図面共有が変える製造業の生産効率──“情報の壁”を超えるデータ設計の条件とは

工場や拠点、部署ごとに異なるルールでデータを管理していると、同じ情報を扱っているはずなのに、共有できないという現象が起こります。

「図面」「工程」「顧客」「在庫」──どれも業務の根幹を支える情報ですが、入力ルールや命名規則がバラバラなままでは、システムが分断され、正確な情報活用ができません。

本コラムでは、バラバラな仕組みが生む“情報の壁”を解消し、現場全体でデータを共有・活用できる仕組みをどう設計すべきかを、フルスクラッチ開発の観点から解説します。

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【記事要約】図面の共有・活用で工場間連携を強化、AIが製造ノウハウを可視化

製造現場で図面管理の効率化が進んでいる。仲精機（大阪府）はAIで図面を分析・管理するキャディのシステムを導入し、約6万枚の図面を共有化。従来は工場ごとに異なるルールでデジタル化が進み情報が分断されていたが、共通のフォーマットで作業手順や加工条件を記録し、工場間の仕事の融通や技能伝承が可能となった。熟練社員の図面メモも検索可能となり、暗黙知の継承や生産効率の向上に寄与。図面を核としたデータ共有は中小製造業の競争力を高め、供給網全体の安定にも貢献する。

出典：日本経済新聞「〈小さくても勝てる〉図面から生産・調達改革工場間の垣根なくし仕事融通　AIで職人メモ見える化」2025年10月15日付朝刊

“同じデータ”でも共有できない現実

多くの企業では、デジタル化が進んでいるにもかかわらず、部門ごとに異なるシステムやツールを使っているため、同じ情報が複数の場所で管理されています。

例えば、営業部ではExcelで顧客情報を管理し、製造部では専用システムに入力し、経理部では別の形式で再入力している。そんな状況が珍しくありません。

それぞれの部門では最適化されているように見えても、全体としては情報がつながらず、手戻りや二重入力が発生し、共有コストが増大します。これは単にツールの違いではなく、「データ構造と運用ルールの不一致」が引き起こす問題です。

情報の壁を生む「構造のズレ」

データが共有できない原因は、システム間で「構造のズレ」が発生していることにあります。

たとえば、顧客情報を例に取ると、Aシステムでは「顧客名」だけを文字列で管理しているのに対し、Bシステムでは「顧客名」「部署名」「担当者」「取引区分」と分かれている場合、統合するときに整合性が取れません。

また、製造現場では「図面番号」や「部品ID」の命名ルールが統一されていないことも多く、拠点ごとに微妙に異なるルールで登録されているため、同じ製品を指しているのにシステム上は“別物”として扱われてしまうことがあります。

こうした小さな違いが積み重なることで、システム間のデータ連携や自動処理が難しくなり、結果として“情報の壁”が生まれるのです。

統一よりも“整合性”を重視する発想へ

では、どうすればこの情報の壁を解消できるのでしょうか。よくある誤解は、「すべてのシステムを統一すればよい」という考え方です。確かに統一すれば見た目はシンプルですが、業務ごとの特性や例外処理を無視してしまうと、現場での運用が破綻します。

重要なのは、「統一」ではなく「整合性」です。すべてを同じ仕組みにするのではなく、共通ルールのもとに“整合性を保てる構造”を設計することがポイントです。

たとえば、

• データ項目の定義（名称・型・桁数・必須／任意）を明確にする
• 共通IDやキー項目を全システムで採用する
• 命名規則やコード体系を統一する
• 更新タイミングや優先システムをルール化する

これらを実現するためには、システム開発会社がデータ設計の段階で「業務間の接点」を丁寧に洗い出し、部門横断で共有できる最小公倍数を見つけ出す必要があります。

データ構造設計の基本は「共通語化」

情報を共有するための第一歩は、“データを共通言語に変えること”です。

人間の会話でも、同じ言葉を使っていても意味が違えば誤解が生じます。
システムにおいてもそれは同じです。たとえば「納期」という言葉一つを取っても、営業では「お客様への約束日」、製造では「出荷完了予定日」、購買では「仕入先からの納入日」と定義が異なる場合があります。

この状態では、データを連携しても正しく分析できません。したがって、全社共通のデータ定義を整備し、誰が見ても同じ意味で理解できる状態をつくることが不可欠です。

フルスクラッチ開発では、この共通語化のプロセスを要件定義の初期段階で行うことができ、「現場での運用ルールを設計に反映する」ことが可能です。これが、既存システムの制約を受けないオーダーメイド開発の大きな強みです。

運用設計が“データの質”を決める

データ構造を整えても、運用が乱れればすぐに品質は落ちます。
情報共有を定着させるためには、日々の運用の中で「正しいデータが、正しい手順で入力される」仕組みが必要です。

たとえば、

• 入力時にフォーマットを自動チェックする
• 必須項目を未入力のまま保存できないようにする
• 更新履歴を残して変更理由を追跡できるようにする
• ロール（役割）ごとに編集権限を制御する
  
  

といったルールをシステムに組み込むことで、入力者の意識に頼らずデータ品質を保つことができます。

特にフルスクラッチ開発では、企業の業務フローや責任分解構造に合わせて運用設計を細かく定義できるため、「ルールを運用で徹底する」ことが可能です。これはパッケージソフトや既製品にはない強みです。

分散を恐れず、連携で全体最適を目指す

情報の壁をなくすには、「すべてを一つにまとめる」発想ではなく、「バラバラなまま、つながる構造をつくる」発想が有効です。

たとえば、販売管理・在庫管理・生産管理が別システムであっても、共通のマスタ構造とAPI連携を持たせることで、全体として統一的なデータ活用が可能になります。

このように、分散したシステムを連携で結ぶ設計こそが、現場に負担をかけずに全社最適を実現する鍵です。フルスクラッチ開発は、部分最適と全体最適の両立を目指す企業にとって、柔軟かつ持続的なアプローチを提供します。

データ共有の最終目的は「判断の質を高めること」

データを共有すること自体が目的ではありません。最終的なゴールは、組織全体で意思決定の質を高めることにあります。

経営層がリアルタイムで状況を把握し、現場がデータをもとに自律的に判断できるようになる。そのためには、正確で整合性のある情報基盤が不可欠です。

もし、データが重複・矛盾・欠落していれば、AIやBIツールを導入しても期待した成果は得られません。したがって、システム設計の根幹に「情報共有の思想」を組み込むことが重要なのです。

まとめ

バラバラな仕組みは、業務の多様性を支えてきた一方で、情報の断絶という新たな壁を生み出しています。この壁を壊すには、単なる統一化ではなく、整合性を保ちながら全体をつなぐデータ構造と運用設計が必要です。

フルスクラッチ開発なら、業務特性に合わせて情報の“通り道”を描き、現場の柔軟性を失わずに共有基盤を築くことができます。共有できるデータ設計とは、単にシステムをつなぐことではなく、組織全体が同じ情報で動ける“共通の思考構造”を設計することに他なりません。

フレシット株式会社では、部門や拠点ごとに異なる業務ルールを丁寧に分析し、全体で整合性を保ちながら“つながるデータ構造”を一から設計します。現場の運用を犠牲にするのではなく、実際の業務フローを基点にシステムを構築することで、分断された情報を有機的に連携させることが可能です。既存パッケージでは届かない領域まで踏み込み、企業の実態に合わせたフルスクラッチ（オーダーメイド）開発で、組織全体が同じ情報で動く“仕組みの再設計”を実現します。

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