コニカミノルタは子会社工場で生産DXを推進し、数理モデルを活用して製造条件を高速試行。従来80％だった良品率を95～98％に向上させた。また、部品在庫管理業務では、在庫・生産・販売データを統合し、熟練者の判断ルールを自動化。廃棄可否判断時間を90％削減した。これらの成果は他拠点へのグローバル展開を視野に横展開し、ローコードノーコードを含むデータサイエンス人材育成にも取り組んでいる。
DXコニカミノルタ、生産DXで良品率98％・在庫管理90％削減 日本
- この記事を参考にした事業アイデア
このニュースからのヒント
- 数理モデルで熟練依存を一掃
- 現場の勘に頼る製造設定では良品率が80％に留まるが、数理モデルで製造条件を最適化することで95％超の良品率を達成。
- 【課題】
経験者の勘頼り設定 → 良品率80％
【解決】
数理モデルによる最適条件導出
【結果】
良品率95～98％を実現 - データ統合で在庫廃棄を90％削減
- 複数システムで手間が発生する部品廃棄判断を、在庫・生産・販売データ統合と判断ルール化で自動化し、処理時間を90％短縮。
- 【課題】
システム横断の手作業判定 → 時間とコスト増
【解決】
データ統合＋ルール化自動判定
【結果】
廃棄判断時間90％削減、在庫最適化 - ローコードで全社DXを加速
- 高度プログラミング不要のローコードツールを導入し、現場主導で業務改善策を構築。非IT人材が自走する体制を実現する。
- 【課題】
ITリテラシー不足 → DX施策が現場に浸透しない
【解決】
ローコードツール導入、現場で開発
【結果】
非IT担当者が自律的に改善策を開発し、DX推進体制を強化
考えられる事業アイデア
- 中小小売・部品業向け「在庫廃棄を減らす定期診断＆自動ルール導入」サブスク事業
- 複数システムを持つ中小店舗・部品商社向けに、既存の帳票・CSV・POSデータを定期的に統合して廃棄・陳腐化リスクを判定する診断と、自動化されたルール（Excelマクロやローコードワークフロー）を導入する月額サービス。初期は無店舗型で、リモートで導入から運用まで完結させる。廃棄削減分を成果指標にして契約更新を促す。
- なぜ？在庫判断が複数システムに散らばって手作業になっている中小事業者は、廃棄コストや欠品ロスで利益を圧迫している。高額なERPや専門家を導入しなくても、既存データを統合して簡潔なルールを作れば90％以上の時間削減や在庫最適化が期待でき、明確な費用対効果が示せるため払戻性が高い。大企業向けシステムのカスタマイズ需要とは別領域のニッチ。
- どうする？顧客はExcelやPOS、受注CSVを週次でアップロードするか、簡易連携ツール（既存のSaaS連携を使わず、シンプルなCSV取り込み代行）でデータを受け取り、専用のダッシュボード（ローコードで作成）で在庫寿命・回転率・廃棄リスクを可視化する。診断→ルール作成（発注停止・値引きタイミング・移動推奨など）→運用自動化までをリモートで提供。料金は月額固定＋改善成果に応じたボーナス。初期導入は3〜6ヶ月のトライアルで効果を数値化してから本導入。技術面はローコードツールと既存Excel/CSV処理を中心に構成し、複雑な連携は外注のエンジニアにスポットで依頼。スケールは無店舗で複数顧客を同時運用し、月額3〜10万円の顧客を50〜100社獲得で目標達成を目指す（例：平均月額25万円相当の改善価値を示し月2.5万円課金×100社＝3,000万円/年）。
- ネーミング在庫見える化便 - 手軽さと即効性を訴求し、「見える化」で行動につなげるイメージ。
廃棄セーブ定期便 - 継続利用で廃棄削減を実感できる定期サービスの性格を示す名称。
スマート棚番（たなばん） - 棚管理と番号で在庫判断を簡潔に行うイメージを合わせた親しみやすい名称。 - シナリオ① ターゲット業種の絞り込みとデータ形式調査
└ 食品小売、部品商社、外食チェーンのローカル店など、データの取りやすい業態を優先
② トライアルテンプレの作成
└ CSV取り込みテンプレ、短期診断レポート、ローコードでの自動ルールテンプレを準備
③ パイロット導入
└ 3〜6ヶ月のトライアルで効果を数値化し、定量成果を事例化
④ サービス化と料金設計
└ 月額プラン＋成果連動ボーナスのモデル化、導入・解約フローの整備
⑤ 運用標準化と外注パートナー構築
└ データ取り込み代行や初期設定を外注化し、1チームで複数顧客を回す仕組み化 - 中小製造業の受発注データを統合し、過剰在庫を最適化する事業支援
- 中小規模の製造業や部品加工業では、顧客からの個別受注や多品種少量生産が主流であり、受発注データ、生産計画、材料在庫データが複数の異なるシステムやExcelファイルに散在していることが少なくありません。これにより、過剰な部品在庫や材料の滞留が発生し、倉庫スペースの圧迫、廃棄コストの増加、資金の固定化といった経営課題に直面しています。この事業では、これら点在するデータを統合・連携させ、独自のアルゴリズムに基づき、現在の受発注状況から予測される生産量に合わせた最適な在庫水準を算出し、過剰在庫の発生を未然に防ぎ、在庫廃棄リスクを大幅に削減するサービスを提供します。
- なぜ？在庫管理の最適化は、製造業にとってキャッシュフロー改善とコスト削減に直結する重要な経営課題であり、特に人件費や管理コストに余裕のない中小企業にとっては切実なニーズです。しかし、既存のERPシステム導入は高額で、特定のシステムに合わせたカスタマイズも中小企業にはハードルが高いのが現状です。私たちは、汎用的なデータ連携ツールとクラウドベースの分析環境を活用し、個別システムの改修を極力避けて既存データを最大限に活かすことで、低コストかつ迅速な導入を実現します。大企業向けの複雑なシステムではなく、中小企業の現状に即した「ケモノ道」的な解決策で競争優位を確立します。
- どうする？まず、顧客の製造現場を訪問し、現在利用している受発注管理システム、在庫管理システム、生産計画ツール（Excel等も含む）の現状を把握します。次に、それらのシステムから必要なデータをAPI連携、CSVインポート、または手動入力を組み合わせる形で一元的に収集できる仕組みを構築します。収集したデータはクラウド上のデータベースに格納し、独自の在庫最適化アルゴリズムを適用。過去の販売実績、リードタイム、生産能力、サプライヤー情報などを考慮し、推奨される仕入れ量や生産タイミングを算出します。結果は、Webベースの簡易ダッシュボードや定型レポートとして週次・月次で提供し、顧客担当者が直感的に在庫状況と最適化提案を把握できるようにします。導入初期は、データ連携設定やデータクレンジング作業を当社が代行することで、顧客の負担を軽減します。
- ネーミング在庫ゼロ推進所 - 無駄な在庫をなくし、効率的な経営を推進する拠点としてのイメージ。
生産スマート化支援 - 生産プロセスをデータで賢くし、最適化を支援するサービスを指す。
データ連携モノづくり - 複数のデータを連携させ、ものづくりの効率化と利益向上に貢献する意味。 - シナリオ① 顧客企業の業務フローとデータ源の綿密な調査
└ 受発注、生産、在庫管理の現状と課題、利用システム、データ形式をヒアリングで詳細に把握
② データ収集・統合基盤の設計と構築
└ 既存ツール（Zapier、Integromat等）を活用し、複数データソースからの自動収集・統合フローを開発
③ 在庫最適化アルゴリズムの実装とダッシュボード開発
└ Python等の言語でアルゴリズムを開発し、BIツール（Tableau Public等）で可視化ダッシュボードを構築
④ パイロット導入と効果測定
└ 一部製品群や部門でサービスを試行導入し、過剰在庫削減率、運用負荷を測定しフィードバックを収集
⑤ サービス運用と定期的な改善
└ 顧客への定期レポート提供、オンラインでの運用サポート、アルゴリズムの継続的な改善を実施
⑥ 導入事例の蓄積と横展開
└ 成功事例を基に、他の中小製造業や専門商社への導入を積極的に展開し事業を拡大 - 中小飲食店向け食材ロスをデータで最適化するコスト削減ビジネス
- 小規模な飲食店や個人経営の店舗では、熟練した料理人の勘や経験に頼って食材の仕入れや在庫管理が行われがちです。これにより、食材の過剰発注や廃棄ロス、旬を逃した食材の活用機会損失などが発生し、利益を圧迫する大きな要因となっています。本事業は、日々の食材利用データ、売上データ、季節変動やイベント情報を統合的に分析し、数理モデルを適用することで、最適な仕入れ量とメニュー構成、廃棄ロスを最小限に抑えるための具体的な提案を行うサービスです。
- なぜ？外食産業は競争が激しく、原材料費の高騰や人手不足が常態化しており、食材ロスは経営を直撃するバーニングニーズです。多くの小規模店舗はIT導入に費用や人材を割けず、効率化が進んでいません。ここに大企業が参入しにくいニッチな市場が存在します。当サービスは、店舗の現状に合わせた個別最適化と実行支援を無店舗型と店舗型のハイブリッドで提供することで、顧客が削減できるコストを明確にし、導入費用を上回るメリットを提示できます。
- どうする？まず、対象となる飲食店を訪問し、既存の仕入れ伝票、日報、POSデータなどをヒアリングを通じて収集します。これらのアナログ・デジタルデータを一元化し、独自に開発した数理モデル（既存の最適化アルゴリズムや統計分析ツールをベースにカスタマイズ）に入力。食材ごとの消費サイクル、季節性、曜日別の売上傾向、特売情報などを考慮し、次期の最適な仕入れ量、保管方法、推奨メニューサイクルを算出します。結果は分かりやすいダッシュボード形式で提供し、月に一度のオンラインミーティングや隔月の店舗訪問で運用状況を確認し、改善点をフィードバックします。初期のデータ入力やシステムへの移行作業は当社が代行し、顧客は日々の報告作業に集中できるシンプルな運用モデルを構築します。
- ネーミングフードコスト削減ナビ - 食材原価とロス削減を航海士のように導くイメージを表現。
匠の献立データ - 熟練の勘とデータを融合させ、最適なメニューと仕入れを提案する意味合い。
ミエル食材利益 - 見えにくい食材のコストと利益を可視化し、改善に繋げるサービスを暗示。 - シナリオ① ターゲット店舗の選定と初期ヒアリング
└ 食材ロス課題を持つ小規模飲食店を優先し、既存データと業務フローを詳細に調査
② データ収集・分析システムのプロトタイプ開発
└ 汎用的なデータ分析ツールを活用し、数理モデルを実装した簡易ダッシュボードを構築
③ パイロット店舗での導入と検証
└ 数店舗で試行導入し、食材ロス削減効果や運用負荷、フィードバックを詳細に収集
④ サービス内容と運用モデルの改善
└ 検証結果に基づき、数理モデルの精度向上、ダッシュボードのUI/UX改善、サポート体制を整備
⑤ 本格展開と顧客獲得
└ ロス削減実績を実績としてアピールし、飲食業界のネットワークを通じて顧客基盤を拡大
⑥ 継続的なデータ連携とモデルの洗練
└ 定期的なデータ連携を促し、モデルの学習と最適化を継続的に実施することでサービス価値を維持
