製造業で活用できるBIツールを紹介

製造業の現場には、生産、品質、在庫など膨大なデータが蓄積されています。本記事では、製造業が抱える課題をBIツールでどのように解決するか、メリットや具体的な活用領域、現場に浸透するツールの選定方法を解説します。

このページで分かること

• 製造現場の経験頼みやExcelの限界を解消し、品質・コストを改善するBIツールの導入メリット
• 生産、品質、原価、在庫、経営といった、製造業の主要5領域におけるBIツールの具体的な活用例とダッシュボードイメージ
• 既存の生産管理システムとの連携や現場の使いやすさを重視した、製造業特有の失敗しないBIツール選定基準

製造業が抱える課題

多くの製造現場では、日々大量のデータが発生しているにもかかわらず、それを利益や効率化に直結させられていないという共通の課題があります。

業務が経験頼み・
属人化している

ベテラン作業員の長年の経験や感覚に頼って生産計画の調整や機械のメンテナンスを行っているため、ノウハウが言語化されず、技術承継が進みません。

その結果、担当者が変わると一気に生産性や品質が落ちるリスクを抱えています。

Excelの動作遅延により、
データが分散している

日報や設備ログのデータ量が増えるたびにExcelファイルがフリーズし、過去データを削除せざるを得ない状況です。月ごと・工場ごとにファイルがバラバラに保存される原因となり、全社でのデータ集計に膨大な時間を要しています。

データはあるのに
有効活用できていない

生産管理システムやERPを導入してデータは蓄積しているものの、それらがシステム内に眠ったままになっています。数字を見て異常を即座に察知できる形に加工されていないため、ただ記録を取るだけの形骸化を招く要因です。

現場担当者が自分で
データを取り出せない

現在の在庫推移やラインの不良率を確認したくても、IT部門に依頼してCSVを出力してもらう必要があり、手元に届く頃には数日遅れのデータになってしまいます。現場が必要なデータへ迅速にアクセスできない環境が課題です。

製造業がBIツールを
導入するメリット

BIツールを導入することで、現場に眠っていた点と点のデータが線で繋がり、現場と経営の双方がリアルタイムに状況を把握できるようになります。

製造計画の精度向上

過去の生産実績や受注予測データをBIツールで多角的に掛け合わせることで、実態に即した無理のない生産計画の算出を実現。納期遅延の防止や、急なオーダー変更にも柔軟に対応できる体制の構築が可能です。

製造ラインや製品の品質改善

機械のセンサーデータや不良発生のタイミングをリアルタイムに可視化。どの「工程」「時間帯」「原材料」の時に不良が発生しやすいかの相関関係を特定しやすく、歩留まり向上やトラブルの早期発見につながります。

コストの削減

製品ごとのロス、ラインごとの電力消費量、余剰在庫に紐づく管理コストなどをダッシュボードで浮き彫りに。どこで無駄なコストが発生しているかが可視化されるため、具体的なピンポイントの経費削減が可能です。

経営判断の精度向上

工場別・部門別の売上や利益率、稼働率といった経営指標が1つの画面に自動で集約されます。経営層は数日遅れのレポートを待つことなく、リアルタイムな数字に基づいた迅速かつ正確な経営判断が可能です。

ExcelとBIツールの違い

データの管理や集計において、ExcelとBIツールにはそれぞれ得意・不得意があります。これらを正しく理解し、業務に合わせて使い分けることが重要です。

Excelが適しているケース

手元にある少量のデータを個人的に計算したり、一時的な簡易グラフを作ったりするスポットの作業に適しています。

また、自由に見出しやコメントを書き込んで個別の帳票や見積書を作成するような、定型外の自由な入力作業にはExcelの手軽さが強みです。

BIツールが適しているケース

基幹システムやExcelなどの複数のシステムから大量のデータを自動で集約し、常に更新された状態で、チーム全員にリアルタイム共有するケースに向いています。

データの容量制限がなく、フリーズの心配もありません。一度ダッシュボードを作成すれば、毎日の集計作業を自動化できます。

製造業でBIツールが
活用される主な領域

BIツールは、製造業における主要な5つの業務領域で効果を発揮し、業務の透明性を高めます。

生産管理：進捗・稼働状況・
納期遅延の把握

各ラインの生産進捗や設備の稼働率をモニターにリアルタイムで表示します。計画に対する遅れやボトルネックの工程が色別のアラートなどで一目で分かるため、納期遅延が発生する前に現場で先手を打った対策が可能です。

品質管理：不良率・歩留まり・
異常要因の分析

製品の検査データから、不良率や歩留まりの推移をダッシュボードに反映させます。

パレート図などを用いて不良原因の多くを占める項目や特定の機械・作業者の組み合わせを瞬時に特定し、品質改善サイクルの高速化を後押しする仕組みです。

原価管理：製品別原価・
見積差異・利益率の可視化

原材料費、労務費、経費のデータを統合し、製品ごとの実際原価をリアルタイムに算出します。

事前に出した見積原価と実際原価のズレを可視化することで、どの製品が利益を圧迫しているかを突き止め、価格交渉や工程見直しへの展開を支援します。

在庫管理：仕掛在庫・
滞留在庫・在庫回転率の把握

原材料、仕掛品、製品の在庫量をタイムリーにグラフ化して共有します。長期間動いていない滞留在庫や、適正水準を超えた過剰在庫を自動で検知し、キャッシュフローの悪化を防ぐ運用の構築が可能です。

経営管理：工場別・
部門別のKPIモニタリング

国内外に複数ある工場や各部門の売上、営業利益、人時生産性などの重要指標を1つの画面に並べて比較します。

会社全体の健康状態を直感的に把握でき、迅速なリソースの配分や投資判断を下すための強力なプラットフォームとなります。

製造業における
BIツールの選び方

多機能なBIツールをただ導入しても現場には定着しません。製造業という特殊な環境にマッチしたツールを選ぶための6つの基準を解説します。

既存の生産管理システム・
ERP・MES・Excelなどと
連携できるか

自社が導入している基幹システムや、現場が日々入力しているExcelデータとスムーズに、かつ自動でデータ接続できるかが重要です。

データの取り込みに手動のCSV書き出し作業が挟まるようなツールは、運用が面倒になり形骸化します。

現場担当者が
自分で使える操作性か

高度なプログラミングやSQL、複雑な関数の知識がなくても、マウス操作だけで必要なグラフを作ったりデータを絞り込めたりする「ノーコード・ローコード」のツールを選びましょう。

現場の作業員が迷わず触れる操作性が定着に不可欠です。

リアルタイム性が必要な
業務に対応できるか

「ラインの異常停止にすぐ気づきたい」「今日の生産進捗を追いたい」という現場レベルの運用には、数分〜数時間単位でデータが自動更新されるリアルタイム性が必要です。

ツールのデータ更新頻度が、自社が求めるスピード感に適していることを確認しましょう。

品質・原価・在庫な
ど製造業KPIに合う
テンプレートがあるか

製造業での導入実績が豊富で、最初から稼働率分析や不良率推移といった製造業向けのダッシュボードテンプレートが用意されているツールがおすすめです。

ゼロから画面を作る手間が省け、導入後すぐに実務で活用できます。

導入後の教育・
運用サポートがあるか

操作方法の研修だけでなく、製造現場のドメイン知識を理解した上で自社のデータ構造ならどう可視化すべきかを明確にする必要があります。

そこまで伴走してくれるベンダーやサポート体制があるかどうかが、導入の失敗を未然に防ぐ重要な鍵となります。

利用人数やデータ量が
増えたときの費用が見合うか

最初はスモールスタートした場合でも、将来的に全工場、全作業員へアカウントを広げた際に、ライセンス費用が跳ね上がらないかを確認します。

閲覧するだけの人は無料、または定額でデータ量に関わらずコストを抑えられるプランが理想的です。

ここまで6つの選定基準を紹介しましたが、実際に現場に定着しているかどうかは、事例を見る必要があります。

とりわけ大きな分かれ目になるのが、テンプレートの充実度以上に、現場の担当者自身がデータベースへ直接アクセスし、必要なデータを自分で取り出せるかどうかという点です。

この仕組みが整っているツールほど、情シスへの依頼待ちが解消され、現場主導でのデータ活用が根付きやすくなります。

そこで、製造業で実際に導入されているBIツールを、事例とあわせて紹介します。

製造業で
実際に導入されている
BIツールを紹介

2026年6月に「FitBI（フィットビー）」の編集チームが調査した49社のうち、製造業への事例・実績を持つ企業は29社ありました。その中から、使いやすさの指標として「データベース上の任意のデータを担当者レベルで取り出せるかどうか」を調査。

該当していた4社を、製品特徴や機能から、生産管理・実務担当向け・データ分析・改善担当向けのツールに分類しました。どのような目的で導入したいのか、担当者に合ったツール選びの参考にしてください。

生産管理・実務担当向けの
BIツール一覧

製造業では、現場担当者が高度な分析を行うシーンは少なく、分析に特化したBIツールを導入すると、オーバースペックであったり、使いこなせなかったりする場合があります。

これまで情シスに依頼をするなど、データベースにアクセスできなかった現場担当者が自らデータ抽出でき、時間のかかっていた業務の効率化やデータの可視化に貢献できるツールをピックアップしています。

なかなか現場に浸透しないことにお悩みの方はぜひチェックしてください。

Data Knowledge

製造業向けの強み

※画像引用元：Data Knowledge公式HP（https://www.dataknowledge.jp/index.html）

マニュアル不要の簡易操作

Data Knowledgeは、ITの専門知識がない現場担当者でも迷わず操作できる直感的な設計が強みです。クリックやドラッグ＆ドロップを中心とした簡単な手順により、必要なデータの抽出・集計およびグラフ化を実現。

直感的な画面構成により、導入初期からスムーズに使いこなすことが可能です。これまでデータ集計を特定の担当者に依存していた現場の属人化を解消し、誰もが自発的にデータを業務改善へ活かせる環境の構築を支援します。

既存システムとの柔軟な連携

製造現場に蓄積された多様なデータソースとスムーズに連携できる点も特徴です。生産管理システムやERPなど、データベース上のデータをData Knowledgeで抽出や加工といった可視化などが可能。

データの二重入力や手動でのCSV抽出の手間を省き、日々のレポート作成にかかる時間の削減といった業務効率化に貢献します。

導入事例

現場主導で自由なデータ抽出

基幹システムの刷新にあたり、大規模な開発費用をいかに抑えるかが課題でした。さらに、既存の基幹システムでは対応しきれない帳票作成やデータ入手を目的とした、代替となるBIツールの選定も同時に迫られていた状況です。

Data Knowledgeの導入により、約100種類の帳票を自社で作成し、外注費3分の1以下という大幅なコスト削減に成功。

単純なデータ抽出に留まらず、出荷予定表など現場の複雑なニーズに応じた処理をスムーズに指定でき、日々の確かな業務基盤となっています。

基礎情報

軽技Web

製造業向けの強み

※画像引用元：KARUWAZA WEB公式HP（https://www.karuwaza.com/index.html）

直感的な条件指定での集計

軽技Webは、プログラミングやSQLの知識を必要とせず、ブラウザ上で条件を選択するだけで必要なデータを即座に検索・集計できるツールです。

製造現場の作業員が生産進捗や特定の部品の在庫数を確認する際、直感的な操作で自らデータを取り出せます。社内システムからのデータ抽出をIT部門に依頼して数日待つといったタイムロスがなくなり、現場主導での迅速な意思決定と業務改善が可能。

Excelとの高い親和性

現場で使い慣れたExcelとシームレスに連携できる点が、多くの製造業に支持されている理由です。軽技Webで抽出した集計データは、ボタン一つでそのままExcel形式へ出力できます。

既存のフォーマットや関数、マクロを活かして、常に更新されたデータへと反映できるため、現場の運用負担を増やす心配がありません。現場の抵抗感を抑えつつ、重いExcelファイルの動作遅延やデータ分散の課題を解決します。

導入事例

レガシー資産を活かした
全社データ活用基盤を構築

オフコンで稼働する生産管理システムのハードウェアのリース切れが迫り、リプレースが課題となりましたが、全面刷新の提案は投資額が予算を大きく上回るものでした。

そこで、リースの切れるハードのみを入れ替えて従来のシステムを温存しながら、軽技Webによる公開DBを構築するという提案を採用。

オフコンのDBとOracleの公開用DBを相互レプリケーションで連携させることで、オープン対応とデータ活用の両方を実現しました。

コスト・導入期間ともに全面リプレースと比べて大幅に抑えられ、社員教育もわずか3時間で完了。

現在では営業・生産・事務の社員全員が業務データを瞬時に検索・活用できるようになり、社長自身も自分のPCで経営判断に必要なデータを日々確認するなど、全社的なデータ活用文化が定着しています。

基礎情報

LaKeel BI

製造業向けの強み

※画像引用元：LaKeel公式HP（https://bi.lakeel.com/bi/）

現場で求められる豊富な型を用意

LaKeel BIは、製造現場で求められる各種の分析やレポートに対応した、実践的なテンプレートが豊富に用意されている点が強みです。

原価管理や品質管理、在庫推移のモニタリングなど、製造業の重要指標に合わせた画面をゼロから設計する必要がなく、導入初期から実務へ適用できます。

複雑な原価計算や複数拠点のデータ集計の自動化にも適しており、自社に適したダッシュボードを短期間かつ低コストで構築し、運用を開始することが可能です。

安心の定額ライセンスでコストを抑制

利用人数に応じて費用が増加する一般的な従量課金制とは異なり、企業ごとの定額制を採用している点が特徴です。これにより、工場の全作業員や複数拠点の全社員にアカウントを配布しても追加コストは発生しません。

予算を圧迫することなく全社展開できるため、一部の経営層や管理職だけでなく、現場の最前線で働くメンバーまで漏れなくデータを共有・確認できます。

導入事例

集計の自動化が組織を活性化

過去データの集計やExcel集計に数日を要し、分析や将来予測、在庫過多への対策が後手に回るストレスを抱えていました。

また、複雑な基幹システムから目的のデータを直接落とせず、他システムやExcelのデータと掛け合わせて現場が求める形に加工・連携する手段がないことも大きな課題となっています。

現業と兼務のメンバーが当事者意識を持って参画し、全体を見据えた視点を持つ人材へと成長。システムが完成し現場から良い反響を得ることで、メンバーの意欲向上と組織の活性化という相乗効果が生まれました。

今後はパソコンを開けば必要なデータを確認できる環境を起点に、AIを掛け合わせた攻めのシステム構築を目指します。

基礎情報

データ分析・改善担当向けの
BIツール一覧

定型レポートを見るだけでなく、不良原因の特定や原価の深掘りなど、一歩進んだデータ分析を行いたい品質管理・分析担当者向けのツールです。

複雑なデータの相関関係を解析し、エビデンスに基づく根本的な現場改善につなげられます。ぜひ導入事例などをチェックし、導入の参考にしてください。

Qlik Sense

製造業向けの強み

※画像引用元：Qlik公式HP（https://www.qlik.com/ja-jp）

連想検索で原因を即座に特定

Qlik Senseは、独自の連想アナリティクスエンジンを搭載しており、データ全体のつながりを直感的に探れる点が強みです。

例えば、品質管理において不具合が発生した際、特定の機械、原材料、時間帯といった条件を画面上で選択するだけで、関連するデータとそうでないデータが色分けで即座に明示される仕組みを備えています。

大量のデータを高速処理

工場のセンサーログや製造実績など、Excelでは処理しきれない膨大なビッグデータも、独自のインメモリ技術により高速で集計・分析できます。

また、データサイエンスの専門知識がなくても、深い分析を自走できる土台の構築が可能です。

導入事例

データの統合で自由な深掘り分析

労働人口の減少に伴う省人化や生産性向上が急務となる中、東亞合成株式会社はQlik Senseを導入し、PIMSやERPなど複数システムに分散していたデータを一元化しました。

これによりリアルタイムな情報共有が可能となり、工場・本社・R&D間の連携が緊密化。独自の連想技術により事前の定義なしで自由な深掘り分析を行えるほか、SaaS版のアラート通知機能を活用することで、現場や品質の変化を迅速に察知して自動化や業務効率化を推進する体制を確立しています。

基礎情報

製造業向けBIツールに
関するFAQ

製造業へのBIツール導入にあたっては、現場の運用やシステム連携など、特有の疑問や不安がつきものです。ここでは、中小の工場や製造現場の担当者から特によく寄せられる5つの質問にQ&A形式でお答えします。

Excel管理と
BIツールの違いは？

Excelは、個人や少人数でのデータの入力、部分的な計算に向いています。一方、BIツールは会社全体の複数システムから大量のデータを自動で集約し、リアルタイムに可視化・共有・分析することに特化。

動作遅延を起こさず、集計作業を自動化できる点が強みです。

BIツールと
生産管理システムの違いは？

生産管理システムは、日々の計画、発注、進捗などを正しく記録・蓄積するためのインプットシステムです。BIツールはそこへ蓄積されたデータや別のExcelデータを繋ぎ合わせ、問題点や改善策を分析・視覚化するためのアウトプットシステムという違いがあります。

製造現場でも
BIツールは使える？

製造現場においても十分に活用できます。ただし、ITリテラシーに関わらず誰でも扱える操作がシンプルなツールを選定することが条件です。

工場の大型モニターに生産進捗のグラフを常時表示させるなど、作業員が状況を把握しやすい運用方法を取り入れることで、現場主導での活用が進んでいます。

小規模な工場でも
BIツールは必要？

工場の規模に関わらず、ツールの導入は有効です。人数が少ない工場ほど、ベテランの経験への依存や手作業のExcel集計による時間的ロスは大きな経営課題となります。

低コストで始められるシンプルなBIツールを導入することで、限られた人員を現場の改善活動に集中させることが可能です。

導入前に準備すべきデータは？

まずはデータを確認する目的を確定させ、それに必要な既存のデータを整理します。表記揺れの統一などデータの形を整えておくとスムーズですが、ツールの無料トライアル中に実際のデータを流して調整していく方法が効率的です。