トマト工業株式会社公式HP 統合報告書 2025-2030
<IT経営ビジョン>
多様化するお客様のニーズに合わせるため、デジタル技術を活用します。
<ビジネスモデルの方向性>
働き方改革を強力におしすすめるため、反復動作作業はITやロボットに置き換えていきます。より高付加価値の取り組みを人が行うことで、真の意味の働き方改革を実現します。
<意思決定>
統合計画および報告書は、取締役会において承認の上、公表します。
★トマト工業株式会社のDX戦略
顧客エンゲージメントの最大化に向け、既存の顧客マスター情報に加え、マルチチャネルで収集される顧客の購買トランザクションおよびデジタル行動ログを、統合データプラットフォーム上で一元管理いたします。例：GMO株式会社（MAKESHOP：BTOBオプション）
当該データアセットに対し、機械学習（AI）アルゴリズムを適用し、顧客の次期行動を予測する『レコメンデーションモデル』を構築・実装することで、従来の画一的なアプローチから脱却し、高精度なパーソナライゼーションを実現します。
このデータドリブンな意思決定基盤への転換は、顧客体験（CX）の抜本的な変革をもたらし、結果としてLTV（顧客生涯価値）を対前年比30%向上させるという、競争優位性の確立に直結する成果を目指します。
★トマト工業株式会社のDX体制
1. 推進体制（経営主導のガバナンス確立）
全社のDX戦略は、代表取締役が最高デジタル責任者（CDO：Chief Digital Officer）を兼任し、最高意思決定責任者として統括します。
戦略の方向性決定と進捗管理を担う機関として、経営会議直属の「DX推進委員会」を定例開催します。ここでは、デジタル技術の投資判断と事業部門からのデータ活用提案を審議し、迅速かつ一体的な意思決定を行うガバナンス体制を確立します。
2. 専門組織（実行部隊の設計と部門連携）
DX戦略の実行を担う中核組織として、「デジタルイノベーション推進部（仮称）」を新設します。この専門部隊は、全社の統合データプラットフォームの運用管理、および機械学習モデルの開発・実装を一義的に担います。
この推進部がハブとなり、各事業部門（営業、製造など）へデータ活用コンサルタントを常駐・配置します。これにより、部門横断的なデータ分析プロジェクトを主導し、戦略で定めた具体的なデータ活用施策を現場レベルで実行・検証する部門連携型の運用体制を構築します。
3. 人材育成と文化の醸成（持続可能性の確保）
DX戦略の実行に必要な専門人材については、ソフトピアジャパンと連携し、人材を育成する計画を策定しています。
同時に、既存社員に対しては、全従業員を対象としたリスキリングプログラムを実施し、データ利活用のリテラシー向上を義務付けます。この取り組みを通じて、「データドリブンな意思決定」を全社的な企業文化として定着させ、DX推進の自立的かつ持続可能な体制を確立します。
★トマト工業株式会社の環境整備
- 機械メンテ情報をオンライン上に保管
- ワードプレス上で動くオンラインアプリの開発(開発言語PHP)と実用
- DXシステム投資を推進
★戦略の達成状況に係る指針の決定
データ活用による機械メンテ費用20%削減
データ活用による情報伝達の効率化
トマト工業株式会社では、DXを使うことで、真の働き方改革を実施し、もって経営理念”笑顔をつくる工場にしよう”を達成していきます。
2025年 5月頃 ～ 2025年 5月頃
★実務執行総括責任者による効果的な戦略の推進等を図るために必要な情報発信
トマト工業株式会社では、DXを使うことで、真の働き方改革を実施し、もって経営理念”笑顔をつくる工場にしよう”を達成していきます。
責任者：代表取締役社長 兼 CDO 馬渕敦史
★課題の把握
【DX推進指標】を用いて課題把握を実施し、ＩＰＡの入力サイトより提出済
★サイバーセキュリティ対策の実施
2020年 5月頃 ～ 現在継続中
サイバーセキュリティに関する方針として、情報セキュリティ基本方針を公表している。
オンラインクラウドサービスにて情報を一元管理することで、物理的データ盗難を防ぐ。
一部sms認証を通じてセキュリティ対策を行なっている。
トマト工業株式会社 DX戦略：実行フェーズのコアアクション（高度専門記述）
本DX戦略の実行フェーズにおいては、以下の5つの具体的行動様式を確立し、デジタルアセットの最大活用と、組織の認知負荷（Cognitive Load）の低減を企図する。
1. 知的資産の構造化とセマンティック・ナレッジベースの構築
アクション: NOTEBOOKLMコンセプトを援用し、現在ブログ上に存在する**1,500ポイント（約1,500ページ）に及ぶ非構造化知的資産（Unstructured Intellectual Assets）の体系的な収集と構造化（Structuring）**を推進する。
戦略的意義: 暗黙知の形式知化を達成し、前述の統合データプラットフォーム（UDP）上にセマンティック・ナレッジベースを構築するための基盤データセットを確保する。
2. 記憶―実行プロセスの外部化と組織的認知負荷の低減
アクション: 収集されたデータアセットおよび形式知化された知見を、標準化されたマニュアル体系に永続的に保存し、アクセス性の高いデジタルリポジトリとして運用する。
戦略的意義: 業務遂行の過程から**「人間の短期記憶（Human Short-Term Memory）」への依存度を排除し、「外部記憶（External Memory）」に基づく記憶―実行プロセスへと業務規範を転換する。これにより、組織全体の認知負荷を劇的に低減させ、ヒューマンエラーの抑制と業務の再現性（Reproducibility）**を確保する。
3. Python環境下における機械学習モジュールの開発
アクション: Python言語を主たる開発環境として採用し、機械学習（ML）アルゴリズムの開発及びテストを実施する。
戦略的意義: 構築されたMLモジュール（例：レコメンデーションモデル）を、WEBインターフェースを介した自動化プロセスにインテグレート（統合）する。これにより、人手を介さないインテリジェントな意思決定と実行のサイクルを確立する。
4. WEBスクレイピングによる動的市場情報の集約と戦略的活用
アクション: WEBスクレイピング技術を応用し、競合製品、市場トレンド、消費者動向などに関する動的外部情報を定常的に集約し、UDPへフィードする。
戦略的意義: 集約された市場情報と内部購買トランザクションデータを相関分析に供することで、EC販売戦略の高度化および次期商品開発・展開の意思決定におけるデータドリブンな優位性を確立する。
5. 既存のデジタルエンゲージメント資産（YouTubeチャネル）の収益化
アクション: すでに確保されている6,000名超のチャンネル登録者を持つYouTubeチャネルを、単なる情報発信チャネルからエンゲージメントおよび収益化のための戦略的デジタル資産として位置づけ、積極的に活用する。
戦略的意義: 既存フォロワーベースを活用したリードジェネレーション（見込み客獲得）、製品プロモーションの費用対効果（ROI）最大化、および**顧客教育（Customer Education）**の効率化を推進する。