AI導入で属人的判断が減り柔軟性を失う問題

はじめに：AI導入がもたらす製造業の変革

製造業の現場において、近年、AI（人工知能）の導入が急速に進んでいます。

調達・購買、品質管理、生産管理、さらには工場の自動化など、さまざまな業務プロセスでAIが活用されるようになってきました。

工場長をはじめとした管理職や、現場の担当者の間でも「AIが作業の効率化やミスの低減に貢献する」という認識が深まってきています。

しかし一方で、「AIが普及すればするほど、人間の属人的な判断が減り、現場の柔軟性や即応性が失われるのではないか」という指摘や不安も根強く残っています。

昭和時代から続くアナログなものづくり文化の中で、大手製造業が直面している新たな課題について、現場目線で掘り下げていきます。

AIによる判断の「標準化」とその効果

属人的な判断の課題

従来の製造業では、長年の経験や勘に基づき、現場担当者やベテランバイヤーが重要な判断を下してきました。

一見、合理的に見えるこの属人的な判断ですが、担当者ごとに判断基準が異なり、品質やコストのバラツキが発生する場合があります。

また、ベテランの退職や異動に伴い、暗黙知が失われるといったリスクも存在していました。

AIによる標準化のメリット

こうした属人的判断を防ぐため、多くの製造メーカーがAIを活用したデータ分析や予測モデルを導入しています。

これにより、各工程での判断基準が明確になり、経験の浅い担当者でも高い精度で業務を遂行できます。

特に調達や購買業務では、過去の価格変動データや需要予測に基づいてサプライヤーを自動選定できるシステムが導入されています。

さらに、品質管理では検査工程にAIを活用し、画像認識による不良品の自動検出などが進んでいます。

これにより全体最適化や品質の均一化が実現しやすくなります。

柔軟性が失われるとは何か？

現場の小さな工夫が生み出す価値

一方で、AIによる判断の標準化や自動化が進むと、「現場の小さな工夫」や「例外対応力」が損なわれる懸念があります。

たとえば、予期せぬトラブルや設備異常が起きた際、ベテラン担当者は経験則から迅速かつ的確に対応してきました。

また、納期短縮やコストダウン、サプライヤーとの駆け引きなどでも「人間の勘」が大いに発揮されていました。

これらの属人的な知見は、データ化されにくく、AIでは再現しきれない部分でもあります。

一律ルールが生む“硬直性”

AIによる意思決定は、設定されたルールやアルゴリズムに従って動作します。

そのため、標準化によって「想定外への柔軟な対応」や「個別最適なアプローチ」が出来なくなるリスクもあるのです。

例えば、調達業務において、発注先の選定が過去のデータや価格、納期だけで判断されると、将来的な関係構築や発展性を見逃してしまう場合があります。

現場での些細な異変に気づけない、サプライヤーの潜在力やモチベーションを見抜けないなど、微妙な機微を感じ取る能力が希薄化していきます。

ユーザー企業、バイヤー、サプライヤー、それぞれの視点で考えるAI導入の影響

ユーザー企業にとってのメリット・デメリット

ユーザー企業側（製品を使用・購入する側）からすると、AI導入によってサプライチェーンの透明化や効率化、トレーサビリティの向上といった恩恵があります。

標準化が進むことで納期遅延やクレーム減少、在庫最適化にもつながります。

しかし一方、ルールやマニュアル通りの対応が増え「イレギュラーな要望」に対する柔軟な提案や即応が難しくなる場合も見受けられます。

バイヤー（調達担当者）側の変化と悩み

バイヤーの仕事は、最適なコスト・納期・品質をバランスよく満たすことが求められます。

AI導入により情報収集や分析の負担は減り、戦略業務に集中できるメリットがあります。

しかし、「AI任せ」で調達判断の理由や根拠を自ら語れない、責任の所在が曖昧になる、新たな付加価値の創出が難しくなるというジレンマにも直面します。

業界特有の“現場勘”や“交渉力”を発揮しづらくなることへの戸惑いも大きいです。

サプライヤー（供給者）側が知っておくべきこと

サプライヤー側にとって、バイヤーがAIを活用することで「提案機会の幅」が狭まると感じるケースがあります。

つまり実績や定量データだけで評価されやすく、「人間関係」や「信頼の蓄積」によるプラスαのアピールが通じにくくなるのです。

これから重要になるのは、AIが拾いきれない「現場の強み」を明確化し、ドキュメントとして見える化する工夫です。

例えば独自技術の強みや緊急時の対応力、イレギュラー対応の実績など、パートナーとして選ばれるための“付加価値”を消費者やバイヤーに的確に伝える必要があります。

昭和的アナログ現場の知恵 VS デジタル時代のAI

なぜ属人的な判断が根強いのか

日本の製造業は、「人の手」「現場力」を重視してきた文化があります。

昭和の時代から続く“現物主義”“現場主義”は、緻密な品質や信頼性を生む源泉でもありました。

この強みを完全にAIへ移行することは不可能ですが、デジタル技術の波は確実に製造現場を変えようとしています。

属人的判断とAIとのハイブリッド化がカギ

属人的な知見・勘・工夫と、AIによる標準化や効率化。

この2つの価値観を対立構造ではなく、ハイブリッド化（融合）させていくことが今後のものづくり現場の大きな挑戦です。

例えばAIが日常業務の8割を支援し、最後の2割（例外対応や新たな価値創出の部分）は人が担う。

この“8:2のゴールデンバランス”を目指した組織マネジメントが重要視されています。

属人的現場のノウハウをAIに活用するには

ノウハウの形式知化が第一歩

現場の“人”が持っているノウハウや工夫を、単なるマニュアル化ではなく、「AIでも活用できる形（データ・ロジック）」に変換することが求められます。

製造プロセスの暗黙知（例えば、「こういう時はこうやる」等）の内容をドキュメント化し、AIの判断ロジックへ組み込んでいく努力が必要です。

現場とAIの「対話型連携」を推進する

人とAIが“相談しあえる”仕組みを作ることも大切です。

現場で「AIが出した判断に違和感を感じる」場合は、フィードバックや修正を柔軟に実施する。

PDCAサイクルの中にAIを組み込み、学習と改善を繰り返すことで、AIはより現場に即した意思決定を行えるようになります。

AI導入で発展するためのポイント

1. 属人的手法とAIの強みを意識的に住み分ける
2. ノウハウ・暗黙知の形式知化に現場全体で取り組む
3. AIアルゴリズムの設定・学習も「現場」との対話型にする
4. サプライヤーもAI時代の強み・特徴を「見える化」し、バイヤーと連携を深める
5. 「人間らしい判断」と「AIの標準判断」の相互フィードバックを日常業務で徹底する

まとめ：次世代ものづくりの新しい地平線へ

AI導入により属人的な判断は減りますが、それは必ずしも現場の柔軟性や価値を喪失することを意味しません。

むしろ、標準化・自動化できる工程は積極的にAIで担い、AIが苦手な領域は現場の知見を生かす。

こうした役割分担が、これからの「強い現場」をつくります。

現場力とデジタル力の両輪を磨き、新しい基準、新しい競争力を備えたものづくり企業へと進化していきましょう。

昭和から続く現場の知恵をAIと融合させ、「脱・昭和的思考」と「進化する現場」の両立を目指すことが、製造業の未来を切り拓く鍵となるのです。