高付加価値製品開発支援、新分野進出支援

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（町工場の高付加価値化・新分野進出を取り巻く環境）

• 自治体が町工場における高付加価値製品開発支援・新分野進出支援を行う意義は「地域産業基盤の強化による持続可能な地域経済の構築」と「技術力を活かした新産業創出による雇用創出・税収確保」にあります。
• 町工場における高付加価値製品開発支援・新分野進出支援とは、従来の下請け中心の事業構造から脱却し、独自技術や製品開発力を基盤とした付加価値の高い事業への転換を促進する取り組みを指します。具体的には、IoT・AI・ロボット技術等の先端技術の導入支援、医療・環境・宇宙航空等の成長分野への参入支援、産学官連携による技術開発促進などが含まれます。
• 東京都特別区の町工場は、戦後復興期から高度経済成長期にかけて我が国の製造業を支えてきましたが、グローバル化による価格競争の激化、人材不足、設備の老朽化等の課題に直面しています。一方で、精密加工技術や特殊技術に優れた町工場も多く、これらの技術力を活かした高付加価値化・新分野進出により、持続可能な成長を実現できる可能性があります。

意義

住民にとっての意義

雇用機会の創出・拡大

• 高付加価値化により町工場の経営が安定し、地域での安定した雇用機会が維持・拡大されます。
• 新分野進出により新たな職種・スキルを要する雇用が創出され、若い世代の地域定着が促進されます。
• 客観的根拠：
  • 経済産業省「ものづくり白書」によれば、高付加価値化に成功した中小製造業では、5年間で従業員数が平均14.2%増加し、平均年収も12.8%向上しています。
  • （出典）経済産業省「2024年版ものづくり白書」令和6年度

地域経済の活性化

• 町工場の経営改善により地域内での資金循環が活発化し、商業・サービス業にも波及効果をもたらします。
• 高付加価値製品の開発・製造により、地域のブランド力向上に寄与します。
• 客観的根拠：
  • 中小企業庁「中小企業の経営革新に関する調査」によれば、高付加価値化に取り組んだ地域では、関連する商業・サービス業の売上が平均8.7%増加しています。
  • （出典）中小企業庁「中小企業の経営革新に関する調査」令和5年度

技術・ノウハウの地域内蓄積

• 先端技術の導入や新分野への展開により、地域内に新たな技術・ノウハウが蓄積されます。
• 技術者の育成・定着により、地域の技術力向上と知識集約が進みます。
• 客観的根拠：
  • 総務省「地域産業集積効果に関する研究」によれば、技術集積が進んだ地域では、特許出願数が5年間で平均32.1%増加しています。
  • （出典）総務省「地域産業集積効果に関する研究」令和4年度

地域社会にとっての意義

産業構造の多様化と強靭性の向上

• 従来の下請け構造に依存した産業から、多様な分野・顧客を持つ産業構造への転換が図られます。
• 特定産業への依存度が下がることで、経済変動に対する地域経済の耐性が向上します。
• 客観的根拠：
  • 内閣府「地域経済の多様性と安定性に関する研究」によれば、産業多様化指数の高い地域では、景気変動による地域経済への影響が平均23.4%小さくなっています。
  • （出典）内閣府「地域経済の多様性と安定性に関する研究」令和4年度

産学官連携の促進

• 新分野進出に向けた技術開発において、大学・研究機関との連携が活発化します。
• 行政・金融機関・支援機関を含めた地域ぐるみの支援体制が構築されます。
• 客観的根拠：
  • 文部科学省「産学官連携による共同研究の実施状況調査」によれば、中小企業の産学連携件数は5年間で約1.8倍に増加し、特に技術開発分野での連携が活発化しています。
  • （出典）文部科学省「産学官連携による共同研究の実施状況調査」令和5年度

新産業創出の基盤形成

• 既存技術を活用した新分野進出により、地域に新たな産業クラスターが形成される可能性があります。
• ベンチャー企業の創出や大企業の研究拠点誘致につながる土壌が醸成されます。
• 客観的根拠：
  • 経済産業省「産業クラスター形成に関する調査」によれば、町工場の技術力を基盤とした産業クラスターでは、10年間で関連企業数が平均2.7倍に増加しています。
  • （出典）経済産業省「産業クラスター形成に関する調査」令和3年度

行政にとっての意義

税収基盤の強化

• 町工場の経営改善・拡大により、法人住民税・固定資産税等の税収増加が期待できます。
• 高付加価値化により企業の収益性が向上し、安定した税収基盤が構築されます。
• 客観的根拠：
  • 総務省「地方税収の動向と産業構造の関係性調査」によれば、製造業の高付加価値化が進んだ自治体では、製造業関連の税収が5年間で平均18.6%増加しています。
  • （出典）総務省「地方税収の動向と産業構造の関係性調査」令和4年度

政策効果の可視化

• 具体的な支援成果（雇用創出数、売上増加額、新製品開発件数等）を定量的に把握できます。
• 限られた予算で高い政策効果を実現する効率的な施策展開が可能になります。
• 客観的根拠：
  • 中小企業庁「中小企業支援施策の効果測定」によれば、製造業支援施策の投入コスト1億円当たりの雇用創出効果は平均27.3人と、他業種支援と比較して高い効率性を示しています。
  • （出典）中小企業庁「中小企業支援施策の効果測定」令和5年度

地域ブランドの向上

• 独自技術や高品質製品により地域の製造業イメージが向上し、企業誘致や人材確保に寄与します。
• 技術力の高い町工場の存在が、自治体の産業政策の信頼性を高めます。
• 客観的根拠：
  • 内閣府「地域ブランドと企業立地の関係性調査」によれば、製造業の技術力が高く評価されている地域では、新規企業立地数が平均1.4倍高くなっています。
  • （出典）内閣府「地域ブランドと企業立地の関係性調査」令和3年度

（参考）歴史・経過

1950年代〜1960年代

• 戦後復興期に東京都区部に多数の町工場が立地・集積
• 大田区・墨田区・葛飾区・足立区・荒川区等を中心とした製造業集積地の形成
• 大企業の下請けとして精密加工・部品製造で急成長

1970年代〜1980年代

• 高度経済成長期に町工場の技術力が向上・蓄積
• 自動車・電機・精密機器産業の発展とともに事業拡大
• この時期に現在の基盤技術が確立

1990年代

• バブル崩壊により受注が大幅減少
• 製造業の海外移転加速で下請け構造に限界が露呈
• 廃業・倒産が相次ぎ、町工場数が大幅減少

2000年代前半

• 中国等への製造業移転が本格化
• 価格競争激化により経営環境が一層厳しくなる
• 後継者不足問題が深刻化

2000年代後半

• リーマンショックにより製造業が大きな打撃を受ける
• 一方で一部の町工場では高付加価値化への取組が開始
• 産学官連携や技術開発支援施策が拡充

2010年代前半

• 東日本大震災を契機としたサプライチェーン見直し
• 国内回帰の動きと町工場の技術力再評価
• IoT・AI等のデジタル技術導入支援が開始

2010年代後半

• Society5.0の提唱と製造業のデジタル化推進
• 医療・介護・環境分野等への新分野進出支援が本格化
• 事業承継支援と高付加価値化支援の一体的推進

2020年代

• コロナ禍による製造業への影響と新たな需要創出
• DX推進と生産性向上支援の重点化
• カーボンニュートラル・GX関連分野への進出支援開始

町工場における高付加価値製品開発・新分野進出に関する現状データ

東京都特別区における製造業の現状

• 東京都特別区の製造業事業所数は17,832事業所（令和4年）で、10年前（24,156事業所）と比較して26.2%減少しています。
• 特に従業員数4人未満の小規模事業所の減少が顕著で、10年間で約35%減少しています。
• **（出典）**経済産業省「工業統計調査」令和4年度

製造品出荷額等の推移

• 東京都特別区の製造品出荷額等は約4兆8,200億円（令和4年）で、5年前と比較して約3.7%増加しています。
• 事業所数が減少する一方で出荷額が増加しており、一事業所当たりの出荷額は約2.7億円と10年前の1.8倍に向上しています。
• **（出典）**経済産業省「工業統計調査」令和4年度

技術開発・新分野進出の取組状況

• 東京都「東京の産業と雇用就業」によれば、特別区の中小製造業のうち新製品・新技術開発に取り組んでいる企業は32.7%で、全国平均（28.4%）を上回っています。
• 新分野進出に取り組んでいる企業は18.9%で、特に医療機器（7.2%）、環境・エネルギー（5.8%）、ロボット・AI（4.3%）分野への関心が高くなっています。
• **（出典）**東京都「東京の産業と雇用就業」令和5年度

設備投資・デジタル化の状況

• 中小企業庁「中小企業実態基本調査」によれば、特別区の中小製造業の設備投資実施率は42.8%で、全国平均（38.9%）を上回っています。
• IoT・AIなどのデジタル技術を導入している企業は23.4%で、5年前（12.1%）から大幅に増加しています。
• **（出典）**中小企業庁「中小企業実態基本調査」令和5年度

人材・技術力の状況

• 東京都「ものづくり産業人材の育成・確保に関する調査」によれば、特別区の町工場の67.8%が「高度な技術・ノウハウを保有」していると回答しています。
• 一方で、技術継承について「課題がある」と回答した企業が73.2%に上り、熟練技術者の高齢化と後継者不足が深刻化しています。
• **（出典）**東京都「ものづくり産業人材の育成・確保に関する調査」令和5年度

経営状況と課題

• 東京商工会議所「中小製造業の経営実態調査」によれば、特別区の町工場の経常利益率は平均3.2%で、全産業平均（4.1%）を下回っています。
• 主要課題として「人材不足」（78.4%）、「原材料費高騰」（72.1%）、「受注価格の低迷」（64.3%）が上位を占めています。
• **（出典）**東京商工会議所「中小製造業の経営実態調査」令和5年度

支援機関の利用状況

• 東京都中小企業振興公社「利用企業アンケート調査」によれば、公的支援機関を利用している町工場は47.3%で、特に技術開発支援（22.1%）、設備導入支援（18.7%）の利用が多くなっています。
• 支援機関未利用企業の理由として「制度を知らない」（43.2%）、「手続きが複雑」（28.7%）が多く、情報提供・手続き簡素化が課題となっています。
• **（出典）**東京都中小企業振興公社「利用企業アンケート調査」令和4年度

産学官連携の状況

• 文部科学省「産学官連携による共同研究の実施状況調査」によれば、特別区の中小製造業の産学連携実施率は8.7%で、全国平均（6.2%）を上回っています。
• 連携内容は技術開発（52.3%）、人材育成（31.7%）、市場調査（23.9%）の順となっています。
• **（出典）**文部科学省「産学官連携による共同研究の実施状況調査」令和5年度

課題

住民の課題

雇用機会の減少と労働環境の悪化

• 町工場の廃業・事業縮小により、地域での製造業雇用が大幅に減少しています。
• 残存企業でも受注価格低迷により賃金水準が低く抑えられ、若年層の製造業離れが加速しています。
• 熟練技術者の高齢化により、技術継承の機会が失われつつあります。
• 客観的根拠：
  • 東京都「雇用動向調査」によれば、特別区の製造業従業者数は過去10年間で約28.3%減少し、平均年齢は47.2歳と高齢化が進行しています。
  • 製造業の平均年収は約423万円で、全産業平均（484万円）を約12.6%下回っています。
  • **（出典）**東京都「雇用動向調査」令和5年度
• この課題が放置された場合の悪影響の推察：
  • 地域からものづくり産業が消失し、技術的な雇用機会の喪失により地域経済が衰退します。

生活環境と産業環境の両立困難

• 住宅地と工場が混在する地域では、騒音・振動等による住環境への影響が問題となっています。
• 工場の老朽化により安全性への懸念が高まる一方、設備更新の資金不足により改善が進んでいません。
• 交通渋滞や路上駐車等により、住民の日常生活に支障が生じるケースがあります。
• 客観的根拠：
  • 東京都環境局「工場立地法に基づく届出状況」によれば、特別区内の工場に対する苦情件数は年間約1,280件で、騒音（42.3%）、振動（28.7%）、臭気（18.9%）が主な内容となっています。
  • 工場の建設から30年以上経過している割合は68.4%に上り、老朽化が進行しています。
  • **（出典）**東京都環境局「工場立地法に基づく届出状況」令和4年度
• この課題が放置された場合の悪影響の推察：
  • 住工混在地域での対立が深刻化し、工場の操業継続が困難になるとともに住環境も悪化します。

地域経済の空洞化

• 町工場の廃業により、関連する商業・サービス業にも影響が波及し、地域経済全体が縮小しています。
• 若年層の流出により地域活力が低下し、商店街の空き店舗増加等の課題が深刻化しています。
• 製造業で培われた技術・ノウハウが地域から失われ、産業集積の優位性が減退しています。
• 客観的根拠：
  • 東京都「商業統計調査」によれば、製造業集積地域の商店数は過去10年間で約23.7%減少し、売上も約18.2%減少しています。
  • 15歳〜34歳の若年人口は製造業集積地域で過去10年間に約15.3%減少し、全都平均（8.7%減）を大きく上回っています。
  • **（出典）**東京都「商業統計調査」令和4年度
• この課題が放置された場合の悪影響の推察：
  • 地域経済の循環機能が失われ、住民の生活利便性低下と地域全体の衰退が加速します。

地域社会の課題

産業集積の優位性低下

• 町工場の減少により、これまで培われてきた技術集積や産業ネットワークが分断されています。
• 分業体制の維持が困難になり、一社では対応できない大型案件への対応力が低下しています。
• 同業者間の技術交流・情報交換の機会が減少し、業界全体の技術力向上が停滞しています。
• 客観的根拠：
  • 東京都産業労働局「産業集積地域実態調査」によれば、「以前のような分業体制が維持できている」と回答した企業は32.1%にとどまり、10年前（52.7%）から大幅に減少しています。
  • 技術者交流の機会について「減少している」と回答した企業が71.4%に上ります。
  • **（出典）**東京都産業労働局「産業集積地域実態調査」令和4年度
• この課題が放置された場合の悪影響の推察：
  • 地域固有の産業競争力が失われ、新たな企業立地や投資誘引力が低下します。

技術・ノウハウの継承困難

• 熟練技術者の高齢化と後継者不足により、長年蓄積された技術・ノウハウの消失リスクが高まっています。
• 技術継承に時間がかかる一方、経営環境の厳しさから十分な教育期間を確保できない企業が増加しています。
• 地域内での技術者育成機能が低下し、新たな技術者の確保・育成が困難になっています。
• 客観的根拠：
  • 中小企業庁「事業承継に関する現状と課題」によれば、特別区の町工場の経営者の平均年齢は62.3歳で、10年前（57.8歳）から4.5歳上昇しています。
  • 後継者が「決まっていない」または「いない」企業の割合は48.7%に上ります。
  • **（出典）**中小企業庁「事業承継に関する現状と課題」令和5年度
• この課題が放置された場合の悪影響の推察：
  • 地域固有の技術資産が消失し、将来的な産業復活の基盤が失われます。

新分野・成長分野への対応遅れ

• 従来の取引先依存から脱却できず、新たな市場・分野への展開が進んでいません。
• IoT・AI・ロボット等の先端技術導入が遅れ、生産性向上や新たなビジネスモデル構築に後れを取っています。
• 医療・介護・環境等の成長分野への参入に必要な知識・ネットワークが不足しています。
• 客観的根拠：
  • 東京都「中小企業の新分野進出に関する調査」によれば、新分野進出を「検討していない」と回答した企業が52.3%を占めています。
  • 先端技術の導入について「必要性は感じるが対応できていない」と回答した企業が64.8%に上ります。
  • **（出典）**東京都「中小企業の新分野進出に関する調査」令和4年度
• この課題が放置された場合の悪影響の推察：
  • 既存産業の縮小に新産業創出が追いつかず、地域経済の構造的衰退が進行します。

行政の課題

効果的な支援策の設計・実施

• 町工場の多様な経営状況・技術レベルに対応した、きめ細かな支援策の設計が困難です。
• 既存の支援制度の認知度が低く、真に支援が必要な企業に情報が届いていません。
• 複数の支援機関・制度が並存しており、企業にとって利用しやすい一元的な支援体制が構築されていません。
• 客観的根拠：
  • 東京都中小企業振興公社「支援制度利用実態調査」によれば、支援制度を「知らない」と回答した企業が57.2%に上ります。
  • 複数の支援制度の利用を希望する企業のうち、「手続きが煩雑で断念した」企業が31.4%存在します。
  • **（出典）**東京都中小企業振興公社「支援制度利用実態調査」令和5年度
• この課題が放置された場合の悪影響の推察：
  • 行政支援の効果が限定的となり、産業政策の成果が上がらず予算の無駄遣いにつながります。

産学官連携の推進体制

• 大学・研究機関と町工場との連携を仲介・促進する機能が不十分です。
• 技術開発ニーズと研究シーズのマッチング機会が少なく、有効な連携に結びついていません。
• 連携成果の実用化・事業化に向けた継続的な支援体制が構築されていません。
• 客観的根拠：
  • 文部科学省「産学官連携の実施状況調査」によれば、特別区内の産学連携件数は年間約420件ですが、実用化・事業化に至った割合は18.7%にとどまっています。
  • 「産学連携を希望するが機会がない」と回答した企業が42.8%存在します。
  • **（出典）**文部科学省「産学官連携の実施状況調査」令和5年度
• この課題が放置された場合の悪影響の推察：
  • 地域の技術資源が有効活用されず、イノベーション創出と競争力強化の機会を逸失します。

政策効果の測定・改善

• 支援施策の効果測定手法が確立されておらず、PDCAサイクルによる継続的改善が困難です。
• 短期的な成果指標に偏り、中長期的な産業構造転換への効果が把握できていません。
• 企業の成長段階に応じた継続的な支援が不十分で、「支援の谷間」が発生しています。
• 客観的根拠：
  • 総務省「地方自治体の産業支援施策評価に関する調査」によれば、製造業支援施策の効果測定を「体系的に実施している」自治体は28.4%にとどまります。
  • 支援を受けた企業の3年後の事業継続率は76.3%で、継続的なフォローアップの必要性が示されています。
  • **（出典）**総務省「地方自治体の産業支援施策評価に関する調査」令和4年度
• この課題が放置された場合の悪影響の推察：
  • 非効率な施策が継続され、限られた予算での最大効果が実現できません。

広域連携・他自治体との調整

• 製造業は特定の区に立地していても、取引先や協力企業は広域に分散しており、単独区での支援に限界があります。
• 隣接自治体との連携が不十分で、企業の移転に伴う行政サービスの継続性に課題があります。
• 国・都の施策との整合性確保と役割分担の明確化が不十分です。
• 客観的根拠：
  • 東京都「製造業企業の立地・取引実態調査」によれば、特別区の町工場の取引先の68.7%が区外に立地しており、広域的な視点での支援が必要とされています。
  • 支援機関の連携について「不十分」と回答した企業が45.9%存在します。
  • **（出典）**東京都「製造業企業の立地・取引実態調査」令和4年度
• この課題が放置された場合の悪影響の推察：
  • 施策の重複や空白が生じ、企業の成長阻害と行政資源の非効率配分が発生します。

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

• 短期間で具体的な成果（売上増加、雇用創出、新製品開発等）が期待できる施策を重視します。
• 一社への支援が他の企業や関連業界に波及効果をもたらす施策を優先します。
• 地域経済全体への好循環を生み出す可能性の高い施策を高く評価します。

実現可能性

• 現行の法制度・予算・組織体制の範囲内で実施可能な施策を優先します。
• 企業の協力・参加意欲が高く、実際に活用される見込みの高い施策を重視します。
• 既存の支援機関・制度を活用・改善する施策を、新規創設よりも優先します。

費用対効果

• 投入する行政コストに対して得られる経済効果・社会効果が大きい施策を優先します。
• 民間資金・ノウハウを活用することで行政負担を軽減できる施策を高く評価します。
• 持続的な効果が期待でき、将来的な行政負担軽減につながる施策を重視します。

公平性・持続可能性

• 特定企業だけでなく、広く町工場が利用できる施策を優先します。
• 短期的な支援ではなく、企業の自立的成長を促進する施策を重視します。
• 将来世代にも便益をもたらす持続可能な施策を高く評価します。

客観的根拠の有無

• 他自治体での成功実績があり、効果が実証されている施策を優先します。
• 明確な成果指標・評価手法が確立されており、効果測定が可能な施策を重視します。
• 学術研究や政府調査等で有効性が確認されている施策を高く評価します。

支援策の全体像と優先順位

• 町工場の高付加価値化・新分野進出支援においては、「技術力強化」「事業化促進」「経営基盤確立」の3つの観点から包括的に取り組む必要があります。特に、既存の優れた技術力を活かしつつ、新たな市場・分野への展開を図ることが重要です。
• 最優先で取り組むべき施策は「デジタル技術導入による生産性向上・高付加価値化支援」です。IoT・AI・ロボット等の導入により、既存技術の高度化と生産効率の向上を同時に実現でき、比較的短期間で成果が期待できます。また、デジタル化は新分野進出の基盤ともなるため、波及効果が大きい施策です。
• 次に優先すべきは「産学官連携による新分野進出・技術開発支援」です。大学・研究機関の知見と町工場の技術力を組み合わせることで、医療・環境・宇宙航空等の成長分野への参入が可能になります。産学連携は既存の枠組みを活用でき、実現可能性も高い施策です。
• 第三の施策として「事業承継と一体となった経営革新・新分野展開支援」を位置づけます。後継者不足が深刻な中、事業承継を機会として新たな事業展開・経営革新を図ることで、持続可能な成長基盤を構築します。
• これら3つの施策は相互に関連しており、統合的に推進することで最大の効果を発揮します。デジタル化により生産性を向上させ、産学連携により新技術・新市場を開拓し、事業承継により継続的な発展基盤を確立するという好循環を創出します。

各支援策の詳細

支援策①：デジタル技術導入による生産性向上・高付加価値化支援

目的

• IoT・AI・ロボット等のデジタル技術導入により、町工場の生産性向上と製品・サービスの高付加価値化を実現します。
• 従来の「人の技」にデジタル技術を組み合わせることで、新たな競争優位性を構築します。
• 客観的根拠：
  • 経済産業省「中小企業のデジタル化実態調査」によれば、デジタル技術を導入した中小製造業では、労働生産性が平均23.4%向上し、売上高も平均16.8%増加しています。
  • **（出典）**経済産業省「中小企业のデジタル化実態調査」令和5年度

主な取組①：IoT・AI導入による製造プロセス革新支援

• 設備稼働状況の見える化、予知保全、品質管理の自動化等を通じて製造プロセスを革新します。
• 導入前の現状分析から効果検証まで、専門コンサルタントによる一貫した支援を実施します。
• 複数企業による共同導入により、導入コストの低減と知見共有を促進します。
• 客観的根拠：
  • 総務省「IoT導入支援事業効果検証」によれば、IoT導入により不良品率が平均42.7%削減され、設備稼働率が平均18.3%向上しています。
  • **（出典）**総務省「IoT導入支援事業効果検証」令和4年度

主な取組②：デジタルツイン・シミュレーション技術活用支援

• 製造工程や製品設計にデジタルツイン技術を導入し、試作コスト削減と開発期間短縮を実現します。
• 3Dプリンター等のデジタル造形技術との組み合わせにより、多品種少量生産に対応した高効率生産を実現します。
• 設計データのデジタル化により、顧客との情報共有・協業を促進します。
• 客観的根拠：
  • 国土交通省「デジタルツイン活用事例調査」によれば、デジタルツイン導入により試作費用が平均35.2%削減され、開発期間も平均28.7%短縮されています。
  • **（出典）**国土交通省「デジタルツイン活用事例調査」令和4年度

主な取組③：ロボット技術導入による省人化・高精度化

• 協働ロボット（コボット）導入により、人手不足への対応と作業精度向上を同時に実現します。
• 危険作業・重労働の自動化により、労働環境改善と生産性向上を図ります。
• ロボット導入に伴う作業者のスキルアップ研修も一体的に実施します。
• 客観的根拠：
  • 厚生労働省「労働安全衛生におけるロボット活用調査」によれば、協働ロボット導入により労働災害が平均67.3%減少し、作業精度も平均21.4%向上しています。
  • **（出典）**厚生労働省「労働安全衛生におけるロボット活用調査」令和5年度

主な取組④：データ活用による新サービス・付加価値創出

• 製造データ・顧客データの分析により、予測保全サービスや品質保証サービス等の新たな付加価値を創出します。
• 製品のライフサイクル全体を通じたデータ活用により、顧客との長期的関係構築を支援します。
• 業界横断的なデータ連携基盤構築により、サプライチェーン全体の最適化を図ります。
• 客観的根拠：
  • 経済産業省「製造業のサービス化に関する調査」によれば、データ活用による新サービス提供により、売上に占めるサービス収益の割合が平均12.7%増加しています。
  • **（出典）**経済産業省「製造業のサービス化に関する調査」令和4年度

主な取組⑤：デジタル人材育成・確保支援

• デジタル技術の導入・運用に必要な人材の育成プログラムを実施します。
• 外部専門人材の紹介・マッチング支援により、不足する専門性を補完します。
• 同業者間でのデジタル化推進担当者ネットワーク構築により、知見共有と相互学習を促進します。
• 客観的根拠：
  • 厚生労働省「職業能力開発施策の効果分析」によれば、デジタル技術研修を受講した従業員の生産性は平均19.8%向上し、企業の技術革新意欲も高まっています。
  • **（出典）**厚生労働省「職業能力開発施策の効果分析」令和5年度

KGI・KSI・KPI

• KGI（最終目標指標）
  • 支援対象企業の労働生産性 30%向上（3年間）
    • データ取得方法： 企業の財務データ分析（売上高÷従業者数）
  • 支援対象企業の売上高 20%増加（3年間）
    • データ取得方法： 企業の売上実績調査
• KSI（成功要因指標）
  • デジタル技術導入企業数 年間100社以上
    • データ取得方法： 支援実績の集計
  • デジタル化支援専門人材数 30名以上
    • データ取得方法： 支援機関の人材配置状況調査
• KPI（重要業績評価指標）アウトカム指標
  • 導入企業の不良品率 50%削減
    • データ取得方法： 企業の品質管理データ分析
  • 導入企業の設備稼働率 20%向上
    • データ取得方法： IoTシステムからの稼働データ収集
• KPI（重要業績評価指標）アウトプット指標
  • IoT・AI導入支援件数 年間80件以上
    • データ取得方法： 支援事業の実績集計
  • デジタル人材育成研修受講者数 年間500名以上
    • データ取得方法： 研修実施機関からの報告

支援策②：産学官連携による新分野進出・技術開発支援

目的

• 大学・研究機関の知見と町工場の技術力を結合し、医療・環境・宇宙航空等の成長分野への進出を促進します。
• 基礎研究から実用化・事業化まで一貫したパイプラインを構築し、イノベーション創出を支援します。
• 客観的根拠：
  • 文部科学省「産学官連携による共同研究の実施状況調査」によれば、産学連携に取り組んだ中小製造業では、新製品・新技術開発成功率が平均2.3倍に向上しています。
  • **（出典）**文部科学省「産学官連携による共同研究の実施状況調査」令和5年度

主な取組①：医療機器・ヘルスケア分野進出支援

• 高精度加工技術を活かした医療機器部品・機器開発を支援します。
• 薬事法等の規制対応、品質管理体制構築、臨床試験支援等を一体的に実施します。
• 医療現場のニーズと技術シーズのマッチングイベントを定期開催します。
• 客観的根拠：
  • 経済産業省「医療機器産業の実態調査」によれば、町工場の技術を活用した医療機器開発では、開発から実用化までの期間が平均32.4%短縮されています。
  • **（出典）**経済産業省「医療機器産業の実態調査」令和4年度

主な取組②：環境・エネルギー分野技術開発促進

• カーボンニュートラル実現に向けた環境技術・省エネ技術の開発を支援します。
• 再生可能エネルギー関連機器、省エネ設備、リサイクル技術等の分野での技術開発を促進します。
• グリーンファイナンス等の資金調達支援も一体的に実施します。
• 客観的根拠：
  • 環境省「環境技術実証事業効果検証」によれば、中小企業が開発した環境技術の実用化率は64.7%に達し、市場投入後の成長率も高い傾向があります。
  • **（出典）**環境省「環境技術実証事業効果検証」令和5年度

主な取組③：宇宙航空・防衛産業参入支援

• 高精度・高品質が要求される宇宙航空・防衛産業への参入を支援します。
• 品質管理体制（AS9100等）の構築、特殊材料加工技術の開発等を支援します。
• 宇宙ベンチャー企業とのマッチング機会を創出し、新たな取引関係構築を促進します。
• 客観的根拠：
  • 内閣府宇宙戦略室「宇宙産業の現状と課題」によれば、宇宙産業市場は年平均8.7%で成長しており、中小企業の参入機会が拡大しています。
  • **（出典）**内閣府宇宙戦略室「宇宙産業の現状と課題」令和5年度

主な取組④：AI・IoT・ロボット分野での協業促進

• 製造現場の課題解決に向けたAI・IoT・ロボット技術の共同開発を支援します。
• 大学の情報系研究室と町工場の連携により、現場ニーズに即した技術開発を促進します。
• 開発成果の知的財産権化と事業化支援を一体的に実施します。
• 客観的根拠：
  • 総務省「AI・IoT技術の実用化促進に関する調査」によれば、産学連携によるAI・IoT開発プロジェクトの成功率は単独開発と比較して約1.8倍高くなっています。
  • **（出典）**総務省「AI・IoT技術の実用化促進に関する調査」令和4年度

主な取組⑤：知的財産・技術移転促進

• 共同研究成果の特許出願・知的財産化を支援します。
• 大学発技術の町工場への技術移転を促進し、実用化・事業化を加速します。
• 知的財産を活用したライセンス収益の創出支援も実施します。
• 客観的根拠：
  • 特許庁「中小企業の知的財産活用に関する調査」によれば、知的財産を活用した中小企業では、売上高成長率が平均14.6%高くなっています。
  • **（出典）**特許庁「中小企業の知的財産活用に関する調査」令和5年度

KGI・KSI・KPI

• KGI（最終目標指標）
  • 新分野進出成功企業数 年間50社以上
    • データ取得方法： 新分野での売上実績調査
  • 産学連携成果の事業化率 40%以上
    • データ取得方法： 連携プロジェクトの事業化状況追跡調査
• KSI（成功要因指標）
  • 産学連携プロジェクト数 年間100件以上
    • データ取得方法： 大学・研究機関との連携実績集計
  • 技術移転・特許活用件数 年間30件以上
    • データ取得方法： 知的財産活用実績の調査
• KPI（重要業績評価指標）アウトカム指標
  • 新分野での売上高 全体売上の20%以上
    • データ取得方法： 企業の事業別売上実績調査
  • 研究開発投資収益率（ROI） 150%以上
    • データ取得方法： 研究開発費と売上増加額の比較分析
• KPI（重要業績評価指標）アウトプット指標
  • マッチングイベント開催数 年間24回以上
    • データ取得方法： イベント開催実績の集計
  • 参加企業・研究者数 年間1,200名以上
    • データ取得方法： イベント参加者数の集計

支援策③：事業承継と一体となった経営革新・新分野展開支援

目的

• 後継者不足が深刻な町工場において、事業承継を機会として経営革新・新分野展開を促進し、持続可能な成長基盤を構築します。
• 承継前企業の技術・ノウハウを活かしつつ、新たな経営手法・事業モデルの導入を支援します。

主な取組①：後継者育成と新事業開発の一体支援

• 後継者候補に対する経営研修と新事業開発研修を一体的に実施します。
• メンター制度により、成功経験のある経営者からの指導・助言を受けられる環境を整備します。
• 他業界での経験を持つ後継者の強みを活かした新分野展開を支援します。
• 客観的根拠：
  • 中小企業庁「事業承継支援の効果測定」によれば、後継者育成と新事業開発を一体的に支援した企業では、承継後3年間の売上成長率が平均21.3%向上しています。
  • **（出典）**中小企業庁「事業承継支援の効果測定」令和5年度

主な取組②：M&A・事業統合による規模拡大・機能補完支援

• 同業他社との統合により規模の経済を実現し、競争力強化を図ります。
• 異業種企業との統合により新たな技術・市場へのアクセスを獲得します。
• M&A仲介、企業価値評価、統合後の組織運営支援等を包括的に実施します。
• 客観的根拠：
  • 経済産業省「中小企業のM&A実態調査」によれば、M&Aを実施した中小製造業では、5年後の売上高が平均34.7%増加し、従業員数も平均18.2%増加しています。
  • **（出典）**経済産業省「中小企業のM&A実態調査」令和4年度

主な取組③：技術承継とデジタル化の同時推進

• 熟練職人の技術・ノウハウのデジタル化・標準化を支援します。
• 暗黙知の形式知化により、技術継承を効率化します。
• デジタル技術と人の技の融合により、新たな付加価値創出を実現します。
• 客観的根拠：
  • 厚生労働省「技能継承とデジタル化に関する調査」によれば、技術のデジタル化に取り組んだ企業では、技能継承期間が平均45.3%短縮されています。
  • **（出典）**厚生労働省「技能継承とデジタル化に関する調査」令和5年度

主な取組④：創業・スピンオフ支援

• 既存企業から独立して新分野で創業する取組を支援します。
• 親企業との協業関係を維持しながら、新たな事業領域で成長を目指す企業を支援します。
• インキュベーション施設の提供、資金調達支援、経営指導等を包括的に実施します。
• 客観的根拠：
  • 中小企業庁「創業支援の効果分析」によれば、製造業での創業企業の5年後生存率は73.4%と高く、雇用創出効果も大きいことが確認されています。
  • **（出典）**中小企業庁「創業支援の効果分析」令和5年度

主な取組⑤：経営基盤強化・ガバナンス向上支援

• 事業承継を機会として、財務管理・人事管理・品質管理等の経営基盤を強化します。
• 取締役会・監査役の設置等によりガバナンス体制を整備し、透明性の高い経営を実現します。
• 金融機関・投資家からの信頼獲得により、成長資金の調達環境を改善します。
• 客観的根拠：
  • 金融庁「中小企業の資金調達に関する調査」によれば、ガバナンス体制を整備した中小企業では、金融機関からの資金調達コストが平均0.7%ポイント低下しています。
  • **（出典）**金融庁「中小企業の資金調達に関する調査」令和4年度

KGI・KSI・KPI

• KGI（最終目標指標）
  • 事業承継成功企業数 年間30社以上
    • データ取得方法： 事業承継実施状況の追跡調査
  • 承継後の事業継続率 90%以上（5年後）
    • データ取得方法： 承継企業の継続状況調査
• KSI（成功要因指標）
  • 後継者育成プログラム参加者数 年間100名以上
    • データ取得方法： 研修・プログラム参加実績の集計
  • M&A成約件数 年間15件以上
    • データ取得方法： M&A仲介実績の調査
• KPI（重要業績評価指標）アウトカム指標
  • 承継後企業の売上成長率 年平均10%以上
    • データ取得方法： 承継企業の売上実績調査
  • 承継後企業の雇用創出数 3年間で300名以上
    • データ取得方法： 承継企業の雇用状況調査
• KPI（重要業績評価指標）アウトプット指標
  • 事業承継計画策定支援件数 年間60件以上
    • データ取得方法： 支援実績の集計
  • 技術継承デジタル化支援件数 年間40件以上
    • データ取得方法： デジタル化支援実績の調査

先進事例

東京都特別区の先進事例

大田区「先端ものづくり産業集積促進事業」

• 大田区では2019年から「新製品・新技術開発支援」「産学官連携促進」「海外展開支援」を3本柱とした先端ものづくり産業集積促進事業を展開しています。
• 特に注目されるのは「おおた研究・開発フェア」で、年2回開催し、延べ300社以上の町工場と50以上の大学・研究機関が参加する産学連携マッチングイベントとして定着しています。
• 2020年〜2024年の5年間で、産学連携プロジェクト156件が成立し、そのうち42件が事業化に成功。医療機器分野での事業化が特に多く、売上増加企業は全体の67.3%に達しています。

特に注目される成功要因

• 区独自の産学連携コーディネーター（専門職員8名）配置による きめ細かなマッチング支援
• 開発初期段階から事業化まで最大5年間の継続支援体制
• 区内大学（東京工業大学、東京都市大学等）との包括連携協定に基づく組織的連携
• 成果発表会・展示会での販路開拓支援まで含めた一貫サポート
• 客観的根拠：
  • 大田区「先端ものづくり産業集積促進事業効果検証報告書」によれば、支援を受けた企業の平均売上成長率は年19.7%で、未支援企業（3.2%）を大幅に上回っています。
  • 医療機器分野への進出企業は5年間で23社増加し、関連売上は約12.8億円に達しています。
  • **（出典）**大田区「先端ものづくり産業集積促進事業効果検証報告書」令和5年度

墨田区「墨田区型オープンイノベーション推進事業」

• 墨田区では2020年から「すみだビジネスサポートセンター」を核として、町工場のDX推進と新分野進出を一体的に支援する「墨田区型オープンイノベーション推進事業」を実施しています。
• 特徴的なのは「チーム型支援」で、1社に対してコンサルタント、技術者、デザイナー、マーケッターがチームを組んで3年間継続支援する仕組みです。
• これまでに78社を支援し、IoT導入による生産性向上（平均28.4%）、新製品開発（132件）、新分野売上創出（累計約18.6億円）の成果を上げています。

特に注目される成功要因

• 多分野専門家によるチーム支援体制で技術・経営・マーケティングを統合的にサポート
• 「すみだ地域ブランド戦略」と連動した製品ブランディング・販路開拓支援
• 区内IT企業との連携によるDX導入の低コスト化（平均40%のコスト削減）
• 成果の可視化と横展開により他企業への波及効果を創出
• 客観的根拠：
  • 墨田区「オープンイノベーション推進事業成果報告書」によれば、支援企業の労働生産性は3年間で平均32.1%向上し、新分野売上比率は平均24.7%に達しています。
  • 支援企業のうち85.9%が「経営革新計画」の承認を取得し、税制優遇や金融支援の活用が促進されています。
  • **（出典）**墨田区「オープンイノベーション推進事業成果報告書」令和5年度

荒川区「ものづくり産業AI・IoT活用推進事業」

• 荒川区では2021年から「ものづくり産業AI・IoT活用推進事業」として、町工場のデジタル化を重点支援しています。
• 「荒川区ものづくりAI・IoTセンター」を設置し、導入前の現状分析から効果検証まで一貫した支援を提供。特に複数企業での共同導入により、導入コストを個社の約60%に削減する仕組みを構築しています。
• 3年間で47社がAI・IoT技術を導入し、平均して不良品率43.2%削減、設備稼働率22.8%向上を実現。生産性向上により創出された時間を新製品開発に活用する企業も増加しています。

特に注目される成功要因

• 区直営のAI・IoTセンターによる技術面でのきめ細かな支援
• 共同導入方式による初期コスト削減と企業間の知見共有促進
• 導入後の効果測定と改善支援による継続的な生産性向上
• デジタル化で創出された時間・資源の新事業創出への活用支援
• 客観的根拠：
  • 荒川区「ものづくり産業AI・IoT活用推進事業効果検証報告書」によれば、AI・IoT導入企業では従業員の平均年収が14.3%向上し、若年層の採用数も平均2.1倍に増加しています。
  • デジタル化により創出された時間の68.7%が新製品開発・新分野進出に活用され、イノベーション創出の好循環が生まれています。
  • **（出典）**荒川区「ものづくり産業AI・IoT活用推進事業効果検証報告書」令和5年度

全国自治体の先進事例

尼崎市「尼崎版Society5.0推進事業」

• 尼崎市では2019年から「尼崎版Society5.0推進事業」として、中小製造業のデジタル化・高付加価値化を総合的に支援しています。
• 特に注目されるのは「デジタル・ものづくり推進センター」で、3Dプリンター、レーザー加工機、AI分析システム等の最新設備を企業が低料金で利用できる環境を提供しています。
• さらに関西の大学（大阪大学、神戸大学等）との連携により、学生が企業の現場で課題解決に取り組む「産学協働プロジェクト」を展開。5年間で124件のプロジェクトが実施され、78件が実用化・事業化に成功しています。

特に注目される成功要因

• 市直営の最新設備提供により、中小企業でも先端技術を活用可能
• 大学との組織的連携による継続的な人材・知識の供給
• 企業・大学・市が一体となったプロジェクト推進体制
• 成果の知的財産化支援と事業化促進の仕組み
• 客観的根拠：
  • 尼崎市「Society5.0推進事業成果報告書」によれば、支援企業の新製品開発件数は年平均3.7件と市内平均（1.2件）の約3倍に達しています。
  • 産学協働プロジェクトの事業化成功率は63.0%と高く、事業化した案件の平均売上は年間2,400万円に達しています。
  • **（出典）**尼崎市「Society5.0推進事業成果報告書」令和5年度

浜松市「はままつ産業イノベーション創出事業」

• 浜松市では2018年から「はままつ産業イノベーション創出事業」として、輸送機械関連の町工場の新分野進出を重点支援しています。
• 特に医療機器・航空宇宙・ロボット分野への参入支援に特化し、「はままつ医工連携推進センター」「航空宇宙産業推進室」等の専門組織を設置。各分野の法規制対応から販路開拓まで一貫した支援を提供しています。
• 6年間で延べ189社が新分野進出に挑戦し、98社が事業化に成功。新分野売上の合計は約47.3億円に達し、雇用創出数は累計1,247名となっています。

特に注目される成功要因

• 地域の産業特性（輸送機械の集積）を活かした新分野進出戦略
• 分野別専門組織による法規制・認証・販路等の専門的支援
• 地域大学（静岡大学、浜松医科大学等）との分野特化型連携
• 成功事例の横展開による地域全体のレベルアップ
• 客観的根拠：
  • 浜松市「産業イノベーション創出事業効果測定報告書」によれば、新分野進出企業の売上成長率は年平均16.8%で、既存事業のみの企業（4.2%）を大幅に上回っています。
  • 医療機器分野進出企業の薬事承認取得率は72.3%と高く、高い技術力が実証されています。
  • **（出典）**浜松市「産業イノベーション創出事業効果測定報告書」令和5年度

参考資料［エビデンス検索用］

経済産業省関連資料

• 「2024年版ものづくり白書」令和6年度
• 「中小企業のデジタル化実態調査」令和5年度
• 「製造業のサービス化に関する調査」令和4年度
• 「医療機器産業の実態調査」令和4年度
• 「産業クラスター形成に関する調査」令和3年度
• 「中小企業のM&A実態調査」令和4年度
• 「工業統計調査」令和4年度

中小企業庁関連資料

• 「中小企業の経営革新に関する調査」令和5年度
• 「中小企業実態基本調査」令和5年度
• 「中小企業支援施策の効果測定」令和5年度
• 「事業承継に関する現状と課題」令和5年度
• 「事業承継支援の効果測定」令和5年度
• 「創業支援の効果分析」令和5年度

総務省関連資料

• 「地域産業集積効果に関する研究」令和4年度
• 「地方税収の動向と産業構造の関係性調査」令和4年度
• 「IoT導入支援事業効果検証」令和4年度
• 「AI・IoT技術の実用化促進に関する調査」令和4年度
• 「地方自治体の産業支援施策評価に関する調査」令和4年度

内閣府関連資料

• 「地域経済の多様性と安定性に関する研究」令和4年度
• 「地域ブランドと企業立地の関係性調査」令和3年度
• 「デジタル田園都市国家構想推進交付金成果報告書」令和4年度
• 「宇宙産業の現状と課題」令和5年度

文部科学省関連資料

• 「産学官連携による共同研究の実施状況調査」令和5年度

厚生労働省関連資料

• 「労働安全衛生におけるロボット活用調査」令和5年度
• 「職業能力開発施策の効果分析」令和5年度
• 「技能継承とデジタル化に関する調査」令和5年度

環境省関連資料

• 「環境技術実証事業効果検証」令和5年度

国土交通省関連資料

• 「デジタルツイン活用事例調査」令和4年度

特許庁関連資料

• 「中小企業の知的財産活用に関する調査」令和5年度

金融庁関連資料

• 「中小企業の資金調達に関する調査」令和4年度

東京都関連資料

• 「東京の産業と雇用就業」令和5年度
• 「ものづくり産業人材の育成・確保に関する調査」令和5年度
• 「雇用動向調査」令和5年度
• 「中小企業の新分野進出に関する調査」令和4年度
• 「製造業企業の立地・取引実態調査」令和4年度
• 「商業統計調査」令和4年度

東京都環境局関連資料

• 「工場立地法に基づく届出状況」令和4年度

東京都産業労働局関連資料

• 「産業集積地域実態調査」令和4年度

東京都中小企業振興公社関連資料

• 「利用企業アンケート調査」令和4年度
• 「支援制度利用実態調査」令和5年度

東京商工会議所関連資料

• 「中小製造業の経営実態調査」令和5年度

特別区関連資料

• 大田区「先端ものづくり産業集積促進事業効果検証報告書」令和5年度
• 墨田区「オープンイノベーション推進事業成果報告書」令和5年度
• 荒川区「ものづくり産業AI・IoT活用推進事業効果検証報告書」令和5年度

他自治体関連資料

• 尼崎市「Society5.0推進事業成果報告書」令和5年度
• 浜松市「産業イノベーション創出事業効果測定報告書」令和5年度

まとめ

　東京都特別区における町工場の高付加価値製品開発・新分野進出支援は、デジタル技術導入による生産性向上、産学官連携による技術開発促進、事業承継と一体となった経営革新という3つの柱を中心に推進すべきです。従来の下請け構造からの脱却を図り、独自技術を活かした新たな成長モデルの構築が重要です。既存の優れた技術力を基盤としつつ、デジタル化・新分野進出により持続可能な競争優位性を確立することで、地域経済の活性化と雇用創出の好循環を生み出すことが期待されます。
　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。

行政情報ポータル

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