河村化工株式会社 滋賀工場 御中 / 工場内DX推進担当 面接資料

近森 一郎

CHIKAMORI ICHIRO / DANIEL ITIRO TIKAMORI

製造現場で働いている人間が、そのままIT側もやっています。

現在も滋賀の工場で、塗装ラインの下塗り後・乾燥炉の手前の工程を担当しながら、 個人事業のシステム基盤を設計・構築・運用しています。 説明会で伺ったことから考えたことは03に、 できないことは06にそのまま書いています。 下のリンクは全て、いま動いている実物です。

01

なぜ私か

今も製造現場にいます 株式会社小西産業(派遣元)より、株式会社ロジスネクスト 滋賀工場 製造部 工作課へ派遣(2019年〜)。2022年に派遣元で無期雇用へ転換。 フォークリフト用フレームの塗装ラインのうち、下塗り後・乾燥炉の手前の工程を担当。 フレームとタンク内部を目視で確認し、汚れ・バリ・酸化を除去、 車台番号と機種を製造計画書と照合し、問題がなければボタンを押して次工程へ送ります。 異常があれば上長に報告します。計測器は使わず、判断は目と手です(詳細は03②)。 ほかに組立補助・搬送、品質基準・安全基準の遵守、多品種少量の工程切替。現場の廃材で補助治具を自作して工程を効率化した経験があります。
同時に、作って運用しています 個人事業(Zaiketz)の本番環境として、Linux サーバー・監視・業務自動化・バックアップを 自分で設計し、毎日動かしています。学習用の環境ではなく、止まれば実際に困るものです。
任せて、確かめて、仕上げます 今回の稼働モニタと外観検査も、要件を決めたのは私で、実装はAIコーディング支援に任せ、 動くまで確かめたのも私です。全部を一人で書ける必要はないと考えています。 必要なのは、何を作るかを決められること・任せられること・上がってきたものを確かめられること・ 結果に責任を持てることです。相手がAIでも、外注先でも、現場の方でも、進め方は同じです。 工程を分けて任せ、上がってきたものを目で確かめて次へ送る——製造現場で12年やってきたことと同じです。
「最初は紙の方が早い」と思う側にいました DXが失敗するのは技術ではなく、現場で使われないときです。 紙からデジタルに変わる時、現場が最初にそう感じるのは自然なことだと思います。 私はその紙を書く側で12年働いてきました。作る人間がその感覚を分かっていることは、 画面を一枚多く作るより効く場面があると考えています。
外国人と一緒に、日本語で働いてきました ニッタと現職でベトナムの方と一緒に働いてきました。共通語は日本語でした。 私自身、日本語を母語としないまま12年、日本の現場にいます。 だから日本語を母語としない人が日本語の画面を読む難しさを、 説明ではなく経験として知っています。滋賀の現場はベトナム・ブラジル・フィリピン・ペルーなど 様々だと思いますが、効いてくるのは言語そのものより 「その人が読めるか」を設計の条件に入れるかどうかだと考えています。
同じ町に住んでいます 東近江市宮川町(〒529-1551)。御社の滋賀工場と同じ郵便番号です。 通勤の不安がなく、長く勤める前提で応募しています。永住ビザ保有。
02

作ってきたもの

御社が Python・Raspberry Pi を使われていると伺い、同じ構成で稼働モニタを用意しました。
以下は今週、御社のために形にし、実際に動かしているものです。要件の設計と検証は私、実装はAIコーディング支援という分担です(06に記載)。Java / Spring Boot は自分で書いた学習成果で、ここには含めていません。

成形ライン 稼働モニタ センサーの信号を Python で受け、SQLite に記録し、スマートフォンで見られるようにする最小構成。 ノートPCでもRaspberry Piでも同じコードが動きます(起動オプションのみ変更)。 標準ライブラリだけで書いており、pip install もビルドも不要です。 systemd で自動起動・自動再起動・ログ収集まで設定しています。
  センサー          Python           SQLite         ダッシュボード
 (GPIO / 疑似)  →  OK/NG判定    →  events表    →  スマホで確認
                   サイクル計測

  GPIO 17 ← 部品検知(立ち上がり = 1ショット)
  GPIO 27 ← 検査結果(HIGH = NG。画像検査装置 / PLC から)
画面に出すのは数字ではなく次に確認すべきことです。不良率がシフト平均の2倍を 超えた時間帯に印をつけ、「同じ時間帯のサイクルタイムを確認してください」と書きます。 成形機の異常は不良より先にサイクルタイムの伸びに出るためです。 止まったラインと、まだデータが無いラインは別の表示にしています。 表示は日本語・ポルトガル語・英語を切り替えられます。 読めない画面は使われません。正しく動いていても、そこで止まります。 ベトナム語は選択肢に出したうえで、あえて無効にしてあります。私には正しさを確認できず、 不良名の訳が一語ずれる方が、英語のままより現場に害があると考えるためです。 現場の方に確認してから入れる、と画面上に書いています。 温湿度も同じ画面に入れています。金属加工では湿度は錆の問題ですが、 成形では品質そのものだと考えました。樹脂が吸湿するとシルバーストリーク・寸法不良の 原因になり、しかも不良が出るまで目に見えません。材料倉庫の湿度が基準を超えたときは、 数値だけでなく「乾燥条件と保管状態をご確認ください」と書くようにしています。
外観検査の概念実証を見る Python + OpenCV。良品・ショート・バリ・異物の4枚を、面積・充実度・暗点で判定します。3つの不良がそれぞれ別の指標で引っかかる様子をそのまま出しています。 dx.tikamori.com/inspection 稼働モニタの画面を見る 実際に動かして記録したデータです。時間帯別の不良率とサイクルタイムが並びます。 dx.tikamori.com/monitor

こちらは実際に稼働中のシステムです。タップで開きます。

稼働監視ボード(16項目) サーバー・アプリ・定期処理を常時自動チェックし、止まればその場で赤くなります。工場の行灯と同じ考え方で、対象がソフトウェアになったものです。 status.zaiketz.com LeveBase — 自作アプリ 企画から公開・運用まで一人で。スマートフォンアプリとして動きます。 levebase.com
03

見学で拝見したことから考えたこと

8月31日に滋賀工場を見学させていただき、伺った内容に合わせてこの章を書き直しました。 成形 → 塗装 → 組付けという流れ、組付けをカメラで確認し、 NGであれば作業者に知らせて出荷前に直せるようにしておられること、 その判定を記録として残し、それが客先へOK品のみをお出ししている保証になっていること、 部品箱の有無をセンサーで検知して作業者の端末に不足部品を知らせておられること、 そして「間違えても安全な仕組みにしたい」というお考えを伺いました。 以下は一般論ではなく、私が入ったら、どの工程から、何をするかです。 まだ伺えていない点は08に残しました。

①成形 ― まず「残す」ところから 見学では約44台の成形機(約100t〜1800t)を拝見し、この工場ではバンパーを成形しておられると伺いました。 樹脂は約1,400種類と拝見しています。 品質管理のページには「重点管理項目」と、樹脂の温湿度管理が挙げられています。 条件が品番ごとに違うほど、記録の価値は上がります。 私が作った稼働モニタに温湿度を入れたのは、成形では湿度が快適さではなく品質そのものだからです。 吸湿によるシルバーストリークや寸法不良は、不良が出るまで目に見えません。 最初にやるべきなのは新しい装置を入れることではなく、 いま既に出ている信号(成形機・PLC・検査装置のOK/NG、サイクルタイム)を、 時刻をつけて残すことだと考えています。装置を増やさずに始められます。
②塗装 ― 私は下塗りの後、乾燥炉の手前に立っています 先に範囲を申し上げます。塗装そのものは行いませんし、仕上がり塗装の検査でもありません。 担当は下塗りの後、乾燥炉に入る手前です。純水に浸けて余分な塗料を落としたフレームから 水分を抜き、燃料・オイルタンクの注入口カバーと燃料キャップを外して、 フレームとタンクの内側を目視で確認します。マスキングの状態を見て、 汚れ・バリ・酸化を取り除き、車台番号と機種が製造計画書と合っているかを照合し、 異常があれば上長に報告します。問題がなければボタンを押して、次工程(乾燥炉)へ 進めてよいという合図を出します。終わったらカバーとキャップを各工程へ戻し、 場所を片付けます。計測器は使いません。判断は目と手です。 そのうえで、二つ申し上げたいことがあります。 一つ目。私が毎日押しているそのボタンは、どこにも記録されていません。 何台通したか、何件手直ししたか、どの機種で酸化が多いか、どの時間帯にバリが増えるかは、 存在しません。私が休めば、その基準ごと止まります。 御社が組付けでカメラに出させているOK/NGを、私は今、人として出しています。 信号としては同じもので、違いは残っているかどうかだけです。 見学の際に伺ったところ、御社でも塗装工程で人が出しておられる判断は記録として残っていない とのことでした。組付けでは判定が残り、それが出荷の保証になっている一方で、 人が判断している工程では同じ信号が消えています。私の職場と同じ形です。 二つ目。目と手でしか分からないものがあります。タンクの内側は覗き込まないと見えず、 水分は手触りでしか分かりません。光沢と曲面はカメラが苦手で、手触りは写りません。 ですから「カメラで人を置き換える」とは申しません。人が見て、その結果を機械が覚える。 私が用意した稼働モニタが、画像検査装置またはPLCからのOK/NG信号を1本受ける前提になっているのは、 そのためです。
③組付け ― 既に残しておられる記録の、次の使い道 見学で伺い、組付けの判定はその場で終わらず、記録として残り、客先へOK品のみをお出しする 保証になっていると理解しました。ですので「記録を残しましょう」とは申し上げません。 既に残っています。私が足せるのは二つです。 一つは溜まった記録の並べ替え——どの品番で・どの時間帯に・どの部品の付け忘れが多いか(④)。 もう一つは同じ考え方がまだ届いていない工程です。センサーのある所には記録があり、 人が判断している所には記録がありません。塗装の下塗り後は、まさにそこにあたります。 いずれも装置には触らず、OK/NGの信号を1本受けるだけで始められます。 今週用意した稼働モニタは、画像検査装置またはPLCからのNG信号を受ける前提で書いてあります(GPIO 27)。 正直に申し上げると、御社の検査装置そのものを私が作れるとは申しません。 お見せするOpenCVも小さな概念実証です(06に書いています)。 確実にできるのは、その装置が出した結果を残し、読める形にすることです。
④分析 ― 「何を直せばいいか」が分かる形にする 記録が溜まったら、次は並べ替えです。不良を件数と金額でパレートに並べる、 時間帯別・品番別・交代の前後で比べる、成形や塗装の条件と突き合わせる。 ただし数字を出すこと自体は目的ではありません。 私が作った画面が出すのは数字ではなく「次に確認すべきこと」です。 不良率がシフト平均の2倍を超えた時間帯には印をつけ、 「同じ時間帯のサイクルタイムを確認してください」と書きます。 成形機の異常は、不良より先にサイクルタイムの伸びに出るためです。
⑤作業を楽にする ― 最初に手を付けるのは目立たない所です 自動化と聞くとロボットや無人化を思い浮かべますが、 現場で毎日確実に時間が溶けているのは、日報・Excelへの転記と集計です。 止めても誰も困らないのに、誰かが毎日やっている仕事です。 ここは私が既に自社サーバーで運用している自動化基盤(n8n)で置き換えられます。 段取り替えも同じで、多品種少量の切替は今の私の仕事の一部です。 手順を人の記憶ではなく画面に置き、しかも読める言語で出す。 外国籍の方が現場におられるかは伺えていませんが、滋賀の製造現場では珍しくないと思います。 私が作った画面を日本語・ポルトガル語・英語で切り替えられるようにしたのは、 読めない画面は使われないからです。
⑥記録は、後からさかのぼって取れません 主要なお客様がダイハツ様だと伺いました。 完成車メーカーからのお問い合わせは、最後は「その条件で作った物はどれか」に行き着くと理解しています。 私はIATFの実務経験はありませんので、そこを分かったふりはしません。 トレーサビリティの粒度はロット単位で、それほど厳密なご要求ではないと伺いました。 ですので個体単位の記録を今すぐお勧めするつもりはありません。私が残したいのは客先要求のためではなく、 来月「どの時間帯に、どの機種で何が増えたか」に自分たちが答えられるようにするためです。 ただ一つだけ確かなことがあります。記録は、後からさかのぼって取ることができません。 今日残していなければ、来月の問いには答えられません。 ①で「まず残す」を最初に置いたのは、これが理由です。 なお照合そのものは、私も毎日やっています——紙の製造計画書と、車台番号と、自分の目で。
入社後 最初の3ヶ月(私の案)

1ヶ月目 ― 触らずに、いま何が取れているかを洗い出す。 成形機・検査装置・PLC・紙の帳票を回り、既に出ている信号と、出ていない信号を分けます。 この段階では何も変更しません。現場の手順を勝手に変えないことが先です。

2ヶ月目 ― 一番小さい所で、記録を1本だけ通す。 1ラインのOK/NGとサイクルタイムを、時刻つきで残すところまで。既存の装置は変更しません。 止まっても生産が止まらない形から始めます。

3ヶ月目 ― 現場が読める画面にして、実際に使われるか確かめる。 使われなければ、現場ではなく画面の方を作り直します。 DXが失敗するのは技術ではなく、現場で使われないときだからです。

04

実際に運用している仕組みと、それで何が良くなるか

DXで求められていることは、突き詰めると ムダ・コスト・時間・手間・ミス・あいまいさを減らし、意思疎通・効率・利益率・ 事業の継続性を上げることだと理解しています。 道具を入れることが目的ではなく、この結果が出なければ意味がないと考えています。 以下、左が現場でよく起きること、右が私が実際に作って運用しているもの、 上の札がそれで何が良くなるかです。

停止時間の削減 設備やラインが止まったのに、気づくのが遅れる 常時自動チェックして止まった瞬間に検知する仕組みを、実際に構築して運用中
工数削減・ムダ取り 日報・Excelへの転記に毎日時間が溶ける 業務自動化基盤(n8n)を自社サーバーで運用。手作業の転記を処理に置き換え
判断の早期化・あいまいさの解消 生産実績や不良率が、集計するまで誰にも見えない データベースの数字をそのまま画面に出すBI(Metabase)を構築・運用
事業継続・リスク低減 データが消えたら戻せない。バックアップは「たぶん動いている」 毎晩バックアップ →別地域へ複製 →復元テストまで自動(213テーブルで実証済み)
属人化の解消・技能継承 作業や判断が特定の人に依存していて、その人が抜けると止まる 手順を人の記憶ではなく仕組みに置き、誰が見ても同じ判断になる形にするのが、私のやってきた仕事です
社内システムの保守・認証 原料供給管理などの社内システムを、作った人以外が触れない Java / Spring Boot で認証サーバーを自分で書いて学習済み。既存システムを読んで直す側に入れます(業務でのJava経験はこれから)
投資対効果 DXは費用が読めず、投資しても続かない 上記すべてを月額ほぼ0円で稼働中。小さく始めて壊れない構成が得意です
05

私の仕事のやり方 — 実際にあった3件

うまくいった話ではなく、自分で見つけて直した不具合を書きます。

1. 15日間、データが1件も書き込まれていなかった

毎日動くはずの書き出し処理が15日間まったく成功していませんでした。テストは全て「合格」。 原因は、テスト用のダミー部品が何を渡されても受け付けていたことです。 検査治具が不良品を通していた状態でした。

ダミーを実物と同じ厳しさに直し、欠けていた18日分・623件を欠損ゼロで復旧しました。

教訓:「テストが緑」は「動いている」ではない。実物が出たかを確認する。

2. 監視装置そのものが、測定値を汚していた

アクセス数が631件と出ていましたが、実際の利用者は11件。残り620件は監視のために 自分が送っていた自動アクセスでした。測定器が測定対象に影響していた形です。

監視からのアクセスに識別印をつけて集計から除外し、過去の数値も実態に合わせて訂正しました。

教訓:数字が良く見えるときほど、測り方を疑う。

3. 「何も検査せず」合格を出していたチェック機構

禁止事項を検出するはずのチェックが、条件の書き間違いで何にも一致せず、毎回「異常なし」を 返していました。合格は出るが、検査はしていない状態です。

以後、チェックを作ったら必ず一度わざと不良を流し、 赤くなることを確認してから本番に入れる手順にしました。 今日この資料を作る前にも同じ手順で自分の設定を試し、実際に1件、 見逃す欠陥が見つかって直しています。

教訓:止まることを確認していない安全装置は、無いのと同じ。

06

正直に申し上げること

できないことを隠すと、入社後に御社が困ります。先に書きます。

  • Python は基礎レベルで、稼働モニタと外観検査の実装はAIコーディング支援に任せています。読み書きと修正はできますが、業務で書き続けた経験はまだなく、あの量を一人で一から書ける段階ではありません。隠さずに申し上げます。そのうえで、現場の課題を要件に落としたのも、指示を出したのも、動くまで確かめて公開したのも私です。全部を自分で書けることより、任せ方と確かめ方を持っていることの方が、この仕事では効くと考えています。Python 自体も、これから正しく習得します。
  • Java / Spring Boot は学習で書いたものです。認証サーバーと、EC向けのバックエンドを作りました。ECは未完成で、完成させる予定もありません(事業にならないと判断したためです)。ただし認証・権限・APIという、業務システムの土台にあたる部分は自分で組んでいます。原料供給管理のような社内システムを読む・直す入口には立てます。業務でJavaを書き続けた経験はありません。
  • Raspberry Pi の実機経験がありません。Linux・SSH・systemd・シェルは日常的に使い、PCの自作(今使っている機体も自分で組みました)で部品の扱いや組み立てには慣れています。ただしGPIOを配線してセンサーを動かしたことはありません。自作PCと電子工作は別物です。配線の考え方は書けても、動かして確かめてはいない、が正確なところです。
  • PLC は未経験です。センサー→PLC→設備、という関係は理解していますが、ラダーを書いたことはありません。
  • 画像検査(OpenCV)も、小さな概念実証を用意したところまでです。合成画像に対して、グレースケール化→二値化(Otsu)→輪郭抽出→面積・充実度・暗点の判定で、ショート・バリ・異物を分けるところまでは動かしました(別ページでご覧いただけます)。ただし実物の部品では照明・背景・材料色・つやで閾値が変わります。「触ったことがある」以上のものではありません。
  • 日本語は、聞く・読むと、話すで差があります。日常会話はほぼ100%、業務上の会話も90〜95%は理解できます。読み書きも業務レベルです。一方、話す機会の少ない一人作業が中心の職場が続いたため、発話の流暢さと語彙は伸ばしている途中です。込み入った技術の議論では翻訳ツールも併用します。
    なおJLPT N3は1990年代に取得したもので、その後12年間、日本の現場で日本語だけで働いています。級ではなく、この場でのやり取りでご判断いただければ幸いです。N2に向けた学習は継続しています。

分からない技術に当たったときの進め方は決まっています。 調べる → 小さく試す → 任せる/作る → 動くまで確かめる → 記録する → 本番に入れる。 AWS認定ソリューションアーキテクトも、上の監視基盤も、その順番で身につけました。

07

ご懸念になりやすい点

履歴書をご覧になって気になる点があると思いますので、伺われる前に申し上げます。

  • 転職回数が多く見えること。日本での勤務先は5社です。2019年より前の4社は、3社が派遣、1社が契約社員でした(現在の派遣先が5社目です)。間にブラジルへ帰国していた期間(2008〜2016年)があり、履歴書上の社数はそこも含んでいます。2019年からは同じ派遣先(ロジスネクスト滋賀工場)で7年4ヶ月、2022年には派遣元の小西産業で無期雇用に転換していただきました。派遣という働き方の中では、同じ現場に長くいる方だと思っています。
  • 副業をしていること(Zaiketz)。独立の準備ではありません。本業を続けたまま6年6ヶ月、辞めずに並行してやってきました。本日お見せしている監視の仕組みも、バックアップも、そこで実際に作って運用しているものです。これが無ければ、私には資格しかありませんでした。御社の就業規則には当然従います。届出や制限が必要であれば、そのように対応いたします。
  • 年齢(42歳)。定年まで18年あります。同じ東近江市宮川町に住んでおり、永住ビザを持っています。転居も在留期限もなく、長く勤める前提で応募しています。
  • 日本語より技術と英語を優先して勉強してきたこと。IT系の仕事を目指していたためで、結果として日本語の会話練習は後回しになりました。優先順位の判断としては、良し悪しの両方があったと思っています。ただ、そこで身につけたものが、今回のお仕事に直接使えるものになりました。

ご懸念は当然のものだと思います。隠して入社しても、困るのは御社です。 そのうえで、製造現場を12年知っていて、システムを実際に作って動かしている人間が 必要でしたら、私はその形に近いと思っています。

08

御社に伺いたいこと

Raspberry Pi 5 / Pico は、主にどのような設備・センサーに使われていますか? 見学では画像検査とデータ収集に Python を使っておられると伺いました。その周辺をもう少し伺いたいです
PLC と Python / Raspberry Pi は、どのように連携されていますか? 私はPLC未経験ですので、どこから覚えるべきかを伺いたいです
約1,400種類の樹脂の乾燥・保管条件は、品番ごとにどこで管理されていますか? 吸湿は不良が出るまで見えないため、どこで押さえておられるか伺いたいです
品質管理のページに「人工知能を用いた検査体制の構築を進めております」とありました。今どの工程まで進んでおられますか?
原料供給管理システムは、内製ですか、外注ですか? 内製であれば、読んで直す側に入れるようにしたいと考えています
技能継承について、DXで取り組まれていることはありますか? 判断の基準が特定の方の目に残っている状態が、一番あとで効いてくると思っています
09

経歴と数字

12年日本の製造現場 通算(うち現職7年4ヶ月)
日本特殊陶業・川口板金・エクセディ・ニッタ/小西産業→ロジスネクスト滋賀工場
15ヶ月金融業でのIT運用・ヘルプデスク(ブラジル)
3年半Fatec Sorocaba 製造プロセス学科(ブラジル・中退)
16 / 16自作監視ボードの稼働項目(本日時点)
≈ 0円上記基盤の月額運用コスト
現場・製造
塗装工程の目視確認・手直し車台番号と製造計画書の照合 バリ取り・酸化除去品質・安全基準 多品種少量の工程切替治具の自作 フォークリフト玉掛け 製造プロセス(Fatec 専攻)自作PC・ハード組立
IT
LinuxPython(基礎)Java Spring Boot(学習)Bash SQL / SQLite / PostgreSQLDocker systemdGit AWS SAA 認定Terraform CI/CD監視・バックアップ設計 ネットワーク・PCサポート
言語
日本語 理解は業務レベル/発話は向上中(N3は1990年代取得) ポルトガル語 ネイティブ 英語 読み書き実務レベル
10

連絡先

MAILitiro@tikamori.com
GITHUBgithub.com/danieltikamori
稼働状況status.zaiketz.com
居住地滋賀県東近江市宮川町(永住ビザ保有)