見える化4.0 AI×IoTで「稼ぐ力」を取り戻せ！

木村尚敬(著者), 沼田俊介(著者)

• 販売会社／発売会社: 日本経済新聞出版社
• 発売年月日: 2018/10/18
• JAN: 9784532322380

商品レビュー

2026/02/07

​『見える化4.0』要約：製造業DXの4段階進化
​本書は、インダストリー4.0の本質を「見える化」の進化と定義し、日本の製造業がAIやIoTを活用して再び「稼ぐ力」を取り戻すための4ステップを提示している。

​1. 見える化の4ステップ
​見える化 1.0：原価の見える化
儲けの構造を把握し、投資に対して元が取れているかを正確に見極める管理会計の基本。
​見える化 2.0：プロセスの見える化
「創る（開発）→作る（製造）→運ぶ（物流・販売）」のバリューチェーンを一気通貫で可視化し、部門間の壁や無駄を排除する。
​見える化 3.0：稼ぐポイントの見える化
IoTを活用し、製品販売後の稼働状況を把握。「モノ売り」から、保守・運用などの「サービスモデル（コト売り）」へ転換する。
​見える化 4.0：リアルタイムの見える化（自律化）
ビッグデータとAIをフル活用し、予測に基づくリアルタイム制御を行う。人間が介在せずにシステムが自律的に最適化する状態を目指す。
医療診断で例えると、3.0では、体調悪いからこの薬をどうぞと提供するが、4.0では、体調悪くなるからこの薬を注入しておいた。という違い。

​2. DX実装への要諦
​目的（KPI）の明確化
「IoTでデータを集めれば何か解決する」という受動的な姿勢を否定。「何を解決・予測したいのか」という経営的・現場的課題を先に定義する必要がある。
​CCAAモデルの実行
データの収集（Collect）と接続（Connect）で終わらせず、分析（Analyze）を経て、実際の生産性向上や自動化などの作動（Actuate）に繋げる重要性を説く。
​設計段階からのデジタル化
DSM（設計構造マトリクス）などの手法を用い、設計（エンジニアリングチェーン）の情報を製造・サービスへシームレスに連携させることが全体最適の鍵となる。

​3. 目指すべき3つのモデル
​デバイス特化型： 生産プロセスを極限まで効率化し、製造原価で圧倒する。
​サービスモデル型： 顧客と繋がり、アフターサービスや運用支援で稼ぐ。
​プラットフォーマー型： 市場のデータを集約・提供し、エコシステムを構築する。

2021/12/02

ＩＧＰＩのコンサルタントが提言！
「現場再生」のスペシャリストだから語れる4ステップ進化法!

AIもIoTも、製造業の競争力向上の要となるテクノロジーであることは間違いない。
しかし、多くの日本企業が、そのメリットを最大限享受するまでには到っていない。
このままでは、グローバル競争に取り残されてしまう危険性も否定できない。

「いかにＩｏＴを活用しようが、ビジネスモデルを進化させようが、
モノづくりの基本ができていないと意味がない」と著者たちは強調する。

本書では、まず「見える化1.0」「2.0」「3.0」というモノづくりの土台を
しっかりと築いたうえで、新しいモノづくりの姿である「見える化4.0」を提唱する。
すぐにでも手をつけられる具体的な施策が満載の１冊だ。

【「見える化」進化の４段階】

見える化1.0＝儲けの構造の見える化
グローバル化の進展で複雑化する組織・製品をきちんと仕分けて
原価・儲けの構造を解き明かしていく。
「どの拠点、どの顧客、どの製品が儲かっているのか／いないのか」
という一番大事な情報を明らかにする。

見える化2.0＝プロセスの見える化
顧客のニーズを製品企画にしっかり取り込むのと同時に、
モノづくりのプロセス全体を一気通貫に見える化して重複や無駄を省く。

見える化3.0＝稼ぐポイントの見える化
モノを売るだけでなく、それをサービスモデル化することで、
収益の構造を根本から見直す。
ＰＬモデルから、バランスシートモデルへ、頭を切り換える必要がある。

見える化4.0＝リアルタイムの見える化
ＩｏＴを活用すれば、各種のデータをリアルタイムで取得できる。
それらを分析することで、バリューチェーンのあちこちに、
それぞれの企業にあった「儲けの戦略」が見えてくる。

もくじ
まえがき──ＩｏＴ時代の新しいモノづくりのあり方

プロローグ──「インダストリー４・０」は「見える化４・０」
－「創る」→「作る」→「造る」の再定義
－「上からの標準化」と「ブラックボックス化」のせめぎあい
－「何をつくるか」よりも「どこで稼ぐか」がポイント　ほか

見える化1.0 儲けの構造を把握する
－御社の「原価の見える化」のどこが問題か
－工数ベースで原価計算すれば、製品・工場ごとの実力がわかる
－ＩｏＴが「誰でもＡＢＣの時代」を後押しする
－赤字パターンによって検討課題が変わる
－ライフサイクル全体を見なければ、本当に儲かっているかわからない　ほか

見える化2.0 プロセスの見える化──バリューチェーンの上流部分を見直す
－収益性と競争力は必ずしも一致しない
－真の競争力は、表から見える競争力とは違う
－ＶＯＣによって顧客ニーズを洗い出す
－ＱＦＤでプロセスの見える化を実現
－「流用設計」が隠れコストの温床になる
－ＤＳＭでプロセスの順番を最適化する　ほか

見える化3.0 稼ぐポイントの見える化──サービスモデル化とＩｏＴ
－「インダストリー４・０」がもたらす本質的な意味合い
－Ｐ／Ｌ重視からＢ／Ｓ重視へと発想の転換が必要
－すでに家庭に入り込んでいる家電には勝機がある
－Ｔｉｅｒ０・５のサプライヤーが自動車業界をリード
－保守点検サービスが宝の山に
－どのデータを残すかがオープン・クローズ戦略の要に　ほか

見える化4.0 リアルタイムの見える化──ＩｏＴのフル活用で自動化を実現
－「ＡＩを入れたら何かしてくれる」は間違い
－匠の技術のデジタル化
－プラットフォーマーに名乗りをあげたコマツ
－データづくりがうまい会社と下手な会社
－人間の想像力がボトルネックになる可能性
－「見える化４・０」とは何か　ほか

あとがき　「ジャパン・アズ・ナンバー１」アゲイン

2020/05/08

AI×データというツールだけが一人歩きし、導入自体が目的になってしまっていないか？
目的を与えるのは常に人間で、出てきた結果をどう活かすのかを決めるのも人間であるにもかかわらず。
そしてものづくりの基本が土台に無くてはならない。

、、、という暗黙知を体系的に整理して形式知してくれた良書。