AI導入で属人化していた業務が逆にブラックボックス化する課題

はじめに：AI導入と現場の期待・不安

近年、多くの製造業の現場ではAIやRPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）の導入が加速しています。

「人手不足の解消」、「品質の安定」、「コスト削減」など、経営層は大きな期待を寄せています。

一方で現場サイド、特に長年その現場を支えてきたベテランや管理職からは「属人化を解消するはずが、別のかたちで仕事がブラックボックス化しているのでは？」という声も上がっています。

この記事では、AI導入がもたらす現場業務の属人化解消と、その裏で新たに生まれるブラックボックス化の弊害について、実例や業界動向を交えながら深掘りします。

また、調達・購買、生産管理、品質管理、工場自動化といった実務に即した視点からバイヤーやサプライヤーにも役立つ知見を提供します。

属人化とは何か？製造業が抱える長年のジレンマ

属人化業務の生まれる背景

製造業における「属人化」とは、特定の社員だけがノウハウや判断基準を持ち、標準化やマニュアル化ができていない状態を指します。

長年の経験で磨かれた職人技、例外処理、仕入先との粘り強い交渉など、表面化しない「目に見えない業務」が現場には多く存在します。

これらは現場力の源である反面、担当者が異動や退職した際に「誰もやり方が分からない」「品質や納期が不安定化する」といったリスクを内包しています。

昭和から続くアナログ慣習とその強さ

製造業の現場では、いまだにFAX、電話、手書き帳票、紙の伝票管理が根強く残っています。

背景には、「IT化に不慣れなベテランが多い」「実態として現場にはピッタリ合うシステムが少ない」「導入費用が高い」などの課題があります。

また、「顔の見える関係性」を重視する業界風土が現場文化として根づいていることも大きな要因です。

AI導入で属人化は本当に解消されるのか？

AIで自動化できること、できないこと

AIやRPAは「繰り返し処理が多い」「定量的なデータで判断可能」「過去データが豊富にある」業務には抜群の力を発揮します。

たとえば、購買業務において自動発注・リスクアラートの通知、生産管理では需要予測や工程の自動最適化、品質管理ではNG品自動判定などが挙げられます。

一方で、個社ごと・現場ごとに異なる「勘所」や、イレギュラーなトラブルシューティング、細やかな仕入先との折衝は、まだまだAIの苦手分野です。

システム任せになり現場担当者が業務プロセスを理解しなくなる弊害

AI導入初期は、現場担当者がAIに「教える」形で知見やノウハウをデータ化します。

しかし一度AIがその役割を担うようになると、「なぜこのアウトプットに至ったのか」「どこを修正すればよいか」という業務の筋道が担当者に見えにくくなります。

たとえば、需要予測AIが大外しした場合、現場担当者が中身のロジックを分からなくなっているため、根本的なリカバリーができず混乱します。

さらに、現場の「クセ」や「例外」がシステムに吸収されないことで、逆に属人化していた時より柔軟性が失われてしまうこともあります。

AI導入がもたらす“新たなブラックボックス”の実態

現場に起こったリアルな問題事例

筆者が体験した現場では、工程進捗モニタリングや不良品検出をAIに任せることで、ベテラン技能者の経験と判断をブラックボックスに格納しました。

当初は「誰でも操作できる」「引き継ぎが簡単になる」と期待されましたが、いざAIが想定外の挙動（例:特定商品の微妙な不良を見逃す）をした際、担当者が

「システムがやっているから理由は説明できない」

「プログラム自体にアクセスできないので修正も依頼待ち」

と責任の所在も解決策も曖昧な“ブラックボックス”に逆戻りしてしまいました。

知識の形骸化・現場力低下の危険性

AI自動処理に過度依存すると、若手社員が「なぜこの判断なのか？」と立ち止まって考えなくなります。

購買担当が新規サプライヤーを選ぶ際にも、AIのレコメンデーションを鵜呑みにし、「現場目線」や「過去のトラブル情報」を活かせず、サプライヤーとの信頼関係構築が疎かになる危険があります。

「AIが間違えたら責任はAIにある」「不具合が起きても判断根拠を説明できない」という、まさに“新たなブラックボックス”による現場力の低下が現実化しています。

AI時代に求められる現場バイヤー・サプライヤーの新たな能力

“AIリテラシー”と“現場感覚”の両立

単にAIに仕事を任せるのではなく、「なぜAIがその判断をしたのか？」「その裏にあるデータやロジックは何か？」を問い続ける習慣が重要です。

バイヤーやサプライヤー担当には、「AIを上手にツールとして活用しつつ、現場特有のリスクや例外を自ら見つける目」が強く求められています。

また、AIが出したアウトプットをうのみにせず、「この条件下では違う結果にならないか？」「本当に取引先の本質を見抜けているか？」と、“昭和の現場力”も併せ持つことが、これからのバイヤー・サプライヤーに必要な資質となっています。

ITベンダー任せ・外注任せの限界

AIシステムはITベンダーやSIerの力に大きく依存します。

しかし、「どの工程で」「どういったデータを使って」「AIはどこまで判断し」「人間はどこで介在するのか」を現場リーダーが把握・設計しない限り、真に自分たちの力になる仕組みにはなりません。

バイヤーや現場リーダーこそ、AI導入の設計段階から前線に立ち「自社のノウハウがきちんと活かされているか」「現場の実態に合ったものか」を見極めることが重要です。

昭和アナログ体質を逆手に取る現場発AI活用のヒント

現場には、実は“AIが学習し切れていない、昭和アナログ発のノウハウ”が多数眠っています。

たとえば、「得意先別・仕入先別に帳面を付けていたベテランのメモ」「紙台帳には表紙の余白に書かれていた小さな注意事項」こそが、AIからは見えない現場のリアルな危機管理力の源泉です。

これらを「データ化してAIに学習させる」のは難しいとしても、「AIでは気づかない部分を現場目線で常にレビューする」仕組みを加えることで、属人性と標準化のバランスが取れます。

また、サプライヤーの立場からも、「バイヤー側が見落としやすいリスク」「AIの自動判定をうまくカバーする人的対応」といった、本質的な価値提案ができるようになります。

まとめ：AIと職人技、両輪で進化する製造業の未来

AI導入による属人化の解消は大きなメリットですが、導入の過程で「新たなブラックボックス化」を招くリスクも同時に孕んでいます。

現場の経験と判断力（いわゆる“昭和力”）をないがしろにせず、AIの長所と融合する姿勢が求められる時代になりました。

バイヤー・サプライヤー双方がAIシステムの中身に踏み込み、現場目線で「本当に現場の力につながる仕組み」づくりを担うことが、製造業の次世代リーダー像です。

未知との遭遇を恐れず、新旧の知恵の融合で「デジタルとアナログのハイブリッド現場力」を磨いていきましょう。