AI導入で成果が出ない理由。NECが支援したホシザキ事例が示す、分断データとERP刷新の本質
今回のニュースのポイント
製造業でAI活用が進まない背景には、現場データの分断とレガシーシステムの存在があります。
NECが支援したホシザキの基幹刷新では、ERPと製造実行（MES）を統合し、データの標準化と一元化を進めました。
競争の焦点はAI導入そのものから、活用を支えるデータ基盤の整備へと移りつつあります。
製造業において「AIによる最適化」が叫ばれる一方で、多くの現場では導入したものの実業務にまで浸透していないという課題を抱えています。このギャップの正体は、AIそのものの性能不足ではなく、AIが「食べる」ためのデータが整っていないことにあります。NECが支援したホシザキの基幹刷新事例は、製造業におけるAI活用の“見えにくいボトルネック”を示しています。
ホシザキは、業務用冷蔵庫や製氷機などで世界有数の総合フードサービス機器メーカーです。同社が今回NECの支援を受けて主要な生産拠点で稼働させたのは、IFSの次世代クラウドサービス「IFS Cloud」です。この刷新の狙いは単なるシステムの入れ替えではありません。受注管理から生産計画、製造実行（MES）、在庫管理にいたるまでを単一のプラットフォームに統合し、工場内外の動きをリアルタイムで可視化することにあります。
多くの製造企業でAI活用が鈍化している主なボトルネックのひとつは、長年の継ぎ足しで構築されたレガシーシステムの存在です。ホシザキにおいても従来は、カスタマイズの積み重ねや個別運用の周辺システムがデータを分断し、円滑な活用を難しくしていた面もありました。こうした状況では、AIに学習させるためのデータを抽出・整理するだけで膨大な時間を要してしまい、本来の目的である製造の最適化にたどり着くことが容易ではありません。
ホシザキがIFS Cloudの導入により進めようとしているのは、データの標準化と一元化です。システムがバラバラな状態では現場のファクトがAIにとって扱いにくい形となり、高度な分析は立ち消えになります。一方で、製造実行（MES）レベルのデータと基幹（ERP）レベルのデータが一気通貫で統合されていれば、需要予測に基づいた生産計画の自動調整や在庫の最適化といった、産業用AIが本来の力を発揮しやすい土台が整います。つまり、AIは決して単体で完結する魔法のツールではなく、整えられたデータ基盤の上に成り立つ「後工程」の機能であるという位置づけが重要になります。
データ基盤が整うことで、ホシザキの製造現場には大きな変化につながる可能性があります。単一プラットフォームの活用により、700名以上のユーザーがリアルタイムで同一のデータを共有し、迅速な意思決定が可能になることが期待されています。また、標準化されたプロセスによって業務の透明性が高まり、将来的なAI分析を導入する際にも、前処理のコストを抑えてスムーズな機能拡張がしやすくなります。これこそが、単なるデジタル化を超えたデータ主導型のものづくりへの転換点です。
製造業の変革を巡る競争の焦点は、今やどのAIモデルを選ぶかから、どれだけ標準化されたデータ基盤を持てるかへと明らかにシフトしつつあります。ホシザキの事例が示しているのは、AIという華やかな技術を導入する前に、レガシーシステムを刷新してデータをどうつなげるかという構造そのものを問い直す点が、製造業のDXを完遂するために極めて重要なポイントであるという点です。こうした基盤整備が、AI活用の成否を分ける要因となりつつあります。（編集担当：エコノミックニュース編集部／Editorial Desk: Economic News Japan）
