における原因の究明と 迅速に”製造”における原因の究明と 合情報を迅速に把握し対応 (風評被 影響範囲を把握し対応 影響範囲を把握し対応 害の抑止等) 01

仮想統合技術を用いたデータ活用基盤で、あらゆるデータを統合 ｢仮想統合｣は、データを物理的に一箇所に集めることなく、データソースから直接情報を取得する技術です。ジェイ・アイ・エムが 提供するデータ活用基盤は、この仮想統合技術を搭載しています。企業内で分散している様々なデータソースを、一つのインター フェースでアクセスでき、効率的なデータ分析環境を提供します。 商品企画 設計/開発 購買/調達 製造/生産 営業/販売 配送/保守 SNS 設計仕様書 仕入先評価 ログ(製造設備) CRM 保全履歴 設計情報/PLM デ ー タ 活 用 基 盤 ファイルサーバー ERP 既存システム 新規に追加されたデータ (テキスト文書・画像なども連携) 仮想統合はデータウェアハウスの構築が不要です。 短期間・低リスクで情報・データ活用インフラを構築します。 製造業におけるデータの関連付け（例） コール 修理情報 部品表(BOM) 製品情報 製造実績 プロジェクト CADデータ 仕様書 センター データ 関 連 製品情報 製品シリアル番号 製品情報 製品ID 製品ロット番号 製品ID 詳 細 製造実績 仕様書 コール 修理 センター 情報 部品ID 部品表 プロジェクト CADデータ データ 問い合わせID 部品ID 部品ID プロジェクトID 02

データドリブン経営におけるデータ活用の課題解決 データドリブン経営におけるデータ活用の課題 データの分散 情報取得の遅延タイムラグ データ品質の不安 • 複数のシステムやツールで異 • 必要な情報を取得するのに時 • 手作業でデータ移行や統合 なるデータが保存されている 間がかかり、迅速な意思決定 を行うことで、ミスが増加 が困難 • 1つの値を取得するのに複数 • データの不整合やミスがあ のデータを確認する必要があ • 複数のシステム間でデータの り、それにもとづく意思決定 り、手間がかかる 移動や変換が必要 が不正確 意思決定が遅くなり、 間違ったデータにもとづく ビジネスの機会を 意思決定は、 逃がしてしまう 企業にリスクをもたらす データドリブン経営は、企業の競争力を維持・強化するためのキーとなる要素です。 データを有効に活用することで より高いレベルの意思決定やビジネスの成果を実現することが期待されます。 迅速な意思決定 リスク低減 オペレーションの効率化 • マーケットの変動や競合との • データ分析により、リスクを • データ分析により業務プロセス 競争に迅速に対応するための 事前に予測・回避 のボトルネックや無駄を特定 意思決定 • 問題が発生した場合の対応 • 業務の自動化や最適化による • 反応速度の向上によるビジネ スピードの向上 生産性の向上 スチャンスの最大化 市場の変動を先読みし、迅速に 業務プロセスの無駄やボトル 未来のリスクを予測し、事前に対 対応することで、競合に先駆け ネックを明らかにし、効率的に 策を講じることができます た行動が可能になります 業務を遂行できます 03

仮想統合技術を用いたデータ活用基盤で、見たいデータをすばやく可視化 独自のアルゴリズムがデータソース間の関連性を分析し、共通のキーや特徴を自動で識別。手作業による統合作業を削減し、デー タの分断を解消することで、業務の効率化と迅速な意思決定を可能にします。 データドリブン経営におけるデータの関連付け（例） 売上情報 在庫管理 生産管理 顧客情報 営業日報 製品情報 契約書 仕様書 関 連 製品ID 在庫管理 売上情報 顧客ID 詳 生産管理 細 仕様書番号 顧客情報 営業日報 製品情報 (CRM) (SFA) 仕様書 仕様書番号 契約書 契約番号 製品ID データを関連付けると、多角的な分析が可能です テーマ 対象データ 分析内容(例) 分析結果(例) • 顧客ごとの利益貢献度を分析（売上、契 • 利益の高い顧客層・製品カテゴリが • 売上情報 約形態、リピート率など） 明確化 収益の最大化 • 顧客情報 • 製品ごとの利益率を算出（販売価格・コ • 収益を生みやすい契約形態の特定 （利益の高い顧客・ • 契約書情報 スト・メンテナンス契約など） （サブスクリプション vs. 一括販売） 製品への投資最適化） • 製品情報 • 高収益顧客の特徴と高利益製品の組み • 不採算製品・顧客の特定と改善策の • 仕様書 合わせを特定 立案 • 各業務の処理時間や作業負荷を分析し、 • 業務のボトルネックが明確化（手間 非効率な業務プロセスを特定 がかかる工程、無駄な手続きなど） 業務効率の向上 • 日報情報 • 作業の遅延が生産・売上に与える影響 • 業務効率化の優先順位を決定（リ （ボトルネック排除と生 • 生産管理情報 を分析 ソースの最適配置） 産性向上） • 売上情報 • 業務改善のシミュレーション（自動化・ • 生産性向上のためのアクションプラ 人員配置最適化） ンを策定 • 過去の売上データから需要を予測し、 • 在庫の適正水準を維持し、コスト削 • 売上情報 適正在庫を算出 減が可能 コスト削減 • 生産管理情報 • 過剰在庫・欠品リスクを可視化し、生産 • 過剰生産・過剰発注の回避による資 （在庫最適化、業務の • 在庫管理情報 計画を最適化 源の有効活用 ムダ削減） • 製品情報 • ムダな業務コスト（不要な発注・生産ロ • 欠品リスクの低減により販売機会の ス）を分析 最大化 04

システム統合におけるデータ連携の課題解決 システム統合におけるデータ連携の課題 企業のIT環境は急速に進化し、新しいシステムの導入や既存 新アプリケーションや システムとの統合が日常的に求められています。しかし、異な るシステム間でのデータ連携は一筋縄ではいかず、スムーズ 新システムの導入 な統合を阻むさまざまな課題が存在します。適切なデータ連 アプリケーションやシステムを新た 携が確立されなければ、業務の効率低下や情報の分断、意思 に導入する際、関連する既存のシス 決定の遅れにつながる可能性があります。 テムと連携させたい レガシーシステムから レガシーシステムと 新システムへの移行 新システムの共存 新システムへの移行時に、データ移 新旧システムを共存させる場合、 行が必要となる それぞれのデータを連携させたい クラウドとオンプレミスの 企業合併や事業統合に ハイブリッド環境 よるシステム統一 オンプレミスのシステムからクラウ 異なるデータベースやアーキテク ドへの移行時に、データの整合性を チャを持つシステムのデータを一元 とる必要がある 的に閲覧・分析するのが困難 データ連携の課題を解決｜データ整備・データクレンジング（受託サービス） 異なるシステム間でのデータ連携やデータ移行において、データ整備、クレンジング、ファイル/コード変換を行います。 お客様の大切な情報をお預かりするため、徹底したセキュリティ環境下で作業を実施します。 データの整備 データクレンジング コード変換/ファイル変換 • CSVファイルやExcelファ • 不要データの排除 • 汎用機のデータから、PCで イルからの、データ抽出や結 • 重複データの削除 閲覧できるデータへコード・ 合、レイアウト編集、データ • 欠損値の補完 ファイル変換 のフィルタリングなど • 異常値の処理 • 外部システムのデータから、 • 表記の揺れの統一 使用されているシステムへ • 単位の統一 データ変換・コード変換 05

データ連携の課題を解決｜仮想統合技術を用いたデータ活用基盤 仮想統合技術は、システム内のデータをそのままに、1つのインターフェースで直接情報を取得します。 データウェアハウスの構築が不要なため、迅速かつ効率的にデータ統合を実現できます。 従 来 データの仮想統合 分析のためにあらかじめ準備したデータ群 準備したデータ群＋連携したいデータ データソース データソースから１つに集約 バッチ開発・ 出力・複製 ストレージ データソースから データ分析基盤 直接情報を取得！ ETL（抽出・ 変換・格納） 構築 データウェア ハウス データ抽出 BIツール データ活用 データ活用基盤 新旧システムの共存や併用時にデータ活用基盤を利用すれば、異なるシステム間の データアクセスにかかる手間を省き、業務の効率を大幅に向上させることができます。 新旧システムの共存におけるデータ連携 新しいアプリケーションや 新システムの導入 システムの更新時には、新旧のシステムが完全に統合されないこともあり、そ の結果としてシステムが並行して稼働する場合があります。 データ活用基盤を利用すると、物理的なデータ移動や複雑な変換作業をせず とも、異なるシステム間のデータを仮想的に一元化できます。これにより、異な レガシーシステムと るデータモデルやフォーマットにも関わらず、単一のインターフェースから効率 新しいシステムの共存 的にデータを確認でき、データアクセスの手間を省けます。 新旧システムの併用期間におけるデータ連携 クラウドとオンプレミスの ハイブリッド環境 新システムが完全に稼働するまでの併用期間、新旧システム間でのデータ連携 の欠如は業務効率を損ないます。 データ活用基盤は、異なるデータソースを即座に連携させ、データを集約・統合 し、可視化することが可能です。このツールの活用により、併用期間の業務効率 企業合併や事業統合に の低下を防ぎ、完全稼働後も統合されなかったデータの連携に利用可能で、新 よるシステム統一 システム導入のリスクを減らせます。 06

株式会社ジェイ・アイ・エム 東京都千代田区一番町10番6 Zest一番町 TEL 03-5212-6003（営業本部） URL https://www.jim.co.jp/ このカタログに記載の製品名は、各社の商標または登録商標です。 © 2025 JIM Co., Ltd.