① 事業の多角化を支える競争力強化DX

自動車部品依存から脱却し、農機具・福祉機器分野などへの事業多角化を進めるため、多品種少量生産においても「納期通り・高品質」を実現できる生産・判断体制をDXによって構築する。

具体施策

• AIを活用した生産計画により、製品構成や工程条件が複雑な案件でも高精度な計画立案を実施
• 設備稼働データを可視化し、生産能力や余力を定量的に把握
• 新規分野・新規顧客からの複雑な受注について、データに基づく迅速な受注可否判断を実施

② DXによる成長サイクル(改善が回り続ける仕組み)の確立

DXを単なる効率化施策に留めず、「DXで時間を創出し、その時間を次の成長投資へ回す」成長サイクルとして定着させる。

具体施策

• DXによって削減された工数(時間)を金額換算で評価せず、「自働化(協働ロボット導入)」や「次の改善活動」に再投資
• 人が判断・改善に集中できる業務設計へ転換

③ データ活用による現場改善・経営判断の高度化

データを活用し、現場改善の精度向上と、経営判断の迅速化・高度化を図る。

施策

• AIが立案した生産計画データ（製造品目別の生産量・生産タイミング・設備稼働計画等）、内製の稼働実績収集システム（SKC）で取得する実績データ（設備別稼働時間、実生産量、停止時間・停止要因等）、および品目別在庫データを、品目・設備・時間単位で統合・突合する。これにより、計画と実績の差異や在庫水準の過不足を可視化・分析し、計画精度の継続的改善、ボトルネック設備の特定、停止要因の低減、在庫最適化施策の立案に活用することで、生産性向上および最適操業の実現を図る。

④ 現場起点・スモールスタート型DX投資とデジタル活用

中小企業の強みである「経営と現場の近さ」を活かし、現場起点で迅速にDXを実行できる投資判断と文化を醸成する。

施策

• 明確なDX専用予算枠を設けず、現場から課題が上がりDXで解決可能と判断した案件に柔軟に投資
• 「まずはやってみる」方針のもと、AI／SaaSなど10以上のDXツールを導入
• 生成AIを活用し、議事録作成や社内資料作成など間接業務の効率化を推進

1. 生産性向上・働き方改善(DXの基礎成果)

• 平均残業時間
• 有給消化率
• 有給取得実績日数

これらの指標により、DXによる業務の標準化・属人化解消・計画精度向上が、業務負荷の平準化や働き方改善につながっているかを評価します。単なる労務管理指標ではなく、「DXが現場に定着しているか」を測る基礎指標として位置づけています。

2. DXによる成長サイクル定着

• DXによって創出された時間を活用した「自働化・改善活動」の実施件数
• DXを起点とした工程改善・業務改善テーマの継続的創出状況

DXで生まれた余力が、次の改善や成長投資に再投入されているかを確認する指標です。

3. 事業多角化・競争力強化

• 自動車部品以外の事業領域(農機具・福祉機器等)の売上構成比
• 多品種少量生産案件における納期遵守率

DXによって生産能力の見える化や計画精度が向上し、新規分野・複雑案件への対応力が高まっているかを評価します。

4. 人材定着・人材活躍(DXの間接効果)

• 平均継続年数
• 標準化・仕組み化により、特定業務を複数人で担えるようになった業務数
• 外国籍従業員や障がい者を含む多様な人材が中核業務に従事している割合

DXによる属人性排除や業務の見える化が、働きやすさや成長実感につながり、人材の定着・活躍に寄与しているかを評価します。