IT用語集 2023/11/08

コネクテッドインダストリーズとは？わかりやすく10分で解説

はじめに

コネクテッドインダストリーズとは

コネクテッドインダストリーズ（Connected Industries）は、IoTやAIなどで得られるデータを「つなぐ」ことで、企業や産業の壁を越えた課題解決や新たな価値創造を進めていく考え方です。単に工場をデジタル化するだけでなく、現場で生まれるデータ（設備稼働、品質、保全、物流、需要など）を安全に共有・利活用し、競争力につなげることを重視します。

日本では、製造現場に蓄積される精度の高い“リアルデータ”が強みになり得ます。たとえば、設備の状態データと品質データを組み合わせて不良を事前に予測したり、需要データと生産計画を連動させて欠品と過剰在庫を同時に減らしたりといった改善が可能になります。こうした取り組みを、企業単体に閉じず、サプライチェーン全体で連携させる発想がコネクテッドインダストリーズの核です。

なお、インダストリー4.0（ドイツが打ち出した産業デジタル化の考え方）と近い領域を扱うため「日本版」と説明されることもありますが、重要なのは名称よりも、データを軸に連携して価値を生むという方向性をどう具体化するかです。

コネクテッドインダストリーズの背景

背景には、IoT、AI、クラウド、5Gなどの普及により、現実世界の状態をデータ化して分析し、結果を現場に戻す「サイバーフィジカル」の取り組みが実装可能になったことがあります。製造業に限らず、物流、インフラ保守、医療・ヘルスケア、モビリティなど、多くの領域で同じ構造の変化が起きています。

もう一つの背景は、サプライチェーンの複雑化です。取引先・委託先・物流・販売が分断された状態では、改善の余地が見えにくく、トラブルの影響範囲も読みにくくなります。そこで、データを連携し、意思決定を速くし、変化に強い体制を作ることが重要になります。

デジタル化・コンピューター化の進展

製造現場では、設備・ライン・検査装置・搬送機器などがネットワークにつながり、データがリアルタイムに集約されるようになりました。ここで重要なのは「集める」だけではなく、現場の意思決定につながる形で使うことです。

たとえば、次のような使い方が代表例です。

予知保全：振動・温度・電流などの変化から故障兆候を捉え、停止前に保全計画を立てる
品質の安定化：工程条件と検査結果をひも付け、バラつき要因を特定して手戻りを減らす
計画最適化：需要変動に応じて生産計画・在庫・物流を連動させ、欠品と過剰を抑える
トレーサビリティ：ロットや部材、作業条件を追えるようにして不具合対応の速度と精度を上げる

コネクテッドインダストリーズは、こうした改善を個社の中だけで閉じず、取引先や異業種とも連携しながら広げていく発想です。

インダストリー4.0とコネクテッドインダストリーズ

インダストリー4.0は、IoTやAIを活用して産業のデジタル化を進める大きな流れを象徴する概念です。一方で、コネクテッドインダストリーズは、日本の産業構造や現場力の強みを踏まえ、データ連携の価値を前提に、協業・共創まで含めて整理した考え方として理解すると分かりやすくなります。

どちらの概念でも共通して難しいのは、「技術導入」だけでは成果が出にくい点です。データの定義・品質・権限・責任分界、そして現場が納得して使える運用設計まで含めて初めて、価値が継続的に出ます。

コネクテッドインダストリーズの特徴

コネクテッドインダストリーズの特徴は、データ利活用を「社内最適」に留めず、企業間・産業間・国際的な連携まで視野に入れている点です。連携の範囲が広がるほど価値が大きくなる一方で、ガバナンスやセキュリティの難易度も上がります。そのため、技術・運用・人材をセットで考える必要があります。

コネクテッドインダストリーズの考え方を支える軸

コネクテッドインダストリーズでは、単純に「機械を増やす」「AIを入れる」ではなく、次のような軸が重要になります。

人と機械・システムの協調：自動化しつつ、現場の判断や安全を前提に設計する
協力と協働による課題解決：データ共有や共同開発で、単独では解けない課題に取り組む
人材育成：データを読める、現場を理解できる、運用を回せる人を増やす

現場が使い続けられる仕組みにするには、ツールの導入よりも、運用の設計や役割分担の方が効いてくる場面も少なくありません。

企業間、産業間、国家間の連携

企業間連携の価値は、サプライチェーン全体の最適化にあります。たとえば、部材供給の遅延兆候を早期に共有できれば、生産計画の変更が間に合い、損失を最小化できます。異業種連携であれば、製造データと物流データ、需要データをつなぐことで、在庫と配送の設計まで踏み込んだ改善ができます。

ただし、連携が進むほど、情報の取り扱いルールが曖昧だと破綻しやすくなります。共有するデータの範囲、匿名化・秘匿化の方法、利用目的の制限、契約・監査の仕組みなどを、最初に定義しておく必要があります。

データ利活用

データ利活用の本質は「見える化」ではなく「意思決定の改善」です。分析結果が現場の行動に反映されなければ、ダッシュボードは増えても成果は出ません。そこで、次の3点を押さえると実装しやすくなります。

データの意味を揃える：同じ“稼働”でも定義が違うと比較できない
データ品質を担保する：欠損・誤差・タイムスタンプずれがあるとAIも誤る
現場の判断に落とす：誰が、いつ、何を判断するか（アラート基準やエスカレーション）まで決める

AIを使う場合も、万能に見せるより、適用範囲（できること／できないこと）と前提条件を明確にした方が、運用で揉めにくくなります。

IoTとAIの導入

IoTとAIは、コネクテッドインダストリーズを加速する重要な要素です。一方で、導入の難所は「機器をつなぐこと」よりも、むしろ次のような実務にあります。

既存設備との共存：古い設備は通信やデータ取得が難しいことがある
運用負荷：センサーやゲートウェイが増えるほど、保守と障害対応が増える
セキュリティ：工場ネットワークやOT領域は停止が許されず、対策設計が難しい

費用対効果を出すには、最初から全社展開を狙うより、狙いを絞った小さな成功（PoC→限定展開→横展開）の方が進めやすいケースが多いです。

コネクテッドインダストリーズと製造業

製造業は、工程データや品質データが蓄積されやすく、コネクテッドインダストリーズの効果が見えやすい分野です。ここでは、製造業の文脈で「何が変わるのか」を具体化します。

製造現場のデータ蓄積と価値

製造現場の強みは、工程条件、検査結果、設備状態などが“現実に根差したデータ”として集まる点にあります。これらは、品質やコストに直結するため、うまく使えば改善の打ち手が明確になります。

ただし、データが豊富でも、部署・工場・会社で分断されていると、因果関係が追いにくくなります。たとえば、品質問題の原因が部材ロットにあるのか、設備状態にあるのか、作業条件にあるのかが見えにくいと、再発防止が遅れます。そこで、必要な範囲でデータを連携し、トレーサビリティと分析の精度を上げることが価値になります。

人と機械・システムの協調

製造業では自動化が進む一方で、人の判断が残る領域も多くあります。たとえば、異常時の停止判断、段取り替えの最適化、安全確保などです。人と機械の協調を成立させるには、AIの推奨やアラートを「現場が信頼できる形」で提示し、判断根拠を説明できることが重要です。

また、協調は“効率”だけでなく“安全”にも直結します。協働ロボットや自動搬送が増えるほど、現場の動線、停止条件、権限設計（誰が止められるか）など、運用ルールの品質が成果を左右します。

製造業の分野別活用例

活用例は多岐にわたりますが、代表的には次のような形があります。

ものづくり・ロボティクス：協働ロボットと工程データを連動し、段取り替えや品質の再現性を高める
プラント・インフラ保守：保守点検データを集約し、停止リスクを予測して計画保全へ移行する
バイオ・素材：試験データと製造条件をつなげ、研究から量産までの移行を速くする

いずれも、データを“集める”段階で止まらず、現場の判断とプロセス改善まで落とし込めるかが成否を分けます。

コネクテッドインダストリーズの推進

コネクテッドインダストリーズを推進するうえでは、「重点領域を決める」「データ活用の基盤を整える」「人材と運用を回す」という3点が現実的な論点になります。

重点分野と政策資源の投入

日本では、データ連携による価値創造を進めるうえで、取り組みを集中させやすい重点分野が整理されています。代表的には、モビリティ、ものづくり、バイオ・素材、プラント・インフラ保守、スマートライフといった領域です。これらは、データ連携の効果が大きく、かつ社会的なインパクトも見込みやすい分野として位置づけられます。

企業側としては、重点分野そのものに該当するかどうかだけでなく、自社の強みがどのデータにあり、どの連携で価値が増幅するかを見立てることが実務上は重要です。