09 DX

町工場のデジタル化・DX推進支援

masashi0025
目次
  1. はじめに
  2. 町工場に関する現状データ
  3. 課題
  4. 行政の支援策と優先度の検討
  5. 先進事例
  6. 参考資料［エビデンス検索用］
  7. まとめ

はじめに

※本記事はAIが生成したものを加工して掲載しています。
※各施策についての理解の深度化や、政策立案のアイデア探しを目的にしています。
※生成AIの進化にあわせて作り直すため、ファクトチェックは今後行う予定です。
※掲載内容を使用する際は、各行政機関の公表資料を別途ご確認ください。

概要（町工場を取り巻く環境）

  • 自治体が町工場のデジタル化・DX推進を支援する意義は「地域産業基盤の維持・発展」と「サプライチェーン全体の競争力強化」にあります。東京都特別区に集積する町工場は、日本のものづくりを支える重要な基盤ですが、現在、深刻な二重の危機に直面しています。
  • 一つは、経営者の急速な高齢化と後継者不足という「内部の危機」です。長年培われた貴重な技能やノウハウが、事業承継の断絶によって失われる瀬戸際にあります。もう一つは、グローバルな競争激化、原材料費や人件費の高騰、そして深刻な人手不足という「外部からの圧力」です。この状況を打開し、持続的な成長を遂げるためには、生産性の抜本的な向上と新たな価値創造が不可欠であり、その最も有効な手段がデジタル・トランスフォーメーション（DX）です。
  • 町工場におけるDXとは、大規模なシステム刷新のみを指すのではありません。技能伝承、反復作業の自動化、生産プロセスの可視化、新たな販路開拓といった、現場が抱える喫緊の課題を解決するためのデジタル技術の実践的な活用を意味します。したがって、行政がこの変革を支援することは、単なる産業振興策に留まらず、地域経済の根幹をなす産業基盤を維持し、雇用を守り、地域サプライチェーンの強靭性を確保するための重要な責務であると言えます。

意義

町工場にとっての意義

生産性と収益性の向上
人手不足の克服と働き方改革
技能承継と人材育成
  • 熟練技能者の「勘と経験」といった暗黙知を、センサーデータや作業動画、マニュアル等のデジタル形式で記録・可視化することで、形式知化し、若手への効率的な技能承継が可能になります。
    • （出典）(https://www.serendip-rxm.com/column/dx/) 3
新たな事業機会の創出

地域社会にとっての意義

サプライチェーンの強靭化
  • 特別区内には、特定の加工技術に特化した町工場が密集し、相互に連携することで一つのサプライチェーンを形成しています。一社の廃業が、地域全体の生産活動に影響を及ぼすリスクがあり、各社のDXによる生産性向上と事業継続は、サプライチェーン全体の強靭化に直結します。
    • （出典）(https://www.serendip-rxm.com/column/dx/) 3
地域固有の技術資産の維持・発展
  • 多品種少量生産を支える特殊な加工技術やノウハウは、地域固有の貴重な資産です。DXは、これらの技術を時代に合わせて進化させ、次世代に継承するための強力な手段となります。
雇用の維持と地域経済の活性化
  • 競争力のある製造業の存在は、質の高い安定した雇用を地域に提供し、法人住民税等の税収を通じて地域経済に貢献します。町工場の持続的発展は、地域社会の安定に不可欠です。

行政にとっての意義

持続可能な産業政策への転換
  • 場当たり的な補助金や緊急支援ではなく、企業が自律的に成長できるようなイノベーション・エコシステムを醸成する、長期的視点に立った産業政策へと転換できます。
効率的な行政資源の投入
  • 企業のDXを促進し、経営基盤を強化することで、将来的な経営悪化に伴うセーフティネットとしての行政コストを抑制する効果が期待できます。
地域全体の競争力と魅力の向上
  • デジタル化が進んだ先進的な産業集積地となることで、新たな企業誘致や若手人材の獲得につながり、地域全体の競争力と魅力が向上します。

（参考）歴史・経過

  • 1960～1980年代（高度経済成長期）
    • 大手メーカーの生産を支える下請けとして、多くの町工場が創業。量産向けの特定工程を担う分業体制が確立されました。
  • 1990年代（バブル崩壊後）
    • 海外との価格競争激化や国内製造業の空洞化が進み、多品種少量生産へのシフトが始まりました。
  • 2000年代（IT革命期）
    • 一部の企業でCAD/CAM等が導入され始めましたが、多くは局所的な導入に留まり、大手企業と中小企業のデジタル格差が拡大しました。
  • 2010年代（IoT・インダストリー4.0の台頭）
    • スマートファクトリーやDXといった概念が登場しましたが、高額な投資や専門知識の壁から、多くの町工場にとっては縁遠いものでした。この頃から、創業者世代の経営者の高齢化が深刻な課題として顕在化し始めました。
    • （出典）中小企業基盤整備機構「事業承継.com」 5
  • 2018年（経産省「2025年の崖」レポート）
    • 経済産業省がDXレポートで、既存システムの老朽化・ブラックボックス化がもたらす経済的損失のリスク（2025年の崖）を指摘し、DXの必要性が社会的に広く認知されました。
    • （出典）(https://www.esd21.jp/news/c5a78bfe94268656365ac80bc2fe587f2711e653.pdf) 6
  • 2020年代（コロナ禍以降～現在）
    • 新型コロナウイルスの影響でリモートワークや非接触型の業務プロセスへの移行が加速しました。また、サプライチェーンの寸断を経験し、国内生産拠点の重要性が見直されました。DXは「あれば望ましい」ものから「生き残りのための必須条件」へと認識が変化しましたが、実際の導入は依然として遅れています。
    • （出典）中小企業庁「2024年版中小企業白書・小規模企業白書」2024年度 2

町工場に関する現状データ

深刻化する経営者の高齢化と事業承継問題

経営者の平均年齢は過去最高を更新
経営者年齢のピークは70歳手前に
後継者不在率は依然として高水準
高齢経営者の廃業が増加

DXの認知と実践の大きなギャップ

DXの理解度は約半数で頭打ち
必要性は認識しつつも、取組は4割程度
  • DXの必要性を感じている企業は73.2%に上る一方で、実際に「取組済み」または「検討中」の企業は42.0%に留まっています。これは2023年の31.2%から増加しているものの、依然として半数以上の企業が行動に移せていない「実行の壁」が存在することを示しています。
取組レベルは依然として初歩段階
  • DXの取り組みは、その多くが初歩的な段階に留まっています。2023年の調査では、企業の66.2%が電子メールの利用といった「段階1～2」にあり、ビジネスモデルの変革を伴う「段階4」に達している企業はわずか6.9%でした。
  • 具体的な取組内容も「文書の電子化・ペーパレス化」が最多であり、本質的な業務プロセスの変革には至っていない企業が大半です。
    • （出典）(https://www.smrj.go.jp/research_case/questionnaire/fbrion0000002pjw-att/202310_DX_report.pdf) 12

人手不足と生産性向上の遅れ

人手不足感はコロナ禍以前より深刻化
省力化投資の遅れ
デジタル活用が生産性・賃上げを左右
  • 2024年版ものづくり白書の分析では、デジタル技術の活用が進んだ中小企業ほど、2019年から2023年にかけて営業利益を伸ばしている割合が高く、賃上げなどの従業員の処遇改善も進んでいることが明確に示されています。これは、DX推進が企業の収益力向上と人材確保に直結することを示す客観的な証拠です。

課題

町工場の課題

経営層のDXへの理解不足と意識改革の遅れ
  • 多くの経営者がDXを単なるコスト削減や業務効率化の手段と捉えており、新たな付加価値の創出やビジネスモデル変革といった、競争力を根本から高めるための戦略的投資として認識できていません。
    • 客観的根拠：
      • 中小企業がDXに期待する効果として「業務効率化による負担軽減」を挙げる企業が多い一方、「新製品・サービスの創出」や「既存製品・サービスの価値向上」を期待する企業は少ないことが示されています。
      • （出典）(https://www.chusho.meti.go.jp/pamflet/hakusyo/2024/chusho/b1_4_7.html) 4
    • この課題が放置された場合の悪影響の推察：投資が対症療法的なツールの導入に終始し、企業の競争力を根本的に高める変革に至りません。
圧倒的なデジタル人材の不足
  • 町工場には、DXプロジェクトを牽引し、自社に適したデジタルツールを選定・導入・運用できる人材が圧倒的に不足しています。大手企業との人材獲得競争にも勝てず、社内での育成も困難な状況です。
    • 客観的根拠：
    • この課題が放置された場合の悪影響の推察：DXの取り組みが開始できない、または導入したツールが活用されず形骸化します。
予算の制約と費用対効果の不透明性
  • 日々の資金繰りに余裕のない町工場にとって、DX導入のための初期投資は大きな負担です。また、投資に対する効果が不明確であったり、効果発現までに時間がかかったりするため、経営者が投資判断に踏み切れないケースが多く見られます。
    • 客観的根拠：
    • この課題が放置された場合の悪影響の推察：必要な投資が先送りされ続け、生産性の低い状態が固定化し、競争力を失います。
現場の抵抗と属人化した業務プロセス
  • 長年の経験を持つ熟練従業員が、自らのスキルが不要になることを恐れ、新しいデジタルツールの導入に抵抗感を示すことがあります。また、多くの業務がマニュアル化されておらず、個人の経験と勘に依存しているため、そのままデジタル化することが困難です。
    • 客観的根拠：
    • この課題が放置された場合の悪影響の推察：DXが進まず、ベテラン従業員の退職と共に企業のコア技術が失われます。

地域社会の課題

サプライチェーンの脆弱化と技術継承の断絶
  • 特定の加工技術を持つ町工場は、地域のサプライチェーンにおける重要な結節点です。後継者不足等で一社が廃業すると、他の多くの企業の生産活動にまで影響が及び、サプライチェーンが寸断されるリスクがあります。こうした廃業が連鎖すれば、地域が誇るものづくり技術の集積そのものが失われかねません。
    • 客観的根拠：
    • この課題が放置された場合の悪影響の推察：地域の産業集積としての魅力と競争力が低下し、産業の空洞化が進みます。

行政の課題

支援策の認知度不足と利用のハードル
  • 行政は補助金をはじめとする様々な支援策を用意していますが、多忙な経営者が情報を十分にキャッチできていない、あるいは申請手続きが煩雑で活用を諦めてしまうケースが少なくありません。
    • 客観的根拠：
      • 中小企業がDX推進に期待する支援策として「補助金・助成金」が49.3%と最も高い割合を占めています。これは、資金的支援への強いニーズを示すと同時に、既存の支援策が十分に活用されていない、または使い勝手が悪いと感じられていることの裏返しでもあります。
      • （出典）(https://www.smrj.go.jp/research_case/questionnaire/fbrion0000002pjw-att/202310_DX_report.pdf) 12
    • この課題が放置された場合の悪影響の推察：税金を投じた支援策が活用されず、政策効果が上がらないまま企業の淘汰が進みます。
個社支援に偏重し、面的な展開が不足
  • 従来の行政支援は、個々の企業に対する補助金交付などが中心でした。しかし、サプライチェーン全体の最適化や、地域共通のデジタル人材育成といった面的な課題に対応できておらず、支援の成果が地域全体に波及しにくい構造になっています。
    • 客観的根拠：
      • 大田区の「デジタル仲間まわし」や墨田区の「SUMIDA INNOVATION CORE」といった、地域内の企業間連携や産学官連携を促進する取り組みは、従来の個社支援の限界を乗り越えようとする動きであり、こうした面的なアプローチの重要性を示唆しています。
      • （出典）(https://dx.ipa.go.jp/interview-otacity) 16
      • （出典）(https://sic-sumida.net/) 17
    • この課題が放置された場合の悪影響の推察：支援の成果が地域全体に波及せず、全体的な産業競争力の向上につながりません。

行政の支援策と優先度の検討

優先順位の考え方

  • 各支援策の優先順位は、以下の要素を総合的に勘案し決定します。
    • 即効性・波及効果：
      • 施策の実施から効果発現までの期間が短く、複数の課題解決や多くの町工場への便益につながる施策を高く評価します。
    • 実現可能性：
      • 現在の法制度、予算、人員体制の中で実現可能な施策を優先します。既存の体制・仕組みを活用できる施策は、新たな体制構築が必要な施策より優先度が高くなります。
    • 費用対効果：
      • 投入する経営資源（予算・人員・時間等）に対して得られる効果が大きい施策を優先します。短期的なコストよりも、生産性向上や雇用維持といった長期的な便益を重視します。
    • 公平性・持続可能性：
      • 特定の企業だけでなく、幅広い町工場が利用でき、一時的な効果ではなく、長期的・継続的に効果が持続する施策を高く評価します。
    • 客観的根拠の有無：
      • 政府資料や先進自治体の事例等、エビデンスに基づく効果が実証されている施策を優先します。

支援策の全体像と優先順位

  • 町工場のDX推進支援は、「①意識改革・人材育成（土台づくり）」、「②導入実行支援（実践の加速）」、「③エコシステム構築（持続的発展）」の3段階で体系的に取り組む必要があります。
  • 様々な課題の根底には「何から手をつけて良いかわからない経営者」と「実行を担う人材の不在」という問題が存在します。このため、**優先度が最も高い施策は「支援策①：意識改革と人材育成の伴走支援パッケージ」**と位置づけます。この人的基盤の構築なくして、補助金（支援策②）や連携事業（支援策③）の効果は限定的とならざるを得ません。
  • 次に、具体的な行動を後押しするため、**優先度【中】の施策として「支援策②：導入ステージ別・課題解決型DX導入補助金」**を位置づけ、スモールスタートから本格的な投資まで、企業の成長段階に応じた切れ目のない財政支援を行います。
  • 最後に、**優先度【低】の施策として「支援策③：地域連携型DXエコシステム構築事業」**に取り組み、個社の努力だけでは限界のある、地域全体の持続的なイノベーション創出基盤を中長期的に整備します。

各支援策の詳細

支援策①：意識改革と人材育成の伴走支援パッケージ

目的
主な取組①：経営者向け「DX道場」の開設
  • 単発のセミナーではなく、自社の経営課題の棚卸しから、解決策としてのデジタル技術の検討、簡単な投資対効果の試算までを、専門家伴走のもとで体験する少人数・実践形式のワークショップ（全5回程度）を実施します。
  • 成功事例を持つ町工場の経営者を講師として招き、具体的な体験談を共有する場を設けます。
  • 「道場」の修了生には、後述する支援策②の補助金申請において加点評価を行う、申請手続きを一部簡素化する等のインセンティブを付与し、具体的な行動変容を促します。
主な取組②：中核人材向け「デジタル化推進リーダー」育成講座
  • 現場のリーダーや若手のエース社員を対象に、業務プロセスの可視化、課題発見、適切なITツールの選定・比較、導入プロジェクトの管理、効果測定までの一連のスキルを習得する講座を開設します。
  • プログラミング等の高度なITスキルではなく、ノーコード・ローコードツールの活用や、データ分析の基礎知識など、非IT人材でもすぐに現場で実践可能な内容に重点を置きます。
主な取組③：DXアドバイザー派遣事業の拡充
  • 従来の「診断して終わり」の形式から、ツールの選定、導入、現場への定着、効果測定までを一定期間（例：6ヶ月間）継続的に支援する「伴走型」へと事業内容を転換します。
  • ITコンサルタント等のIT専門家に加え、製造業出身の中小企業診断士など、現場の業務プロセスを深く理解した専門家をチームで派遣し、経営と現場の両面から支援します。
    • 客観的根拠：
      • DXセレクション受賞企業である株式会社NISSYOは、ITコーディネータによる伴走支援を通じて、自社の経営課題を明確化し、具体的なDX戦略を策定することに成功しています。
      • （出典）(https://www.meti.go.jp/policy/it_policy/investment/dx-chushoguidebook/tebiki2.0archives.pdf) 18
KGI・KSI・KPI
  • KGI（最終目標指標）
    • 特別区内町工場の労働生産性（付加価値額/従業員数）を5年間で15%向上させる。
    • データ取得方法： 経済産業省「経済構造実態調査」、各区が実施する産業実態調査 20
  • KSI（成功要因指標）
    • DXに「取組済み」または「検討中」の区内町工場の割合を60%以上にする（現状42.0%）。
    • データ取得方法： 各区が実施する産業実態調査（中小企業基盤整備機構の調査項目をベンチマーク）
  • KPI（重要業績評価指標）アウトカム指標
    • 経営者向け「DX道場」修了後、1年以内に何らかのDX投資（補助金申請等）を行った企業の割合を70%以上にする。
    • データ取得方法： DX道場参加企業への追跡アンケート調査、補助金申請データとの照合
  • KPI（重要業績評価指標）アウトプット指標
    • 経営者向け「DX道場」年間修了者数：100名
    • 「デジタル化推進リーダー」育成講座 年間修了者数：200名
    • 伴走型DXアドバイザー派遣 年間実施社数：150社
    • データ取得方法： 各事業の実施記録・報告書

支援策②：導入ステージ別・課題解決型DX導入補助金

目的
主な取組①：「はじめの一歩」補助金（ステージ1：見える化・効率化）
  • 手書き日報の電子化、勤怠管理システム、クラウド会計ソフト、グループウェア、Web会議システムなど、比較的安価で導入効果を実感しやすい「デジタイゼーション」段階のツール導入を支援します。
  • 補助率は高く（例：補助率3/4）、上限額は低く（例：上限50万円）設定し、多くの企業が利用しやすい制度とします。
  • 申請手続きを大幅に簡素化し、迅速な交付を目指します。支援策①の「DX道場」修了企業は優先的に採択します。
主な取組②：「生産性向上」補助金（ステージ2：工程改善）
  • IoTセンサーによる設備稼働状況の可視化、生産管理システム（MRP）、受発注管理システム、CAD/CAM連携など、製造プロセスの根幹に関わる「デジタライゼーション」段階のDXを支援します。
  • 補助率は中程度（例：補助率2/3）、上限額は高く（例：上限500万円）設定し、本格的な設備投資を後押しします。
  • 申請要件として、DXアドバイザー等の専門家による導入計画の妥当性評価を求め、投資の失敗リスクを低減します。
主な取組③：「事業変革」補助金（ステージ3：新価値創造）
  • 蓄積したデータを活用した新サービス（予知保全等）の開発、デジタル技術を用いた新たなビジネスモデルへの転換（製造業のサービス化等）など、高度なDXの取り組みを支援します。
  • 補助率は中程度（例：補助率1/2）、上限額は最高（例：上限1,000万円）に設定し、地域産業の未来を切り拓く先進的・挑戦的な取り組みを強力に支援します。
  • 大学や公設試験研究機関との共同研究開発なども対象とします。
    • 客観的根拠：
KGI・KSI・KPI
  • KGI（最終目標指標）
    • 補助金活用企業の付加価値額増加率が、非活用企業を平均5ポイント上回る状態を実現する。
    • データ取得方法： 補助金交付先企業への実績報告及び年次追跡調査、経済構造実態調査データとの比較分析
  • KSI（成功要因指標）
    • 全ステージ合計の補助金申請件数 年間300件
    • データ取得方法： 補助金事務局における申請受付実績の集計
  • KPI（重要業績評価指標）アウトカム指標
    • 補助金活用企業の80%が、事業完了報告時に「業務効率化」「コスト削減」「生産性向上」等の効果を実感したと回答する。
    • データ取得方法： 事業完了後の実績報告書に付随するアンケート調査
  • KPI（重要業績評価指標）アウトプット指標
    • ステージ1補助金 交付件数：年間150件
    • ステージ2補助金 交付件数：年間50件
    • ステージ3補助金 交付件数：年間10件
    • データ取得方法： 補助金交付決定データの集計

支援策③：地域連携型DXエコシステム構築事業

目的
  • 個社の努力だけでは解決が難しい、地域共通の課題（人材育成、技術検証、企業間連携等）に対応するため、町工場、ITベンダー、大学、金融機関、行政が連携する「場」を創出し、持続的にイノベーションが生まれる地域生態系（エコシステム）を構築します。
主な取組①：特別区版「町工場DXラボ」の設置・運営
  • 最新のIoT機器、産業用ロボット、3Dプリンター、各種業務効率化ソフトウェアなどを常設し、区内の町工場が低コストで試用・技術検証できるオープンな施設を整備します。
  • ITベンダーにとっては自社製品のショールームとして、町工場にとっては導入前に実機で効果を試せる、実践的なマッチングの場として機能させます。
  • 定期的に技術セミナーやハンズオン研修会を開催します。
    • 客観的根拠：
      • 東大阪市の「MOBIO（ものづくりビジネスセンター大阪）」は、製品展示や技術相談、交流会などを通じて、ものづくり企業の総合的な支援拠点として成功しており、同様のハブ機能が特別区にも求められます。
      • （出典）(https://www.m-osaka.com/jp/) 23
主な取組②：「デジタル仲間まわし」プラットフォームの構築支援
  • 大田区の「仲間まわし」をデジタル化した受発注プラットフォームをモデルに、地域内の企業間連携を促進するデジタル基盤の構築を支援します。
  • 図面や仕様書のスムーズな共有、各社の工程の進捗管理、複数社での共同受注などを可能にし、地域サプライチェーン全体の効率化と強靭化を図ります。
    • 客観的根拠：
      • 大田区の事例では、既存の強固な企業間連携の仕組みをデジタル化することで、受発注の拡大や対応可能な案件の多様化といった具体的な成果が生まれています。この成功モデルを他の産業集積地にも展開する価値は高いです。
      • （出典）(https://dx.ipa.go.jp/interview-otacity) 16
主な取組③：産学官金連携DXコンソーシアムの形成
  • 地域の大学（情報系、工学系学部）と連携し、学生が町工場のDX課題に取り組むPBL（Project Based Learning）型授業やインターンシップを推進し、将来的な地域への人材定着につなげます。
  • 地域の金融機関と連携し、企業のDXへの取り組みを正しく評価し、設備投資や運転資金を支援する新たな融資制度（DX推進ローン等）の創設を働きかけます。
KGI・KSI・KPI
  • KGI（最終目標指標）
    • エコシステムを通じて創出された企業間連携による共同受注・共同開発件数を5年間で累計50件創出する。
    • データ取得方法： コンソーシアム事務局によるマッチング・連携実績の管理
  • KSI（成功要因指標）
    • 「町工場DXラボ」の年間利用者数（延べ）1,000人
    • データ取得方法： ラボの入退館管理システムおよび利用予約記録
  • KPI（重要業績評価指標）アウトカム指標
    • プラットフォームやラボの利用をきっかけとしたビジネスマッチング成立件数 年間100件
    • データ取得方法： 利用者アンケート、マッチング成立後の追跡調査
  • KPI（重要業績評価指標）アウトプット指標
    • 「町工場DXラボ」におけるイベント・セミナー開催数：年間20回
    • 「デジタル仲間まわし」プラットフォーム参加企業数：3年間で200社
    • 産学連携プロジェクト実施数：年間10件
    • データ取得方法： 各事業の実施記録・報告書

先進事例

東京都特別区の先進事例

大田区「デジタル受発注プラットフォームによる『仲間まわし』のDX」

  • 大田区の町工場が持つ伝統的な企業間連携ネットワーク「仲間まわし」を、ITベンダー等と連携してデジタル化した事例です。
  • クラウド上で案件の受発注や進捗管理を行うことで、区内だけでなく全国の製造業との連携も視野に入れたオープンなプラットフォームを構築しています。
  • 成功要因：
    • 既存の強固なコミュニティ（仲間まわし）をデジタル化の基盤としたこと。
    • 行政・産業振興協会・企業共同体（I-OTA）・ITベンダーの4者が連携する強力な推進体制を構築したこと。
    • 現場のニーズと既存の商習慣を熟知した上でシステムを設計した点が挙げられます。
  • 客観的根拠：

墨田区「すみだビジネスサポートセンターと連携したデジタル技術活用支援補助金」

墨田区「SUMIDA INNOVATION COREによるスタートアップとものづくり企業の共創支援」

  • 墨田区が設置した産業共創施設で、スタートアップ企業と区内のものづくり企業との交流・共創を促進する拠点です。
  • ハードウェア開発に必要な設備を提供するだけでなく、アクセラレーターによる相談支援やマッチングイベントなどを通じて、新しい価値創造を支援しています。
  • 成功要因：
    • 「ものづくりのまち」という地域の強みを活かし、新しい技術やアイデアを持つスタートアップと、それを具現化する技術を持つ町工場とを引き合わせる「場」を提供している点です。
    • これにより、個々の企業内部の資源だけでは生まれ得ないオープンイノベーションを誘発しています。
  • 客観的根拠：

全国自治体の先進事例

東大阪市「MOBIO（ものづくりビジネスセンター大阪）による総合的支援」

  • 大阪府が運営する中小ものづくり企業のための総合支援拠点です。日本最大級の常設展示場で自社技術をPRできるほか、コーディネーターによる経営・技術相談、セミナーや交流会（MOBIO-Cafe）を通じたビジネスマッチングまで、ワンストップで多様な支援を提供しています。
  • 成功要因：
    • 物理的な「ハブ拠点」として機能し、企業が抱える多様な課題に対して、情報提供、専門家相談、企業間連携といった複数の解決策を提示できる総合力です。
    • 特に、IoTやDXをテーマにしたセミナーやイベントを多数開催し、最新情報の提供と経営者の意識啓発に大きく貢献しています。
  • 客観的根拠：

経済産業省「DXセレクション」受賞企業（株式会社山本金属製作所）

  • 大阪府の金属加工業。リーマンショックによる受注半減を機に、下請けからの脱却を決意。機械加工の刃先にセンサーを取り付けて加工データをリアルタイムで計測・分析することから始め、そのデータを基に最適な加工条件を提案する「加工ソリューション事業」という新たなビジネスモデルを確立しました。
  • 成功要因：
    • 経営者の「このままでは生き残れない」という強い危機感とリーダーシップ。
    • 自社のコア技術（精密加工）とデジタル技術（データ計測・分析）を掛け合わせ、新たな付加価値を創造した点。
    • 製造現場を熟知した「ブリッジ人材」が中心となってDXを推進した点が挙げられます。典型的な「課題解決型」から「事業変革型」へとDXを進化させた成功モデルです。
  • 客観的根拠：
    • （出典）(https://www.meti.go.jp/policy/it_policy/investment/dx-chushoguidebook/tebiki2.0archives.pdf) 18

参考資料［エビデンス検索用］

まとめ

　東京都特別区の町工場が直面する経営者の高齢化・後継者不足と、生産性向上の要請という二重の課題に対し、DX推進支援は不可避の政策です。課題の根源は技術や資金だけでなく「人材不足」と「経営者の意識」にあり、行政支援は補助金中心から、意識改革と人材育成を最優先する伴走型支援へと転換すべきです。成功事例を創出し、地域全体でイノベーションを生むエコシステムを構築することで、町工場の持続的発展と地域経済の活性化が期待されます。
　本内容が皆様の政策立案等の一助となれば幸いです。
　引き続き、生成AIの動向も見ながら改善・更新して参ります。

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