平成２９年度製造基盤技術実態等調査

我が国ものづくり産業の課題と

対応の方向性に関する調査

報 告 書

平成３０年３月

三菱ＵＦＪリサーチ＆コンサルティング株式会社

はじめに

我が国経済は、製造業企業を中心に収益の改善が見られ、雇用の拡大や賃金

の上昇につなげることにより「経済の好循環」が生まれ始めている。我が国の

経常収支（暦年ベース）は 2011 年以降４年連続で黒字縮小が続いていたが、直

近 2016 年では 20.6 兆円と２年連続で黒字が拡大した。グローバル化に伴う我が

国企業の海外進出や海外の株式・債権などへの投資が活発化したことにより、

それらの収益である第一次所得収支が 18.1 兆円まで拡大しており、これが経常

収支の黒字を支える構造が続いている。一方で、少子化・人口減少に伴う国内

市場の縮小や生産年齢人口の減少、労働力の不足、製品の多品種小ロット化に

伴う物流コストの上昇が今後一層懸念されるなど、我が国ものづくり産業を取

り巻く課題は多いといえる。こうした認識のもと、我が国ものづくり産業が直

面する諸課題を整理し、それらに対する対応の方向性を明らかにし、我が国も

のづくり産業の「稼ぐ力」向上を実現するための行動につなげることが求めら

れている。

本調査では、まず、ものづくり産業を取り巻く国内外の環境について整理し

た上で、我が国ものづくり産業が抱えている諸課題（利益水準の低迷、人材の

不足、新たな製造方法の登場、海外展開、ＢＣＰ等）について分析をおこなっ

た。また、海外の製造業企業との競争の中で、我が国ものづくり産業が高い競

争力を獲得するための対応の方向性について、幅広い観点から考察を行った。

これらの調査結果を、今後の政策立案の参考資料として、また、2018 年版もの

づくり白書作成のための基礎資料としてとりまとめた。

目 次

I． ものづくりをとりまく潮流と課題 .................................................................................. 1

1 稼ぎ方が変わる .................................................................................................................. 1

2 付加価値のつけ方 ～ “CONNECTED INDUSTRIES” ＋Α ～ ........................................... 3

3 “CONNECTED INDUSTRIES” はシステム設計が鍵を握る ................................................... 4

4 “CONNECTED INDUSTRIES” は自らが立ち位置を選択する時代 ........................................ 5

5 “CONNECTED INDUSTRIES” はデータ起点につながる ....................................................... 6

6 スタートアップ企業が“CONNECTED INDUSTRIES”の主要プレイヤーに ............................. 7

7 「経緯」「動機」「きっかけ」「気づき」を重視する .................................................... 9

8 スマイルカーブ上流での新たな価値創出が水面下で進む .............................................. 10

9 “CONNECTED INDUSTRIES”のブリッジ機能の担保が必要 ................................................. 11

10 IOT 時代のオープンイノベーションに合った組織づくり ........................................... 12

11 IOT 時代のオープンイノベーションに合った人づくり改革 ....................................... 13

II． アンケート調査結果 ..................................................................................................... 14

1 アンケート調査設計......................................................................................................... 14

2 アンケート回答企業のプロフィール ............................................................................... 15

3 業績や業況見通し等について（連結ベース）................................................................. 19

4 今後のビジネス環境変化の見通しや連携強化の方向性について ................................... 28

5 グローバル展開 ................................................................................................................ 37

6 BCP（事業継続計画）対応について ................................................................................. 44

7 生産プロセス等のデータの活用について ........................................................................ 55

8 セキュリティ対策について .............................................................................................. 76

9 人材の確保・育成、現場力等について ........................................................................... 84

III． IOT 導入・活用状況に関する類型化分析 ............................................................... 114

1 類型化分析の概要 .......................................................................................................... 114

2 クラスター分析結果....................................................................................................... 117

3 クラスター別クロス集計結果 ........................................................................................ 124

IV． 我が国ものづくり産業の競争力強化に向けて ......................................................... 131

1 ビジネスをとりまく環境変化への対応 ......................................................................... 132

2 データの利活用は進んでいるか .................................................................................... 135

3 IOT 時代に必要なデジタル人材の育成確保ができているか .......................................... 136

4 その他の課題への対応状況 ............................................................................................ 137

参考資料 アンケート調査票

1

I． ものづくりをとりまく潮流と課題

1 稼ぎ方が変わる

2017 年 5 月に公表された「2017 年版ものづくり白書」では、我が国ものづくり企業の主

要課題を「付加価値の創出・最大化（弱みの克服）」と「強い現場力の維持・向上（強み

の維持・強化）」と捉え、主要課題の解決のためには IT やロボット等の先端的ツールを積

極的に活用すべきと指摘している。また、強い現場力を維持・向上させつつ、付加価値の

創出・最大化を図るための「方向性」「思考」「行動特性」「手段」なども明らかにした。

そして、付加価値を高めるにはシステム思考や全体最適の考え方が重要であると指摘して

いる。全体最適の考え方とは、すなわち、弱みの克服と強みの維持・強化の両方を可能と

するバランスのとれた処方箋に通じるものである。

図表I-1 我が国ものづくりの主要課題

そうした中、経済産業省では「付加価値の創出・最大化」に向けた我が国の産業の姿と

して、Society5.0 につながる“Connected Industries”というコンセプトを打ち出した。あらゆ

るものがつながることで、従来の壁を取り除き、融合や変容が進み、その結果、新たなビ

ジネスモデルが誕生することで付加価値を生み出していく産業像である。

ところで、「付加価値」とは何であろうか。日本のものづくり企業は海外企業に比べて

利益率が低い、すなわち、稼ぐ力が弱いことが長らく問題視されてきた。低収益の原因に

ついては、同業他社が多く過当競争に陥りやすいこと、経営に介入しない物言わぬ安定株

主の存在など、日本特有の問題が多々指摘されてきた。こうした点については、M＆A 等に

よる業界再編、コーポレートガバナンス改革などでいくらかの改善が図られてきたが、日

本が「稼ぐ力」でもたついている間に、猛烈な勢いで進むデジタル革命は「稼ぎ方」その

ものを大きく変えてしまった。

付加価値の創出・最大化 強い現場力の維持・向上

主要課題

弱みの克服

強みの維持・強化

◆IT・ロボット等の先端的ツールの活用

◆求められる取り組みの方向性に向けた

「行動特性」「手段」などを提示

2

それは世界の時価総額ランキングに端的に表れている。現在、世界の時価総額トップ 10

は、第 10 位のエクソン・モービルを除きすべて IT 企業であり、トップ 10 のうち、8 社は

米国企業で占められている。上位 50 社まで広げてみても、日本企業でランク入りしている

のは 44 位のトヨタ自動車のみで、大半は米国企業である。次いで多いのは中国企業で 9 社。

日本同様に、ものづくり立国を標榜するドイツ企業は 1 社もトップ 50 にランク入りしてい

ない。1

デジタル革命が進んだことで、かつての IT ベンチャーの時価総額がトヨタの時価総額を

上回る構図が当たり前のように定着しつつある。企業価値が売上高で決まる時代はとうの

昔に過ぎ去ったが、純利益も企業の価値を決めるベンチマークとは言えなくなった。デジ

タル革命はネットワーク効果を高め、価値の総取り合戦を加速させている。つまり、１番

手となった勝者が付加価値をごっそり獲得し、２番手、３番手が「そこそこに稼ぐ」こと

が非常に難しい時代になった。「利益率を高める」という発想よりも、「ネットワーク効

果をどう効かせていくか」という発想が今の時代の稼ぎ方には重要となっており、もはや

“Connected”なくして「付加価値の創出・最大化」は成し得なくなっている。

“Connected Industries”は我が国が目指す産業の姿であると同時に、これからの「稼ぎ方」

を端的に示すものである。そして、物理的に「人」や「工場」や「機械」をつなげるので

はなく、「データ」がつながることに意味があり、“データをつなげて何をするか”が付

加価値の源泉となっていく。ものづくりの「稼ぎ方」が本質的に変化しており、“Connected

Industries”はその変化に対応するために必要な取り組みなのである。

1 2017 年 10 月時点調査

3

2 付加価値のつけ方 ～ “Connected Industries” ＋α ～

“Connected Industries”で付加価値の最大化を図るには、ネットワーク効果を常に念頭に

おいてビジネスモデルを構築する必要がある。その際、“Connected Industries＋α”の発想

がポイントとなる。そして、コンピューティング能力が格段に高まった IoT 時代には、「α」

に「時間」という概念を持ち込むことで、これまで無かった価値を生み出しやすい。

その筆頭は「シェアリング」である。「ライドシェア（相乗り）」「カーシェア」「民

泊」「クラウドワーカー」といったシェアリングエコノミーで急成長している各種サービ

スは、その根底には時間概念のタイムシェアという発想がある。たとえば「民泊」やスペ

ースマーケットという会社が手がける場所貸しは、使われていない空き時間をシェアして

稼ぐという発想であり、マンションなどの不動産の共有とはまるで異なる発想である。IoT

を活用することで、貸し手と借り手がつながり、効果的なマッチングが可能となり、口コ

ミ評価を信用情報として活用することも可能となる。こうした条件が揃ったからこそ、シ

ェアリングサービスは急成長している。

また、「リアルタイム性」というものも、「α」として重要だ。その筆頭は自動走行で、

車に装着された各種センサーやカメラから送信される膨大なデータを瞬時に解析してフィ

ードバックすることが可能だからこそ、自動走行が現実的なものとなりつつある。かつて

は、１カ月かけて情報処理していたものが、コンピューティングの能力の向上で瞬時に処

理することが可能となり、つながることで常時フィードバックをかけられる。羽田空港の

入国審査に「顔認証ゲート」が設置されることになったが、歩く速度の人間の顔を瞬時に

認証する仕組みも同様である。リアルタイム性に着目することで、かつては不可能であっ

たことが可能となり、データがつながっていくことで最終的なビジネスの出口がサービス

となっていく。

多少飛躍があるが、VR（バーチャルリアリティ）も時間概念に紐づけることができる。

海外へ行かなくても海外旅行が楽しめる、お客の工場へ出向かなくても生産設備の故障を

診断できる、新幹線に乗りながらオフィスの会議に参加できる、そういう時代になりつつ

ある。いつでも、どこでも、サイバー空間でリアルを体験できる。「時」と「場所」の制

約から開放するという意味で、やはり時間概念が関係してくる。

ジャストインタイム、短納期といった「時間概念」に縛られていた製造業も、IoT や VR

を活用した新しい付加価値を生み出すための時間の使い方へとスイッチを切り替えること

が必要となっている。「＋α」がなければ、“Connected Industries”は単につないで終わり

となり、付加価値の最大化を図ることが難しいからである。

4

3 “Connected Industries” はシステム設計が鍵を握る

2017 年版ものづくり白書ではシステム思考の重要性を説いている。 “Connected Industries”

になればなるほど、個のものづくりではなく、システムを作り込むことが重要になってい

くので、システム思考やシステム技術の重要性はさらに高まっていく。とはいえ、その概

念を正確に理解してもらうことは難しい。

システム化への取り組みは、皮肉なことに、日本が弱いとされている医療機器の世界で

事例が増えつつある。東京女子医科大学が国の支援を受けて開発しているスマート手術室2

は、手術室内の機器をすべてネットワークでつなぎ、ボタン１つで医者や患者ごとに異な

る手術環境をカスタマイズさせることができる。また、手術中の患者の状況についてもリ

アルタイムに画像等で把握することができ、経験や感覚に頼っていた外科手術の「見える

化」が進展している。手術室のネットワーク化には、工場の生産設備のネットワーク化で

実績を持つデンソーが開発した ORiN が採用されている。医療機器大国のドイツでも似たよ

うな発想でスマート手術室が開発されているが、日本がデンソーも巻き込んで医工連携で

開発しているのに対し、ドイツは医療関係者だけのコミュニティで開発している点が違う。

工場情報システムのための標準ミドルウエアとして開発された ORiN は ISO で国際標準に

も採択されており、その ORiN をスマート手術室に採用したことは、日本のスマート手術室

の信頼性を高める上でのメリットとなっている。

一方、北海道大学でも国の支援などを受けながら、がんの病巣に対してピンポイントで X

線を照射し、呼吸などの動きに即したリアルタイム動体追跡照射を可能にする高精度 X 線

治療機器を開発している3。複数の医療機器を患者の呼吸に合わせて動かす制御が必要とな

り、一つひとつの医療機器を開発するというよりは、システムとして正しく動き、がん細

胞だけを狙いうちして X 線照射できるかがポイントとなる。まさに医療のシステム開発で

ある。医療機器単体での国際標準化が当たり前となっている業界ではシステムの標準化は

馴染みがないが、ISO での国際標準化を目指している。

日本のものづくりは要素技術に強い。しかし、 “Connected Industries”ではシステムを設

計する力が問われてくる。そして、スマート治療室も高精度 X 線治療機器も、メーカーで

はなく、ユーザーである医者からの発想に基づき開発された。システムを使うユーザー起

点の発想も重要となる。

2 http://www.twmu.ac.jp/ABMES/ja/facilities （東京女子医科大学 先端生命医科学研究所ウェブサイト） 3 http://www.mcip.hokudai.ac.jp/cms/cgi-bin/index.pl?page=contents&view_category_lang=1&view_category=1191

（北海道大学 産学・地域協働推進機構ウェブサイト）

5

4 “Connected Industries” は自らが立ち位置を選択する時代

「“Connected Industries”＋α」 によって付加価値を飛躍的に高めることが可能となる。

かつ、つながるほどに単品設計ではなくシステム設計の力が問われ、「システム・オブ・

システムズ」によって付加価値を飛躍的に高めることが可能となる。このように、

“Connected Industries”の時代はやり方次第で、付加価値をスピーディに高めていくことが

可能となる。産業の垣根も崩れてくるので、まったくの異業種と見なしていた企業が突然

ライバルとして舞い降りてくる時代になった。トヨタ自動車が本気になってオープンイノ

ベーションに取り組み、ベンチャー企業、同業種、異業種とあらゆるパートナーとの提携

に乗り出したのも、異次元の大競争時代に突入したからであり、トヨタ自動車自体が

「“Connected Industries”＋α」や「システム・オブ・システムズ」に本腰を入れだした証

といえる。

つながる時代においては、企業規模や社歴は企業価値の決め手ではなくなっていく。企

業規模や社歴はある程度の時間の積み重ねが必要であったが、時価総額ランキングにみる

ように、時間の蓄積による支配関係は失われた。 創業７年しか経過していないソラコムに

KDDI は 200 億円の値付けをした。フリマアプリを提供しているメルカリは急成長を遂げて

おり、上場したら時価総額 1,000 億円を超えるとみられている。どの業種・業界に属してい

るか、はっきりしないユニコーン企業4も少なくない。「サービスや通信の世界の話」では

なく、産業の垣根の意味が失われている今、ものづくり企業もこのトレンドの渦中にいる。

一方で、これほどチャレンジングな時代はない。規模や社歴（時間の蓄積）がものをい

う時代は、ベンチャーや中小企業は大企業には適わない。故に市場での立ち位置は限られ

ていた。しかし、今は能動的に自ら立ち位置を選べる時代となった。 “Connected Industries”

は良い意味での下克上を可能とする。“Connected Industries”のユースケースを蓄積するこ

とで産業革新の実態やスピード感を日本のものづくり企業においても広く共有していくこ

とが望まれるが、ものづくり企業が自らを「どのタイプに当てはまるのか」と受け身で捉

えるのではなく、「どのタイプを目指そうか」と能動的なマインドセットに活用してもら

うことで、「“Connected Industries”＋α」によって自らの立ち位置を確立することができ

る時代となっている。

図表I-2 “Connected Industries”＋αで立ち位置を決める

4 評価額が 10 億ドル以上で、非上場のベンチャー企業

“Connected Industries”ユースケースの蓄積

付加価値の創出

（自ら立ち位置を決める）どこを

目指そうか

6

5 “Connected Industries” はデータ起点につながる

“Connected Industries”は IoT を活用することで人、企業、工場など様々なものがネット

ワーキングされていくことであるが、その威力を発揮するにはデータの利活用を伴う必要

がある。見た目が“Connected”されていても、データの利活用を伴わない場合は、付加価

値の向上・最大化を図ることは難しい。つまり、製造業にとって非常にセンシティブなデ

ータの取扱いをめぐる仕分けがどうしても避けられないため、“Connected Industries”に取

り組むにあたり、データの棚おろしを行う必要がある。

どのようなデータが取得可能で、どこまで他者との共有が可能か。いわゆるデータの協

調領域と競争領域の線引きを行い、データの契約業務にかかるリテラシーも高める必要が

ある。かつて、IT リテラシーの向上が叫ばれた時代があったが、今日はデータリテラシー

の向上がすべての企業において必要とされている。

図表I-3 “Connected Industries”ではデータの取扱いが極めて重要に

（出所）経済産業省「第四次産業革命を視野に入れた知財システムの在り方について（検討会報告書概要）」

平成 29 年 4 月

7

6 スタートアップ企業が“Connected Industries”の主要プレイヤーに

現在、大手企業とスタートアップ企業との連携がかつてないほど急増している。その背

景には、主に AI や IoT にかかる革新的技術やプラットフォーム形成にかかるキーテクノロ

ジーを持つスタートアップ企業の囲い込み競争がある。コンピューティング能力の飛躍的

な向上とディープラーニングに代表される AI 技術の急速な進歩は、機動力のあるスタート

アップにビジネスチャンスをもたらし、大企業も彼らの技術力と機動力を生かさないこと

には立ちゆかなくなりつつある。

ものづくり系の大手企業が相次いでベンチャーファンドを立ち上げ、有望な投資先を探

し、これはというスタートアップには出資を行い、場合によっては M&A で買収する様は、

製薬業界のビジネスモデルに共通するところがある。製薬メーカーはリスクが高いシーズ

探索を自ら手がけるのではなく、バイオベンチャーの M&A で対応してきた。ものづくりに

おいても同様で、AI のように先端技術とスピードが要求される領域を自社で内製化するよ

りも、スタートアップ企業の力を借りる方がリスクも低減でき、事業スピードも確保しや

すい。

このように、革新的なアイデアや技術、事業化のスピード感といった、新規事業開発に

重要な要素をベンチャー企業から調達しようと考える大企業は今後も増加すると見込まれ

ており、大手企業とスタートアップ企業の連携は加速し、“Connected Industries” はその動

きにさらにドライブをかける可能性が高い。AI テック系のスタートアップ企業を軸に産業

構造が変化していく可能性すら秘めている。特に AI エンジンの開発にかかわるスタートア

ップの多くが深層学習を活用したプラットフォームを志向しており、ものづくりのエコシ

ステムを主導していく上で重要な役回りを果たすことが期待されている。

なお、同様の動きは、「地域」においても活発に行われており、官・民それぞれが地域

企業とベンチャー企業を結びつけ新たなビジネスチャンスに繋げる取り組みを行っている。

図表I-4 大企業×ベンチャーの事例

事業名 大企業 事務局 概要

パナソニック

アクセラレータ

パナソニック Creww パナソニックの社内資源（人材や技術、知

財等）を活用した新規事業のアイデアとビ

ジネスプランをベンチャー企業から募り、

採択されたベンチャー企業とパナソニッ

クが共同で事業化を目指すプログラム。

オムロン KOTO

CHALLENGE

オムロン オムロンベンチ

ャーズ

ものづくりに軸足を置いたハードウェア

系ベンチャーを、オムロンが支援するイン

キュベーションプログラム。3 ヶ月の匠メ

ンタリングで、製品プロトやビジネスプラ

ンをブラッシュアップし、コトづくりの第

一歩をサポートする

（出所）各種記事より三菱 UFJ リサーチ＆コンサルティング作成

8

図表I-5 地域×ベンチャーの事例

事業名 地域側主体 事務局 概要

500 Kobe

Pre-Accelerator

神戸市 Creww スタートアップ（成長型起業家）の集積・育成

による地域活性化を目的とし、シード期にある

国内及び海外の起業家を対象としたアクセラ

レートプログラム。（メンタリングが中心で、

マッチングや投資機能は無し）

TOKYO STARTUP

GATEWAY 2016

東京都 Creww スタートアップを対象としたビジネスプラン

コンテストを開催し、その上位チームに対して

約 3 か月間のアクセラレートプログラムを提

供。

東京ビジネスデザイ

ンアワード

東京都 Creww 地域の中小企業とデザイナーをマッチングし、

新規事業の立ち上げと拡大を支援するプログ

ラム。

Makers Boot Camp 京都試作ネ

ット等

オムロンベ

ンチャーズ

海外のハードウェア系スタートアップと京都

の試作専業企業をマッチングし、製品開発と試

作をサポートするアクセラレータプログラム。

（出所）各種記事より三菱 UFJ リサーチ＆コンサルティング作成

9

7 「経緯」「動機」「きっかけ」「気づき」を重視する

ユースケースを積み上げる際には、“Connected Industries”の連携内容に着目して類型化

する方法もある。しかし、自らの立ち位置を変えていくというマインドセットのためには、

出口戦略（ビジネスモデルやバリューチェーン）に着目した類型化も有効と考えられる。

2017 年度のものづくり白書によると、データの「見える化」まで取り組んでいる企業は

まだ一部にとどまっており、大多数はデータの取扱いすらできていない状態であった。

“Connected Industries”の重要性を認識しつつも、大半のものづくり企業はデータを利活用

してどうネットワーク化に向けたアクションをしてよいかわからず、時に、BtoB の中小も

のづくり企業からは自社ビジネスでの可能性を見出し難いとの声が聞かれる。

ものづくり企業の「底上げ」につなげるためには、“Connected Industries”に目を向ける

ことになった「きっかけ」「動機」「気づき」といった点に重点を置き、そこへ至るプロ

セスの情報共有を図ることが効果的ではないかと思われる。

図表I-6 “Connected Industries”に目を向ける動機や気づきに着目

“Connected Industries”

どうやって？

動機気づき

“Connected Industries”への動機・気づきなどが参考になることが多い

10

8 スマイルカーブ上流での新たな価値創出が水面下で進む

IoT 時代の到来により“産業構造のスマイルカーブ化”が予見されており、「ものづくり

からサービスへ、サービスからものづくりへ」という欧米の大きな潮流について、過去の

ものづくり白書で示されているところである。しかし、我が国の多くの中小企業はピラミ

ッド型産業構造の中に組み込まれた下請け企業であり、最終的な顧客との接点を有してい

ないため、既存事業の中でものづくりのサービス化を実現するハードルは非常に高く、具

体的な解を見い出すことができないとの意見もある。

一方で、スマイルカーブ化の上流に位置する業種やバリューチェーン（研究開発や設計

工程等）に目を向けると、オープンイノベーションによる新たな種蒔き活動が活発化して

いるように映る。例えば、浜野製作所（東京、墨田区）は Garage Sumida（ガレージスミダ）

というインキュベーション施設を拡張し、ベンチャー企業や大企業の新事業部門との連携

を通じて、付加価値の高い試作開発工程へのシフトを進めている。また、全日本学生フォ

ーミュラ大会 EV 部門で前回優勝した一関高専ら岩手連合チームは、世界初の駆動方式「2

モータートルク差増幅型 TVD」という独自技術を武器に、スポンサーにもなっている地元

企業の技術を束ね、地元企業と二人三脚で開発を進め、次世代製品の芽を育てている。

また、「業種」という単位で上流に目を向けると、例えば、化学業界大手 4 社（三菱ケ

ミカル、住友化学、旭化成、三井化学）と NIMS（国立研究開発法人物質・材料研究機構）

はオープンプラットフォーム（MOP：Materials Open Platform）を設立し、マテリアルズ・

インフォマティクスを活用して、共通する研究開発課題への協調した取組みを開始してい

る。鉄鋼業界 3 社（新日鉄住金、JFE スチール、神戸製鋼）も同様に、NIMS とオープンプ

ラットフォームを設立している。

こうした上流におけるオープンイノベーションなどによる新たな価値創出への取り組み

を参考に、業種やバリューチェーン上、現在下請けに位置する業種や企業に対して、産業

のスマイルカーブ化に向けた処方箋やヒントを示していく必要があり、ここに着目した

“Connected Industries” のユースケースの蓄積も必要である。

11

9 “Connected Industries”のブリッジ機能の担保が必要

近年のものづくりベンチャーの勃興と発展に注目が集まっているが、オープンイノベー

ションが加速する中で、オムロンベンチャーズをはじめとするコーポレートベンチャーキ

ャピタル（CVC）等のプレイヤーの存在感がさらに高まりつつある。CVC は、2000 年頃の

ベンチャーブームで金融系の VC が中心にファンドが組成されたが、ベンチャーとの連携や

協業の経験やノウハウ等がなかったことから、産業構造の転換のキープレイヤーにはなり

えなかった。当時、大企業発のスピンオフ革命としてベンチャーの創出やカーブアウト等

の手法も注目されたが、CVC が大企業とベンチャーをつなぐプレイヤーになるのは難しく、

衰退の一途を辿った。

しかし、2010 年代に入ると、金融系以外の大手製造業・通信事業者等が CVC を設立する

動きが相次ぎ、ベンチャーとの連携による相乗効果が高まるとともに、ベンチャーが新た

な価値を提供できるパートナーとして位置づけられ、実効性の高い取組みや事業が増えて

きた。また、ファンドを含めた M&A などの投資の回収に向けた出口の多様化により、大企

業がリスクの低減が可能となって本腰を入れられるようになった。

こうした中、GREE 、KDDI に象徴される先駆的な IT・ネット系のファンドも成熟しつ

つあり、ものづくりベンチャーにも触手を伸ばしつつあることに加え、ものづくり系では

草分け的なオムロンに続き、ソニー、そーせい等の新たなプレイヤーが投資を加速させて

いる。今後、KDDI による IoT プラットフォームを提供するベンチャーのソラコムの大型買

収に象徴されるような M&A が、ものづくり分野にも波及をしてくる可能性も高い。このよ

うに、改めて大企業とものづくりベンチャーの結節点となるものづくり系の CVC や民間ア

クセラレータ等のプレイヤーの最新動向を把握するとともに、今後の方向性を見極めるこ

とが重要といえる。

12

10 IoT 時代のオープンイノベーションに合った組織づくり

我が国産業を代表する重厚長大産業や自動車産業は、製品の品質・安全管理を徹底する

ことで顧客の信頼を獲得する「シリアスな世界5」と言われている。一方、IoT 時代にモノ

を介して顧客に付加価値を提供するには、モノ側の作り込みや技術を研ぎ澄ませるばかり

でなく、ネットワーク、クラウド、AI・BD 解析等のアナリティクス、アプリケーションソ

フト等、様々な技術の組み合わせによって、初めて顧客に価値を提供できる。このような

幅広い技術を自前主義で構築することは困難であるため、これまで以上に、大企業と研究

開発型ベンチャー企業の間での連携・オープンイノベーションが活発になってきている。

「シリアスな世界」に対して、AI ベンチャー企業が属するソフトウェアの領域は、比較

的ライトな産業と言えよう。ソフトウェア産業は、万一のバグがあっても、製品リリース

後のアップデート時期に修正・更新すれば良いと考える、「アジャイル」や「リーン」と

いった開発思想が知られているところである。このPDCAを繰り返し回す最たる例として、

中国携帯電話メーカーシャオミは、顧客の声を SNS で収集し、1 週間毎のソフトウェアア

ップデート時に修正・更新する超高速な PDCA を回している。

このように、品質やスピード感覚が大きく異なるリアルとネットの世界を融合し、価値

を創出するためには組織体制も適切な形に見直さなければならない。例えば、HONDA で

AI 研究をする R&D センターX は、従来のピラミッド指揮体制とは一線を画したフラットな

組織体制になっている。また、三菱ケミカル HD をはじめとし、対外的なデジタル戦略の司

令塔として CDO（Chief Digital Officer）を設置する動きがある他、パナソニックでは大学等

の AI 研究者のクロスアポイントを強化しており、IoT 時代に即した組織の見直しが始まっ

ているといえよう。

5富山和彦「AI 経営で会社は蘇る」文藝春秋

13

11 IoT 時代のオープンイノベーションに合った人づくり改革

AI は労働代替を引き起こすと指摘されるものの、現在、特に中小企業を中心とするもの

づくり企業は深刻な人手不足に陥っている。少子化が進展し、生産年齢人口の減少が確実

視される中、いかに必要な人材を確保・育成していくかは重要な課題となっている。

そうした中、労働市場においてもシェアリング的な考え方がものづくり企業にも浸透し

つつある。その代表例が「レンタル社員」制度の導入である。まだ、一部企業の導入にと

どまっているものの、ある程度の規模の企業が社員をベンチャー企業に一定期間（半年～

１年間）派遣するもので、人件費は派遣元が負担する。しかし、派遣された社員は大企業

では経験が難しい、企画、営業、製造、販売までの一通りのビジネスを経験でき、また、

ベンチャー企業のフットワークの速い意思決定に直面し、多くの得がたい経験をする。ベ

ンチャー企業は情報漏洩リスク対策が必要であるものの、一定期間、人件費を負担するこ

となく大手からポテンシャルの高い人材を受け入れることで、飛躍の足がかりを掴むこと

も可能となる。

早稲田大学の木村英紀教授は「全体を俯瞰できるような人材を育成し、そういう組織を

現場に下ろさない限り、システム化時代に日本の現場力を発揮することはできない、また、

それを伴わない暗黙知に基づく現場力の盲信は時代遅れでシステム化に逆行する」と警鐘

を鳴らしている。

14

II． アンケート調査結果

我が国のものづくり産業の今後のあるべき姿を浮き彫りにし、激変する産業社会の中に

おいて我が国ものづくり産業が価値創造の担い手として活躍するための方策を検討するた

めに、製造業を対象とするアンケート調査を実施した。

1 アンケート調査設計

実施時期

2017 年 12 月

発送対象

大手データベース会社のデータを用いて、従業員 100 人超の製造業は全て対象とし、

従業員 100 人以下の企業は機械系製造業を中心に抽出し、全 25,000 社を対象に実施し

た。

実施方法

郵送書留法

回収率

有効回収率 17.64％ （有効票 4,410 件）

主な調査内容（アンケート調査票は巻末参照）

事業概要

業況見通し

今後のビジネス環境変化の見通しや連携強化の方向性について

グローバル展開について

BCP（事業継続計画）対応について

生産プロセス等のデータの活用について

セキュリティ対策について

人材の確保・育成、現場力等について

15

2 アンケート回答企業のプロフィール

① 主要業種

回答企業の主要業種についてみると、「金属製品」の割合が最も高く 18.6%となってい

る。次いで、「輸送用機械器具（9.9%）」、「生産用機械器具（9.1%）」となっている。

この３業種で４割弱を占めている。6

図表II-1 主要業種（SA）

② 主要業種【集約】

業種をある程度のカテゴリーに区分してみると「金属製品（18.6%）」の割合が最も高

く、次いで「一般機械（14.4%）」「電気機械（13.0%）」となっている。

図表II-2 主要業種【集約】（SA）

6 各設問のアンケート集計は無回答を除く有効回答で実施している。以降もすべて同様。

カテゴリー名 ｎ ％

食料品 133 3.1

飲料・たばこ・飼料 12 0.3

繊維工業 194 4.5

木材・木製品 19 0.4

家具・装備品 15 0.3

パルプ・紙・紙加工品 85 2.0

印刷・同関連業 94 2.2

化学工業 179 4.1

石油製品・石炭製品 13 0.3

プラスチック製品 330 7.6

ゴム製品 56 1.3

なめし革・同製品・毛皮 2 0.0

窯業・土石製品 143 3.3

鉄鋼業 157 3.6

非鉄金属 144 3.3

金属製品 807 18.6

はん用機械器具 114 2.6

生産用機械器具 394 9.1

業務用機械器具 117 2.7

電子部品・デバイス・電子回路 179 4.1

電気機械器具 342 7.9

情報通信機械器具 44 1.0

輸送用機械器具 429 9.9

その他 339 7.8

全体 4341 100.0

一般機械, 14.4%

電気機械, 13.0%

輸送用機械, 9.9%

鉄鋼業, 3.6%

化学工業, 4.1%非鉄金属, 3.3%

金属製品, 18.6%

その他, 33.1%

(n=4341)

16

③ 国内従業員数

回答企業の国内従業員数についてみると、「21～50 人」の割合が最も高く 33.8%とな

っている。次いで、「51～100 人（31.5%）」、「101～300 人（26.0%）」となっている。

従業員規模でみると、約 9 割が 300 人以下の中小企業に該当する。（なお、パート、アル

バイト、契約社員などの非正社員は含むが、請負や派遣は含まない。）

図表II-3 国内従業員数（SA）

④ 資本金

回答企業の資本金についてみると、「1 億円以下」の割合が最も高く 86.9%となってい

る。次いで、「1 億円超～3 億円以下（5.0%）」となっており、資本金 3 億円以下の企業

が全体のやはり約 9 割を占めている。

図表II-4 資本金（SA）

20人以下, 0.7%

21～50人, 33.8%

51～100人, 31.5%

101～300人, 26.0%

301～1,000人, 5.8% 1,000人超,

2.3%

(n=4394)

1億円以下, 86.9%

1億円超～3億円以下,

5.0%

3億円超～10億円以下,

4.2%

10億円超～100億円以下,

2.7%

100億円超, 1.3%

(n=4372)

17

⑤ 中小企業

従業員規模と資本金規模から「中小企業」に該当する企業の比率をみると、95.9%が中

小企業に該当する。

図表II-5 中小企業の割合（SA）

⑥ 売上高

回答企業の売上高についてみると、「10 億円超～100 億円以下」の割合が最も高く 53.8%

となっている。次いで、「10 億円以下（37.9%）」、「100 億円超～1,000 億円以下（6.8%）」

となっている。

図表II-6 売上高（SA）

大企業, 4.1%

中小企業, 95.9%

(n=4368)

10億円以下, 37.9%

10億円超～100億円以下,

53.8%

100億円超～1,000億

円以下, 6.8%1,000億円超～

5,000億円以下,

0.8% 5,000億円超, 0.6%

(n=4359)

18

⑦ 主力製品

回答企業の主力製品についてみると、「完成品(BtoB)」の割合が最も高く 34.4%となっ

ている。次いで、「部品（32.4%）」、「完成品(BtoC)（12.4%）」となっている。

図表II-7 主力製品（SA）

完成品(BtoC),

12.4%

完成品(BtoB), 34.4%

部品, 32.4%

原材料･素材, 8.0% 賃加工, 9.7%

その他, 3.1%

(n=4155)

19

3 業績や業況見通し等について（連結ベース）

① 前年同時期と比べた業績の動向

回答企業の前年同時期と比べた業績の動向について、「増加」「やや増加」と回答し

た割合に着目すると、「売上高」では 45.6%、「営業利益」では 42.0%となっている。

昨年度調査と比較すると、「売上高」「営業利益」のいずれにおいても「増加」「や

や増加」の回答割合が増えており、業績が改善する傾向がみられる。

図表II-8 前年同時期と比べた業績の動向（SA）

図表II-9 昨年度調査と比べた業績の動向（SA）

16.0%

16.7%

29.6%

25.3%

35.0%

32.7%

13.6%

15.2%

5.9%

10.2%

0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%

売上高

営業利益

(n=4389)

(n=4333)

増加 やや増加 横ばい やや減少 減少

16.0%

9.4%

16.7%

13.4%

29.6%

22.2%

25.3%

22.9%

35.0%

37.4%

32.7%

31.9%

13.6%

21.0%

15.2%

17.9%

5.9%

10.1%

10.2%

13.9%

0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%

売上高【2017調査】

【2016調査】

営業利益【2017調査】

【2016調査】

(n=4389)

(n=4619)

(n=4333)

(n=4534)

増加 やや増加 横ばい やや減少 減少

20

② 前年同時期と比べた売上高の動向

国内従業員数別に前年同時期と比べた売上高の動向をみると、「101～300 人」におけ

る「横ばい（38.3%）」、「300 人超」における「やや増加（31.8%）」、「50 人以下」

における「やや減少（15.7%）」等で、全体の傾向よりも割合が高くなっている。

主要業種別に前年同時期と比べた売上高の動向をみると、「非鉄金属」における「や

や増加（37.5%）」、「一般機械」における「増加（22.0%）」、「鉄鋼業」における「増

加（21.7%）」等で、全体の傾向よりも割合が高くなっている。なお、全体的に輸送用機

械の売上が伸び悩んでいることがうかがえる。

図表II-10 国内従業員数別にみた前年同時期と比べた売上高の動向（SA）

図表II-11 主要業種別にみた前年同時期と比べた売上高の動向（SA）

14.8%

18.0%

15.0%

16.3%

28.8%

30.7%

28.6%

31.8%

33.5%

33.9%

38.3%

35.0%

15.7%

11.6%

13.4%

12.6%

7.2%

5.8%

4.6%

4.3%

0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%

50人以下

51～100人

101～300人

300人超

(n=151

4)(n=1381)

(n=1140)

(n=349

)

増加 やや増加 横ばい やや減少 減少

22.0%

19.6%

14.5%

21.7%

17.3%

16.7%

16.7%

11.0%

27.7%

27.1%

30.4%

28.0%

30.7%

37.5%

34.5%

27.5%

33.0%

29.4%

35.7%

34.4%

36.3%

29.9%

33.1%

39.4%

10.6%

14.9%

13.6%

12.7%

10.6%

11.8%

11.5%

16.5%

6.7%

9.0%

5.8%

3.2%

5.0%

4.2%

4.1%

5.6%

0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%

一般機械

電気機械

輸送用機械

鉄鋼業

化学工業

非鉄金属

金属製品

その他

(n=624)

(n=565)

(n=428)

(n=157)

(n=179)

(n=144)

(n=806)

(n=1428)

増加 やや増加 横ばい やや減少 減少

21

③ 前年同時期と比べた営業利益の動向

国内従業員数別に前年同時期と比べた営業利益の動向をみると、「300 人超」における

「増加（21.6%）」が全体の傾向よりも割合が高くなっている一方で、「300 人超」にお

ける「減少（13.0%）」も高く、業績がよい企業とふるわない企業に分かれている。

主要業種別に前年同時期と比べた営業利益の動向をみると、「非鉄金属」における「増

加（51.8%）」、「鉄鋼業」における「減少（29.2%）」等で、全体の傾向よりも割合が

高くなっている。

図表II-12 国内従業員数別にみた前年同時期と比べた営業利益の動向（SA）

図表II-13 主要業種別にみた前年同時期と比べた営業利益の動向（SA）

14.8%

17.7%

16.3%

21.6%

26.0%

26.4%

23.9%

22.5%

32.3%

31.5%

35.2%

31.1%

17.4%

14.2%

14.4%

11.8%

9.5%

10.3%

10.3%

13.0%

0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%

50人以下

51～100人

101～300人

300人超

(n=148

6)(n=1363)

(n=1132)

(n=347

)

増加 やや増加 横ばい やや減少 減少

46.3%

43.4%

41.5%

37.7%

46.9%

51.8%

46.5%

35.7%

30.8%

29.6%

32.8%

33.1%

33.0%

28.4%

31.8%

35.5%

22.9%

27.1%

25.8%

29.2%

20.1%

19.9%

21.7%

28.8%

0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%

一般機械

電気機械

輸送用機械

鉄鋼業

化学工業

非鉄金属

金属製品

その他

(n=611)

(n=558)

(n=427)

(n=154)

(n=179)

(n=141)

(n=793)

(n=1414)

増加 横ばい 減少

22

④ 業種別にみた業績の動向

前年同時期と比べた売上高・営業利益について「増加」と回答した企業を＋2 点、「や

や増加」を＋1 点、「横ばい」は 0 点、「やや減少」は－1 点、「減少」は－2 点として

得点化した上で、平均値を算出した結果を業種別にプロットしたのが下図である。

いずれの業種においても、売上高・営業利益ともプラス側に振れており、平均して増

加基調にあることがわかるが、以下のような分布図でみると、非鉄金属、化学工業、一般

機械、金属製品は、他の業種に比べて売上高・営業利益とも増加傾向が強い。一方で、鉄

鋼業は、売上高が他の業種に比べて増加しているものの、営業利益面では相対的に苦戦し

ている傾向が読み取れる。

図表II-14 国内従業員数別にみた前年同時期と比べた営業利益の動向（SA）

一般機械

電気機械

輸送用機械

鉄鋼業

化学工業

非鉄金属

金属製品

その他

0.0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6

営業

利益

売上高

23

⑤ ｢営業利益｣が増減した理由

回答企業の｢営業利益｣が｢増加｣｢やや増加｣した理由についてみると、増加・減少のい

ずれにおいても「既存取引の増加/減少」が最も多く、既存取引先との関係が営業利益の

増減に直結していることがわかる。

そのほか、「営業利益」が「増加」した理由としては「新規取引の増加」が第２位と

なっており、利益を伸ばしている企業は既存取引先との関係強化に加え、新たな販路開拓

に取り組んでいることがうかがえる。

一方、「営業利益」が「減少」した理由としては「既存取引の減少」に続き、「原材

料･調達コストの増加」「人件費の増加」「価格競争の激化」が多く、コストアップや価

格競争が利益を圧迫していることがわかる。

図表II-15 ｢営業利益｣の増加・減少の理由（MA）

なお、営業利益の増加の理由を従業員規模別にみると、いずれの階層でも「既存取引の

増加」が最も多く、その傾向は若干ではあるが、規模の小さい企業ほど強まる傾向が認め

られる。また、規模の大きい企業ほど「海外需要の増加」「為替レートの影響」「原材料･

調達コストの削減」を利益増の理由として挙げる企業が増加する。

5.2%

73.4%

39.3%

10.8%

2.3%

10.6%

7.3%

12.1%

13.9%

6.3%

4.2%

57.9%

13.4%

4.3%

1.6%

7.5%

36.1%

40.2%

30.0%

13.6%

0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80%

為替ﾚｰﾄの影響

既存取引の増加/既存取引の減少

新規取引の増加/新規取引の減少

海外需要の増加/海外需要の減少

IT投資による生産性向上/IT化の遅れによる生産性低迷

IT以外の設備投資による生産性向上/設備老朽化による生産性低

下

人件費の削減/人件費の増加

原材料･調達ｺｽﾄの削減/原材料･調達ｺｽﾄの増加

高付加価値へのｼﾌﾄ/価格競争の激化

その他

(n=1813) Q4sq1 営業利益増加の理由 (n=1091) Q4sq2 営業利益減少の理由

24

一方、営業利益の減少の理由を従業員規模別にみると、いずれの階層においても、「既

存取引の減少」と「原材料･調達コストの増加」が上位２位を占める。ただし、従業員数 300

人以下では「既存取引の減少」→「原材料･調達コストの増加」の順であるのに対し、同 300

人超の企業では順序が逆転し、「原材料･調達コストの増加」→「既存取引の減少」の順と

なっている。

「既存取引の減少」の割合は規模が小さい企業ほど高くなるのに対し、「原材料･調達コ

ストの増加」や「価格競争の激化」は規模が大きくなるとともに割合が上昇する。規模が

小さい企業では取引面の影響が大きいのに対し、規模が大きい企業ではコスト面を利益減

の理由に挙げる傾向が強いことがうかがえる。

⑥ 海外の売上高・営業利益の割合

回答企業の海外の売上高・営業利益の割合についてみると、売上高・営業利益のいず

れにおいても「ほぼ国内のみ」の割合が約 75％を占めており、「国内＞海外」も含める

と、回答企業の約 95％は主に国内市場で稼いでいることがわかる。

なお、海外生産拠点がある企業に着目しても、国内重視が８割超を占めている。

図表II-16 海外の売上高・営業利益の割合（SA）

図表II-17 国内生産拠点有無別にみた海外の売上高の割合（SA）

図表II-18 国内生産拠点有無別にみた海外の営業利益の割合（SA）

74.9%

75.7%

19.0%

17.8%

1.7%

1.8%

4.2%

4.4%

0.2%

0.3%

0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%

売上高

営業利益

(n=4343)

(n=4311)

ほぼ国内のみ 国内＞海外 国内≒海外 国内＜海外 ほぼ海外のみ

40.1%

82.4%

44.3%

13.7%

4.0%

1.2%

11.5%

2.6%

0.1%

0.2%

0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%

海外生産拠点あり

海外生産拠点なし

(n=766)

(n=3563)

ほぼ国内のみ 国内＞海外 国内≒海外 国内＜海外 ほぼ海外のみ

41.6%

83.0%

40.6%

13.0%

4.4%

1.3%

13.1%

2.5%

0.4%

0.3%

0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%

海外生産拠点あり

海外生産拠点なし

(n=758)

(n=3539)

ほぼ国内のみ 国内＞海外 国内≒海外 国内＜海外 ほぼ海外のみ

25

海外の売上高・営業利益について「ほぼ国内のみ」と回答した企業を＋2 点、「国内＞

海外」を＋1 点、「国内≒海外」は 0 点、「国内＜海外」は－1 点、「ほぼ海外のみ」は

－2 点として得点化した上で、平均値を算出した結果を業種別にプロットしたのが下図で

ある。

いずれの業種においても、売上高・営業利益ともプラス側に振れており、国内事業の

ウエイトが高い。とりわけ、その傾向が強いのは鉄鋼業と金属製品である。

図表II-19 主要業種別にみた海外の売上高・営業利益の割合（SA）

一般機械

電気機械

輸送用機械

鉄鋼業

化学工業

非鉄金属

金属製品

その他

1.30

1.40

1.50

1.60

1.70

1.80

1.90

1.30 1.40 1.50 1.60 1.70 1.80 1.90

営業

利益

売上高

26

⑦ 今後 3年間の見通し（海外なしを除外）

回答企業の今後 3 年間の見通しについて、「増加」「やや増加」と回答した割合に着

目すると、「研究開発投資」以外は、売上高、営業利益、従業員数、生産能力のすべてに

おいて、海外の見通しの方が高くなっている。設備投資は国内・海外が拮抗している。（な

お、海外については「海外拠点なし」と回答した企業を除外して集計している点に留意が

必要である。）

図表II-20 今後3年間の見通し【海外「なし」を除外】（SA）

9.3%

14.8%

7.4%

11.5%

4.6%

8.2%

7.3%

11.0%

9.3%

9.5%

4.9%

4.5%

5.6%

38.6%

43.1%

34.4%

37.5%

33.3%

32.2%

37.2%

43.0%

41.8%

39.0%

27.3%

22.5%

31.8%

38.9%

34.1%

42.1%

41.4%

51.5%

52.9%

49.4%

42.0%

41.2%

45.7%

59.2%

67.8%

54.9%

10.1%

5.7%

12.4%

7.1%

9.1%

5.0%

5.0%

2.8%

5.1%

4.3%

4.3%

2.9%

3.3%

3.2%

2.3%

3.8%

2.4%

1.5%

1.7%

1.2%

1.1%

2.6%

1.5%

4.3%

2.3%

4.5%

0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%

①国内売上高

②海外売上高

③国内営業利益

④海外営業利益

⑤国内従業員数

⑥海外従業員数

⑦国内生産能力

⑧海外生産能力

⑨国内設備投資

⑩海外設備投資

⑪国内研究開発投資

⑫海外研究開発投資

⑬IT投資

(n=4306)

(n=1623)

(n=4289)

(n=1609)

(n=4295)

(n=864)

(n=4285)

(n=788)

(n=4269)

(n=739)

(n=4063)

(n=645)

(n=3846)

増加 やや増加 横ばい やや減少 減少

27

なお、昨年度調査の結果を比較するため、得点化（増加：+2 点、やや増加：+1 点、横

ばい：0、やや減少：-1 点、減少：-2 点）した上で平均値を算出して比較したものが下図

である。今年度も昨年度も、全ての項目がプラス側に振れており、増加見通しが減少見通

しを上回っていることがわかるが、今年度はすべての項目において海外よりも国内の増加

幅が大きく、国内市場の見通しがプラスのポジションにシフトしていることがうかがえる。

図表II-21 今後3年間の見通し【海外「なし」を除外】＜得点化＞（SA）

0.41

0.62

0.29

0.49

0.31

0.40

0.44

0.60

0.50

0.51

0.31

0.20

0.57

0.13

0.37

0.21

0.39

0.34

0.57

0.33

0.46

0.17

0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7

①国内売上高

②海外売上高

③国内営業利益

④海外営業利益

⑤国内従業員数

⑥海外従業員数

⑦国内生産能力

⑧海外生産能力

⑨国内設備投資

⑩海外設備投資

⑬IT投資

2017調査 2016調査

28

4 今後のビジネス環境変化の見通しや連携強化の方向性について

① 現在の事業領域やポジションの満足度

現在の事業領域やポジションの満足度についてみると、「満足している」が 33.7%、「満

足していない」が 66.3%となっている。「現状を打破しないといけない」という危機感を

持っている企業が多い。

なお、業種別にみると、非鉄金属では満足している割合が高く、従業員規模別にみる

と「300 人超」では満足していない割合がやや高くなっている。

図表II-22 現在の事業領域やポジションの満足度（SA）

図表II-23 主要業種別にみた現在の事業領域やポジションの満足度（SA）

満足している, 33.7%

満足していない, 66.3%

(n=4303)

34.6%

32.7%

34.6%

33.8%

35.8%

44.4%

33.8%

32.0%

65.4%

67.3%

65.4%

66.2%

64.2%

55.6%

66.2%

68.0%

0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%

一般機械

電気機械

輸送用機械

鉄鋼業

化学工業

非鉄金属

金属製品

その他

(n=607)

(n=557)

(n=422)

(n=154)

(n=176)

(n=142)

(n=791)

(n=1401)

満足している 満足していない

29

図表II-24 従業員規模別にみた現在の事業領域やポジションの満足度（SA）

② 今後の事業展開の方向性

今後の事業展開の方向性についてみると、「現在の事業領域の延長で､事業を拡大して

いきたい」の割合が最も高く 65.4%となっている。次いで、「現在の事業領域で､現事業

を着実に継続していきたい（45.9%）」、「異なる事業領域に進出し､新たな事業展開を

図りたい（24.0%）」となっている。

図表II-25 今後の事業展開の方向性（MA）

34.6%

33.8%

33.8%

29.9%

65.4%

66.2%

66.2%

70.1%

0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%

50人以下

51～100人

101～300人

300人超

(n=1474)

(n=1355)

(n=1119)

(n=348)

満足している 満足していない

24.0%

65.4%

45.9%

0.5%

2.0%

0.0% 10.0% 20.0% 30.0% 40.0% 50.0% 60.0% 70.0%

異なる事業領域に進出し､新たな事業展開を図りたい

現在の事業領域の延長で､事業を拡大していきたい

現在の事業領域で､現事業を着実に継続していきたい

その他

特に方針が定まっていない

(n=4370)

30

今後の事業展開の方向性として最もあてはまるものについてみると、全体の優先順位

と同じであり、「現在の事業領域の延長で､事業を拡大していきたい」の割合が最も高く

53.0%となっている。次いで、「現在の事業領域で､現事業を着実に継続していきたい

（32.1%）」、「異なる事業領域に進出し､新たな事業展開を図りたい（12.5%）」となっ

ている。

従業員規模別では、規模が大きい企業ほど「現在の事業領域の延長で､事業を拡大して

いきたい」と考える割合が高まるのに対し、企業が小さくになるにつれて「現在の事業領

域で､現事業を着実に継続していきたい」の割合が上昇するなど、規模が小さい企業ほど

安定志向が強くなる傾向がみとめられる。

図表II-26 今後の事業展開の方向性として最もあてはまるもの（SA）

図表II-27 従業員規模別にみた今後の事業展開の方向性として最もあてはまるもの（SA）

異なる事業領域に進出

し､新たな事業展開を図

りたい, 12.5%

現在の事業領域の延長

で､事業を拡大していき

たい, 53.0%

現在の事業領域で､現事

業を着実に継続していき

たい, 32.1%

その他, 0.3%

特に方針が定まっていな

い, 2.1%

(n=4188)

11.1%

14.0%

13.0%

11.3%

49.0%

52.7%

54.3%

66.8%

36.7%

31.5%

30.2%

21.1%

0.3%

0.3%

0.4%

0.3%

2.9%

1.5%

2.1%

0.6%

0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%

50人以下

51～100人

101～300人

300人超

(n=1443)

(n=1306)

(n=1095)

(n=337)

異なる事業領域に進出し､新たな事業展開を図りたい

現在の事業領域の延長で､事業を拡大していきたい

現在の事業領域で､現事業を着実に継続していきたい

その他

特に方針が定まっていない

31

業種別にみると、非鉄金属では、他の業種に比べて「現在の事業領域で､現事業を着実

に継続していきたい」が多く、安定志向が強い。これは、前述のとおり、非鉄金属では現

在の事業領域やポジションの満足度が高いためと考えられる。一方で、厳しい国際競争に

晒されている電気機械や輸送用機械では「異なる事業領域に進出し､新たな事業展開を図

りたい」と回答する企業も約 15％存在し、他業種よりも危機意識が強いといえる。

図表II-28 主要業種別にみた今後の事業展開の方向性として最もあてはまるもの（SA）

13.0%

14.8%

14.9%

8.7%

6.8%

10.8%

13.1%

11.3%

55.4%

56.1%

49.4%

54.4%

59.9%

45.3%

54.1%

51.0%

29.6%

26.3%

33.5%

31.5%

31.1%

41.7%

31.4%

34.8%

0.5%

0.7%

0.0%

0.0%

0.0%

0.0%

0.3%

0.4%

1.5%

2.0%

2.2%

5.4%

2.3%

2.2%

1.1%

2.5%

0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%

一般機械

電気機械

輸送用機械

鉄鋼業

化学工業

非鉄金属

金属製品

その他

(n=598)

(n=540)

(n=409)

(n=149)

(n=177)

(n=139)

(n=761)

(n=1358)

異なる事業領域に進出し､新たな事業展開を図りたい

現在の事業領域の延長で､事業を拡大していきたい

現在の事業領域で､現事業を着実に継続していきたい

その他

特に方針が定まっていない

32

③ 今後５年程度での自社のビジネスを取り巻く環境変化

今後５年程度で、自社のビジネスを取り巻く環境は変化すると考えるかについてみる

と、「これまでよりは大きな変化が見込まれる」の割合が最も高く 43.5%となっている。

次いで、「これまでと同程度の変化を見込む（39.1%）」、「大規模な変化が見込まれる

（8.9%）」となっている。何らかの変化が見込まれると考えている企業が全体の９割超

を占めている。

従業員規模別にみると、規模が大きい企業ほどビジネス環境の変化に対する意識が強

まる傾向が認められ、特に「300 人超」では「大規模な変化が見込まれる」との回答が 14.8％

となっており、危機意識が高い。

図表II-29 今後５年程度の自社のビジネスを取り巻く環境変化（SA）

図表II-30 従業員規模別にみた今後５年程度の自社のビジネスを取り巻く環境変化（SA）

大規模な変化が見込まれ

る, 8.9%

これまでよりは大きな変

化が見込まれる, 43.5%

これまでと同程度の変化

を見込む, 39.1%

変化しない,

8.5%

(n=4368)

7.5%

9.3%

8.4%

14.8%

42.0%

42.8%

44.8%

49.0%

38.9%

40.4%

39.9%

32.5%

11.6%

7.5%

7.0%

3.7%

0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%

50人以下

51～100人

101～300人

300人超

(n=1503)

(n=1371)

(n=1136)

(n=351)

大規模な変化が見込まれる これまでよりは大きな変化が見込まれる

これまでと同程度の変化を見込む 変化しない

33

主要業種別にみると、「大きな変化（大規模な変化、これまでよりは大きな変化）が

見込まれる」と回答した割合は輸送用機械で高く、自動車関連業界におけるビジネス環境

の変化が他の産業に比べて大きいと見込まれている。

図表II-31 主要業種別にみた今後５年程度の自社のビジネスを取り巻く環境変化（SA）

④ 変化に対しての備え

変化に対しての備えについてみると、「備えるべく､現在取組を進めている」の割合が

最も高く 58.0%となっている。次いで、「検討を開始したところ（25.8%）」、「今のと

ころ何もしていない（14.0%）」となっている。

図表II-32 変化に対しての備え（SA）

7.9%

11.4%

14.8%

8.4%

5.1%

7.7%

9.5%

6.9%

45.5%

46.1%

50.4%

46.5%

44.9%

47.6%

44.2%

38.4%

39.9%

37.7%

29.7%

34.8%

36.0%

37.8%

38.8%

43.3%

6.8%

4.8%

5.2%

10.3%

14.0%

7.0%

7.5%

11.4%

0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%

一般機械

電気機械

輸送用機械

鉄鋼業

化学工業

非鉄金属

金属製品

その他

(n=622)

(n=560)

(n=427)

(n=155)

(n=178)

(n=143)

(n=801)

(n=1425)

大規模な変化が見込まれる これまでよりは大きな変化が見込まれる

これまでと同程度の変化を見込む 変化しない

備えは出来ていると考え

る, 2.2%

備えるべく､現在取組を

進めている, 58.0%

検討を開始したところ,

25.8%

今のところ何もして

いない, 14.0%

(n=2276)

34

従業員規模別にみると、規模が大きい企業ほど対応状況も進んでいる。

また、主要業種別にみると、化学工業では、他の業種に比べて「備えるべく､現在取組を

進めている」の割合が高く、「今のところ何もしていない」の割合が低くなっていること

から、今後の環境変化への対応に対する危機感が強いと考えられる。

図表II-33 従業員規模別にみた変化に対しての備え（SA）

図表 II-34 主要業種別にみた変化に対しての備え（SA）

2.7%

2.4%

1.8%

0.9%

48.0%

58.1%

63.4%

75.3%

28.5%

24.2%

26.0%

22.4%

20.8%

15.3%

8.8%

1.3%

0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%

50人以下

51～100人

101～300人

300人超

(n=737)

(n=712)

(n=601)

(n=223)

備えは出来ていると考える 備えるべく､現在取組を進めている

検討を開始したところ 今のところ何もしていない

3.3%

3.1%

1.1%

1.2%

0.0%

3.8%2.1%

1.7%

61.6%

57.2%

57.8%

52.9%

67.4%

51.9%

52.1%

60.3%

21.8%

29.1%

28.2%

25.9%

28.1%

21.5%

26.7%

25.5%

13.3%

10.6%

13.0%

20.0%

4.5%

22.8%

19.1%

12.4%

0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%

一般機械

電気機械

輸送用機械

鉄鋼業

化学工業

非鉄金属

金属製品

その他

(n=331)

(n=320)

(n=277)

(n=85)

(n=89)

(n=79)

(n=424)

(n=643)

備えは出来ていると考える 備えるべく､現在取組を進めている

検討を開始したところ 今のところ何もしていない

35

⑤ 関係強化を図りたい相手先

事業拡大を図っていく上で関係強化を図りたい相手先については、現在については「国

内の既存事業の既存取引先」が最も多いが、今後は、従来の取引関係にこだわらず、「国

内の既存事業における新たな取引先の開拓」が最も多く、「国内の新規事業展開」も重視

する傾向がみられる。

従業員規模別にみると、いずれの階層においても「国内の既存事業の新規取引先」が

最も多く、その傾向は規模の小さい企業ほど顕著である。また、従業員規模の拡大ととも

に「海外の既存事業の新規取引先」との関係強化を望む企業が増え、特に「300 人超」で

急増している。

図表II-35 関係強化を図りたい相手先（SA）

図表II-36 従業員規模別にみた関係強化を図りたい相手先（SA）

51.6%

28.5%

8.6%

2.6%

3.4%

1.4%

0.4%

0.4%

3.0%

21.6%

39.9%

19.9%

2.1%

9.0%

3.3%

0.4%

0.4%

3.3%

0% 10% 20% 30% 40% 50% 60%

国内の既存事業の既存取引先

国内の既存事業の新規取引先

国内の新規事業の取引先

海外の既存事業の既存取引先

海外の既存事業の新規取引先

海外の新規事業の取引先

社内他部門

その他

特にない

(n=4119) 現在関係強化に取り組んでいる相手先 (n=4125) 今後関係強化を図りたい相手先

53.9%

49.7%

51.6%

49.7%

28.9%

30.3%

27.8%

22.0%

8.3%

10.1%

7.9%

6.7%

1.6%

1.6%

3.9%

7.3%

1.6%

3.3%

4.1%

8.5%

1.4%

1.4%

1.2%

1.8%

0.7%

0.3%

0.2%

0.0%

0.2%

0.4%

0.6%

1.2%

3.4%

3.0%

2.7%

2.7%

0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%

50人以下

51～100人

101～300人

300人超

(n=1398)

(n=1302)

(n=1085)

(n=328)

国内の既存事業の既存取引先 国内の既存事業の新規取引先 国内の新規事業の取引先

海外の既存事業の既存取引先 海外の既存事業の新規取引先 海外の新規事業の取引先

社内他部門 その他 特にない

36

今後関係強化を図りたい相手先を主要業種別にみると、いずれも「国内の既存事業の新

規取引先」がトップで、既存事業をベースとした新規販路開拓が重視される傾向にある。

なお、輸送用機械では、「国内の既存事業の既存取引先」の割合が高い。その他、鉄鋼業

では「国内の既存事業の新規取引先」との関係強化、一般機械と化学工業では「海外の既

存事業の新規取引先」との関係強化を求める傾向が強い。

図表II-37 主要業種別にみた関係強化を図りたい相手先（SA）

48.7%

49.9%

55.7%

58.6%

51.8%

59.1%

53.2%

50.2%

26.6%

27.9%

26.4%

28.3%

26.2%

24.2%

28.2%

30.9%

9.4%

9.4%

6.8%

6.2%

6.5%

5.3%

10.4%

8.2%

4.0%

4.1%

2.9%

0.0%

2.4%

3.8%

2.2%

1.9%

4.7%

3.6%

1.9%

2.8%

4.8%

1.5%

2.8%

3.6%

3.1%

1.3%

1.2%

0.0%

3.0%

0.8%

0.7%

1.1%

0.3%

0.2%

0.2%

1.4%

0.6%

0.0%

0.7%

0.3%

0.7%

0.6%

1.0%

0.7%

0.0%

0.0%

0.1%

0.4%

2.4%

3.0%

3.9%

2.1%

4.8%

5.3%

1.8%

3.4%

0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%

一般機械

電気機械

輸送用機械

鉄鋼業

化学工業

非鉄金属

金属製品

その他

(n=575)

(n=531)

(n=413)

(n=145)

(n=168)

(n=132)

(n=760)

(n=1347)

国内の既存事業の既存取引先 国内の既存事業の新規取引先 国内の新規事業の取引先

海外の既存事業の既存取引先 海外の既存事業の新規取引先 海外の新規事業の取引先

社内他部門 その他 特にない

37

5 グローバル展開

① 海外生産拠点の有無

「海外生産拠点あり（17.7%）」との回答は、全体の 2 割弱にとどまっている。昨年度

の調査結果と比べても、ほぼ同じ水準となっている。

図表II-38 海外生産拠点の有無（SA）

図表 II-39 海外生産拠点の有無（昨年度調査との比較）

海外生産拠点あり,

17.7%

海外生産拠点なし,

82.3%

(n=4385)

17.7%

18.2%

82.3%

81.8%

0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%

2017調査

2016調査

(n=4385)

(n=4602)

海外生産拠点あり 海外生産拠点なし

38

② 国内回帰や海外生産移管の実態

アンケート調査では、(1) この 1 年間で海外生産の製品･部材を国内生産に戻したケー

スの有無（国内回帰）、(2) この 1 年間で､国内から海外へ生産移管した製品･部材の有無

（海外移管）、(3) この 1 年間で､海外から他の海外へ生産移管した製品･部材の有無（海

外間での生産移転）について尋ねている。それぞれを比較したものが下図であり、また、

(1)と(2)については 2016 年度調査の結果とも比較を行った。

その結果、国内回帰については「ある」が 14.3%、「ない」が 85.7%となっており、2016

年度調査の結果を比較すると、国内生産回帰が若干増えている。また、海外移管について

は「ある」が 27.8％となっており、こちらも 2016 年度調査より増えている。今回は新た

に海外間での生産移転についても調査したが、「ある」は 7.3％であった。海外生産移管

が進む一方、国内生産回帰するものもあり、また、海外⇒海外の海外間での生産移転の動

きもあり、グローバルでの生産拠点の再配置が行われていることがうかがえる。

図表II-40 国内回帰や海外生産移管の実態（SA）

14.3%

11.8%

27.8%

24.2%

7.3%

85.7%

88.2%

72.2%

75.8%

92.7%

0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%

Q10 海外生産の製品･部材を国内生産に戻したｹｰｽの有無

【参考】2016調査

Q11 国内から海外へ生産移管した製品･部材の有無

【参考】2016調査

Q12 海外から他の海外へ生産移管した製品･部材の有無

(n=774)

(n=834)

(n=770)

(n=835)

(n=768)

ある ない

39

国内回帰（海外→国内）、海外移管（国内→海外）、海外間での生産移転（海外→海

外）のそれぞれについて、移管元・移管先の国・地域を比較すると、他地域への移管元（海

外→国内、海外→海外）としては、「中国･香港」が突出しており、中国離れの傾向がみ

てとれる。一方で、移管先（国内→海外、海外→海外）の方をみると、タイやベトナムが

多く、東南アジア指向が強い。

図表II-41 国内回帰や海外生産移管の移転先（MA）

2.9%

66.7%

2.0%

3.9%

0.0%

2.9%

11.8%

2.9%

2.0%

6.9%

0.0%

0.0%

0.0%

1.0%

0.0%

0.0%

3.9%

3.5%

43.0%

3.0%

2.0%

0.0%

8.5%

18.0%

1.5%

7.5%

17.5%

1.0%

1.5%

0.0%

0.5%

0.0%

0.0%

2.0%

7.8%

64.7%

2.0%

2.0%

2.0%

5.9%

9.8%

2.0%

2.0%

3.9%

2.0%

0.0%

0.0%

2.0%

0.0%

0.0%

0.0%

2.0%

18.0%

4.0%

0.0%

0.0%

6.0%

22.0%

2.0%

4.0%

26.0%

2.0%

12.0%

0.0%

2.0%

0.0%

0.0%

10.0%

0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80%

米国

中国･香港

台湾

韓国

ｼﾝｶﾞﾎﾟｰﾙ

ｲﾝﾄﾞﾈｼｱ

ﾀｲ

ﾏﾚｰｼｱ

ﾌｨﾘﾋﾟﾝ

ﾍﾞﾄﾅﾑ

ｲﾝﾄﾞ

ﾒｷｼｺ

ﾛｼｱ

欧州

ｱﾌﾘｶ

中近東

その他ｱｼﾞｱ

(n=102) 【累積】Q10 どの国･地域から国内生産に戻したか

(n=200) 【累積】Q11 どの国･地域へ生産移管したか

(n=51) 【累積】Q12 元の生産拠点

(n=50) 【累積】Q12 新たな生産拠点

40

国内回帰（海外→国内）、海外移管（国内→海外）、海外間での生産移転（海外→海

外）のそれぞれについて移転理由をみると、いずれも「人件費」がトップであり、その傾

向は海外移管（国内→海外）と海外間での生産移転（海外→海外）で強い。一方で、国内

事業への回帰指向が強い企業の場合、リードタイム、品質管理、技術面を回帰理由に挙げ

る割合が高い。また、国内に回帰するかどうかにあたっては、為替レートの影響も大きい

と考えられる。

図表II-42 国内回帰や海外生産移管の理由（MA）

26.0%

15.0%

1.0%

1.0%

6.0%

15.0%

23.0%

10.0%

22.0%

11.0%

3.0%

4.0%

2.0%

5.0%

4.0%

1.0%

16.0%

41.5%

13.1%

3.8%

2.7%

3.3%

2.7%

7.7%

24.0%

2.2%

0.5%

10.4%

1.1%

8.7%

18.0%

0.5%

1.1%

14.2%

40.4%

6.4%

0.0%

4.3%

2.1%

4.3%

2.1%

8.5%

2.1%

0.0%

14.9%

4.3%

4.3%

17.0%

4.3%

0.0%

25.5%

0% 5% 10% 15% 20% 25% 30% 35% 40% 45%

人件費

原材料費

電力ｺｽﾄ

法人税

関税

為替ﾚｰﾄ

ﾘｰﾄﾞﾀｲﾑの短縮

消費地生産

品質管理上の問題

技術上の問題

ｻﾌﾟﾗｲﾁｪｰﾝ上の問題

労務管理上の問題

人材確保

顧客からの要請

政治的なﾘｽｸ

ﾒﾝﾃﾅﾝｽ･ｱﾌﾀｰｻｰﾋﾞｽの向上

その他

(n=100) 【累積】Q10 国内生産に戻した理由 (n=183) 【累積】Q11 海外地域へ移管した理由

(n=47) 【累積】Q12 他の海外地域へ移管した理由

41

③ 改善が必要と思う国内立地環境要因

国内生産を維持･拡大するために改善が必要と思う国内立地環境要因については、複数

回答（第１位～第３位の合計）及び第１位のいずれでみても、上位項目の順位は共通して

おり、「工場労働者の確保」、「高度技術者･熟練技能者の確保」、「原材料費」の順と

なっており、国内生産の維持・確保にあたっては人材確保が大きな課題となっている。

図表II-43 国内生産を維持･拡大するために改善が必要と思う国内立地環境要因（SA）

16.0%

80.8%

71.5%

24.2%

55.9%

18.9%

4.5%

8.1%

4.5%

4.8%

4.8%

40.3%

30.7%

3.7%

14.3%

2.0%

0.5%

0.7%

1.1%

2.0%

0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90%

為替ﾚｰﾄ

工場労働者の確保

高度技術者･熟練技能者の確保

法人税

原材料費

電力ｺｽﾄ

経済連携協定への対応

環境規制

規制改革

その他

(n=4347) 複数回答 (n=4347) 第１位

42

また、昨年度調査結果と比較したところ、第１位＆複数選択のいずれにおいても、

上位３項目は共通で、順序も変わらない。2016 調査→2017 調査の変化に着目すると、

「工場労働者の確保」、「高度技術者･熟練技能者の確保」の割合はいずれも上昇して

いる。

図表 II-44 改善が必要と思う国内立地環境要因（昨年度調査との比較）

■第１位 ■複数回答

第１位の国内立地環境要因について国内従業員数別にみると、全ての階層で「工場労

働者の確保」が最も高く、「高度技術者･熟練技能者の確保」と「原材料費」がこれに次

ぐ。国内で操業するにあたっては「工場労働者の確保」が規模に関係なく最大のネックと

なっているが、それに次ぐ要因は企業規模によって差がみられ、「300 人超」の企業では

「為替レート」が国内立地要因として重要な位置づけを占めていることがうかがえる。

主要業種別にみると、一般機械において「高度技術者･熟練技能者の確保」の割合が高

くなっている。なお、化学工業では特徴的な動きがみられる。化学工業は「高度技術者･

熟練技能者の確保」が他の業種に比べて低く、「原材料費」の割合が高い傾向が出ており、

装置型産業故に人材確保よりは原材料費を重視する傾向がみられる。

4.8%

40.3%

30.7%

3.7%

14.3%

2.0%

0.5%

0.7%

1.1%

2.0%

13.1%

27.8%

27.3%

5.4%

18.2%

3.0%

1.1%

0.9%

1.0%

2.2%

0% 10% 20% 30% 40% 50%

為替ﾚｰﾄ

工場労働者の確保

高度技術者･熟練技能者の確保

法人税

原材料費

電力ｺｽﾄ

経済連携協定への対応

環境規制

規制改革

その他

(n=4347) 2017調査 (n=4533) 2016調査

16.0%

80.8%

71.5%

24.2%

55.9%

18.9%

4.5%

8.1%

4.5%

4.8%

32.9%

67.0%

63.9%

27.7%

57.0%

22.4%

5.3%

7.5%

2.9%

4.1%

0% 20% 40% 60% 80% 100%

(n=4347) 2017調査 (n=4533) 2016調査

43

図表II-45 国内従業員数別にみた国内生産を維持･拡大するために改善が必要と思う国内

立地環境要因（第１位）（SA）

図表II-46 主要業種別にみた国内生産を維持･拡大するために改善が必要と思う国内立地

環境要因（第１位）（SA）

3.1%

4.7%

5.6%

9.5%

39.7%

39.7%

41.2%

42.1%

34.2%

33.2%

26.6%

19.8%

4.4%

3.4%

3.5%

2.6%

12.9%

13.2%

16.1%

18.9%

1.7%

1.7%

2.3%

3.2%

0.5%

0.5%

0.3%

1.1%

1.0%

0.4%

0.6%

0.6%

0.9%

0.9%

1.3%

0.9%

1.6%

2.2%

2.4%

1.4%

0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%

50人以下

51～100人

101～300人

300人超

(n=1493)

(n=1372)

(n=1127)

(n=349)

為替ﾚｰﾄ 工場労働者の確保 高度技術者･熟練技能者の確保

法人税 原材料費 電力ｺｽﾄ

経済連携協定への対応 環境規制 規制改革

その他

5.5%

6.6%

6.6%

7.6%

5.7%

3.5%

3.6%

3.5%

31.7%

37.1%

41.4%

38.2%

34.1%

44.1%

41.1%

45.2%

45.4%

35.9%

36.6%

21.0%

15.3%

25.9%

32.5%

22.6%

4.5%

2.7%

4.7%

5.7%

2.8%

4.2%

3.6%

3.5%

9.2%

10.9%

5.7%

17.2%

29.5%

15.4%

12.1%

19.4%

0.5%

2.0%

1.2%

7.0%

2.8%

5.6%

2.0%

2.0%

0.5%

0.7%

0.9%

0.6%

1.1%

0.7%

0.3%

0.3%

0.3%

0.2%

0.5%

0.6%

1.7%

0.0%

1.1%

0.8%

1.4%

1.1%

1.7%

1.3%

3.4%

0.7%

0.8%

0.6%

1.0%

2.9%

0.7%

0.6%

3.4%

0.0%

2.9%

2.2%

0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%

一般機械

電気機械

輸送用機械

鉄鋼業

化学工業

非鉄金属

金属製品

その他

(n=621)

(n=560)

(n=423)

(n=157)

(n=176)

(n=143)

(n=796)

(n=1413)

為替ﾚｰﾄ 工場労働者の確保 高度技術者･熟練技能者の確保

法人税 原材料費 電力ｺｽﾄ

経済連携協定への対応 環境規制 規制改革

その他

44

6 BCP（事業継続計画）対応について

① BCPや社内規定・マニュアル等の整備状況

BCP や社内規定・マニュアル等の整備状況についてみると、「BCP を策定している（15.4％）」

と「社内規定やマニュアル等を整備している（20.4％）」の合計シェアは３分の１強（35.8%）

にとどまっており、「現在検討中である」の割合が最も高く 33.8%となっている。「策定し

ておらず､検討もしていない（30.3%）」も約 3 割にのぼる。

従業員規模別にみると、規模が大きい企業ほど、BCP や社内規定･マニュアル等の整備は

進んでいる。

図表II-47 BCPや社内規定・マニュアル等の整備状況（SA）

図表II-48 従業員規模別にみたBCPや社内規定・マニュアル等の整備状況（SA）

BCPを策定している,

15.4%

社内規定やﾏﾆｭｱﾙ等を整

備している, 20.4%

現在検討中である,

33.8%

策定しておらず､検討も

していない, 30.3%

(n=4366)

6.3%

13.3%

22.2%

40.9%

16.4%

19.1%

25.2%

27.1%

33.4%

37.4%

33.4%

23.4%

44.0%

30.2%

19.3%

8.6%

0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%

50人以下

51～100人

101～300人

300人超

(n=1497)

(n=1371)

(n=1141)

(n=350)

BCPを策定している 社内規定やﾏﾆｭｱﾙ等を整備している

現在検討中である 策定しておらず､検討もしていない

45

主要業種別にみると、化学工業では BCP 等の策定が他の業種に比べて進んでいるのに対

し、一般機械では遅れている傾向がみてとれる。サプライチェーンが長い輸送用機械も業

界平均と比べて対策が進んでいるとはいえない状況にある。

図表 II-49 主要業種別にみたBCPや社内規定・マニュアル等の整備状況（SA）

12.2%

20.9%

18.7%

16.7%

25.7%

21.7%

13.3%

14.4%

13.0%

17.0%

19.6%

22.0%

21.2%

27.9%

18.9%

19.7%

36.4%

19.8%

35.4%

35.0%

36.4%

32.7%

29.1%

34.3%

35.0%

27.3%

32.2%

35.4%

24.5%

22.9%

29.5%

17.3%

25.2%

32.0%

22.0%

35.0%

0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%

一般機械

電気機械

輸送用機械

鉄鋼業

化学工業

非鉄金属

金属製品

食料品

その他

(n=624)

(n=560)

(n=428)

(n=156)

(n=179)

(n=143)

(n=797)

(n=132)

(n=1287)

BCPを策定している 社内規定やﾏﾆｭｱﾙ等を整備している

現在検討中である 策定しておらず､検討もしていない

46

② BCP等の対策範囲

BCP 等は､緊急事態発生時からどの段階までを規定しているかについてみると、「人命の

安全を確保するまで」の割合が最も高く 66.1%となっている。次いで、「被害状況を確認し､

全社で共有するまで（54.7%）」、「必要な製品の生産活動を再開するまで（40.9%）」と

なっている。

従業員規模別にみると、規模が小さい企業は「人命の安全を確保するまで」は 7 割に達

するが、事業継続に必要な「必要な製品の生産活動を再開するまで」は 3 割強にとどまっ

ている。一方、「300 人超」の企業になると「必要な製品の生産活動を再開するまで」は 6

割弱に達するなど、大手企業はより高次な対応がなされている。

図表II-50 BCP等は､緊急事態発生時からどの段階までを規定しているか（MA）

図表II-51 従業員規模別にみた対策範囲（MA）

66.1%

54.7%

38.9%

40.9%

0.8%

0.0% 10.0% 20.0% 30.0% 40.0% 50.0% 60.0% 70.0%

人命の安全を確保するまで

被害状況を確認し､全社で共有するまで

自社の被害状況等を主要取引先等に連絡するまで

必要な製品の生産活動を再開するまで

その他

(n=1549)

70.7%

51.3%

36.1%

33.1%

1.2%

66.8%

53.4%

39.3%

36.8%

1.4%

64.4%

55.0%

37.7%

41.5%

0.2%

62.4%

61.2%

44.3%

58.2%

0.8%

0.0% 10.0% 20.0% 30.0% 40.0% 50.0% 60.0% 70.0% 80.0%

人命の安全を確保するまで

被害状況を確認し､全社で共有するまで

自社の被害状況等を主要取引先等に連絡するまで

必要な製品の生産活動を再開するまで

その他

(n=335) 50人以下 (n=440) 51～100人 (n=533) 101～300人 (n=237) 300人超

47

＜参考分析＞

なお、以下のような集計処理を行ったところ、レベル④（必要な製品の生産活動を再開

するまで）の全てを満たしている企業が全体の約 2 割、レベル③（自社の被害状況等を主

要取引先等に連絡するまで）を満たしている企業が全体の約 3 割を占めた。

（最集計の方法）

①人命の安全を確保するまで：選択肢１は ON＆選択肢２～４は OFF

②被害状況を確認し､全社で共有するまで：選択肢１＆２は ON＆選択肢３＆

４は OFF

③自社の被害状況等を主要取引先等に連絡するまで：選択肢１～３は ON＆選

択肢４は OFF

④必要な製品の生産活動を再開するまで：選択肢４の全てが ON

その他：上記①～④以外

図表II-52 BCP等は､緊急事態発生時からどの段階までを規定しているか（SA）

従業員規模別にみると、規模が大きくなるほどレベル④（必要な製品の生産活動を再開

するまで）の全てを満たしている企業の割合が高くなっており、BCP 対策は大手企業の方

が進んでおり、規模の小さい企業は遅れ気味であることがわかる。

主要業種別にみると、BCP 等の策定が遅れている一般機械では、「必要な製品の生産活

動を再開するまで」が 13.3％にとどまるなど、他の業種に比べて極めて低くなっている。

「必要な製品の生産活動を再開するまで」の回答割合が高い業種は、電気機械（28.9％）→

非鉄金属（27.6％）→輸送用機械（26.2％）となっている。

人命の安全を確

保するまで,

20.8%

被害状況を確認し､全社で

共有するまで, 10.8%

自社の被害状況等を主要

取引先等に連絡するまで,

7.7%

必要な製品の生産活

動を再開するまで,

21.9%

その他, 38.8%

(n=1549)

48

図表II-53 従業員規模別にみた対策範囲（SA）

図表II-54 主要業種別にみた対策範囲（MA）

28.4%

23.9%

18.6%

9.3%

9.9%

10.7%

12.0%

10.1%

8.4%

7.5%

7.9%

6.8%

18.5%

21.1%

20.8%

30.4%

34.9%

36.8%

40.7%

43.5%

0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%

50人以下

51～100人

101～300人

300人超

(n=335)

(n=440)

(n=533)

(n=237)

人命の安全を確保するまで

被害状況を確認し､全社で共有するまで

自社の被害状況等を主要取引先等に連絡するまで

必要な製品の生産活動を再開するまで

その他

28.7%

13.8%

17.4%

23.7%

17.7%

22.4%

25.0%

20.1%

9.9%

12.9%

9.9%

3.4%

10.4%

12.1%

9.6%

11.8%

7.2%

6.2%

9.3%

8.5%

10.4%

5.2%

7.7%

7.7%

13.3%

28.9%

26.2%

25.4%

21.9%

27.6%

21.2%

20.1%

40.9%

38.2%

37.2%

39.0%

39.6%

32.8%

36.5%

40.4%

0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%

一般機械

電気機械

輸送用機械

鉄鋼業

化学工業

非鉄金属

金属製品

その他

(n=181)

(n=225)

(n=172)

(n=59)

(n=96)

(n=58)

(n=260)

(n=483)

人命の安全を確保するまで

被害状況を確認し､全社で共有するまで

自社の被害状況等を主要取引先等に連絡するまで

必要な製品の生産活動を再開するまで

その他

49

③ BCP等に沿った訓練や演習の実施状況

BCP 等に沿った訓練や演習の実施状況についてみると、「定期的に訓練や演習を行って

いる」の割合が最も高く 39.6%となっている。次いで、「不定期に訓練や演習を行っている

（34.3%）」、「訓練や演習を行ったことがない（26.1%）」となっている。

従業員規模別にみると、規模が大きい企業ほど、訓練や演習の実施度合いが高い。

図表II-55 BCP等に沿った訓練や演習の実施状況（SA）

図表II-56 従業員規模別にみたBCP等に沿った訓練や演習の実施状況（SA）

定期的に訓練や演習を

行っている, 39.6%

不定期に訓練や演習を

行っている, 34.3%

訓練や演習を行ったこと

がない, 26.1%

(n=1550)

29.8%

37.7%

43.7%

47.7%

37.5%

39.1%

31.7%

27.4%

32.7%

23.2%

24.6%

24.9%

0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%

50人以下

51～100人

101～300人

300人超

(n=336)

(n=440)

(n=533)

(n=237)

定期的に訓練や演習を行っている 不定期に訓練や演習を行っている

訓練や演習を行ったことがない

50

主要業種別にみると、化学工業や鉄鋼業では、「定期的に訓練や演習を行っている」割

合が高い。

図表II-57 主要業種別にみたBCP等に沿った訓練や演習の実施状況（SA）

36.5%

42.7%

41.9%

49.2%

50.5%

43.1%

36.4%

37.0%

33.7%

32.0%

32.0%

27.1%

30.5%

39.7%

37.5%

35.5%

29.8%

25.3%

26.2%

23.7%

18.9%

17.2%

26.1%

27.5%

0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%

一般機械

電気機械

輸送用機械

鉄鋼業

化学工業

非鉄金属

金属製品

その他

(n=181)

(n=225)

(n=172)

(n=59)

(n=95)

(n=58)

(n=261)

(n=484)

定期的に訓練や演習を行っている 不定期に訓練や演習を行っている

訓練や演習を行ったことがない

51

④ BCP等の定期的な見直しの実施状況

BCP 等の定期的な見直しの実施状況についてみると、「不定期に見直しを行っている」

の割合が最も高く 46.9%となっている。次いで、「定期的に見直しを行っている（25.5%）」

となっており、見直しを行っている企業が全体の 7 割強を占める。

従業員規模別にみると、規模が大きくなるほど、定期的な見直しを実施している。

図表II-58 BCP等の定期的な見直しの実施状況（SA）

図表II-59 従業員規模別にみたBCP等の定期的な見直しの実施状況（SA）

定期的に見直しを行って

いる, 25.5%

不定期に見直しを行って

いる, 46.9%

見直しの時期を検討して

いる, 19.0%

見直しを行う予定が

ない, 8.6%

(n=1548)

18.3%

23.0%

28.3%

33.8%

47.0%

47.3%

46.9%

46.0%

21.3%

20.2%

17.6%

16.9%

13.5%

9.5%

7.1%

3.4%

0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%

50人以下

51～100人

101～300人

300人超

(n=334)

(n=440)

(n=533)

(n=237)

定期的に見直しを行っている 不定期に見直しを行っている

見直しの時期を検討している 見直しを行う予定がない

52

主要業種別にみると、定期的な見直しを実施している割合が高いのは非鉄金属や化学工

業となっている。

図表 II-60 主要業種別にみたBCP等の定期的な見直しの実施状況（SA）

＜参考分析＞

訓練や演習の実施状況と BCP 等の定期的な見直しの実施状況を併せて分析したところ、

訓練・演習や定期的な見直しのいずれも定期的に行っている企業は、従業員規模が大きく

なるほど増え、「300 人超」では 4 社に 1 社は実施している。

主要業種別にみると、一般機械や金属製品で訓練・演習や定期的な見直しの実施率が低

くなっている。

21.5%

28.4%

25.6%

28.8%

25.3%

29.8%

23.0%

26.3%

49.2%

46.2%

45.9%

42.4%

51.6%

49.1%

47.1%

45.5%

18.8%

20.4%

18.0%

18.6%

16.8%

14.0%

21.5%

19.0%

10.5%

4.9%

10.5%

10.2%

6.3%

7.0%

8.4%

9.1%

0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%

一般機械

電気機械

輸送用機械

鉄鋼業

化学工業

非鉄金属

金属製品

その他

(n=181)

(n=225)

(n=172)

(n=59)

(n=95)

(n=57)

(n=261)

(n=483)

定期的に見直しを行っている 不定期に見直しを行っている

見直しの時期を検討している 見直しを行う予定がない

53

図表II-61 従業員規模別にみた訓練や演習の実施状況×BCP等の見直しの実施状況

図表II-62 主要業種別にみた訓練や演習の実施状況×BCP等の見直しの実施状況

12.3%

16.4%

21.6%

25.7%

19.8%

21.1%

23.1%

22.8%

21.6%

24.1%

19.9%

15.6%

9.0%

11.4%

7.9%

9.7%

37.4%

27.0%

27.6%

26.2%

0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%

50人以下

51～100人

101～300人

300人超

(n=334)

(n=440)

(n=533)

(n=237)

いずれも定期的に行っている

いずか一方を定期的に行っている

いずれも不定期に行っている

訓練・演習を行っているが、BCP等の見直しの時期を検討している

訓練や演習を行ったことがないor見直しを行う予定がない

14.4%

20.0%

21.5%

20.3%

21.1%

21.1%

17.2%

18.8%

22.7%

24.9%

20.9%

28.8%

29.5%

24.6%

18.0%

19.9%

21.0%

20.0%

19.2%

13.6%

16.8%

22.8%

23.4%

20.9%

8.8%

8.0%

7.6%

6.8%

9.5%

10.5%

11.9%

9.9%

33.1%

27.1%

30.8%

30.5%

23.2%

21.1%

29.5%

30.4%

0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%

一般機械

電気機械

輸送用機械

鉄鋼業

化学工業

非鉄金属

金属製品

その他

(n=181)

(n=225)

(n=172)

(n=59)

(n=95)

(n=57)

(n=261)

(n=483)

いずれも定期的に行っている

いずか一方を定期的に行っている

いずれも不定期に行っている

訓練・演習を行っているが、BCP等の見直しの時期を検討している

訓練や演習を行ったことがないor見直しを行う予定がない

54

⑤ 見直しの頻度

見直しの頻度についてみると、「1 年に 1 度程度見直しを行っている」の割合が最も高く

53.9%となっている。次いで、「2～3 年に 1 度程度見直しを行っている（35.2%）」、「4

～5 年以上の間隔を置いて見直しを行っている（6.2%）」となっている。

図表II-63 見直しの頻度（SA）

⑥ 緊急時対応能力

緊急時対応能力について、8 割弱の企業では東日本大震災前との比較で「上がっている」

と回答しており、1 年前との比較でも約 4 割が「上がっている」と回答している。

図表II-64 緊急時対応能力（SA）

半年に1度以上の頻

度で見直しを行って

いる, 4.7%

1年に1度程度見直しを

行っている, 53.9%

2～3年に1度程度見直し

を行っている, 35.2%

4～5年以上の間隔を

置いて見直しを行っ

ている, 6.2%

(n=1115)

40.7%

77.9%

59.2%

21.3%

0.2%

0.9%

0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%

1年前と比べて

東日本大震災前と比べて

(n=1289)

(n=1279)

上がっている 変わらない 下がっている

55

7 生産プロセス等のデータの活用について

① データの収集･利活用にかかる戦略･計画を主導している部門

回答企業のデータの収集･利活用にかかる戦略･計画を主導している部門をみると、「経

営者､経営戦略部門」の割合が最も高く 55.1%となっている。次いで、「製造部門（22.3%）」

となっている。•データの収集・利活用にかかる戦略･計画を主導するのは「経営者､経営

戦略部門」が中心となっていることがわかる。

なお、2016 年度に実施した調査結果と比較すると、2016 年→2017 年にかけて「経営者､

経営戦略部門」の割合が大幅に増加する一方で、「製造部門」の割合が急減している。

データの収集･利活用にかかる戦略･計画の策定が、現場マターから経営マターになって

きており、企業経営におけるデータの重要性が高まっている可能性が示唆される

図表II-65 データの収集･利活用にかかる戦略･計画を主導している部門（SA）

図表II-66 データの収集･利活用にかかる戦略･計画を主導している部門（SA）

経営者､経営戦略部門,

55.1%製造部門, 22.3%

情報ｼｽﾃﾑを統括する部

門, 9.6%

その他, 3.1%

そのような戦略･計

画には取り組んでい

ない, 10.0%

(n=4350)

55.1%

29.6%

22.3%

44.8%

9.6%

7.9%

3.1%

2.2%

10.0%

15.4%

0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%

2017調査

2016調査

(n=4350)

(n=4474)

経営者､経営戦略部門 製造部門 情報ｼｽﾃﾑを統括する部門 その他 そのような戦略･計画には取り組んでいない

56

従業員規模別にみると、規模が小さくなるとともに「経営者､経営戦略部門」の割合が

上昇する一方、「製造部門」や「情報システムを統括する部門」については、その逆の

傾向がみてとれる。規模が小さい企業では経営陣によるトップダウンによってデータの

収集・利活用にかかる戦略･計画を主導するのに対し、規模が大きい企業においては、製

造部門や情報システム部門といった現場の傾向にある。

主要業種別にみると、全体で最大シェアを占める「経営者､経営戦略部門」は化学工業

において低くなっており、当該業種においては、経営サイドよりは現場サイド主導でデ

ータの収集・利活用にかかる戦略･計画が進められている。

図表II-67 国内従業員数別にみたデータの収集･利活用にかかる戦略･計画を

主導している部門（SA）

図表II-68 主要業種別にみたデータの収集･利活用にかかる戦略･計画を

主導している部門（SA）

60.9%

57.0%

49.7%

40.0%

19.3%

20.4%

25.8%

31.1%

4.6%

8.8%

14.2%

19.1%

2.7%

3.4%

2.5%

5.4%

12.5%

10.5%

7.9%

4.3%

0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%

50人以下

51～100人

101～300人

300人超

(n=1498)

(n=1366)

(n=1129)

(n=350)

経営者､経営戦略部門 製造部門

情報ｼｽﾃﾑを統括する部門 その他

そのような戦略･計画には取り組んでいない

54.5%

58.3%

53.4%

54.5%

41.7%

49.7%

60.7%

53.4%

19.6%

22.6%

21.3%

23.7%

29.1%

28.7%

17.9%

24.8%

9.2%

8.5%

11.2%

7.7%

13.7%

9.8%

9.8%

9.0%

3.4%

2.5%

3.5%

3.8%

5.1%

4.2%

2.6%

2.8%

13.3%

8.2%

10.5%

10.3%

10.3%

7.7%

9.0%

10.0%

0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%

一般機械

電気機械

輸送用機械

鉄鋼業

化学工業

非鉄金属

金属製品

その他

(n=617)

(n=563)

(n=427)

(n=156)

(n=175)

(n=143)

(n=798)

(n=1411)

経営者､経営戦略部門 製造部門

情報ｼｽﾃﾑを統括する部門 その他

そのような戦略･計画には取り組んでいない

57

② 生産プロセスに関する設備の稼働状況等データ収集の有無

生産プロセスに関する設備の稼働状況等データ収集の有無についてみると、「はい」

の割合が 67.6%となっている。これは 2016 年度調査とほぼ同じ水準となっている。

国内従業員数別にみると、規模が大きくなるとともにデータ収集の割合も上昇する。

図表II-69 生産プロセスに関する設備の稼働状況等データ収集の有無（SA）

図表II-70 国内従業員数別にみた生産プロセスに関する設備の稼働状況等データ収集の

有無（SA）

67.6%

66.6%

32.4%

33.4%

0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%

2017調査

2016調査

(n=4382)

(n=4566)

はい いいえ

58.9%

68.0%

73.6%

83.2%

41.1%

32.0%

26.4%

16.8%

0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%

50人以下

51～100人

101～300人

300人超

(n=1506)

(n=1377)

(n=1140)

(n=352)

はい いいえ

58

主要業種別にみると、「一般機械」におけるデータ収集率が低い。

図表II-71 主要業種別にみた生産プロセスに関する設備の稼働状況等データ収集の有無

（SA）

56.7%

66.0%

71.3%

63.7%

74.7%

75.7%

68.1%

70.6%

43.3%

34.0%

28.7%

36.3%

25.3%

24.3%

31.9%

29.4%

0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%

一般機械

電気機械

輸送用機械

鉄鋼業

化学工業

非鉄金属

金属製品

その他

(n=623)

(n=561)

(n=429)

(n=157)

(n=178)

(n=144)

(n=805)

(n=1425)

はい いいえ

59

③ データ収集の目的

データ収集の目的についてみると、「製造工程全般の効率化」の割合が最も高く 81.8%

となっている。次いで、「品質の向上（77.4%）」、「生産計画の精度向上（71.5%）」

となっている。最重要項目についても、同じ傾向が認められる。

データ収集の最重要目的を業種別にみると、いずれも「製造工程全般の効率化」が最

上位に挙げられており、その傾向は金属製品や電気機械で強い。また、化学工業では「コ

ストダウン」、鉄鋼業では「トレーサビリティの実施」を他の産業に比べて重視する傾

向が強い。

従業員規模別にみると、複数回答・最重要項目のいずれでみても「製造工程全般の効

率化」、「品質の向上」、「生産計画の精度向上」、「コストダウン」の順となってお

り、全体の傾向と一致する。

図表II-72 データ収集の目的（MA）

71.5%

81.8%

77.4%

50.6%

67.0%

46.8%

27.2%

29.1%

28.9%

18.9%

2.5%

0.1%

16.3%

35.2%

23.3%

3.4%

12.3%

5.6%

0.8%

1.5%

0.4%

0.4%

0.5%

0.2%

0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90%

生産計画の精度向上

製造工程全般の効率化

品質の向上

ﾘｰﾄﾞﾀｲﾑの短縮

ｺｽﾄﾀﾞｳﾝ

ﾄﾚｰｻﾋﾞﾘﾃｨの実施

技能継承

生産自動化

検査工程の省力化

ｻﾌﾟﾗｲﾁｪｰﾝの効率化

その他

特に目的なし

(n=2960) Q16sq1 ﾃﾞｰﾀ収集の目的 (n=2344) Q16sq1 ﾃﾞｰﾀ収集の最重要目的

60

④ 生産プロセス・新たなビジネス創出における取組状況

生産プロセス・新たなビジネス創出における取組状況について、「実施している」の

割合に着目すると、「A-1.製品設計工程において活用する」における割合が最も高く 28.8%

となっている。次いで、「D-3.生産時に判明した設計開発の不具合を設計開発にフィード

バック（21.2%）」、「E-3.ユーザーの評価やクレームなど製品の運用に関する情報の収

集･分析（20.5%）」となっている。

図表II-73 生産プロセス・新たなビジネス創出における取組状況（SA）

28.8%

15.7%

5.8%

12.8%

5.0%

4.5%

12.1%

15.8%

14.5%

21.2%

10.7%

14.9%

20.5%

3.5%

3.8%

3.0%

4.2%

4.2%

2.0%

1.7%

1.8%

8.3%

4.4%

5.4%

4.5%

4.1%

4.3%

4.3%

3.9%

3.3%

15.6%

23.1%

27.5%

17.3%

19.0%

19.3%

40.2%

31.0%

35.1%

30.9%

30.1%

32.5%

31.6%

31.0%

31.3%

7.8%

10.9%

10.1%

8.1%

8.1%

8.7%

7.8%

15.4%

13.4%

16.5%

13.7%

16.4%

19.0%

8.3%

8.4%

44.7%

46.0%

52.5%

59.9%

66.2%

65.7%

31.5%

33.4%

31.5%

26.9%

41.4%

31.8%

24.5%

53.2%

53.3%

0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%

A-1.製品設計工程において活用する

A-2.生産設計工程において活用する

A-3.ｼﾐｭﾚｰｼｮﾝ結果をﾘｱﾙﾀｲﾑで実際の生産ﾗｲﾝに反映する

B-1.製品開発工程において試作品を製作する

B-2.複雑形状のﾓﾉを製品として製作する

B-3.少量多品種の製品を製作する

C.生産ﾌﾟﾛｾｽにおける熟練技能のﾏﾆｭｱﾙ化等

D-1.販売後の製品の稼働ﾃﾞｰﾀや顧客の声を設計開発や生産改善

に活用

D-2.設計開発と生産現場の間でﾃﾞｰﾀを共有し､開発ﾘｰﾄﾞﾀｲﾑを削

減

D-3.生産時に判明した設計開発の不具合を設計開発にﾌｨｰﾄﾞﾊﾞｯ

ｸ

E-1.販売後の製品の稼働状況に関する情報の収集･分析

E-2.要求仕様やﾛｯﾄ数など発注に関する情報の収集･分析

E-3.ﾕｰｻﾞｰの評価やｸﾚｰﾑなど製品の運用に関する情報の収集･分

析

F-1.製品の予知保全ｻｰﾋﾞｽの活用

F-2.製品の運用ｿﾘｭｰｼｮﾝｻｰﾋﾞｽ

(n=4208)

(n=4194)

(n=4192)

(n=4212)

(n=4205)

(n=4202)

(n=4206)

(n=4202)

(n=4211)

(n=4208)

(n=4196)

(n=4205)

(n=4208)

(n=419

4)(n=4185)

実施している 実施する計画がある 可能であれば実施したい

別の手段で足りている 実施予定なし

61

⑤ 生産プロセス・新たなビジネス創出における取組状況【別手段充足を除外】

生産プロセス・新たなビジネス創出における取組状況について、「実施している」の

割合に着目すると、「A-1.製品設計工程において活用する」における割合が最も高く 31.3%

となっている。次いで、「D-3.生産時に判明した設計開発の不具合を設計開発にフィード

バック（25.4%）」、「E-3.ユーザーの評価やクレームなど製品の運用に関する情報の収

集･分析（25.3%）」となっている。

図表II-74 生産プロセス・新たなビジネス創出における取組状況【別手段充足を除外】（SA）

31.3%

17.6%

6.4%

13.9%

5.5%

4.9%

13.2%

18.7%

16.7%

25.4%

12.4%

17.9%

25.3%

3.8%

4.1%

3.2%

4.7%

4.6%

2.1%

1.8%

2.0%

9.1%

5.2%

6.3%

5.4%

4.7%

5.1%

5.4%

4.3%

3.6%

17.0%

26.0%

30.6%

18.8%

20.7%

21.1%

43.6%

36.6%

40.6%

37.0%

34.9%

38.9%

39.0%

33.9%

34.2%

48.5%

51.7%

58.4%

65.1%

72.0%

72.0%

34.2%

39.5%

36.4%

32.3%

48.0%

38.1%

30.3%

58.0%

58.1%

0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%

A-1.製品設計工程において活用する

A-2.生産設計工程において活用する

A-3.ｼﾐｭﾚｰｼｮﾝ結果をﾘｱﾙﾀｲﾑで実際の生産ﾗｲﾝに反映する

B-1.製品開発工程において試作品を製作する

B-2.複雑形状のﾓﾉを製品として製作する

B-3.少量多品種の製品を製作する

C.生産ﾌﾟﾛｾｽにおける熟練技能のﾏﾆｭｱﾙ化等

D-1.販売後の製品の稼働ﾃﾞｰﾀや顧客の声を設計開発や生産改善

に活用

D-2.設計開発と生産現場の間でﾃﾞｰﾀを共有し､開発ﾘｰﾄﾞﾀｲﾑを削

減

D-3.生産時に判明した設計開発の不具合を設計開発にﾌｨｰﾄﾞﾊﾞｯｸ

E-1.販売後の製品の稼働状況に関する情報の収集･分析

E-2.要求仕様やﾛｯﾄ数など発注に関する情報の収集･分析

E-3.ﾕｰｻﾞｰの評価やｸﾚｰﾑなど製品の運用に関する情報の収集･分

析

F-1.製品の予知保全ｻｰﾋﾞｽの活用

F-2.製品の運用ｿﾘｭｰｼｮﾝｻｰﾋﾞｽ

(n=3878)

(n=373

6)(n=3768)

(n=3870)

(n=386

4)(n=3835)

(n=3877)

(n=3556)

(n=3645)

(n=3512)

(n=3620)

(n=3515)

(n=3409)

(n=3844)

(n=3835)

実施している 実施する計画がある 可能であれば実施したい 実施予定なし

62

なお、「実施している」と「実施する計画がある＋可能であれば実施したい」という形

で再集計したものが下図である。

「実施している」の割合に着目すると、「A-1.製品設計工程において活用する」、「D-3.

生産時に判明した設計開発の不具合を設計開発にフィードバック」、「E-3.ユーザーの評価

やクレームなど製品の運用に関する情報の収集･分析」の順に高い。上位２項目は、いずれ

も設計工程に関するものであり、センサーや IT で収集したデータ等の利活用は、設計工程

において相対的に進んでいるといえる。

また、「実施する計画がある」と「可能であれば実施したい」を合計した今後の活用意

向をみると、「C.生産プロセスにおける熟練技能のマニュアル化等」が抜き出ており、技能

伝承において IoT データの活用が望まれている。

図表II-75 生産プロセス・新たなビジネス創出における取組状況（SA）

28.8%

15.7%

5.8%

12.8%

5.0%

4.5%

12.1%

15.8%

14.5%

21.2%

10.7%

14.9%

20.5%

3.5%

3.8%

18.6%

27.3%

31.6%

19.3%

20.7%

21.1%

48.5%

35.4%

40.6%

35.3%

34.2%

36.8%

36.0%

35.0%

34.6%

0% 10% 20% 30% 40% 50% 60%

A-1.製品設計工程において活用する

A-2.生産設計工程において活用する

A-3.ｼﾐｭﾚｰｼｮﾝ結果をﾘｱﾙﾀｲﾑで実際の生産ﾗｲﾝに反映する

B-1.製品開発工程において試作品を製作する

B-2.複雑形状のﾓﾉを製品として製作する

B-3.少量多品種の製品を製作する

C.生産ﾌﾟﾛｾｽにおける熟練技能のﾏﾆｭｱﾙ化等

D-1.販売後の製品の稼働ﾃﾞｰﾀや顧客の声を設計開発や生産改善

に活用

D-2.設計開発と生産現場の間でﾃﾞｰﾀを共有し､開発ﾘｰﾄﾞﾀｲﾑを削

減

D-3.生産時に判明した設計開発の不具合を設計開発にﾌｨｰﾄﾞﾊﾞｯｸ

E-1.販売後の製品の稼働状況に関する情報の収集･分析

E-2.要求仕様やﾛｯﾄ数など発注に関する情報の収集･分析

E-3.ﾕｰｻﾞｰの評価やｸﾚｰﾑなど製品の運用に関する情報の収集･分

析

F-1.製品の予知保全ｻｰﾋﾞｽの活用

F-2.製品の運用ｿﾘｭｰｼｮﾝｻｰﾋﾞｽ

実施している 実施する計画がある+可能であれば実施したい

63

さらに、2016 年度調査結果と「実施している」割合を比較すると、昨年度に比べて若

干上昇する項目は多いが、全体的にはほぼ同水準（大きな変化はない）の傾向にある。

図表II-76 生産プロセス・新たなビジネス創出における取組状況（SA）

～「実施している」割合の昨年度調査との比較～

28.8%

15.7%

5.8%

12.8%

5.0%

4.5%

12.1%

15.8%

14.5%

21.2%

10.7%

14.9%

20.5%

3.5%

3.8%

28.0%

14.1%

5.5%

12.6%

4.7%

4.1%

10.1%

13.9%

12.9%

20.9%

9.6%

12.9%

18.8%

3.1%

4.0%

0% 5% 10% 15% 20% 25% 30% 35%

A-1.製品設計工程において活用する

A-2.生産設計工程において活用する

A-3.ｼﾐｭﾚｰｼｮﾝ結果をﾘｱﾙﾀｲﾑで実際の生産ﾗｲﾝに反映する

B-1.製品開発工程において試作品を製作する

B-2.複雑形状のﾓﾉを製品として製作する

B-3.少量多品種の製品を製作する

C.生産ﾌﾟﾛｾｽにおける熟練技能のﾏﾆｭｱﾙ化等

D-1.販売後の製品の稼働ﾃﾞｰﾀや顧客の声を設計開発や生産改善

に活用

D-2.設計開発と生産現場の間でﾃﾞｰﾀを共有し､開発ﾘｰﾄﾞﾀｲﾑを削

減

D-3.生産時に判明した設計開発の不具合を設計開発にﾌｨｰﾄﾞﾊﾞｯｸ

E-1.販売後の製品の稼働状況に関する情報の収集･分析

E-2.要求仕様やﾛｯﾄ数など発注に関する情報の収集･分析

E-3.ﾕｰｻﾞｰの評価やｸﾚｰﾑなど製品の運用に関する情報の収集･分

析

F-1.製品の予知保全ｻｰﾋﾞｽの活用

F-2.製品の運用ｿﾘｭｰｼｮﾝｻｰﾋﾞｽ

2017調査 2016調査

64

⑥ 具体的に収集しているデータ

データ収集の目的と具体的に収集しているデータの関係を集計したものが下表である。

すべての収集目的において「生産品質データ」は重視されており、特に「1 生産計画の

精度向上」ではその傾向が強い。その他では、「設備稼働データ」や「作業者データ」

などが収集されている。

全般に以下のとおり、データ収集の目的によって収集するデータが異なる傾向にある。

※「1 生産計画の精度向上」＆「4 リードタイムの短縮」→「生産品質データ」

※「2 製造工程全般の効率化」＆「8 生産自動化」→「設備稼働データ」、「生

産品質データ」

※「3 品質の向上」＆「9 検査工程の省力化」→「検査データ」

※「6 トレーサビリティの実施」→「検査データ」＆「生産品質データ」

※「7 技能継承」→「作業者データ」

※「5 コストダウン」＆「10 サプライチェーンの効率化」→「購買･調達データ」、

「生産品質データ」

図表II-77 具合的に収集しているデータ（MA）

注）下段は各目的における順位

生産品質

ﾃﾞｰﾀ

設備稼働

ﾃﾞｰﾀｴﾈﾙｷﾞｰﾃﾞｰﾀ 環境ﾃﾞｰﾀ 検査ﾃﾞｰﾀ

購買･調達

ﾃﾞｰﾀ作業者ﾃﾞｰﾀ その他

82.8% 58.6% 7.3% 3.8% 19.4% 19.8% 33.9% 1.1%

1 2 6 7 5 4 3 8

72.8% 73.1% 16.2% 6.9% 27.6% 14.2% 44.3% 0.7%

2 1 5 7 4 6 3 8

56.4% 17.6% 4.4% 12.0% 80.2% 5.8% 21.5% 0.6%

2 4 7 5 1 6 3 8

72.7% 63.1% 3.5% 2.1% 19.9% 16.1% 41.9% 1.0%

1 2 6 7 4 5 3 8

63.2% 50.4% 31.7% 7.0% 30.9% 63.8% 38.6% 0.4%

2 3 5 7 6 1 4 8

61.8% 28.6% 5.7% 11.8% 62.2% 29.1% 33.9% 2.3%

2 5 7 6 1 4 3 8

38.9% 28.9% 3.9% 4.8% 24.1% 3.1% 80.5% 1.4%

2 3 6 5 4 7 1 8

63.2% 67.9% 7.9% 6.2% 25.0% 7.7% 54.6% 1.3%

2 1 5 7 4 6 3 8

37.3% 20.4% 3.6% 5.3% 82.0% 4.1% 35.2% 1.5%

2 4 7 5 1 6 3 8

43.2% 24.2% 3.7% 3.3% 31.1% 66.2% 20.1% 3.1%

2 4 6 7 3 1 5 8

31.0% 22.4% 34.5% 29.3% 17.2% 17.2% 20.7% 8.6%

2 4 1 3 6 6 5 8

10 ｻﾌﾟﾗｲﾁｪｰﾝの効率化 (n=488)

11 その他 (n=58)

2 製造工程全般の効率化 (n=1980)

3 品質の向上 (n=1884)

7 技能継承 (n=640)

8 生産自動化 (n=711)

9 検査工程の省力化 (n=715)

4 ﾘｰﾄﾞﾀｲﾑの短縮 (n=1226)

5 ｺｽﾄﾀﾞｳﾝ (n=1598)

6 ﾄﾚｰｻﾋﾞﾘﾃｨの実施 (n=1109)

1 生産計画の精度向上 (n=1709)

65

また、「データ収集の目的」と「収集しているデータの具体的内容」との関係を業種

別に比較し、回答割合の高い業種を抽出したものが下表である。以下のように、業種に

よって重視するデータ内容が異なることがうかがえる。

※ 非鉄金属では、他の業種に比べて「生産品質データ」や「エネルギーデータ」

を重視する傾向が強い。前者の「生産品質データ」はコストダウンやトレー

サビリティのために、後者の「エネルギーデータ」は製造工程の効率化のた

めに活用されるケースが多い。

※ 鉄鋼業では、「設備稼働データ」や「検査データ」を重視。いずれもトレー

サビリティのために活用。また、「設備稼働データ」はリードタイム短縮の

ためにも活用する傾向にある。

※ 化学工業では、「環境データ」をコストダウンのために、「購買・調達デー

タ」を生産計画向上のために活用。当該業種では、昨年度アンケート調査の

BCP 関連の設問でも、サプライチェーンに対する意識が高い傾向が出ている

が、「購買・調達データ」を他の業種より重視するのはその結果が現れてい

ると推察される。

※ 一般機械では、「作業者データ」を重視しており、それを生産計画の精度向

上やトレーサビリティのために活用している。

図表II-78 主要業種別にみた具合的に収集しているデータ

収集しているデータの具体的内容

生産品質ﾃﾞｰﾀ

設備稼働ﾃﾞｰﾀ

ｴﾈﾙｷﾞｰﾃﾞｰﾀ

環境ﾃﾞｰﾀ 検査ﾃﾞｰﾀ購買･調達ﾃﾞｰﾀ

作業者ﾃﾞｰﾀ

その他

1 生産計画の精度向上 化学工業 一般機械

2 製造工程全般の効率化 非鉄金属

3 品質の向上

4 ﾘｰﾄﾞﾀｲﾑの短縮 鉄鋼業

5 ｺｽﾄﾀﾞｳﾝ 非鉄金属 化学工業

6 ﾄﾚｰｻﾋﾞﾘﾃｨの実施 非鉄金属 鉄鋼業 鉄鋼業 一般機械

7 技能継承

8 生産自動化

9 検査工程の省力化

10 ｻﾌﾟﾗｲﾁｪｰﾝの効率化

11 その他

デー

タ収集の目的

66

【参考】

図表II-79 生産計画の精度向上のために具体的に収集しているデータ

図表II-80 製造工程全般の効率化のために具体的に収集しているデータ

図表II-81 品質の向上のために具体的に収集しているデータ

82.8%

58.6%

7.3%

3.8%

19.4%

19.8%

33.9%

1.1%

0.0% 10.0% 20.0% 30.0% 40.0% 50.0% 60.0% 70.0% 80.0% 90.0%

生産品質ﾃﾞｰﾀ

設備稼働ﾃﾞｰﾀ

ｴﾈﾙｷﾞｰﾃﾞｰﾀ

環境ﾃﾞｰﾀ

検査ﾃﾞｰﾀ

購買･調達ﾃﾞｰﾀ

作業者ﾃﾞｰﾀ

その他

(n=1709)

72.8%

73.1%

16.2%

6.9%

27.6%

14.2%

44.3%

0.7%

0.0% 10.0% 20.0% 30.0% 40.0% 50.0% 60.0% 70.0% 80.0%

生産品質ﾃﾞｰﾀ

設備稼働ﾃﾞｰﾀ

ｴﾈﾙｷﾞｰﾃﾞｰﾀ

環境ﾃﾞｰﾀ

検査ﾃﾞｰﾀ

購買･調達ﾃﾞｰﾀ

作業者ﾃﾞｰﾀ

その他

(n=1980)

56.4%

17.6%

4.4%

12.0%

80.2%

5.8%

21.5%

0.6%

0.0% 10.0% 20.0% 30.0% 40.0% 50.0% 60.0% 70.0% 80.0% 90.0%

生産品質ﾃﾞｰﾀ

設備稼働ﾃﾞｰﾀ

ｴﾈﾙｷﾞｰﾃﾞｰﾀ

環境ﾃﾞｰﾀ

検査ﾃﾞｰﾀ

購買･調達ﾃﾞｰﾀ

作業者ﾃﾞｰﾀ

その他

(n=1884)

67

図表II-82 リードタイムの短縮のために具体的に収集しているデータ

図表II-83 コストダウンのために具体的に収集しているデータ

図表II-84 トレーサビリティの実施のために具体的に収集しているデータ

72.7%

63.1%

3.5%

2.1%

19.9%

16.1%

41.9%

1.0%

0.0% 10.0% 20.0% 30.0% 40.0% 50.0% 60.0% 70.0% 80.0%

生産品質ﾃﾞｰﾀ

設備稼働ﾃﾞｰﾀ

ｴﾈﾙｷﾞｰﾃﾞｰﾀ

環境ﾃﾞｰﾀ

検査ﾃﾞｰﾀ

購買･調達ﾃﾞｰﾀ

作業者ﾃﾞｰﾀ

その他

(n=1226)

63.2%

50.4%

31.7%

7.0%

30.9%

63.8%

38.6%

0.4%

0.0% 10.0% 20.0% 30.0% 40.0% 50.0% 60.0% 70.0%

生産品質ﾃﾞｰﾀ

設備稼働ﾃﾞｰﾀ

ｴﾈﾙｷﾞｰﾃﾞｰﾀ

環境ﾃﾞｰﾀ

検査ﾃﾞｰﾀ

購買･調達ﾃﾞｰﾀ

作業者ﾃﾞｰﾀ

その他

(n=1598)

61.8%

28.6%

5.7%

11.8%

62.2%

29.1%

33.9%

2.3%

0.0% 10.0% 20.0% 30.0% 40.0% 50.0% 60.0% 70.0%

生産品質ﾃﾞｰﾀ

設備稼働ﾃﾞｰﾀ

ｴﾈﾙｷﾞｰﾃﾞｰﾀ

環境ﾃﾞｰﾀ

検査ﾃﾞｰﾀ

購買･調達ﾃﾞｰﾀ

作業者ﾃﾞｰﾀ

その他

(n=1109)

68

図表II-85 技能継承のために具体的に収集しているデータ

図表II-86 生産自動化のために具体的に収集しているデータ

図表II-87 検査工程の省力化のために具体的に収集しているデータ

38.9%

28.9%

3.9%

4.8%

24.1%

3.1%

80.5%

1.4%

0.0% 10.0% 20.0% 30.0% 40.0% 50.0% 60.0% 70.0% 80.0% 90.0%

生産品質ﾃﾞｰﾀ

設備稼働ﾃﾞｰﾀ

ｴﾈﾙｷﾞｰﾃﾞｰﾀ

環境ﾃﾞｰﾀ

検査ﾃﾞｰﾀ

購買･調達ﾃﾞｰﾀ

作業者ﾃﾞｰﾀ

その他

(n=640)

63.2%

67.9%

7.9%

6.2%

25.0%

7.7%

54.6%

1.3%

0.0% 10.0% 20.0% 30.0% 40.0% 50.0% 60.0% 70.0% 80.0%

生産品質ﾃﾞｰﾀ

設備稼働ﾃﾞｰﾀ

ｴﾈﾙｷﾞｰﾃﾞｰﾀ

環境ﾃﾞｰﾀ

検査ﾃﾞｰﾀ

購買･調達ﾃﾞｰﾀ

作業者ﾃﾞｰﾀ

その他

(n=711)

37.3%

20.4%

3.6%

5.3%

82.0%

4.1%

35.2%

1.5%

0.0% 10.0% 20.0% 30.0% 40.0% 50.0% 60.0% 70.0% 80.0% 90.0%

生産品質ﾃﾞｰﾀ

設備稼働ﾃﾞｰﾀ

ｴﾈﾙｷﾞｰﾃﾞｰﾀ

環境ﾃﾞｰﾀ

検査ﾃﾞｰﾀ

購買･調達ﾃﾞｰﾀ

作業者ﾃﾞｰﾀ

その他

(n=715)

69

図表II-88 サプライチェーンの効率化のために具体的に収集しているデータ

図表II-89 収集しているデータ【累積】

43.2%

24.2%

3.7%

3.3%

31.1%

66.2%

20.1%

3.1%

0.0% 10.0% 20.0% 30.0% 40.0% 50.0% 60.0% 70.0%

生産品質ﾃﾞｰﾀ

設備稼働ﾃﾞｰﾀ

ｴﾈﾙｷﾞｰﾃﾞｰﾀ

環境ﾃﾞｰﾀ

検査ﾃﾞｰﾀ

購買･調達ﾃﾞｰﾀ

作業者ﾃﾞｰﾀ

その他

(n=488)

89.8%

76.4%

28.9%

17.7%

74.3%

55.4%

63.8%

3.1%

0.0% 10.0% 20.0% 30.0% 40.0% 50.0% 60.0% 70.0% 80.0% 90.0% 100.0%

生産品質ﾃﾞｰﾀ

設備稼働ﾃﾞｰﾀ

ｴﾈﾙｷﾞｰﾃﾞｰﾀ

環境ﾃﾞｰﾀ

検査ﾃﾞｰﾀ

購買･調達ﾃﾞｰﾀ

作業者ﾃﾞｰﾀ

その他

(n=2483)

70

⑦ 取組:生産プロセスにおける熟練技能のマニュアル化等の具体的内容

IoT データ等を最も活用したい意向が強い「C.生産プロセスにおける熟練技能のマニュ

アル化等」を「実現している」企業に対して、その具体的な取り組み内容を尋ねたとこ

ろ、「マニュアルを作成して社内で共有した」の割合が最も高く 66.9%となっている。次

いで、「データベース化し､過去の事例の参照を容易にした（42.1%）」、「組み立て･溶

接･保守等の作業の省人化を行った（38.8%）」となっている。

主要業種別にみると（ただし、鉄鋼業・化学工業・非鉄金属は n 数が少ないため分析

対象外）、いずれの業種においても、全体でみた傾向と同様、「マニュアルを作成して

社内で共有した」が最も多くなっている。また、輸送用機械や金属製品では、「組み立

て･溶接･保守等の作業の省人化を行った」が多くなっている。

従業員規模別にみると、どの階層でも「マニュアルを作成して社内で共有した」が最

も多くなっている。「組み立て･溶接･保守等の作業の省人化を行った」は従業員数 100

人で対応に開きがあり、100 人以下の企業は回答が低くなり、特に 50 人以下ではかなり

低くなっている。

図表II-90 取組:生産プロセスにおける熟練技能のマニュアル化等の具体的内容（MA）

66.9%

42.1%

38.8%

17.0%

2.5%

0.0% 10.0% 20.0% 30.0% 40.0% 50.0% 60.0% 70.0% 80.0%

ﾏﾆｭｱﾙを作成して社内で共有した

ﾃﾞｰﾀﾍﾞｰｽ化し､過去の事例の参照を容易にした

組み立て･溶接･保守等の作業の省人化を行った

ｿﾌﾄｳｪｱ化を行い､省力化を行った

その他

(n=487)

71

図表II-91 主要業種別にみた取組:生産プロセスにおける熟練技能のマニュアル化等の

具体的内容（MA）

78.3%

43.5%

26.1%

13.0%

2.9%

74.7%

49.3%

30.7%

25.3%

4.0%

64.9%

43.9%

52.6%

15.8%

1.8%

52.9%

41.2%

52.9%

29.4%

5.9%

75.0%

56.3%

18.8%

18.8%

0.0%

47.6%

42.9%

38.1%

33.3%

0.0%

57.5%

37.7%

50.9%

8.5%

2.8%

69.1%

37.4%

34.1%

17.1%

1.6%

0.0% 10.0% 20.0% 30.0% 40.0% 50.0% 60.0% 70.0% 80.0% 90.0%

ﾏﾆｭｱﾙを作成して社内で共有した

ﾃﾞｰﾀﾍﾞｰｽ化し､過去の事例の参照を容易にした

組み立て･溶接･保守等の作業の省人化を行った

ｿﾌﾄｳｪｱ化を行い､省力化を行った

その他

(n=69) 一般機械 (n=75) 電気機械 (n=57) 輸送用機械 (n=17) 鉄鋼業

(n=16) 化学工業 (n=21) 非鉄金属 (n=106) 金属製品 (n=123) その他

72

図表II-92 従業員規模別にみた取組:生産プロセスにおける熟練技能のマニュアル化等の

具体的内容（MA）

⑧ 収集したデータの活用状況

収集したデータの活用状況について、「実施している」の割合に着目すると、「A-1.

個別工程の機械の稼働状態について｢見える化｣を行う」における割合が最も高く 17.4%と

なっている。次いで、「A-2.ライン等の稼働状態について｢見える化｣を行う（15.6%）」、

「C.製造物･部材のトレーサビリティ管理を行う（15.3%）」となっている。

図表II-93 収集したデータの活用状況（SA）

66.1%

46.5%

25.2%

17.3%

2.4%

60.1%

39.1%

37.0%

19.6%

2.9%

69.2%

35.0%

48.3%

12.6%

2.8%

75.9%

53.2%

46.8%

20.3%

1.3%

0.0% 10.0% 20.0% 30.0% 40.0% 50.0% 60.0% 70.0% 80.0%

ﾏﾆｭｱﾙを作成して社内で共有した

ﾃﾞｰﾀﾍﾞｰｽ化し､過去の事例の参照を容易にした

組み立て･溶接･保守等の作業の省人化を行った

ｿﾌﾄｳｪｱ化を行い､省力化を行った

その他

(n=127) 50人以下 (n=138) 51～100人 (n=143) 101～300人 (n=79) 300人超

17.4%

15.6%

8.8%

9.0%

15.3%

8.1%

9.8%

10.2%

9.3%

8.6%

5.9%

7.9%

39.4%

41.2%

47.8%

46.9%

37.8%

49.4%

14.5%

14.1%

14.7%

13.8%

16.4%

9.2%

18.9%

19.0%

19.4%

21.7%

24.6%

25.4%

0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%

A-1.個別工程の機械の稼働状態について｢見える化｣を行う

A-2.ﾗｲﾝ等の稼働状態について｢見える化｣を行う

A-3.上記に加え､人員の稼働状態も｢見える化｣を行う

B.製品出荷前検査状況のﾃﾞｰﾀ化･見える化等に取り組む

C.製造物･部材のﾄﾚｰｻﾋﾞﾘﾃｨ管理を行う

D.海外工場においても､国内工場と同じ取組を行う

(n=4210)

(n=4206)

(n=4206)

(n=4203)

(n=4198)

(n=743)

実施している 実施する計画がある 可能であれば実施したい

別の手段で足りている 実施予定なし

73

⑨ 収集したデータの活用状況【別手段充足を除外】

収集したデータの活用状況について、「実施している」の割合に着目すると、「A-1.

個別工程の機械の稼働状態について｢見える化｣を行う」における割合が最も高く 20.3%と

なっている。次いで、「C.製造物･部材のトレーサビリティ管理を行う（18.3%）」、「A-2.

ライン等の稼働状態について｢見える化｣を行う（18.1%）」となっている。

図表 II-94 収集したデータの活用状況【別手段充足を除外】

20.3%

18.1%

10.3%

10.4%

18.3%

8.9%

11.5%

11.9%

10.9%

10.0%

7.0%

8.7%

46.1%

47.9%

56.0%

54.4%

45.3%

54.4%

22.1%

22.1%

22.8%

25.2%

29.5%

28.0%

0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%

A-1.個別工程の機械の稼働状態について｢見える化｣を行う

A-2.ﾗｲﾝ等の稼働状態について｢見える化｣を行う

A-3.上記に加え､人員の稼働状態も｢見える化｣を行う

B.製品出荷前検査状況のﾃﾞｰﾀ化･見える化等に取り組む

C.製造物･部材のﾄﾚｰｻﾋﾞﾘﾃｨ管理を行う

D.海外工場においても､国内工場と同じ取組を行う

(n=3599)

(n=3614)

(n=3587)

(n=3622)

(n=3509)

(n=675)

実施している 実施する計画がある 可能であれば実施したい 実施予定なし

74

なお、「実施している」と「実施する計画がある＋可能であれば実施したい」という形

で再集計したものが下図である。生産プロセスの改善・向上等のためのデータ収集状況を

みると、実現状況（「実施している」の割合）、今後の活用意向（「実施する計画がある」

と「可能であれば実施したい」を合計割合）のいずれについても、回答割合が同程度とな

っており、特徴的な傾向は認められない。

さらに、昨年度調査結果と「実施している」割合を比較すると、全体的にはほぼ同水準

となっており、大きな変化は認められない。

図表II-95 収集したデータの活用状況（SA）

図表II-96 収集したデータの活用状況（SA）

～「実施している」割合の昨年度調査との比較～

17.4%

15.6%

8.8%

9.0%

15.3%

8.1%

49.2%

51.4%

57.1%

55.5%

43.7%

57.3%

0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70%

A-1.個別工程の機械の稼働状態について｢見える化｣を行う

A-2.ﾗｲﾝ等の稼働状態について｢見える化｣を行う

A-3.上記に加え､人員の稼働状態も｢見える化｣を行う

B.製品出荷前検査状況のﾃﾞｰﾀ化･見える化等に取り組む

C.製造物･部材のﾄﾚｰｻﾋﾞﾘﾃｨ管理を行う

D.海外工場においても､国内工場と同じ取組を行う

実施している 実施する計画がある+可能であれば実施したい

17.4%

15.6%

8.8%

15.3%

8.1%

15.5%

13.9%

9.2%

17.1%

10.1%

0% 2% 4% 6% 8% 10% 12% 14% 16% 18% 20%

A-1.個別工程の機械の稼働状態について｢見える化｣を行う

A-2.ﾗｲﾝ等の稼働状態について｢見える化｣を行う

A-3.上記に加え､人員の稼働状態も｢見える化｣を行う

C.製造物･部材のﾄﾚｰｻﾋﾞﾘﾃｨ管理を行う

D.海外工場においても､国内工場と同じ取組を行う

2017調査 2016調査

75

⑩ 実施に至っていない理由

実施に至っていない理由についてみると、「知見を持った人材を確保できないため」

の割合が最も高く 50.7%となっている。次いで、「費用対効果が小さいため､見込まれな

いため（36.3%）」、「実施に要する資金を確保できないため（29.8%）」となっている。

従業員規模別にみると、いずれの階層においても「知見を持った人材を確保できない

ため」がトップであり、企業規模に関係なく、専門人材の確保がネックとなっている。

また、「実施に要する資金を確保できないため」、「費用対効果が小さいため､見込まれ

ないため」及び「実施する必要性がないため」については、規模が小さい企業ほど回答

割合が上昇する傾向にあり、対応したくても資金的にそうできない層と、そもそも必要

性を認識していない企業に分けられる。

図表II-97 実施に至っていない理由（SA）

図表II-98 従業員規模別にみた実施に至っていない理由（SA）

50.7%

29.8%

36.3%

19.0%

5.0%

0.0% 10.0% 20.0% 30.0% 40.0% 50.0% 60.0%

知見を持った人材を確保できないため

実施に要する資金を確保できないため

費用対効果が小さいため､見込まれないため

実施する必要性がないため

その他

(n=3598)

45.8%

30.5%

38.0%

21.4%

4.3%

52.3%

32.7%

36.3%

19.9%

3.8%

55.2%

26.5%

34.9%

16.2%

5.6%

50.0%

25.7%

33.3%

15.2%

10.5%

0.0% 10.0% 20.0% 30.0% 40.0% 50.0% 60.0%

知見を持った人材を確保できないため

実施に要する資金を確保できないため

費用対効果が小さいため､見込まれないため

実施する必要性がないため

その他

(n=1231) 50人以下 (n=1133) 51～100人 (n=951) 101～300人 (n=276) 300人超

76

8 セキュリティ対策について

① データの収集･利活用にかかる戦略･計画を主導している部門

回答企業のデータの収集･利活用にかかる戦略･計画を主導している部門をみると、「経

営者､経営戦略部門」の割合が最も高く 55.1%となっている。次いで、「製造部門（22.3%）」

となっている。•データの収集・利活用にかかる戦略･計画を主導するのは「経営者､経営

戦略部門」が中心となっていることがわかる。

② セキュリティ対策の状況

セキュリティ対策の状況についてみると、「対策をとっているが､不十分」の割合が最

も高く 42.0%となっている。次いで、「必要性は感じるが対策には至っていない（26.8%）」、

「適切に対策をとっている（25.9%）」となっている。

図表II-99 セキュリティ対策の状況（SA）

③ セキュリティ対策や情報管理体制について

セキュリティ対策や情報管理体制についてみると、「情報へのアクセスや持ち出しな

どへの制限の設定」の割合が最も高く 67.8%となっている。次いで、「セキュリティ対策

の担当者の設置（59.0%）」、「セキュリティ対策に関する意思決定者･責任者の明確化

（51.9%）」となっている。

適切に対策をとってい

る, 25.9%

対策をとっているが､不

十分, 42.0%

必要性は感じるが対策に

は至っていない, 26.8%

そうした対策の必要性を

感じない, 5.2%

(n=4313)

77

図表II-100 セキュリティ対策や情報管理体制について（MA）

④ サイバーセキュリティ上の問題に対する不安

サイバーセキュリティ上の問題に対する不安についてみると、「不安を感じる」の割

合が最も高く 65.5%となっている。次いで、「あまり不安を感じない（21.0%）」、「非

常に不安を感じる（11.2%）」となっている。

図表II-101 サイバーセキュリティ上の問題に対する不安（SA）

44.5%

67.8%

38.7%

27.9%

30.7%

21.8%

11.2%

51.9%

59.0%

20.0%

9.6%

2.1%

0.0% 10.0% 20.0% 30.0% 40.0% 50.0% 60.0% 70.0% 80.0%

ｾｷｭﾘﾃｨ対策に関するｶﾞｲﾄﾞﾗｲﾝの策定

情報へのｱｸｾｽや持ち出しなどへの制限の設定

関係者限りといった入室制限の設定

情報機器の持ち込み･持ち出しﾁｪｯｸの実施

ﾒｰﾙ送受信や情報ｱｸｾｽﾛｸﾞの常時ﾓﾆﾀﾘﾝｸﾞ

社内監査の実施

外部専門家によるｾｷｭﾘﾃｨ診断･外部監査の実施

ｾｷｭﾘﾃｨ対策に関する意思決定者･責任者の明確化

ｾｷｭﾘﾃｨ対策の担当者の設置

問題が発生した際に対策本部が設置されるなど

迅速な対処が可能

取引先､子会社等関係企業のｾｷｭﾘﾃｨ対策状況の把握

その他

(n=2856)

非常に不安を

感じる, 11.2%

不安を感じる, 65.5%

あまり不安を感じない,

21.0%

まったく不安を

感じない, 2.3%

(n=4351)

78

⑤ サイバーセキュリティ上の問題で不安を感じる事態

サイバーセキュリティ上の問題で不安を感じる事態についてみると、「システム障害

や工場の稼働停止など､生産や業務への支障」の割合が最も高く 72.5%となっている。次

いで、「機密情報･重要データの外部流出（70.0%）」、「社会的信用の低下（31.0%）」

となっている。

図表II-102 サイバーセキュリティ上の問題で不安を感じる事態（MA）

⑥ サイバーセキュリティ上の問題で最も不安を感じる事態

サイバーセキュリティ上の問題で最も不安を感じる事態についてみると、「システム障

害や工場の稼働停止など､生産や業務への支障」の割合が最も高く 52.0%となっている。次いで、

「機密情報･重要データの外部流出（39.7%）」、「社会的信用の低下（8.1%）」となっている。

図表II-103 サイバーセキュリティ上の問題で最も不安を感じる事態（SA）

70.0%

72.5%

31.0%

0.4%

0.0% 10.0% 20.0% 30.0% 40.0% 50.0% 60.0% 70.0% 80.0%

機密情報･重要ﾃﾞｰﾀの外部流出

ｼｽﾃﾑ障害や工場の稼働停止など､生産や業務への支障

社会的信用の低下

その他

(n=3333)

機密情報･重要ﾃﾞｰﾀの外

部流出, 39.7%

ｼｽﾃﾑ障害や工場の稼働停

止など､生産や業務への

支障, 52.0%

社会的信用の低下, 8.1%その他, 0.3%

(n=3044)

79

⑦ サイバーセキュリティ上の問題で不安を感じない理由

サイバーセキュリティ上の問題で不安を感じない理由についてみると、「自社はターゲッ

トになると思えないため」の割合が最も高く61.0%となっている。次いで、「十分な対策をとって

いるため（25.6%）」、「外とは全くネットワーク接続されていないため（9.0%）」となっている。

図表II-104 サイバーセキュリティ上の問題で不安を感じない理由（SA）

⑧ サイバー攻撃による被害の経験

サイバー攻撃による被害の経験についてみると、「ない」の割合が最も高く77.6%となっている。

次いで、「分からない（13.5%）」、「ある（9.0%）」となっている。

図表II-105 サイバー攻撃による被害の経験（SA）

十分な対策をとっている

ため, 25.6%

自社はﾀｰｹﾞｯﾄになると思

えないため, 61.0%

外とは全くﾈｯﾄﾜｰｸ接続さ

れていないため, 9.0%その他, 4.4%

(n=968)

ある, 9.0%

ない, 77.6%

分からない, 13.5%

(n=4340)

80

⑨ 現在取り組んでいるサイバーセキュリティ対策の内容

現在取り組んでいるサイバーセキュリティ対策の内容についてみると、「データ等のバックアッ

プ」の割合が最も高く63.9%となっている。次いで、「最新情報の収集､ソフトウェア･設備の常時

アップデート（52.0%）」、「ソフトウェアや設備の導入（50.9%）」となっている。

図表II-106 現在取り組んでいるサイバーセキュリティ対策の内容（MA）

⑩ 今後取り組んでいきたいサイバーセキュリティ対策の内容

今後取り組んでいきたいサイバーセキュリティ対策の内容についてみると、「ソフトウェアや設

備の導入」の割合が最も高く43.5%となっている。次いで、「社員の訓練･研修や人材確保（41.7%）」、

「データ等のバックアップ（41.1%）」となっている。

図表II-107 今後取り組んでいきたいサイバーセキュリティ対策の内容（MA）

15.3%

21.6%

14.8%

50.9%

52.0%

63.9%

10.5%

0.8%

13.5%

0.0% 10.0% 20.0% 30.0% 40.0% 50.0% 60.0% 70.0%

社員の訓練･研修や人材確保

適切な管理体制の構築

ｶﾞｲﾄﾞﾗｲﾝの整備

ｿﾌﾄｳｪｱや設備の導入

最新情報の収集､ｿﾌﾄｳｪｱ･設備の常時ｱｯﾌﾟﾃﾞｰﾄ

ﾃﾞｰﾀ等のﾊﾞｯｸｱｯﾌﾟ

別のｼｽﾃﾑへの代替･切替を行う体制構築

その他

特にない

(n=3658)

41.7%

39.5%

39.8%

43.5%

35.5%

41.1%

38.8%

2.5%

10.3%

0.0% 5.0% 10.0% 15.0% 20.0% 25.0% 30.0% 35.0% 40.0% 45.0% 50.0%

社員の訓練･研修や人材確保

適切な管理体制の構築

ｶﾞｲﾄﾞﾗｲﾝの整備

ｿﾌﾄｳｪｱや設備の導入

最新情報の収集､ｿﾌﾄｳｪｱ･設備の常時ｱｯﾌﾟﾃﾞｰﾄ

ﾃﾞｰﾀ等のﾊﾞｯｸｱｯﾌﾟ

別のｼｽﾃﾑへの代替･切替を行う体制構築

その他

特にない

(n=3875)

81

⑪ サイバーセキュリティ対策の最重視内容

サイバーセキュリティ対策の最重視内容について、「社員の訓練･研修や人材確保」の割合に着

目すると、「今後」における割合が10.6%、「現在」における割合が4.3%となっている。

図表II-108 サイバーセキュリティ対策の最重視内容（SA）

⑫ サイバーセキュリティ対策の実施状況

サイバーセキュリティ対策の実施状況についてみると、「専門的なノウハウがないが､自社内で

可能な対策を実施」の割合が最も高く 44.7%となっている。次いで、「専門事業者等と連携し､専

門事業者主導で対策（23.0%）」、「専門事業者等と連携し､自社主導で対策（18.4%）」となって

いる。

図表II-109 サイバーセキュリティ対策の実施状況（SA）

4.3%

10.6%

5.7%

11.4%

2.4%

7.6%

18.9%

17.2%

14.2%

8.6%

30.4%

16.2%

1.5%

10.1%

1.1%

1.1%

21.5%

17.0%

0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%

現在

今後

(n=2301)

(n=2349)

社員の訓練･研修や人材確保 適切な管理体制の構築

ｶﾞｲﾄﾞﾗｲﾝの整備 ｿﾌﾄｳｪｱや設備の導入

最新情報の収集､ｿﾌﾄｳｪｱ･設備の常時ｱｯﾌﾟﾃﾞｰﾄ ﾃﾞｰﾀ等のﾊﾞｯｸｱｯﾌﾟ

別のｼｽﾃﾑへの代替･切替を行う体制構築 その他

特にない

専門的なﾉｳﾊｳがないが､

自社内で可能な対策を実

施, 44.7%

専門ﾉｳﾊｳをもとに､必要

な対策を実施, 8.8%

専門事業者等と連携し､

自社主導で対策, 18.4%

専門事業者等と連携

し､専門事業者主導

で対策, 23.0%

その他, 5.1%

(n=4109)

82

⑬ サイバーセキュリティ対策を実施する際の障害

サイバーセキュリティ対策を実施する際の障害についてみると、「社内にサイバーセキュリティ

対策を行える人材がいない」の割合が最も高く42.1%となっている。次いで、「大きなコストがか

かり投資が困難（39.0%）」、「特に障害はない（23.2%）」となっている。

図表II-110 サイバーセキュリティ対策を実施する際の障害（MA）

⑭ 他企業側におけるサイバーセキュリティ上の不安

他企業側におけるサイバーセキュリティ上の不安についてみると、「不安を感じる」の割合が最

も高く 49.7%となっている。次いで、「あまり不安を感じない（41.8%）」、「非常に不安を感じ

る（4.4%）」となっている。

図表II-111 他企業側におけるサイバーセキュリティ上の不安（SA）

13.9%

42.1%

39.0%

4.0%

1.8%

23.2%

3.9%

0.0% 5.0% 10.0% 15.0% 20.0% 25.0% 30.0% 35.0% 40.0% 45.0%

何をしたらよいか分からない

社内にｻｲﾊﾞｰｾｷｭﾘﾃｨ対策を行える人材がいない

大きなｺｽﾄがかかり投資が困難

社外の誰に相談したらいいか分からない

その他

特に障害はない

必要性がない

(n=4216)

非常に不安を

感じる, 4.4%

不安を感じる, 49.7%あまり不安を感じない,

41.8%

まったく不安を

感じない, 4.1%

(n=4290)

83

⑮ 他企業側に求めるサイバーセキュリティ対策

他企業側に求めるサイバーセキュリティ対策についてみると、「ソフトウェアや設備を導入して

いる」の割合が最も高く 63.3%となっている。次いで、「データ等のバックアップを行っている

（45.4%）」、「サイバーセキュリティ対策の部署または担当者を配置している（34.2%）」とな

っている。

図表II-112 他企業側に求めるサイバーセキュリティ対策（SA）

34.2%

24.9%

63.3%

45.4%

5.0%

4.9%

0.0% 10.0% 20.0% 30.0% 40.0% 50.0% 60.0% 70.0%

ｻｲﾊﾞｰｾｷｭﾘﾃｨ対策の部署または担当者を配置している

ｻｲﾊﾞｰｾｷｭﾘﾃｨ対策のｶﾞｲﾄﾞﾗｲﾝを策定している

ｿﾌﾄｳｪｱや設備を導入している

ﾃﾞｰﾀ等のﾊﾞｯｸｱｯﾌﾟを行っている

国際標準に基づく認証等を取得している

その他

(n=3720)

84

9 人材の確保・育成、現場力等について

① 人材確保の状況

回答企業の人材確保の状況をみると、「課題ではあるが､ビジネスに影響が出ている程

ではない」の割合が最も高く 39.9%となっている。次いで、「大きな課題となっており､

ビジネスにも影響が出ている（32.1%）」、「課題が顕在化しつつある（22.2%）」とな

っている。

国内従業員数別にみると、「300 人超」における「大きな課題となっており､ビジネス

にも影響が出ている（34.0%）」、「50 人以下」における「特に課題はない（7.7%）」、

「51～100 人」における「大きな課題となっており､ビジネスにも影響が出ている（33.8%）」

等で、全体の傾向よりも割合が高くなっている。

図表II-113 人材確保の状況（SA）

図表II-114 国内従業員数別にみた人材確保の状況（SA）

大きな課題となってお

り､ﾋﾞｼﾞﾈｽにも影響が出

ている, 32.1%

課題ではあるが､ﾋﾞｼﾞﾈｽ

に影響が出ている程では

ない, 39.9%

課題が顕在化しつつあ

る, 22.2%

特に課題はない, 5.8%

(n=4316)

29.1%

33.8%

33.3%

34.0%

41.4%

37.5%

41.2%

38.9%

21.9%

23.1%

21.2%

23.4%

7.7%

5.6%

4.4%

3.7%

0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%

50人以下

51～100人

101～300人

300人超

(n=1477)

(n=1357)

(n=1125)

(n=350)

大きな課題となっており､ﾋﾞｼﾞﾈｽにも影響が出ている

課題ではあるが､ﾋﾞｼﾞﾈｽに影響が出ている程ではない

課題が顕在化しつつある

特に課題はない

85

主要業種別にみると、「化学工業」における「課題ではあるが､ビジネスに影響が出て

いる程ではない（49.7%）」、「輸送用機械」における「大きな課題となっており､ビジ

ネスにも影響が出ている（39.0%）」、「鉄鋼業」「非鉄金属」における「大きな課題と

なっており､ビジネスにも影響が出ている（35.7%）」等で、全体の傾向よりも割合が高

くなっている。

図表II-115 主要業種別にみた人材確保の状況（SA）

31.7%

31.5%

39.0%

35.7%

21.7%

35.7%

33.0%

30.5%

39.7%

40.3%

39.7%

35.7%

49.7%

40.6%

39.5%

39.3%

24.1%

22.8%

17.6%

22.1%

22.9%

18.9%

22.5%

22.8%

4.6%

5.4%

3.8%

6.5%

5.7%

4.9%

5.1%

7.4%

0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%

一般機械

電気機械

輸送用機械

鉄鋼業

化学工業

非鉄金属

金属製品

その他

(n=615)

(n=558)

(n=421)

(n=154)

(n=175)

(n=143)

(n=792)

(n=1401)

大きな課題となっており､ﾋﾞｼﾞﾈｽにも影響が出ている

課題ではあるが､ﾋﾞｼﾞﾈｽに影響が出ている程ではない

課題が顕在化しつつある

特に課題はない

86

② 確保に課題がある人材

回答企業の確保に課題がある人材をみると、「技能人材」の割合が最も高く 83.8%とな

っている。次いで、「営業･販売､顧客へのアフターサービス人材（32.0%）」となってい

る。

また、特に確保が課題となっている人材をみると、「技能人材」の割合が最も高く 59.1%

となっている。次いで、「設計･デザイン人材（8.5%）」、「経営人材（7.1%）」となっ

ている。

国内従業員数別にみると、全体的な傾向に変わりは無いが、「300 人超」では「期間工

（13.3%）」へのニーズも高いことがわかる。

図表II-116 確保に課題がある人材（MA）

図表II-117 国内従業員数別にみた特に確保が課題となっている人材（SA）

26.0%

26.0%

83.8%

10.9%

8.9%

25.1%

22.1%

32.0%

3.5%

7.1%

4.1%

59.1%

4.3%

1.0%

8.5%

5.7%

7.5%

2.7%

0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90%

経営人材

ﾃﾞｼﾞﾀﾙ人材

技能人材

期間工

企画･ﾏｰｹﾃｨﾝｸﾞ人材

設計･ﾃﾞｻﾞｲﾝ人材

研究開発人材

営業･販売､顧客へのｱﾌﾀｰｻｰﾋﾞｽ人材

上記以外

(n=4035) 複数回答 (n=3057) 第１位

6.6%

7.6%

6.8%

8.6%

2.4%

3.8%

5.6%

7.7%

68.4%

59.0%

50.8%

45.1%

1.2%

3.1%

7.2%

13.3%

1.2%

0.8%

0.8%

1.3%

7.2%

9.8%

8.7%

9.0%

3.8%

5.6%

7.7%

7.7%

7.5%

7.4%

8.9%

3.0%

1.7%

3.0%

3.5%

4.3%

0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%

50人以下

51～100人

101～300人

300人超

(n=1060)

(n=983)

(n=779)

(n=233)

経営人材 ﾃﾞｼﾞﾀﾙ人材

技能人材 期間工

企画･ﾏｰｹﾃｨﾝｸﾞ人材 設計･ﾃﾞｻﾞｲﾝ人材

研究開発人材 営業･販売､顧客へのｱﾌﾀｰｻｰﾋﾞｽ人材

上記以外

87

主要業種別にみると、確保が課題となっている人材は業種による違いが顕在化してい

る。「一般機械」における「設計･デザイン人材（25.4%）」、「非鉄金属」における「技

能人材（77.4%）」、「鉄鋼業」における「技能人材（72.2%）」等で、全体の傾向より

も割合が高くなっている。

図表II-118 主要業種別にみた特に確保が課題となっている人材（SA）

7.5%

10.9%

5.8%

6.5%

3.2%

3.8%

7.5%

6.8%

3.0%

4.7%

3.4%

1.9%

4.8%

3.8%

4.1%

4.7%

44.1%

44.4%

61.0%

72.2%

56.0%

77.4%

68.8%

62.2%

2.3%

4.7%

6.1%

4.6%

3.2%

1.9%

2.7%

5.7%

0.7%

1.0%

0.7%

0.9%

3.2%

0.0%

0.5%

1.3%

25.4%

14.8%

8.5%

1.9%

3.2%

1.9%

5.6%

2.4%

7.7%

8.3%

5.1%

1.9%

17.6%

1.9%

3.1%

4.9%

7.7%

8.1%

5.4%

9.3%

4.8%

4.7%

6.5%

8.7%

1.6%

3.1%

4.1%

0.9%

4.0%

4.7%

1.4%

3.3%

0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%

一般機械

電気機械

輸送用機械

鉄鋼業

化学工業

非鉄金属

金属製品

その他

(n=429)

(n=385)

(n=295)

(n=108)

(n=125)

(n=106)

(n=589)

(n=982)

経営人材 ﾃﾞｼﾞﾀﾙ人材

技能人材 期間工

企画･ﾏｰｹﾃｨﾝｸﾞ人材 設計･ﾃﾞｻﾞｲﾝ人材

研究開発人材 営業･販売､顧客へのｱﾌﾀｰｻｰﾋﾞｽ人材

上記以外

88

③ 人材確保対策に向け現在取り組んでいること

回答企業が人材確保対策に向け現在取り組んでいることをみると、「社内のシニア、

ベテラン人材の継続確保」の割合が最も高く 70.6%となっている。次いで、「新卒採用の

強化（57.4%）」、「人材育成方法の見直し･充実化の取組（46.4%）」となっている。

なお、人材確保対策に向け現在最も力を入れている取組をみると、「新卒採用の強化」

の割合が最も高く 28.8%となっている。次いで、「中途採用の強化（14.1%）」、「社内

のシニア、ベテラン人材の継続確保（13.9%）」となっている。

図表II-119 人材確保対策に向け現在取り組んでいること（MA）

37.9%

31.5%

45.8%

57.4%

21.6%

2.7%

70.6%

46.4%

43.8%

18.9%

30.2%

10.5%

5.8%

37.8%

25.3%

0.6%

7.3%

4.8%

14.1%

28.8%

3.7%

0.2%

13.9%

10.0%

2.2%

1.0%

6.2%

1.3%

0.1%

3.0%

3.2%

0.2%

0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80%

社外のｼﾆｱ､ﾍﾞﾃﾗﾝ人材の採用強化

主婦層などを含む､女性の採用強化

中途採用の強化

新卒採用の強化

国籍にこだわらない人材活用

ﾌﾘｰﾗﾝｽや兼業･副業を行う人材等の活用

社内のｼﾆｱ､ﾍﾞﾃﾗﾝ人材の継続確保

人材育成方法の見直し･充実化の取組

女性が長く働き続けることができる職場環境の整備

多様で柔軟な働き方の導入

自動機やﾛﾎﾞｯﾄの導入による自動化･省人化

IT･IoT･ﾋﾞｯｸﾞﾃﾞｰﾀ･AI等の活用などによる生産工程の合理

化

ﾃｸﾉﾛｼﾞｰを活用した人材ﾏﾈｼﾞﾒﾝの効率化

賃金引上げや福利厚生の充実化など待遇の強化

人事評価､昇進･異動等の人事制度の抜本的な見直し

その他

(n=4172) 人手不足対策に向け現在取り組んでいること

(n=1393) 人手不足対策に向け現在最も力を入れている取組

89

④ 人材確保対策に向け､今後取り組んでいきたいと考えること

回答企業が人材確保対策に向け､今後取り組んでいきたいと考えていることをみると、

「新卒採用の強化」の割合が最も高く 50.7%となっている。次いで、「自動機やロボット

の導入による自動化･省人化（50.2%）」、「人材育成方法の見直し･充実化の取組（47.6%）」

となっている。

人材確保対策に向け､特に力を入れたいと考える取組をみると、「新卒採用の強化」の

割合が最も高く 22.5%となっている。次いで、「自動機やロボットの導入による自動化･

省人化（15.6%）」となっている。

図表II-120 人材確保対策に向け､今後取り組んでいきたいと考えること

33.0%

31.4%

33.9%

50.7%

30.6%

13.0%

45.6%

47.6%

31.7%

31.8%

50.2%

41.9%

28.9%

46.8%

45.6%

1.3%

4.1%

3.0%

8.4%

22.5%

5.0%

0.3%

6.1%

9.3%

1.0%

2.1%

15.6%

8.2%

1.8%

4.8%

7.5%

0.4%

0% 10% 20% 30% 40% 50% 60%

社外のｼﾆｱ､ﾍﾞﾃﾗﾝ人材の採用強化

主婦層などを含む､女性の採用強化

中途採用の強化

新卒採用の強化

国籍にこだわらない人材活用

ﾌﾘｰﾗﾝｽや兼業･副業を行う人材等の活用

社内のｼﾆｱ､ﾍﾞﾃﾗﾝ人材の継続確保

人材育成方法の見直し･充実化の取組

女性が長く働き続けることができる職場環境の整備

多様で柔軟な働き方の導入

自動機やﾛﾎﾞｯﾄの導入による自動化･省人化

IT･IoT･ﾋﾞｯｸﾞﾃﾞｰﾀ･AI等の活用などによる生産工程の合理

化

ﾃｸﾉﾛｼﾞｰを活用した人材ﾏﾈｼﾞﾒﾝの効率化

賃金引上げや福利厚生の充実化など待遇の強化

人事評価､昇進･異動等の人事制度の抜本的な見直し

その他

(n=4140) 人手不足対策に向け､今後取り組んでいきたいと考えること

(n=1411) 人手不足対策に向け､特に力を入れたいと考える取組

90

⑤ 製造の現場力の維持･向上に関する課題

製造の現場力の維持･向上に関する課題をみると、第１位項目、累積処理結果（第１～

３位の回答を統合して集計）のいずれにおいても、「熟練技能者の技能」が抜き出てい

る。その他では、「ロボットや IT､IoT の導入･活用力」、「基盤技術の維持･向上力」、

「品質管理」、「コスト対応力」等が課題として挙げられている。

主要業種別にみると、輸送用機械では「ロボットや IT､IoT の導入･活用力」、化学工業

では「量産能力」、一般機械では「短納期生産」の割合が他の業種に比べて高くなって

いる。

従業員規模別にみると、規模が小さくなるほど「熟練技能者の技能」や「基盤技術の

維持･向上力」が課題とする声が多い。逆に、「ロボットや IT､IoT の導入･活用力」や「コ

スト対応力」等については、規模の拡大とともに割合が上昇する。前述の人材確保対策

に向けた取組と同様に、人手不足解消に向けて IoT 等を活用したいとする意向は規模の拡

大とともに強まる傾向がみとめられる。

図表II-121 製造の現場力の維持･向上に関する課題（SA）

9.1%

14.3%

2.9%

11.5%

28.3%

1.2%

7.1%

10.3%

10.2%

4.6%

0.4%

20.1%

34.6%

14.1%

37.0%

55.4%

7.1%

21.8%

39.9%

39.6%

22.7%

0.7%

0% 10% 20% 30% 40% 50% 60%

ﾆｰｽﾞ対応力

ﾛﾎﾞｯﾄやIT､IoTの導入･活用力

上記｢2｣以外の先端技術の導入･活用力

基盤技術の維持･向上力

熟練技能者の技能

試作･小ﾛｯﾄ生産

量産能力

品質管理

ｺｽﾄ対応力

短納期生産

その他

(n=4297) ★Q27-1 製造の現場力の維持･向上に関する課題【第1位】

(n=4297) 【累積】Q27-1 製造の現場力の維持･向上に関する課題

91

図表II-122 主要業種別にみた製造の現場力の維持･向上に関する課題1位（SA）

図表II-123 従業員規模別にみた製造の現場力の維持･向上に関する課題1位（SA）

9.2%

11.6%

5.7%

9.9%

8.0%

9.2%

8.8%

9.5%

12.9%

12.2%

16.3%

13.2%

14.9%

13.4%

15.0%

14.7%

2.6%

3.1%

2.4%

1.3%

4.0%

4.2%

2.9%

3.0%

12.6%

10.3%

14.4%

9.9%

8.6%

14.1%

12.1%

10.3%

31.9%

24.1%

27.0%

31.1%

25.1%

31.7%

30.7%

27.0%

0.3%

1.8%

0.5%

2.0%

2.3%

1.4%

1.5%

1.3%

5.4%

7.4%

6.6%

7.3%

14.3%

5.6%

5.6%

8.0%

7.0%

9.6%

11.6%

11.3%

7.4%

10.6%

9.3%

12.4%

8.0%

13.6%

13.0%

8.6%

12.6%

7.7%

8.0%

10.3%

9.7%

6.0%

2.1%

4.6%

2.9%

2.1%

5.2%

2.9%

0.3%

0.2%

0.5%

0.7%

0.0%

0.0%0.9%

0.4%

0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%

一般機械

電気機械

輸送用機械

鉄鋼業

化学工業

非鉄金属

金属製品

その他

(n=611)

(n=551)

(n=423)

(n=151)

(n=175)

(n=142)

(n=792)

(n=1392)

ﾆｰｽﾞ対応力 ﾛﾎﾞｯﾄやIT､IoTの導入･活用力

上記｢2｣以外の先端技術の導入･活用力 基盤技術の維持･向上力

熟練技能者の技能 試作･小ﾛｯﾄ生産

量産能力 品質管理

ｺｽﾄ対応力 短納期生産

その他

10.8%

8.3%

8.4%

7.5%

11.1%

13.4%

17.6%

20.5%

2.3%

3.5%

3.0%

2.6%

12.0%

12.0%

11.4%

7.8%

33.0%

28.9%

24.0%

20.2%

1.2%

1.6%

1.1%

0.6%

7.1%

7.0%

6.8%

9.2%

10.1%

10.6%

9.4%

12.7%

7.9%

10.2%

12.3%

13.0%

4.1%

4.3%

5.6%

5.5%

0.5%

0.3%0.4%

0.6%

0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%

50人以下

51～100人

101～300人

300人超

(n=1474)

(n=1352)

(n=1117)

(n=347)

ﾆｰｽﾞ対応力 ﾛﾎﾞｯﾄやIT､IoTの導入･活用力

上記｢2｣以外の先端技術の導入･活用力 基盤技術の維持･向上力

熟練技能者の技能 試作･小ﾛｯﾄ生産

量産能力 品質管理

ｺｽﾄ対応力 短納期生産

その他

92

一方、製造の現場力の強みをみると、第１位項目、累積処理結果のいずれにおいて

も、「ニーズ対応力」が突出して高く、その他では「試作･小ロット生産」、「品質管理」、

「短納期生産」などが上位に挙げられている。

主要業種別にみると、いずれの業種においても、全体の傾向と同様に「ニーズ対応

力」が最も高く、その傾向は一般機械や化学工業で顕著である。その他では、鉄鋼業で

「熟練技能者の技能」及び「短納期生産」、輸送用機械で「量産能力」の割合が高くな

っている。

従業員規模別にみると、規模に関係なく「ニーズ対応力」が最も多い。その他の特

徴としては、「試作･小ロット生産」や「短納期生産」については、規模が小さい企業ほ

ど割合が増加する一方で、「品質管理」、「量産能力」、「基盤技術の維持･向上力」は

逆に規模が大きい企業ほど強みとする傾向がみてとれる。

図表II-124 製造の現場力の強み

27.0%

1.5%

1.3%

9.1%

8.8%

13.0%

9.7%

12.8%

4.7%

11.8%

0.3%

49.5%

5.5%

5.1%

27.4%

21.1%

37.5%

26.4%

44.4%

25.6%

43.7%

0.7%

0% 10% 20% 30% 40% 50% 60%

ﾆｰｽﾞ対応力

ﾛﾎﾞｯﾄやIT､IoTの導入･活用力

上記｢2｣以外の先端技術の導入･活用力

基盤技術の維持･向上力

熟練技能者の技能

試作･小ﾛｯﾄ生産

量産能力

品質管理

ｺｽﾄ対応力

短納期生産

その他

(n=4225) ★Q27-2 製造の現場力の強み【第1位】 (n=4225) 【累積】Q27-2 製造の現場力の強み

93

図表II-125 主要業種別にみた製造の現場力の強み１位（SA）

図表II-126 従業員規模別にみた製造の現場力の強み１位（SA）

36.4%

25.4%

23.8%

19.9%

31.6%

21.7%

26.5%

25.2%

2.0%

0.9%

2.2%

1.4%

1.7%

2.2%

1.9%

1.0%

2.2%

1.3%

0.2%

0.7%

0.6%

1.4%

1.1%

1.6%

12.4%

9.0%

9.5%

11.6%

6.9%

8.7%

8.7%

8.0%

10.0%

5.9%

9.0%

18.5%

8.6%

8.0%

9.8%

7.8%

11.7%

19.0%

11.9%

5.5%

16.7%

13.0%

12.6%

12.4%

2.7%

6.8%

16.5%

8.2%

4.6%

13.0%

10.7%

11.9%

9.2%

13.9%

13.1%

13.7%

16.7%

13.8%

9.3%

15.2%

4.0%

6.4%

3.4%

2.7%

4.0%

5.8%

4.3%

5.1%

9.3%

11.3%

10.0%

17.1%

8.6%

12.3%

14.8%

11.4%

0.2%

0.2%

0.2%

0.7%

0.0%

0.0%

0.3%

0.4%

0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%

一般機械

電気機械

輸送用機械

鉄鋼業

化学工業

非鉄金属

金属製品

その他

(n=599)

(n=547)

(n=411)

(n=146)

(n=174)

(n=138)

(n=785)

(n=1367)

ﾆｰｽﾞ対応力 ﾛﾎﾞｯﾄやIT､IoTの導入･活用力

上記｢2｣以外の先端技術の導入･活用力 基盤技術の維持･向上力

熟練技能者の技能 試作･小ﾛｯﾄ生産

量産能力 品質管理

ｺｽﾄ対応力 短納期生産

その他

25.1%

29.3%

27.0%

25.3%

1.5%

1.6%

1.5%

1.5%

1.1%

1.6%

1.4%

1.2%

8.1%

8.9%

9.6%

11.9%

10.6%

7.8%

8.0%

7.8%

14.9%

13.5%

11.9%

6.4%

7.3%

9.7%

10.6%

16.9%

12.6%

11.2%

12.9%

19.5%

4.3%

4.1%

6.3%

3.8%

14.2%

11.8%

10.6%

5.8%

0.3%

0.4%

0.1%

0.0%

0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%

50人以下

51～100人

101～300人

300人超

(n=1440)

(n=1335)

(n=1099)

(n=344)

ﾆｰｽﾞ対応力 ﾛﾎﾞｯﾄやIT､IoTの導入･活用力

上記｢2｣以外の先端技術の導入･活用力 基盤技術の維持･向上力

熟練技能者の技能 試作･小ﾛｯﾄ生産

量産能力 品質管理

ｺｽﾄ対応力 短納期生産

その他

94

さらに、課題と強みの差分に着目したところ、「熟練技能者の技能」や「ロボットや

IT､IoT の導入･活用力」等では、「製造の現場力の強み」の回答割合に対し「製造の現場

力の維持･向上に関する課題」の回答割合が大きく上回っていることから、これらについ

ては、弱みから強みに変えるなど、より重点的に取り組んでいくべき課題と考えられる。

なお、「品質管理」は課題と強みが拮抗しており、品質管理が日本の強みであると同

時に課題を抱えている企業も少なくないことがうかがえる。

図表II-127 製造の現場力の維持･向上に関する課題と製造の現場力の強みの比較

－累積ベース－

20.1%

34.6%

14.1%

37.0%

55.4%

7.1%

21.8%

39.9%

39.6%

22.7%

0.7%

49.5%

5.5%

5.1%

27.4%

21.1%

37.5%

26.4%

44.4%

25.6%

43.7%

0.7%

0% 10% 20% 30% 40% 50% 60%

ﾆｰｽﾞ対応力

ﾛﾎﾞｯﾄやIT､IoTの導入･活用力

上記｢2｣以外の先端技術の導入･活用力

基盤技術の維持･向上力

熟練技能者の技能

試作･小ﾛｯﾄ生産

量産能力

品質管理

ｺｽﾄ対応力

短納期生産

その他

(n=4297) 【累積】Q27-1 製造の現場力の維持･向上に関する課題 (n=4225) 【累積】Q27-2 製造の現場力の強み

95

図表II-128 製造の現場力の維持･向上に関する課題と製造の現場力の強みの比較

－第１位ベース－

9.1%

14.3%

2.9%

11.5%

28.3%

1.2%

7.1%

10.3%

10.2%

4.6%

0.4%

27.0%

1.5%

1.3%

9.1%

8.8%

13.0%

9.7%

12.8%

4.7%

11.8%

0.3%

0% 5% 10% 15% 20% 25% 30%

ﾆｰｽﾞ対応力

ﾛﾎﾞｯﾄやIT､IoTの導入･活用力

上記｢2｣以外の先端技術の導入･活用力

基盤技術の維持･向上力

熟練技能者の技能

試作･小ﾛｯﾄ生産

量産能力

品質管理

ｺｽﾄ対応力

短納期生産

その他

(n=4297) ★Q27-1 製造の現場力の維持･向上に関する課題【第1位】

(n=4225) ★Q27-2 製造の現場力の強み【第1位】

96

⑥ 経営層と現場との関係

経営層と現場との関係についてみると、「経営層が常に現場の状況を把握している」

の割合が最も高く 48.1%となっている。次いで、「経営層が定期的に現場の状況を把握し

ている（45.3%）」、「経営層はあまり現場の状況を把握していない（5.8%）」となって

いる。

従業員規模別にみると、「経営層が常に現場の状況を把握している」の割合は規模が

小さい企業ほど高く、経営層と現場との距離が近くなっている。

図表II-129 経営層と現場との関係（SA）

図表II-130 従業員規模別にみた経営層と現場との関係（SA）

経営層が常に現場の状況

を把握している, 48.1%経営層が定期的に現場の

状況を把握している,

45.3%

経営層はあまり現場

の状況を把握してい

ない, 5.8%

経営層は

現場の状

況を把握

していな

い, 0.8%

(n=4257)

51.4%

47.1%

47.3%

40.2%

41.8%

46.0%

46.5%

53.7%

6.1%

6.0%

5.6%

4.6%

0.7%

0.9%

0.6%

1.4%

0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%

50人以下

51～100人

101～300人

300人超

(n=1451)

(n=1341)

(n=1110)

(n=348)

経営層が常に現場の状況を把握している 経営層が定期的に現場の状況を把握している

経営層はあまり現場の状況を把握していない 経営層は現場の状況を把握していない

97

業種別にみると、化学工業では「経営層が常に現場の状況を把握している」割合が低

い。

図表II-131 主要業種別にみた経営層と現場との関係（SA）

48.0%

48.0%

52.0%

56.6%

39.8%

52.1%

49.7%

45.5%

45.1%

47.1%

41.6%

36.2%

55.1%

36.4%

43.6%

47.9%

6.1%

4.6%

5.7%

6.6%

4.5%

8.6%

5.5%

6.0%

0.8%

0.4%0.7%

0.7%

0.6%2.9%

1.2%

0.7%

0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%

一般機械

電気機械

輸送用機械

鉄鋼業

化学工業

非鉄金属

金属製品

その他

(n=610)

(n=546)

(n=421)

(n=152)

(n=176)

(n=140)

(n=780)

(n=1375)

経営層が常に現場の状況を把握している 経営層が定期的に現場の状況を把握している

経営層はあまり現場の状況を把握していない 経営層は現場の状況を把握していない

98

⑦ 経営層の関与による現場力の維持･強化に向けた対応策

経営層が常にまたは定期的に現場の状況を把握していると回答した企業に対して、経

営層が関与する形で現場力の維持･強化に向けた対応策を打てているか尋ねたところ、

82.5%が「必要に応じた対応策を打てている」と回答している。

従業員規模別にみると、規模が大きい企業ほど「必要に応じた対応策を打てている」

と考えている。

図表II-132 現場力の維持･強化に向けた経営層の関与による対策（SA）

図表II-133 従業員規模別にみた現場力の維持･強化に向けた経営層の関与による対策（SA）

必要に応じた対応策を打

てている, 82.5%

必要な対応策が打て

ていない, 17.5%

(n=3947)

79.6%

81.7%

85.1%

89.6%

20.4%

18.3%

14.9%

10.4%

0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%

50人以下

51～100人

101～300人

300人超

(n=1340)

(n=1239)

(n=1035)

(n=326)

必要に応じた対応策を打てている 必要な対応策が打てていない

99

⑧ 経営層と現場との関係の見直し

経営層は（あまり）現場の状況を把握していない、と回答した企業に対して、今後､経

営層と現場との関係の見直しを予定しているか尋ねたところ、「経営層がより現場の状

況を把握する体制を検討中」の割合が最も高く 42.8%となっている。次いで、「必要性を

感じているが､今のところ見直しの予定はない（39.1%）」、「見直しは予定していない

（18.1%）」となっている。

主要業種別にみた違いは大きく、（サンプル数が少ないものの）鉄鋼業では見直しを

行う姿勢が強いのに対して、非鉄金属では見直し気運は低い。

図表II-134 今後､経営層と現場との関係の見直しを予定しているか（SA）

図表II-135 従業員規模別にみた、今後､経営層と現場との関係の見直し（SA）

経営層がより現場の状況

を把握する体制を検討

中, 42.8%必要性を感じているが､

今のところ見直しの予定

はない, 39.1%

見直しは予定していな

い, 18.1%

(n=276)

44.2%

45.7%

36.8%

42.9%

35.8%

38.0%

42.6%

47.6%

20.0%

16.3%

20.6%

9.5%

0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%

50人以下

51～100人

101～300人

300人超

(n=95)

(n=92)

(n=68)

(n=21)

経営層がより現場の状況を把握する体制を検討中

必要性を感じているが､今のところ見直しの予定はない

見直しは予定していない

100

図表II-136 主要業種別にみた、今後､経営層と現場との関係の見直し（SA）

⑨ デジタル人材の業務上の必要性

デジタル人材の業務上の必要性についてみると、「業務上必要である」が 61.1%、「業

務上不要である」が 38.9%となっている。

図表II-137 デジタル人材の業務上の必要性（SA）

28.6%

40.7%

44.4%

72.7%

55.6%

25.0%

39.2%

50.6%

50.0%

37.0%

44.4%

18.2%

33.3%

50.0%

41.2%

32.6%

21.4%

22.2%

11.1%

9.1%

11.1%

25.0%

19.6%

16.9%

0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%

一般機械

電気機械

輸送用機械

鉄鋼業

化学工業

非鉄金属

金属製品

その他

(n=42)

(n=27)

(n=27)

(n=11)

(n=9)

(n=16)

(n=51)

(n=89)

経営層がより現場の状況を把握する体制を検討中

必要性を感じているが､今のところ見直しの予定はない

見直しは予定していない

業務上必要である,

61.1%

業務上不要である,

38.9%

(n=4334)

101

業種別にみると、非鉄金属ではデジタル人材に対するニーズが低い傾向にある。従業

員規模別では、規模が大きくなるにつれてデジタル人材へのニーズが高まっている。

図表II-138 主要業種別にみたデジタル人材の業務上の必要性（SA）

図表 II-139 従業員規模別にみたデジタル人材の業務上の必要性（SA）

64.6%

64.6%

62.0%

57.1%

54.8%

51.0%

66.0%

57.5%

35.4%

35.4%

38.0%

42.9%

45.2%

49.0%

34.0%

42.5%

0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%

一般機械

電気機械

輸送用機械

鉄鋼業

化学工業

非鉄金属

金属製品

その他

(n=618)

(n=553)

(n=424)

(n=154)

(n=177)

(n=143)

(n=798)

(n=1408)

業務上必要である 業務上不要である

52.2%

59.3%

68.0%

82.3%

47.8%

40.7%

32.0%

17.7%

0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%

50人以下

51～100人

101～300人

300人超

(n=1484)

(n=1360)

(n=1133)

(n=351)

業務上必要である 業務上不要である

102

⑩ デジタル人材の充足状況

業務上必要であると回答した企業に対してデジタル人材の充足状況についてみると、

「質･量とも充足できていない」の割合が最も高く 77.4%となっている。次いで、「質の

面では充足できているが､量の面で充足できていない（11.0%）」、「量の面では充足で

きているが､質の面で充足できていない（6.8%）」となっている。「質・量とも充足でき

ている」企業はわずか５%程度にとどまっており、デジタル人材を求めている企業におい

て、その不足感が強いことがうかがえる。

主要業種別にみると、鉄鋼業では「質･量とも充足できていない」割合がやや低い。つ

まり、質と量の両方、もしくは、どちらかが充足している割合が他の業種に比べて高い。

図表II-140 デジタル人材の充足状況（SA）

図表II-141 主要業種別にみたデジタル人材の充足状況（SA）

質･量とも充足できてい

ない, 77.4%

質の面では充足できてい

るが､量の面で充足でき

ていない, 11.0%

量の面では充足できてい

るが､質の面で充足でき

ていない, 6.8%

質･量とも充足できてい

る, 4.9%

(n=2638)

75.9%

76.5%

81.6%

69.3%

78.4%

75.3%

79.7%

76.5%

11.4%

10.6%

9.2%

13.6%

11.3%

9.6%

9.5%

12.0%

7.3%

7.3%

6.1%

11.4%

5.2%

6.8%

6.1%

6.8%

5.3%

5.6%

3.1%

5.7%

5.2%

8.2%

4.8%

4.7%

0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%

一般機械

電気機械

輸送用機械

鉄鋼業

化学工業

非鉄金属

金属製品

その他

(n=395)

(n=357)

(n=261)

(n=88)

(n=97)

(n=73)

(n=526)

(n=808)

質･量とも充足できていない

質の面では充足できているが､量の面で充足できていない

量の面では充足できているが､質の面で充足できていない

質･量とも充足できている

103

⑪ デジタル人材が業務上不要である理由

業務上不要であると回答した企業に対して、デジタル人材が業務上不要である理由を

みると、「費用対効果が見込めない」の割合が最も高く 53.9%となっている。次いで、「自

社の業務に付加価値をもたらすとは思えない（22.5%）」、「自社の企業風土や社風にな

じまない（14.1%）」となっている。

従業員規模別にみると、「300 人超」では「すべて外注先に委託している」も 15.5％存

在する。

図表II-142 デジタル人材が業務上不要である理由（SA）

図表II-143 従業員規模別にみたデジタル人材が業務上不要である理由（SA）

自社の業務に付加価

値をもたらすとは思

えない, 22.5%

費用対効果が見込めな

い, 53.9%

自社の企業風土や社風に

なじまない, 14.1%

すべて外注先に委託

している, 6.6% その他, 2.9%

(n=1629)

23.4%

23.9%

19.1%

20.7%

53.4%

52.2%

57.3%

55.2%

14.9%

14.3%

12.9%

8.6%

4.5%

7.7%

7.3%

15.5%

3.8%1.9%

3.4%

0.0%

0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%

50人以下

51～100人

101～300人

300人超

(n=684)

(n=531)

(n=356)

(n=58)

自社の業務に付加価値をもたらすとは思えない 費用対効果が見込めない

自社の企業風土や社風になじまない すべて外注先に委託している

その他

104

主要業種別にみると、いずれの業種でも「費用対効果が見込めない」、「自社の業務

に付加価値をもたらすとは思えない」の順となっているが、第１位の「費用対効果が見

込めない」と考える割合は化学工業で特に高くなっている。

一方で、第２位の「自社の業務に付加価値をもたらすとは思えない」と考える割合が

最も高いのは非鉄金属である。これは、デジタル人材の必要性を尋ねた結果と共通して

おり、非鉄金属業界はでデジタル化を自分事とは捉えていない企業が少なくないといえ

る。

図表II-144 主要業種別にみたデジタル人材が業務上不要である理由（SA）

20.0%

27.3%

22.4%

21.0%

14.5%

31.3%

22.5%

22.2%

52.9%

56.7%

50.6%

50.0%

65.8%

50.7%

54.2%

53.2%

18.1%

9.3%

14.7%

21.0%

9.2%

6.0%

13.4%

15.1%

6.7%

5.7%

7.7%

6.5%

7.9%

9.0%

6.5%

6.1%

2.4%

1.0%

4.5%

1.6%

2.6%

3.0%

3.4%

3.5%

0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%

一般機械

電気機械

輸送用機械

鉄鋼業

化学工業

非鉄金属

金属製品

その他

(n=210)

(n=194)

(n=156)

(n=62)

(n=76)

(n=67)

(n=262)

(n=577)

自社の業務に付加価値をもたらすとは思えない 費用対効果が見込めない

自社の企業風土や社風になじまない すべて外注先に委託している

その他

105

⑫ デジタル人材の確保･育成に向けた取組

デジタル人材の確保･育成に向けた取組についてみると、「中途採用による確保」の割

合が最も高く 43.9%となっている。次いで、「外部のセミナーや教育機関への社員派遣･

自主的な研鑽への補助（43.3%）」、「社内人材の再教育等による確保（27.1%）」とな

っている。

デジタル人材の確保･育成に向けた最も力を入れている取組についてみると、「特に対

策は行っていない」の割合が最も高く 24.0%となっている。次いで、「中途採用による確

保（23.4%）」、「外部の専門家派遣サービスの活用（14.3%）」となっている。

デジタル人材の確保・育成に向けては、当面は中途採用で対応しながら、中長期的に

は、自社人材の専門性を強化（新規採用の強化や既存社員の教育強化）していきたいと

いう意向がうかがえる。

図表II-145 デジタル人材の確保･育成に向けた取組

25.8%

43.9%

24.2%

27.1%

18.2%

21.3%

43.3%

2.6%

1.2%

13.9%

9.8%

23.4%

14.3%

12.5%

3.0%

2.7%

9.4%

0.1%

0.7%

24.0%

0% 5% 10% 15% 20% 25% 30% 35% 40% 45% 50%

新卒採用による確保

中途採用による確保

外部の専門家派遣ｻｰﾋﾞｽの活用

社内人材の再教育等による確保

外部の専門家を招聘しての社内研修の実施

知見のある内部人材による社内研修の実施

外部のｾﾐﾅｰや教育機関への社員派遣･自主的な研鑽への補助

他企業への出向や兼業･副業等によるｽｷﾙｱｯﾌﾟを推奨

その他

特に対策は行っていない

(n=2584) Q30 ﾃﾞｼﾞﾀﾙ人材の確保･育成に向けた取組

(n=1493) Q30 ﾃﾞｼﾞﾀﾙ人材の確保･育成に向けた最も力を入れている取組

106

最も力を入れている取組を従業員規模別にみると、「中途採用による確保」が各階層で

トップであり、中途人材頼みという傾向は規模に関係なく共通しているが、従業員規模の

拡大とともに強まる傾向がみとめられる。

その他の項目については、「新卒採用による確保」や「外部のセミナーや教育機関への

社員派遣･自主的な研鑽への補助」は規模の拡大とともに割合が高くなるのに対し、「外部

の専門家を招聘しての社内研修の実施」に関してはその逆の傾向がみられ、規模が小さい

企業ほど重視している。

図表II-146 従業員規模別にみたデジタル人材の確保･育成に向けた

最も力を入れている取組

8.8%

7.1%

12.0%

14.2%

21.1%

23.4%

23.9%

29.0%

17.1%

15.0%

12.9%

8.4%

12.3%

11.3%

14.1%

12.9%

3.7%

2.4%

3.1%

2.6%

2.6%

3.1%

2.8%

1.3%

6.8%

9.5%

10.3%

14.2%

0.2%

0.2%

0.0%

0.0%

0.2%

1.1%

0.5%

1.3%

27.2%

26.9%

20.4%

16.1%

0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%

50人以下

51～100人

101～300人

300人超

(n=456)

(n=453)

(n=426)

(n=155)

新卒採用による確保

中途採用による確保

外部の専門家派遣ｻｰﾋﾞｽの活用

社内人材の再教育等による確保

外部の専門家を招聘しての社内研修の実施

知見のある内部人材による社内研修の実施

外部のｾﾐﾅｰや教育機関への社員派遣･自主的な研鑽への補助

他企業への出向や兼業･副業等によるｽｷﾙｱｯﾌﾟを推奨

その他

特に対策は行っていない

107

⑬ デジタル人材の確保･育成における課題や障害

デジタル人材の確保･育成における課題や障害についてみると、「社員が社内外の研修

を受講する時間的余裕がない」の割合が最も高く 43.5%となっている。次いで、「採用や

長期雇用に繋がりにくい（40.8%）」、「社内に､指導できる知見を持った人材がいない

（34.9%）」となっている。

デジタル人材の確保･育成における最重要課題や障害についてみると、「採用や長期雇

用に繋がりにくい」の割合が最も高く 24.8%となっている。次いで、「社員が社内外の研

修を受講する時間的余裕がない（20.6%）」、「社内に､指導できる知見を持った人材が

いない（12.1%）」となっている。

デジタル人材の育成・確保については、外部からデジタル人材をいかに確保できるか、

という問題と、既存社員にデジタル分野に関するノウハウをいかに教育するかという２

つの問題があり、後者については教える側の問題（人材確保）と、教えられる側の問題

（日常業務の中で教育のための時間をいかに確保するか）が共存している。

図表II-147 デジタル人材の確保･育成における課題や障害

40.8%

25.5%

28.2%

34.9%

4.8%

9.7%

43.5%

14.3%

1.4%

6.2%

24.8%

10.9%

9.7%

12.1%

1.0%

2.7%

20.6%

9.6%

1.2%

7.4%

0% 5% 10% 15% 20% 25% 30% 35% 40% 45% 50%

採用や長期雇用に繋がりにくい

自社は､ﾃﾞｼﾞﾀﾙ人材から求められるﾆｰｽﾞにそぐわない

社内に､適切な人材が見当たらない

社内に､指導できる知見を持った人材がいない

社内研修の講師を依頼できる外部専門家が見つからない

研修の費用等が高く､資金的余裕がない

社員が社内外の研修を受講する時間的余裕がない

どこから着手すればよいか分からない

その他

課題や障害は特にない

(n=2573) Q31 ﾃﾞｼﾞﾀﾙ人材の確保･育成における課題や障害

(n=2146) Q31 ﾃﾞｼﾞﾀﾙ人材の確保･育成における最重要課題や障害

108

従業員規模別にみると、規模が小さい企業では「社員が社内外の研修を受講する時間的

余裕がない」の割合が高く、人材教育に取り組む余力がないことがネックになっているの

に対して、規模が大きい企業では「採用や長期雇用に繋がりにくい」と採用面がネックに

なっている。

主要業種別に最重要課題をみると、全業種において「採用や長期雇用に繋がりにくい」

と「社員が社内外の研修を受講する時間的余裕がない」が上位２位を占める。「採用や長

期雇用に繋がりにくい」の割合が高いのは、電気機械、輸送用機械、鉄鋼業で、これら業

種では他の業種に比べてデジタル人材の採用面がネックとなっている。

図表II-148 従業員規模別にみたデジタル人材の確保･育成における最重要課題や障害

図表II-149 主要業種別にみたデジタル人材の確保･育成における最重要課題や障害

18.2%

24.0%

28.4%

34.9%

8.8%

11.0%

13.5%

8.7%

10.8%

9.6%

9.1%

8.7%

13.4%

10.9%

11.9%

12.9%

1.0%

1.5%

0.8%

0.0%

3.6%

2.9%

1.9%

2.5%

25.2%

19.0%

19.6%

16.2%

10.1%

11.9%

8.0%

5.4%

1.0%

1.7%

0.6%

1.7%

7.9%

7.4%

6.3%

9.1%

0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%

50人以下

51～100人

101～300人

300人超

(n=611)

(n=653)

(n=638)

(n=241)

採用や長期雇用に繋がりにくい

自社は､ﾃﾞｼﾞﾀﾙ人材から求められるﾆｰｽﾞにそぐわない

社内に､適切な人材が見当たらない

社内に､指導できる知見を持った人材がいない

社内研修の講師を依頼できる外部専門家が見つからない

研修の費用等が高く､資金的余裕がない

社員が社内外の研修を受講する時間的余裕がない

どこから着手すればよいか分からない

その他

課題や障害は特にない

25.7%

32.0%

30.9%

31.9%

20.0%

21.4%

21.4%

21.7%

7.6%

10.7%

9.3%

11.1%

10.0%

10.7%

9.9%

13.6%

8.9%

7.7%

11.3%

9.7%

12.5%

10.7%

12.4%

8.0%

15.6%

10.0%

10.8%

13.9%

15.0%

12.5%

9.3%

13.0%

1.3%

1.3%

1.0%

0.0%

0.0%

1.8%

1.4%

0.6%

2.5%

2.3%

3.4%

2.8%

2.5%

1.8%

2.7%

3.1%

21.3%

20.0%

17.2%

18.1%

21.3%

25.0%

22.1%

20.9%

10.8%

7.3%

7.4%

5.6%

11.2%

3.6%

13.1%

9.0%

0.6%

1.0%

0.5%

1.4%

2.5%

0.0%

1.4%

1.5%

5.7%

7.7%

8.3%

5.6%

5.0%

12.5%

6.3%

8.6%

0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%

一般機械

電気機械

輸送用機械

鉄鋼業

化学工業

非鉄金属

金属製品

その他

(n=315)

(n=300)

(n=204)

(n=72)

(n=80)

(n=56)

(n=443)

(n=654)

採用や長期雇用に繋がりにくい

自社は､ﾃﾞｼﾞﾀﾙ人材から求められるﾆｰｽﾞにそぐわない

社内に､適切な人材が見当たらない

社内に､指導できる知見を持った人材がいない

社内研修の講師を依頼できる外部専門家が見つからない

研修の費用等が高く､資金的余裕がない

社員が社内外の研修を受講する時間的余裕がない

どこから着手すればよいか分からない

その他

課題や障害は特にない

109

⑭ 各部門で必要とするデジタル人材

必要とするデジタル人材は、全ての部門で「データの分析」、「デジタルツールの利

活用」、「データの利活用を設計」の順となっている（「本部門は不要」を除く）。ま

た、経営戦略部門はとりわけ「データの分析」へのニーズが高く、製造技術・生産管理

部門は「データの分析」「デジタルツールの利活用」共にニーズが高くなっている。

図表II-150 必要とするデジタル人材（MA）

38.6%

42.1%

48.6%

17.9%

13.5%

11.9%

2.1%

19.9%

38.8%

57.5%

67.5%

13.6%

12.9%

9.6%

1.8%

3.8%

23.5%

50.8%

60.3%

6.5%

5.1%

3.0%

2.3%

16.8%

28.1%

45.5%

68.1%

5.5%

5.5%

4.0%

2.8%

12.9%

0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80%

ﾃﾞｰﾀの利活用を設計

ﾃﾞｼﾞﾀﾙﾂｰﾙの利活用

ﾃﾞｰﾀの分析

ｱﾌﾟﾘ･ｿﾌﾄの開発

複数のｱﾌﾟﾘ･ｿﾌﾄを組み合わせたｼｽﾃﾑ開発

AI技術の開発

その他

本部門においては不要

(n=2330) Q32① 必要とするﾃﾞｼﾞﾀﾙ人材_商品企画･研究開発･設計

(n=2501) Q32② 必要とするﾃﾞｼﾞﾀﾙ人材_製造技術･生産管理

(n=2397) Q32③ 必要とするﾃﾞｼﾞﾀﾙ人材_販売･保守･営業

(n=2427) Q32④ 必要とするﾃﾞｼﾞﾀﾙ人材_経営戦略

110

図表II-151 最も必要とするデジタル人材（MA）

⑮ 特にデジタル人材を必要としている部門

特にデジタル人材を必要としている部門についてみると、「製造技術･生産管理」の割

合が最も高く 61.3%となっている。次いで、「商品企画･研究開発･設計（25.4%）」、「経

営戦略（8.5%）」となっている。

図表II-152 特にデジタル人材を必要としている部門（SA）

13.4%

17.8%

29.1%

6.0%

4.7%

4.9%

2.0%

22.0%

12.6%

26.3%

41.8%

5.0%

5.2%

3.4%

1.3%

4.4%

6.5%

23.9%

43.8%

2.0%

2.3%

0.8%

2.0%

18.7%

9.7%

16.0%

53.0%

1.0%

1.9%

1.6%

2.5%

14.3%

0% 10% 20% 30% 40% 50% 60%

ﾃﾞｰﾀの利活用を設計

ﾃﾞｼﾞﾀﾙﾂｰﾙの利活用

ﾃﾞｰﾀの分析

ｱﾌﾟﾘ･ｿﾌﾄの開発

複数のｱﾌﾟﾘ･ｿﾌﾄを組み合わせたｼｽﾃﾑ開発

AI技術の開発

その他

本部門においては不要

(n=2105) ①商品企画･研究開発･設計 (n=2190) ②製造技術･生産管理

(n=2153) ③販売･保守･営業 (n=2178) ④経営戦略

商品企画･研究開発･設

計, 25.4%

製造技術･生産管理,

61.3%

販売･保守･営業, 4.8%経営戦略,

8.5%

(n=2390)

111

主要業種別にみると、電気機械や一般機械では「商品企画･研究開発･設計」部門におい

てデジタル人材のニーズが高いのに対し、非鉄金属・輸送用機械・金属製品では「製造技

術･生産管理」部門でニーズが高くなっている。

図表II-153 主要業種別にみた特にデジタル人材を必要としている部門（SA）

図表II-154 従業員規模別にみた特にデジタル人材を必要としている部門（SA）

42.1%

45.1%

16.5%

14.5%

21.8%

10.8%

14.4%

21.1%

46.0%

46.9%

78.4%

67.5%

55.2%

80.0%

76.4%

58.4%

4.7%

3.4%

1.3%

8.4%

9.2%

1.5%

2.8%

7.4%

7.2%

4.6%

3.8%

9.6%

13.8%

7.7%

6.4%

13.1%

0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%

一般機械

電気機械

輸送用機械

鉄鋼業

化学工業

非鉄金属

金属製品

その他

(n=361)

(n=326)

(n=236)

(n=83)

(n=87)

(n=65)

(n=471)

(n=731)

商品企画･研究開発･設計 製造技術･生産管理 販売･保守･営業 経営戦略

26.7%

21.3%

25.8%

32.3%

61.1%

67.1%

59.0%

51.4%

5.0%

5.0%

4.2%

5.1%

7.2%

6.6%

10.9%

11.3%

0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%

50人以下

51～100人

101～300人

300人超

(n=696)

(n=723)

(n=708)

(n=257)

商品企画･研究開発･設計 製造技術･生産管理 販売･保守･営業 経営戦略

112

⑯ デジタル･IT関連部門の責任者が経営に参画する頻度

デジタル･IT 関連部門の責任者が経営に参画する頻度についてみると、「該当部門･責

任者なし」の割合が最も高く 23.9%となっている。次いで、「しばしば参画している

（22.3%）」、「あまり参画していない（21.5%）」となっている。「常に参画している

（13.9％）」「頻繁に参画している（10.8％）」は少ないものの、半数弱の企業では、頻

度を問わずデジタル･IT 関連部門の責任者が経営に参画している。

従業員規模別にみると、デジタル・IT 関連部門の責任者の経営に対する参画度合いは

規模の拡大とともに高まる傾向がみられる。

図表II-155 デジタル･IT関連部門の責任者が経営に参画する頻度（SA）

図表II-156 従業員規模別にみたデジタル･IT関連部門の責任者が経営に参画する頻度（SA）

常に参画している,

13.9% 頻繁に参画している,

10.8%

しばしば参画している,

22.3%あまり参画していない,

21.5%まったく参画してい

ない, 7.5%

該当部門･責任者なし,

23.9%

(n=2564)

14.0%

11.8%

12.8%

22.6%

8.7%

11.2%

12.0%

12.5%

19.0%

20.5%

25.1%

28.7%

17.4%

21.3%

24.8%

24.0%

6.6%

9.0%

7.5%

5.4%

34.3%

26.2%

17.8%

6.8%

0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%

50人以下

51～100人

101～300人

300人超

(n=743)

(n=779)

(n=758)

(n=279)

常に参画している 頻繁に参画している しばしば参画している

あまり参画していない まったく参画していない 該当部門･責任者なし

113

主要業種別にみると、金属製品では参画している割合（常に＋しばしば）が低く、化学

工業では参画していない割合（あまり＋全く）が高い。また、非鉄金属では該当部門･責任

者なしの割合が高い。こうしたことから、素材系の業種では全般的にデジタル・IT 関連部

門の責任者が経営に参画していない傾向にあるといえる。

図表II-157 主要業種別にみたデジタル･IT関連部門の責任者が経営に参画する頻度（SA）

13.0%

16.6%

14.3%

16.1%

15.6%

19.7%

11.7%

13.3%

12.5%

10.2%

12.7%

12.6%

8.3%

11.3%

10.6%

9.9%

22.9%

25.9%

20.6%

20.7%

21.9%

22.5%

19.4%

23.7%

21.3%

22.7%

20.2%

21.8%

24.0%

12.7%

23.3%

20.7%

7.0%

5.5%

9.1%

4.6%

12.5%

1.4%

7.2%

8.5%

23.4%

19.2%

23.0%

24.1%

17.7%

32.4%

27.8%

23.9%

0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%

一般機械

電気機械

輸送用機械

鉄鋼業

化学工業

非鉄金属

金属製品

その他

(n=385)

(n=344)

(n=252)

(n=87)

(n=96)

(n=71)

(n=511)

(n=788)

常に参画している 頻繁に参画している しばしば参画している

あまり参画していない まったく参画していない 該当部門･責任者なし

114

III． IoT導入・活用状況に関する類型化分析

ここでは、アンケートデータを用いて、主成分分析やクラスター分析を行い、回答企業

の属性などに着目した特別集計を実施した。

1 類型化分析の概要

本分析では、アンケートの個別回答結果（ローデータ）をもとに「主成分分析」

および「クラスター分析」という統計解析を行い、アンケート回答企業の類型化

（クラスター分け）を行った。

※ 主成分分析では「データを類型化するための視点」となる主成分を導出。

※ 同分析で出力された主成分スコアを用いてクラスター分析を実施し、性質の

似通った企業をグルーピング。

次に、クラスター分類を分析軸としてアンケートのクロス集計を行い、各クラス

ターの特徴を把握した。

分析フローは以下のとおり。

図表 III-1 分析フロー

【参考】主成分分析について7

本分析で用いた主成分分析の概要については、以下のとおりである。

7 内田 治「すぐわかる EXCEL による多変量解析 第２版」（東京図書）等を参考に作成

アンケートの個別回答結果（ローデータ）の加工

主成分分析

多次元のデータをできるだけ情報の損失が少なく

なるように集約することで情報の簡素化を図る分

析手法

クラスター分析

特性の似通ったサンプルをグルーピングするため

の分析手法

クロス集計

分類されたグループ別にクロス集計を行う

多数の指標を統合した総合的な指標を作成することができる

上記分析により算出された指標値（主成分スコア、サンプル・スコア等）についてサンプル間の距離を算出。これをもとに樹形図を作成し、距離が近いものから順に結合していく

.1

.2

0

1

80

98

101

127

185

248

267

12

103

130

191

213

260

282

3

131

138

164

165

166

74

266

18

291

218

308

200

205

43

92

109

245

262

75

134

198

69

117

203

265

270

193

21

67

137

99

123

132

149

46

224

100

227

233

51

68

73

222

290

34

89

71

177

61

62

160

161

119

162

10

257

297

63

107

145

242

17

95

148

84

181

140

314

320

42

176

182

194

178

301

319

114

214

126

136

210

20

23

104

209

150

174

183

237

272

6

208

263

141

293

310

14

87

105

16

250

45

59

155

296

72

153

302

223

228

79

299

139

268

286

142

151

251

40

211

56

159

110

154

170

60

133

322

328

329

204

212

9

220

83

298

29

147

232

76

175

202

246

275

41

284

66

221

255

57

288

32

287

48

152

196

207

82

229

230

50

113

102

315

143

189

252

327

306

168

192

244

323

240

274

4

30

135

158

317

289

307

55

197

58

77

324

269

279

22

171

38

53

179

235

195

313

19

93

36

146

24

144

27

122

238

285

316

226

47

295

190

318

31

37

49

187

97

70

129

305

304

78

108

128

325

33

234

173

225

35

219

256

125

188

283

253

300

276

2

186

254

326

86

96

121

216

271

11

120

201

247

39

90

249

303

5

81

64

94

13

112

28

25

184

54

277

231

169

236

311

217

88

294

278

91

157

292

26

44

52

106

180

215

281

7

309

321

118

111

156

115

167

243

8

312

116

199

85

124

163

172

15

239

258

206

259

261

65

273

330

241

264

280

樹 形 図

115

(1)データセット

アンケート回答結果より p 個のデータ（x1～xp）を抽出し、以下のようなデータセッ

トを作成する。

図表 III-2 データセットの作成

(2)分析の概要

上記で準備したデータをもとに、p 個より少ない m 個の新しい変数（Z1～Zm）を作る

ことを考える。なお、新しい変数（Z1～Zm）は、以下に示すように、もとの p 個の変数

（x1～xp）を線形結合したものである。

ｐ個の変数

Z1＝a11×x1＋a12×x2＋……＋a1p×xp

Z2＝a21×x1＋a22×x2＋……＋a2p×xp

……

Zm＝am1×x1＋am2×x2＋……＋amp×xp

ここで、a11、a12、……、amp（これを主成分係数という）を求める必要があるが、新

しい変数（Z1～Zm）が次ページのような性質を満足するように a11、a12、……、amp を

算出するのが主成分分析の計算であり、Z1～Zm を主成分と呼ぶ。

アンケート回答結果（自社の優位性に対する評価等）

分析対象 x1 x2 x3 x4 x5 x6 … xp

1 Ａ社 5 4 3 5 2 1 … 5

2 Ｂ社 2 2 2 3 4 … 4

3 Ｃ社 3 … 3

… … 3 … 3

… … 3 5 4 4 2 3 … 3

アンケートの回答結果（各社につきx1～xpのp個）

ｍ個の変数に集約

116

Z1 は、x1 から xp の情報が最大限集約されるようにする（p 個の変数を Z1 という

１つの変数に集約する際の情報ロスを最小限に抑える）

Z2 は、x1 から xp の情報が Z1 の次にできるだけ集約されるようにする（但し、Z2

は Z1 と独立）

Z3 は、x1 から xp の情報が Z1、Z2 の次にできるだけ集約されるようにする（但し、

Z3 は Z1、Z2 と独立）

Z4～Zm,についても同様

このようにして新しい変数（Z1～Zm）を算出するための式が決まると、これに各企業

のデータ（x1～xp）を代入することで、企業別に新しい変数（Z1～Zm）の値を計算する

ことができ、この数値のことを主成分スコアと呼んでいる。

なお、得られた主成分については、それが何を表す指標であるのかについて意味づけ

を行うことが重要である。

図表 III-3 主成分スコアの算出

もとのp個の変数をm個の変数に集約

分析対象 Z1 Z2 Z3 Z4 Z5 Z6 … Zm

1 Ａ社

2 Ｂ社

3 Ｃ社

… …

… …

主成分スコア

117

2 クラスター分析結果

（1） 採用指標

本分析では、Q17 と Q18 の回答結果（但し、Q18.D は除外）をもとに、以下のよ

うな８指標を作成。

なお、分析対象は、上記設問に対して全て回答している 3,980 社。

図表III-4 本分析で採用した指標（変数）

（2） 主成分の抽出

上記８指標を用いて主成分分析を実施したところ、下図に示すような３つの主成

分が導かれた。

第３主成分までの累積寄与率は 71.9％となっており、これら３つの主成分を活用

することで分析に活用したデータの７割強を説明することができる。

図表III-5 主成分の抽出結果

質問内容 分析用データの作成方法① Q17)A/B.ｼﾐｭﾚｰﾀ・3Dﾌﾟﾘﾝﾀの活用 ■アンケート設問を左記の8区分に

Q17)A-1.【ｼﾐｭﾚｰﾀ】製品設計工程において活用 　集約Q17)A-2.【ｼﾐｭﾚｰﾀ】生産設計工程において活用

Q17)A-3.【ｼﾐｭﾚｰﾀ】ｼﾐｭﾚｰｼｮﾝ結果をﾘｱﾙﾀｲﾑで実際の生産ﾗｲﾝに反映

Q17)B-1.【3Dﾌﾟﾘﾝﾀ】製品開発工程において試作品を製作 ■以下のとおり点数化したうえで、Q17)B-2.【3Dﾌﾟﾘﾝﾀ】複雑形状のﾓﾉを製品として製作 　各区分において平均値を算出Q17)B-3.【3Dﾌﾟﾘﾝﾀ】少量多品種の製品を製作

② Q17)C.熟練技能のﾏﾆｭｱﾙ化等 ※実施している：3点③ Q17)D.生産現場の情報を設計開発工程の改善に活用 ※実施する計画がある：2点

Q17)D-2.設計開発と生産現場の間でﾃﾞｰﾀを共有し､開発ﾘｰﾄﾞﾀｲﾑを削減 ※可能であれば実施したい：1点Q17)D-3.生産時に判明した設計開発の不具合を設計開発にﾌｨｰﾄﾞﾊﾞｯｸ ※別の手段で足りている：0点

④ Q17)E-2.発注（要求仕様やﾛｯﾄ数など）に関する情報の収集･分析 ※実施予定なし：0点⑤ Q17)D/E.販売後の製品の稼働ﾃﾞｰﾀや顧客の声を活用

Q17)D-1.販売後の製品の稼働ﾃﾞｰﾀや顧客の声を設計開発や生産改善に活用

Q17)E-1.販売後の製品の稼働状況に関する情報の収集･分析

Q17)E-3.ﾕｰｻﾞｰの評価やｸﾚｰﾑなど製品の運用に関する情報の収集･分析

⑥ Q17)F.製品の予知保全・運用ｿﾘｭｰｼｮﾝのために活用

Q17)F-1.製品の予知保全ｻｰﾋﾞｽの活用

Q17)F-2.製品の運用ｿﾘｭｰｼｮﾝｻｰﾋﾞｽ

⑦ Q18)A.生産ﾌﾟﾛｾｽの｢見える化｣

Q18)A-1.個別工程の機械の稼働状態について｢見える化｣

Q18)A-2.ﾗｲﾝ等の稼働状態について｢見える化｣

Q18)A-3.上記に加え､人員の稼働状態も｢見える化｣

⑧ Q18)B/C.検査状況のﾃﾞｰﾀ化やﾄﾚｰｻﾋﾞﾘﾃｨ管理

Q18)B.製品出荷前検査状況のﾃﾞｰﾀ化･見える化等に取り組む

Q18)C.製造物･部材のﾄﾚｰｻﾋﾞﾘﾃｨ管理を行う

固有値 寄与率 累積寄与率第1主成分 3.972 49.6% 49.6%第2主成分 1.002 12.5% 62.2%第3主成分 0.777 9.7% 71.9%

118

（3） 主成分の解釈

① 第１主成分：IoT の導入・活用状況を示す総合的な指標

主成分係数をみると、全ての指標の主成分係数がプラスになっていることから、

この第１主成分は「IoT の導入・活用状況を示す総合的な指標」と解釈できる。

図表III-6 主成分係数（第１主成分）

0.0 0.1 0.1 0.2 0.2 0.3 0.3 0.4 0.4 0.5

Q17)D/E.販売後の製品の稼働ﾃﾞｰﾀや顧

客の声を活用

Q17)D.設計開発工程の改善に活用

Q17)E-2.要求仕様やﾛｯﾄ数など発注に関

する情報の収集･分析

Q18)B/C.検査状況のﾃﾞｰﾀ化やﾄﾚｰｻﾋﾞﾘ

ﾃｨ管理

Q18)A.生産ﾌﾟﾛｾｽの｢見える化｣

Q17)F.製品の予知保全・運用ｿﾘｭｰｼｮﾝの

ために活用

Q17)A/B.ｼﾐｭﾚｰﾀ・3Dプリンタの活用

Q17)C.熟練技能のﾏﾆｭｱﾙ化等

119

② 第２主成分：IoT 等のデータを収集する「場所」を判別するための軸

主成分係数のプラス側には Q18 や Q17.【C】に関する指標が現出しているのに対

し、マイナス側には Q17.【D】【E】【F】に関する指標が現出。

つまり、第２主成分は、IoT を活用して「どこ」でデータを収集するかを判断する

ための軸と解釈することができる。

⇒ 第２主成分がプラス側に振れていると、ものづくりの現場（生産プロセス・

検査・技能）でデータを収集することに積極的、マイナス方向に振れている

と、発注や販売後のデータを収集することに積極的である、という見方がで

きる。

図表III-7 主成分係数（第２主成分）

-0.6 -0.4 -0.2 0.0 0.2 0.4 0.6

Q18)A.生産ﾌﾟﾛｾｽの｢見える化｣

Q18)B/C.検査状況のﾃﾞｰﾀ化やﾄﾚｰｻﾋﾞﾘ

ﾃｨ管理

Q17)C.熟練技能のﾏﾆｭｱﾙ化等

Q17)A/B.ｼﾐｭﾚｰﾀ・3Dプリンタの活用

Q17)D.設計開発工程の改善に活用

Q17)F.製品の予知保全・運用ｿﾘｭｰｼｮﾝの

ために活用

Q17)E-2.要求仕様やﾛｯﾄ数など発注に関

する情報の収集･分析

Q17)D/E.販売後の製品の稼働ﾃﾞｰﾀや顧

客の声を活用

120

③ 第３主成分：IoT を活用して収集したデータの「活用目的」を判別するための軸

主成分係数のマイナス側には、「Q17)A/B.ｼﾐｭﾚｰﾀ・3D プリンタの活用」が突出。

一方、プラス側には、「Q17)E-2.要求仕様やﾛｯﾄ数など発注に関する情報の収集･

分析」、「Q18)B/C.検査状況のﾃﾞｰﾀ化やﾄﾚｰｻﾋﾞﾘﾃｨ管理」、「Q18)A.生産ﾌﾟﾛｾｽの｢見

える化｣」、「Q17)D/E.販売後の製品の稼働ﾃﾞｰﾀや顧客の声を活用」が現出。

こうしたことから、第３主成分は、IoT を活用して収集したデータを「何のために」

活用するかを判断するための軸と解釈することができる。

⇒ 第３主成分がプラス側に振れていると、収集したデータをフィードバックす

ることに積極的、マイナス方向に振れていると、ものづくりそのもののため

にデータ収集することに積極的である、という見方ができる。

図表III-8 主成分係数（第３主成分）

-0.8 -0.6 -0.4 -0.2 0.0 0.2 0.4

Q17)E-2.要求仕様やﾛｯﾄ数など発注に関

する情報の収集･分析

Q18)B/C.検査状況のﾃﾞｰﾀ化やﾄﾚｰｻﾋﾞﾘ

ﾃｨ管理

Q18)A.生産ﾌﾟﾛｾｽの｢見える化｣

Q17)D/E.販売後の製品の稼働ﾃﾞｰﾀや顧

客の声を活用

Q17)D.設計開発工程の改善に活用

Q17)F.製品の予知保全・運用ｿﾘｭｰｼｮﾝの

ために活用

Q17)C.熟練技能のﾏﾆｭｱﾙ化等

Q17)A/B.ｼﾐｭﾚｰﾀ・3Dプリンタの活用

121

以上の分析結果を総括すると、以下のとおりとなる。

図表III-9 各主成分の意味づけ【総括】

主成分 （＋） （―）

第１主成分 IoT の導入・活用度合いが総合的

に高い

IoT の導入・活用度合いが総合的

に低い

第２主成分 ものづくりの現場でデータを収

集 発注や販売後のデータを収集

第３主成分 収集したデータをフィードバッ

クすることに積極的

ものづくりそのもののためにデ

ータを収集することに積極的

（4） 企業の類型化

① 主成分スコアによる類型化結果

上記で実施した主成分分析の結果として算出される主成分スコア（第１～第３）

を用いてクラスター分析を行った。

分析対象とした 3,980 社をＡ～D の４つのグループに分けると、以下のようなグ

ルーピングとなった。

図表 III-10 クラスター別件数

ｸﾗｽﾀｰA, 37.8%

ｸﾗｽﾀｰB, 37.7%

ｸﾗｽﾀｰC, 11.8%

ｸﾗｽﾀｰD,

12.6%

(n=3980)

合計 ｸﾗｽﾀｰA ｸﾗｽﾀｰB ｸﾗｽﾀｰC ｸﾗｽﾀｰD

3980 1506 1502 470 502

100.0 37.8 37.7 11.8 12.6合計

122

② 各クラスターの特徴把握

類型化されたクラスターごとに主成分スコアの平均値を比較したところ、以

下のとおり。 ⇒ 特に主成分１に着目。

図表 III-11 主成分スコアの平均値＜クラスター別＞

さらに、主成分分析に用いた各指標について、クラスター別に平均値を算出し比

較を行った。

図表 III-12 Ｑ29の得点化比較＜クラスター別平均値＞

-3 -2 -1 0 1 2 3 4

主成分1

主成分2

主成分3

cls.A(n=1506) cls.B(n=1502) cls.C(n=470) cls.D(n=502)

0

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

Q17)A

/B.ｼﾐｭﾚ

ｰﾀ

・3D

プリンタの活用

Q17)C.

熟練技能のﾏ

ﾆｭｱ

ﾙ

化等

Q17)D

.

設計開発工程の改善に活用

Q17)E-2.

発注に関する情報の収集･

分析

Q17)D

/E.

販売後の製品の稼働ﾃ

ﾞｰﾀ

や顧客の

声を活用

Q17)F.

製品の予知保全・運用ｿ

ﾘｭｰｼｮﾝ

のため

に活用

Q18)A

.

生産ﾌﾟﾛ

ｾｽ

の｢

見える化｣

Q18)B/C.

検査状況のﾃ

ﾞｰﾀ

化やﾄﾚ

ｰｻ

ﾋﾞﾘﾃｨ

管

理

cls.A(n=1506)

cls.B(n=1502)

cls.C(n=470)

cls.D(n=502)

全体(n=3980)

123

こうしたことを踏まえると、各クラスターの特徴を以下のとおり整理できる。

図表 III-13 主成分スコアの平均値の傾向とそれらから推測される各クラスターの特徴

主成分スコアの平均値 推測される特徴

第１ 第２ 第３

ｸﾗｽﾀｰ A × IoT の導入・活用度合いが極めて低い

ｸﾗｽﾀｰ B IoT の導入・活用度合いが平均的（全体平均とほ

ぼ同じ動きをしている）

ｸﾗｽﾀｰ C ○ × ○

IoT の導入・活用度合いがやや高い

特に、発注や販売後のデータを収集し、それらを

前工程にフィードバックすることに積極的

ｸﾗｽﾀｰ D ◎ 全てにおいて、IoT の導入・活用度合いが高い

【凡例】◎：高い、○：やや高い、△：やや低い、×：低い

124

3 クラスター別クロス集計結果

（1）業績

IoT の活用度合いと業績（営業利益）には明確な相関はみとめられない。

図表 III-14 IoT類型別にみた営業利益の動向

（2）海外の売上高・営業利益

IoT の活用度合いが高まるほど、海外で稼ぐ傾向が認められる。

図表 III-15 IoT類型別にみた海外の売上高の割合

14.1%

18.4%

18.5%

20.8%

25.1%

25.9%

21.9%

27.1%

34.0%

31.7%

34.1%

28.5%

16.1%

14.1%

15.5%

13.7%

10.8%

10.0%

10.1%

9.9%

0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%

ｸﾗｽﾀｰA

ｸﾗｽﾀｰB

ｸﾗｽﾀｰC

ｸﾗｽﾀｰD

(n=1489)

(n=1477)

(n=466)

(n=495)

増加 やや増加 横ばい やや減少 減少

81.1%

74.4%

68.0%

61.4%

14.1%

19.8%

27.1%

28.2%

1.8%

1.7%

1.7%

1.2%

2.9%

3.8%

3.2%

9.1%

0.1%

0.2%

0.0%

0.2%

0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%

ｸﾗｽﾀｰA

ｸﾗｽﾀｰB

ｸﾗｽﾀｰC

ｸﾗｽﾀｰD

(n=1483)

(n=1491)

(n=465)

(n=497)

ほぼ国内のみ 国内＞海外 国内≒海外 国内＜海外 ほぼ海外のみ

125

図表 III-16 IoT類型別にみた海外の営業利益の割合

（3）今後のビジネス展開

IoT の活用度合いが高まるほど、現在の事業領域での事業拡大に積極的。また、異なる

事業領域への展開にも積極的。その反対に、IoT 活用度合いが極めて低い企業は、現事業

を着実に継続するスタンスが強く、安定志向が高く変化には前向きではない。

図表 III-17 IoT類型別にみた今後の事業展開の方向（SA）

81.8%

75.2%

68.8%

62.3%

13.5%

18.0%

25.8%

25.9%

1.6%

2.0%

1.9%

2.9%

3.0%

4.5%

3.4%

8.6%

0.2%

0.3%

0.0%

0.4%

0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%

ｸﾗｽﾀｰA

ｸﾗｽﾀｰB

ｸﾗｽﾀｰC

ｸﾗｽﾀｰD

(n=1476)

(n=1482)

(n=465)

(n=491)

ほぼ国内のみ 国内＞海外 国内≒海外 国内＜海外 ほぼ海外のみ

8.5%

13.1%

13.8%

19.7%

45.0%

58.4%

60.3%

62.5%

42.4%

26.9%

24.6%

17.2%

0.3%

0.4%

0.4%

0.2%

3.8%

1.2%

0.9%

0.4%

0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%

ｸﾗｽﾀｰA

ｸﾗｽﾀｰB

ｸﾗｽﾀｰC

ｸﾗｽﾀｰD

(n=1450)

(n=1438)

(n=448)

(n=472)

異なる事業領域に進出し､新たな事業展開を図りたい

現在の事業領域の延長で､事業を拡大していきたい

現在の事業領域で､現事業を着実に継続していきたい

その他

特に方針が定まっていない

126

（4）ビジネス環境変化への対応

IoT の活用度合いが高まるほど自社のビジネスをとりまく環境は大きく変化するとみ

る傾向にあり、また、変化への備えを進めている企業が多い。

図表 III-18 IoT類型別にみた自社のビジネスを取り巻く環境（SA）

図表 III-19 IoT類型別にみた変化への備え（SA）

6.0%

10.4%

8.1%

13.6%

34.0%

48.7%

47.9%

53.1%

45.4%

36.1%

38.0%

31.3%

14.6%

4.8%

6.0%

2.0%

0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%

ｸﾗｽﾀｰA

ｸﾗｽﾀｰB

ｸﾗｽﾀｰC

ｸﾗｽﾀｰD

(n=1500)

(n=1491)

(n=468)

(n=501)

大規模な変化が見込まれる これまでよりは大きな変化が見込まれる

これまでと同程度の変化を見込む 変化しない

1.7%

1.3%

3.4%

4.8%

45.2%

59.4%

62.5%

75.8%

29.5%

27.4%

24.5%

16.4%

23.6%

11.9%

9.6%

3.0%

0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%

ｸﾗｽﾀｰA

ｸﾗｽﾀｰB

ｸﾗｽﾀｰC

ｸﾗｽﾀｰD

(n=597)

(n=879)

(n=261)

(n=330)

備えは出来ていると考える 備えるべく､現在取組を進めている

検討を開始したところ 今のところ何もしていない

127

（5）BCP対策

IoT の活用度合いが高まるほど BCP 対策は進んでいる。

図表 III-20 IoT類型別にみたBCP対策

（6）データの収集・利活用を主導する部門

IoT の活用度合いとデータの収集・利活用を主導する部門との間には特徴的な相関は認

められない。

図表 III-21 IoT類型別にみたデータの収集・利活用の戦略を主導する部門

12.2%

15.4%

17.8%

27.1%

17.4%

20.0%

24.0%

28.9%

30.3%

39.7%

32.5%

31.5%

40.1%

24.9%

25.7%

12.4%

0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%

ｸﾗｽﾀｰA

ｸﾗｽﾀｰB

ｸﾗｽﾀｰC

ｸﾗｽﾀｰD

(n=1496)

(n=1498)

(n=467)

(n=498)

BCPを策定している 社内規定やﾏﾆｭｱﾙ等を整備している

現在検討中である 策定しておらず､検討もしていない

54.4%

55.4%

56.8%

56.3%

18.9%

24.9%

20.3%

26.0%

6.9%

11.1%

11.3%

12.7%

3.1%

2.7%

4.3%

3.0%

16.6%

5.9%

7.3%

2.0%

0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%

ｸﾗｽﾀｰA

ｸﾗｽﾀｰB

ｸﾗｽﾀｰC

ｸﾗｽﾀｰD

(n=1495)

(n=1492)

(n=468)

(n=496)

経営者､経営戦略部門 製造部門

情報ｼｽﾃﾑを統括する部門 その他

そのような戦略･計画には取り組んでいない

128

（7）サイバーセキュリティ対策

IoT の活用度合いが高まるほどサイバーセキュリティへも積極的に対応している。

図表 III-22 IoT類型別にみたサイバーセキュリティ対策

（8）サイバーセキュリティ対策の実施状況

IoT の活用度合いが高まるほど、専門事業者と連携しながら自社主導で対策を打つ傾向

にある。

図表 III-23 IoT類型別にみたサイバーセキュリティ対策の実施状況

23.2%

24.1%

29.6%

39.2%

33.4%

48.0%

44.3%

50.4%

33.8%

25.7%

23.9%

10.0%

9.6%

2.2%

2.1%

0.4%

0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%

ｸﾗｽﾀｰA

ｸﾗｽﾀｰB

ｸﾗｽﾀｰC

ｸﾗｽﾀｰD

(n=1489)

(n=1484)

(n=469)

(n=498)

適切に対策をとっている 対策をとっているが､不十分

必要性は感じるが対策には至っていない そうした対策の必要性を感じない

45.5%

47.5%

43.2%

39.3%

5.4%

8.2%

13.0%

15.2%

15.0%

19.2%

17.8%

28.7%

25.9%

21.1%

23.1%

15.8%

8.1%

4.0%

2.9%

1.0%

0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%

ｸﾗｽﾀｰA

ｸﾗｽﾀｰB

ｸﾗｽﾀｰC

ｸﾗｽﾀｰD

(n=1392)

(n=1444)

(n=454)

(n=488)

専門的なﾉｳﾊｳがないが､自社内で可能な対策を実施

専門ﾉｳﾊｳをもとに､必要な対策を実施

専門事業者等と連携し､自社主導で対策

専門事業者等と連携し､専門事業者主導で対策

その他

129

（9）経営層と現場との関係

IoT の活用度合いと経営層と現場との関係には、特段の相関は認められないが、「経営

層はあまり現場の状況を把握していない」という企業は IoT の活用が進んでいる企業にお

いては極めて少ない。

また、IoT の利用度合いが高い企業で「経営層はあまり現場の状況を把握していない」

という企業も、今後は「経営層がより現場の状況を把握する体制を検討中」と回答する

企業が約 65％と高い。

図表 III-24 IoT類型別にみた経営層と現場との関係

図表 III-25 IoT類型別にみた経営層と現場とのこの後の見直し

49.0%

43.8%

49.5%

55.2%

43.3%

49.5%

44.2%

41.1%

6.5%

6.3%

5.7%

3.1%

1.2%

0.5%

0.7%

0.6%

0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%

ｸﾗｽﾀｰA

ｸﾗｽﾀｰB

ｸﾗｽﾀｰC

ｸﾗｽﾀｰD

(n=1470)

(n=1460)

(n=457)

(n=491)

経営層が常に現場の状況を把握している 経営層が定期的に現場の状況を把握している

経営層はあまり現場の状況を把握していない 経営層は現場の状況を把握していない

30.1%

49.5%

51.7%

66.7%

46.0%

37.4%

34.5%

16.7%

23.9%

13.1%

13.8%

16.7%

0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%

ｸﾗｽﾀｰA

ｸﾗｽﾀｰB

ｸﾗｽﾀｰC

ｸﾗｽﾀｰD

(n=113)

(n=99)

(n=29)

(n=18)

経営層がより現場の状況を把握する体制を検討中

必要性を感じているが､今のところ見直しの予定はない

見直しは予定していない

130

（10）デジタル人材

IoT の活用度合いが高い企業は、デジタル人材を「商品企画・研究開発・設計」部門で

必要とする割合が高くなる。

また、IoT の活用度合いが高い企業は、デジタル・IT 関連部門の責任者が経営に参画す

る頻度が高い。

図表 III-26 IoT類型別にみた特にデジタル人材を必要としている部門

図表 III-27 IoT類型別にみたデジタル･IT関連部門の責任者が経営に参画する頻度

21.8%

19.6%

41.4%

32.7%

62.5%

67.7%

42.4%

55.8%

5.4%

4.6%

7.6%

3.6%

10.3%

8.1%

8.6%

7.9%

0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%

ｸﾗｽﾀｰA

ｸﾗｽﾀｰB

ｸﾗｽﾀｰC

ｸﾗｽﾀｰD

(n=533)

(n=975)

(n=290)

(n=394)

商品企画･研究開発･設計 製造技術･生産管理 販売･保守･営業 経営戦略

12.2%

11.5%

14.2%

22.9%

6.1%

9.9%

11.0%

17.6%

17.7%

22.9%

23.5%

27.1%

19.7%

23.2%

22.3%

18.6%

10.1%

7.0%

8.7%

4.0%

34.3%

25.5%

20.3%

9.8%

0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%

ｸﾗｽﾀｰA

ｸﾗｽﾀｰB

ｸﾗｽﾀｰC

ｸﾗｽﾀｰD

(n=575)

(n=1037)

(n=310)

(n=420)

常に参画している 頻繁に参画している しばしば参画している

あまり参画していない まったく参画していない 該当部門･責任者なし

131

IV． 我が国ものづくり産業の競争力強化に向けて

第１章では稼ぎ方が変わる、すなわちバリューチェーンそのものが大きく変化していく

こと、そしてデータの重要性がますます高まると同時に、オープンイノベーションの進展

によりスタートアップが主要なプレイヤーとなりつつあること、さらには人手不足対応の

みならず IoT の時代にあった人づくり改革を進展させていく必要があることなどを述べた。

こうした仮説をアンケート調査で検証すると同時に関係方面に対してインタビューも実施

した。

Ⅳ章では、こうした一連の調査結果も踏まえて、以下のような考察を行った。

ビジネスをとりまく環境変化をどう捉えているのか

データの利活用は進んでいるか

IoT時代に必要なデジタル人材の育成確保ができてい

るか

その他の課題への対応状況

132

1 ビジネスをとりまく環境変化への対応

アンケート調査では、「今後５年程度で自社のビジネスを取り巻く環境は変化すると思

うかどうか」について尋ねており、何らかの変化が見込まれるとの回答が９割に達した。

特に大手企業ほど「大規模な変化が見込まれる」という回答が増えている。

“ビジネス環境の変化”についての回答企業の受け止め方は様々であろうが、第１章で

概観したような変化を踏襲するならば、主に以下の３つの変化が挙げられる。

（1）デジタルトランスフォーメーション

デジタル革命は産業社会の構造変化を引き起こし、それに適応するにはデータの利活用

が大前提となる。しかし、そもそもデータを利活用するには、データを利活用できる組織

に生まれ変わる必要がある。

生まれた時から身近にスマホなどの情報機器があふれ、ネットワークを介して必要なモ

ノやサービスを必要な時に入手できるような環境で育ったいわゆるデジタルネイティブの

発想やパフォーマンスと、アナログの時代で育った高齢者の発想やパフォーマンスは根底

から異なるように、ものづくり企業がデータを使いこなすには組織そのものをデジタル化

に対応できるよう変革していく必要がある（デジタルトランスフォーメーション）。求め

産業組織の仕組みが

抜本的に変わる

～デジタルトランス

フォーメーション～

稼ぎ方が抜本的に

変わる

～デジタルバリュー

チェーン～

経済社会の仕組みが

抜本的に変わる

～シェアリング

エコノミー～

133

られる社員のコンピテンシーなども変化していくであろう。どちらの組織が優れていると

いう問題ではなく、デジタル革命に対応できる組織体へと変わっていく必要があるという

ことなのである。

アンケート調査では、変化が見込まれると回答した企業の６割弱は「変化に備えるべく、

現在取組を進めている」と回答しているが、デジタル革命時代において、デジタルトラン

スフォーメーションへの対応は企業規模に関係なく必要不可欠となる。

（2）シェアリングエコノミー

IoT の進展がもたらした最も大きな産業社会の地殻変動がシェアリングエコノミーへの

移行であり、ストック経済を前提とした様々な制度・ルールや人々の価値感を根底から変

えつつある。これは「モノ」に価値を封じ込めてきたものづくり企業にとっても、存続基

盤を揺るがしかねない大きな変化をもたらしている。そして、“Connected industries ＋ α”

で付加価値を検討していく際にも、「＋α」はシェアリングエコノミーを前提に考えてい

くべきものとなっている。

シェアリングエコノミーは「所有から利用へ」と表現されることもあるが、第１章で述

べたように「利用」においては「時間概念」を重視することがポイントである。すなわち、

時間制約からの開放である。

製造業の世界では、トヨタのカンバン方式に代表されるジャストインタイム方式は、ま

さに従来のサプライチェーンの時間概念を覆す革新的イノベーションであった。「在庫は

価値を生まない、無駄そのものである」という発想は、一連の製造プロセスにおいて「価

値を生む行為とは何か」を追求した結果の回答であった。その結果、ミルクライン方式と

いう、日本のものづくり独特の物流も生みだされた。

しかしこれからは、ものづくりの製造プロセスにおいても、タクトタイムで生産性を測

るのではなく、製造プロセスの過程で収集・蓄積したデータをさらに利活用してどのよう

なビジネスを生み出せるか、その総合力が問われてくる。月産○個、一日の生産ノルマが

○個という時代は終わり、オンデマンドでの対応も含めて、どれだけ総合力で付加価値を

生み出せるかという時代になる。

134

（3）デジタルバリューチェーン

そういう意味で重要になるのが“デジタルバリューチェーン”である。すでにエンドユ

ーザーに近いサービス業の世界ではデジタル革命に向けたバリューチェーンの変革が進ん

でいる。そのツールの 1 つとして「デジタルサイネージ」や「VR 技術」が挙げられる。

特にデジタルサイネージに最先端の VR 技術を組み合わせることで、時間制約や物理的な

制約からの開放が可能となる。たとえば、タクシーの移動中に海外の顧客と具体的な商談

をテレビ会議を通して可能となり、これまで「移動時間」として消費していた時間をまっ

たく別の価値へ置き換えることができる。さらに技術が進めば、医者が VR を活用して遠隔

地から移動中に簡単な手術をすることも可能になろう。

デジタル革命がもたらす様々な変化は、バリューチェーンの在り方も根底から変えてい

く。どこで、どうやって付加価値を生み出すか。リアルなものづくりの現場を持つ日本の

製造業は、かつてない大きな変化に緊張感を持って対応する必要があるが、悲観する必要

は全くなく、発想や着眼点を変えることで大きなビジネスチャンスを手中に収めることが

できる時代となる。

135

2 データの利活用は進んでいるか

生産プロセスに関する設備の稼働状況等のデータ収集については、７割弱の企業が実施

しており、50 人以下の企業でも６割弱に達している。

データ収集の目的は「製造工程全般の効率化」「品質の向上」「生産計画の精度向上」

「コストダウン」などとなっており、次いで、「リードタイムの短縮」「トレーサビリテ

ィの実施」となっている。とはいえ、収集したデータの活用状況はまだ低調で、最も利用

が進んでいる「個別工程の機械の稼働状況について「見える化」を行う」ですら 17.4％に

とどまっている。

また、センサーや IT を活用した生産プロセス・新たなビジネス創出における取組につい

てもまだ不十分なところがあり、最も取組が進んでいる「製品設計工程において活用する」

においても３割弱にとどまっている。「製品の予知保全サービスの活用」や「製品の運用

ソリューションサービス」では４％弱であり、サービスやソリューションへの取組はほと

んど進展していない。このように、データの重要性についての認識が進む一方で、データ

を活用して生産性向上や新たな価値創出にまではまだ至っていない現状が浮かびあがる。

データの利活用が進まない背景として人材（専門家）不足が指摘されることが多いが、

アンケート調査において圧倒的に不足感が強いのは技能人材であって、デジタル人材では

ない。まだ十分な検証には至っていないが、データの利活用を阻む最大の理由は、組織と

してのデジタルトランスフォーメーションが不十分な点にあるのではないかと考えられる。

今回のアンケート調査結果の中で特筆すべき特徴は、データの収集・利活用にかかる戦

略・計画を主導している部門が「製造部門」から「経営者・経営戦略部門」にシフトして

いる点である。2016 年度調査では「製造部門」が 44.8％を占めており、「経営者・経営戦

略部門」は 29.6％に過ぎなかったが、2017 年度調査では「経営者・経営戦略部門」が 55.1％

と大幅に増加し、反対に「製造部門」は 22.3％と大幅に減少した。データの利活用は製造

部門に任せておけばよいという問題ではなく、経営戦略に絡む経営マターの問題であると

いう認識が高まったといえる。よって、来年のアンケート調査では、データの利活用にか

なりの進展が見られるのではないかとの期待が持てるが、引き続き、デジタルトランスフ

ォーメーションの重要性を説くとともに、成功事例やモデル事例をユースケースとして積

み上げ、情報共有していくことが必要となる。

136

3 IoT 時代に必要なデジタル人材の育成確保ができているか

アンケート調査によると、業務上、デジタル人材を必要としている企業は約６割存在し

た。なお、デジタル人材とは IT・IoT・ビッグデータ・AI 等を様々な場面で使いこなせる人

材、あるいはデジタルデータを使いこなせる人材、さらには IT・IoT・AI を使いこなすため

のシステム設計などを手がける人材を指している。今回のアンケート調査ではデジタル人

材に「IT」も含めており、そういう意味では６割という回答は決して高いとはいえず、やや

心許ないともいえる。

ここでは、むしろデジタル人材が「不要」と回答した企業の理由に着目したい。過半数

の企業が理由として「費用対効果が見込めない」と回答している。デジタル化に対応する

にはコストがかかるが、具体的な効果が分からないというもので、これは 90 年代後半から

2000 年代初頭にかけての「IT 投資」の実態と酷似している。当時も IT 投資の費用対効果が

問題視され、導入のネックになっていた。しかし、今の時代、どのような企業でもインタ

ーネットを利用しないビジネスは想定しにくく、IT 投資が不要と考える企業はまず存在し

ない。同様に、デジタル革命についても、時間とともに費用対効果の問題は解消するので

はないか、という意見もある。

ただし、留意すべきは、効果の引き出し方にある。IT 投資の際は最初からオフィス部門

や間接部門への導入が議論されてきた。しかし、デジタル革命下で、特に製造プロセスで

取得するデータの利活用においては「工場」主導というイメージがついてまわり、工場や

生産プロセスでデータをどう活用するかという議論になりがちである。製造現場で活用し

て引き出せる価値ももちろんあるが、先の「シェアリングエコノミー」「デジタルバリュ

ーチェーン」で言及したように、データの利活用は「Connected Industries + “α”」の考え

方やバリューチェーン全体の中で検討しなければ、より大きな効果を引き出すことは難し

い。

なお、デジタル人材が不要な理由として、「すべて外注先に委託している」と言う回答

も 6.6％存在し、「300 人超」の企業では 15.5％と増えている。いわゆるネットワークシス

テム的なところは外注することはあっても、自社ビジネスで付加価値を生み出す部分を外

注することはまずあり得ない。デジタル化の本質はどこにあるか、引き続き啓発を続けて

いく必要があるといえる。

137

4 その他の課題への対応状況

今回のアンケート調査では、リスク管理の観点から BCP 対策とサイバーセキュリティへ

の対応状況についても調査を実施した。

（1）BCP対策

まず、BCP 対策については、国内外で大きな震災や水害が続いたこともあり、その重要

性については浸透しつつあるものの、中小ものづくり企業においての対策には遅れがある

ことが浮き彫りとなった。また、対策を講じている場合も、その範囲は人命安全確保にと

どまり、肝心の生産活動再開までを対策のスコープとしている企業は多くはない。

BCP 対策において人命最優先であることは間違いないが、サプライチェーンの寸断は日

本のものづくりへの信用低下につながり、長期にわたり寸断をさせてしまうと復旧後も受

注が戻らないリスクがある。かつて、中国のレアメタルが高騰した際、コスト高という問

題に加えて、レアメタルを政治カードとして使われて政治リスクも加わったこともあり、

日本では国も支援する形で“脱レアメタル”に向けた研究開発が一気に進んだことがある。

同様のことが日本の部素材に対して発生する可能性もあり、BCP 対策の重要性や必要性は

ひきつづき訴えていく必要がある。

なお、BCP 対策では演習や訓練の実施、定期的なマニュアル等の見直しの実施が欠かせ

ない。BCP 対策を講じることが目的ではなく、緊急時の事業継続こそが BCP の目的であり、

日本のものづくりへの信用失墜を招かないよう、実効性のある BCP 対策への働きかけを行

う必要がある。

（2）サイバーセキュリティへの対応

“Connected Industries”を推進するにあたり、サイバーセキュリティ対策は必要不可欠な

ものとなっている。しかしながら、今回のアンケート調査においてやはり中小企業では対

策が遅れていることがわかり、とりわけ問題視されるのは「自社がサイバーアタックされ

ることはない」と他人事と捉えている点である。

サイバーセキュリティ対策は設備やソフトウエアの問題のみならず、情報の取り扱いに

かかるガイドラインや組織体制まで、広範に及ぶ。盤石なサイバーセキュリティ対策をす

べての企業が講じることは現実的ではないが、サプライチェーンの一翼を担う中小企業へ

の対策要請は今後強まっていくとみられ、BCP 対策同様に、中小企業も自分事として対策

に力を入れる必要がある。

138

参考資料 アンケート調査票

139

「ものづくり基盤技術振興基本法」に基づく年次報告

「2018年版 ものづくり白書」作成に向けたアンケート調査へのご協力のお願い

本アンケートは製造業の皆様を対象に調査票を送付させていただいております。

ご回答は経営または製造管理部門にかかわる責任者の方にお願い致します。

ご回答いただきました調査票は、お手数ですが同封の返信用封筒（切手不要）にて、

平成２９年１２月２９日（金）までにご投函くださいますようお願い申し上げます。

調査票の具体的な内容や記入方法については下記までご連絡ください。

三菱UFJリサーチ＆コンサルティング株式会社 経済政策部

「ものづくり白書にかかるアンケート調査」事務局

電 話：０３－６７３３－４９１７（祝日を除く月～金、10：00～12：00、13：00～18：00）

以下からアンケート調査がはじまります

問１ 貴社名と本社所在地をご記入ください。

（ ふ り が な ）

貴 社 名

所 在 地 〒

【任意】なお、差し支えなければご回答者のご所属・役職・お名前・連絡先等をご記入ください。

所 属 部 署

１．経営戦略（マネジメント）

２．総務・渉外・広報

３．商品企画・研究開発・設計

４．製造技術・生産管理

５．販売・保守・営業

６．その他

所属部署の

名 称

役 職 １．代表取締役 ２．担当役員

３．担当管理職 ４．ご担当者様 お名前（注1）

e - m a i l 電 話

（注1） 個人情報の管理につきましては、下記をご参照下さい。

《ご記入いただきました個人情報の取扱について》

皆様の個人情報は、三菱UFJリサーチ＆コンサルティングのWebページに掲載致しております「個人情報保護方針」及び「個人情報の取扱いについて」に従って適切に取り扱います。

<ご参考 http://www.murc.jp/corporate/privacy>

【利用目的】お預かりしている個人情報は、本アンケートの発送と分析のために利用させていただきます。個々の

調査票の結果やご回答内容が、貴団体のご承諾がなく、他に知られることはございません。

【預託】お預かりしました個人情報は、集計作業等のために預託することがあります。その際には十分な個人情報

保護の水準を備える者を選定し、契約等によって保護水準を守るよう定め、適切に取り扱います。

【個人情報をご記入いただけない場合】個人情報のご記入は任意です。個人情報の収集に同意いただけない場合は、

貴団体名や所属部署名のみでもご記入いただきますようお願い申し上げます。

【お問い合わせ先】お預かりしている個人情報の開示、削除等のお申し出、その他のお問い合わせにつきましては、

上記に記載しました当社の問い合わせ先までお願い申し上げます。

140

問２ 貴社の主要業種として最もあてはまるもの１つに○をつけてください。

１.食料品 ２.飲料･たばこ･飼料 ３.繊維工業 ４.木材･木製品（家具除く）

５.家具・装備品 ６.パルプ・紙・紙加工品 ７.印刷・同関連業 ８.化学工業

９.石油製品・石炭製品 10.プラスチック製品 11.ゴム製品 12.なめし革・同製品・毛皮

13.窯業・土石製品 14.鉄鋼業 15.非鉄金属 16.金属製品

17.はん用機械器具 18.生産用機械器具 19.業務用機械器具 20.電子部品・デバイス・電子回路

21.電気機械器具 22.情報通信機械器具 23.輸送用機械器具 24.その他

問３ 貴社の概要について、それぞれあてはまるもの１つに○をつけてください。

① 国内従業員数（注2）

<2016年度末>

１．20人以下 ２．21～50人 ３．51～100人

４．101～300人 ５．301～1,000人 ６．1,000人超

② 資 本 金

<2016年度末>

１．1億円以下 ２．1億円超～3億円以下 ３．3億円超～10億円以下

４．10億円超～100億円以下 ５．100億円超

③ 売 上 高

<2016年度末>

１．10億円以下 ２．10億円超～100億円以下

３．100億円超～1,000億円以下 ４．1,000億円超～5,000億円以下 ５．5,000億円超

④ 主力製品 １．完成品（B to C） ２．完成品（B to B） ３．部品

４．原材料・素材 ５．賃加工 ６．その他

（注1） パート、アルバイト、契約社員などの非正社員は含みますが、請負や派遣は含みません。

問４ 前年同時期（2016年12月）と比べた業績の動向について、それぞれあてはまるもの１つに○をつけてく

ださい。

増加

（＋10％超）

やや増加

（＋5％～10％）

横ばい

（±5％未満）

やや減少

（－5％～－10％）

減少

（－10％超）

売上高 1 2 3 4 5

営業利益 1 2 3 4 5

SQ1 問4の「営業利益」において「増加」「やや増加」に○をつけた場合は、その理由としてあてはまるも

のすべてに○をつけてください。

１．為替レートの影響 ２．既存取引（需要）の増加 ３．新規取引（需要）の増加

４．海外需要の増加 ５．IT投資による生産性向上 ６．IT以外の設備投資による生産性向上

７．人件費の削減 ８．原材料・調達コストの削減 ９．高付加価値へのシフト

10．その他（具体的に： ）

SQ2 問 4 の「営業利益」において「減少」「やや減少」に○をつけた場合は、その理由としてあてはまるも

のすべてに○をつけてください。

１．為替レートの影響 ２．既存取引（需要）の減少 ３．新規取引（需要）の減少

４．海外需要の減少 ５．IT化の遅れによる生産性低迷 ６．設備老朽化による生産性低下

７．人件費の増加 ８．原材料・調達コストの増加 ９．価格競争の激化

10．その他（具体的に： ）

141

問５ 貴社の売上高・営業利益に占める海外の売上高・営業利益の割合につき、それぞれもっともあてはまるも

の１つに○をつけてください。

ほぼ国内のみ 国内＞海外 国内≒海外 国内＜海外 ほぼ海外のみ

売上高 1 2 3 4 5

営業利益 1 2 3 4 5

問６ ①～⑬の今後３年間の見通しについて、それぞれあてはまるもの１つに○をつけてください。

海外について該当しない場合は「６．なし」に○をつけてください。

増加 やや増加 横ばい やや減少 減少 なし

① 国内売上高 1 2 3 4 5

② 海外売上高 1 2 3 4 5 6

③ 国内営業利益 1 2 3 4 5

④ 海外営業利益 1 2 3 4 5 6

⑤ 国内従業員数（注3） 1 2 3 4 5

⑥ 海外従業員数 1 2 3 4 5 6

⑦ 国内生産能力 1 2 3 4 5

⑧ 海外生産能力 1 2 3 4 5 6

⑨ 国内設備投資 1 2 3 4 5

⑩ 海外設備投資 1 2 3 4 5 6

⑪ 国内研究開発投資 1 2 3 4 5

⑫ 海外研究開発投資 1 2 3 4 5 6

⑬ IT投資 1 2 3 4 5

（注2） パート、アルバイト、契約社員などの非正社員は含みますが、請負や派遣は含みません。

今後のビジネス環境変化の見通しや連携強化の方向性についてお尋ねします

問７ 現在の貴社の事業領域やポジションに満足していますか。あてはまるもの１つに〇をつけてください。

１． 満足している ２．満足していない

SQ1 今後の貴社の事業展開の方向性として、あてはまるものすべてに○をつけてください。また、複数の○

をつけた場合は、最もあてはまるもの１つに◎をつけてください。

１． 現在とは異なる事業領域に進出して、新たな事業展開を図りたい

２． 現在の事業領域の延長で、事業を拡大していきたい

３． 現在の事業領域において、現事業を着実に継続していきたい

４． その他（ ）

５． 特に方針が定まっていない

142

SQ2 経済のデジタル化やサービス化が進展し、我が国の基幹産業である自動車も電動化が進む中、今後5年

程度を視野に入れた場合、貴社のビジネスを取り巻く環境は大きく変化すると考えますか。もっとも近

いもの１つに〇をつけてください。

１．大規模な変化が見込まれる →SQ3へ ２．これまでよりは大きな変化が見込まれる →SQ3へ

３．これまでと同程度の変化を見込む →問8へ ４．変化しない →問8へ

SQ3 変化に対しての備えはできていますか。あてはまるもの１つに○をつけてください。

１．備えは出来ていると考える ２．備えるべく、現在取組を進めている

３．検討を開始したところ ４．今のところ何もしていない

問８ 事業拡大を図っていく上で関係強化を図りたい相手先は以下の分類のうち何れですか。現在最も力を入れ

て関係強化に取り組んでいる相手、さらに、今後関係強化を図りたい相手について、それぞれ１つに〇をつ

けて下さい。

【現在関係強化に取り組んでいる相手先】

１． 国内の既存事業の既存取引先 ２．国内の既存事業の新規取引先 ３．国内の新規事業の取引先

４．海外の既存事業の既存取引先 ５．海外の既存事業の新規取引先 ６．海外の新規事業の取引先

７．社内他部門 ８．その他（ ） ９．特にない

【今後関係強化を図りたい相手先】

１． 国内の既存事業の既存取引先 ２．国内の既存事業の新規取引先 ３．国内の新規事業の取引先

４．海外の既存事業の既存取引先 ５．海外の既存事業の新規取引先 ６．海外の新規事業の取引先

７．社内他部門 ８．その他（ ） ９．特にない

なお、ここでの「取引先」とは、顧客及び調達先の双方を含みます

貴社のグローバル展開についてお尋ねします

問９ 貴社は海外生産拠点を持っていますか（○は１つ）。 なお、資本関係のない生産委託などは除きます。

１．海外生産拠点あり →問10へ ２．海外生産拠点なし →問13へ

問１０ この１年間で、海外で生産していた製品・部材を国内生産に戻したケース（海外→国内）がありますか

（○は１つ）。

１．ある →SQ1へ ２．ない →問11へ

SQ1 どの国・地域から、具体的にどのような製品・部材の生産を、どのような理由で国内に戻しましたか。

「国・地域」と「国内に戻した理由」は、次項の選択肢からあてはまる番号を選び、回答欄にその番号

を記入してください。（理由については複数選択可）

【回答欄】 「国・地域」と「理由」については、次項の選択肢から選んでください。

国・地域 選択肢より番号を記入

国内に生産回帰させた具体的な製品や部材の内容 差し支えない範囲で具体的にご記入ください

国内に戻した理由 選択肢より番号を記入

143

【国・地域の選択肢】 以下の選択肢から選んだ番号を回答欄にご記入ください

１．米国 ２．中国・香港 ３．台湾 ４．韓国 ５．シンガポール ６．インドネシア

７．タイ ８．マレーシア ９．フィリピン 10．ベトナム 11．インド 12．メキシコ

13．ロシア 14．欧州 15．アフリカ 16．中近東 17．その他アジア 18．その他

【理由の選択肢】 以下の選択肢から選んだ番号を回答欄にご記入ください（複数選択可）

１．人件費 ２．原材料費 ３．電力コスト

４．法人税 ５．関税 ６．為替レート（採算性）

７．リードタイムの短縮 ８．消費地生産 ９．品質管理上の問題

10．技術上の問題 11．サプライチェーン上の問題 12．労務管理上の問題

13．人材確保 14．顧客からの要請 15．政治的なリスク

16．メンテナンス・アフターサービスの向上 17．その他

問１１ この１年間で、国内から海外へ生産移管した製品・部材（国内→海外）がありますか（○は１つ）。

１．ある →SQ1へ ２．ない →問12へ

SQ1 どの国・地域へ、具体的にどのような製品・部材の生産を、どのような理由で生産移管しましたか。「国・

地域」と「海外へ移管した理由」は、上記・問 10 の選択肢からあてはまる番号を選び、回答欄にその

番号を記入してください。（理由については複数選択可）

【回答欄】

国・地域 問１０の選択肢より番号を記入

国内から海外へ生産移管した具体的な製品や部材の内容 差し支えない範囲で具体的にご記入ください

海外へ移管した理由 問１０の選択肢より番号を記入

問１２ この１年間で、海外で生産していた製品・部材を他の海外地域へ移管した製品・部材（海外→海外）が

ありますか（○は１つ）。

１．ある →SQ1へ ２．ない →問13へ

SQ1 どの国・地域からどの国・地域へ、具体的にどのような製品・部材の生産を、どのような理由で生産移

管しましたか。「国・地域」と「他の海外地域へ移管した理由」は、上記・問10の選択肢からあてはま

る番号を選び、回答欄にその番号を記入してください。（理由については複数選択可）

【回答欄】

国・地域 （元の生産拠点 / 新たな生産拠点）

問１０の選択肢より番号を記入

他の海外地域へ生産移管した具体的な製品や 部材の内容

差し支えない範囲で具体的にご記入ください

他の海外地域へ移管 した理由

問１０の選択肢より番号を記入

/

/

144

問１３ 国内生産を維持・拡大するためには改善が必要と思う国内立地環境要因について、より改善を期待する

ものから順番に３つまでを選択肢から選び、番号をご記入下さい。

【回答欄】 第１位 第２位 第３位

【選択肢】 以下の選択肢から番号でご記入ください

１．為替レート ２．工場労働者の確保 ３．高度技術者・熟練技能者の確保 ４．法人税

５．原材料費 ６．電力コスト ７．経済連携協定への対応 ８．環境規制

９．規制改革（ ） 10．その他（ ）

貴社のBCP（事業継続計画）（注4）対応についてお尋ねします

（注1） 企業が自然災害、大火災、テロ攻撃などの緊急事態に遭遇した場合において、事業資産の損害を最小限にとど

めつつ、中核となる事業の継続あるいは早期復旧を可能とするために、平常時に行うべき活動や緊急時におけ

る事業継続のための方法、手段などを取り決めておく計画のこと。

問１４ 貴社は緊急時の対応を想定したBCPや社内規定・マニュアル等を整備していますか。もっともあては

まるもの１つに○をつけてください。

１．BCPを策定している → SQ1～5へ

２．BCPとは呼んでいないが、緊急時の対応を想定した社内規定やマニュアル等を整備している → SQ1～5へ

３．緊急時の対応を想定したBCPや社内規定・マニュアル等を現在検討中である → 問15へ

４．BCPや社内規定・マニュアル等を策定しておらず、検討もしていない → 問15へ

SQ1 現在策定されているBCPや社内規定・マニュアル等は、緊急事態発生時からどの段階までを規定して

いますか。あてはまるものすべてに○をつけてください。

１．従業員の避難や安否確認など、人命の安全を確保するまで

２．事業所内の建屋や設備の被害状況を確認し、全社で共有するまで

３．自社の被害状況や再開見通しを主要取引先等に連絡するまで

４．必要な製品の生産活動を再開するまで

５．その他（ ）

SQ2 現在策定されているBCPや社内規定・マニュアル等に沿って、訓練や演習を行っていますか。もっと

もあてはまるもの１つに○をつけてください。

１．定期的に訓練や演習を行っている ２．不定期に訓練や演習を行っている

３．訓練や演習を行ったことがない

SQ3 現在策定されているBCPや社内規定・マニュアル等は、定期的に見直しを行っていますか。最もあて

はまるもの１つに○をつけてください。

１．定期的に見直しを行っている → SQ4へ ２．不定期に見直しを行っている → SQ4へ

３．見直しの時期を検討している → SQ5へ ４．見直しを行う予定がない → SQ5へ

145

SQ4 見直しを行っている場合、どの程度の頻度ですか。不定期に見直しを行っている場合も含め、貴社の実

態にもっとも近いもの１つに○をつけてください。

１．半年に１度以上の頻度で見直しを行っている ２．１年に１度程度見直しを行っている

３．２～３年に１度程度見直しを行っている ４．４～５年以上の間隔を置いて見直しを行っている

SQ5 訓練や演習や見直しを行うことなどにより、貴社の緊急時対応能力は過去と比較して上がっていますか。

それぞれ、もっともあてはまるもの１つに○をつけてください。

１ 年 前 と 比 べ て ⇒ （１．上がっている ２．変わらない ３．下がっている）

東日本大震災前（７年前）と比べて ⇒ （１．上がっている ２．変わらない ３．下がっている）

生産プロセス等のデータの活用についてお尋ねします

問１５ 貴社においては、データの収集・利活用にかかる戦略・計画をどの部門が主導していますか。最もあて

はまるもの１つに○をつけてください。

１．経営者、経営戦略部門 ２．製造部門 ３．情報システムを統括する部門

４．その他（ ） ５．そのような戦略・計画には取り組んでいない

問１６ 製造現場等で取得できる「データ」の利用価値が高まっています。貴社の国内工場では、生産プロセス

に関する設備の稼働状況等の何らかのデータ収集を行っていますか。（○は１つ）

１．はい → SQ1へ ２．いいえ → 問17へ

SQ1 どのような目的のためにデータを収集していますか。あてはまるものすべてに○をつけてください。ま

た、複数に○をつけた場合は、もっともあてはまるもの１つに◎をつけてください。

１．生産計画の精度向上 ２．製造工程全般の効率化

３．品質の向上（不良率の低減） ４．リードタイムの短縮

５．コストダウン（原価低減） ６．トレーサビリティの実施

７．技能継承（ベテラン不足対策） ８．生産自動化（人手不足対策）

９．検査工程の省力化 10．サプライチェーンの効率化（協力企業の納期管理含む）

11．その他（具体的に ）

12．特に目的なし

146

問１７ 「生産プロセス」及び「新たなビジネス創出」における下記それぞれの項目に関する貴社の取組状況に

ついて、選択肢からあてはまるもの１つを選び、回答欄に○をつけてください。

【選択肢】

１．実施している（ｾﾝｻｰや ITを活用して実施している）

２．実施する計画がある（ｾﾝｻｰや ITを活用して今後実施する計画がある）

３．可能であれば実施したい（ｾﾝｻｰや ITを活用して可能であれば実施したい）

４．別の手段で足りている（紙管理など、ｾﾝｻｰや IT以外の手段で足りている）

５．実施予定なし（今後も実施するつもりはない、または、実施の必要がない）

あてはまるもの１つに○

実施している

実施する

計画がある

可能であれば

実施したい

別の手段で

足りている

実施予定なし

■「生産プロセス」にかかる取組

A.３Ｄシミュレータ、ラインシミュレータなどの活用について

A-1.製品設計工程において活用する（3D-CAD等） ⇒ １ ２ ３ ４ ５

A-2.生産設計工程において活用する ⇒ １ ２ ３ ４ ５

A-3.シミュレーション結果をリアルタイムで実際の生産ラインに反映する ⇒ １ ２ ３ ４ ５

B.３Ｄプリンタの活用について

B-1.製品開発工程において試作品を製作する ⇒ １ ２ ３ ４ ５

B-2.複雑形状のモノを製品として製作する ⇒ １ ２ ３ ４ ５

B-3.少量多品種の製品を製作する ⇒ １ ２ ３ ４ ５

C.生産プロセスにおける熟練技能のマニュアル化・データベース化・ロボット

化・ソフトウェア化 ⇒ １ ２ ３ ４ ５

D.設計開発・生産・販売など、複数部門間での情報・データの共有について

D-1.販売後の製品の稼働データや顧客の声を設計開発や生産改善に活用 ⇒ １ ２ ３ ４ ５

D-2.設計開発と生産現場の間でデータを共有し、開発リードタイムを削減 ⇒ １ ２ ３ ４ ５

D-3.生産時に判明した設計開発の不具合を設計開発にフィードバック ⇒ １ ２ ３ ４ ５

■「新たなビジネスの創出」にかかる取組

E.新規事業の立上げや売上向上に役立てるための情報収集やﾃﾞｰﾀ分析につい

て

E-1.販売後の製品の稼働状況に関する情報の収集・分析 ⇒ １ ２ ３ ４ ５

E-2.要求仕様やロット数など発注に関する情報の収集・分析 ⇒ １ ２ ３ ４ ５

E-3.ユーザーの評価やクレームなど製品の運用に関する情報の収集・分析 ⇒ １ ２ ３ ４ ５

E-4.その他（実施していることを具体的に ）

F.新規事業の立上げや売上向上のための取組について

F-1.製品の予知保全サービス(注 5)の活用 ⇒ １ ２ ３ ４ ５

F-2.製品の運用ソリューションサービス（例：機械の省エネ運転アドバイス

等） ⇒ １ ２ ３ ４ ５

F-3.その他（実施していることを具体的に ）

（注1） 製品の稼働状況により故障の予兆などを検知し、事前に修理・保全を行うサービスなどを指します。

147

SQ１ 前項の「C．生産プロセスにおける熟練技能のマニュアル化・データベース化・ロボット化・ソフトウェア化」において「１．実施している」に○をつけた企業にお尋ねします。具体的にどういった内容を実施していますか。あてはまるものすべてに○をつけてください。

１．マニュアルを作成して社内で共有した ２．データベース化し、過去の事例の参照を容易にした

３．ﾛﾎﾞｯﾄへの熟練知のﾃｨｰﾁﾝｸﾞやｼｽﾃﾑ導入等により、組み立て・溶接・保守等の作業の省人化を行った

４．ソフトウェア化を行い、設計や最適な工法の選択等をする上での省力化を行った

５．その他（ ）

問１８ 収集したデータをセンサーや ITを活用して製造工程等の生産プロセスの改善・向上等に役立てています

か。下記のそれぞれの項目に関する貴社の取組状況について、選択肢からあてはまるもの１つを選び、

回答欄に○をつけてください。

【選択肢】

１．実施している（ｾﾝｻｰや ITを活用して実施している）

２．実施する計画がある（ｾﾝｻｰや ITを活用して今後実施する計画がある）

３．可能であれば実施したい（ｾﾝｻｰや ITを活用して可能であれば実施したい）

４．別の手段で足りている（紙管理など、ｾﾝｻｰや IT以外の手段で足りている）

５．実施予定なし（今後も実施するつもりはない、または、実施の必要がない）

あてはまるもの１つに○

実施している

実施する

計画がある

可能であれば

実施したい

別の手段で

足りている

実施予定なし

A.製造工程等の生産プロセスの「見える化」によるプロセス改善等について

A-1.個別工程の機械の稼働状態について「見える化」を行い、プロセス改

善等に取り組む ⇒ １ ２ ３ ４ ５

A-2.ラインもしくは製造工程全般の機械の稼働状態について「見える化」

を行い、プロセス改善等に取り組む ⇒ １ ２ ３ ４ ５

A-3.上記に加え、ラインや製造工程に関わる人員の稼働状態も「見える化」

して、プロセス改善等に取り組む ⇒ １ ２ ３ ４ ５

B.製造工程における製品出荷前検査状況のデータ化・見える化や検査工程の

自動化・ＩＴ化に取り組む ⇒ １ ２ ３ ４ ５

C.自社の工場内もしくは取引先企業との間で、製造物・部材のトレーサビリ

ティ管理（例：製造過程や流通状況の把握）を行う ⇒ １ ２ ３ ４ ５

D.海外工場においても、国内工場と同じかそれ以上の生産プロセスにかかる

データ等の収集・活用といった取組を行う ⇒ １ ２ ３ ４ ５

SQ1 上記のそれぞれの項目の中で、「３．可能であれば実施したい」「４．別の手段で足りている」「５．実施予定なし」に○を１つ以上つけた企業にお尋ねします。実施に至っていない理由として、あてはまるものすべてに○をつけてください。

１．実施するにあたり、知見を持った人材を確保できないため

２．実施に要する資金を確保できないため ３．費用対効果が小さいため、見込まれないため

４．実施する必要性がないため ５．その他（ ）

セキュリティ対策についてお尋ねします

【情報管理体制について】

問１９ 社内の秘匿性の高い情報の管理など、貴社におけるセキュリティ対策の状況についてお尋ねします。社

内において、そうした機微情報の管理は適切に行えていると考えますか。（○は１つ）

１．適切に対策をとっている → SQ1へ ２．対策をとっているが、不十分 → SQ1へ

３．必要性は感じるが対策には至っていない→ 問20へ ４．そうした対策の必要性を感じない →問20へ

148

SQ1 貴社においてとられている対策や情報管理体制について、あてはまるものすべてに○をつけて下さい。

【対策面】

１．セキュリティ対策に関するガイドラインの策定 ２．情報へのｱｸｾｽや持ち出しなどへの制限の設定

３．関係者限りといった入室制限の設定 ４．情報機器の持ち込み・持ち出しﾁｪｯｸの実施

５．メール送受信や情報アクセスログの常時モニタリング ６．（定期的な）社内監査の実施

７．（定期的に）外部専門家によるセキュリティ診断・外部監査の実施

【体制面】

８．セキュリティ対策に関する意思決定者・責任者の明確化 ９．セキュリティ対策の担当者の設置

10．問題が発生した際に対策本部が設置されるなど迅速な対処が可能

11．取引先、子会社等関係企業のセキュリティ対策状況の把握

12．その他（ ）

【サイバーセキュリティ対策について】

IT化の流れに加え近年は IoT等のデジタル技術の進展に伴い、これまで接続されていなかった

機器がインターネットに接続されるなどネットワーク化が進展しています。他方、世界的規模

での大規模サイバー攻撃による被害や、特定企業を対象としたサイバー攻撃等の報道もされて

います。

問２０ こうした状況の中、コンピューターへの不正侵入やデータの改ざん等によるサイバーセキュリティ上の

問題に対し、貴社が事業活動を行う上で不安を感じることはありますか。あてはまるもの１つに○をつ

けて下さい。

１．非常に不安を感じる → SQ1へ ２．不安を感じる → SQ1へ

３．あまり不安を感じない → SQ2へ ４．まったく不安を感じない → SQ2へ

SQ1 具体的に、どういった事態が発生することについて不安を感じますか。あてはまるものすべてに○をつけてください。また、複数に○をつけた場合は、もっともあてはまるもの１つに◎をつけてください。回答後は問21へお進みください。

１．機密情報・重要データの外部流出 ２．システム障害や工場の稼働停止など、生産や業務への支障

３．社会的信用の低下 ４．その他（ ）

SQ2 不安を感じない理由はなぜですが。当てはまるもの１つに○をつけてください。

１．十分な対策をとっているため ２．自社はターゲットになると思えないため

３．外とは全くネットワーク接続されていないため

４．その他（ ）

問２１ 貴社において、これまでにサイバー攻撃による被害を受けたことはありますか。当てはまるもの１つ

に○をつけてください。

１．ある ２．ない ３．分からない

問２２ 工場内機器のネットワーク化が進む中で、自社の工場（注 6）におけるサイバーセキュリティ対策とし

て、貴社が現在取り組んでいることや、現在は取り組んでいないが、今後取り組んでいきたいことにつ

いてお尋ねします。「現在」と「今後」のそれぞれについて、あてはまるものすべてに○をつけてくださ

い。また、複数に○をつけた場合は、それぞれ最も重視している取組１つに◎をつけてください。

（注1） 自社の複数拠点間におけるデータ流通も含みます。

149

取組内容 現在 今後

１．サイバーセキュリティ上の問題が生じた際を想定した社員の訓練・研修や人材確保 １ １

２．サイバーセキュリティの強化を担当する部署や人員の配置等、適切な管理体制の構築 ２ ２

３．サイバーセキュリティ上の問題が生じた際を想定したガイドラインの整備 ３ ３

４．サイバーセキュリティを強化するソフトウェアや設備の導入 ４ ４

５．サイバーセキュリティに関する最新情報の収集、ソフトウェア・設備の常時アップデート ５ ５

６．サイバーセキュリティ上の問題が生じた際を想定したデータ等のバックアップ ６ ６

７．サイバーセキュリティ上の問題が生じた際を想定した別のシステムへの代替・切替を行う体制構築 ７ ７

８．その他（ ） ８ ８

９．特にない ９ ９

問２３ 貴社のサイバーセキュリティ対策の実施状況について、あてはまるもの１つに〇をつけてください。

１．自社にはサイバーセキュリティ関連の専門的なノウハウがないが、自社内で可能な対策を

実施している

２．自社が有するサイバーセキュリティ関連の専門ノウハウをもとに、必要な対策を実施している

３．セキュリティ関連の専門事業者等との連携のもと、自社主導で対策を講じている

４．セキュリティ関連の専門事業者等との連携のもと、専門事業者主導で対策を講じている

５．その他（ ）

問２４ 自社の工場におけるサイバーセキュリティ対策を実施するにあたり障害になると考えられることについ

て、あてはまるものすべてに〇をつけてください。

１．何をしたらよいか分からない ２．社内にサイバーセキュリティ対策を行える人材がいない

３．大きなコストがかかり投資が困難 ４．社外の誰に相談したらいいか分からない

５．その他（ ） ６．特に障害はない ７．必要性がない

ネットワーク化の進展に伴い、調達先や顧客先、連携パートナーなど、社外とのデータ流通も

これまで以上に増加しています。

以下の設問では、こうした外部とのデータ流通（共有・やりとり）についてお伺いします。

問２５ 社外と、工場等で発生したデータのやりとり・共有を行う際に、他企業側におけるサイバーセキュリテ

ィ上の対応や体制について、不安を感じますか。あてはまるもの１つに○をつけてください。

１．非常に不安を感じる ２．不安を感じる

３．あまり不安を感じない ４．まったく不安を感じない

SQ1 他企業側に求めるサイバーセキュリティ対策として、あてはまるものすべてに○をつけてください。

１．サイバーセキュリティ対策の部署または担当者を配置している

２．サイバーセキュリティ対策のガイドラインを策定している

３．サイバーセキュリティ対策強化のためのソフトウェアや設備を導入している

４．サイバーセキュリティを想定したデータ等のバックアップを行っている

５．サイバーセキュリティ対策について、国際標準に基づく認証等を取得している

６．その他（具体的に ）

150

人材の確保・育成、現場力等についてお尋ねします

問２６ 少子化が進み、生産年齢人口の減少の影響が顕在化する中、製造業においても必要となる人材確保の問

題が顕在化しつつあると考えられます。そこで、貴社の人材確保の状況についてお尋ねします。貴社の

状況にもっとも近いもの１つに○をつけてください。

１．大きな課題となっており、ビジネスにも影響が出ている →SQ1～SQ2へ

２．課題ではあるが、ビジネスに影響が出ている程ではない →SQ1～SQ2へ

３．課題が顕在化しつつある →SQ1～SQ2へ

４．特に課題はない → SQ2へ

SQ1 確保に課題がある（又は課題が顕在化しつつある）人材のすべてに○をつけてください。また、複数に○をつけた場合は、特に確保が課題となっている人材１つに◎をつけてください。

１．経営人材 ２．デジタル人材（IT・IoT・ビッグデータ・AI等）（注7）

３．技能人材（製造技術・生産管理人材） ４．期間工 ５．企画・マーケティング人材

６．設計・デザイン人材 ７．研究開発人材

８．営業・販売、顧客へのｱﾌﾀｰｻｰﾋﾞｽ人材 ９．上記以外（ ）

（注1） なお、本アンケート調査では、デジタル人材とはIT・IoT・AIをツールとして様々な場面で使いこなせる人材、

あるいは、デジタルデータを使いこなせる人材（データサイエンティストなど）、IT・IoT・AIを使いこなすた

めのシステム設計などを手がける人材を指します。

SQ2 人材確保対策に向け、貴社で現在取り組んでいることや、現在は取り組んでいないが、今後取り組んでいきたいことはありますか。「現在」と「今後」それぞれについて、あてはまるものすべてに○をつけてください。また、複数に○をつけた場合は、それぞれ最も重視している取組１つに◎をつけてください。

取組内容 現在 今後

【採用面】

１．社外のシニア、ベテラン人材の採用強化 １ １

２．主婦層などを含む、女性の採用強化 ２ ２

３．（高齢者・女性以外の）中途採用の強化 ３ ３

４．新卒採用の強化 ４ ４

５．外国人登用など国籍にこだわらない人材活用 ５ ５

６．フリーランスや兼業・副業を行う人材等の活用 ６ ６

【人材活用面】

７．定年延長・廃止、再雇用等により、社内のシニア、ベテラン人材の継続確保 ７ ７

８．必要なスキル獲得のための社内研修など、人材育成方法の見直し・充実化の取組 ８ ８

９．育児・産前産後休業制度の充実など、女性が長く働き続けることができる職場環境の整備 ９ ９

10．短時間勤務や在宅勤務など、多様で柔軟な働き方の導入 10 10

【体制面、その他】

11．自動機やロボットの導入による自動化・省人化 11 11

12．IT・IoT・ビッグデータ・AI等の活用などによる生産工程の合理化 12 12

13．テクノロジーを活用した人材マネジメント（採用・人事・労務管理）の効率化 13 13

14．賃金引上げや福利厚生の充実化など待遇の強化 14 14

15．人事評価、昇進・異動等の人事制度の抜本的な見直し 15 15

16．その他（ ） 16 16

151

問２７ 人手不足が叫ばれる中、製造の現場力の維持・向上に関しては、引き続き様々な課題があると考えられ

ます。以下のうち、特に課題となっていると考えるもの上位３つをお選びください。他方、引き続き、

製造の現場力の強みと考えるもの上位３つをお選びください。

【回答欄】 課題： 第１位 第２位 第３位

強み： 第１位 第２位 第３位

【選択肢】 以下の選択肢から番号でご記入ください

１．ニーズ対応力 ２．ロボットや IT、IoTの導入・活用力

３．上記「２．」以外の先端技術の導入・活用力 ４．基盤技術の維持・向上力

５．熟練技能者の技能（継承） ６．試作・小ロット生産 ７．量産能力

８．品質管理 ９．コスト対応力 10．短納期生産

11．その他（ ）

問２８ 現場力の維持・強化に向けては、経営層と現場との的確な関係の下で取組を進めることが重要だと考え

られますが、現状、貴社における経営層と現場との関係としてもっともあてはまるもの１つに○をつけ

てください。

１．経営層が常に現場の状況を把握している → SQ1へ

２．経営層が定期的に現場の状況を把握している → SQ1へ

３．経営層はあまり現場の状況を把握していない → SQ2へ

４．経営層は現場の状況を把握していない → SQ2へ

SQ1 経営層が関与する形で現場力の維持・強化に向けた対応策を打てていますか。もっともあてはまるもの１つに○をつけてください。回答後は問29へお進みください。

１．必要に応じた対応策を打てている ２．必要な対応策が打てていない

SQ2 今後、経営層と現場との関係の見直しを予定されていますか。もっともあてはまるもの１つに○をつけてください。

１．経営層がより現場の状況を把握する体制を検討中

２．経営層が現場の状況を把握する必要性を感じているが、今のところ見直しの予定はない

３．基本的に現場のことは現場に任せる方針で、見直しは予定していない

【以下、デジタル人材（IT・IoT・ビッグデータ・AI等）（注８）の確保・育成に関してお尋ねします】

（注1） IT・IoT・AIをツールとして様々な場面で使いこなせる人材、あるいは、デジタルデータを使いこなせる人材

（データサイエンティスト等）、IT・IoT・AIを使いこなすためのシステム設計などを手がける人材を指します。

問２９ IT・IoT・ビッグデータ・AI等を活用したデジタル経済への変革が進みつつある中、貴社におけるデジタ

ル人材の業務上の必要性について、もっともあてはまるもの１つに○をつけてください。

１．業務上必要である → SQ1へ ２．業務上不要である → SQ2へ

152

SQ1 貴社におけるデジタル人材の充足状況について、もっともあてはまるもの１つに○をつけてください。回答後は問30へお進みください。

１．質・量とも充足できていない

２．質の面では充足できているが、量の面で充足できていない

３．量の面では充足できているが、質の面で充足できていない

４．質・量とも充足できている

SQ2 貴社においてデジタル人材が業務上不要である理由として、もっともあてはまるもの1つに○をつけてください。これでアンケート終了です。回答後は調査票を同封の返信用封筒に入れてご投函ください。

１．IT・IoT・ビッグデータ・AI等は自社の業務に付加価値をもたらすとは思えない

２．IT・IoT・ビッグデータ・AI等の費用対効果が見込めない（わからない）

３．IT・IoT・ビッグデータ・AI等は自社の企業風土や社風になじまない

４．IT・IoT・ビッグデータ・AI等の業務については、すべて外注先に委託している（する予定）

５．その他（ ）

問３０ デジタル人材の確保・育成に向けて、貴社で取り組まれている対策はありますか。あてはまるものすべ

てに〇をつけてください。また、もっとも力を入れている取組１つに◎をつけて下さい。

【確保】

１．新卒採用による確保 ２．中途採用による確保

３．外部の専門家派遣サービスの活用 ４．社内人材の再教育等による確保

【育成】

５．外部の専門家を招聘しての社内研修の実施

６．知見のある内部人材による社内研修の実施

７．外部のセミナーや教育機関への社員派遣・自主的な研鑽への補助

８．他企業への出向や兼業・副業等によるスキルアップを推奨（制度整備を含む）

９．その他（ ）

10．特に対策は行っていない

問３１ デジタル人材の確保・育成にあたり、貴社にとって課題や障害となっていることはありますか。あては

まるものすべてに〇をつけてください。また、もっとも課題や障害となっていること１つに◎をつけて

ください。

１．人材の売り手市場が続いており、採用や長期雇用に繋がりにくい

２．自社の給与体系や勤務地が、デジタル人材から求められるニーズにそぐわない

３．社内に、研修等を通じて対応可能となると思われる適切な人材が見当たらない

４．社内に、他の社員にノウハウを教えたり指導したりできる知見を持った人材がいない

５．社内研修の講師を依頼できる外部専門家が見つからない

６．社内研修の講師費用や社外研修への派遣費用等が高く、資金的余裕がない

７．日常業務が多忙等のため、社員が社内外の研修を受講する時間的余裕がない

８．どこから着手すればよいか分からない

９．その他（ ）

10．課題や障害は特にない

153

問３２ 貴社においてはどのようなデジタル人材が必要ですか。①～④の部門ごとに、必要とするデジタル人材

すべてに○をつけてください。また、部門ごとに、特に確保が課題となっている人材１つに◎をつけて

ください。

【選択肢】

１．データの利活用を設計できる人材

２．デジタルツールの利活用ができる人材

３．データの分析ができる人材

４．アプリケーション・ソフトウェアの開発ができる人材

５．複数のアプリケーション・ソフトウェアを組み合わせた

システム開発ができる人材

６．ＡＩ技術の開発ができる人材

７．その他

８．本部門においては不要

あてはまるものすべてに○

データの利活用を設計

データツールの利活用

データの分析

アプリ・ソフトの開発

複数のアプリ・ソフトを

組み合わせたシステム開発

ＡＩ技術の開発

その他

本部門においては不要

【記入例】商品企画・研究開発・設計 ⇒ １ ２ ３ ４ ５ ６ ７ ８

①商品企画・研究開発・設計 ⇒ １ ２ ３ ４ ５ ６ ７ ８

②製造技術・生産管理 ⇒ １ ２ ３ ４ ５ ６ ７ ８

③販売・保守・営業 ⇒ １ ２ ３ ４ ５ ６ ７ ８

④経営戦略（マネジメント） ⇒ １ ２ ３ ４ ５ ６ ７ ８

SQ1 特にデジタル人材を必要としている部門１つに○をつけ、求める人材（スキルや能力等）について、具

体的にご記入ください。

デジタル人材を

必要とする部門 １．商品企画・研究開発・設計 ２．製造技術・生産管理

３．販売・保守・営業 ４．経営戦略（マネジメント）

具体的に求める

人材像

（具体的に）

問３３ 貴社において、デジタル・IT 関連部門の責任者は、どれくらい経営に参画していますか。最も近いもの

１つに○をつけてください。

１．常に参画している ２．頻繁に参画している ３．しばしば参画している

４．あまり参画していない ５．まったく参画していない ６．該当部門・責任者なし

質問は以上です。お忙しい中ご協力いただき、誠にありがとうございました。

154

製造現場における生産プロセス等のデータ収集に関する追加質問

同封アンケート票の p8 の問 16で、「１．はい」と回答した方にお尋ねします。

（「２．いいえ」と回答された方は、以下の追加質問にご回答いただく必要はございません。）

問 16 の SQ1 に○をつけたデータ収集の目的のために、具体的にどのようなデータを収集し

ていますか。○をつけたすべての目的ごとに、収集しているデータについて選択肢の中から

選び、その番号を回答欄にご記入ください（複数選択可）。

データ収集の目的

（問 16の SQ1と同じ選択肢です）

【回答欄】 具体的に収集しているデータ

（以下の選択肢より番号を記入、複数選択可）

１．生産計画の精度向上

２．製造工程全般の効率化

３．品質の向上（不良率の低減）

４．リードタイムの短縮

５．コストダウン（原価低減）

６．トレーサビリティの実施

７．技能継承（ベテラン不足対策）

８．生産自動化（人手不足対策）

９．検査工程の省力化

10．サプライチェーンの効率化

（協力企業の納期管理含む）

11．その他

12．特に目的なし

【選択肢】 以下の選択肢から選んだ番号を回答欄にご記入ください

１．生産品質データ（生産数、歩留まり率、加工時間、加工速度、等）

２．設備稼働データ（設備稼働時間、稼働率、等）

３．エネルギーデータ（電力、ガス、水、エア、等）

４．環境データ（温度、湿度、濃度、音響、震動、圧力、等）

５．検査データ（不良率、検査成績、等）

６．購買・調達データ（原材料のコスト、納入量、等）

７．作業者データ（労働時間、技能・技術レベル、等）

８．その他（ ）

ご回答いただいた場合は、本追加質問票もアンケート調査票と一緒に、返信用封筒に同封

の上、平成 29年 12月 29 日までにご投函ください。ご協力ありがとうございます。

追加質問票