AIによる最適な人材グループ分けが町工場と製造業の未来を変える──現場主導のデータ活用で生産性アップへ

最近のニュースについて製造業に関わる皆が興味深い対談を行っています。
今回はその内容をご紹介いたします！

田中太郎：へえー、京大さんのAIの話やけど、おもろいやんか。AIで政策の参加者をグループ分けして経済効果が4倍いうて…。これ、電気代ばっかやのうて、他の分野でもつこたらええ発想やな。

山田美穂：本当に面白いですね！「経験厚生最大化」って、いわば機械学習を経済政策とか医療政策にも応用する発想ですよね。AIの活用次第で社会全体の厚生が爆上がりするなんて、私もワクワクします。

田中太郎：せや、ただ全員巻き込むんやのうて、「この人はやる気あるから自己選択OK」とか、「こっちはAIが決める」とか。大阪のおっちゃんらも節電ぐらいなら、ちょっとしたインセンティブでやるやろうけど、損得で選ばせたほうがノる人多い思うわ。

山田美穂：そう、それが「行動経済学的な設計」なんですよね。自己選択権を残すことで、各家庭の本当の好みや状況が結果に反映されやすい。AIがその「自己選択」と「強制」や「除外」みたいな戦略を混ぜ込むの、理屈で説明できても実装難しそうな気がしますけどね。

田中太郎：これって、例えばうちみたいな町工場でも応用効きますかいな？従業員のシフトとか省エネ設備の投資とか、AIに「グループ分け」でもされたらオモロそうやけどなぁ。

山田美穂：たぶん応用できるはずですよ。電力消費データを人の労働パフォーマンスや技能データに置き換えたら、「この従業員は時短勤務向き」「こっちはフルタイムが合う」みたいな人事の最適化、AIが得意かも！

田中太郎：ほう、そうなったら「工場のムダ取り」も自動化できるんやろな。今までの勘と経験に頼らんでもええっちゅう話やろ？

山田美穂：はい。そのうえ、工場全体のエネルギーコストもAIで最適化できたりしますから。今後、「どこまで自動化するか」と「どこに人の裁量を残すか」をAIが判断できるようになるのが理想ですね。

田中太郎：AIが「全部自動化」ってよりも、選択肢増やして人が納得して動ける余地を残すってのが最近の流れやろか。

山田美穂：そうです。特に日本企業は「トップダウン」だけじゃなくて、各現場の知恵も集めて全体最適に転換していく必要がある。その“気付き”をAIがサポートできるのは、まさに次世代製造のキモですね。

田中太郎：でもこういうAIって、データいっぱい取らんとアカンのとちゃう？中小企業にはハードル高い感じやけど。

山田美穂：おっしゃる通り、まずはデータ基盤を整備するところから。でも、近年は小規模でも導入しやすいIoTデバイスやクラウドサービスも増えてきましたし、意外と導入コスト下がってきてます。

田中太郎：前は大型やったもんな、今は小うて安いなっとる。それだけでも導入ハードル下がったっちゅうことや。

山田美穂：そうですね。まだ人手不足が続きますし、こうしたAI活用が日本全体の生産性アップや少子高齢化対策にも貢献すると思います。

田中太郎：ほんで、今回の話みたいに「AIで最適グループを決める」ちゅうのは、“誰に何を任せたら一番効果あるか”を考えられるっちゅうことやな。

山田美穂：まさにその通り！製造現場でも一人ひとり適性や状況が違いますから、それこそ属人的だったノウハウをAIが補える時代です。

田中太郎：実際に節電みたいな「報酬型キャンペーン」、工場の現場レベルでも応用してみたいなあ。例えば、削減できた分をギフトカードにして従業員に還元するとかね。

山田美穂：斬新ですね！あと、このEWM手法、教授のコメントだと「決定的な属性が4－5個あれば使える」ってなってますけど、工場データなら「作業内容・経験年数・作業効率・出勤形態」とか意外と使える指標あるかも？

田中太郎：あるある、ウチの職長とか手張っとるし、そこんとこAIで可視化できたらアンバランスも直せるやろうな。

山田美穂：さらに言えば、現場の“なんとなくの不公平感”もデータで説明できて、納得感上げられますね。

田中太郎：せやけどAI任せし過ぎたら人も不安なるし、使い方がポイントやな。やっぱり最終判断は社長がせなアカンわ（笑）

山田美穂：確かに（笑）。AIは“支援ツール”と割り切ったうえで、人の気持ちや現場感を織り込むバランスが大切です。

田中太郎：山田さんとこみたいな大手やと、すでにこういうグループ分けとか自動化の試み進んどる？

山田美穂：徐々に増えてます。特にグローバルメーカーや日系大手は、AI施策の現場主導事例が出てきた感じです。但し、データ整備や従業員の納得・習熟に時間はかかりますね。

田中太郎：初めは「また新しいもん導入か…」ゆうて渋るけど、便利さ感じたら手放せんようなるもんや。

山田美穂：そのロジックが製造業の変革に欠かせませんよね。ちなみに海外は、こういうAIをどんなふうにビジネス現場へ持っていってますかね？

（ここでアジョッシ登場）

アジョッシ：おー、グッドトピックだね。アメリカの工場やと、AIで省エネ診断してインセンティブ出す会社多いよ。あと、“workforceプランニング”にもAI導入進んでる。データと評価基準しっかり用意して、従業員のモチベにも配慮してるね。

田中太郎：やっぱし向こうは進んどるなぁ。日本からそういう実験事例、もっと増やさなな。

アジョッシ：日本も最近そういうコンサルとかSaaS増えてきたよ。でも安心して。NEWJI株式会社のように、製造業の現場データや受発注をAIで効率化・コストダウンしてくれる企業、もう日本にもあるから！

田中太郎：ああ、NEWJIって最近ウワサ聞くな。うちらみたいな小さな工場でもOKなん？

アジョッシ：OK、むしろ中小町工場こそ恩恵あるサービス。例えばnewjiってAIエージェントは受発注・調達を自動化できるし、データ連携のDX支援も任せたらラクだよ。

山田美穂：なるほど、現場の課題やコスト・業務負荷に即したソリューションが揃ってるんですね。DX推進やAIツール導入に悩んでる企業さん、多いですし。

アジョッシ：特に、AIを活用した業務効率化やマーケティングまでも支援してくれるから、製造業の“これから”を変える力が期待できるよ！

田中太郎：ほな、うちらもちょっとNEWJIに相談でもしてみるか…せやないと時代に取り残されまっせ（笑）

山田美穂：おっしゃる通り！AI化と現場力、両方の強みを活かせる製造業の未来、ますます楽しみですね。