はじめに：製造業におけるDXの重要性と成功への道筋製造業を取り巻く環境は、グローバル化の進展、持続可能性への要求の高まり、そしてパンデミック後の回復といった多岐にわたる要因により、かつてないほどの変化に直面しています。このような状況下において、デジタルトランスフォーメーション（DX）は、製造業がイノベーションを加速させ、俊敏性と回復力を高めるための不可欠な戦略となっています。DXは単に効率化を目指すだけでなく、従来のビジネス上の課題を解決し、収益の最大化、コストの削減、品質の向上、そして柔軟性の向上といった新たな機会を創出するための広範な経営戦略です。競争力を維持するために、製造業におけるDXはもはや必須であり、グローバル市場調査会社IDCの予測によれば、2025年には製造業におけるDXへの世界的な支出は8,160億ドルを超える見込みです。しかしながら、多くの企業が予算の制約、変化への抵抗、そして既存システムとの統合の難しさといった課題に直面し、DXの実行に苦慮しています。実際、マッキンゼーの調査によると、デジタル変革への取り組みの約70%が失敗に終わっているという厳しい現実があります。本稿では、製造業におけるDXを成功させるための3つの重要な鍵となる要素、すなわち「データの活用」「現場の巻き込み」「段階的導入」に焦点を当て、具体的な事例と実践的な洞察を提供します。これらの要素を深く理解し、適切に実践することで、製造業はDXの可能性を最大限に引き出し、持続的な成長と競争力の強化を実現することができるでしょう。成功への3つの鍵製造現場のDXを推進する鍵①：データを活用する - インテリジェントな製造業へ製造業において、データの活用は生産性と品質を向上させるための基盤です。様々な情報源からデータを収集し分析することで、製造業者はプロセスを最適化し、データに基づいた意思決定を行うための貴重な洞察を得ることができます。具体的な効果と事例効果: 生産効率の向上とダウンタイムの削減事例: トヨタ自動車北海道は、生産ラインにIIJのIoTシステムを導入し、工場内の制御機器からデータを収集しています。設備の稼働状況や消費電力を可視化することで、生産効率の向上と設備の予兆保全を実現しています。この取り組みにより、効率的なだけでなく柔軟な生産体制が構築されました。実際に、新設したハイブリッド変速機の生産ラインでは生産量が従来比で3倍に増加するという成果を上げています。効果: コスト削減事例: 三菱電機は、デジタルツイン技術を活用して工場の生産シミュレーションを行っています。現実世界の工場や機械のデジタルモデルを作成し、仮想空間でシミュレーションを行うことで、実際の試作や検証にかかる時間とコストを大幅に削減できます。効果: 品質向上と不良品削減事例: キユーピー株式会社は、AIを活用して世界一の精度を持つ異常検知システムを開発しました。このシステムは、多くの食品メーカーで用いられることを目指しており、食の安全性の向上に貢献しています。また、ある自動車関連メーカーでは、データとAIを活用して製造工程で発生していた製品の不良要因を特定する取り組みを行いました。AIによるデータ分析により、従来の手法では見つけられなかった関連性を発見し、電池ケースへの液付着不良の問題を解決しました。その結果、不良率を7割削減することに成功し、品質不良の要因特定にかかる時間が数日から数時間以内に短縮されています。効果: 柔軟な生産体制事例: オムロンの「i-BELT」サービスは、顧客企業の製造現場におけるデータ活用を推進し、「生産管理」「品質管理」「設備効率」「エネルギー」の4つの視点から顧客企業を支援しています。特に、経営層の意図と現場の目標達成を連携させることで、効果を実感しやすいプロセスの構築を支援し、柔軟な生産体制を可能にしています。効果: リアルタイムデータに基づく意思決定の容易化事例: 村田製作所は、生産現場のIoT化を進めるために製造ラインにセンサーを取り付け、設備の稼働データをリアルタイムで収集し、クラウド上で分析することで、設備の予兆保全や稼働率向上を実現しました。これにより、製造コストの削減と品質の向上が達成されました。効果: 在庫管理の最適化と過剰在庫・欠品防止事例: 製造業では、在庫データなどの情報をデジタルツールで管理・分析することにより、より効率的な在庫レベルを実現し、無駄を削減する企業が増えています。シンフォニアテクノロジー伊勢製作所は、プリンタ部品の入出庫管理にRFIDを導入し、在庫情報の見える化を推進しました。その結果、部品捜索にかかる時間を90%削減、棚卸業務も64%削減し、部品不足による生産遅延をゼロにすることに成功しています。効果: 突発的な設備故障や生産停止を防ぐための予知保全事例: 共栄工業株式会社では、ダッシュボードで温度データを監視していた際に、通常とは異なる温度変化を発見し、点検を行ったところ配管に小さな穴が空いていることに気づきました。この早期発見により、生産ラインの停止や大規模故障といった深刻な事態を未然に防ぐことに成功しています。データの活用事例は、基本的なモニタリングから高度なAI駆動型システムまで多岐にわたり、データ主導のDXは製造業の規模や複雑性に関わらず適用可能であることが示唆されます。また、オムロンのi-BELTサービスがトップダウンとボトムアップのアプローチを連携させている点は、DXイニシアチブを戦略的なビジネス目標と現場の実際的なニーズの両方に整合させることの重要性を示唆しています。製造現場のDXを推進する鍵②：現場を巻き込む - 全員参加型のDX現場の従業員を巻き込むことは、DXイニシアチブの成功と導入にとって非常に重要です。彼らの賛同と協力は、変化への抵抗を克服し、新しいテクノロジーが効果的に活用されることを保証するために不可欠です。実際、マッキンゼーの調査によると、チームからの抵抗はDX失敗の主要因の約70%を占めるとされています。現場のエンゲージメントを高めるための戦略と事例戦略: DXプロジェクトの計画と実行に従業員を参加させることで、当事者意識を育む事例: LIXILは、日本国内の全従業員にノーコードでアプリ開発ができるツールを導入し、「デジタルの民主化」を推進しました。これにより、専門知識がない従業員でも、日々の業務で直面する課題を解決するためのアプリケーションを自ら開発できる環境が作られ、1年間で約2万件ものアプリが開発されました。このうち1,500以上が実際に稼働しており、現場の若手からベテランまでが自由にデジタルツールを作り出すことで業務改善のスピードが飛躍的に向上し、組織全体の生産性アップと従業員同士の連携強化につながっています。戦略: DXの目的と利点を現場の従業員に明確に伝え、彼らの懸念に対処し、日々の業務がどのように改善されるかを強調する事例: 一部の企業では、従業員向けのDXアンケートや定期的な発表会を実施することで、従業員が意見を出し合い、目標を理解するよう努めています。トヨタ自動車では「工場IoT」導入において、現場の各社員がボトムアップで小規模プロジェクトを立ち上げ、効果を見極めながら進める手法を採用しました。3D CADデータなど既存のデジタル化データを一元管理し、工場と現場の部署間にまたがる情報共有基盤を構築したことで、全社的な理解と参加を促進することに成功しています。戦略: 新しいデジタルツールやシステムを効果的に使用するために必要なスキルを従業員に提供するための適切なトレーニングとサポートを行う事例: アサヒグループジャパンは、DXを推進する人材を育成するために、社内で500人以上のビジネスアナリストを育成しました。これは、デジタルトランスフォーメーションと並行して人材の変革も重要であるという認識に基づいています。また、デンソーでは製造現場におけるDX推進の際、モノづくりの専門家を集めて「どういう姿が理想か」という議論を行い、コンセプトを構築してからDXを進める方法を採用。現場の熟練技能者による改善活動のプロセスを解き明かし、優秀な技能者の技術やノウハウをデジタル化しました。その知見を活かす形でシステムやアプリケーションを構築した結果、生産性の向上につながっています。戦略: 小さな成功を祝い、徐々にDXの取り組みを拡大することで、従業員の自信と勢いを築く事例: 最初は小規模なプロジェクトから始め、目に見える成果を出すことで、より広範な従業員の支持を得やすくなります。茨城県の三友製作所では、若手社員が主導して複数の生産拠点にある設備の稼働状況確認や作業方法の可視化を実現する生産管理システムを開発しました。社長のトップダウンにより新しい生産管理の仕組みを導入する方針を示し、若手社員たちが現場の生産効率を高める企画を提案。社内の生産設備をIoT化し、地理的に分散している生産拠点のすべての設備の稼働状況を可視化する仕組みを構築した結果、設備稼働率が25％も向上するという成果を上げています。戦略: 従業員がアイデアを共有し、DX戦略に貢献できる「DX推進チーム」を設立する事例: 旭鉄工は、生成AI（ChatGPT）を活用して「横展アイテムリスト」の内容を分析し、現場の従業員が日本語で質問するだけで、最適な改善事例を回答できるようにしました。これにより、社内の知識が現場の隅々にまで共有され、改善活動がより生産的に行われることが期待されています。戦略: DXイニシアチブへの従業員の貢献を認識し、報奨することで、士気とエンゲージメントを高める事例: 従業員表彰制度の導入は、自主的な離職率の大幅な低下につながる可能性があります。実際、従業員表彰制度を確立している企業は、自主的な離職率が31%低下しているというデータもあります。また、従業員をDXに巻き込むことで、従業員のエンゲージメントが高まり、売上が18%増加、収益性が23%向上、離職率が43%低下するという調査結果も報告されています。LIXILのノーコードツールによる「デジタルの民主化」の成功は、技術者ではない従業員がDXに積極的に参加し、自身の課題に直接対処できることの力を示しています。また、旭鉄工によるAIの活用は、高度な技術が継続的な改善プロセスにおける人間の関与を強化する好例です。製造現場のDXを推進する鍵③：段階的に導入する - 着実なDXの実現DXの実装における段階的なアプローチは、リスクを最小限に抑え、コストを管理し、導入を成功させるために不可欠です。小さく管理可能なプロジェクトから始めることで、企業は教訓を学び、適応し、大規模な変革に着手する前に勢いを築くことができます。リスクを抑え、効果を最大化する段階的導入のアプローチと事例アプローチ: 明確な目的とDXの長期的なビジョンを定義する一方で、最初のプロジェクトでは具体的で達成可能な目標に焦点を当てる事例: 生産ラインの稼働率を5%向上させる、または不良品率を3%削減するといった具体的な目標を設定することで、初期段階の進捗を評価しやすくなります。トヨタ自動車は、デジタル化の取り組みを「工場IoT」から開始し、2～3年かけて段階的に投資を行いました。製造現場では各社員が小規模なプロジェクトを立案・実行し、効果を測定するボトムアップのアプローチを採用することで、各事業部や工場で「工場IoT」を用いたプロジェクトの数が増え、費用対効果が向上しました。アプローチ: 目に見える成果を比較的迅速に提供できる最初のプロジェクトを選択することで、「クイックウィン」に焦点を当て、信頼を築き、支持を確保する事例: 以前は手作業で時間がかかっていたタスクを自動化するデジタルツールを導入することで、即座に価値を示すことができます。共栄工業株式会社によるExcelへのデータ転記作業のデジタル化の成功はその一例です。LIXILの事例も参考になります。彼らは現場の知恵を活かして自発的にDXを進める取り組みを行いましたが、特徴的なのは、全社展開前に一部部署で試行した成功を示すことで上層部を説得し、全社導入の承認を得た点です。アプローチ: 新しいテクノロジーやシステムを、全社展開する前に、特定の生産ラインや部門などの限られた範囲で試験的に導入する事例: 新しい生産管理システムを1つのラインでテストすることで、本格的な展開前に問題を特定し、対処することができます。多くの成功した製造業DX企業は、失敗を前提に小規模な取り組みを段階的かつ継続的に進めることで最終的な成功に結びつけています。一度に大改革を狙うのではなく、現場でのトライアルと学習の反復（組織学習プロセス）によってポジティブな循環を生み出すことが重要です。アプローチ: 既存システムと連携できる新しいデジタルツールを最初に導入し、徐々に古いコンポーネントを置き換えることで、レガシーシステムを段階的に更新する事例: 製造業者は、最初は既存のオンプレミスERPシステムに接続するクラウドベースのデータ分析プラットフォームを実装し、最終的にはERP全体をクラウドに移行する可能性があります。沖電気工業では、複数工場の設計・生産情報を統合する「バーチャル・ワンファクトリー」に取り組み、「部門横断のデータ共有」と「現場主導の融合」を実践しました。2つの工場を仮想統合し設計仕様を共通化することで、生産高を維持しながら大幅な効率化に成功しています。アプローチ: 各段階の結果を継続的に評価し、ユーザーからのフィードバックを収集し、次の段階に進む前に必要な調整を行う事例: 新しいデジタルツールの導入後、KPIを定期的に監視し、現場の従業員から意見を求めることで、改善を繰り返すことができます。段階的な導入では、PDCAサイクルを回しながら改善を続けることで、より効果的なDXが実現します。アプローチ: IHI（旧石川島播磨重工業）は、最初に1つの事業部でプロセスマイニングシステムを開発し、その後他の事業部に展開しました。これは、段階的なアプローチの成功例を示しています。段階的な導入における「小さな成功」への重点は、従業員のエンゲージメントを構築する必要性と一致しています。初期の小規模なプロジェクトで具体的な改善を示すことで、その後の段階的な導入への支持と参加を促すポジティブなフィードバックループを生み出すことができます。また、IHIの事例は、段階的な展開が、テクノロジーだけでなく、組織プロセスや知識移転メカニズムも伴うことが多いことを示唆しています。データが示す現実：製造業DXの失敗と成功DX失敗の主な理由とその背景にあるデータDXイニシアチブの相当な割合が失敗に終わっており、業界全体での失敗率は70%から90%に及ぶとされています。製造業に特化した失敗率はこのスニペットには明示されていませんが、一般的な傾向から、高い失敗リスクが存在することが示唆されます。理由: 明確に構造化されたDX戦略と明確な目標の欠如多くの企業が明確なロードマップなしにDXに乗り出し、その結果、取り組みがばらばらになり、リソースが無駄になっています。理由: 未知への恐れ、利益の理解不足、または既存の作業方法への慣れなどによる従業員の抵抗マッキンゼーの調査によると、チームからの抵抗は、DXの失敗の主な理由の70%を占めています。理由: 顧客体験の向上や俊敏性の向上など、無形資産のメリットが多いため、DXイニシアチブの投資収益率（ROI）を測定することの難しさDXでROI目標を達成した企業は平均50%上回る一方、失敗した企業は30%下回っています。理由: 組織内における必要なスキルセットとデジタル人材の不足TalentNeuronの調査では、回答者の53%が必要なスキルを特定できないことがデジタルワークフォース変革の主要な障害であると述べています。約88%の企業がIT人材の不足を感じています。理由: 最新ソリューションとの統合を妨げるレガシーシステムとサイロ化されたインフラストラクチャ旧式のテクノロジーへの過度の依存は、特に新しいソリューションを統合しようとする場合に、製造ソフトウェアの障害のリスクを高めます。約80%の企業がDXを妨げるレガシーシステムを抱えていると報告されています。理由: 経営陣または従業員によるDXの不十分な理解社内でDXの必要性が理解されていない場合、進捗は困難になります。理由: 新しいシステムの導入をDXの目標と見なしてしまうことシステム導入はDXの手段であって、目的ではないという点を見失うと、真の変革につながりません。高い失敗率は、本稿が焦点を当てている3つの成功要因の重要性を強調しています。戦略の欠如は段階的な導入に関連し、従業員の抵抗は現場の巻き込みの必要性を強調し、ROIの測定の難しさはデータ主導の改善に焦点を当てることの重要性を強調しています。また、DXイニシアチブでROIが期待を上回るという統計は、適切に行われた場合、DXのメリットが非常に大きいことを示唆しており、製造業者に効果的な戦略を採用する動機を与えます。成功要因を裏付けるデータと専門家の意見デジタルトランスフォーメーションを採用している組織は、26%高い収益性を実現しています。データの活用は、より容易かつ迅速な意思決定、生産計画の改善、品質の向上につながります。データ主導の企業は競合他社よりも効率的です。従業員をDXに巻き込むことで、従業員のエンゲージメントが高まり、売上が18%増加、収益性が23%向上、離職率が43%低下します。従業員表彰制度を確立している企業は、自主的な離職率が31%低下しています。段階的なアプローチにより、初期の勢いを築き、最初の価値実現までの時間を短縮できます。また、製造業者は変革の段階を正しく特定し、適切な指標を適用できるため、イノベーションの実現可能性が高まります。専門家は、変化への抵抗を克服するために、大胆かつ一貫したリーダーシップ、効果的なコミュニケーション、組織文化に挑戦する意欲の必要性を強調しており、これらはDXの成功に不可欠です。収益性の向上、データ活用による具体的なメリット、従業員エンゲージメントの向上、段階的な導入の効果に関するデータは、3つの主要な成功要因を裏付ける強力な定量的証拠を提供します。これらの統計は、製造業者がDX戦略においてこれらの3つの領域を優先すべき説得力のある理由を示しており、これらの要因とポジティブなビジネス成果との明確な関連性を示しています。さらに、リーダーシップとコミュニケーションの重要性の強調は、DXの成功における人的要素の重要性を強調し、「現場の巻き込み」の重要性を裏付け、適切な組織的コンテキストを「段階的な導入」に設定します。2025年の製造業：DXの現状と中小企業の課題2025年における製造業のDX推進状況とトレンドDXは加速していますが、多くの製造業、特に中小企業は依然として課題に直面しています。日本では、2021年の時点で製造業の57%以上がDXを実施しておらず、実施予定もありませんでした。2023年には、DXに「取り組んでいない」企業の割合は約19%に減少しましたが、依然として相当数が遅れをとっています。「2025年の崖」とは、企業が老朽化したITシステムの問題を克服し、2025年までにDXを推進できなければ、年間最大12兆円もの経済損失が日本で発生する可能性があることを指します。日本の企業のおよそ80%がDXを妨げるレガシーシステムを抱えていると報告されています。2025年の製造業における主要なトレンドには、成長モードへの転換、AI成熟度スペクトルの向上、持続可能性と脱炭素化への注力、人材の獲得と維持、カスタマイズ、サプライチェーンの問題への取り組み、スマートファクトリーの開発、デジタルツインの活用などが含まれます。製造業におけるAIへの支出は2桁成長しています。継続的な変革、オープンエコシステム、ROI主導のAIソリューション、およびコンポーザブルソリューションは、2025年の製造業における主要なデジタルトランスフォーメーション戦略になると予想されています。「2025年の崖」が迫り、その潜在的な影響に対する認識が高まっているにもかかわらず、依然として多くの製造業者がDXで遅れをとっていることは、DX採用における効果的な指導とサポートの緊急性を浮き彫りにしています。また、特定された2025年のトレンドは、製造業者が幅広いデジタル技術と戦略的アプローチに焦点を当てる必要があり、DXが多面的で進化し続ける状況であることを強調しています。中小製造業が直面する特有の課題：資金、人材、技術理解中小企業（SME）は、限られたリソースと資金のために、DXにおいてより大きな課題に直面することがよくあります。新しい技術を導入するコストは大きな負担となる可能性があります。特にITおよびデジタルスキルの人材不足は、中小企業にとって大きな障害となっています。多くの中小企業は、DXイニシアチブを実装および管理するために必要な専門知識を持つ従業員を欠いています。約88%の企業がIT人材の不足を感じています。デジタル技術とその潜在的な利点に関する理解が限られていることも、中小企業におけるDXの採用を妨げる可能性があります。中小企業は、新しい技術を既存のインフラストラクチャおよびプロセスと統合することの複雑さに苦労する可能性もあります。資金と人材不足が中小企業の主要な課題として繰り返し強調されていることは、費用対効果が高く、実装と管理が容易で、特殊なIT専門知識をあまり必要としない可能性のあるDXソリューションの必要性を強調しています。また、技術理解の不足は、中小企業がDXの旅に乗り出すのを支援するために、教育コンテンツとサポートが不可欠であることを示唆しており、このコラムやRevotが提供するサービスのようなリソースの役割を強調しています。Revotのソリューション：3つの鍵をどう支援するかサービス概要と製造業への貢献Revotは、製造業を含むあらゆる業界の現場教育のデジタルトランスフォーメーションに焦点を当てています。サービスには、現在のワークフローの分析、ボトルネックの特定、デジタルマニュアルとトレーニング資料（ビデオとテキストの組み合わせ）の作成、および業務改善と継続的な管理のためのツールの提供が含まれます。現場教育DXを通じて、ベテランのスキルを可視化し、多能工化を推進し、製造業における生産性と品質の両方を向上させることを目指しています。「データの活用」を支援する機能とユースケースユースケース①: 紙ベースのマニュアルや記録をデジタル化することで、トレーニングの進捗状況、スキルレベル、標準化された手順の遵守状況に関するデータの収集と分析が容易になります。このデータは、トレーニングのニーズとプロセスの改善に関する意思決定に役立ちます。ユースケース②: プラットフォームは、スタッフの学習進捗と習熟度を追跡できるため、トレーニングプログラムの効果に関するデータを提供し、改善の領域を特定するのに役立ちます。ユースケース③: 作業手順を一元管理し、アクセスしやすくすることで、Revotは全員が同じデータに基づいて作業することを保証し、不整合やエラーを減らすことができます。ユースケース④: プラットフォームのレポート機能は、ドキュメントの使用状況に関する洞察を提供し、重要な情報と注意が必要な領域を特定するのに役立ちます。「現場の巻き込み」を支援する機能とユースケースユースケース①: マニュアルにビデオを組み込む機能により、複雑な手順が理解しやすくなり、経験豊富な同僚への依存度が低下し、新入社員の自立心が育まれる可能性があります。ユースケース②: フィードバックを収集し、実際の経験に基づいて資料を更新するプラットフォームの機能は、継続的な改善の考え方を促し、現場の従業員に作業プロセスを形成する上での発言権を与えます。ユースケース③: 作業手順を標準化し、透明性を高めることで、Revotはより公平で一貫性のある職場環境の構築に役立ち、従業員の士気とエンゲージメントを向上させる可能性があります。「段階的導入」を支援する機能とユースケースユースケース①: 企業は、最も重要または問題のある作業手順を最初にデジタル化することから始め、プラットフォームの価値を実証してから、その使用範囲を他の領域に拡大することができます。ユースケース②: 資料を作成および更新するプラットフォームの柔軟性により、初期展開の結果に基づいて改善と調整を繰り返すことができ、継続的な改善サイクルがサポートされます。ユースケース③: アクセスと権限を管理する機能により、企業は最初に特定のチームまたは部門にプラットフォームを展開し、必要に応じて徐々にその範囲を拡大することができます。Revotの具体的な支援ポイント生産スケジュール管理: 直接的な機能ではありませんが、標準化された作業手順と改善されたトレーニングは、より予測可能な生産スケジュールに貢献する可能性があります。在庫最適化: 標準化されたプロセスとより適切にトレーニングされたスタッフは、より効率的な資材の取り扱いにつながり、在庫に影響を与える可能性のあるエラーを減らす可能性があります。品質管理: デジタルマニュアルとトレーニングを通じて一貫した作業実行を保証することは、品質改善の取り組みを直接的にサポートします。新人教育の効率化: 効果的なトレーニング資料の作成に重点を置くことで、新入社員のオンボーディングに関連する時間とコストを大幅に削減します。多能工化の推進: ベテランのスキルを可視化し、手順を標準化することで、複数のタスクで従業員をトレーニングすることが可能になり、労働力の柔軟性が向上します。監査対応の効率化: 一元化され最新の状態に保たれたデジタルドキュメントにより、監査の準備と対応が容易になります。Revotがオンサイト教育のデジタル化に重点を置いていることは、「現場の巻き込み」という成功要因に直接的に対応しており、現場の従業員に知識を提供し、トレーニングと能力開発を促進することで、彼らをエンパワーメントしています。また、ワークフローを分析し、標準化された手順を作成するプラットフォームの機能は、トレーニングの効果と業務の一貫性に関するデータの収集の基盤を提供することで、「データの活用」を間接的にサポートします。さらに、特定の領域から始めてプラットフォームの使用を徐々に拡大できることは、「段階的導入」の原則と完全に一致しており、製造業者はリソースとニーズに合わせてDXを採用することができます。結論：Revotとともに、製造業DXを成功へ導く本稿では、製造業におけるデジタルトランスフォーメーション（DX）の成功には、「データの活用」「現場の巻き込み」「段階的導入」という3つの要素が不可欠であることを解説しました。データの活用は、生産効率、コスト削減、品質向上、そして迅速な意思決定を可能にし、インテリジェントな製造業への道を拓きます。現場の巻き込みは、従業員の当事者意識を高め、変化への抵抗を減らし、DXの取り組みを組織全体で推進する力となります。そして、段階的な導入は、リスクを管理し、初期の成功体験を積み重ねながら、着実にDXを推進するための現実的かつ効果的なアプローチを提供します。Revotは、オンサイト教育のデジタル化を通じて、これらの3つの重要な要素に直接的に貢献します。デジタル化された教育コンテンツは、トレーニングの進捗状況や従業員のスキルレベルに関するデータを提供し、データに基づいた改善を可能にします。また、ユーザーフレンドリーなインターフェースと現場のニーズに合わせたコンテンツ作成機能は、従業員の積極的な参加を促し、DXへのエンゲージメントを高めます。さらに、Revotのソリューションは、特定の業務や部門から段階的に導入し、その効果を確認しながら全社へと展開していくという、段階的導入のアプローチを容易に実現します。DXの取り組みを検討されている製造業の皆様には、ぜひRevotのサービスの詳細をご覧いただき、貴社のDXジャーニーをどのようにサポートできるかご検討いただくことをお勧めします。