現場が「楽」になるシステムを導入するべく、１．社内にあるデータの整理と、２．適切なシステムの評価に取り組んだ。
１．業務フローに沿ってデータを整理したところ、従来の紙やMicrosoft Excelなどによる管理では、データの二重入力や突合に大きなムダが生じていることがわかった。そこで、データを取捨選択し、必要なデータだけを基幹システムに盛り込むことにした。また、データを整理したことで、各部署・製造工程で、どのようなデータを取得できるのかを紐づけられたことがシステム構築の際に役立った。
次に、２．セキュリティ、価格、機能、拡張性、データ連携、将来性、ハードル等の評価軸を設け、候補となるシステムの評価を行った。システム導入後の自社での運用を考えた拡張性とデータ連携に必須の条件となるRDB（Relational Database：表形式の複数データを関連付けて使えるようにしたデータベース）と、高いカスタマイズ性を有することを重視してシステムを選定した。
最初から完璧なシステムを作り導入するのではなく、まずは現状のシステムと同程度の機能を満たしつつ、データ収集ができるシステムへ現場が慣れることから始めた。現場の関心は、今の仕事がいかに楽になるか。新システムを使うことによる現場のメリットを全面に押し出し、その副次的な効果としてデータの一元管理が可能になるという説明を行った。最初はシステム入力エラーなど様々な問題があったが、一つ一つ対応しつつ現場に慣れてもらった。

DXを推進する体制として、経営側から取組をリードする高瀬部長に加え、現場のオペレーションをよく理解している人材をDX担当に据え、より現場との擦り合わせがしやすく馴染みやすい状況を整えた。これまでは、現場からシステム改善の要望があると、その都度ベンダーに依頼し実現まで1か月以上の時間と大きな費用を要していた。その結果、現場からは積極的な改善要望が出ない状況となっていた。現在は、現場から要望を受ければ、DX推進室が内容を精査した上で即座に自社内でシステムを改修することができるため、現場からの要望が増加しシステムを日々進化させることが可能になっている。
また、新システム導入によりデータの一元管理ができるようになった後は、収集されたデータを活用した不良率の見える化に着手した。これまでは、どの製品の不良率が高いか特定することが困難だった。新システム導入後は、システム上で製品毎の不良率をリアルタイムで閲覧できるようになり、不良率が高い製品が発生すると自動的に社内コミュニケーションツールを経由して管理者へアラートが飛び、製造現場へ駆けつけるなど、不良品の効率的なカイゼンに繋げられるようになった。
現場の協力もあり、こうした取組を2年という短期間で実施することができた。

データ活用のために重要なのは、「まず何を改善したいのか」、「どういう指標を改善したいのか」を明確にした上で、目的に沿った必要最低限のデータを取捨選択し、収集すること。最初から様々なデータを収集すると、目的の焦点がぼやけてしまう。最低限の内容で実装し現場の声を聞いてみて、データが足りないということであれば随時追加する方がより早く現場に使ってもらえるシステムを構築することができる。
今後は生産計画作成の完全自動化に加え、社内のナレッジを学習したAIエージェントの開発や原価管理などに挑戦する。