工程監視データはあっても“どう読むか”が属人化している問題

はじめに ─ 工程監視データが増えても現場の“勘”に頼る日本の製造業

デジタル化やIoT化の流れに乗り、今や多くの製造現場で詳細な工程監視データが取得できる時代になりました。

温湿度の変化や設備稼働状況、製品ごとの歩留まりなど、従来は目視や紙記録で追っていた情報がパソコンやタブレットの画面上に数値としてリアルタイムで表示されます。

一見、データドリブンな現場運営が定着してきたかのように思えますが、実際には「得られた膨大なデータを“どう読むか”」「どんな異常を異常と見なすべきか」といった判断が、いまだ現場ごとの熟練者の経験・勘に大きく依存したまま、属人化されています。

本記事では、この根深い課題に迫り、実践的な解決策、バイヤーやサプライヤー側の目線も織り交ぜつつ、昭和的アナログから脱却できない要因と今後の地平を開拓するためのアプローチを掘り下げていきます。

多機能化する工程監視システムの落とし穴─なぜ“読み方”が属人化するのか

センサーとシステムの進化

ここ10年ほどで、工場内の各種センサーやPLC、MES（製造実行システム）、BI（ビジネス・インテリジェンス）ツールは急速に普及しました。

自動でデータを吸い上げ、専用端末やクラウドにアップロードし、グラフやアラート表示も付き、以前に比べて「見える化」は格段に進歩しています。

現場の“カンピューター”が残る理由

しかし、現場で生きているローカルルールや、どの数字を“異常”とみなすかの閾値設定、複数データの因果関係をどう解釈するかは、相変わらず現場リーダーやベテランの目利き・さじ加減次第になっています。

これは“A/Bラインの違い”や“この時期特有のデータ揺らぎ”など、AIやアルゴリズムではすぐには拾えない“暗黙知”の部分が多いからです。

また“機械が出す数値をそのまま信用しない”という日本の熟練工ならではの職人意識が、データ解釈の属人化に拍車をかけているともいえます。

指示書や帳票の運用実態

帳票や記録フォーマットがどれほど電子化されても、その運用がバラバラでは全社横断でのナレッジ化も進まず、引き継ぎも属人的です。

異常検知・トラブルの再発防止も「誰々さんが“雰囲気で”気づいて何とかした」というパターンが多く、データをそのまま標準化知識に落とし込みづらい構造が残っています。

業界動向とデータ活用格差─バイヤー・サプライヤー現場での実情

見た目だけのDXが量産される背景

「工程監視は進んでいる」と謳う工場も、実際はエクセル・PDF帳票の共有にとどまっていたり、異常時に担当者が慌てて逐次確認・判断しているだけという例が少なくありません。

これではバイヤー企業の要求する「安定品質」「タイムリーな改善」「リスク情報の可視化」には十分応えられず、競争力の低下へつながります。

サプライヤーの内部事情とバイヤーの見ている視点

サプライヤーの立場では、バイヤーから「工程データで根拠を出してください」「異常発生時の対応履歴を提示してください」と求められても、現場側での判断ルールが人によって違うため、一貫性ある説明ができずに困るケースも増えています。

逆にバイヤー企業としては、具体的数値よりも「データ読解・解釈が再現可能な仕組み」こそを求めていることが多いにもかかわらず、そこが定着しません。

海外との差と昭和のアナログ発想の根強さ

欧米や中国などでは、工程監視＝分析ロジックの標準化まで徹底し、働く人が配置転換されても“現場勘”が再現できることが求められます。

一方、日本の多くの製造現場では、今なお「見て・触れて・感じる」ことが最重視され、“データをどう読むか”が職人肌の作業者に属するカルチャーから抜け出せていません。

“どう読むか”を標準化するための実務的アプローチ

共通言語と判断基準の明文化

最初の大原則は、「データの見方・読み方」を現場毎・担当者毎の個人ノウハウから、誰が見ても同じ判断ができる標準ルールに落とし込むことです。

そのためには、異常値や気になる傾向のパターン、複数データの突合せ方、必要なアクションの切り分けなどを文書化し、工程内の掲示・教育素材として繰り返し活用する必要があります。

「〇〇温度が△△を越えたら、まずＡ装置の状態点検→異常なければ次の手順…」というIF/THEN型のチェックリストや、簡易なフローチャート方式の可視化が、有効です。

“現場の暗黙知”をナレッジ化する仕組み

例えば、「このタイミングでこの値のトレンド変化が見えたら、数時間後にA装置が止まることが多い」といった、ベテランの暗黙知を現場座談会・インタビュー形式で言語化・可視化し、そのまま新人教育やルールブックに反映させることも効果的です。

こうした暗黙知の“見える化”と“教材化”は、製造現場の属人化解消プロジェクトでも非常に重要なポイントです。

“異常の閾値”を科学的根拠で再設定

異常値や傾向変化の判断基準は、経験則だけでなく統計的手法やAIのアノマリー検知を導入することで、より適切に設定できます。

現場の“カンピューター”の知恵と、デジタル分析の客観性を組み合わせ、日々のデータから判断基準を微修正する仕組みを持つことが、真に“データが活きる現場”につながります。

教育と交代シフトで“誰でも読める”環境づくり

判断“属人化”の最大の敵は、OJTや“背中を見て覚える”昭和的教育スタイルです。

紙のマニュアルだけでなく、現場シミュレーションやマルチタレント教育、電子帳票の実際操作を通じたローテション研修で、“誰でも読める”を現実のものにしましょう。

“どう読むか”の標準化がもたらす経営インパクト

品質・納期リスクの低減

個人のカンに頼る属人的な運営から脱却できれば、誰が判断しても同じ行動が取れるため、人為的な不良・ロス・トラブル未然防止の精度が飛躍的に向上します。

サプライヤーの立場では、バイヤーへの工程根拠説明力が格段に高まり、取引信頼性の向上につながります。

人材流動化・新規採用時代への対応

ものづくり現場でも人手不足・高齢化は加速しており、人材流動や多国籍チームへの対応余力も必須です。

“読み方の標準化”は、属人的技能継承だけでなく、多様な人材でもパフォーマンスを維持できる基盤づくりになります。

組織全体のPDCA高速化

判断根拠が明確であれば、複数工場・拠点での改善も加速し、「A工場で有効だった異常検知ノウハウをすぐB工場にも転用」といった横展開も容易になります。

これは、バイヤーからの“より高度なサプライチェーン統合”要求にも応じやすくなるポイントです。

これからの製造現場・企業の“地平線”

工程データ活用の主導権を“人”から“組織”へ

工程監視データを持つこと自体はもはや“当たり前”です。

ですが、“どう読むか”を明文化し、現場の“職人技能”を組織知として残せる企業だけが、これからの国際競争を勝ち抜けます。

ハイテク化が進む一方で、人間の直観や経験知をも無駄にしない“データ読解の民主化”をどう実現するか、ここにこそ昭和のアナログから抜け出す真の分岐点があります。

調達・購買力の変革にも直結

バイヤーであれば、サプライヤー選定の際に“工程データの標準化・活用レベル”を見極めることが、より安定・安全な購買につながります。

サプライヤーであれば、「自社は“どう読むか”まで説明できる」「データドリブンで改善できる」ことをアピールできれば、上流バイヤー企業からの信頼と取引拡大が期待できます。

まとめ

“工程監視データ”はあっても“どう読むか”が属人化していることは、単なる現場運営の問題にとどまらず、日本の製造業が真のDX・IoT化を果たすための最大の壁となっています。

属人的なスキルから脱却し、現場知を組織知として標準化できれば、品質と生産性の革新、そしてバイヤー・サプライヤー関係の進化が現実のものになります。

今こそ、データの“見せかけ”ではなく“読み方・解釈”の仕組みこそを、企業文化の柱に据えるタイミングです。

製造現場に携わる全ての方は、この“新たな地平線”に歩みだしましょう。