AIが複雑なトラブルに対応できず人間に丸投げされる問題

はじめに ～製造現場におけるAI活用の光と影～

製造業の現場では、AIやIoTの導入が進み、かつては人の手で行っていた多くの業務が自動化されています。

ですが、現場では「AIが想定外のトラブル対応をうまく処理できず、結局は人間に丸投げされる」という声もよく耳にします。

実際、機械学習やディープラーニング技術が進歩している現代においてさえ、現場独自の複雑な問題や例外的な状況にはAIが太刀打ちできていないのが実態です。

この記事では、20年以上の工場管理経験を持つ筆者が、現場目線でのAIトラブル対応の課題と、そこで生まれる問題、さらにはこれからの人間とAIのより良い関係の構築について、具体的事例を交えながら掘り下げていきます。

なぜAIが複雑なトラブルに対応できないのか？

現場は「イレギュラーの連続」である現実

AIは大量の定型データから傾向を学習し、繰り返されるパターンや論理的な異常検知を得意としています。

一方で、製造現場は日々「地味なイレギュラー」の連続です。

たとえば、生産ラインの一部で異音が発生し、人間なら「この音はベルトの摩耗によるもの」「油が切れてきた兆候」など経験則に基づき判断します。

しかし、AIはそのイレギュラーなパターンを学習していない場合、「想定外」としてスルーしたり、「異常」判定を出すだけに留まります。

つまり、AIが生成するのは「通知」や「予測」であり、現場対応や原因の特定、迅速な復旧まではカバーできていないのが実情です。

データの質と現場ナレッジの壁

AIの精度は元データの質に大きく左右されます。

現場では、手書きの帳票や口頭伝承のノウハウ、微妙な勘どころなど、データ化されていない知見が数多く残されています。

こうした「暗黙知」は学習できないため、AIが実際のトラブルに現場レベルで対応するには大きな壁があります。

近年、「データドリブン経営」「DX推進」が叫ばれる背景には、こうした昭和から続く“現場アナログ文化”をどうやってAIに繋げていくか、という業界全体の課題も色濃く反映されています。

イレギュラー時の意思決定プロセスの属人化

AIが出す答えはあくまで「過去に学習した範囲内」です。

一方、現場でトラブルが起きた場合は、ライン停止の回避、サプライヤー連携、納期調整といった「複雑な意思決定」が短時間で必要となります。

この際、現場リーダーや工場長など経験値の高い人間が、その場その場で最も生産効率や品質に影響しない判断を下しています。

つまり、現場対応の要は今も「人間の暗黙知・総合判断力」の部分が圧倒的に大きいのです。

人間に丸投げされる構造的な問題

「AI任せで安心」と思い込む管理部門と現場のギャップ

AIの「導入効果」として、管理部門は「現場の業務負荷が減る」「トラブル発生時もAIがカバーしてくれる」と期待しがちです。

ですが、実際にはAIがエラーメッセージや異常通知を出した後「さて、この後どうするか？」が全て現場の人間に丸投げされています。

その結果「AIを導入したのに現場の負担は変わらない、むしろ新たな対応マニュアルを増やされた」という現場スタッフも少なくありません。

「AIの判断待ちなのか？」「リーダーの個人対応なのか？」運用ルールが曖昧になることで責任の所在が不明瞭になり、結果として「人間側に無言のプレッシャー」が増す構造が出来上がっています。

属人化・スキル伝承の課題が深刻化

AIに丸投げされる業務の多くは「データ化しにくい」「再現性を持ちにくい」「経験的な対応」が求められる分野です。

これにより、属人化が進みやすくなり、ベテラン作業者しか対応できないトラブルやノウハウが蓄積されてしまいます。

また、AI導入によって「自分の経験や勘が通用しなくなるのでは」という現場スタッフの不安やモチベーション低下も見逃せません。

このような空気は、とりわけアナログ文化が根強い昭和世代の職人層に強く見られます。

実際の現場で起きたAI丸投げ事例

事例１：自律搬送ロボットと「予期せぬ障害物」

大手自動車部品工場の事例です。

工場内で自律搬送ロボット（AGV）が部品を自動運搬するシステムを導入しました。

通常運用は問題なく進んでいましたが、繁忙期に仮設の仕掛かり棚や箱が製造現場に増設され、AIには「もともと存在しなかった障害物」がマッピングされていませんでした。

結果、ロボットが停止状態になるだけでなく、複雑な経路判断ができずパニック状態になったのです。

結局、現場担当者がロボットを個別に再起動し、都度マニュアルで対応する羽目になりました。

事例２：AI検査カメラの「グレーゾーン」対応

某家電メーカーの基板製造工場では、AI画像認識カメラによる自動外観検査が導入されました。

しかし、はんだ付けの一部に「OKともNGとも言い切れないグレーな仕上がり」の品物が発生した場合、AIは「要目視確認」とアラートを出すのみ。

結局、熟練の検査員が1つずつ手作業で再確認し、合否判定をし続ける運用が続いているのが現状です。

事例３：生産計画自動化AIの「現場解釈ブレ」

AIで生産計画を最適化するシステムが導入されても、素材ロットの違いや現場設備のクセ、突発的なライン停止への対応までは考慮できません。

AIが提示した計画は「理想論」に近く、現場が「実際にどう回すか？」はリーダー経験依存。

計画改訂の責任も人間側になっており、「調整業務だけが膨大に増えた」と現場担当者は語ります。

業界で根付くアナログ運用とAI活用の今

現場主義とシステム主義の“ねじれ”構造

日本の多くの製造現場では「現場主義」が強く、システムやAIの判断よりも「ベテランの経験」や「日々の肌感覚」が信じられている部分が根強く残っています。

デジタル変革が叫ばれるなか、帳票や伝票、短冊管理など「昭和のアナログ運用」が今も色濃く残る理由のひとつはこの現場主義です。

一方、AIやDX推進を役員・本社主導で導入すると、現場の複雑な実情を反映しきれないシステムが出来上がり、“ねじれ現象”が生まれてしまうので注意が必要です。

「人が介入する余白」を前提としたシステム設計を

現場の声を取り入れるためには、AIやシステムに「人間が即座に介入できる余白」を最初から設けておく設計思想が欠かせません。

バイヤーやサプライヤーの立場でも、全てを自動化に頼るのではなく、「現場のベテランが判断に参加する仕組み」を意識的に導入することが重要です。

「完全自動化」→「異常時は現場人間が速やかに意思決定対応」→「対応内容がシステムにナレッジとしてフィードバックされる」…こうした“人間とAIのハイブリッド運用”こそが、これからの製造業の現実解となるでしょう。

これからのバイヤー・サプライヤー・現場に求められる視点

「現場軸」と「DX軸」のバランス感覚

AIや自動化システムが想定外の事象に対応できない場合、最終的な判断や対応は人間が行わざるをえません。

これからのバイヤー、サプライヤー、現場担当者は「AIのできること・できないこと」を冷静に見極め、現場ナレッジをどうシステムと連携させていくか、という現実感覚がより強く求められます。

現場の「暗黙知」をどうデジタルに翻訳するか？

これまでも属人化やノウハウのブラックボックス化は製造業の大きな課題でしたが、AI導入で逆に浮き彫りになっています。

現場スタッフから、「こういうときは自分はこうしている」といった知見を積極的に掘り起こし、ナレッジ化やシナリオ化してAIに学習させる仕組みを作ることが理想です。

こうした動きは、長期的には現場力の底上げや人材育成にも繋がります。

「人間の有用性」を再認識することが業界変革の原動力に

「AIにはできないが、人間にしかできないこと」は確実に存在します。

・イレギュラーなトラブル時の現場判断
・未知の突発事象への柔軟な対応
・コミュニケーションや連携を要する調整業務
これらはすべて、製造現場のレジリエンス（しなやかな復元力）を支える要素です。

製造業の現場主義と最新テクノロジーとの橋渡し役を担う人材――この存在が、今後ますます求められていくでしょう。

まとめ：AIと人間の“持ち味”を活かした製造現場の進化をめざして

AIや自動化技術が急速に発展する現代ですが、いまだ「想定外のトラブル対応」は人間に委ねられているのが現実です。

誰もが現場対応を丸投げされているように感じるときこそ、「自分たちの経験や判断力が今もこの業界を支えている」という自負と誇りを持ちましょう。

そして、現場の“生きた知恵”をデジタルに活かす挑戦が、次世代のバイヤーやサプライヤー、工場スタッフの価値をさらに高める原動力になります。

「AIと人間、それぞれの強みを融合させた、より信頼できる現場づくり」をめざして。

これが、変革期の製造業を生き抜くための本質的なアプローチだと私は考えます。