AI導入で外部ベンダー依存が強まり自走できない課題

はじめに：AI導入が生む新たな課題―「自走力」の喪失

DX（デジタルトランスフォーメーション）が叫ばれる現代、AIをはじめとした先端技術の工場への導入は加速しています。

「AIで省力化」「品質向上」「在庫最適化」などのキーワードに惹かれ、外部ベンダーとの協働プロジェクトが急増しているのが今の製造業の現場です。

しかし、その陰で現場の「自走力」、つまり自社で現場課題を解決し、運用し続けるための地力が急速に弱まっているのも事実です。

本稿では、なぜAIの導入が外部ベンダー依存を強め、「自走できない」という新たな課題を作り出してしまうのか、その背景と実際の現場で起きていること、さらに「アナログ文化」が色濃く残る製造業だからこその打ち手についても、現場視点から掘り下げます。

昭和由来の「現場力」と、AIが持ち込むブラックボックス

現場の裏側：積み重ねた「暗黙知」

日本の大手製造現場で長年働いてきた身として、強く感じるのは、昭和から受け継がれる「現場の勘」「職人技」「やり繰りの発想力」が、目に見えない形で業務の隅々に根付いているということです。

例えば設備の異音や振動からトラブルを予知したり、不良品の微妙な兆候を見逃さずに即座にライン調整に繋げたりするのは、現場で積み重ねた経験や”肌感”が支えています。

こうした暗黙知はマニュアルにしづらく、また言葉で簡単に共有できないためこそ、「現場力」として尊ばれてきました。

AIの登場：データ駆動とアルゴリズムの壁

一方でAIは「データに語らせる」ことを前提に仕組み化されます。

AIモデルが予知保全や外観検査を担う場合でも、その中身は外部ベンダーが作成したアルゴリズム。

しばしば「ブラックボックス」となり、現場の疑問――たとえば「なぜ今回は不良品を見逃したのか」「なぜ予知した故障が実は発生しなかったのか」の説明がつきにくくなります。

実際、導入初期こそ「最新技術で現場が一気にスマート化！」と盛り上がるものの、定着期に入ると不具合や思わぬ運用課題が出てきたとき、それを「現場でリカバリーしきれない」ジレンマに直面するケースが後を絶ちません。

なぜ外部ベンダー依存が強まるのか

AIプロジェクトの典型的な進め方と現場の役割

たとえば、工場の品質検査工程に画像認識AIを導入する場合。

多くの現場では「導入検討→要件定義→ベンダー開発→現場導入→運用」という一般的な流れを採ります。

ここで要件定義や設計段階で「どの変数をAIで判別させたいのか」「どんなNGパターンに強くしたいのか」など、現場担当者の知見や勘所をうまくデジタルに橋渡しできればいいのですが、多くはIT部門が主導し、現場はフワッとしたゴールだけ示してお仕舞い・・・という展開になりがちです。

その結果、カスタマイズやトラブルシュートもベンダー任せ、「AIが本当に必要な場面で使いこなせない」「モデルのアップデートすら自由にできない」といった、運用上の閉塞感が生じます。

契約形態と予算、アフターフォローの現実

従来の製造業の外注は、設備導入なら「買い切り」、IT導入なら「カスタマイズ費＋保守費」というスタイルでした。

一方でAIは、ライセンス契約やクラウド型サブスクリプション、モデル更新費用の都度請求など、「使えば使うほどコストが膨らむ」構造が中心です。

しかも、ベンダー側も多くの場合は最新技術に特化した「AIエンジニア集団」であって、製造業の現場や個別プロセスの泥臭い課題まで一緒に汗をかいて並走するカルチャーには乏しいことがほとんどです。

現場で「とりあえず何とかしたい」問題が出ても、契約やスケジュール、技術スコープの壁でベンダー任せとなり、結局「AIに振り回される」「現場の実情から乖離する」といった危機感が強まります。

AI時代の「調達・バイヤー」は何を目指すべきか

ベンダーロックインを防ぐ3つの視点

1. コア技術やノウハウの「内製度」を高められるかを見極める
単なるパッケージ導入ではなく、「どこまで自社でモデル学習・改良・運用ができるか」を吟味する目線が大事です。
AIベンダー選定時は「教育支援」「運用移譲」「技術ドキュメント開示」などのサポート体制や、将来的なベンダー乗り換え可否なども必ず比較検討しておくべきです。

2. 現場人材のリスキリング・デジタル人材育成をセットで考える
現場で実際に使い倒し、アップデートできる「デジタル現場リーダー」の育成は必須要件です。
そのためには従来の「匠」×「データサイエンス」流のダブルスキル育成プランを組み込むのが良策でしょう。

3. 業界共通APIや標準プラットフォームの活用
IoTやAIインフラ分野では、オープンなAPIや共通フレームが普及し始めています。
自社独自の「囲い込み」型でなく、オープンな標準を採用することで、将来のベンダー切り替え（ベンダーフリー）リスクも下げられます。

「丸投げ調達」のリスクを再認識する

かつて設備導入でも「図面渡して後はヨロシク！」では本当の現場最適化は難しかったはずです。

AI導入も調達購買部門・バイヤーが「単なる商品・機材調達」ではなく、「自社のノウハウ資産として積み上がる仕組みか？」を問う意思決定者になるべきです。

現場・IT・マネジメント三位一体で要件やゴールを明確化し、導入後も「現場検証→改善提案」をルーチンにできる体制を作ることが、ベンダー依存からの脱却につながります。

現場サプライヤー側が「バイヤーの本音」を読み解く

ベンダーに期待される「価値」こそが差別化につながる

AI時代が進む中、サプライヤーには単なる「AI機能を供給する」段階から、「どう現場でイノベーションを起こすか」という運用知見や共創スタンスが強く求められます。

バイヤーが求める本音は「自社だけで使いこなせる仕組みにしたい」「現場で自走できるまで面倒を見て欲しい」――すなわち単なる納入や運用だけでなく、コンサルティングや現場教育まで一貫提供できるサプライヤーが今後さらに重宝されます。

また、「オープンなデータ取扱い」「技術情報の開示」など、透明性と説明責任のあるビジネスモデルも、バイヤーの信頼を得るうえでの競争力となります。

現場的「ラテラルシンキング」で新たな価値を作る

現場には「AIで全て自動化できるわけではない」という現実的なジレンマが必ず残ります。

たとえば、AIによる異常検知の結果を、生産ライン操作員や保守担当者がリアルタイムでモバイルで受信し、その場で初動対応できる仕組みや、「AIモデルの精度低下の原因を現場でフィードバック→ベンダーと協力して即時改善する」といった双方向の連携こそが、自走力回復のカギとなります。

AIベンダー側も、現場OBやものづくり経験者を積極的にアサインし「言葉の壁」「価値観の壁」を解消する取り組みが必要です。

まとめ：AI時代に求められる「現場自走力」の再発見

AI導入が進む現場では、かつての「職人の勘」や「泥臭い創意工夫」がデジタルに置き換わったかのように見えます。

しかし、AI頼みの「外部ベンダー依存型」では、運用の壁・説明責任の困難・コスト高止まりという新たな課題に直面しています。

今こそ、現場主導の「AI活用力」＝自走力が問われる時代です。

そのためには、
– 現場の暗黙知をAI要件に落とし込む現場主導の体制
– バイヤーが「自社運用できる仕組みか？」で事前審査する調達戦略
– サプライヤーも技術＋現場知見＋教育力で差別化する姿勢

この三位一体の改革が必要です。

昭和の現場カイゼン魂を、最新技術と融合させていくための知恵こそ――これからの製造業の競争源泉と言えるでしょう。

外部ベンダーの力を借りつつも、あくまで現場主導で進化する「自走型AI活用」へ。

その第一歩を、今こそ踏み出していきましょう。