【2026年】MES(製造実行システム)のおすすめ10製品(全15製品)を徹底比較!満足度や機能での絞り込みも

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MES(製造実行システム)とは?

MES(製造実行システム)とは、製造現場の情報をリアルタイムに収集・可視化・制御するためのシステムのことです。

ERP(基幹業務システム)やSCM(サプライチェーン管理)と連携しながら、生産現場の実行レベルを効率的に管理し、製品の品質・納期・コストなどを最適化する役割を担います。

MESの導入により、現場の作業状況や設備稼働率、品質管理データを一元管理できる点が最大の利点です。これにより、現場の可視化が進み、ボトルネックや無駄の特定、生産計画の即時修正が可能となります。

具体的な活用事例としては、自動車メーカーがMESを活用して工程ごとの不良品発生率をリアルタイムに監視し、品質のばらつきに対して即時対応する仕組みを構築することで、歩留まり率の向上とクレーム削減を同時に実現しています。

MES(製造実行システム)の定義
製造業における生産管理業務の実行層に向け、以下の機能を有する
・生産資源の配分と監視
・作業のスケジューリング
・差立て・製造指示
・仕様・文書管理
・データ収集
・作業者管理
・プロセス管理
・製品品質管理
・設備の保守・保全管理
・製品の追跡と製品体系の管理
・実績分析

MES(製造実行システム)の基礎知識

MES(製造実行システム)とは、製造現場の情報をリアルタイムに収集・可視化・制御するためのシステムのことです。

ERP(基幹業務システム)やSCM(サプライチェーン管理)と連携しながら、生産現場の実行レベルを効率的に管理し、製品の品質・納期・コストなどを最適化する役割を担います。

MESの導入により、現場の作業状況や設備稼働率、品質管理データを一元管理できる点が最大の利点です。これにより、現場の可視化が進み、ボトルネックや無駄の特定、生産計画の即時修正が可能となります。

具体的な活用事例としては、自動車メーカーがMESを活用して工程ごとの不良品発生率をリアルタイムに監視し、品質のばらつきに対して即時対応する仕組みを構築することで、歩留まり率の向上とクレーム削減を同時に実現しています。

MES(製造実行システム)の定義
製造業における生産管理業務の実行層に向け、以下の機能を有する
・生産資源の配分と監視
・作業のスケジューリング
・差立て・製造指示
・仕様・文書管理
・データ収集
・作業者管理
・プロセス管理
・製品品質管理
・設備の保守・保全管理
・製品の追跡と製品体系の管理
・実績分析


MES(製造実行システム)の機能一覧
基本機能
MES(製造実行システム)の比較ポイント
①:対応している業種や生産方式で比較する
②:リアルタイム性とデータ可視化機能で比較する
③:他システムとの連携性で比較する
④:導入・運用コストで比較する
⑤:UI/UXと操作性で比較する
MES(製造実行システム)の選び方
①:自社の解決したい課題を整理する
②:必要な機能や選定基準を定義する
③:定義した機能から製品を絞り込む
④:レビューや事例を参考に製品を選ぶ
⑤:無料トライアルで使用感を確認する
MES(製造実行システム)の価格・料金相場
オンプレミス型MESの価格相場
クラウド型MESの価格相場
MES(製造実行システム)の導入メリット
現場の可視化と即時判断が可能になる
トレーサビリティの確保で品質向上
人と設備の稼働率最大化
MES(製造実行システム)の導入デメリット
初期導入費用が高額になりやすい
現場定着に時間と教育が必要
業務フロー見直しの負荷が大きい
MES(製造実行システム)の導入で注意すべきポイント
導入スコープの明確化とフェーズ設計
システム連携の仕様確認と整備
現場との合意形成とリーダー人材の配置
MES(製造実行システム)の最新トレンド
スマートファクトリー化への対応
クラウド型MESとSaaSモデルの拡大
AI・機械学習との統合進展

MES(製造実行システム)の機能一覧


基本機能

機能 解説
生産資源配分の管理 生産に必要な資源や設備などを考慮し、最適な生産資源を配分する。また、計画の実行状況を監視し、資源の最適化によって生産効率の向上に寄与する。
作業スケジューリング 生産計画に従って作業の優先順位や期限を設定し、生産ラインの効率を最大化するためのスケジュールを作成・管理する。
仕様・文書管理 製品の設計図や生産手順、品質基準などの関連文書を一元管理し、作業者が必要な情報に容易にアクセス・変種できる機能。
製品品質管理 製品の品質を継続的に監視し、品質基準に従った製造を実現する機能。不良品の検出や原因追求を行い、生産プロセスの改善に繋げる。
データ収集 生産ラインからのリアルタイムデータを収集し、製造過程の監視や分析に活用する機能。効率や品質向上のための改善策を見つけるために役立つ。


MES(製造実行システム)の比較ポイント

MES(製造実行システム)の比較ポイント

  • ①:対応している業種や生産方式で比較する
  • ②:リアルタイム性とデータ可視化機能で比較する
  • ③:他システムとの連携性で比較する
  • ④:導入・運用コストで比較する
  • ⑤:UI/UXと操作性で比較する

①:対応している業種や生産方式で比較する

MESは製造業全体で使われていますが、業種や生産形態に適合するかどうかが選定上の重要ポイントです。

離散生産(組立業)向けのMESと、プロセス生産(化学・食品業界)向けでは必要機能が異なります。

例えば、自動車部品工場では「部品単位のトレーサビリティ」が重視される一方、飲料工場では「バッチ管理」や「混合レシピ管理」が求められます。

このように、自社の製造業態に最適化された機能を備えたMESを選ぶことが、現場の業務効率と品質の最大化につながります。

②:リアルタイム性とデータ可視化機能で比較する

MESの大きな役割の一つは、リアルタイムでの現場監視とフィードバックによる迅速な対応です。

各設備や作業者から取得したデータを即時に可視化し、稼働率・進捗・異常などを一目で把握できるダッシュボードの性能は、MES選定において非常に重要です。

具体的には、異常停止が発生した際に即座にアラートを出し、原因を特定し、生産計画へ反映させることで、ダウンタイムを最小限に抑えるオペレーションが可能になります

③:他システムとの連携性で比較する

MESは独立したシステムではなく、ERPやPLM、SCADA、IoTデバイスとの連携を前提とした仕組みです。

そのため、導入を検討する際には既存システムとの連携実績やAPIの有無、双方向通信の可否など、連携性の柔軟さを重視すべきです。

たとえば、ERPと連携することで生産計画の自動反映や、実績データの会計処理との統合が可能となります。

また、PLCやセンサーなどのIoT機器から取得したデータをリアルタイムにMESへ取り込むことで、製造現場の状態を瞬時に反映する仕組みが構築できます。

④:導入・運用コストで比較する

MESは機能が多岐にわたる分、ライセンス費用・初期導入コスト・保守費用など総額が高額になる傾向があります。

クラウド型かオンプレミス型かによってもコスト構造は異なるため、長期的な視点で比較検討する必要があります。

クラウド型MESであれば初期費用を抑えられ、スモールスタートが可能ですが、月額料金やデータ容量制限、カスタマイズ性などに制限がある場合もあります。

一方、オンプレミス型では自社仕様に合わせた柔軟な設計ができる反面、初期投資が大きくなりがちです。

⑤:UI/UXと操作性で比較する

MESのユーザーは現場の作業者・監督者・生産管理者など多岐にわたるため、直感的に操作できるインターフェースと分かりやすい表示設計が求められます。

複雑すぎる操作画面では、導入初期の現場定着率が下がってしまい、現場で使われないシステムになってしまうリスクも存在します。

多言語対応・スマートデバイスでの操作性なども含めて、実際のデモや操作トライアルを通じて確認することが重要です。

MES(製造実行システム)の選び方

MES(製造実行システム)の選び方

  • ①:自社の解決したい課題を整理する
  • ②:必要な機能や選定基準を定義する
  • ③:定義した機能から製品を絞り込む
  • ④:レビューや事例を参考に製品を選ぶ
  • ⑤:無料トライアルで使用感を確認する

①:自社の解決したい課題を整理する

MES導入の第一歩は、現場のどのような課題を解決したいのかを明確にすることです。

例えば、「設備稼働率が見えない」「生産計画の進捗管理が属人化している」「品質データが紙ベースで非効率」といった具体的な課題をリストアップします。

このような課題が整理されていない状態で導入を進めると、過剰な機能を導入してしまい、運用が定着しない要因になります

優先順位の高い課題からシステム要件を導出することで、最小コストで最大効果のあるMES導入が可能になります。

②:必要な機能や選定基準を定義する

次のステップでは、MESに求める必須機能・推奨機能・不要機能を明確に分類し、選定基準を文書化することが重要です。

自社の業種・製品特性・生産方式に合わせて、「トレーサビリティ」「リアルタイム可視化」「異常通知」「スケジューラ連携」など、具体的な機能リストを作成しましょう。

選定基準の一例としては、カスタマイズ性・拡張性・UIの使いやすさ・連携可能な外部システム・サポート体制なども重要な評価項目です。

評価指標を定めることで、ベンダーからの提案内容の比較が容易になり、客観的に導入の是非を判断できるようになります。

③:定義した機能から製品を絞り込む

機能要件や選定基準を整理した後は、それらに基づいて対象製品を比較・選定し、具体的な候補を数社に絞り込むフェーズへと進みます。

たとえば、「IoTセンサー連携が必要」「多拠点展開に対応」「ダッシュボードがリアルタイム更新対応」など、優先順位をつけながら条件に合致する製品を選出します。

選定基準とズレた製品を候補から外すことで、過剰投資や将来のリプレイスを防ぐことが可能です。

④:レビューや事例を参考に製品を選ぶ

導入実績の多いMESでも、実際に自社と同じ業種・規模で導入された事例を参考にすることが非常に有効です。

ベンダーが提供する導入事例、第三者レビュー、ユーザーインタビューなどから、稼働後の効果や現場の反応を確認しましょう。

事例の中で、「品質改善に繋がった」「導入定着に半年以上かかった」などのリアルな声を把握することが、失敗しない製品選定につながります

また、他社がどのように段階的にスケールアップしたかという観点も参考になります。

⑤:無料トライアルで使用感を確認する

実際に試用できる環境で操作性やレポート機能、画面構成を確認することは、机上評価だけではわからないUI/UXや業務適合度を判断する上で欠かせないプロセスです。

ベンダーによっては、PoC(概念実証)として自社データを使った試用環境を用意してくれるケースもあるため、積極的に依頼することが重要です。

実業務にどれほど合致するかを体験することで、現場の定着性やトラブルの予測も行いやすくなります。

MES(製造実行システム)の価格・料金相場

タイプ 初期費用の目安 月額費用の目安 特徴
オンプレミス型 500万円〜数千万円 保守費用 月10万円〜 カスタマイズ性が高く、大企業向けに最適
クラウド型 数十万円〜300万円 月額5万〜30万円前後 中小企業向け、スモールスタートに適応

MESの価格体系は導入形態によって大きく異なります。以下でそれぞれの特徴を詳しく解説します。

オンプレミス型MESの価格相場

オンプレ型は自社サーバーに構築するタイプであり、自由度が高い反面、初期費用と構築期間が大きくなるのが特徴です。

システムカスタマイズが前提のため、ライセンス費用に加えて設計・開発・導入支援費用が加算され、1,000万円以上かかるケースも珍しくありません。

ただし、大規模工場でのフルスクラッチ対応や、独自要件への対応には最適です。長期的に見て運用コストは安定しやすく、オンプレミスならではの強固なセキュリティ環境も確保可能です。

クラウド型MESの価格相場

クラウド型MESは、月額利用料で導入できるサブスクリプション型が主流となっており、初期導入コストを抑えられる点が魅力です。

また、スモールスタートから機能追加や拠点拡大に応じて段階的に拡張できるため、中小企業にも導入しやすい選択肢となっています。

代表的な製品では、月額数万円から導入できるものもあり、初期費用は数十万円〜300万円程度が目安です。

ただし、カスタマイズ制限やデータ転送量の制限、ベンダーロックインなどのリスクは事前に確認が必要です。

MES(製造実行システム)の導入メリット

MES(製造実行システム)の導入メリット

  • 現場の可視化と即時判断が可能になる
  • トレーサビリティの確保で品質向上
  • 人と設備の稼働率最大化

現場の可視化と即時判断が可能になる

MESを導入する最大の利点は、製造現場の状態をリアルタイムで可視化し、迅速な意思決定が可能になることです。

これにより、「設備停止に気づかずロスが発生した」「作業進捗が共有されず納期に間に合わない」などの課題を大幅に削減できます。

ダッシュボードで各工程の状態を一目で確認でき、異常や遅延の即時対応が可能となるため、現場と経営層の情報格差を埋める役割も担います。

トレーサビリティの確保で品質向上

MESは、ロット番号や設備・作業者単位でのトレーサビリティ管理を実現できるシステムです。

これにより、品質問題が発生した際に即座に原因を特定し、対象範囲を限定してリカバリー対応が可能になります。

また、データを蓄積して分析することで、どの条件下で不良率が上がるかを事前に予測する品質予測モデルの構築にもつなげることができます。

人と設備の稼働率最大化

MESは作業者ごとの作業量や滞留時間を可視化するため、人材配置や作業順序の最適化が可能となり、設備稼働率の向上も実現できます。

例えば、稼働停止中の設備を早期発見し、メンテナンス計画に反映することで、生産計画への影響を最小化する施策を打つことができるため、現場全体の生産性を底上げします。

MES(製造実行システム)の導入デメリット

MES(製造実行システム)の導入デメリット

  • 初期導入費用が高額になりやすい
  • 現場定着に時間と教育が必要
  • 業務フロー見直しの負荷が大きい

初期導入費用が高額になりやすい

MESは機能が多岐に渡る分、一部または全社的な導入になると、初期費用が数百万円から数千万円に及ぶこともあります。

また、システム構築だけでなく、現場調査・要件定義・導入支援などのコンサル費用も加わるため、予算計画を超過するリスクも考慮が必要です。

コスト圧縮のためには、フェーズ分割による段階導入や、スモールスタート可能なクラウド型MESの活用が有効です。

現場定着に時間と教育が必要

MESは現場作業者やラインマネージャーが日々操作するため、導入しても現場に使われなければ意味がありません。

特に年齢層の高い作業者が多い場合、タブレットやシステム操作への心理的ハードルが高くなることがあります。

このため、現場教育やマニュアル整備、初期導入支援のサポート体制の強化が重要です。トレーニング不足が定着失敗の最大要因になるケースも少なくありません。

業務フロー見直しの負荷が大きい

MES導入によって、従来の紙運用やExcelベースの業務が根本から変わることも多く、現場にとっては大きな業務変革となる可能性があります。

これまで暗黙知で回っていた業務を形式知として再設計し、デジタル化に合わせて工程や役割分担を見直す必要があるため、一時的な業務混乱を伴うケースもあります。

MES(製造実行システム)の導入で注意すべきポイント

MES(製造実行システム)の導入で注意すべきポイント

  • 導入スコープの明確化とフェーズ設計
  • システム連携の仕様確認と整備
  • 現場との合意形成とリーダー人材の配置

導入スコープの明確化とフェーズ設計

MES導入で失敗する原因の多くは、システムの導入スコープが曖昧なまま進行し、結果的に過剰投資や現場混乱を招くケースです。

すべての機能を一度に実装しようとせず、「可視化だけ」「品質管理だけ」など段階的な導入を前提としたフェーズ設計が非常に重要です。

例えば、初期フェーズで「生産実績の収集と可視化」に絞ったうえで、2フェーズ目以降で「トレーサビリティ」や「スケジューラ連携」を加えていくことで、導入リスクの分散と社内定着を同時に図ることができます。

システム連携の仕様確認と整備

MES単体で完結する業務はほとんどなく、ERPやWMS(倉庫管理システム)、SCADA、IoTデバイスなどとの密接な連携が前提となります。

そのため、事前に既存システムのインターフェースやデータ形式を確認し、連携における仕様の整合性を取っておく必要があります。

特に古いレガシーシステムとの接続では、データ変換や中間サーバーの構築が必要になる場合も多く、連携要件の過小評価は導入遅延やコスト超過の大きな原因になります。

現場との合意形成とリーダー人材の配置

MESの成功には、現場の協力と主体的な運用が不可欠です。そのため、プロジェクト初期段階から現場リーダーを巻き込み、「現場の声」を設計に反映させることが必要です。

また、MESは導入して終わりではなく、定着と改善を継続するための現場側リーダー(MESオーナー)を育成することが鍵となります。

教育支援・内製化支援など、ベンダーとともに体制を構築することが成功の分岐点です。

MES(製造実行システム)の最新トレンド

MES(製造実行システム)の最新トレンド

  • スマートファクトリー化への対応
  • クラウド型MESとSaaSモデルの拡大
  • AI・機械学習との統合進展

スマートファクトリー化への対応

近年、スマートファクトリー(自律型工場)構想の広がりにより、MESはより多機能で柔軟な対応が求められています。

自律制御、リアルタイムモニタリング、遠隔操作など、これまで以上に高度なデータ処理や設備連携が必要となっており、MESは製造DX(デジタルトランスフォーメーション)の中核システムとして再評価されています。

たとえば、5Gやエッジコンピューティングとの連携により、遅延ゼロで現場制御が可能な新世代MESの開発も進んでいます。

クラウド型MESとSaaSモデルの拡大

従来のオンプレ型に代わり、クラウドネイティブなMESソリューションの普及が急速に進んでいます。

月額課金モデルや多拠点対応、自動アップデート機能により、中堅・中小製造業でもスモールスタートしやすい環境が整ってきました。

特にグローバル展開している企業にとっては、拠点ごとの導入・拡張・バージョン管理をクラウドで統一できる点が大きなメリットです。

また、クラウド型はAI分析機能やBIツールとの連携もしやすいため、データ活用の高度化にも直結します。

AI・機械学習との統合進展

AIとMESの統合は、今後のトレンドの中心です。異常検知・設備故障予兆・生産スケジューリングの最適化など、AIによる現場判断の自動化が進展しています。

MESが蓄積したビッグデータをAIが学習することで、今まで人の経験に依存していた判断が、データドリブンに進化しつつあります。

たとえば、「特定の時間帯に品質不良が集中する」「作業者ごとにサイクルタイムがばらつく」といった傾向を自動検出・フィードバックする仕組みが実現可能となり、次世代の生産現場運営に貢献しています。

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