製造業向けラボ型開発｜専属チームで進める開発事例

製造業向けのシステム開発では、現場ごとの業務フロー、レガシーシステム、設備データ、在庫管理などを理解したうえで開発を進める必要があります。ラボ型開発は、専属チームが継続的に業務理解を深めながら改善できるため、IoT化、AI需要予測、現場DXと相性がよい開発方式です。

製造業のDXを阻む壁と、その突破口

「工場のIoT化を進めたいが、社内にノウハウがない」「DX推進を掲げているものの、慢性的なエンジニア不足でプロジェクトが前に進まない」――日本の製造業において、このような悩みを抱える経営者や情シス担当者は少なくありません。

特に製造業向け開発では、現場の特殊な業務フローやレガシーシステムとの連携など、高度なドメイン知識が求められます。そのため、一般的なシステム開発会社に外注（請負開発）しても、「現場の要件を理解してもらえない」「仕様変更のたびに追加費用と時間がかかる」といったミスマッチが起こりがちです。

こうした課題を解決する手法として、近年多くの製造業企業が導入しているのが「ラボ型開発」です。外部（主にオフショア開発拠点）に自社専用のエンジニアチームを確保し、中長期的に開発を進めるこの手法は、製造業の複雑な要件に柔軟に対応できる最適なアプローチと言えます。

本記事では、製造業のAI開発やシステム構築で豊富な実績を持つトッパジャパンが、製造業におけるラボ型開発の具体的な活用事例と、成功に導くためのポイントを解説します。

「自社の複雑な製造プロセスを理解してくれる開発パートナーが見つからない」「将来的なシステム内製化を見据えて、ノウハウを蓄積できる開発体制を作りたい」そのようなお悩みはありませんか？トッパジャパンは、現場密着のサポート体制で、製造業特有の課題に寄り添った専属チームをご提案します。要件定義から運用まで伴走し、お客様のDXを成功へと導きます。

Contents

1. なぜ製造業に「ラボ型開発」が適しているのか？
- 現場のフィードバックを即座に反映できる柔軟性
- 複雑な業務知識の蓄積とブラックボックス化の防止
2. 【事例1】老舗部品メーカーのIoTデータ収集・可視化基盤構築
3. 【事例2】産業機械メーカーのAI需要予測システム開発
4. 製造業がラボ型開発を成功させるための3つの鉄則
まとめ：専属チームと二人三脚で、製造業のDXを実現しよう

1. なぜ製造業に「ラボ型開発」が適しているのか？

製造業のシステム開発において、従来の請負契約ではなく、準委任契約であるラボ型開発が選ばれるのには明確な理由があります。

現場のフィードバックを即座に反映できる柔軟性

製造現場のシステムは、「実際に作業員が使ってみて初めて気づく改善点」が非常に多いのが特徴です。例えば、タブレットのボタンの大きさや、データ入力の導線など、細かなUI/UXが生産性に直結します。

請負開発では、こうした仕様変更のたびに見積もりと契約のやり直しが発生しますが、ラボ型開発であれば、専属チームに対して「ここを直してほしい」と直接指示を出し、スピーディーに改修を繰り返すアジャイル的な開発が可能です。

複雑な業務知識の蓄積とブラックボックス化の防止

製造業のシステムは、生産管理、在庫管理、品質保証など、多岐にわたる業務が複雑に絡み合っています。ラボ型開発では、同じエンジニアチームが継続して自社のプロジェクトに携わるため、開発を進める中でチーム内に自社の業務知識が蓄積されていきます。

これにより、「開発会社に依存しすぎて自社システムの仕様が分からない」というブラックボックス化を防ぎ、将来的なシステム内製化へのスムーズな移行が可能になります。

2. 【事例1】老舗部品メーカーのIoTデータ収集・可視化基盤構築

ここからは、実際にトッパジャパンが支援した製造業のラボ型開発事例をご紹介します。1つ目は、従業員300名規模の老舗金属部品メーカーの事例です。

抱えていた課題：手書きの日報と属人的な生産管理

各ラインの生産実績や不良品数が紙の日報で管理されており、集計に時間がかかっていた。
リアルタイムでの稼働状況が把握できず、ボトルネックの特定が困難だった。
社内にIT人材がおらず、エンジニア不足により何から手をつければ良いか分からない状態だった。

ラボ型チームによる解決アプローチ

トッパジャパンは、ベトナムのオフショア開発拠点を活用し、IoTに強いエンジニア3名と日本人ブリッジSE1名からなる専属ラボチームを構築しました。エンジニア不足に悩む企業にとって、即座にチームを組成できる点は大きなメリットです。

フェーズ	専属チームの取り組み
Step 1（1〜2ヶ月目）	日本人SEが工場に足を運び、現場密着のサポート体制で業務フローを可視化。既存のPLC（制御装置）からデータを取得するプロトタイプを開発。
Step 2（3〜5ヶ月目）	取得したデータをクラウドに集約し、管理者のダッシュボードにリアルタイム表示するシステムを構築。現場の要望を聞きながらUIを毎週アップデート。
Step 3（6ヶ月目以降）	稼働データの蓄積が完了したため、次のステップとしてAI開発（異常検知モデル）の要件定義に移行。

導入成果：高いコストパフォーマンスと現場の意識改革

最初から巨大なシステムを請負で作るのではなく、ラボ型開発で「小さく作って現場で試す」を繰り返した結果、現場の作業員もシステムに抵抗なく馴染むことができました。また、オフショアの活用により、国内ベンダーに請負で依頼した場合の見積もりと比較して、約40%のコスト削減（高いコストパフォーマンス）を実現しました。

3. 【事例2】産業機械メーカーのAI需要予測システム開発

2つ目は、多品種少量生産を行う産業機械メーカーにおける、AIを活用した需要予測と在庫最適化の事例です。

抱えていた課題：ベテラン担当者の勘に頼った在庫管理

数万点に及ぶ保守用部品の需要予測を、数名のベテラン担当者の経験と勘に依存していた。
欠品を恐れて過剰在庫を抱え、キャッシュフローを圧迫していた。
AI導入を検討したが、国内のAI専門ベンダーは単価が高く、費用対効果が合わなかった。

ラボ型チームによる解決アプローチ

このプロジェクトでは、データサイエンティストを含むAI専門のラボチームを編成しました。AI開発は「やってみないと精度が分からない」という不確実性が高いため、ラボ型開発の柔軟性が最大限に活かされます。

データのクレンジングと前処理：過去10年分の受発注データや外部要因（季節、景気動向など）のデータを、専属チームが継続的に整理。
モデルの構築と評価：複数の機械学習アルゴリズムを試し、予測精度を検証。
精度チューニング：現場のベテラン担当者とスピーディーなコミュニケーション体制を敷き、AIの予測結果と実際のズレを毎週すり合わせ、モデルを継続的に改善。

導入成果：在庫削減と属人化の解消

約8ヶ月のラボ型開発により、実用レベルの需要予測AIが完成しました。結果として、保守部品の過剰在庫を約20%削減することに成功。また、AI・ロボット技術を含む幅広い対応力を持つチームが伴走したことで、単なるAIモデルの納品に留まらず、既存の基幹システムへのシームレスな組み込みまでを一貫して実現しました。

4. 製造業がラボ型開発を成功させるための3つの鉄則

これらの事例から見えてくる、製造業がラボ型開発を成功させるための重要なポイント（鉄則）を解説します。

鉄則1：現場を巻き込んだプロジェクト体制を作る

どんなに優秀なエンジニアチームを用意しても、現場の協力なしに製造業のDXは成功しません。ラボ型チームの窓口となる情シス担当者だけでなく、工場の工場長やラインの責任者を初期段階から巻き込み、「自分たちの業務を楽にするための開発である」という共通認識を持つことが重要です。

鉄則2：最初は「小さな成功体験」を狙う

最初から「工場全体の完全自動化」といった壮大な目標を掲げると、要件定義だけで疲弊してしまいます。事例1のように、まずは「一つのラインのデータを可視化する」といった小さなスコープから始め、ラボチームとの連携方法を確立しながら、徐々に開発範囲を広げていくのが成功の秘訣です。

鉄則3：製造業のドメイン知識を持つパートナーを選ぶ

単にプログラミングができるだけのチームでは、製造業の複雑な要件を翻訳するのに膨大な時間がかかります。ブリッジSEやプロジェクトマネージャーが製造業の業務知識（BOM、生産計画、品質管理など）を理解しているかどうかが、プロジェクトのスピードと品質を決定づけます。

まとめ：専属チームと二人三脚で、製造業のDXを実現しよう

製造業向け開発において、仕様変更に強く、業務知識を蓄積できる「ラボ型開発」は非常に強力な武器となります。特に、IoTやAIといった新しい技術を導入する際には、外部の専属チームと二人三脚で試行錯誤を繰り返すアプローチが不可欠です。

自社の課題を深く理解し、長期的に伴走してくれる信頼できる開発パートナーを見つけることが、DX推進の第一歩と言えるでしょう。

自社の現場に最適な開発チームを構築しませんか？「うちの工場でもIoTやAIを導入できるだろうか」「ラボ型開発の具体的な費用感や進め方を知りたい」といった疑問をお持ちの方は、ぜひトッパジャパンにご相談ください。製造業での豊富な支援実績と、現場密着のサポート体制で、お客様のビジネスに直結する最適な開発プランをご提案いたします。