CASE STUDY

導入前の課題

技術と技能で新しい価値を提供

ヤマハ株式会社のグループ会社に属し、基板検査機 ・加工機、リークテスター、各種検査装置、仕上げロボットといった生産設備の開発・生産を手掛けるFA事業と、自動車内装部品の製造・販売を手掛けるカーパーツ事業の2つを展開するヤマハファインテック株式会社。同社は技術と技能の総合エンジニアリングで卓越した品質を実現し、お客様に新しい価値を提供し続けている。そのなかで、FA事業部 商品技術グループは「基板検査機・加工機を利用されているお客様に対し、製品の改良開発などを通じて生産性向上を支援することがミッションとなります。事業をグローバルに展開しており、アジアをはじめとする海外にも多数のお客様がいらっしゃいます」とFA事業部 FA技術部 部長 笹岑 敬一郎氏は語る。

データ収集の仕組みに課題

商品技術グループでは前述したミッションを遂行するため、分析に必要なデータをグローバルに点在する工場から収集している。しかし、以前からデータ収集の仕組みが課題として挙がっていた。「まず、工場からのデータ収集が標準化されていませんでした。こちらに届くデータはメールやファクスといった具合に手段がバラバラ。頻度やデータ項目も統一されていませんでした。何よりも大変だったのは、そのデータを人の手でExcelに入力し直さなければならないことです。手間も時間もかかるため、データを活用基盤に自動で収集する仕組みを構築し、収集したデータを蓄積・一元管理したいと考えていました」と語るのは、FA事業部 FA技術部 商品技術グループ リーダー 山崎 良一氏。

データ活用基盤として同社は、オンプレミスとクラウドの両方を検討。選択したのはクラウドだった。その理由についてFA事業部 FA技術部 開発グループ／商品技術グループ 主幹 坂田 毅氏は「貯めるだけならオンプレミスでも十分でした。しかし大事なのは、データが届いたあとの運用です。『そのデータをどうやって閲覧するのか』『負荷をかけずに共有や可視化を行うにはどうするのか』を考えなければなりません。そうなると、自ずとクラウドが選択肢となりました」と語る。

データ活用基盤の要件

AWSで構築し、内製化を目指す

データ活用基盤を構築するうえで、同社は2つの要件を推進できるベンダーを選定したいと考えていた。要件の1つはAWSでの構築だ。開発部門ではツールを利用する延長線上でクラウドはすでに活用していたが、本格的なクラウド運用は今回が初めての試みとなる。「AWSはクラウドというプラットフォームのなかで、さまざまなことが自由にできるイメージ。しかも、洗練されたサービスが多数提供されています。それらを組み合わせれば、我々がやりたいことを実現できると考えました。また、AWSは世界のクラウド市場を牽引するデファクトスタンダードで事例も豊富。この仕組みを実現するには、AWSが適切だと思いました」（坂田氏）

もう1つの要件は内製化だ。ベンダー任せにしてしまうと、毎月のランニング費用が重くのしかかり、データ活用基盤を運用し続けることが困難になってしまう。何よりも、内製化を求める最大の狙いはノウハウの蓄積であり、最終的には自分たちでAWSを運用できるようにすることだ。「今やクラウドを使って工場をコントロールするスマートファクトリーが当たり前の時代。お客様から『クラウドを使ってこんなことがやりたい』というご相談をいただくこともあります。そのとき、我々がクラウドを知らない、AWSを知らないでは最適解をお答えすることができません。やはり、自分たちでAWSを運用し、知識を習得しておく必要があると考えていました」と坂田氏は強い口調で語った。

ベンダーの選定

AWSのノウハウに長けたシーイーシー

ベンダーについては既存ベンダーのほか、坂田氏が各種セミナーに参加するなどして慎重に比較・検討を重ねた。そして、最終的に選定したのはシーイーシーだった。「以前、シーイーシーにマイグレーションを依頼したことがあり、信頼できるベンダーだと感じていました。そして、2021年8月にシーイーシーが開催したオンラインセミナーに参加し、AWSのIT基盤技術・ノウハウに長けていることを知りました。また、はじめから複数の構成案を出していただき、それぞれのメリット／デメリットを丁寧に説明してくれました。そこで、困ったときに頼りになる、相談に乗ってもらえるのはシーイーシーだと思い、選定しました」（坂田氏）

シーイーシーの提案

ベンダー選定後、同社とシーイーシーはミーティングを重ねた。そのなかでシーイーシーは構築したいデータ活用基盤の要件を整理し、ロードマップを設計。「①情報の蓄積」「②情報の可視化」という段階ごとの提案を行った。

「①情報の蓄積」は、メール送受信をAmazon SESに統一し、データを自動で送信できるようにソフトウェアを改修。収集したデータはAmazon S3で一元管理し、データが届いたタイミングでAmazon SNSから通知が届く仕組みとした。「②情報の可視化」ではAmazon Athenaを活用してデータを分析。さらに、Amazon QuickSightを活用し各データの可視化を実装するというもの。両社合意のもと、ロードマップにそってデータ活用基盤構築プロジェクトを進めていくことになった。