インダストリー4.0とは？ 第4次産業革命の完全ガイド

この10年のどこかの時点で、製造業は変革の時期を迎えた。

新技術が製造現場に次々と導入された。コンピュータの処理能力とデータストレージ技術の進歩により、さまざまな製品において新たな製造用途が生まれた。開発に好都合な環境が整ったことで、かつては手が出せないほど高価だった技術も、手頃な価格で導入可能かつ拡張性のあるものとなった。人工知能、クラウドコンピューティング、IoT（モノのインターネット）、ビッグデータ分析、量子コンピューティング、3Dプリンティング、サイバーフィジカルシステム、その他数多くの技術について、新たな産業用途が次々と登場した。

これらの技術が相まって、第4次産業革命の幕を開けた。

「インダストリー4.0」としても知られるこの革命は、蒸気力の登場やソフトウェア主導の自動化に匹敵する速度と規模で製造業を変革しつつあります。このデジタルトランスフォーメーションの影響は甚大であり、その潜在的可能性は依然として極めて大きいものです。ガートナー社の推計によると、インダストリー4.0の主要製品（高度なサイバーセキュリティ、拡張現実など）の市場規模は1,500億～2,000億ドルに達すると見込まれています。 その他10数品目（積層造形、ウェアラブルセンサーなど）の市場規模は、控えめに見積もっても20億～200億ドルと見込まれています。KPMGの2018年の報告書によると、インダストリー4.0の総市場規模は2020年までに4兆ドルを超えると予測されています。

しかし、インダストリー4.0の影響は利益の枠を超え、その範囲は製造業にとどまらない。本質的に、インダストリー4.0は単一の技術、あるいは一連の技術に還元できるものではない。むしろ、それはデジタル時代における仕事の根本的な再構築である。

企業がデジタルトランスフォーメーションをどのように戦略化するかが、インダストリー4.0の時代において、どの企業が沈み、どの企業が繁栄するかを決定づけることになる。例えば、マッキンゼーと世界経済フォーラム（WEF）の調査によると、インダストリー4.0への取り組みにおいて、新技術の価格下落を待つ企業に比べ、早期導入企業は112％のキャッシュフロー上の優位性を享受している。 同様に、アクセンチュアは、IIoT （産業用IoT）の第一波のIIoT 生産性が30％向上する可能性があると推定しており、シマンテックは、早期導入により年間在庫を26％削減できる可能性があることを明らかにしている。

このガイドは、インダストリー4.0に関心をお持ちの方、特にデジタルトランスフォーメーションを検討されている方を対象としたリソースとして作成されました。実用性を最大限に重視して執筆されています。各章では、歴史的背景や状況に関する情報に加え、デジタルトランスフォーメーションの戦略策定に役立つ実践的なヒントを盛り込んでいます。

「インダストリー4.0（Industrie 4.0）」という用語は、ドイツ政府の覚書で初めて登場した。当初、インダストリー4.0とは、ドイツがデジタル技術を国家の製造戦略に統合しようとする取り組みを指していた。

この用語は瞬く間に広まった。「インダストリー4.0」は、2010年代初頭までに製造業の現場で一般的な言葉となった。

2014年、急速に変化するビジネス環境について論じた際、世界経済フォーラムのクラウス・シュワブ会長は、当時「インダストリー4.0」と名付けられた概念において不可欠であると彼が考えた動向を次のように要約した：

インダストリー4.0とは、これら[AI、ビッグデータ、IoT、バイオインフォマティクス]といった技術の融合であり、物理的、デジタル的、生物学的領域を横断するそれらの相互作用によって、第4次産業革命はこれまでの革命とは根本的に異なるものとなっており、これまでのどの革命よりも迅速かつ広範に普及している。

シュワブ氏の定義がこれほど説得力を持つ理由は、彼がインダストリー4.0の範囲と影響力を的確に捉えている点にある。シュワブ氏にとって、インダストリー4.0は単なる技術的な概念ではない。それは、デジタル技術と人体や物理的な物体を結びつける、新たな接続・コミュニケーションのあり方なのである。

シュワブの定義は簡潔さと正確さの点で他に類を見ないほど優れているが、さまざまな定義を簡単に振り返るだけでも、インダストリー4.0の重要な点を浮き彫りにするのに大いに役立つ。

インダストリー4.0の定義

おそらくこの時代の複雑さゆえに、インダストリー4.0についてはさまざまな定義がなされてきた。各定義で強調される点は異なるかもしれないが、インダストリー4.0には以下の特徴があるという点で、広く合意が得られている：

1. 産業分野において拡張性と投資対効果を実現する一連のデジタル技術
2. 人間、機械、そして労働の関係性の変化
3. 「革命」という称号にふさわしい広がりと勢い

さらに、評論家たちは、製造業におけるインダストリー4.0の主な推進要因として、以下の3つで一致している：

1. 新旧技術の同時的な成熟
2. 製造業におけるユースケースの融合
3. 大規模な導入がますます広がっている

変革の原動力としてのインダストリー4.0技術

インダストリー4.0の定義の多くは、特定の技術的進歩を重視している。こうした定義において、著者は、人工知能、ビッグデータ、モノのインターネット（IoT）の統合、ユビキタスなインターネット接続、3Dプリンティング、サイバーフィジカルシステムといった技術のビジネス活用事例の出現を指摘している。

こうした技術の多くは、決して新しいものではありません。しかし、この10年間でそのコストは劇的に低下し、それに比例して機能も向上しました。例えば、クラウドアーキテクチャの進歩により、かつては想像もできなかったほどの膨大な量のデータを収集・保存できるようになりました。また、クラウドソリューションのコストが手頃になったことで、企業はこの技術を大規模に活用できるようになりました。

一部の人々にとって、インダストリー4.0とは、多くの技術が融合して、相互に連携する技術エコシステムを形成する特徴を持つものである。ここで、インダストリー4.0の技術がシステムとして互いに強化し合い、実現し合い、補完し合うという事実こそが、この名称にふさわしい所以である。

インダストリー4.0：人間と機械の労働のあり方の変容

一部の論者は、インダストリー4.0は、より広義に捉えた技術と労働の関係の変化として理解するのが最も適切であると主張している。ここでいう先進技術が新たな時代を切り拓くのは、工場現場における労働者と機械の関係性を根本的に変えるからである。

ある経営学者は、インダストリー4.0について、「人間による仕事と機械による仕事の境界が曖昧になることを前提としている」と述べている。

それは事実です。しかし、それはどういう意味なのでしょうか？

製造業の歴史の大部分において、作業は人間か機械のいずれかによって行われてきた。この区別には常に曖昧な部分があった――機械の操作員をどう分類すべきか？機械にプログラムを書き込むエンジニアは？そもそも「作業」とは何か？――しかし、「インダストリー4.0」の下では、この分業の境界はさらに曖昧なものとなった。

現代の工場では、人間と機械の間の相互作用がますます複雑化しており、認知や問題解決、さらには組み立てや加工といった作業が両者の間で分担されている。

デロイトは、人間と機械の間のこうした相互作用を「物理→デジタル→物理（PDP）ループ」と表現している。 同社のアナリストたちにとって、デジタル空間と物理空間を跨ぐ人間と機械の労働の相互依存関係こそが、インダストリー4.0を特徴づける要素である。「それはデジタルから物理への回帰であり、分析されたデータや情報に基づいて行動を起こす能力こそが、インダストリー4.0の本質と価値を構成している」と彼らは記している。[デロイトの図表]

インダストリー4.0――仕事と私生活の境界が曖昧になる

「インダストリー4.0」という言葉に、まったく異なる意味を見出す人々もいます。Dentsply 、インダストリー4.0とは「私生活と同様のワークライフを送ること」を意味しています。

ロンがここで言いたいのは、私たちが日常生活におけるデジタルツールの存在と有用性を受け入れているということだ。私たちは、良い面も悪い面もあれど、生活を支えるデバイスや、生活を補完するアプリ、そして私たちをつなぐ至る所に存在するインターネットを頼りに、日々を過ごしている。

しかし、製造業では事情が異なる。多くの工場では依然としてアナログ技術が用いられているが、これに相当する民生用製品はとっくに時代遅れとなっている（年鑑、カセットテープ、紙の記録など）。これまで、これらの技術は機能しており、資金力のある組織以外にとっては、代替技術の導入は法外な費用がかかり、現実的ではなかった。

ロンや他の関係者にとって、インダストリー4.0とは、私たちの日常生活における優れた技術やアイデアを製造現場に応用する好機である。

何かを「革命」と呼ぶのは、かなり大げさな言い方だ。確かに、多くの「革命」は、その大げさな宣伝に見合う成果を上げられていない。

では、インダストリー4.0がなぜ真の「第4次産業革命」と言えるのか、と問うのは妥当だろう。

現在の時代を他と区別する特徴は、既存の秩序を覆す可能性を秘めた新たなデジタル技術の存在にある。評論家たちは、ブロックチェーン、人工知能、そしてサイバーセキュリティへの脅威が――その最も極端な形で実現された場合――中核的な制度を揺るがす可能性を秘めていると指摘している。政府、銀行、エネルギーインフラ――これらすべてが、分散型で知能化された技術によって劇的に変容する可能性がある。

知能を持ったコンピューターが国家を転覆させるといったSF的なシナリオや、分散型コンセンサス・ネットワークを通じて銀行業務を民主化するブロックチェーンの登場とは、まだ程遠い状況にある。しかし、その根本的な指摘は依然として妥当である。高度なデジタル技術がもたらす影響は、過去の産業革命を引き起こした、蒸気、電気、そしてコンピューティングといった、パラダイムシフトをもたらした産業的進歩と多くの共通点を持っている。

このことを理解するために、これまでの3つの産業革命について簡単に振り返っておこう。

第一次産業革命

多くの歴史家は、第一次産業革命の契機を18世紀の近代的な蒸気機関の発明にあると見なしている。当初は出力が比較的低かったものの、蒸気機関は18世紀から19世紀にかけて、出力と信頼性を高めていった。1886年までに、蒸気機関の出力は1万馬力に達した。

蒸気力と水力により、人間は基本的な工程の機械化を可能にする機械を建造できるようになった。19世紀前半、製造業者は、多くの反復的な手作業を機械作業へと転換する工程を開発した。世界有数の強国たちの多くは、この時代の機械技術の進歩によって得られた優位性を土台として、その繁栄を築き上げた。

第二次産業革命

第2次産業革命は、電化とコンベア生産を特徴としています。これらの変化は、20世紀初頭には国内規模から世界規模へと広がりました。

第一次産業革命と同様、第二次産業革命（2IR）における主な変化もエネルギー分野で起こった。近代産業科学の発展により、2IR技術の発展ペースと普及範囲は飛躍的に拡大した。20世紀初頭には、電気やコンベア式生産は、世界で最も発展した国から最も発展が遅れている国に至るまで、あらゆる国で見られるようになった。

デジタル革命

「デジタル革命」とも呼ばれる第三次産業革命は、エネルギー分野における根本的な変革を伴って起こったものではない。むしろ、それはコンピューティング技術と通信技術の進歩によってもたらされたものである。黎明期にあったロボット工学、高性能なコンピュータ、そしてデータ保存と通信における画期的な進歩により、デジタル電子技術が工場に導入された。これらはまた、自動化が可能な工程の数を大幅に増加させた。こうして、より高度な自動化、データ分析、そしてグローバルな接続性へと、飛躍的な進展を遂げたのである。

第4次産業革命

デジタル革命と同様、第4次産業革命もまた、計算技術と通信技術の進歩にその根幹を置いている。この場合、ユビキタスな接続性が、数多くの他の技術が空間や距離を超えて相互に連携することを可能にするインフラを構築した。

シュワブ氏は2014年の報告書を再検討し、この変革を単なる加速ではなく「革命」たらしめている要因として、その「速度」「広がり」「深さ」、そして「システムへの影響」を挙げている。言い換えれば、この変革はより速いスピードで進行し、私たちにより強力な影響を与え、世界のシステムそのものを変容させる可能性を秘めている。この革命は、私たちが「何をするか」や「どのように行うか」だけでなく、私たちが「何者であるか」 にも影響を及ぼすのである。

インダストリー4.0技術の活用事例は、製造業者の数だけ存在します。

とはいえ、その数多くの活用事例は、いくつかのカテゴリーに分類することができます。マッキンゼーは最近、アーリーアダプターが確実な成功を収めている4つの分野を特定しました。

デジタル・パフォーマンス・マネジメント

このコンサルティング会社は、デジタルパフォーマンス管理がインダストリー4.0の能力とインフラを構築するための重要な第一歩となるため、その導入を推奨しています。 デジタルパフォーマンス管理ツールは、産業用IoT（IIoT）の接続性とクラウドストレージを活用し、作業員や機械から得られる継続的なリアルタイムデータを処理します。デジタルダッシュボードや 製造用アプリにより、オペレーターはプロセスのパフォーマンスをリアルタイムで確認し、対応することができます。柔軟なパフォーマンス管理ソリューションにより、エンジニアは自社の業務に合わせてKPIをカスタマイズできます。データとの絶え間ない対話は、証拠を重視する考え方を促進し、より分析的な業務運営に向けた重要な初期段階となります。

予知保全

MES（製造実行システム）、製造用ソフトウェア、分析システムの進化に伴い、予知保全の精度も向上してきました。しかし、ビッグデータ、人的パフォーマンスの追跡、機械学習の進歩により、予知保全ツールの精度は日ごとに高まっています。 最低限の接続環境を備えた工場であれば、ディープラーニングアルゴリズムを用いて、時間の経過とともに精度が向上し続けるメンテナンススケジュールを策定できます。AIが非効率な部分を特定することで、すでにOEE（総合設備効率）の大幅な改善や、機械のダウンタイムの大幅な削減を実現しています。コンピュータビジョンやウェアラブルセンサーが人の動きを実用的なデータに変換できるようになるにつれ、この分野ではさらなる進歩が見込まれます。

プロセスの最適化

インダストリー4.0は、機械からデータを収集し、高度なアルゴリズムを用いてそのデータを分析することを約束しています。しかし、その活用は単一のプロセスや生産ラインに限定される必要はありません。むしろ、早期導入企業は、データを活用して部門内のシステムを構築し、それらを相互に連携させて、迅速に対応できる完全に統合されたシステムとして構築することで、大きな成果を上げています。インダストリー4.0がもたらす最大のメリットのいくつかは、バリューストリーム全体の最適化から生まれるでしょう。

高度な自動化

主要な調査会社の多くは、今後10年間で製造業におけるロボットの活用が拡大すると予測しています。しかし、自動化はロボットだけにとどまりません。マッキンゼーはまた、アルゴリズムが需要管理、在庫計画、根本原因分析といった業務を遂行する能力をますます高めていることから、多くの知識労働者も自動化の影響を受けると予測しています

では、現代のコネクテッドファクトリーとはどのようなものなのでしょうか？

実のところ、唯一の正解など存在しません。とはいえ、その傾向を把握しておくことは有益です。

BCGが最近実施した製造業向け調査によると、回答者の53％が「インダストリー4.0の導入」を優先課題として挙げた。全員が一致したわけではないが、回答者の半数以上が技術変革を優先課題と認識している点は注目に値する。価格競争の激しい業界（半導体、エレクトロニクス、自動車）では、80％もの企業がインダストリー4.0を最優先課題とすべきだと考えている。

回答者たちは、こうした傾向が今後も続くと確信している。同調査によると、製造業の専門家の70％が、2030年までに工場のデジタル化が「極めて重要」になると考えている。

結局のところ、予測はあくまで推測に過ぎません。では、工場では実際にどのようにインダストリー4.0を実現しているのでしょうか？

2018年にマッキンゼーが世界の製造業を対象に実施した調査によると、多くの企業がデジタルトランスフォーメーションに向けて大きな一歩を踏み出している。 調査によると、回答企業の64％がコネクティビティ・プログラムをパイロット段階にあり、さらに23％がコネクティビティの実験を開始している。70％がインテリジェンス・プログラムをパイロット運用しており、61％はすでにフレキシブル・オートメーションのパイロット運用を行っている。回答企業のうち、インダストリー4.0の効果を大規模に実現できているのはわずか30％にとどまっている。

つまり、大多数の製造業者が、自社の業務にデジタル技術を組み込むための取り組みを進めているということです。彼らは、工場のネットワーク化を推進し、スマート化を図り、自動化をさらに進めています。

しかし、製造業各社は「インダストリー4.0」のあらゆる技術を同じペースで導入しているわけではない。2016年、BCGの調査によると、サイバーセキュリティとビッグデータ分析が最も広く導入されている技術であり、クラウドコンピューティングがそれに続いていた。導入率が最も低い技術は、いわゆる「未来型」工場を連想させるものが多い。積層造形、高度なロボット技術、拡張現実（AR）はいずれも、導入率が約28％にとどまっていた。

最新の評価において、研究グループのコンソーシアムは、既存の機械の約40～50％が、たとえ部分的であってもデジタルインフラに接続されていると結論づけた。

世界経済フォーラム（WEF）の最近の推計によると、製造業者の70％がインダストリー4.0技術の試験導入を行っているものの、実験段階から大規模な価値創出へとつなげるには、依然として多額の投資が必要とされています。中小企業であれ多国籍企業であれ、「パイロット段階の行き詰まり」を回避するには、戦略、投資、先見性を適切に組み合わせることが不可欠です。

このガイドのこの段階では、歴史的・背景的な説明から離れ、実践的な内容に移りたいと思います。ここからは、インダストリー4.0によるデジタルトランスフォーメーションをどのように推進すべきかについてのアドバイスや、「パイロットプロジェクトの行き詰まり」を回避するためのヒントをご紹介します。

インダストリー4.0への変革を成功させるための万能な戦略など存在しません。戦略は、企業の規模、業界、地域、競合状況などによって異なります。

世界経済フォーラム（WEF）の最近の報告書によると、インダストリー4.0の技術を自社の強みとして活用しようとする企業にとって、事業を拡大するための2つの相互補完的な道筋がある。

1. 生産システムの革新：オペレーショナル・エクセレンスを通じて競争優位性を拡大する。
2. エンドツーエンドのバリューチェーンを革新する：事業運営の経済性を変革することで、新たなビジネスを創出する。

この道のりには、よくある落とし穴がいくつかあります。

経営陣のビジョン不足

デロイトの「デジタルトランスフォーメーション調査」に参加した経営幹部たちは、長期的かつ詳細な経営ビジョンの欠如が、デジタルトランスフォーメーションにおける最大の障壁であるという点で一致した。適切なデジタル戦略を策定するには、業界に関する詳細な知識に加え、特定の分野においてどの技術が最も大きな変革をもたらすかを予測する先見性が求められる。デジタルトランスフォーメーションが最も成功するのは、経営幹部が1年、3年、5年、10年という長期的な目標を設定した場合である。

最初から規模が大きすぎる

完全なデジタルトランスフォーメーションは、一夜にして実現するものではありません。それは、技術エコシステムに対する長期的かつ段階的な変革の積み重ねによって生まれるものです。それでもなお、多くの企業は、課題を解消することなく完全なデジタル化を目指そうとしています。最も成功する変革とは、概念実証（PoC）から次の概念実証へと進み、より大きな目標に向かって一歩ずつ基盤を固めていくものです。そうした変革では、初期の成功を土台とし、失敗も前向きに受け入れながら、相互に連携する一連の技術ソリューションを徐々に構築していくことになります。

点と点をつなげない

理想的な工場とは、あらゆるものがシームレスに連携しているものです。しかし、すべての技術が初期段階から同じように統合に適しているわけではありません。基本的なインフラ整備（Wi-Fi、サーバースペース、従業員のスキルアップ、人材確保など）を最初に行わないと、その後の取り組みの妨げとなる可能性があります。例えば、たとえ世界中のデータがあったとしても、それを分析して意味を見出せるデータサイエンティストがいなければ、何の役にも立ちません。

1. 具体的なビジネス目標から始める

インダストリー4.0におけるデジタルトランスフォーメーションの多くは、デジタルトランスフォーメーションそのもの以外に明確な目標が欠如しているために失敗に終わります。言い換えれば、明確なビジネス成果を原動力としていないために失敗するのです。デジタルトランスフォーメーションを計画する際は、まず、新しいテクノロジーが自社ビジネスに何をもたらし、何を実現すべきかを明確にします。その上で、これらの目標を達成するためにどのような選択肢があるかを検討してください。

2. ロードマップを作成する

デジタルトランスフォーメーション（DX）においては、短期的な視点だけでは不十分です。DXを計画する製造業者は、初期の取り組みを長期的な戦略の文脈に位置づける必要があります。ベイン・アンド・カンパニーはこれを「千のデジタルの光」と呼んでおり、つまり、星座として結びつける手段のない、空に散らばる無数のデジタルの「星」のような状態を指しています。これには、初期のプログラムが、その後の発展に向けた基盤をどのように構築していくかを明確にする必要があります。 PwCが指摘するように、あらゆるデジタルトランスフォーメーションには「エコシステム」アプローチが不可欠です。個々の新技術を孤立して捉えるのではなく、現場で実現したいシステム全体を構想し、その全体像を明確にすべきです。

3. 個別の技術の試行、パイロット事業

パイロットプロジェクトは、デジタルトランスフォーメーションの基盤を築く機会となります。コストが低く、実験的な性質を持つため、事業に支障をきたすことなく失敗から学ぶことができます。パイロットプロジェクトが成功すれば、メーカーはその成果を足掛かりとして、事業拡大への支持を集めることができます。仮に失敗したとしても、戦略を練り直す機会となります。

4. ROIに注力する

デジタルトランスフォーメーションは、あくまで手段に過ぎません。デジタルトランスフォーメーションに取り組む製造業者は、どの段階においても、その取り組みからどのようなメリットが得られているのか、また、あらゆる投資が最終的な収益にどのような影響を与えるのかを自問すべきです。

5. コミュニケーションのチャンネルを常に開いておく

デジタルファクトリーといえば、人間がいない工場を想像しがちです。しかし、人間が消えてしまうわけではありません。従業員のニーズや経験を考慮しないトップダウン型のデジタルトランスフォーメーションは、必ずや抵抗に直面することになるでしょう。経営陣は、現場の従業員をデジタルトランスフォーメーションに巻き込むべきです。工場のプロセスを誰よりも熟知しているのは彼らであり、ニーズや非効率性に関する情報を提供できる立場にあるのも、彼ら以外にはほとんどいないからです。

6. プロセスに教育を組み込む

インダストリー4.0の到来により、従来の職務内容は陳腐化しつつある一方で、新たな職種が次々と生まれています。その結果、スキルの再習得、スキルアップ、そして継続的な教育が、かつてないほど重要になっています。管理職は、スキルアップの対象となる人材を見極め、新たなスキルを習得する必要がある従業員が確実に学習できるよう支援することで、変革を推進することができます。場合によっては、インダストリー4.0の技術を研修施策の強化に活用することも可能です。

7. 向上心を絶やさない

継続的改善を科学の域にまで高めた業界にとっては当然のことかもしれませんが、改めて強調しておきます。デジタルトランスフォーメーションは、一度きりの出来事ではありません。今や、変革こそが常態となっています。成功を維持するためには、製造業務の基盤にアジリティを組み込む必要があります。

「インダストリー4.0」ほど、世界の労働環境について私たちに深く考えさせる出来事は他にほとんどない。 クラウス・シュワブによる2014年の先駆的な著書『第4次産業革命』から、世界経済フォーラムの最新の「インダストリー4.0」報告書に至るまで、評論家たちは製造業の進歩が人間に与える潜在的な影響を強調してきた。世界最大の経済セクターの一つにおける革命として、インダストリー4.0は今後数十年にわたって私たちの世界を形作る可能性を秘めている。

多くの点で、このように「人間」が重視されるのは、製造業も他のあらゆる分野と同様にデジタルトランスフォーメーションの真っ只中にあるためです。トーマス・フリードマン氏は最近、現代の世界では、独自の情報を蓄積することよりも、情報の流れをコントロールすることの方が重要であると論じています。これはインダストリー4.0にも同様に当てはまります。自社工場で生成されるデータを管理できる製造業者は、独自の知識を蓄積することに固執する企業に対して、競争上の優位性を獲得することになるでしょう。

現段階において、製造業者はデジタルトランスフォーメーションの計画を策定すべきです。本ガイドで示されたアドバイスに従い、業界の動向を注視することで、インダストリー4.0の価値を最大限に引き出すことができるはずです。