部品を標準化・共通化して種類を減らしたい

似たような取付金具やシャフトが、少しずつ寸法を変えて何十種類もある。新しい製品のたびに部品を描き起こすので、品番・図面・在庫が増え続ける。発注量は品番ごとに少なく、単価も下がらない――。部品の種類が多いことによる費用は、1個あたりの値段には表れにくく、管理・在庫・段取り・金型・設計の手間として、少しずつ積み上がっています。

この記事では、部品の種類を減らすと、管理費・在庫・調達単価・金型・設計工数がどう変わるかを、仮の値を使った小さな計算例（編集部の試算）で示します。あわせて、進め方（部品表の分析・モジュール化・設計の再利用・標準部品カタログ化）と、よくある失敗（過剰品質でかえって高くなる・性能が合わない）、相談できる企業を紹介します。

部品の種類が増えると、何が増えるのか

品番が1つ増えると、図面と品番の登録、見積もりと発注、受け入れ検査、保管の棚と在庫、金型・治工具、評価の試験が、それぞれ1つずつ増えます。NEC のコラムは、部品・ユニットを共通化する効果を、発注ロットの拡大による単価の低減、共通在庫による管理の効率化、実績ある部品の再利用による信頼性の向上、新規設計の削減による開発リードタイムの短縮と整理しています。

部品管理のソフトウェアの会社 CADENAS（ドイツ）は、ある機械メーカー（Starlinger 社）の例で、新しい部品1点を作って登録する費用を約700ユーロ、1品番を維持する費用を年に約100ユーロと見積もっています。部品の再利用を進めた結果、それまでの傾向から予測した数より新しい部品が約1,100点少なくなり、約100万ユーロの節約になったと見積もっています。品番を増やさないこと自体に、お金の効果があるということです。

「部品点数を減らす」「材料費を下げる」との違い

この記事は、製品の中の部品の「種類」を減らし、設計を使い回す話です。1つの製品の部品の「数」を一体化などで減らす話は「部品点数を減らしたい」、材料の選び方や歩留まりで材料費を下げる話は「材料費を下げたい」、作られなくなった部品の代わりを探す話は「生産終了部品を置き換えたい」で扱っています。

言葉の使い方も整理しておきます。標準化は、部品の仕様や選び方の決まりを作って、使ってよい部品を決めること。共通化は、いくつもの製品で同じ部品・ユニットを使うことです。NEC のコラムは、設計の標準化の手段の1つとして、部品・ユニットの共通化を挙げています。

出典：（番外コラム）設計標準化へのアプローチ（前編）｜NEC、Reusing parts instead of creating new ones｜CADENAS

計算の考え方：5つの費目で見積もる

部品の種類を減らしたときの効果は、次の5つに分けて見積もると、どこが効くかがわかります。どれも「品番の数」か「品番1つあたりの量」で決まる費用です。

① 品番の管理費：品番の数に比例する

図面・品番マスタの維持、発注、受け入れ検査、棚の管理などの手間は、おおよそ品番の数に比例します。1品番あたりの年間の費用は会社ごとに違うので、自社の工数から見積もります（上の CADENAS の例では、維持費を年に約100ユーロと見積もっています）。

② 在庫：まとめると、安全在庫は「平方根」で減る

欠品を防ぐための安全在庫は、安全係数 × 需要のばらつき（標準偏差）× √（発注リードタイム＋発注間隔）で決まります。欠品を100回に1回まで許すなら安全係数は 2.33、20回に1回なら 1.65 です（日立製作所の物流用語集）。

いくつもの品番の需要を1つにまとめると、ばらつきの一部が打ち消し合います。需要が同じくらいのばらつきで、ばらばらに動くなら、まとめた需要のばらつきは足し算ではなく平方根で増えるので、品番を n 個から1個にまとめると、安全在庫の合計はおよそ 1/√n になります。在庫を持つ拠点をまとめると在庫の合計が拠点数の平方根に比例する、という「平方根の法則」（Maister, 1976）と同じ考え方です。日立製作所の用語集も、拠点の統合や在庫の一元管理で、必要な安全在庫を少なくできるとしています。

ただし、まとめる品番どうしの需要が同じ向きに動く（いっしょに増え、いっしょに減る）ときは、打ち消し合いが小さく、効果は小さくなります。

③ 調達単価：1回あたりの量が増えると、段取りの費用が薄まる

部品を作る仕入先では、品番が替わるたびに段取り（型の交換・設定・試し加工）がかかり、その費用は1回に作る量で割って単価に乗ります。品番をまとめて1回の量が増えると、1個あたりの段取りの費用は小さくなります。NEC のコラムも、共通化の効果として発注ロットの拡大による単価の低減を挙げています。

④ 金型・治工具：品番ごとに1つずつ要る

プレス・樹脂成形・ダイカストなどの部品は、形が違えば金型も別です。キャディは、川崎重工業の事例で、ある部品群の120以上の図面を15まで標準化し、その部品を作るための金型や治工具も集約できた、と紹介しています。

⑤ 設計工数：描き起こす図面の数で決まる

新しい部品は、図面を描き、検図し、試作して評価するまでに時間がかかります。すでにある部品を使えば、その手間は要りません。NEC のコラムは、共通化の効果として新規設計の削減による開発リードタイムの短縮を挙げています。

出典：Reusing parts instead of creating new ones｜CADENAS、安全在庫（物流DX用語集）｜日立製作所、Centralisation of Inventories and the “Square Root Law”（D. H. Maister, 1976）｜International Journal of Physical Distribution、（番外コラム）設計標準化へのアプローチ（前編）｜NEC、川崎重工業株式会社の事例｜CADDi

計算例：似たブラケット10種類を3種類にまとめる

ある装置メーカーで、板金の取付金具（ブラケット）が10種類あり、それぞれ年に1,000個ずつ使っているとします。寸法を見直して、これを3種類にまとめた場合の効果を、上の5つの費目で見積もります。数値はすべて仮の値で、編集部の試算です。自社の数値に置き換えて使ってください。

条件（仮の値）	まとめる前	まとめた後
品番の数	10種類	3種類
使う数（合計）	年 10,000個（各1,000個）	年 10,000個（各 約3,333個）
品番の管理費	1品番あたり 年2万円
需要のばらつき	1品番あたり 週10個（標準偏差）。品番どうしは関係なく動く
安全在庫の条件	安全係数 1.65、発注リードタイム＋発注間隔 4週。在庫の評価単価 500円、保有費は年20％
1個あたりの材料・加工費	400円（段取りの費用を除く）
段取り	品番ごとに月1回発注、1回の段取り費 1万円（単価に上乗せされる）
金型	1品番に1面、1面 100万円
設計工数	新製品のたびに年5種類を新しく設計	標準品を使い、新しく設計するのは年1種類
1種類の設計の手間	16時間（図面・検図・試作評価）、時間単価 5,000円

手順1：品番の管理費

2万円 × 10品番 ＝ 年20万円が、2万円 × 3品番 ＝ 年6万円になり、年14万円減ります。

手順2：安全在庫

まとめる前の1品番の安全在庫は 1.65 × 10 × √4 ＝ 33個で、10品番で 330個です。まとめた後は、1品番が約3.3品番ぶんの需要を受け持つので、ばらつきは 10 × √(10/3) ≒ 18.3個、安全在庫は 1.65 × 18.3 × 2 ≒ 60個、3品番で 約181個（45％減）です。330 × √(3/10) ≒ 181 と、平方根の式でも同じ値になります。保有費は 330 × 500円 × 20％ ＝ 3.3万円が約1.8万円になり、年約1.5万円減ります。

手順3：段取りの費用（調達単価）

段取りは、10品番 × 12回 ＝ 年120回が、3品番 × 12回 ＝ 年36回になります。1回1万円なら、年120万円が36万円になり、年84万円減ります。1個あたりでは 120円が 36円になる計算です。

手順4：設計工数

新しく設計する部品が年5種類から1種類になると、16時間 × 5,000円 × 5 ＝ 40万円が 8万円になり、年32万円減ります。

手順5：金型

金型は10面（1,000万円）から3面（300万円）になります。金型を作り直す時や次の機種で、700万円の投資が要らなくなる計算です。金型は毎年かかる費用ではないので、年間の効果とは分けて考えます。

年間では、管理費14万円＋在庫1.5万円＋段取り84万円＋設計32万円で、約131.5万円の効果です。この例では、段取り（調達単価）と設計工数が大きく、在庫の保有費は小さい結果になりました。在庫は個数で45％減るので、置き場や棚卸しの手間には効きます。

共通部品が高くなると、効果は消える

3種類にまとめると、1つの部品で、いちばん厳しい条件（いちばん重い荷重・いちばん長い寸法）に合わせることになります。たとえば板厚を上げて、1個あたり40円（10％）高くなると、年1万個で40万円増え、年間の効果は約91.5万円に減ります。

この例では、1個あたり約131円（もとの材料・加工費 400円の約33％）高くなると、年間の効果はなくなります。共通化した部品の単価がどこまで上がってよいかを、先にこのように計算しておくと、まとめすぎを防げます。

進め方：部品表の分析から標準部品カタログまで

部品の種類を減らす取り組みは、次の4つの段階で進めると、効果を確かめながら広げられます。

1. 部品表（BOM）を分析して、似た部品を見つける

まず、部品表から品番ごとの使用数・単価・使っている製品を集め、使う数の少ない品番や、形の似た品番のかたまりを探します。図面が多いと人の目では探しきれないので、3D の形状や図面の形状で似た部品を探すソフトウェアが使われています。図研プリサイトの Visual BOM は、複数の部品を一度に逆展開して、どの部品がどの製品にいくつ使われているかを見て標準化を検討できる、としています。

CADENAS の日本法人の動画は、約700個の3Dデータを似た形ごとにまとめて地図のように表示し、似た部品がどれだけあるかを一目で見る使い方を紹介しています。

2. モジュール化：変える所と変えない所を分ける

製品を、顧客ごとに変える所（変動部）と変えない所（固定部）に分け、決まったモジュールの組み合わせで多くの仕様に応えるのがモジュラーデザインです。NEC は、モジュラーデザインを「製品多様化と部品少数化を両立する設計アプローチ」と説明しています。

自動車では、フォルクスワーゲンが横置きエンジン車の共通の設計基盤 MQB で、エンジンと変速機の種類をほぼ半分に、空調ユニットの種類を102から28に減らしたと公表しています。2019年に新しいゴルフを作ったときには、ヴォルフスブルク工場の車体組立の設備の約80％を使い続けた、としています。

3. 設計の再利用：描く前に、使える部品を探す

標準を決めても、設計者が使わなければ品番は増え続けます。新しく描く前に、使える部品がないかを探す手順を設計の流れに入れます。キャディの事例では、類似図面の知見が見えるようになり、設計者が「使える図面がないか」をまず確かめるようになった、としています。図面の形状で探す方法には、高志インテックのように手書きの形状や寸法線を含む形状で探せるものもあります。

3D CAD のモデルの作り方（モデリングの手順）をそろえると、3D データを別の製品に流用しやすくなります（NEC のコラム）。3D CAD の選び方とデータの扱いは、技術ページ「3D CAD」で解説しています。

4. 標準部品カタログを作り、使うことを決まりにする

社内で使ってよい部品を一覧にした標準部品カタログを作り、新しい部品を起こすときは理由を書いて承認を受ける、といった決まりにします。ミスミの技術情報のページは、部品点数を減らす設計のポイントとして標準品の使用を設計段階で義務付けることを、加工費を安くするポイントとして使うボルトの大きさを統一すること（段取りの時間が短くなるため）を挙げています。

ねじ・ボルトは、JIS の規格品で呼び径・長さ・強度区分・表面処理をしぼると、効果が出やすい部品です。ねじの種類と選び方は、技術ページ「ねじ・ボルト・ナット・ワッシャー」で解説しています。設計を外の会社に頼むときも、標準部品カタログを渡して使ってもらうと、品番が外で増えるのを防げます。設計の外注の進め方は「受託開発」で解説しています。

出典：Visual BOM｜図研プリサイト、「似たような部品ばかり作成していないか？」それ調べられます！（動画）｜CADENASJP（YouTube）、モジュラーデザイン変革支援サービス｜NEC、Der MQB feiert zehnjähriges Jubiläum（MQB の10周年）｜Volkswagen Newsroom、川崎重工業株式会社の事例｜CADDi、AI類似図面検索システム AI Drawing Search｜高志インテック、（番外コラム）設計標準化へのアプローチ（前編）｜NEC、機素数（部品点数）を減らす考え方｜ミスミ

よくある失敗と、避け方

部品の種類を減らす取り組みは、まとめ方を誤ると、かえってコストや品質を悪くします。

過剰品質で、かえって高くなる

いちばん厳しい条件に合わせた共通部品は、ほかの製品にとっては必要以上の性能になります。計算例のように、単価の上がり分が、管理・段取り・設計で減った分を超えると、まとめないほうが安くなります。重さや大きさが増えて、製品の性能に響くこともあります。条件の大きく違う用途は、無理に1つにせず、2〜3段階のシリーズに分けます。

性能や信頼性が合わない

自動車業界のデータ（フォードのブレーキローター）を使った研究（Ramdas・Randall, 2008）は、その製品のために専用に設計した部品のほうが信頼性が高い傾向と、部品を使った経験が積み重なると信頼性が上がる傾向の両方を見つけ、部品の共通化が場合によっては品質を下げうる、と結論しています。共通化する前に、使う製品ごとの荷重・温度・寿命の条件を並べて、共通部品がすべてを満たすかを確かめます。

1つの不具合が、多くの製品に広がる

同じ部品を多くの製品で使うほど、その部品に不具合があったときの影響は広がります。業界誌 Automotive World の記事は、共通の設計基盤で10車種に使うステアリングの部品が壊れれば10車種すべてに影響しうる、という例を挙げて、共通部品の品質がいっそう大事になると指摘しています。共通部品ほど、評価と仕入先の管理を厚くします。

現場に浸透しない

シナノケンシ（モーター）の事例では、部品の共通化で一定のコスト削減の効果は出たものの、部品の仕様で並べた標準部品の一覧は、営業担当者や顧客が意識する製品の仕様と結びつけにくく、浸透しませんでした。部品の仕様では軸の全長でも、顧客が見ているのはモーターから出ている軸の長さ、という食い違いです。製品の仕様を選ぶとモジュールと部品表が決まるしくみ（コンフィグレータ）にして、標準部品が定着した、としています。オプション（選べる仕様）を増やしすぎると部品の種類が増えて効果が小さくなる、とも述べています。

出典：Does Component Sharing Help or Hurt Reliability?（K. Ramdas, T. Randall, Management Science 54(5), 2008）｜RePEc、Does component sharing help or hurt reliability?｜London Business School、Global vehicle platforms: a catalyst for recalls?｜Automotive World、シナノケンシ株式会社様 導入事例｜NEC

部品の標準化・共通化を相談できる企業

各企業が解決できる課題と技術の内容を、企業が公開している情報をもとに紹介します。図面・3D形状から似た部品を探すソフトウェア、モジュラーデザインのコンサルティング、標準部品のカタログを挙げました。

キャディ株式会社｜図面のデータから似た部品を探して標準化する

キャディは、東京都台東区に本社を置く会社です（2017年創業）。図面・部品表・購買などのデータをまとめて探せる、製造業向けのデータ活用のサービス「CADDi」を提供しています。

技術	内容
図面・設計データの検索と流用	製造業のデータを探す「CADDi Explorer」や、流用設計シミュレーター「CADDi Composer」などを公開している
川崎重工業の事例	ある部品群で120以上あった図面を15まで標準化し、その部品の金型や治工具も集約できた、と紹介している。設計者が「使える図面がないか」をまず確かめるようになり、新しい図面を描くことが抑えられた、としている

• 似た形の部品の図面を探し出して、標準の図面にまとめたい
• 過去の図面を流用して、新しい部品番号が増えるのを抑えたい
• 部品をまとめて、金型・治工具の数を減らしたい

出典：会社情報｜CADDi、川崎重工業株式会社の事例｜CADDi、CADDi 公式サイト

株式会社図研プリサイト｜3D形状の類似部品検索と部品の共用率の集計

図研プリサイトは、横浜市都筑区に本社を置く、PLM（製品の情報を一生涯通して管理するしくみ）のソフトウェアの会社です（2016年設立。図研の100％子会社）。部品表と3Dの形状を一緒に扱う PLM「Visual BOM」を作っています。

技術	内容
3D形状による類似部品の検索	3D の形状だけを手がかりに、マスタの中から似た部品を探せる。他の設計者が過去に作った図面を見つけ、実績のある部品の流用を促せる、としている。3D CAD から使えるプラグインもある（公式の動画で紹介）
部品の共用率の集計	複数の部品を一度に逆展開するクロス集計で、既存の製品でどの部品がいくつ使われているかを見て、部品の標準化を検討できる。標準化を進めると、顧客の要求仕様から製品構成を作るコンフィグレータ（モジュラーデザイン）にもつなげられる、としている

• 設計中に、同じような形の部品がすでにないかを確かめたい
• どの部品がどの製品にいくつ使われているかを見て、標準部品を選びたい
• 部品表と3Dのデータを、設計・製造・購買で共有したい

出典：会社情報｜図研プリサイト、Visual BOM｜図研プリサイト

日本電気株式会社（NEC）｜モジュラーデザインの導入支援と部品表の管理

NEC は、東京都港区に本社を置く、IT・ネットワークの会社です（1899年創業）。製造業向けに PLM「Obbligato」と、製品開発の業務改革のコンサルティングを提供しています。

技術	内容
モジュラーデザイン変革支援サービス	モジュラーデザインを「製品多様化と部品少数化を両立する設計アプローチ」と説明。固定変動分析・決定表・簡易コンフィグレータ・導入教育のテンプレートを使い、標準化できる部品の特定と標準部品の決定を行う、としている
シナノケンシの事例	モーターの部品の種類が増えていたシナノケンシで、互換性の高い部品の共通化で一定のコスト削減の効果が出た。部品の仕様で作った標準部品の一覧は営業に浸透しなかったため、仕様を選ぶとモジュールと部品表（BOM）が自動で決まるコンフィグレータを入れた、と紹介している

• 部品を標準化したが、営業や顧客の言う仕様と結びつかず定着しない
• 多品種の受注設計を、決まったモジュールの組み合わせで済ませたい
• 仕様を選ぶだけで、部品表を自動で作りたい

出典：プロフィール｜NEC、モジュラーデザイン変革支援サービス｜NEC、シナノケンシ株式会社様 導入事例｜NEC

株式会社ミスミグループ本社｜機械部品の標準部品カタログ

ミスミグループ本社は、東京都千代田区に本社を置く、機械部品・工具などの会社です（1963年設立）。本来は部品ごとに受注生産になる機械部品を標準化して、図面なしで型番で注文できるようにしています。

技術	内容
標準化した機械部品のカタログ	本来は部品ごとに受注生産になる機械部品を独自の方法で「標準化」して EC サイトに載せ、図面なしで型番で注文できるようにしている、と説明している
部品点数を減らす設計の考え方（技術情報）	技術情報のページで、部品点数を減らすポイントとして一体成形加工された標準部品を使うことと標準品の使用を設計段階で義務付けることを、加工費を安くするポイントとして使うボルトの大きさの統一を挙げている

• 自社で図面を描いている特注の機械部品を、標準品に置き換えたい
• 社内の設計ルールで、使うねじ・部品の大きさをそろえたい

出典：会社概要｜ミスミグループ本社、事業概要｜ミスミグループ本社、機素数（部品点数）を減らす考え方｜ミスミ

株式会社日本能率協会コンサルティング｜設計プロセスとモジュラーデザインのコンサルティング

日本能率協会コンサルティング（JMAC）は、東京都港区に本社を置く経営コンサルティングの会社です（1942年創業、1980年設立）。開発・設計の業務改革を支援しています。

技術	内容
設計プロセス整流化コンサルティング	1970年代からの開発・設計プロセスの改革の経験をもとに、開発期間の短縮、モジュラーデザイン、設計品質の向上、技術ナレッジの標準化のプログラムを提供してきた、としている
重点課題の例	モジュラーデザインによる生産仕様の統合、商談の段階からの仕様の誘導、設計部品表（E-BOM）から製造部品表（M-BOM）の再整理などを挙げている。特定のシステムに寄らない第三者の立場で提案する、としている

• 製品の種類が増え、部品を共通化して設計の負荷を下げたい
• PLM や 3D CAD を入れる前に、設計の業務と標準化の目標を整理したい

出典：会社概要｜日本能率協会コンサルティング、設計プロセス整流化コンサルティング｜日本能率協会コンサルティング

株式会社高志インテック｜形状で探す AI 類似図面検索

高志インテックは、富山市に本社を置く、システム開発の会社です（1979年設立。2005年に分社化して現在の社名に）。製造業向けに、AI 類似図面検索システム「AI Drawing Search」を提供しています。

技術	内容
形状で探す類似図面検索	キーワードではなく、図面に含まれている形状から検索できる。手書きの形状での検索、寸法線を含む形状のあいまい検索、属性情報と組み合わせた検索ができ、PDF・画像・DXF・DWG などに対応する、としている
導入事例	約5万枚の PDF の図面を取り込み、寸法を含む形状のかたまりが過去の図面にあれば探し出して流用設計し、作図の効率を上げる、という事例を紹介している

• 紙や PDF の古い図面から、似た形状の部品を探したい
• 過去の図面を流用して、作図の手間を減らしたい

出典：会社情報｜高志インテック、AI類似図面検索システム AI Drawing Search｜高志インテック

選ぶ前に確かめる条件

部品の標準化・共通化を相談する前に、次のことを整理しておくと話が早く進みます。

• 対象：どの部品群から始めるか（品番の多い板金・切削の部品、ねじなどの購入品）
• 今の数：品番の数、品番ごとの年間の使用数、使っている製品、単価
• 費用の見積もり：1品番あたりの管理費、段取り費、金型の数と費用、新しい部品1つの設計の手間
• 条件の幅：まとめる部品の荷重・寸法・材料・温度などの条件の最大と最小（過剰品質にならないか）
• データ：図面・3D データ・部品表がどこに、どの形式であるか（紙・PDF・CAD）
• 決まり：標準部品を使う決まりと、新しい部品を起こすときの承認の流れ

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※アイキャッチ画像は、AI（ChatGPT）で生成したイメージです。実在の製品・設備ではありません。

情報の確認日：2026年10月23日