製造業

製造業の競争力を、
AI・データサイエンスで再構築する

経営環境の急激な変化に直面する製造業。技術開発、人材不足、技術継承といった課題に対し、
JDSC はデータサイエンスを軸に、課題解決を支援するサービスを提供し、本質的な変革と持続的な成長を実現します。

OUTLINE

概要

製造業は経営環境の急劇な変化に加え、技術の高度化や開発サイクルの短縮、コスト圧縮への対応が求められています。さらに、自社データの未活用や組織のサイロ化が、課題解決と競争力強化の障壁となっています。

ISSUE

業界における課題

活用されない自社データ

多くの製造業では、日々蓄積される生産・品質・設備などのデータが十分に活用されていません。データは現場に散在し、分析基盤や人材の不足により、経営判断や改善活動に結びついていないケースが多く見られます。

組織間の連携不足

製造業では、部門ごとに情報や目標が分断される「サイロ化」が課題となっています。開発・生産・営業などの部門間で連携が取れず、全社的な最適化や迅速な意思決定が困難になっています。

短期化する開発とコスト圧力

市場ニーズの変化に伴い、製品開発のサイクルは短期化し、同時にコスト削減の要求も高まっています。従来の手法では、スピードと品質の両立が難しく、競争力の低下を招く恐れがあります。

SERVICE MENU

サービスメニュー

PERFORMANCE

主な支援実績

ダイキン工業株式会社「データサイエンスで未来を拓く〜ダイキンDICTによる次世代DX人材育成〜」

導入事例製造業

ものづくり企業の戦略的変革！暗黙知のAI化で提案型企業へ

導入事例製造業

【ダイキン工業株式会社常務執行役員米田裕二さまインタビュー】ダイキン工業とJDSCの長期的な協創を見据えて〜これからも多くの提案と、課題解決までの併走に期待したい〜

インタビュー製造業

ダイキンとJDSCの協創〜スタートアップ連携で描くダイキンのCVC戦略〜

ビジネス対談製造業

全部お見せします！ダイキン工業 DX人材育成の最前線〜ダイキンDICT生と関係者による本音座談会〜

導入事例製造業

“空気で答えを出す会社”の理想形を目指して。エアコンAI化に挑戦した、ダイキン工業とJDSCの魂の軌跡

AIDX導入事例製造業

ダイキン工業様と不具合監視・運転異常予兆検出AIを共同開発

IoT活用製造業設備・機器の遠隔監視導入事例製造業

MEMBERS OF JDSC

製造業界に強いプロフェッショナル

田中龍

日本航空電子工業(株)、（株）インクス、(株)アマダマシンツール、オーストリアANGER-MACHINING gmbh、独立系コンサルファームなどを経て現職。製造業の核である設計・加工領域での日本初・世界初技術の企画・開発経験を多数有しており、"コト"や体験を軸とした商品企画、オリジナル生産機械やシステム導入などの経験も豊富。業種や業界問わず企画・開発・製造工程に対して一気通貫のプロセス構築から製造・加工技術などの実務領域においても圧倒的な成果の創出を実現しており、欧州在籍時における現地ID4とデジタルツイン構築・シミュレーションの普及などを日本に根付かせるために奔走中。

豊田悟

日産自動車（株）、トヨタ自動車（株）、大手コンサルティングファームを経てJDSCに参画。自動車OEMではシャシー先行開発に車両運動性能企画、シミュレーション、設計基準書改定、市場不具合対応などに従事。フラッグシップモデルのサスペンション設計を担当し、調達・製造との連携から量産までを経験。トヨタでは先進技術統括部にて産官学連携や技術シナリオ策定、新規事業審査企画などを担当、EV化を見据えたSUVプラットフォーム開発ではシャシー領域リーダーを務める。製造業向け業務改善やアドバイザリーの実績も豊富で、主に自動車・製造業領域におけるデータ利活用を通じた価値創出と開発プロセスの高度化を支援。

早川光

高専・大学・大学院で電気電子情報工学を専攻後、パナソニック株式会社における回路設計・新規事業/DX推進、アクセンチュア株式会社を経て現職。事業会社での設計現場での業務経験や、IoTデータを活用した新規事業開発の経験を活かし、前職ではハイテク業界を中心に製造業のサービス化(As a Service Transformation）、エンジニアリングチェーン改革等のプロジェクトを経験。 JDSC参画後も製造業のクライアントを中心にAI・データサイエンスの活用を通じた新規サービス創出、開発プロセス改革等に従事。また、関西エリアにおける拠点立ち上げ、及び協業拡大を担当。

兵藤峻

東京科学大学大学院（旧東京工業大学院）修了後、AGC株式会社における製造マネジメント/プロセス開発に従事。技術開発・研究開発領域を強みとするコンサルティング会社を経て、JDSCに参画。前職では、製造領域のクライアントを中心にオープンイノベーションに向けた外部技術探索・獲得支援、シーズ技術を起点とした新規事業構想立案など、様々なプロジェクトを経験。 JDSC参画後も、引き続き、次世代に向けた先端技術探索・獲得支援や、新規事業構想支援に従事。

山口伸

慶應義塾大学卒業後、株式会社野村総合研究所（日本、アメリカ、インド）にを経てJDSCに参画。自動車、総合電機、鉄鋼、食品製造といった基幹産業領域の大手製造業を中心に、成長戦略立案、新規事業戦略策定、グローバル市場進出支援、またアメリカ、インドでの現地市場開拓支援など、先端技術を活用した成長戦略推進に従事。さらに、FA領域をはじめとする製造業のサービス化推進において、欧米先進事例などを踏まえつつ日本企業の強みを生かした新事業構想を支援。JDSCでは製造業クライアントを中心に、データ活用を競争力の源泉とする経営変革推進、チェンジマネジメント施策の企画・実行支援、自社の新規事業開発に従事。

鈴木徳馬

経済成長理論を研究テーマとし、東京大学大学院経済学研究科にて修士号を取得。修了後、大手金融機関研究所にクオンツとして入社。統計分析・自然言語処理・機械学習を活用した資産運用モデル構築や新サービス開発に従事。JDSC参画後、製造業のクライアントを中心に機械学習モデル開発と人材育成を通じた全社改革支援や設計・調達領域での機械学習モデル開発などに従事。テーブルデータだけではなく、3D CADなどの非構造データの解析やロボティクスにも精通。クライアントの業務・カルチャーを深く理解し、課題設定から分析計画の策定・実行、そして業務システムへの実装・適用に至るまでエンドツーエンドで貢献している。