切削工具メーカーのDX事例｜カタログ自動化と多言語対応で実現した業務改革

 

切削工具業界では、海外市場での競争激化、技術問い合わせ対応の負荷増、紙カタログ運用コストの肥大化など、デジタル変革（DX）の必要性が高まっています。本記事では、切削工具メーカーが取り組んだDX事例3選を紹介し、共通する成功要因とDX推進のステップを解説します（事例はすべて匿名化しています）。

切削工具業界が直面する課題

切削工具メーカーが共通して抱える課題は、以下の3点に集約されます。

課題1. 多品種少量生産・SKUの爆発的増加

エンドミル・ドリル・チップ・ホルダなど、切削工具は形状・材質・コーティング・サイズの組み合わせで型番が爆発的に増えます。1社で数万SKUを保有することも珍しくなく、商品マスターの整備は容易ではありません。

課題2. グローバル対応・多言語ニーズの高まり

切削工具は国内市場だけでは成長余地が限られるため、海外展開が経営戦略の中心となっています。英語・中国語・ドイツ語版カタログを並行して維持する必要があり、翻訳工数とミスのリスクが課題になっています。

課題3. 技術問い合わせの増加

「この材質のワークに使えますか」「推奨切削条件は」といった技術的な問い合わせは、選定時点でユーザー側が不明点を解消できていないことが原因です。技術部門に問い合わせが集中し、本来の研究開発リソースを圧迫します。

切削工具メーカーのDX事例3選

ここからは、これらの課題に取り組んだ切削工具メーカー3社の事例を紹介します。社名は伏せ、業界・規模・取り組み内容のみを記載しています。

事例A: 約2,500ページ英語版総合カタログのデジタル化＋AI翻訳チェック

業界・規模: 大手切削工具メーカー（海外売上比率5割超）

取り組み内容: 約2,500ページに及ぶ英語版総合カタログを対象に、紙＋PDFの運用をPIM連携型の自動組版に切り替え。日本語マスターと英語翻訳をPIM上で一元管理し、AIによる日英クロスチェックを導入しました。

成果:

• 英語版カタログ改版時の翻訳チェック工数を従来比で大幅削減
• 仕様変更の反映スピードが「数週間 → 数日」に短縮
• 日英間のスペック値・単位ミスをAIが自動検出することで、品質クレームのリスクを低減

ポイント: 「翻訳作業を減らす」のではなく、「翻訳の品質チェックをAIで自動化する」という発想に転換したことが、成功の鍵となりました。

事例B: 商品マスター統合でカタログ制作工数を大幅削減

業界・規模: 中堅切削工具メーカー（国内主体・海外展開拡大中）

取り組み内容: Excel・基幹システム・販促部門のFileMakerなど、複数の商品データソースが社内に並立していた状態を解消するため、PIMによる商品マスター統合を実施。設計部門・営業部門・販促部門が同じデータを参照できる環境を構築しました。

成果:

• カタログ制作時のデータ収集・突合作業を大幅削減
• 新製品の登録から販促資料化までの所要時間を短縮
• 媒体間でのスペック値の食い違いがほぼゼロに

ポイント: PIM導入の前段階として、商品分類・属性体系を関係部門で合意形成したことが重要でした。「データ統合」は技術問題ではなく業務プロセスの問題であることを認識した点が成功要因です。

事例C: スペック検索サイト導入で技術問い合わせ削減

業界・規模: 中堅切削工具メーカー（特殊鋼・難削材向け工具）

取り組み内容: ファセット検索を備えた商品選定サイトを自社ブランドで構築。被削材・加工形状・推奨切削条件などをユーザーが絞り込めるようにし、CADデータとデータシートを商品ページから直接ダウンロードできる導線を整備しました。

成果:

• 技術部門への問い合わせ件数を削減し、研究開発に時間を再配分
• 会員登録による見込み客リード獲得数が増加
• 海外バイヤーからのCADダウンロード件数が増加し、新規商談につながった

ポイント: 「ユーザーが自分で選べる仕組み」を整えることで、問い合わせ削減と商談創出を同時に達成しました。

共通する成功要因

3つの事例に共通する成功要因を、比較表で整理します。

観点	事例A	事例B	事例C
主な施策	カタログ自動化＋AI翻訳チェック	商品マスター統合	スペック検索サイト構築
主目的	多言語品質の確保	制作工数削減	技術問い合わせ削減
核となる仕組み	PIM＋自動組版	PIM	PIM＋商品選定サイト
関係部門	販促・海外営業・技術	設計・営業・販促	技術・営業・マーケ
定量効果	翻訳チェック工数大幅減	制作工数大幅減	問い合わせ件数削減

3社に共通するのは、PIM（商品情報管理システム）を「業務の中核データ基盤」として位置付けた点です。カタログ制作・多言語対応・商品選定サイトといったアウトプットは、PIMという同じデータ基盤を起点として実装されています。

DX推進のステップ

切削工具メーカーがDXを進める際は、以下の4ステップを順番に踏むことが重要です。

Step 1. 現状把握：商品データの棚卸し

社内の商品データがどこに・どんな形式で・誰によって管理されているかを可視化します。Excel、基幹システム、共有フォルダ、個人PCなど、散在しているソースを洗い出すことから始めます。

Step 2. データ統合：PIM導入とマスター整備

商品分類・属性体系を再設計し、PIMに集約します。この段階で、関係部門との合意形成と業務プロセスの再設計が必要になります。

Step 3. アウトプットの自動化：カタログ・サイトへの展開

PIMから紙カタログ・Webカタログ・商品選定サイト・ECサイトなどへ、データを自動展開する仕組みを構築します。多言語版もこの段階で並行実装できます。

Step 4. 運用定着：PDCAと継続改善

アクセス解析・問い合わせ件数・カタログ制作工数といったKPIを設定し、定期的に振り返ります。DXは一度で完結するものではなく、継続的な改善活動として運用することが重要です。

まとめ

切削工具業界のDXは、「PIMを核とした商品情報の一元管理」と「多媒体・多言語へのアウトプット自動化」が成功の鍵です。本記事で紹介した3つの事例は、いずれも単発のシステム導入ではなく、業務プロセスの再設計とセットで進められた点が共通しています。

あかがねが提供するKOKONIDAS（ココニダス）は、製造業のDXを支援するソリューションです。商品情報の整備から多言語対応、商品選定サイトの構築まで、業務プロセス全体を伴走しながら支援します。切削工具メーカーに限らず、多品種・グローバル対応を必要とする製造業の方は、ぜひ資料をご覧ください。

よくある質問（FAQ）

Q1. DXに取り組む際、最初に何から始めるべきですか？

商品データの棚卸しから始めるのがおすすめです。社内に散在するデータの所在と形式を可視化することで、その後のPIM導入や業務プロセス再設計の土台が整います。

Q2. 中小規模の切削工具メーカーでもDXは可能ですか？

可能です。最近はSaaS型のPIMやAI翻訳ツールが普及し、中小企業でも導入しやすい価格帯の製品が増えています。スモールスタートで段階的に進めることが現実的です。

Q3. AI翻訳の品質はどの程度信頼できますか？

近年の生成AI翻訳は、技術文書でも高い精度を出せるようになっています。ただし最終的な品質保証には、AIによるクロスチェックや専門家のレビューを組み合わせる運用が推奨されます。

Q4. PIM導入後、運用はどのように行いますか？

商品マスター更新の責任者を社内で明確にし、新製品登録のフローをPIM中心に再設計します。販促部門・営業部門・技術部門が同じデータを参照する体制を構築することが重要です。

Q5. 商品選定サイトは技術問い合わせをどれくらい削減できますか？

業種・運用体制によりますが、ファセット検索とデータシート/CAD配信を組み合わせることで、問い合わせ件数を相当数削減できた事例が報告されています。具体的な数値は導入企業ごとに異なります。