AI導入で人間の経験が軽視され技術伝承が進まない課題

はじめに：AI導入がもたらす製造業のパラダイムシフト

AI（人工知能）が製造業を変革しています。
品質管理や生産管理、調達購買といった業務プロセスにAIシステムを導入する企業が年々増加し、効率化やコスト削減の面で大きな恩恵をもたらしています。

しかし、その一方で人の経験や現場の技術を「軽視」する風潮が広がりつつあります。
この傾向は、たしかに短期的なパフォーマンスにはつながりますが、長期的には日本の製造業全体の質、さらには技術伝承という大きな柱を危うくしかねません。

この記事では、現場の視点からAI導入で生じる人間の経験の軽視と技術伝承の課題にフォーカスし、その本質と将来のあるべき姿について考えていきます。

現場で起きているAIの急速な台頭とアナログ技術軽視

AI化が推進される背景

日本の製造業では、人件費の高騰や熟練作業者の高齢化、熟練工不足が深刻な課題となっています。
このため、AIやIoT（モノのインターネット）、ロボティクスなどのデジタル技術導入に拍車がかかっています。

AIによる画像認識技術を活用した自動検査の精度向上や、不具合予兆検知の自動化、工程最適化のためのビッグデータ解析など、”便利”なAIシステムが現場を次々とアップデートしています。

アナログ現場力が軽視される危うさ

一方で、こうしたデジタル化の流れの中で、30年、40年と連綿と受け継がれてきた「現場力」や「カン」「コツ」といった熟練工の知見、アナログ技術に対して評価が下がりつつあります。

– 「AIがあれば経験者はいらないのでは」
– 「人の勘よりデータが正解」

といった短絡的な判断も現場に蔓延し始めています。

しかし、AI及びそのベースとなるビッグデータは、過去の蓄積や人の判断がなければ成り立ちません。
人が現場で苦労して積み重ねてきた知恵そのものこそ、まさにAIを賢く機能させる”知的土壌”です。

AIと人間の経験、それぞれの強みと限界

AIが得意な領域

AIは膨大なデータを高速・大量に処理し、パターン認識や最適解を瞬時に出すことが得意です。
たとえば、部品の外観検査や画像解析、設備保守の異常予知などでは、人よりも高い正確さと再現性を出せます。

ルールやロジックが明確で、データ化しやすい作業にはうってつけです。

人間の経験と暗黙知の価値

一方で、「ありえない現象」が突発的に起こった時や、未経験の不良が発生した場合、現場の熟練者は経験則や普段の”勘”で問題の本質を見抜く力を発揮します。

たとえば、「機械音が普段と少し違う」「匂いが変」という五感での気づき、図面に現れない”工作技術のクセ”を見抜く力は、未だAIではカバーしきれません。

現場だからこそわかる微妙な調整や、ライン間での独自のやり方、取引先独自の文化といった暗黙知も多く存在します。
そうした人の知見をAIに積み上げてこそ、製造現場はさらに進化するのです。

技術伝承が進まない根本的な理由

「人に頼らない」が生み出す伝承断絶

AI導入の現場では、「誰がやっても同じ品質」や「標準化」が先走り、熟練工が若手に直接ノウハウを教える機会が極端に減少しています。

– ”マニュアルがあればOK”
– ”記録データを見れば分かる”

この空気感が、若手人材のスキル定着や自律的な問題解決力育成を弱めています。

かつての日本企業は「技能五輪」や「現場見学」「OJT」を通じて一流の現場職人を育成していましたが、AIやRPA（業務自動化）の急速な取り組みが、人から人への伝承、すなわち”暗黙知の共有”の土壌を失わせているのです。

ナレッジの形式知化が限界を迎える場面

AIやITで部門ごとに知識をデータベース化し、「誰でもアクセスできる」仕組みを整える動きが活発です。
しかし、工程異常・突発トラブル・ヒューマンエラー等の本質的な対応策は、現場での生きた判断や即興的な対応力に依存しています。

特にサプライヤーや調達現場でも、データ化だけでは見えない「取引先固有の癖」や「人間関係」を読み取るのは、AIでは困難です。
人の強みがますます脚光を浴びる場面も今後増えていくことでしょう。

昭和から現代への移行期で見落とされがちな視点

「アナログ文化＝悪」ではない真実

よく、アナログなやり方が「時代遅れ」「非効率」と揶揄されますが、例えば多品種少量生産や特注生産では、職場ごと・工程ごとの絶妙なカスタマイズが欠かせません。

いまだに電話一本でリスクを読み取る調達バイヤーや、仕入先の現場に実際に足を運んで空気を感じ取るベテラン担当者のスキルは、デジタルだけでは再現できません。

昭和の成功体験に完全に固執することはリスクですが、価値ある現場文化や暗黙知、”阿吽の呼吸”まで完全にデジタルに置き換えるのは危険なのです。

分断ではなく融合、「AND」の発想へ

大事なのは、「AIか人間か」という二択ではありません。
これからの製造業に必要なのは、AIが得意な”標準化・自動化”と、人が持つ”臨機応変さ・現場力”の融合です。

例えば、AIが異常傾向を検知した時、人間がAI判断の理由を探りながら現場観察力でフォローする。
定型業務はAIに任せ、現場教育やトラブル対応は熟練工が担う。
両者の相互補完によって、技術伝承の新たなカタチが生まれます。

製造バイヤー・サプライヤーにも求められる新しいスキル

データリテラシーと現場感覚のハイブリッド

調達・購買バイヤーとして成功するためには、今後「データ分析力」と「現場感覚」の両輪が欠かせません。

AIを駆使してサプライチェーン全体の最適化や調達先の選定を進めつつ、現場の職人や仕入先担当者との信頼関係や”人脈”を築くことも重要です。

サプライヤーから見れば、バイヤーのAI活用志向の本質と、人間らしい決断の勘所の両面を知ることで、交渉や提案力を強化できます。

人の成長から得られる企業価値の最大化

結局、「人から人へ」の技術継承や、現場でしか養えない”経験知”を大切にし続ける企業こそ、危機対応力に優れ、結果としてAI活用もより強固なものとなるでしょう。

将来の製造業では、AIも熟練工も、お互いの強みを活かし補完し合う「新たな融合モデル」が主流となります。

まとめ：技術伝承とAI活用の未来へ向けて

AIが製造現場にもたらすメリットは計り知れません。
しかし、その利便性や効率性のみに頼ることは、「人間の経験」という最大の資産を捨て去ることにもつながります。

今まさに、昭和から続く現場力と、最新AIの狭間で揺れ動く業界こそが、日本製造業の底力を再発見するときです。
現場の多様性や柔軟な思考、人と人とのつながり――これらをAIとしっかり融合させ、次世代へと受け継ぐ仕組みを作ることが不可欠です。

技術伝承を止めずにAI導入を推進するためには、マネジメント層も現場も、互いの良さを認め合い「AND」で考えるラテラルシンキングが必要です。

これからの日本の製造業の未来を、AIと人間の相乗効果で切り拓いていきましょう。