製造業の国際競争力を左右するとして期待されるスマートファクトリーですが、韓国では導入企業の約6割が期待以下の成果に留まっているという調査結果が報告されています。その背景には、単なる設備投資に留まり、現場のベテランが持つ「暗黙知」をデータ化・活用しきれていないという根深い課題があります。本稿では、この韓国の事例から日本の製造業が学ぶべき点を考察します。
韓国におけるスマートファクトリーの現状と課題
近年、韓国では製造業の競争力維持・強化に向けた国家的な取り組みとして、AI（人工知能）を活用したデジタルトランスフォーメーションが強力に推進されています。その中核をなすのがスマートファクトリー化ですが、実態としては必ずしも順風満帆ではないようです。ある専門家の指摘によれば、スマートファクトリーを導入した工場のうち、約60%が期待していたほどの成果を上げられていないという現実があります。
これは、最新のセンサーやロボット、データ収集システムを導入したものの、それが生産性や品質の向上に直結していないケースが多いことを示唆しています。こうした状況は、同様にスマート化に取り組む日本の製造業にとっても、決して他人事ではありません。
なぜスマートファクトリーは期待通りに機能しないのか
成果が上がらない最大の要因の一つとして指摘されているのが、「暗黙知（Tacit Knowledge）」の壁です。製造現場における真の強みは、マニュアルや仕様書に落とし込める「形式知」だけではありません。長年の経験で培われた熟練技術者の「勘」や「コツ」、あるいは微妙な音や振動、匂いから設備の異常を察知する能力といった、言葉で表現しにくい「暗黙知」に支えられている部分が非常に大きいのです。
多くのスマートファクトリー化の試みは、温度や圧力、稼働時間といった形式知化しやすいデータの収集・分析に終始しがちです。しかし、本当に重要な「なぜその時、そのように判断・操作したのか」というベテランの思考プロセスや感覚的な情報がデータから抜け落ちてしまうため、AIが最適解を導き出せなかったり、予期せぬトラブルに対応できなかったりする事態を招きます。日本の製造現場が誇る「現場力」も、この暗黙知の集合体であると言えるでしょう。
「暗黙知」をいかに形式知化し、活用するか
この課題を乗り越えるためには、暗黙知をいかにしてデータ化、つまり「形式知化」するかが鍵となります。これは単に多くのセンサーを設置すれば解決する問題ではありません。例えば、熟練工が製品の表面を触って品質を判断する際の指先の感覚や、金属を削る音の変化を聞き分けて工具の交換時期を判断するプロセスなどを、データとして捉える必要があります。
そのためのアプローチとして、作業者の動きをモーションキャプチャで分析したり、マイクで稼働音を収集してAIに正常・異常を学習させたりといった技術開発が進められています。重要なのは、技術導入そのものが目的となるのではなく、「どの暗黙知を、どのようにしてデータに変換し、どう活用して現場の判断を支援するのか」という具体的なシナリオを、現場の技術者と共に作り上げていくプロセスです。
日本の製造業への示唆
今回の韓国の事例は、スマートファクトリー化を目指す日本の製造業にとって、多くの実務的な示唆を与えてくれます。以下に要点を整理します。
1. 設備投資ありきのDXからの脱却
最新のデジタルツールや設備を導入すること自体が目的化していないか、常に問い直す必要があります。自社の製造プロセスにおける本質的な課題は何か、そしてその解決のためにどの「暗黙知」の継承や活用がボトルネックになっているのかを特定することが、投資対効果の高いスマート化の第一歩となります。
2. 現場の「暗黙知」こそが競争力の源泉であると再認識する
スマート化は、現場のノウハウを軽視したり、人を機械に置き換えたりする取り組みではありません。むしろ、これまで個人に依存してきた貴重な知見を組織の資産として形式知化し、技術伝承や人材育成を加速させるための強力な手段と捉えるべきです。まずは、自社のどの工程に、どのような「匠の技」が存在するのかをリストアップし、その価値を正しく評価することから始める必要があります。
3. 現場主導で、人と技術の協働モデルを築く
スマートファクトリーの成功には、経営層やIT部門だけでなく、現場のリーダーやベテラン技術者の協力が不可欠です。彼らの知識や経験を最大限に尊重し、彼らが「自分たちの知恵が活かされる」「若手に技術を伝えやすくなる」と感じられるような形でプロジェクトを進めることが重要です。AIやシステムはあくまで支援ツールであり、最終的な価値を創造するのは現場の人間であるという基本姿勢を忘れてはなりません。
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