こんにちは、SAS Japan の西井です。本ブログにアクセス頂きありがとうございます。私は 2019 年に SAS に入社しましたが、それまでは国内の自動車部品メーカーにて様々な化学素材や工業部材の基礎研究・量産化開発に 10 年以上携わって来ました。SAS 入社後は、国内の製造業のお客様へ業務課題解決のためのデータ分析のソリューション（ソフトウェアやサービス）を提供する仕事に従事しています。今回はそれらの経験を通じて感じた事をタイトルのブログ記事として記しました。製造業での DX 推進の一つのヒントになれば幸いです。 背景 近年、製造業におけるデジタルトランスフォーメーション (DX) が大きな注目を集めています。DX とは一般的に、データやデジタル技術を活用して、業務プロセスを変革し競争優位を確保していくことと定義されています (参照 1) 。 製造業で DX が求められる背景には、ビジネス環境の変化による製品競争力低下への強い危機感があると考えています。日本の製造業はこれまで、各社のコア技術を元にした高度な品質を有する製品群によって、長期にわたり競争力を維持して来ました。しかし2000年代以降、新興国の参入やサプライチェーンのグローバル化など様々なビジネス環境の変化により、その優勢性に陰りが見えるようになりました (参照 2) 。競争優位の再構築に向けて、単独の製品性能による価値だけでなく、バリューチェーンを横断する形での付加価値創出、例えばロジスティックの最適化や顧客サービスの高度化など、いわゆるビジネスモデルの変革へ向けた施策が多くの企業で試みられるようになりました。その際、重要な要素の一つがデジタル技術の活用であり、DX の概念と重なったため、最近より強く注目されるようになって来たと認識しています。 本ブログのスコープ 弊社 SAS Japan は国内の製造業のお客様へ分析ソフトやサービスの提供を行い、業務課題の解決や高度化への変革、DX 推進のサポートを進めております。その中でしばしばお客様から、このような DX の総論を聞いても、実感がわかない、自分の業務とどう関連するのかわからないというご意見をしばしば頂くことがあります。特に競争優位の中核である品質管理に関わっている技術者の方々にとっては、製造データを用いた生産・品質管理活動はかねてから実施しており、今後どのような変化が必要で具体的に何に着手して良いか理解しかねていると感じています。今回、そのような現場技術者の方や企業の DX 推進担当者の方々を対象に、一つの切り口の例として、これまで品質管理手法として長らく活用され今も活躍している SQC (Statical Quality Control: 統計的品質管理) にフォーカスを当て、どのように DX へ組み込み発展させることが可能か、提言したいと思います。 SQC とは SQC は、QC七つ道具などの可視化手法 (管理図など、参照
