AIという言葉が身近になる一方、自社の現場でどう活かすべきか、具体的な一歩を踏み出せずにいる企業は少なくありません。今回は、多品種少量生産という点で日本の製造業とも共通点の多い印刷業界の動向から、AI活用の現実的なヒントを探ります。
生産プロセスに組み込まれ始めたAI
昨今、AI（人工知能）の活用は、一部の先進的な取り組みに留まらず、より実用的な段階へと移行しつつあります。海外の印刷業界に関する記事では、機器やソフトウェアのベンダーが、画像処理やワークフロー、生産管理システムといった既存のツールに、AIをベースとした機能を組み込み始めていると報じられています。これは、特定の業界に限った話ではなく、日本の製造業全体にとっても重要な潮流と言えるでしょう。
例えば、私たちの現場で日常的に使用している生産スケジューラ、MES（製造実行システム）、外観検査装置といったシステムにも、AIが搭載される例が増えています。需要予測の精度を上げて生産計画を最適化したり、熟練者の目視検査を画像認識AIで代替・支援したり、あるいは設備の稼働データから故障の予兆を検知する予知保全を行ったりと、その応用範囲は多岐にわたります。AIはもはや遠い未来の技術ではなく、既存の生産プロセスを高度化するための具体的な手段として、私たちの身近に存在し始めているのです。
大掛かりな導入だけでなく、まずは「試す」視点
元記事では「AIへの好奇心を受け入れる（embrace AI curiosity）」という表現が使われています。これは、AI活用を検討する上で非常に示唆に富む言葉です。AI導入というと、大規模なデータ基盤の構築や専門人材の確保など、大掛かりなプロジェクトを想像しがちですが、必ずしもそれだけが唯一の道ではありません。
まずは、現在使用しているソフトウェアや装置のベンダーが提供するAI搭載オプションを試してみる、といったスモールスタートが有効です。特定の検査工程にAIを導入して効果を測定する、あるいは一部の生産ラインのデータを用いて予知保全の有効性を検証する（PoC: Proof of Concept）など、小さな成功体験を積み重ねることが、結果として全社的な展開への確かな足がかりとなります。「この課題解決にAIは使えないだろうか」という現場起点の好奇心こそが、実務的なAI活用の第一歩となるのです。
AIは「熟練者の知見」を代替するものではない
注意すべきは、AIが万能の解決策ではないという点です。特に、日本の製造業の強みである、現場に根付いた熟練技術者や作業者の経験・知見、いわゆる「暗黙知」を軽視してはなりません。AIはあくまでデータに基づいて最適な解を提案するツールであり、その提案が本当に現場の実態に即しているか、予期せぬリスクを内包していないかを最終的に判断するのは、現場を熟知した人間の役割です。
AIを「仕事を奪う脅威」と捉えるのではなく、「熟練者の判断を支援し、能力を拡張する優秀なアシスタント」と位置づけることが重要です。AIに単純作業や膨大なデータ分析を任せることで、人はより創造的で付加価値の高い業務、例えば、根本的な工程改善や技能伝承といった活動に、より多くの時間を割くことができるようになるでしょう。AIと人間の協働こそが、これからの製造現場における競争力の源泉になると考えられます。
日本の製造業への示唆
今回の考察から、日本の製造業がAI活用を進める上で、以下の点が実務的な示唆として挙げられます。
1. 既存システムの進化に注目する:
全く新しいAIシステムを導入するだけでなく、まずは現在取引のある装置・ソフトウェアベンダーが提供するAIを活用した新機能やオプションに目を向けることが現実的です。自社のプロセスを熟知したベンダーの提案は、導入のハードルを下げ、早期に効果を得やすい可能性があります。
2. 現場主導のスモールスタートを推奨する:
全社的なDX戦略と並行して、特定の課題を解決するために現場主導でAI活用を試みる文化を醸成することが重要です。小さな成功事例が、AIへの理解を深め、より大きな展開への説得力となります。
3. AIと現場の知見の融合を目指す:
AIの導入プロセスには、必ず現場の技術者やリーダーを巻き込むべきです。AIが出力した結果を現場の知見で検証し、改善していくサイクルを回すことで、AIはより現場の実態に即した、真に「使える」ツールへと進化していきます。
4. 「AIを使いこなす」人材の育成:
これからは、AIを開発する専門家だけでなく、現場の課題とAI技術を結びつけ、その効果を正しく評価できる人材が不可欠になります。自社の業務を理解した上で、AIという道具をどう使いこなすかを考える視点を持った人材の育成が、中長期的な競争力を左右するでしょう。
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