デジタルトランスフォーメーション(DX) 製造業のデジタル化とは?日本のDXが進まない理由や成功事例を解説 Salesforce Japan 2025年6月2日 製造業のデジタル化は、ロボットやIoT、AIなどのデジタル技術を活用し、業務効率を改善し生産性を向上させることが目的です。本記事では、製造業のデジタル化の現状や、成功事例などを詳しく解説します。 デジタルトランスフォーメーション 製造 お客様事例 【定着の秘訣】創業81年のメーカーが導入の壁を突破した秘訣は不可避な「〇〇」 Mitsuru Tsuda 2025年5月27日 Salesforce(セールスフォース)導入初期の課題を乗り越えた不二輸送機工業株式会社の取り組みを、ユーザーグループイベントでお話いただきました。 デジタルトランスフォーメーション 製造 システム管理者 中堅・中小企業 設備メンテナンスの仕事とは?必要性や種類、課題を解説 Salesforce Japan 2025年5月26日 設備メンテナンスとは、製造業で扱う機械の老朽化を抑えたり日常的な故障を防止したりするために行う点検・修理業務です。本記事では、設備メンテナンスの概要から種類、必要な知識、課題などを解説します。 デジタルトランスフォーメーション 製造 中堅・中小企業 AI(人工知能) SOPとは?マニュアルとの違いや作成手順についてわかりやすく解説 Salesforce Japan 2025年5月14日 SOPとは、標準作業手順書のことで主に製造業や医療業界でも使われています。本記事では、SOPを導入する効果や作成手順、作成する際のポイントについて解説。組織の生産性を上げたい企業は参考にしてください。 製造 AI(人工知能) 生成AI デジタルトランスフォーメーション(DX) 【専門家解説】日本の労働生産性低下の主因を真っ向分析(後編) Daisuke Kunimura 2025年2月13日 日本の労働生産性が低迷している主因と対策をインダストリーアドバイザーで地域DXを専門とする國村太亮ディレクターが3回にわたって解説する連載の第3回。最終回となる今回は、DXに成功している事例とそこから浮かび上がった成功のヒントを解説します。 中堅・中小企業 製造 デジタルトランスフォーメーション AI(人工知能) 【大手のAI革命】トヨタコネクティッドが推進する「AIトランスフォーメーション」の実践的メソッド Tsuyoshi Kimura 2024年11月20日 2010年代に「つながるクルマ」の時代を牽引するべく、トヨタ自動車とセールスフォース・ジャパン、マイクロソフトの合弁会社として設立されたトヨタコネクティッドは、AIドリブンな企業として生まれ変わりつつあります。2023年から全社AI導入を急ピッチでリードするExecutive AI Director川村将太さんに具体的なメソッドや要諦を伺いました。 デジタルトランスフォーメーション 製造 AI(人工知能) デジタルトランスフォーメーション(DX) 【専門家解説】慢性的課題、労働生産性低下の主因を真っ向分析(中編) Daisuke Kunimura 2024年11月19日 日本の労働生産性が低迷している主因と対策をインダストリーアドバイザーで地域DXを専門とする國村太亮ディレクターが3回にわたって解説する連載の第2回。今回は4つの主因のうち「産業間の生産性格差」と「研究開発や能力開発費の投資不足」について解説します。 デジタルトランスフォーメーション 製造 製造業におけるバリューチェーンとは?構造の図解と分析手順を解説 Naoko Sakaguchi 2024年11月13日 製造業におけるバリューチェーンとは、製品が顧客に提供されるまでの事業活動が連鎖して最終的な価値が生み出されているという考え方です。今回は、製造業におけるバリューチェーンの概要と分析手順を解説します。 製造 デジタルトランスフォーメーション(DX) 【専門家解説】日本の労働生産性低下の主因を真っ向分析(前編) Daisuke Kunimura 2024年11月7日 労働生産性が低いと言われて久しい日本。事実、OECD加盟諸国の中で31位(2022年)であり、この問題は深刻です。なぜ、日本の労働生産性は低いのか。その主因と対策をインダストリーアドバイザーで地域DXを専門とする國村太亮ディレクターが3回にわたって解説します。 デジタルトランスフォーメーション 製造 データ データクレンジングとは?目的と進め方、ツールの必要性を解説 Salesforce Japan 2024年11月7日 データクレンジングとは、重複や誤入力を排除しデータの正確性を高める作業で、データ分析の準備として必要です。本記事では、データクレンジングの意味と必要性、進め方を解説します。 データ 製造 小売・消費財・食品
デジタルトランスフォーメーション(DX) 製造業のデジタル化とは?日本のDXが進まない理由や成功事例を解説 Salesforce Japan 2025年6月2日 製造業のデジタル化は、ロボットやIoT、AIなどのデジタル技術を活用し、業務効率を改善し生産性を向上させることが目的です。本記事では、製造業のデジタル化の現状や、成功事例などを詳しく解説します。 デジタルトランスフォーメーション 製造
お客様事例 【定着の秘訣】創業81年のメーカーが導入の壁を突破した秘訣は不可避な「〇〇」 Mitsuru Tsuda 2025年5月27日 Salesforce(セールスフォース)導入初期の課題を乗り越えた不二輸送機工業株式会社の取り組みを、ユーザーグループイベントでお話いただきました。 デジタルトランスフォーメーション 製造 システム管理者
中堅・中小企業 設備メンテナンスの仕事とは?必要性や種類、課題を解説 Salesforce Japan 2025年5月26日 設備メンテナンスとは、製造業で扱う機械の老朽化を抑えたり日常的な故障を防止したりするために行う点検・修理業務です。本記事では、設備メンテナンスの概要から種類、必要な知識、課題などを解説します。 デジタルトランスフォーメーション 製造 中堅・中小企業
AI(人工知能) SOPとは?マニュアルとの違いや作成手順についてわかりやすく解説 Salesforce Japan 2025年5月14日 SOPとは、標準作業手順書のことで主に製造業や医療業界でも使われています。本記事では、SOPを導入する効果や作成手順、作成する際のポイントについて解説。組織の生産性を上げたい企業は参考にしてください。 製造 AI(人工知能) 生成AI
デジタルトランスフォーメーション(DX) 【専門家解説】日本の労働生産性低下の主因を真っ向分析(後編) Daisuke Kunimura 2025年2月13日 日本の労働生産性が低迷している主因と対策をインダストリーアドバイザーで地域DXを専門とする國村太亮ディレクターが3回にわたって解説する連載の第3回。最終回となる今回は、DXに成功している事例とそこから浮かび上がった成功のヒントを解説します。 中堅・中小企業 製造 デジタルトランスフォーメーション
AI(人工知能) 【大手のAI革命】トヨタコネクティッドが推進する「AIトランスフォーメーション」の実践的メソッド Tsuyoshi Kimura 2024年11月20日 2010年代に「つながるクルマ」の時代を牽引するべく、トヨタ自動車とセールスフォース・ジャパン、マイクロソフトの合弁会社として設立されたトヨタコネクティッドは、AIドリブンな企業として生まれ変わりつつあります。2023年から全社AI導入を急ピッチでリードするExecutive AI Director川村将太さんに具体的なメソッドや要諦を伺いました。 デジタルトランスフォーメーション 製造 AI(人工知能)
デジタルトランスフォーメーション(DX) 【専門家解説】慢性的課題、労働生産性低下の主因を真っ向分析(中編) Daisuke Kunimura 2024年11月19日 日本の労働生産性が低迷している主因と対策をインダストリーアドバイザーで地域DXを専門とする國村太亮ディレクターが3回にわたって解説する連載の第2回。今回は4つの主因のうち「産業間の生産性格差」と「研究開発や能力開発費の投資不足」について解説します。 デジタルトランスフォーメーション 製造
製造業におけるバリューチェーンとは?構造の図解と分析手順を解説 Naoko Sakaguchi 2024年11月13日 製造業におけるバリューチェーンとは、製品が顧客に提供されるまでの事業活動が連鎖して最終的な価値が生み出されているという考え方です。今回は、製造業におけるバリューチェーンの概要と分析手順を解説します。 製造
デジタルトランスフォーメーション(DX) 【専門家解説】日本の労働生産性低下の主因を真っ向分析(前編) Daisuke Kunimura 2024年11月7日 労働生産性が低いと言われて久しい日本。事実、OECD加盟諸国の中で31位(2022年)であり、この問題は深刻です。なぜ、日本の労働生産性は低いのか。その主因と対策をインダストリーアドバイザーで地域DXを専門とする國村太亮ディレクターが3回にわたって解説します。 デジタルトランスフォーメーション 製造
データ データクレンジングとは?目的と進め方、ツールの必要性を解説 Salesforce Japan 2024年11月7日 データクレンジングとは、重複や誤入力を排除しデータの正確性を高める作業で、データ分析の準備として必要です。本記事では、データクレンジングの意味と必要性、進め方を解説します。 データ 製造 小売・消費財・食品