アクセンチュアの製品ラインアップ

本資料は、アクセンチュアが大手製造業のお客様において、製造計画の最適化により粗利改善を実現した事例をまとめたものです。 現場では「生産枠は100%埋まっている」と認識されていましたが、製造計画と実績を詳細に分析したところ、工程競合を避けるための待機時間が多く発生しており、計画に対して1ロット分が翌月へ持ち越しとなっていました。そこで各種制約を考慮した実行可能な製造計画を最適立案し、伴走・実践型で適用。昨年度のピーク生産時と比較して、主要設備の稼働率が88%→99%、81%→98%、80%→93%へ向上しました。 創出した生産余力は利益率の高い製品の追加生産・拡販につなげ、粗利改善を実現しています。

本資料は、事業の急拡大により開発業務が逼迫したお客様に対し、アクセンチュアが開発現場に入り込み、実務支援と生産性向上を同時に進めている事例をまとめたものです。 急激な需要増に採用が追いつかず、社内の仕組みも属人化を引きずるなかで既存社員に負荷が集中し、退職リスクも高まっていました。アクセンチュアはハードウェア構造設計に強みを持つ協業先（A社）とチームを組み、2D/3Dデータ作成・解析・図面作成などの設計業務とプロジェクトマネジメントを直接担いながら、生成AIや自動化ツールで定型作業を効率化しています。解析時のパラメータ設計に潜む暗黙知を整理し、生成AIで設定・チェックを自動化するなど、課題特定から効果創出までを短期間で実装しています。 将来的には、Agentic AIが設計要件定義から試験結果分析までを一気通貫で自律実行する状態を目指します。

本資料は、アクセンチュアが提供する間接材コスト削減プログラム「Zero Based Spending（ZBS）」を紹介するものです。 多くの企業では直接材のコスト管理が進む一方、間接材は発注権限が部門ごとに分散し、ソーシング（サプライヤー選定・価格交渉機能）の知見も属人化しているため、削減余地が多く残っています。ZBSは初期診断（2〜3週間）、詳細調査（2〜3か月）、実行（3か月〜）の3段階で進めます。初期診断では会計データをZBS-AIに読み込ませ、100万行規模の仕訳データをアクセンチュア標準カテゴリに分類して「誰が、何に、いくら使っているか」を可視化し、カテゴリ別のコスト削減ベンチマークデータで削減余地を識別します。その後、コスト削減施策群を活用して施策を立案・実行します。 報酬体系は固定報酬型と、固定費＋成果連動報酬型から選べます。ソーシングの難易度が低いカテゴリは、協力会社（A社）による完全成果報酬モデルでも対応可能です。

本資料は、アクセンチュアが製造業のお客様の工場において、設備管理の高度化と工事計画のレビューにより保全コストの適正化を進めた事例をまとめたものです。 設備の老朽化で保全コストが増加する一方、工事計画は属人的で、オーバーメンテナンスや技術・ナレッジ伝承の停滞が課題となっていました。アクセンチュアは、社内エキスパートによるセカンドオピニオン「コールドアイレビュー」で工事計画の妥当性を第三者の視点から検証。事前レビューで削減候補を提示し、レビュー会で工事の必要性・削減可否を討議、持ち帰り案件も結論まで追い込みました。計画補修と定期検査を全量レビューした結果、全体工事計画費の約10〜15%の削減を見込んでいます。 今後はAIエージェントによる一次スクリーニングを取り入れ、判断の精度と効率をさらに高めていきます。

本資料は、アクセンチュアが大手製造業のお客様において、AIを活用して歩留まりを改善した事例をまとめたものです。 製造ラインでは原料や前工程の加工ばらつきの影響で、同じ条件で加工しても仕上がりが安定せず、加工条件の設定は熟練者に負荷が集中していました。そこで、対象工程の検査指標や品種情報をAIに学習させ、物理式も考慮したモデルでロットごとに最適な加工条件パラメータを出力する仕組みを構築。データの少ない品種にも対応し、量産現場で活用しています。歩留まり悪化により出荷停止寸前まで追い込まれていた最先端品種の改善も実現しました。 主要工場での先行導入を経て全工場へ展開中で、効果をモニタリングしながらモデルの精度を高め続けています。

本資料は、アクセンチュアが提案する「スマートものづくり変革」の考え方と進め方を紹介するものです。 需要、供給網、地政学、人材、投資制約など、製造業を取り巻く前提は大きく変わり続けています。アクセンチュアは工場単体のデジタル化ではなく、経営・サプライチェーン・工場・設備・人・データを一体で変え、勝ち方そのものを再設計することを目指します。進め方は5つのステップです。事業・サプライチェーン・工場の実態をつなぐ「現状を知る」、どの市場・供給網で勝つかを設計する「未来を描く」、勝ち方をスマートファクトリの要件に落とし込む「工場を設計する」、Digital Twin・Physical AI・Capital Projectで構想を実装する「現実にする」、データと運用で変化に適応し続ける「進化し続ける」です。 サプライチェーンから工場まで、構想から実行までを一気通貫で支援します。

本資料は、アクセンチュアが大手材料製造業のお客様において、デジタルツインを活用して上市リードタイムの短縮に取り組んだ事例をまとめたものです。 お客様は量産前の試運転を実機で行っており、検証ノウハウの属人化、実機・試運転への依存、特定拠点に閉じた検証データが立ち上げの長期化を招いていました。アクセンチュアは「デジタルツイン構築」「新業務プロセス構築」「投資対効果算出（企画構想）」の3点を軸に支援。シミュレーションで量産前運転を行い、量産前試運転の確認項目と合格基準を設計することで、有識者なしでも再現できるプロセスに変えました。その結果、量産立ち上げ期間を9か月から3か月へ、約65%短縮しています。 効果として、製品ライフサイクルあたりの総売上金額5.5%向上と、試運転の実機レス運用による50%のコスト削減を見込んでいます。