AI導入で標準化が進まず属人性が残る課題

はじめに：製造業とAIの「標準化」という課題

製造業におけるデジタル変革が叫ばれて久しいですが、現場に目を向けると「属人性が抜けない」「なかなか標準化が進まない」という声が絶えません。

とくにAI導入が現実味を帯びてきた昨今、期待と実態のギャップに戸惑う工場現場や調達・購買部門の方も多いことでしょう。

この記事では、長年現場の工場長・バイヤー・生産管理・品質管理として実務を経験してきた立場から、AI導入が進んでもなお強く残る「属人性」と「標準化が阻まれる理由」「今後の方向性」をラテラルシンキングの視点も交えて掘り下げていきます。

なぜ製造業は標準化が難しいのか？

昭和から続く現場力と“職人技”の文化

製造業の多くは人の手が介在した「職人技」や属人的なノウハウに支えられて発展してきました。

たとえば熟練オペレーターが機械音や振動から異常を察知する、ベテラン購買担当者が取引先の「雰囲気」から将来リスクを見抜くといった技能は、標準化も自動化も難易度が高い部分です。

こうした属人的知見（暗黙知）は文書化やデジタル化が難しく、「標準化」や「AIへのインプット」が進まない原因となっています。

バラツキへの対応が必須な業界構造

自動車・電機・重工などの製造業は、設計変更や品種変動も多く、同一プロセスが長期間続かないことが珍しくありません。

この「バラツキ」やイレギュラーな状況への対応で、結局“人”の判断やアドリブが求められる現実があります。

ルールや標準化に従うだけではフォローできないケース（例：緊急調達・部品欠品・異常対応）は、昭和から令和に至るまで属人性が残る要因です。

AI活用の現実：期待と実態の間で

思ったより「現場で役に立たないAI」問題

AIの導入で現場スキルの標準化や自律的な意思決定合理化が期待されてきました。

しかし、実際には
– データの質や量が不足しAIのロジック精度が低い
– AI提案が現場感覚とズレていて現場に拒否される
– イレギュラーをAIがカバーし切れない

という落とし穴が多く、想定したような「標準化」「業務のブラックボックス解消」が進んでいない現実があります。

購買・調達・サプライヤー選定の難しさ

AI活用が期待される調達見積もり、価格査定、サプライヤー選定業務などでも、定量データだけでは測れない「付き合いの深さ」「過去の取引・現場対応力」といった属人的判断が今なお尊重されがちです。

加えて、AIロジックがブラックボックス化しやすく、ミスが起きた際の責任所在や説明責任の問題がより深刻になっています。

ラテラルシンキングで考える今後の打開策

属人性を“資産”として捉え直す

いま一度、現場固有の“属人知”をただの非効率やリスクと見るのではなく、「会社独自の知的資産」として構造化することが重要です。

たとえば
– ベテランの判断基準や暗黙知を対話AIや動画で記録する
– 異常対応・購買交渉・サプライヤーリスク評価の場面をストーリーベースで蓄積する
– AIを属人知に学習させる準備期間を設け、徐々に精度を高める

というアプローチが考えられます。

また、現場の「こうやって危機を乗り切った」といったイレギュラー事例のデータベース化も有効です。

部分標準化＋現場裁量のハイブリッド型へ

全てを標準化するのは理想論にすぎません。

現場の多様性・バラツキを前提としたうえで、AIに任せる部分と「裁量余地」を残すハイブリッド運用が今後の主流になるでしょう。

例えば
– 定型業務（発注処理・日程計画）や大量データ分析はAIに任せる
– 異常品判定・イレギュラー交渉・サプライヤー育成など属人的判断が求められる部分は現場責任者が舵取りする

といった役割分担です。

この場合、「何を・どこまでAI化し、どこから人が判断するのか」という管理ルールを明確にしておくことが、組織的な失敗防止につながります。

現場との対話＆業務フローに寄り添ったAI導入

一方的なAI導入では現場からの反発やサボタージュが起こりがちです。

必ず
– オペレーター・購買担当・現場リーダーと十分に意見交換し
– 現場の実態に即した「標準作業＋AI推奨」の仕組みを共創する
– 標準化と一体化した研修、OJTを実施する

といった「対話型・寄り添い型」のAI導入プロセスが、属人性解消には不可欠です。

また、「できたこと」「できなかったこと」を定期的にレビューし、機械と人の役割見直しを柔軟に行っていく運営文化が重要になります。

サプライヤー・バイヤー、双方の立場からの提言

バイヤー志望者への視点：データ＋現場力のハイブリッドを

これから購買・バイヤー職を目指す方は、AIやデータ活用スキルを磨くだけでなく、現場現物現実を重視した「人との対話力」「交渉力」「リスク嗅覚」を磨くことも忘れてはなりません。

AIで見えにくい「サプライヤー現地の空気」「現場の問題発見力」など、ヒューマンスキルこそがこれからの購買の差別化ポイントとなるでしょう。

サプライヤー側のヒント：デジタル＋“人軸”の二刀流営業

サプライヤーの皆さんも、単なるデータ提供や定型の見積もり対応だけでは差別化が難しい時代です。

AI導入による標準化が進むほど、「人間どうしの信頼」「困ったときの柔軟対応力」が重要度を増します。

技術・品質・納期の課題に対し、デジタルツールを駆使した“見える化”だけでなく、現場担当との緊密なコミュニケーションや「相手の困りごとに寄り添う提案」を積極的に展開することで、選ばれるサプライヤーになれるはずです。

まとめ：AIと現場知の融合が製造業の未来を拓く

製造業のデジタル化・AI導入は、属人性やアナログな仕事文化から完全に抜け出すための“万能薬”ではありません。

しかし、現状の課題を深く掘り下げ、属人知を資産化し、部分標準化×現場裁量のハイブリッド型運用を追求することで、AIと現場力の「いいとこどり」も実現可能です。

今こそ、ベテランも若手もサプライヤーもバイヤーも、古き良き昭和の現場力と最新デジタル技術を柔軟に組み合わせ、「次の時代の製造業標準」を現場発で創り上げていきましょう。