AIが顧客の特殊要求に対応できずトラブルが発生する問題

AI活用の現場で巻き起こる「顧客特殊要求」対応トラブルとは

製造業の現場では、近年AI（人工知能）の導入が急速に進んでいます。
調達購買、生産管理、品質管理、工場自動化など、さまざまな領域でAIの活躍が期待されています。
しかし、一方で「顧客の特殊要求にAIが対応できずトラブルが発生する」という問題も顕在化しつつあります。
昭和の時代から続く“お客様第一”の精神と、最先端のAI技術――。
この二つの世界観の間で製造現場は今、確かに揺れています。

本記事では、現場目線で、AIがなぜ顧客の特殊要求に弱いのか、どんなトラブルが発生しやすいのか。
さらにアナログ文化が根強く残る製造業界ならではの課題や、今後の新たな地平線についても深く考察していきます。

なぜ「顧客の特殊要求」はAIにとって難しいのか

AIは「定型業務」に強く、「例外処理」に弱い

AIは膨大なデータを解析し、一定のルール・パターンに沿って最適解を導き出す点に優れています。
調達購買のような定型業務や、品質チェックの自動化などでは高い成果を発揮しています。

一方で、日本の製造業は「お客様のワガママ」にも真摯に応えてきた歴史があります。
「ここだけ特別仕様で」「この工程は順番を変えてほしい」「他社製品と互換性を持たせてほしい」――
こうした“イレギュラーな要求”が現場では日常茶飯事です。

AIは過去のパターンや規則にない要求に出会うと、途端に思考がストップしてしまうことが少なくありません。
最適解を提供するAIが、「最初から唯一の解が存在しない」ケースに非常に弱いのです。

現場の経験と“あうんの呼吸”が求められる

例えば、機械部品の調達では「0.2mmだけ寸法を変えて納入してほしい」「図面に記載のない追加工をどうしても…」といった細かなオーダーが入ります。
こうした要求は、現場担当者が長年の経験や顧客との信頼関係、暗黙知、いわゆる“あうんの呼吸”を生かして処理してきました。

しかし、AIでは
「ルールを逸脱する」「リスクがある」
として標準処理しか受け付けなかったり、人間ならできる臨機応変な判断が難しいのです。

実際に発生しやすいトラブル事例

１．業務フローが止まり納期遅延――「誰も決断できない」

AI導入後、顧客から“特殊仕様”の相談を受けると、従来なら技術者や現場責任者の裁量で前向きに調整していました。
しかし、AIの判断ロジックには「例外規定」がなく、現場担当者も
「AIのロジックに従うしかない」
「手作業対応はシステム的に禁止されている」
などとして対応できません。

その結果、業務フローがストップし、結局は上層部の決裁が必要となり、大幅な納期遅延を招いてしまいます。

２．品質検査の自動化AIが特殊工程に非対応

品質管理AIが標準的な検査パターンばかりを学習している場合、顧客ごとの特注部品や特殊工程をいわゆる「異常」と判定してしまったりします。
それによって出荷が止められたり、不良品誤判定で誤出荷されるなど、深刻なクレームにつながることもあります。

３．AIチャットボットによる問い合わせ対応の機械的回答

バイヤーやサプライヤーとの問い合わせ業務をAIチャットボットで省力化する企業が増えていますが、特殊要求やナレッジ共有など“型にはまらないやり取り”は苦手です。
「それは対応できません。」
「マニュアルに記載されている内容しか案内できません。」
といった“冷たい”自動応答で顧客満足度を大きく損なってしまうこともあります。

昭和型アナログ文化とのせめぎ合い

「カイゼン」と「個別最適」は日本の現場力

製造業は昭和の時代から「現場主義」「カイゼン」精神、「個別最適対応」を強みとしてきました。
顧客の要望に寄り添い、細やかな現場対応で差別化してきたからこそ、高い信頼とブランド力を築けたのです。

デジタルやAIの時代に入っても、サプライヤーやバイヤーは「うちだけ特別に…」という無理難題を当然のようにぶつけてきます。
その半面、AI活用を進めるほど「例外ナシの標準化」が求められ、現場ではかつての裁量が徐々に失われつつあります。

なぜアナログ文化は根強く残るのか

日本の多くの工場には、ベテラン作業員や管理職が培ってきたノウハウが山ほど残っています。
「アイツに言えばなんとかなる」「電話一本で現場が動く」――
こうした関係性と“ライブ感”が、急速なAI化・自動化に抗う土壌になっていることも多いです。

また、取引慣行や暗黙知に守られたバイヤー―サプライヤー関係は、お互い「困ったときは助け合う」という信頼で成り立ってきました。
AIが自動化を支える一方、人間的な“さじ加減”の力がまだ必要とされているのが現状です。

AI時代の「特殊要求」対応力をどう磨くか

人×AIの協働が生む「現場型DX」

AIは“万能”ではありません。
現実の現場においては、AIが標準処理やパターン認識に集中し、人は「例外判断」や「個別要求対応」に集中する――
そんな“ハイブリッド型運用”が、結局のところ現実的です。

例えば、
・定型的なバイヤー向け回答はAIが即時応答
・特殊要求や個別取引は人間の担当者がフォローして最終判断
・AIのエラー検知に対してベテラン現場職がナレッジで解釈し直す
など、「人×AIの最適分担」によって、特殊要求対応の品質とスピードを両立させていく必要があります。

AIにも「例外処理」学習を進める

最新のAIは「事例ベース推論（Case-Based Reasoning）」や「強化学習」など、例外的なケースも蓄積・活用できる仕組みが発展しています。
今後、各現場で発生した“特殊要求の処理事例”をデータとしてAIに学習させ、パターン外の要求にも「似ている過去例」をもとにアドバイスできるような頭脳に育てていくことが重要です。

バイヤー・サプライヤーの「ナレッジ共有」文化が不可欠

バイヤーがどんな意図で特殊要求を出すのか、サプライヤーはどの範囲でイレギュラーに対応できるのか――。
現場しか知らない知恵や取引の舞台裏を、AIも理解可能なナレッジデータとして蓄積する。
そのためには、現場人材が積極的に情報を記録・共有し、
「なぜこの案件はイレギュラー対応したのか」
「どんなお客様の背景があったのか」
まで解説して残すことが重要です。

この醸成された暗黙知・属人知の“見える化”文化が、AIに“昭和の現場力”を継承させるカギです。