旭鉄工が自社開発したIoT・AIによる改善。ノウハウを“横展開リスト”にして全社共有

自動車部品メーカーの旭鉄工は、工場の改善活動にIoTを活用したシステムを自社開発しました。改善のノウハウを抽出して「横展開リスト」を作り、全社で共有。データに基づく改善を、現場主導で進めています。中小〜中堅企業が自前でデータ活用を進めた好例です。

この事例のポイント

CASE“自前で”データ活用を始めた中堅メーカー

データ活用は大企業の専売特許ではありません。自動車部品メーカーの旭鉄工は、工場の改善活動のために、IoTシステムを自社開発しました。設備の稼働データを取得し、改善に活かす仕組みを自前で作ったのです。

旭鉄工は、工場の改善活動としてIoTを活用したシステムを自社開発し、改善ノウハウを抽出して「横展アイテムリスト（ノウハウ集）」を作成した。

出典: celf（生成AIの活用事例）
celf.biz/campus/generative_ai02/

さらに優れているのは、得られた改善ノウハウを「横展開リスト」として全社で共有している点。一つの現場の成功を、会社全体に広げる仕組みを作っています。

この事例の肝は、データ活用そのものより「ノウハウを共有する仕組み」にあります。これがあると、改善が会社全体に広がります。

個人の工夫を、会社の財産に変える

どんなに良い改善も、一人の中にとどまっていては会社の力になりません。旭鉄工のように、ノウハウを共有する仕組みまで作ってこそ、データ活用は本当に活きます。AIやIoTを入れるだけでなく、その成果を広める設計が大切です。

私たちエムズは、AIやデータ活用の仕組みづくりに加えて、得られた知見を社内で共有・蓄積する仕組みまでご提案します。一部の人だけが使うのではなく、会社全体の財産として残し、広げていく。そこまで設計するのが、私たちの考える本当のDX支援です。

AIやIoTを導入すれば、それだけで効果が出ますか？

導入だけでは不十分です。この事例が示すように、得られた成果やノウハウを社内で共有する仕組みまで作って、初めて本当に活きます。ツールを入れることと、それを広めることはセットで考えるべきです。

中小企業でも自前でデータ活用できますか？

できます。この事例も中堅メーカーが自社開発したものです。大規模なシステムでなくても、設備データの取得や見える化から始められます。まず小さく始めて、効果を確かめながら広げるのが現実的です。

※本記事は上記の公開情報をもとに、株式会社エムズ編集部が独自に整理・考察したものです。事例の内容は各企業の公表・報道に基づくもので、執筆時点（2026-06-22）の情報です。最新の状況とは異なる場合があります。考察部分は当社の見解であり、特定の企業・製品・導入を推奨するものではありません。

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