第1部　ものづくり基盤技術の現状と課題
第1章　我が国ものづくり産業が直面する課題と展望第3節　価値創出に向けた Connected Industries の推進

あらゆるモノがインターネットにつながるIoT（Internet of things）の普及により、サイバー世界がリアル世界と融合して「第四次産業革命」として社会全体を変革し、データに基づく自動制御や、個別ニーズに応じてカスタマイズされたサービスの低コストでの提供など、様々な分野で新たなイノベ―ションが生まれることが期待されている。

ものづくりの分野でもこのような動きが見られ、実世界のデータをサイバー空間のコンピューティング能力と結び付け、より効率的で高度な社会を実現するためには、センサーなどで取得するデータを蓄積して分析し、その知見を現場のプロセスに反映するデータ活用サイクルを構築しなければならない。データの分析や解析などを本格的に行うには、拡張が容易なクラウド環境で行うのが一般的に最適であると考えられるが、ものづくり分野の特性として（１）リアルタイム性の高い処理（ロボット・工作機械はミリ秒）、（２）高信頼性とセキュリティの確保（工場外にデータを出すことへの強い抵抗感）、（３）通信コストの削減（膨大なデータ量が日々発生）などの課題が存在する。

これらの課題を解決するべく、モノとクラウドの間のよりモノに近い位置にある処理基盤で得られたデータを選別・簡易処理を行ってからクラウドに送り、さらに、リアルタイム性が要求されるようなものに対しては、その場でフィードバックを返すような役割を担う「エッジコンピューティング」に注目が集まっており、例えば以下のような取組が始まっている。

〇 Edgecross

アドバンテック、オムロン、日本電気、日本アイ・ビー・エム、日本オラクル、三菱電機の６社が発起幹事会社となり2017年11月Edgecrossコンソーシアムを設立。2018年２月には、一般社団法人化するとともに日立製作所が幹事会社として加入。

Edgecrossは、生産現場（FAシステム）とバリューチェーン（ITシステム）の協調を実現する日本発のオープンなエッジコンピューティング領域のソフトウェアプラットフォームである。生産現場のあらゆるデータ収集を可能にし、生産現場でのリアルタイム診断とフィードバック、生産現場のモデル化、ITシステムとのシームレスな連携を実現、用途に応じた多種多様なエッジアプリケーションの品揃えや様々なメーカーの産業用PC上で動作できる、などの特長を持つ。

〇 FIELD system

ファナック、シスコシステムズ、ロックウェル・オートメーション、Preferred Networks、NTTグループ（日本電信電話、NTTコミュニケーションズ、NTTデータ）の７社が共同でFIELD systemを開発。

同システムは、製造業での更なる生産性向上と効率化を目指した、製造業向けオープンプラットフォームであり、製造現場の様々な機器を、世代やメーカーの壁を越えて接続可能とすることで、製造設備やデータの一元管理やデータ共有を促進する。また、人工知能とエッジコンピューティング技術を組み合わせることで分散型機械学習なども可能にする。機械から収集されたデータを、現場とクラウドの間のより現場に近い部分で処理し高度に活用することで、ラインや工場全体の最適化を図る、機械がお互いに柔軟かつ協調する、熟練者のスキルをデジタル化して自動化するなど、機器のドライブまで含めた高度な製造現場の実現を目指す。

〇 ADAMOS

DGM森精機、独カールツァイス、独デュル、香港ASMパシフィックテクノロジー、独ソフトウェアAGの５社によりドイツに合弁会社ADAMOSを設立し、IoTを使って機械の稼働データを一元管理できるシステム「ADAMOS」を開発。

同システムは、工作機器や計測器、自動装置などメーカーを問わず複数の機器のデータをまとめて管理できるシステムであり、使用状況を分析して部品交換時期を事前予測、ソフトを用いた生産計画策定などの用途で活用できる。パートナー企業はマシン・プロセスのネットワーク化のためのソリューションをADAMOSのデジタルマーケットプレース上で提供する。ユーザーは、従来複数のメーカーの工作機械や搬送装置などで構成される生産ラインのデータをまとめて管理・分析し、自社工場を見える化できる。

≪PF間連携の取組≫

このような工場などで発生するデータを利活用したPF構築の動きが各社・各グループで顕在化し、モノ単体ではなくサービス・ソリューション展開をも目指す方向に各社が舵を切る中、我が国現場の良質なリアルデータの強みを最大化する観点からは、PF間を横串でつなげるなどの仕組みの構築の検討が期待され、上記の３社も入れた検討が開始されている。

具体的には、経済産業省で2017年春以降３度にわたり開催された“Connected Industries”大臣懇談会での議論を踏まえ、2017年秋に重点分野の一つとして設置された“Connected Industries”「ものづくり・ロボティクス分科会」の下に、「製造プラットフォーム・オープン連携ワーキンググループ」（座長：西岡IVI理事長）が置かれ、2017年度後半にユースケースなどを作成しつつ議論を重ねてきた。今後、作成したユースケースなどを用いて実証を行うなど、さらなる展開を図る予定である。

（株）ワールド山内（北海道北広島市）は、自動車、農業機械など様々な業界から発注を受けて部品を作る下請けの板金・プレス業者。日本や世界各地のユーザーニーズに応えるための仕組みを検討し、顧客に合わせた金属加工を行っている。同社のこだわりは、「高品質」「低価格」「短納期」であり、月20万点ほどの製品を日本各地、世界に供給している。

ステンレス製品の高度加工を始め、金属加工、レーザー加工、切削、溶接・組立、表面処理、塗装など、各種機器の国内トップクラスの設備を備え、多品種少量生産を効率的に行う独自の生産管理システムを構築。設計から検査まで３次元データの管理により生産の効率化を図った24時間自動運転を行い、高品質、低価格、短納期を徹底的に追及した信頼性の高い複合加工品を社内一貫生産して顧客ニーズに応えている。

同社では、生産工程の見える化が、将来必ず役に立つと考え、2003年から先進技術を取り入れ、すべての設備をネットワークで管理する生産管理システムを独自で開発し、「未来を見据えた、ものづくり」を行ってきた。独自開発したソフトウェアを工場内の機械に搭載し、作業の進捗や機械の不具合などをシステムが分析し、そのデータをタブレット端末やスマートフォンで社員全員が確認・共有できる体制を構築。これにより、機械のトラブルを早めに察知して適切なタイミングで対応し、稼働率を落とさず効率的に生産するとともに、作業進捗に合わせて最適な人員を当てることを可能とした。大規模な工場だと20人は必要な生産管理部門の人員をゼロにし、管理コストを大幅に削減した。

現在、同社が開発しているのは「従業員の動き」を分析するシステムである。工場内に18台のウェブカメラを設置して24時間体制で従業員の動きを観察し、さらに、従業員のスマートフォンから出る信号をセンサーで感知することにより、個人を識別し、動き方に無駄がないかを管理することで全体の作業効率の改善につなげる。

同社のシステムは、他社への販売は行っていないが、協力会社には無償で提供しており、協力会社の工場の状況も把握できている。北海道企業を元気にしたいという気持ちがあるため、今後道内企業に対してはシステムの販売を検討している。

図１　同社工場内の様子

図２　IoTシステムの加工機械の稼働状況確認画面

出所：（株）ワールド山内より提供

自動車部品の樹脂成型加工などを主力事業とする自動車サプライヤーである同社（本社：愛知県碧南市）は、2013年頃に日本で第四次産業革命が騒がれ始めるかなり前から、製造業のIT・IoT化に着目し、自社工場のIoT化の取組とともに、（株）SunAdvanceというITソリューション展開を行う子会社を設立し、ITシステムの外販ビジネスにも取り組み始めた。

もともと自社工場のIoT化に取り組み始めたきっかけは、同社の中にある多品種少量のセル生産ラインにおいて発生していた大量の手書き伝票だった。手間とコストが掛かる手書き伝票をなくすために、スマートフォンで読み取った機械の稼働データなどをハンディプリンターで自動印刷をして伝票を作るシステムを開発することで製品管理の自動化を推し進めた。また、より生産性を高めていくためには、機械の稼働率などを見える化し、現場カイゼンを一層進めることが重要だと考え、センシング装置をメーカーを問わず機械設備に取り付けてデータを収集し、作業員が担当する個別工程ごとに設置されたモニター画面に稼働率や不具合の発生の有無などが表示されるシステムを作り上げた。また、複数工程が入っているフロアー全体から見えるような大型モニターも設置され、機械が停止（チョコ停）すると、画面と音声で指示が出るシステムも構築した。不具合が発生した場合、指示に従って従業員が原因となっている設備のもとまで駆け寄り不具合を解決するとともに、不具合の原因をスマートフォン上で選択肢から選んで入力する。そのようなデータを累積することで、チョコ停が生じる原因の分析ができるとともに、チェコ停解消のためにどのくらい時間を要しているのかなども明らかとなり、生産性を向上させる上での貴重な情報にもなっている。

このような各ラインや従業員の作業状況のデータ・生産性の水準が明確に出るシステム導入当初は、監視の意味合いが強いように受け取られ、従業員からは不満の声があがった。しかし、時間の経過とともに従業員も環境に慣れ、従業員間でのスキルの比較が容易になるなどいい意味での競争が生まれたという。同社は、これらのIoT化によって、機械の稼働率が導入前と比較して約７％程度向上したという。

さらに、同社は、既存のものづくりだけのビジネスモデル一辺倒ではこのデジタル時代に生き残っていけないという強い危機感から、自社内でのIoT化にとどまらず、上述の設備稼働状況の監視システムの外販を子会社である（株）SunAdvanceにおいて開始した。地元の愛知県のユーザー企業を中心に、中小製造業でも手軽に導入できることを意識して、1セット10万円という低価格で外販をしている。既に日本国内で1,000セット程度の実績を積んでいるという。まさに、自社でのIoT化の取組を新たなビジネスにつなげ始めている好事例と言えよう。

一連のIoT化の取組は同社の長田社長が主導している。長田社長自身は、製造業企業のトップでもありながらIT・ソフトウェアに造詣が深く、若いころに自社の生産システムを作り上げた経験もあるという。既存のビジネスの枠にとらわれずに、ソフトウェア販売まで事業領域を広げることができているのは、このような経営者の先導力の大きさと、それに応えようとする社員の思いが結実したものと言えよう。

図１　現場写真

図２　生産管理画面

出所：日進工業（株）より提供

ファストファッションやeコマース（電子商取引）といった新しい小売形態の広がりにより、ファッション・アパレル業界は市場のグローバル化、多様化が進み、生産側はさらなる高速化、短サイクル化が求められている。

全自動手袋編機の開発を原点に、コンピュータ横編機、デザインシステムの世界トップメーカーとしてファッション・アパレル業界で高い存在感を発揮している（株）島精機製作所（和歌山県和歌山市）は、このような環境で持続的成長を実現するためには、多様なコンシューマニーズを川上から川下までトータルで捉えることにより、マーケティングから製品企画、生産から販売までのプロセスを無駄なく高速に行うシステムの提案が不可欠と考えている。

同社は2017年４月、このような考え方を具現化したシステムとして、横編ニットウェアの企画から生産に至る一連のプロセスを可視化することで生産効率を改善し、工場の自動化とIoT化を推進するための強力なツールとして、世界初の横編ニット専用PLM（製品ライフサイクル管理）システムShima KnitPLMを開発した。

同システムの強みは次の３点。

１つ目は、生産計画システムShima Production Planning（SPP）である。顧客のERP（統合基幹システム）の生産オーダー情報から、生産に割り当てる機械のスケジュールを管理するソフトウェアであり、SPPで作成された計画は生産管理システムに自動で読み込まれ、スケジュールに応じた進捗管理に利用できる。

２つ目は、SPPで作成した生産スケジュールを元に、生産に必要なデータを個別の横編機に自動転送するデータ配信システムShima Production Control（SPC）である。管理者の業務削減や使用するデータ転送の間違いなどをなくすことができる。

３つ目は、生産管理システムShima Production Report 3（SPR3）である。横編機側のソフトウェアを改良し、データベースの基本設計も大幅に見直すことで、ERPとの連携や機械オペレータの管理、そして万が一生産が停止した際の停止時間や原因の管理など、高次元のソリューション提供が可能となる。さらに、クラウドサービスを用いて、いつどこにいても工場の稼働状況やオーダーごとの生産進捗状況を確認できる。

これら３つのシステムをつなげることにより、社内でのデータの共有にとどまらず、顧客とのデータの共有も可能とすることで、全工程のトータルトレーサビリティを実現している。

Shima KnitPLMが有効にはたらく心臓部というべき機能が、デザインシステム「SDS-ONE APEX3」である。現物サンプルを作らなくても具体的なデザインイメージを企画側、生産側の双方で共有することができ、企画からサンプル作成までの時間とコストを削減するとともに、製品をビジュアル化することでより精度の高いサンプルが作成できる。また、同社が独自に開発したWebサービス「staf」を連携させることで、トレンド情報を反映したバーチャルシミュレーションを試せるようになり、現物サンプルの制作を最小限に抑えたクリエイティブで無駄のない企画のサポートを可能にした。

同社は、このような新技術の開発・提案をとおして、５年先、10年先の市場トレンドを先取りしたシステムを展開し続けることにより、ファッション・アパレル業界全体の発展に貢献していく方針である。

図　製品ライフサイクル管理システム：Shima KnitPLM

出所：（株）島精機製作所より提供

飯山精器（株）（長野県中野市）は、創業から70年余りの油圧機器部品や情報通信機器部品の金属切削加工を行う製造業。旋削や研磨を強みとし、NC旋盤、センタレス研磨機などを用いて、丸物部品の加工を専業で行う。近年は建設用機械部品製造や難削材加工に注力している。

図１　生産管理システム「is-Look」

出所：飯山精器（株）より提供

　加工業界では多品種少量、工程数増、短納期、高精度への対応が求められており、社内の生産管理の煩雑化や管理負担が高まっていた。同社では、大手IT企業の生産管理システムを導入していたが、自社の生産工程に即したものではなく十分に使いこなせていなかったこともあり、自社でシステム開発を開始した。

　2011年頃には、生産管理の負荷の解消を目指した独自生産管理システム「is-PRO」を開発した。従来、現場作業員に作業進捗を確認したうえで事務作業員が作業状況を入力していたものを、同システムでは、現場作業員がタブレット端末を使って作業の着手・完了状況を入力する。現場作業員が作業状況を入力することで事務負担を大幅に減らすことができるとともに、工程進捗状況が可視化され、事務作業員が管理用PCから工程進捗を簡単に確認できる環境を構築した。同システムにより、在庫数、標準工程の情報をもとにした作業指示書が発行できるようになったことで納期に対する進捗管理をスムーズに行い、作業の遅れを防止することはもちろん、早めの対策が取れるようになった。

さらに、工程進捗状況に加えて、工作機械などの稼働状況を可視化したいという現場ニーズを踏まえ、2016年にIoTシステム「is-Look」を開発した。同システムは、三色灯の光をセンサーで読み取り、工作機械の稼働状況を取得し、管理PC上に稼働中の工作機械は緑色、電源が入っているが停止中の機械は黄色、アラームが出ている機械は赤色で可視化する仕組みである。同システムにより、工作機械の稼働状況をリアルタイムで監視して停止時間を減少させ、稼働率を向上させることにより、得意先への納期順守率を向上させた。また、設備稼働状況を映し出した大型モニターを工場内に配置し、休憩所に稼働率のグラフを作成するなど、作業員の現場担当者としての自覚や責任の醸成も行っている。

同社では、工場見学や、システム説明、セミナー講演など作業効率向上のための普及活動も行っており、上記２システムについては外販も開始している。今後、IoTを活用して検査データの収集、アラーム理由の収集をするなど新たなIoTの仕組みを開発し、品質と生産性のさらなる向上を目指す。

図２　稼働状況データ

出所：飯山精器（株）より提供

1963年創業の製造中小企業である（株）ミラック光学（東京都八王子市）には、自動車や半導体、食品、エネルギーなどの多種多様な業種から、同社が手掛ける画像検査システム「AIハヤブサ」を導入できないかという多くの相談が寄せられている。

「AIハヤブサ」は、これまでの同社の光学に関する経験や知見（光の当て方や波長、シャッタースピード、レンズ光学系など）とAIを組み合わせた画像検査システムである。これまでの検査では、特に人の目で確認することが困難な微細で複雑な製品において判断のばらつきが生じたり、微妙な色の違いや光沢物の細かなキズなどの識別に時間がかかるといった課題があったが、「AIハヤブサ」では、最先端の画像処理技術及び人工知能・機械学習を活用し、検査の高度化と高速化を実現する。また、これまでの検査工程では熟練した検査員が大勢必要であったが、AIハヤブサ導入によって、必要な人員を少人数の監督者に省人化することもできる。

このような検査工程の高度化・高速化を実現した背景には同社の村松社長の思いが強く関わっている。村松社長が先代から事業承継した当時、同社の強みでもあった顕微鏡の微調整部分の「アリ溝摺り合わせ技術」に着目し、事業を拡大・成長させてきたが、創業50周年を迎えた際「このままで良いのか、業績が良い時こそ新たな挑戦が必要ではないか」と考えるようになり、第二創業に取り組む決断をした。村松社長は「このデジタル化という波が押し寄せる新たな時代の中で、現状に安住することなく、常に新しいことに挑戦することにこそ企業の未来がある」と考えていた。そんな中、同社の画像認識用レンズを組み込んだ装置メーカーの外観検査装置を使う企業から、「汎用画像処理ソフトでは誤判定が多く、使いものにならない」、「システムチェック後に人間が目視検査している」という実態があることを耳にした。以前からAIに対する漠然とした関心があったこともあり、これまで培ってきた光学に関する経験や知見をAIと組み合わせることで、人手不足で困っている工場現場の助けになれないかと考えた。米国シリコンバレーにおけるAIの動向に関する現地調査などを経て、ニッチ領域でトップの地位を確立する戦略を立て、2016年に同社の光学に関する強みを生かしつつ、新たにAIを組み込んで品質管理や検品作業を自動化する画像検査システム「AIハヤブサ」をリリースした。

冒頭の通り「AIハヤブサ」に対する世の中の関心は高く、非常に多岐に渡るニーズが多数寄せられている。例えば、ドリル用材料の「キズ」「クラック」「カケ」を同時に検知したい、ゴーグルグラスの表面キズは乱反射するため検知しにくいが自動検知したい、人の目でも判断できない自動車部品のネジ穴の深さと方向を自動検査したいなどである。また、素人目には不良品と思われるものでも、その後の製造工程でカバーできるため良品であるケースなどもあり、同じ業種・製品でも良否判別の線引きが異なってくる。このため、一件ずつ個別にヒアリングを行い、これまで培ってきた経験や知見を活かした良質画像を顧客のニーズに合わせて取得し、AIによって自動化するソリューションの提案・コンサルティングを行っている。その際、同社の画像認識用レンズを販売するケースもあるというが、既に顧客が製品を持っている場合には他社製品でもできる限り生かすことでコストを抑えており、より多くの中小企業の課題解決に役立ちたいと考えている。

このように、光学に関する経験や知見を活用したコンサルティングを行っている同社だが、相談や引き合いが非常に多いこともあり、これまでは協業していたAI・ソフトウェアを内製化する目的で、AIの学術的権威であるはこだて未来大学の松原仁教授と共同で北海道函館市に（株）AIハヤブサを2017年に設立した。村松社長は、（株）AIハヤブサが、AI・ソフトウェア技術に長けたはこだて未来大学と、ロボット・ハードウェア技術に長けた函館高専の橋渡しとなり、函館をハード・ソフト技術のハイブリッド人材の輩出拠点にする構想を描いており、「ハイブリッド人材を函館から日本各地のものづくり現場に派遣し、函館から日本全体を盛り上げていきたい」と意欲をみせる。（株）AIハヤブサには、松原教授の教え子も入社しており、今後AI技術開発の加速も見込まれる。

同社の取組は、経済・社会のデジタル化やサービス化などビジネス環境が変化する中で、新たなビジネス領域へと踏み込み、変化に対してうまく事業展開している事例と言える。社長のリーダーシップのもと、同社は野心的な挑戦を今後も続けていく予定である。

図１　AI化する外観検査ロボット

出所：（株）ミラック光学より提供

図２　AIハヤブサによる画像検査

月井精密（株）（東京都八王子市）は、小惑星探査機「はやぶさ」に使用されるコンピュータボックスを製造するなど、技術力に強みを持つ精密機械部品メーカー。CAD/CAMソフトやNC工作機械などの情報技術を活用した製品加工を行う。

適切な見積作成には、相場感や時期ごとの価格変動、見積り依頼した顧客層など、社内外の状況を経験的に熟知している必要があるため、長年の現場経験と経営的な知見のある経営者などが対応する必要があるが、１日に複数の見積依頼が舞い込むと、他の業務ができないという課題があった。また、同社では、先代から事業承継した２年間は、工作機械の操作と同様、見積についても暗黙知の承継が困難であり、値頃感がわからず、どんぶり勘定になりがちであった。

このような課題を解決するため、同社では、見積作成のノウハウをデジタル化（見積に必要なすべての要素を係数として設定）することで、見積作成を誰もが容易に行えるシステム「Terminal Q」を開発した。同システムは、見積作成者が図面記載データを入力するだけで、自動的に見積額を計算する仕組みである。また同システムは、顧客からの見積依頼、担当者による見積作成、経営者などによる見積承認、データの保存など、すべての作業をシステム内で完結する仕組みとして構築した。

同システムを導入している企業に（株）栗原精機（埼玉県川口市）がある。精密機械加工として、削り出し加工を行う切削加工事業者であるが、切削加工は、特に相応の業務経験がないと見積作業を行えない分野であるため、同システムの導入により、通常の事務職員でも見積作業が可能になることに大きな期待を寄せている。また、見積依頼は依頼件数の変動が激しく、数日で数百件の見積依頼がたまることもある。見積作業はこれまで負荷の掛かる作業であったため、同システムによって、図面の情報などを項目別に入力するという単純作業で見積額が算定できれば、見積作業の大幅な省力化につながる。さらに、同システムの活用を進め、自動見積結果にフィードバックをかけることにより、より精度の高い見積が可能になるなど、見積実績データを蓄積することが同社のさらなる作業効率化につながると期待している。

図１　TerminalQについて

図２　TerminalQの活用例

出所：月井精密（株）より提供

長島鋳物（株）は、1945年に鋳物のまちとして知られる埼玉県川口市で創業して以来、日本の上下水道の歴史とともに歩んできた国内有数のマンホール蓋枠のメーカー。長年培ってきた高度な鋳造技術と最新鋭の鋳造機器を融合させ、高品質な製品を供給している。また、業界のトップランナーとして、簡便で短時間にマンホール蓋の交換ができる工法の普及や、下水道を利用した災害用トイレの普及、液状化しないマンホール補強工法の普及など、時代に対応した事業を展開している。

マンホール蓋の仕様は多種多様であることもあり、同社の生産方式は多品種少量生産となっている。納期を守りつつ、製品品質を担保するには、熟練作業者の勘やスピードなどの経験知やノウハウが不可欠であり、その経験知やノウハウをいかに継承・改善していくかについて課題を感じていた。また、マンホール蓋の製造の際に使用する多種類の金型は、人の手で管理されていたことから、費用と労力がかかっており課題となっていた。そこで、同業他社との差別化を図るという点で、さらなる製品品質の向上を目指すために、ITなどを活用した製品の製造工程にかかるトレーサビリティが実現できないかと考え、同社に在籍していた電気関係の資格を持つ社員や、過去にIT関連企業に在籍していた社員などIT/IoTに精通する人材とともに、自社でIoTの仕組みを開発。

制御機器であるPLCなどから取得できる各生産設備の動作データなどを取得し、生産管理上の注文情報などと紐づけることで、情報を一元管理する仕組みを開発した。これにより、モバイル端末や大型ディスプレイなどで稼働状況、生産履歴、注文状況などをリアルタイムで把握可能となるとともに、これまで人が行っていたシステム入力を自動化した。また、電気炉や注湯機にセンサーを設置し、温度や重量などのデータを取得・管理可能としつつ、自動的に最適に注湯される仕組みを構築した。

このように機械情報と生産管理がつながることによって、現場で生産数などの情報を紙に記録し、作業終了後PCに入力する作業など様々な工程でのタイムロスや作業負荷を減らすことができた。また、これまで人手に頼っていた電気炉の温度計測は、遠隔でのリアルタイムな温度管理が実現したことにより、各工程を踏まえた細かな温度設定が可能になり、過度な高温状態による電気炉の損傷軽減や電気代削減を可能にした。さらに、PLCで蓄積した砂の温度や水分量などの記録をデータ分析することで、今まで熟練作業者が指先で判断し限られた社員のみしか行えなかった技術の継承を可能とし、これまでの品質を保持したまま自動化を実現した。

図１　鋳造ラインに設置したディスプレイ

出所：長島鋳物（株）より提供

図２　モバイル端末による進捗確認