地方中小企業のDX推進：もやし製造工場におけるIoT・AI活用事例

この資料は、もやし製造工場における課題解決に向けて、IoTセンサーとAI技術を導入し、職人の「カンと経験」に頼らない最適な栽培制御と出荷予測を実現したDX（＝デジタルトランスフォーメーション）の取り組みに関するセミナー発表資料です。

この資料でわかること
• 職人の「カンと経験」に依存した生産体制から脱却し、技術承継や経営リスクを回避する方法
• IoTセンサーによる栽培データの可視化と、AI分析を用いた最適な栽培制御の仕組み
• 10日後の出荷予測を自動化し、作りすぎによる廃棄や仕入れ不足による無駄を削減するアプローチ

背景・目的

もやし製造工場では、利益率の向上や人手不足、工場の生産能力限界といった課題を抱えていました。さらに、栽培のノウハウが工場長一人の「カンと経験」に依存しており、24時間365日休めないという深刻な経営リスクが存在していました。また、出荷量が正確に把握できないため、作りすぎによる廃棄（＝原料と燃料の無駄）や、不足時の外部購入が発生していました。

これらの課題に対し、10日後の出荷予測による「価格競争力の向上」と、栽培データの分析による「品質の向上」を目指してDXプロジェクトが始動しました。

取り組み・わかったこと

プロジェクトでは、各種センサーを用いた栽培情報のリアルタイム可視化と、タブレットによる品質検査のデータ化を実施しました。1ヶ月の育成で発生する約2,880,000データからAIが最適な組み合わせを抽出し、栽培制御のパラメータを最適化。さらに、過去の出荷実績や季節変動、市況予測から10日後の出荷量を予測するシステムを構築しました。

この取り組みにより、初年度で歩留まり（＝良品が得られる割合）が1割向上し、原価率10%削減を達成。職人依存からの脱却と経営の効率化を同時に実現しました。地方中小企業がどのようにIoTやAIを活用して具体的な成果を出せるか、そのプロセスが詳しく解説されています。詳細は資料本編をご覧ください。