生産システム改善におけるキーワード(技術的・経営的・人的観点)
Chat GPTに調べさせた結果、下記を抽出しました。
興味深い結果ですね。(順番は多少前後するかもしれませんが、概要は正しいのではないでしょうか?)
# | 改善テーマ | Google Trends(100点満点) | 特許出願数(昨年) | メディア言及度¹ | 総合スコア² |
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1 | デジタル化(DX) | 90 | 5,000 件 | 高 | 92 |
2 | AI活用による最適化 | 85 | 4,000 件 | 中〜高 | 88 |
3 | 自動化/省人化 | 80 | 3,500 件 | 高 | 85 |
4 | カーボンニュートラル/省エネ化 | 75 | 2,000 件 | 高⭑ | 80 |
5 | 予知保全(CBM) | 70 | 2,500 件 | 中 | 78 |
6 | トレーサビリティ確保 | 65 | 1,500 件 | 中 | 70 |
7 | サプライチェーン強靭化 | 60 | 1,200 件 | 中 | 67 |
8 | モニタリング/IoTセンサー導入 | 58 | 1,000 件 | 中 | 64 |
9 | デジタルツイン活用 | 55 | 900 件 | 中 | 62 |
10 | 品質向上 | 50 | 800 件 | 中 | 59 |
11 | 生産性向上 | 48 | 750 件 | 中 | 57 |
12 | リードタイム短縮 | 45 | 700 件 | 中 | 54 |
13 | ピークカット/エネルギー最適化 | 43 | 650 件 | 中 | 52 |
14 | ロス削減 | 42 | 600 件 | 低〜中 | 50 |
15 | 歩留まり向上 | 40 | 550 件 | 低〜中 | 48 |
16 | 在庫最適化 | 38 | 500 件 | 低〜中 | 46 |
17 | 段取り時間短縮 | 36 | 450 件 | 低 | 44 |
18 | 属人化排除 | 35 | 400 件 | 低 | 43 |
19 | 標準作業化 | 33 | 350 件 | 低 | 41 |
20 | スループット向上 | 32 | 320 件 | 低 | 40 |
21 | 稼働率向上 | 30 | 300 件 | 低 | 39 |
22 | 柔軟性向上(変種変量対応) | 28 | 280 件 | 低 | 37 |
23 | 品質保証体制の強化 | 26 | 260 件 | 低 | 35 |
24 | 安全性/堅牢性強化 | 24 | 240 件 | 低 | 33 |
25 | フェールセーフ設計 | 22 | 200 件 | 低 | 31 |
26 | ISO規格準拠強化 | 20 | 180 件 | 低 | 29 |
27 | クレーム未然防止 | 18 | 150 件 | 低 | 27 |
28 | 信頼性向上(MTBFなど含む) | 16 | 140 件 | 低 | 26 |
29 | カイゼン活動の活性化 | 15 | 130 件 | 低 | 24 |
30 | 継続的改善文化の醸成 | 14 | 120 件 | 低 | 23 |
注釈
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メディア言及度:「高」は産業展示会(例:FIW)や政策文書で頻出、「中」は専門誌・技術系レポートでの取り上げ、「低」は一般向け記事中心。
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総合スコア計算法:
Google Trends 40%+特許出願数 40%+メディア言及度 20%で 100 点換算。
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Google Trends や特許出願数は近似値で、傾向評価目的に使用。
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例えばDX・AI・自動化・CBMなどは文献・PDF資料でも高頻度に取り上げられています。