製造業の複雑なデータを整理できないコンサルの失敗

製造業現場に蔓延する「データの壁」とコンサル失敗の本質

製造業の現場では、日々膨大なデータが生まれています。

調達・購買の購買実績、生産管理における原材料投入量やライン稼働実績、品質検査の結果や歩留まり、さらにはIoTデバイスから吸い上げる設備稼働データなど、その種類は多岐にわたります。

昨今、これらのデータを利活用して「DX」や「スマートファクトリー化」を推進するべく、さまざまなコンサルティング会社が現場へ提案や分析支援に乗り込んできます。

しかし、せっかくコンサルを導入しても「データを整理・分析しきれずに終わった」「報告書や理想論だけで現場が何も変わらなかった」といった“失敗”に陥るケースが後を絶ちません。

本記事では、なぜ製造現場のデータは整理が難しいのか。

そして、現場を理解せずに突き進むコンサルがなぜ失敗するのか。

現場経験者の視点から、アナログな課題構造や業界特有の風土も交えて深掘りし、成功へ向かう新たな地平線を開拓します。

コンサルが見落としがちな「データの沼」とは？

1. 同じ“データ”でも中身が違いすぎる

製造現場で「データ」と呼ぶものは、その品質や粒度がフラットではありません。

たとえば調達管理表一つとっても、発注日・仕入先名・単価…などの「数値データ」、仕様書や伝票の「紙ベース情報」、現場担当者のメモや口頭伝達による「暗黙知」まで、情報は玉石混交です。

特に昭和から根付いた大手企業では、エクセルや紙台帳といったアナログ文化が根強く、システム間でデータが分断されています。

新しいERPや生産管理システムへの移行に消極的な現場も多く、「欲しいデータがすぐ取り出せない」「そもそもデータが正しい保証がない」という状況が普通です。

コンサルは”綺麗なデータありき”で分析を求めがちですが、現場目線では最初から「整理する」ことが膨大な工数とコストを生み、現場担当者は非協力的になってしまいます。

2. “人”依存が招くデータの混乱

日本の製造業は「個人の熟練技・暗黙知」に強く支えられています。

とくに中堅・老舗工場では、ラインリーダーや班長が長年の経験を頼りに動かしている現場も多々あります。

例えば、「このバッチは経験的に少し温度を下げよう」「不良が続くなら非公式のチェックシートも付け加える」など、正式なデータ表には載らない“現場なりのカイゼン”が浸透しています。

コンサルは定量化された数字を好みますが、現場では『Aさんがやっているから大丈夫』という運用が通ってしまい、あえて記録を残さない、非公式な変更が行われるなど、“人の流儀”に依存したグレーなデータが大量発生します。

これが、表向きは整然としたデータでも、中身を深掘ると「属人化」や「隠れたルール」に呑み込まれ、分析の足を引っ張るのです。

“コンサル失敗”のメカニズム

1. あるべき論と現場の乖離

多くのコンサルタントは、業界知識よりも「分析手法」や「最新フレームワーク」の導入に注力します。

彼らはSIerやシステムベンダーの力を借りて、「全データをクラウドへ集約し、AI分析を実行すれば現場課題が自動で炙り出せます」などと提案します。

しかし、現場は”全部のデータを一元管理”など絵空事だと理解しています。

歴史ある現場ほど、部門ごとの作法やシステム・ルールが複雑に絡み合っており、「データは出せません」「出せても週末でしか抽出できません」「現場業務が止まるからムリです」など、現実的な制約に直面します。

コンサルは「理論上はできる」と言っても、実運用で壁にぶち当たり、次第に現場の不信感・疲弊が高まっていくのです。

2. 本音の伴わないプロジェクト推進

製造現場には“事なかれ主義”や“波風立てたくない空気”が根強く残っています。

そのため、上層部がコンサル導入を決めると、現場は本音では「やりたくない・無理だ」と思っていても、表面的には「やります」と合わせることが多いです。

しかし内心は「やっぱりまた形式だけで終わるだろう」とどこか冷めている。

この温度差が現場協力の消極性となって現れ、データ収集の段階ですでに腰が重くなります。

結局、提出されたデータは抜け漏れや誤記が多発し、納期もずれ込み、コンサル側も「現場の協力が得られないから失敗した」と責任転嫁を始めてしまいます。

なぜ昭和的アナログ体質を脱却できないのか

1. “現場の知恵”と“標準化”のバランス

なぜ大手製造業は、令和の今もアナログ台帳や手作業への依存から脱却できないのでしょうか。

それは半面、現場の熟練ノウハウや融通力こそが、日本のものづくりの強さだったためです。

たとえばラインを止めない工夫、小ロット変種大量生産への切り替え力。

マニュアル通りでは乗り越えられない現場課題を、“あえて一部アナログ”で運用することで凌いできた歴史があります。

コンサル導入による標準化やデジタル化の推進は、こうした“現場の知恵”や“応用力”を損なう怖さがあるため、多くのベテランは「極端な標準化」へ警戒心を持っています。

2. サイロ構造と情報の断絶

日本の工場は部門ごとの「サイロ化」が顕著です。

調達部門、生産管理、工程設計、品質保証、保全など、担当範囲が強く分かれています。

各部署ごとに独自管理表や専用システムが乱立しているため、「正規ルート」を通さないと情報が流れません。

この“分断”がデータ整理を難しくし、コンサル側が要求するような「横断的な可視化」は容易に実現できません。

また、業界特有の“縦社会”ゆえに、下から上への現場本音がなかなか伝わらず、最終的にDXも検討止まりで終わってしまう実態が見受けられます。

バイヤーやサプライヤーに求められる「現場目線」とは

バイヤー視点：現場理解なくして、調達購買の未来なし

購買担当やバイヤーを目指す方には、現場の「泥臭いデータ」にこそヒントが埋まっていることを知ってほしいです。

“見やすいデータ”だけを鵜呑みにせず、現場担当者ヒアリングや、日々の運用実態まで踏み込む姿勢こそ、調達力の強化や、サプライチェーン全体の最適化につながります。

サプライヤーの立場でも、納入先の現場課題を理解し「紙→エクセル化」「マスターデータの共通化」といった“小さなデータ改善”から始めると、確実な信頼感が生まれます。

サプライヤー視点：バイヤーの裏事情・現場の本音を読む

価格や納期でしか評価されないと感じがちですが、実はバイヤーも「現場のやりくり」「システム改善の苦労」をよく知っています。

共通課題や作業負担の緩和に一緒に取り組むことで、関係性は一気に深まります。

データ整理も「一方的な要求」ではなく、「うちでも標準フォーマット作りましょう」「作業負担軽減を提案できます」といった、泥臭い共創アプローチが功を奏します。

現場データ活用でコンサルを成功させるための「突破口」

1. データ整理の意義や目的を現場メンバーと共有する

すべてのデータを一気にクリーン化することは難しいですが、「なぜこれが必要か（たとえば①歩留まり向上②作業負担軽減など）」目的ごとに絞り込めば、現場の納得感を引き出しやすくなります。

そのためには、理想論ではなく、「今困っている現実の課題」をシンプルなデータ化から手伝うことが大切です。

2. “スモールスタート”と地道な関係構築

データ利活用も最初から大規模にやるのではなく、たとえば月に1回の不具合データだけから始めるなど、「できる範囲をコツコツ積み重ねる」ことで現場の警戒心を解き、成功体験を少しずつ醸成していく手法が有効です。

日々の会話やフィードバックを重ねることで、「データ整理の目的」が徐々に現場メンバーに合意形成されていきます。

3. 専門用語・型にこだわらず、現場なりの最適解を探る

「BIツールを入れましょう」「ダッシュボードで可視化を」といったツール優先ではなく、現場の担当者が本当に見たい情報を、アナログに近い形でも“わかりやすく”整理することが先決です。

たとえば紙の台帳をiPadアプリで再現するといった折衷方式も、目の前の課題としては有効です。

まとめ：製造業データ活用の未来は「現場共創」から始まる

製造業DXやデジタル利活用は、単に最新システムやAI分析をもち込めば劇的に変わるものではありません。

まずは、現場に根付いた“生きたデータ”と向き合い、アナログな課題や属人化と地道に格闘すること。

バイヤーやサプライヤーも含め、「現場目線」でお互いの泥臭さを理解しあい、小さな改善から信頼を積み上げていく ――

地道な現場共創こそが、“コンサルの失敗”を他山の石として乗り越え、真の製造業イノベーションを生み出す推進力になると、私は確信しています。