月末になると、各工程の検査担当者からExcelファイルをかき集め、ロット番号を頼りに生産実績と検査結果を手作業で突き合わせる——そんな歩留まり集計に、半日以上を費やしていませんか。
工程別の歩留まり・不良率を手集計のExcelで管理している現場の限界
切削、溶接、塗装、検査——工程ごとに担当者が別々のExcelファイルで記録しているため、ロット単位での歩留まりを把握するには人手による突合が欠かせません。転記ミスや集計漏れが発生しやすく、月次報告の数字に担当者ごとのブレが生じることも珍しくありません。
不良が多発した工程が判明するのは、たいてい月末の集計会議の場です。本来は不良の兆候が出た時点で手を打ちたいところですが、Excel手集計ではリアルタイム性（データが今この瞬間の状態を反映しているかどうか）が確保できません。
ものづくり白書2026の解説記事では「収益力の高い企業ほど無形資産（データ活用）投資が進んでいる」と指摘されています。品質データの可視化は、単なる業務効率化ではなく利益率向上に直結する経営課題として捉える視点が重要です。
AI導入支援相談の初回ヒアリングで何を聞かれ、どんなデータを求められるか
製造業向けのAI導入支援相談では、いきなりシステムの話をするのではなく、まず現状の「データの流れ」を丁寧に確認するところから始まります。
どの工程でどんな検査を行い、検査成績書がどのタイミングで発行されるかを確認します。
生産管理システムに入っているのか、紙の作業日報なのか、Excelの実績表なのかによって設計方針が変わります。
「寸法不良」「外観不良」といった不良区分がすでに定義されているかどうかも重要な確認項目です。
壱市コンサルティングの記事でも紹介されているように、中小製造業のAI導入成功パターンは「小さく始めて成功体験を積む」ことにあります。全工程を一気に自動化するのではなく、不良率が高い工程1つに絞って可視化から着手するケースが多く見られます。
検査成績書データと生産実績を自動突合して歩留まりダッシュボード化する設計
検査担当者が記入した検査成績書（紙 or PDF）を目視で確認し、ロット番号・検査日・不良数をExcelに転記。生産実績表と照らし合わせて歩留まりを手計算し、「歩留まり日報.xlsx」を作成して上長にメール送付していました。
FlowSyncはノーコードで業務アプリを内製できるプラットフォームで、設備点検や検査記録を可視化するダッシュボード機能を備えているとされています。検査成績書データ（CSV出力または手入力）を取り込むことで、生産実績データとロット番号をキーに自動突合し、工程別の歩留まり率をダッシュボード上にグラフ表示できるとされています。ダッシュボードから気になる工程をクリックすると、工程別詳細画面に遷移し、不良要因の内訳まで確認できるといわれています。
二重入力がなくなれば、担当者は「数字を作る」作業から「数字を読む」作業に時間を使えます。
相談前に揃えておくべき工程データ・検査データの棚卸し手順チェックリスト
AI導入支援相談をスムーズに進めるには、事前に以下の棚卸しをしておくと、初回ヒアリングの精度が大きく上がります。
各工程で「何を」「どのタイミングで」検査しているかをリスト化します。
実際に使っている検査成績書や生産実績表のフォーマットを1つ用意しておくと、設計の話が具体的になります。
社内で統一された不良コードがあるか、部署ごとにバラバラかを事前に確認しておきましょう。
ロット数・検査件数のおおよその規模感を伝えられると、システム設計の見積もり精度が上がります。
検査工程そのものの電子化については、関連記事「検査帳票のタブレット電子化で紙帳票をなくす方法」や「中小製造業向け品質管理AIサービスの選び方」もあわせてご覧ください。検査成績書そのものがデジタル化されていれば、歩留まりダッシュボードとの連携もよりスムーズになります。
まとめ
- 要点1：工程別の歩留まり・不良率のExcel手集計は、転記ミスと遅行指標化という2つの限界を抱えている
- 要点2：AI導入支援相談では、工程区分・データ保有形式・不良分類ルールの棚卸しが初回ヒアリングの肝になる
- 要点3：検査成績書データと生産実績の自動突合により、転記工程を1本減らし、歩留まりダッシュボードで工程単位の課題を早期発見できる体制が作れる
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