AIやロボティクスといった先進技術の導入が、製造現場の未来を左右すると言われています。しかし、技術は万能の解決策ではなく、その真価を引き出すのはいつの時代も「人」の役割です。本稿では、技術と人が共存するこれからの製造業の姿を考察します。
加速する先進技術の導入
昨今、製造業の現場では、AI、ロボティクス、画像認識システム（ビジョンシステム）、そしてソフトウェアによって定義される生産オペレーションといった、先進技術の活用が急速に進展しています。これらは、人手不足の解消、生産性の飛躍的な向上、品質の安定化、そして熟練技能の伝承といった、多くの企業が抱える課題への処方箋として大きな期待を集めています。
特に、これまで人の経験や勘に頼らざるを得なかった複雑な工程の自動化や、膨大な生産データから異常の予兆を検知する予知保全など、従来では不可能とされてきた領域での貢献が期待されています。こうした技術が、ものづくりの未来において不可欠な要素であることは論を俟たないでしょう。
「技術が救う」という幻想
しかしながら、私たちは冷静に現状を捉える必要があります。海外の記事で「AIは製造業を救わない。人が救うのだ」と指摘されているように、技術を導入すれば全ての問題が自動的に解決するという考えは、一種の幻想に近いと言えます。最新のロボットやAIシステムを導入したものの、現場のオペレーションに馴染まず、期待した効果が得られないまま高価な設備が遊休化してしまう、といった話は決して珍しくありません。
技術はあくまで「道具（ツール）」です。その道具をいかに使いこなし、自社の製造プロセスに最適化させ、継続的に改善していくか。その主体は、現場を熟知した人間に他なりません。目的が曖昧なまま技術導入を先行させたり、現場の意見を聞かずにトップダウンでシステムを導入したりすると、多くの場合、うまくいかないものです。
再定義される「人」の役割
先進技術が普及した現場では、人に求められる役割が変化していきます。単純な繰り返し作業や、定められた手順通りの監視業務などは、機械やAIが得意とするところです。これからの人間は、より付加価値の高い業務、すなわち「考える仕事」へとシフトしていく必要があります。
例えば、AIが生産データから「異常の可能性」を示唆したとします。そのデータが何を意味するのかを解釈し、過去の経験や他の情報と照らし合わせ、真の原因を特定し、恒久的な対策を立案・実行するのは、依然として人の重要な役割です。また、予期せぬトラブルへの対応や、部門間で連携して行う改善活動（カイゼン）など、非定型で創造的な業務は、今後ますますその価値を高めていくでしょう。
これは、熟練技術者が持つ暗黙知を、若手やAIが理解できる形式知へと変換し、組織全体の能力を底上げしていくプロセスとも言えます。技術は、人の能力を代替するのではなく、むしろ拡張し、人がより本質的な業務に集中するための強力な支援者となるのです。
日本の製造業への示唆
これらの考察から、日本の製造業が今後留意すべき点を以下に整理します。
1. 技術は目的ではなく、課題解決の手段であることの再認識
DX（デジタルトランスフォーメーション）やAI導入そのものを目的にするのではなく、自社の課題は何か、どの工程の生産性を高めたいのかを明確にした上で、最適な技術を選択するという基本に立ち返ることが重要です。
2. 「人」への投資の継続
新しい技術を使いこなすための人材育成、いわゆるリスキリングは不可欠です。現場の従業員がデータリテラシーを身につけ、AIやロボットと協働できるスキルを習得できるよう、企業は教育・研修への投資を惜しむべきではありません。
3. 現場主導の改善文化と技術の融合
日本の製造業の強みである、現場の知恵を活かしたボトムアップの「カイゼン」文化は、これからも大切にすべきです。現場の従業員が主体的に技術を活用し、自らの手で改善を進められるような環境を整えることが、持続的な競争力に繋がります。
4. 技術と技能の最適な組み合わせの追求
全ての工程を自動化することが最適解とは限りません。人が行うべき繊細な作業や、熟練の技が活きる工程は残しつつ、単純作業や過酷な作業を技術に任せるなど、自社の強みを最大化する「人と技術の最適な分担」を設計する視点が求められます。
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