エナジーウィズのDX・データ活用
DX取り組み方針
All-in on DX — データとデジタルで、企業価値を最大化します。
エナジーウィズグループは、データとデジタルツールを経営と事業の中核に据えた変革を推進します。AIをはじめとする先端技術を活用し、意思決定の速度と精度を高めるとともに、業務プロセスの自動化・高度化を進めます。これにより、製品品質の安定と向上、開発・提案スピードの加速、そして運用データに基づく最適な蓄電ソリューションの提供を実現し、蓄電池技術に新たな価値を付加していきます。また、デジタルは人を置き換えるものではなく、社員一人ひとりの知見と判断力を最大限に引き出すための基盤です。私たちは全社員がDXの担い手として主体的に関わり、データに基づく改善と挑戦を積み重ねることで、持続的な成長と競争優位の確立、そして中長期的な企業価値の最大化を目指します。

| 領域 | 取り組み内容 | 目指す姿 |
| 技術・製品 サービス開発 | ・AIによる研究開発・シミュレーションの加速 ・運用データに基づく最適な蓄電ソリューション提供 ・製品のスマート化とサービス化 | 開発スピードの劇的向上と 新たな顧客価値の創出 |
| モノづくり | ・AI・デジタルを活用したプロセス自動化・高度化 ・リアルタイムデータによる製品品質の安定・向上 ・エンジニアリングチェーンのデジタル統合 | 圧倒的な品質信頼性と 効率な生産体制の確立 |
| 顧客接点 | ・データ分析による提案スピードの加速 ・運用実績に基づくソリューション型営業 ・デジタル接点の高度化による顧客体験向上 | 顧客の期待を超える 最適な解決策の提供 |
| サプライチェーン 経営基盤 | ・データ駆動型の迅速な意思決定 ・社員の判断力を引き出すデジタル基盤の構築 ・全社員がDXの担い手となる文化の醸成 | 持続的成長を支える 強靭な経営体質の構築 |
全社のDX人材育成
エナジーウィズは、「データに基づいた意思決定を自走できる人材」をコンセプトに、2020年からデータサイエンス教育を実施。延べ24名のデータサイエンティストが機械学習や統計的思考などを生かした課題解決力を体得し、データ分析の基礎を受講した168名と連携しながら業務改革を主導しています。
2025年度には全社DXを加速させるため、DX推進を担う専門部門を設置。教育対象も全社に拡大し、カリキュラムをデジタル・ビジネススキルを広く学べるよう進化させて、データドリブンの改革を推進するリーダーを育成しています。新入社員を含む約200人が学ぶデジタルリテラシーは、生成AIなどの安全な活用を支え、全社DXの地盤となっています。

最新コンテンツ
エナジーウィズのブログやニュースなどのうち、DXに関わる新しいコンテンツを掲載しています。
統計解析ソフトJMPの事例紹介ページに掲載されました
製造業におけるDX化の実績
電池開発スピードの加速
電池開発において、データサイエンスを駆使。過去の試作データの統計解析やシミュレーション技術の活用で試作回数を最適化するなど、期間の短縮を実現しています。
知財部門では生成AIで競合分析・特許準備を自動化し、1人あたり月100時間以上の業務削減を達成。技術開発のサイクルを加速しています。

データが守る品質
製造業DXの核として、科学的アプローチによる品質管理を実践。定期試験や電池製造工程のデータを統計解析ソフト『JMP』で可視化することで、品質のばらつきリスクを察知し、優先度の高い設備投資を後押ししました。
また、顧客の蓄電池運用データから劣化要因を抽出し、寿命改善につなげる運用を提案しています。

データドリブンのマーケティング
営業活動も『データドリブン』に。インフラ設備等に関する公開情報を生成AIで自動収集。自社の蓄電池販売データと照合してマップに表示し、営業機会が「どこに」「どのくらい」あるかを事業部と営業部が直感的に情報共有しています。
顧客別の受注計画作成もAI予測とBIツールで自動化し、1人あたり毎月数時間の業務削減できる仕組みを構築しました。

デジタル技術による蓄電ソリューション
デジタル技術を通じて、導入への障壁を取り払います。再エネ用蓄電システムの提案段階において、過去データや生成AIを活用した収益シミュレーションを提供。当日に採算結果を確認できるようになり、拡販ツールとして活用しています。
また、最新の補助金制度データベースと連携し、要件適合のチェックや最適制度の提示、申請までの導入支援を一気通貫で提供しています。
