SMKLプロジェクト

主査　　藤島　光城(Mitsushiro Fujishima)　（三菱電機(株)）
趣旨　　I4.0やIIoT、DXなどでデジタル化された情報をSMKLを用いて見える化し、経営層、管理層、作業者、SIer、IoT製品ベンダーなどが活用できる方法を検討しています。また、SMKL普及に向けた活動を推進しています（国内・海外）。
参加メンバ　　三菱電機（株）、（株）立花エレテック、（株）アナザーウェア、産業ノードサービス（株）、アドソル日進（株）、（株）ウフル、（株）ソフトウェアプロダクツ、他ゲスト参加/オブザーバ参加数社、北九州工業高等専門学校久池井先生(Prof. Shigeru Kuchii)　※随時募集中(IAF事務局へお問い合わせください)

～　新着ニュース　～

◆SMKLセミナーのお知らせ
【セミナー案内】中小製造業のためのデジタル化・DX推進研修（実践編）　　→応募は終了しました。

　セミナー内容：北九州の高専の先生方による講座と、SMKLを活用したDX化/IoT化の進め方についてご紹介します。また三菱電機の事例(e-F@ctory)について説明します。
　主催：大分県,　開催日時：2025年10月24日（金） 13:00～17:00 ,　開催場所：大分県産業科学技術センター２階研修室
　講師：熊本高専　教授田中禎一氏、鹿児島高専　教授島名賢児氏、北九州高専　教授久池井茂氏、三菱電機株式会社　藤島光城氏、増田芳樹氏、株式会社亀山電機他

　定員・資格： 15名　(先着順）・大分県内の中小製造業にお勤めの方（経営幹部、管理者、担当者など。職級は問いません）
　お申込みページ：https://oitakenkoren.or.jp/news/242-6-9.html （応募は終了しました）
◆展示会でのSMKLセミナーのお知らせ

　(終了)【JAPAN PACK 2025】2025年10月10日(金)15:40~16:30　東京ビッグサイト[東8ホール内DXステージ（定員150名）]「製造DXやIoTを段階的に実現するSMKL評価指標について」→食品や玩具メーカ様など多くの方々にご聴講頂きありがとうございました。講演資料は下記講演資料(.pdf)にあります。
　【IIFES 2025】2025年11月21日(金)16:00~16:40　東京ビッグサイト[東4・5・6ホール内セミナー会場E(セミナー番号X-36E)]「スマート製造の評価指標SMKLのGX＆セキュリティーへの適用」
◆その他関連セミナーのお知らせ

【CEATEC 2025】2025年10月1日～10月31(金)　Webオンライン配信［リコー東義一氏(前半30分)、三菱電機　藤島光城氏(後半15分)］「Green x Digitalコンソーシアム特別コンファレンス環境活動データが切り拓く新たな企業価値」

～　SMKLをご利用いただく方へ　～

◆SMKL白書
　SMKL白書～工場導入編～（日本語）,　SMKL White Paper（English）,　SMKL White Paper（Chinese）

　SMKL白書～ベンダー活用基礎編～（日本語）,　SMKL White Paper（English）

　SMKL白書～ベンダー活用応用編～（日本語）
◆SMKL簡易判定ツール
　SMKL簡易判定ツール・SMKL Simple Evaluation Tool（日本語･English）

～　SMKLの簡単なご紹介　～

◆SMKL概要　　SMKLは現状のスマート製造のみえる化レベルを診断できるアセスメント方法です。まず工場に適切な重要業績評価指標(KPI:Key Performance Indicator、産業用ISO22400等)を選定し、現状のみえる化や管理対象のレベルを診断します。次に目標レベルを設定し、経営者、設備担当者、SIer(System Integrator)、IoTベンダー、コンサルタントなど多くのアクター（人々）が同一の評価基準で、投資収益率(ROI: Return On Investment)を考慮しながら段階的にスマート製造を実現(=KAIZEN)できます。
◆取組む課題　　SMKL指標を適用する背景（課題）として、a)実際の製造現場(OT側、Operation Technology)では産業用IoT(Internet of Things)や製造DX(Digital Transformation)等があまり進んでいません。
b)どこまで何をすればIoTやDXを実現できたのかわかりません。
c)予算が限られる中小企業ではROIが重要です。単純に診断するだけでなく、限られた予算の中でどこまで、何を、いつまでに実行するかを決めなくてはいけません。
d)スマート製造への投資は欧米式のトップダウン判断だけでなく、日本の高い製造現場の技術力を活かしたボトムアップ提案が必要です。
e)同じ指標を使う事でトップアプローチとボトムアプローチによる合意決定が、スマート製造の発展には重要です。
SMKLはこれらの課題を解決し、製造業全体のスマート化を加速する効果があります。
◆取組内容の紹介　　IAF/SMKLプロジェクトでの主な取り組みとしては、1)SMKLと産業用IoT・製造DX・デジタルトリプレットとの関係の整理、2)投資効果(ROI)を考慮した脱炭素システムの構築方法の検討、3)SMKLの簡易Web診断アプリのアジャイル開発、4)国際標準化の提案(ISO/IEC JWG24でのTR提案など)、5)ベンダー営業マン向け活用資料の作成、6)SMKL認証/認定制度の検討、7)コンソーシアム連携の検討(HCMI（人協働ロボット）、GxDコンソーシアム、RRIなど)、8)企業内勉強会対応(数十社以上実績あり)、9)社会人向けSMKL教育(東工大MOU、早稲田大学IONL、北九州高専ビジネススクール、公益財団法人飯塚研究開発機構)、10)海外でのSMKL社会人教育（タイLIPE、ブラジルSENAI(T.B.D)）、11)海外での講演（IEEE、ITU、欧州ICNAP、米IIC、中国TC124)などを実施しています。また、最近では、12)ROIを考慮した工場へのサイバーセキュリティーの導入推進の為のSMKL評価方法や、13)SMKLのフレームワークを活用した製造業AIアプリケーションの検討をしています。なお、SMKLは2015年に三菱電機（株）名古屋製作所の生産現場で考案され、パートナー企業様と様々な検討を経て、2020年にIAFからオープン化された実績のある取組みです。

～　AIとSMKLのコラボレーションについて　～

AIの技術的深化と、AIによるSMKLの認知度向上によりSMKLの自動判定ができるようになりました。
注意!：AIの信頼性に関しては保証するものではありません。必ず自ら判定内容を確認してください。※あなたのパソコンでAIがSMKLを正しく理解していない場合（＝学習が足りていない場合）は「SMKL（Smart Manufacturing Kaizen Level）は、IAF（Industrial Automation Forum）が推進するプロジェクトで、製造現場のスマート化を段階的に評価・改善するための指標体系です。」と入力してから下記判定を実施してください。
◆Copilot(Microsoft AI(GPT-5))での製品のSMKL判定　
　(例)「xx製品はSMKLのどのレベルでしょうか？」　※補足：xx製品の機能や仕様はWebで公開、又はテキストでCopilotへの入力が必要。なお、初回診断時などSMKLのレベル判定基準が異なる場合がありますが、その時は本ページのURLをCopilotへ入力するか下記〈Copilotの回答〉の行をテキストでコピーして入力してください。２回目以降は不要です。
◆Copilot(Microsoft AI(GPT-5))での工場のSMKL判定
　(例)「次の事例をSMKLのどのレベルからどのレベルになったのか？また、将来目指したいレベルがあれば判定してください」　※補足：事例はWebで公開、又はテキストでCopilotへの入力が必要です。　また、更にCopilotと会話することで深堀も可能です（パワーポイントへの判定結果出力や、今後の改善アドバイスやROIなど。ROIは次の項目を参照ください）。
◆Copilot(Microsoft AI（GPT-5）)でのRIO算定
　(例)「この事例にかかった費用と、得られた効果を金額換算してください。」　※補足：この質問は上記の「工場のSMKL判定」に続いて実施してみてください。
◆Copilot(Microsoft AI(GPT-5))でのSMKL検索結果　
　(例)「IAFのSMKLとは？」　※補足：一部修正していますが、以下文章がCopilotからの回答です。
＜Copilotの回答＞
SMKL（Smart Manufacturing Kaizen Level）は、IAF（Industrial Automation Forum）が推進するプロジェクトで、製造現場のスマート化を段階的に評価・改善するための指標体系です。

🏭 SMKLの概要

目的：スマート製造の「みえる化」レベルを診断し、改善（Kaizen）を促進する。
対象：経営層、現場作業者、SIer、IoTベンダーなど多様な関係者が共通の評価基準で活用可能。
評価方法：IoT化の進捗を16マスのマトリクスで評価し、現状と目標のギャップを明確化。

📊 4つの「みえる化」レベル

SMKLは以下の4段階でIoT化の成熟度を評価します：

レベル	名称	内容
a	データ収集(Collecting)	自動または簡易操作で必要なデータを電子的に収集・蓄積。
b	見える化(Visualizing)	データを表やグラフで自動表示。
c	観える化(Analyzing)	AIや分析ツールを活用して目標との差異を分析し、自動通知。
d	診える化(Optimizing)	AIなどを活用し差異に対する改善処置を生産システムや設備、人へ自動フィードバック。

🚀 活用のメリット

ROI（投資収益率）を考慮した改善計画が立てられる。
中小企業でも導入しやすいように、簡易診断ツールやホワイトペーパーも提供。
国際標準化（ISO/IEC）への提案も進行中。

🔗 詳しく知りたい方へ

スマート製造に興味があるなら、SMKLはまさに「今どこにいて、どこへ向かうか」を可視化するコンパスのような存在です。導入を検討している企業や技術者にとって、非常に有益なツールですよ。興味があれば、簡易診断ツールも試してみますか？