生産管理システムの導入で失敗する原因とは？よくある失敗例と成功させるための対策

「生産管理システムを導入したが、現場で使われず、結局は表計算のソフトに戻ってしまった」「導入の費用と期間が予定より大きく膨らんだ」。製造業の企業から、こうした生産管理システムの導入の失敗についての相談をいただくことがあります。

生産管理システムの導入の失敗は、システムそのものの問題よりも、導入の目的があいまい、要件の整理が不十分、現場の協力が得られない、過剰な改修といった進め方の問題から起こることが多くあります。

本記事では、生産管理システムの導入でよくある失敗の例と原因、失敗を防ぐための対策、導入の進め方、失敗したときの立て直し方、AIの活用までを整理します。

確認したいポイント	結論	詳細
失敗の主な原因は？	目的・要件・現場の巻き込みの不足	導入の目的があいまい、要件の整理が不十分、現場の協力が得られないことが、失敗の主な原因です。
よくある失敗は？	過剰な改修と、使われないシステム	今の業務に合わせて改修を重ねて費用と期間が膨らむ、導入しても現場で使われない、といった失敗が多くあります。
防ぐには？	業務の見直しと段階的な導入	導入をきっかけに業務を見直し、必要な機能に絞って段階的に導入し、現場と一緒に進めることが大切です。
失敗したときは？	原因を整理し、立て直す	使われない理由や問題の原因を整理し、運用の見直し、追加の教育、改修の範囲の再検討などで立て直します。

この記事でわかること

• 生産管理システムの導入でよくある失敗の例
• 導入が失敗する主な原因
• 失敗を防ぐための具体的な対策
• 失敗しにくい導入の進め方と、開発の会社の選び方
• 導入に失敗したときの立て直し方

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生産管理システムとは

最初に、生産管理システムの役割と、導入が難しいと言われる理由を確認しておきましょう。

生産の計画から出荷までを管理する仕組み

生産管理システムは、受注、生産の計画、材料や部品の手配、工程の進み具合、在庫、原価、出荷など、ものづくりに関わる情報を一元的に管理するシステムです。生産の効率化、納期の順守、原価の把握などに役立ちます。

うまく活用できれば、現場の状況を正確に把握し、経営の判断を早めることにもつながる、製造業の業務の中心となるシステムです。

導入が難しいと言われる理由

生産管理システムは、多くの部署（営業、購買、製造、品質、経理など）に関わり、会社ごとに生産の方法や管理の方法が大きく異なるため、導入が難しいシステムの1つと言われます。

また、長年の現場のやり方が根付いていることも多く、業務の変化への抵抗が起こりやすい点も、導入を難しくしています。

さらに、導入の期間が長く、費用も大きくなりやすいため、途中での方針の変更が起こりやすいことも、失敗のリスクを高めます。

既存のシステムの複雑化という課題

経済産業省のDXレポート（2018年）では、既存のシステムが事業部門ごとに作られて全社で横断的なデータの活用ができなかったり、過剰な改修がされていたりして、複雑化・ブラックボックス化していることが課題として挙げられています。

同じ資料では、問題の解決には業務そのものの見直しも求められる中で、現場の抵抗も大きく、いかに実行するかが課題であるとも指摘されています。生産管理システムの導入でも、同じ課題が失敗の原因になりがちです。

生産管理システムの導入でよくある失敗

生産管理システムの導入でよくある失敗と、その主な原因を表で整理します。

よくある失敗	主な原因
導入しても現場で使われない	現場の意見を聞いていない、使いにくい、教育の不足
費用と期間が大きく膨らむ	今の業務に合わせた過剰な改修、要件の変更の繰り返し
データが合わず使えない	品目や部品の情報（マスター）の整備の不足
期待した効果が出ない	導入の目的と効果の指標があいまい
稼働の直後に混乱する	一斉の切り替え、テストや移行の準備の不足
特定の担当者しかわからない	開発の会社や一部の担当者に任せきり

導入しても現場で使われない

最も多い失敗の1つが、システムを導入しても、現場で使われないというものです。入力が面倒、画面がわかりにくい、今までのやり方のほうが早いといった理由で、表計算のソフトや紙に戻ってしまうことがあります。

システムに正しいデータが入力されないと、計画や在庫の情報が信頼できなくなり、さらに使われなくなるという悪循環に陥ります。

費用と期間が大きく膨らむ

今の業務のやり方に合わせて、システムを次々と改修していくと、費用と期間が大きく膨らみます。改修を重ねたシステムは、後の更新や保守も難しくなります。

前述のDXレポートで指摘されている「過剰な改修による複雑化」は、まさにこうした状態です。

データが合わず使えない

品目、部品、工程、部品の構成（部品表）などの基本の情報（マスター）が正しく整備されていないと、計算の結果が合わず、システムが信頼されなくなります。

マスターの整備は地道で時間のかかる作業のため、計画の段階で十分な時間を確保しておく必要があります。

期待した効果が出ない

「何のために導入するのか」があいまいなまま進めると、導入した後に効果を測れず、「入れてよかったのか」がわからない状態になります。

効果が見えないと、追加の改善への投資の判断もしにくくなります。

稼働の直後に混乱する

すべての業務を一度に新しいシステムに切り替えると、問題が起きたときに生産が止まるなど、大きな混乱につながるおそれがあります。

繁忙期の切り替えも、混乱を大きくする原因になります。

導入が失敗する主な原因

よくある失敗の背景にある、主な原因を整理します。

導入の目的があいまい

「古いシステムを入れ替えたい」「ほかの会社も入れているから」といった理由だけで進めると、どの機能が必要か、何をもって成功とするかが決まりません。解決したい課題と、目指す効果を明確にすることが出発点です。

目的があいまいだと、各部署の要望をすべて取り入れようとして、範囲が広がり続けることにもつながります。

要件の整理が不十分

現場の業務の流れや、必要な機能を十分に整理しないまま開発や選定を進めると、導入の後に「この機能がない」「業務に合わない」といった問題が起こります。

例外的な業務や、季節ごとの業務など、普段は意識しにくい業務の洗い出しも大切です。

現場の巻き込みの不足

経営や情報システムの部署だけで決めて、実際に使う現場の担当者の意見を聞かないと、使いにくいシステムになり、現場の協力も得られません。

現場の担当者は、「自分たちの仕事が増えるのではないか」という不安を持ちやすいものです。導入によって何が楽になるのかを丁寧に伝えることが大切です。

業務の見直しをしない

今の業務のやり方をそのままシステムに置き換えようとすると、過剰な改修が必要になります。導入をきっかけに、業務そのものを見直すことが大切です。

「なぜこの作業をしているのか」を問い直すと、不要な作業や、標準化できる作業が見えてきます。

開発の会社に任せきり

要件の決定や判断を開発の会社に任せきりにすると、自社の業務に合わないシステムになったり、社内に知識が残らなかったりします。自社が主体となって進めることが大切です。

システムの仕組みや設定の方法を理解している社員を育てておくと、導入の後の運用や改善もしやすくなります。

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失敗を防ぐための対策

ここでは、生産管理システムの導入の失敗を防ぐための対策を紹介します。

目的と効果の指標を決める

「在庫を何割減らす」「納期の遅れを何件減らす」「原価の集計の時間を何時間減らす」など、具体的な目的と効果の指標を決めましょう。導入の後に効果を確かめる基準にもなります。

導入の前の数値を記録しておくと、導入の後との比較がしやすくなります。

現場を巻き込む

計画の段階から、現場の担当者に参加してもらい、意見を聞きながら進めましょう。現場の推進の担当者を決めると、協力を得やすくなります。

画面の試作を現場で試してもらうと、使いにくい点を早い段階で見つけられます。

業務を見直し、改修を必要な部分に絞る

標準の機能に業務を合わせられないかをまず検討し、どうしても必要な部分だけを改修しましょう。改修の範囲を絞ることで、費用と期間、将来の保守の負担を抑えられます。

自社の強みに直結する業務だけは独自の対応を検討し、それ以外は標準に合わせるという考え方も有効です。

マスターのデータを整備する

品目、部品、工程、部品の構成などの基本の情報を、導入の前に整理・整備しましょう。表記の揺れや重複、古い情報を取り除くことが、システムの正確さの土台になります。

マスターを更新するルールと担当者も決めておくと、導入の後もデータの正確さを保てます。

段階的に導入する

すべての業務を一度に切り替えるのではなく、一部の工場やラインから試す、優先度の高い機能から導入するなど、段階的に進めましょう。問題が起きたときの影響を小さくできます。

最初の範囲で成果を出すと、ほかの部署の協力も得やすくなります。

使いながら改善を重ねる開発の進め方の考え方は、アジャイルとウォーターフォールの違いを解説した記事も参考になります。

関連記事：アジャイルとウォーターフォールの違い 比較のポイントと使い分け・契約形態を解説

テストと教育を十分に行う

本番の前に、実際の業務の例で十分にテストし、現場の担当者への教育を行いましょう。本番の前に検証の環境で動作を確かめる考え方は、ステージング環境とは？本番・開発・テスト環境との違いと構築時の注意点を解説でも紹介しています。

教育は一度で終わらせず、稼働の後にも質問に答えられる体制を用意しましょう。

関連記事：ステージング環境とは？本番・開発・テスト環境との違いと構築時の注意点を解説

導入の前に確認したいチェックポイント

生産管理システムの導入を始める前に、次の点を確認しておきましょう。

導入の目的を一言で説明できるか

「何のために導入するのか」を、社内の誰もが一言で説明できる状態を目指しましょう。目的が共有されていないと、途中で判断がぶれやすくなります。

経営層が関わっているか

生産管理システムの導入は、複数の部署の業務の変化を伴います。部署間の調整や、業務の見直しの判断には、経営層の関与が欠かせません。

推進の体制が決まっているか

プロジェクトの責任者、各部署の担当者、開発の会社との窓口が決まっているかを確認しましょう。担当者が通常の業務と兼務で手が回らない状態にならないよう、時間の確保も大切です。

予算とスケジュールに余裕があるか

想定外の作業や調整は、どの導入でも起こります。予算とスケジュールに一定の余裕を持たせておきましょう。

マスターのデータの状態を把握しているか

品目や部品の情報が、どれくらい正しく整理されているかを事前に確認しましょう。整備に時間がかかる場合は、計画に組み込んでおくことが大切です。

失敗のよくあるパターンの例

ここでは、生産管理システムの導入で起こりがちな失敗のパターンを、例として紹介します。

パターン1｜改修を重ねて完成しない

各部署の要望をすべて取り入れて改修を重ねた結果、開発の期間が延び続け、費用も膨らむというパターンです。要望の優先順位を決め、改修の範囲を絞る判断ができていないことが原因です。

判断する責任者を明確にしておくことで、このパターンは防ぎやすくなります。

パターン2｜稼働したが二重の管理が続く

システムは稼働したものの、現場が信用せず、表計算のソフトでの管理も続けるというパターンです。データの不一致や使いにくさが原因で、かえって手間が増える結果になります。

旧来の管理の方法をやめる時期をあらかじめ決めておくことも、二重の管理を防ぐうえで大切です。

パターン3｜担当者の退職で運用できなくなる

導入を主導した担当者が退職し、システムの設定や運用の方法がわからなくなるというパターンです。知識が一部の人に集中していたことが原因です。手順書の整備と、複数の担当者での運用が大切です。

開発の会社との契約の内容や連絡先も、社内で共有しておきましょう。

失敗しにくい導入の進め方

ここでは、失敗しにくい生産管理システムの導入の進め方を紹介します。

ステップ1｜現状の業務と課題を整理する

受注から出荷までの業務の流れ、使っている帳票や表計算のソフト、各部署が困っていることを整理します。現場に足を運んで実際の作業を確認することも大切です。

各部署の担当者に、業務の流れを図にしてもらうと、部署の間のつながりも見えやすくなります。

ステップ2｜目的と要件を決める

整理した課題をもとに、導入の目的、効果の指標、必要な機能、予算、スケジュールを決めます。必要な機能と、あると便利な機能を分けておきましょう。

ステップ3｜システムと開発の会社を選ぶ

既存の製品を使うか、独自に開発するかを検討し、システムと開発の会社を選びます。自社の業種や生産の方法に合うかを、実際の業務の例で確かめましょう。

複数の候補を比べ、現場の担当者にも試してもらうことが大切です。

ステップ4｜業務の見直しとマスターの整備

新しいシステムに合わせた業務の流れを決め、マスターのデータを整備します。

新しい業務の流れを手順書にまとめておくと、教育や引き継ぎに役立ちます。

ステップ5｜テスト・教育・段階的な稼働

十分なテストと教育を行い、一部から段階的に稼働させます。しばらくは旧来の方法と並行して確認すると安心です。

ステップ6｜効果を確かめて改善する

決めた効果の指標をもとに効果を確かめ、運用や設定を改善していきます。

導入はゴールではなくスタートです。使いながら改善を続けることで、システムの価値を高めていけます。AIで業務を効率化する方法の全体像は、AIで業務効率化する方法とは？活用例・おすすめツール・導入手順を解説でも紹介しています。

関連記事：AIで業務効率化する方法とは？活用例・おすすめツール・導入手順を解説

開発の会社の選び方

生産管理システムの導入では、開発の会社やシステムの提供元の選び方も、成否を大きく左右します。

製造業の業務への理解

自社の業種や生産の方法（受注生産、見込み生産など）についての理解があるかを確認しましょう。現場の課題を理解し、適切な提案ができる会社を選びます。

打ち合わせで、自社の業務についての質問の深さを見ると、理解の度合いを判断しやすくなります。

似たシステムの導入の実績

同じ業種や、似た規模の企業への導入の実績があるかを確認しましょう。

導入の後にうまく使われているかまで、可能な範囲で確認できると安心です。

業務の見直しの提案

言われたとおりに改修するだけでなく、業務の見直しを提案してくれるかも大切です。改修を減らし、標準の機能を活かす提案ができる会社だと安心です。

できないこと、勧めないことをはっきり伝えてくれる会社は、信頼しやすいといえます。

導入の後の支援

生産管理システムは、止まると生産に影響が出ます。保守、不具合への対応、機能の追加、操作の教育などの支援の体制を確認しましょう。

工場の稼働の時間に合わせたサポートが受けられるかも確認しましょう。

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導入に失敗したときの立て直し方

すでに導入したシステムがうまく使われていない場合の、立て直し方を紹介します。

使われない理由を現場に聞く

まず、なぜ使われないのかを現場の担当者に直接聞きましょう。操作がわかりにくい、入力が多すぎる、データが信頼できないなど、具体的な理由を把握します。

責める姿勢ではなく、改善のために聞く姿勢で臨むと、本音を話してもらいやすくなります。

原因に合わせて対策を選ぶ

操作がわからないなら追加の教育や手順書の整備、入力が多すぎるなら入力の簡素化や自動化、データが合わないならマスターの見直しなど、原因に合わせた対策を選びます。

すぐに効果が出る対策から始めると、現場の信頼を取り戻しやすくなります。

改修の範囲を見直す

本当に必要な改修と、運用の工夫で対応できる部分を分け、改修の範囲を絞って立て直しましょう。

場合によっては、システムの入れ替えも含めて検討する必要があるかもしれません。その際は、今回の失敗の原因を整理して、同じ失敗を繰り返さないようにしましょう。

必要に応じて第三者の意見を聞く

社内だけで原因がわからない場合は、外部の専門家に現状の評価と改善の提案を依頼する方法もあります。

第三者の視点が入ることで、社内では気づきにくい問題や、部署の間の調整が進むこともあります。

生産管理にAIを活用する

最近は、生産管理の業務にAIを活用する取り組みも広がっています。

需要の予測と生産の計画

過去の受注や出荷のデータをAIで分析し、需要を予測して生産の計画に活かせます。

AIの予測を活かすには、生産管理システムに正確なデータがたまっていることが前提です。

入力の負担の軽減

紙の作業の記録や注文書をAIで読み取り、システムに登録する仕組みを作れば、現場の入力の負担を減らせます。入力の負担は、システムが使われない大きな原因の1つのため、効果は大きいといえます。

AIで読み取った内容は、登録の前に担当者が確認する流れにしておくと安心です。

データの分析と報告

生産の実績や不良のデータの分析や、報告の作成にもAIを活用できます。AIを活用した業務の自動化の仕組みづくりは、ネクストスケールのAI業務自動化・GAS開発でも支援しています。

AIに社内のデータを扱わせる場合は、データの扱いの条件を確認しましょう。セキュリティを重視したAIの環境づくりについては、AOAIとは？Azure OpenAI ServiceとChatGPTの違い・導入の進め方を解説でも紹介しています。

関連記事：AOAIとは？Azure OpenAI ServiceとChatGPTの違い・導入の進め方を解説

生産管理システムの導入の失敗に関するよくある質問

最後に、生産管理システムの導入の失敗についてよく寄せられる質問と、その回答を紹介します。

既存の製品と独自の開発、どちらが失敗しにくい？

どちらにも失敗の可能性はあります。既存の製品は、業務を製品に合わせる工夫が必要で、独自の開発は、要件の整理と開発の管理が重要です。自社の業務の独自性と、社内の体制に合わせて選びましょう。

既存の製品をもとに、必要な部分だけを独自に開発する組み合わせも検討できます。

導入にはどれくらいの期間がかかる？

会社の規模、機能の範囲、改修の量によって大きく異なります。段階的に導入する計画を立てると、早く効果を出しながら進められます。

無理な短期間の計画は、テストや教育の不足につながり、失敗の原因になります。

補助金は使える？

システムの導入や開発の費用の一部に、補助金を使える場合があります。対象や条件は制度や公募の回ごとに異なるため、最新の公募要領を確認しましょう。業務の効率化に役立つツールの選び方の考え方は、業務効率化ツールとは？目的別の選び方と導入のコツでも紹介しています。

補助金を使う場合は、申請の手続きの順番やスケジュールも、導入の計画に組み込んでおきましょう。

社員がAIを業務で使いこなせるよう、生成AI活用研修などで基礎をそろえておくのも効果的です。

関連記事：業務効率化ツールとは？目的別の選び方・おすすめカテゴリ・導入のコツを徹底解説

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まとめ｜目的を明確にし、現場と一緒に段階的に導入しよう

生産管理システムの導入の失敗は、目的があいまい、要件の整理が不十分、現場の巻き込みの不足、業務の見直しをしない、開発の会社への任せきりといった進め方の問題から起こることが多くあります。

失敗を防ぐには、目的と効果の指標を決め、現場を巻き込み、業務を見直して改修を絞り、マスターを整備し、段階的に導入することが大切です。既存のシステムの複雑化の課題については、経済産業省の「DXレポート」も参考になります。

ネクストスケールでは、AI活用の戦略設計から、AIを活用したシステム開発、業務の自動化の仕組みづくり、利用ルールの整備、社員研修までを一気通貫で支援しています。支援の詳細はAIシステム開発やAIコンサル・AX伴走支援のページで紹介していますので、生産管理システムの導入や見直しをどこから進めるか迷っている場合も、お気軽にご相談ください。

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