Minerva Consulting AI & データエンジニア

業務の高速化・効率化の考え方と実装例

ごあいさつ

Excel・SQL業務を

「速く・静かに・確実に」進めるためのメモ

日報、検査成績書、定型帳票など、
毎日くり返している業務 を、
Excel・SQL・自動化の工夫で軽くするための記録です。

※ 本サイトは、業務改善の説明・共有用として公開しています。

このサイトについて

mitech は、
私が現場で実際に使ってきた
業務の高速化・効率化の考え方と実装例 をまとめたものです。

「全部読んでください」というサイトではありません。
ご自身の業務に近いテーマだけ、拾い読みしてもらえれば十分です。

まずはこちらから

① 大量のExcelを、開かずに集計する方法

― 日報・検査成績書など、定型帳票の高速処理 ―

こんな業務に心当たりがある方へ

  • 日報や検査成績書を、毎回1ファイルずつ開いている

  • ファイル数が増えるほど、集計に時間がかかる

  • 「これ、人がやらなくてもいいのでは」と感じている

👉 業務の流れを変えずに、
処理時間だけを大きく短縮できる方法 を紹介しています。

［記事リンク　⤵］
書式が統一されたExcelブックが大量にある という業務はありませんか？ - Minerva Consulting AI & データエンジニアwww.mitech.work

 

② SQLが「以前より処理速度が遅くなっている」
と感じることはありませんか？
― JOINを業務視点で考える ―

こんな状況に心当たりがある方へ

  • データ量が増えるにつれ、処理時間が長くなってきた

  • SQL自体は変えていないのに、以前より遅い

  • 月次・バッチ処理が、時間内に終わらなくなってきた

👉 SQLの書き方そのものではなく、
業務データの扱い方という視点 から整理しています。

［記事リンク　⤵］
SQL 処理速度を高速化しませんか？ - Minerva Consulting AI & データエンジニアwww.mitech.work

③ 設計書・設計変更説明を

「読む側が理解できる文章」にするために
AIをどう使うか

こんな場面で困っている方へ

  • 設計書を書いても、説明に時間がかかる

  • 設計変更の意図が、うまく伝わらない

  • レビューで「結局何が変わったのか」と言われる

👉 設計をAIに任せるのではなく、
説明文を整える道具として使う方法 を整理しています。

［記事リンク　⤵］
設計書・設計変更説明を 「読む側が理解できる文章」にするために AIをどう使うか - Minerva Consulting AI & データエンジニアwww.mitech.work

 

④ 製造装置ログの活用（リアルタイム監視）

製造装置が出力する 1行ログを、
稼働状況の“見える化”と監視に活かす考え方。

  • ログ解析の全体像

  • SQL MID 関数による項目分解

  • Excel を使った疑似リアルタイム監視

👉
「できる／できない」の議論を終わらせる、
現実的なアプローチを紹介します。

［記事リンク　⤵］
製造装置ログ解析からリアルタイム監視へ - Minerva Consulting AI & データエンジニア

Excelで実現する 製造装置ログの「疑似リアルタイム監視」 - Minerva Consulting AI & データエンジニア

 

テーマ別に見る

このサイトを書いている人

現場に近い立場で、
Excel・SQL・業務自動化を使った改善支援を行っています。

難しい技術を使うことより、
「現場でちゃんと動くか」「続けられるか」 を重視しています。

おわりに

「これ、うちの業務にも当てはまるかも」
と思ったページだけ、
打ち合わせや説明の補足資料として ご自由に使ってください。

Excelで実現する 製造装置ログの「疑似リアルタイム監視」

考え方・設計 SQL Excel

なぜ Excel なのか

リアルタイム監視というと、

  • 専用の監視システム

  • BIツール

  • 大規模な基盤構築

を想像されがちです。

しかし実際の現場では、

  • まず「できるかどうか」を確認したい

  • 装置ログの価値を関係者に理解してもらいたい

  • 上司・経営層に説明できる形が欲しい

という段階が必ず存在します。

その“入口”として最も有効なのが Excel です。

全体像（疑似リアルタイム監視）

 
【製造装置ログ】 ↓（秒単位） 【SQLテーブル（1行ログ）】 ↓ 【SQL MID関数で分解】 ↓ 【Excelで取得・可視化】 ↓ 【点滅・音声によるアラート】

この構成は、
実際に製造現場で使われている、現実的な方法です。

 

ステップ1

設備データを「そのまま」SQLテーブルに登録する

まず行うのは、
装置ログを加工せず、そのまま保存することです。

  • 1秒ごと

  • もしくは数秒ごと

  • 各ログを「1行＝1レコード」として登録

ポイントは、

「後で使うかもしれない情報を、最初に削らない」

ことです。

この段階では、
解析しやすさよりも“完全性”を優先します。

ステップ2

SQL MID関数で「意味のある項目」に分解する

次に行うのが、
1行ログの分解です。

 
TIME=10:31,TEMP=72.5,PRESS=1.1,MIX=ON

このようなログから、

  • TEMP

  • PRESS

  • MIX

といった項目を
SQL の MID 関数などを使って切り出します。

ここで重要なのは、

  • ログ形式が多少バラついていても対応できる

  • 装置側を変更せずに実現できる

という点です。

👉
MES や SAP に手を入れずに実験できる
これが現場では非常に大きな意味を持ちます。

ステップ3

Excel で「見える化」と「気づき」を作る

分解されたデータは、
Excel から SELECT 文で取得します。

Excel 側で行うこと

  • データリスト表示

  • 時系列グラフ表示

  • 変化点の可視化

  • 閾値超過の判定

Excel には、

  • 条件付き書式

  • グラフ

  • VBA

といった、
即席の監視に必要な部品がすべて揃っています。

点滅と音声アラートが持つ意味

この仕組みで実現できるのが、

  • セルの点滅

  • 色変化（正常／注意／異常）

  • 音声やビープ音による通知

です。

これは単なる演出ではありません。

人は「数値」よりも「変化」に反応する

という、
現場運用上きわめて重要なポイントです。

疑似リアルタイム監視の価値

この構成の価値は、

  • 完成形ではない

  • しかし「実現可能性」を明確に示せる

点にあります。

実際、これを見た管理職や経営層からは、

「そんなことが、もうできているのか」

という反応が返ってきます。

本格監視への自然なステップアップ

この Excel 監視は、
ゴールではありません。

  • 監視項目が固まる

  • 閾値が定義できる

  • 効果が見える

この段階に到達したら、

  • BI ツール

  • 専用ダッシュボード

  • 本格的なアラート基盤

へと、
迷いなく移行できます。

まとめ

  • 製造装置ログは、すでに価値を持っている

  • SQL MID 関数は、その価値を引き出す鍵

  • Excel は、リアルタイム監視の最初の実験場

「できるかどうか」を議論する前に、
「ここまで、もうできている」

それを示すのが、この方法です。

 

※注釈：「疑似リアルタイム」とは

本ページでいう「疑似リアルタイム」とは、
装置データを秒単位で蓄積した上で、
Excel 側で一定間隔（例：1分サイクル）に処理を実行し、
直近データの変化点を確認・判定する方式を指します。

Excel のタイマー機能や VBA を用いて、

  • 定期的に SQL から最新データを取得

  • 前回値との差分や閾値超過を判定

  • グラフ更新、画面点滅、音声アラートを実行

といった処理を繰り返すことで、
実運用上はリアルタイムに近い監視を実現します。

なお、ミリ秒単位の即時性を求める
制御系のリアルタイム処理とは区別するため、
本ページでは「疑似リアルタイム」という表現を用いています。

【参考】一行ログからの分析を説明
www.mitech.work

トップページへ
https://www.mitech.work/top

製造装置ログ解析からリアルタイム監視へ

考え方・設計 Excel

―「1行ログ」を判断に使えるデータへ変える全体像 ―

なぜ「リアルタイム監視」は難しく見えるのか

製造現場では、
「リアルタイム監視」「予兆検知」「品質の安定化」
といった言葉がよく使われます。

しかし実際には、

  • 何から手を付ければよいのか分からない

  • 高度なシステムやAIが必要だと思われている

  • 自社の装置ログでは無理だと思い込んでいる

というケースが少なくありません。

特に、
製造装置が出力するログが
「1行のテキスト」形式である場合、
そこで思考が止まってしまうことが多いのです。

製造装置は、すでに必要な情報を出している

チップマウンター、画像検査装置、
液体・試薬製造装置などでは、

 
項目1=値1, 項目2=値2, 項目3=値3, …

といった形式のログが、
1行のテキストとして出力されることが一般的です。

これは一見すると扱いづらいですが、
実は、稼働状況・品質状態・異常兆候に必要な情報は
すべて含まれています。

問題は、
「読み取る仕組みがない」だけです。

リアルタイム監視までの全体像

製造装置ログ解析からリアルタイム監視までは、
次のような流れでつながっています。

 
【製造装置】 ↓ 【1行テキストログ】 ↓ 【文字列分解（MID関数など）】 ↓ 【意味のある数値・状態】 ↓ 【リアルタイム判定】 ↓ 【可視化・アラート】

この中で、
**最初の分岐点になるのが「文字列分解」**です。

文字列分解が、すべての起点になる

1行ログは、そのままでは判断に使えません。

しかし、

  • 温度

  • 圧力

  • 攪拌状態

  • 材料投入の有無

といった項目を、
1つずつ取り出して数値や状態に変換できれば、
話は一変します。

SQL の MID 関数などは、
この「ログを分解する」ための
非常にシンプルで実践的な手段です。

ここで初めて、

  • 比較できる

  • 判定できる

  • 時系列で追える

データになります。

リアルタイム監視の正体

リアルタイム監視とは、
特別なことをしているわけではありません。

  • 今の値

  • 基準値

  • 変化の傾向

を 即座に比較しているだけです。

重要なのは、
判定ロジックよりも前にある、

「正しく整形されたデータが存在するか」

という点です。

管理者が見るのは「ログ」ではない

最終的に必要なのは、

  • 正常／注意／異常の可視化

  • 状態変化の把握

  • 必要なタイミングでの通知

です。

管理者や現場責任者は、
1行ログを読む必要はありません。
「今どうなっているか」だけが分かればよいのです。

まとめ：できないと思われている理由

製造装置ログのリアルタイム監視が
「難しい」「できない」と思われている理由の多くは、

  • 全体像が見えていない

  • 最初の一歩が分からない

ことにあります。

しかし実際には、

1行ログを正しく分解する

この一歩を踏み出すだけで、
リアルタイム監視への道は
すでにつながっています。

補足（現場でよくある反応）

この全体像を示すと、
多くの現場で次のような声が出ます。

「そんなこと、できるとは思っていなかった」

ですが、
製造装置は最初から必要な情報を出しています。
それを、判断に使える形へ変えているかどうか。
違いは、それだけです。

【参考】もう少し詳しく

www.mitech.work

トップページへ

https://www.mitech.work/top