AI導入で現場の小さな改善が軽視される課題

AI導入で現場の小さな改善が軽視される課題

はじめに ― 現場の「地道な改善」とAIブームの狭間で

製造業の現場は、常により良いモノづくりを目指し、多くの工夫や改善を積み重ねてきました。
カイゼン活動や5S（整理・整頓・清掃・清潔・しつけ）といった地道な取り組みが、現場力の向上や品質の安定、生産性アップに大きく貢献してきたことは言うまでもありません。

しかし近年、DX（デジタルトランスフォーメーション）やAI活用の波が押し寄せ、工場オートメーション化やIoT導入などの“次世代の現場強化策”が至上命題となっています。
その中で、現場の細やかな「小さな改善」が軽視されつつあるという課題が、現場経験者として強く感じるところです。

AIが注目を集める中、なぜアナログ時代からの現場改善はなお重要なのか。
また、AI熱の加熱がどのように現場の声や経験、熟練者の知見を置き去りにしてしまっているのか。
その本質に迫りつつ、バイヤーやサプライヤー、これから業界を担う若手に向けた“これからの現場改善”を考えていきます。

AI導入のメリットと落とし穴

AIの活用がもたらす恩恵

AI導入の意義は数多くあります。
生産ラインの自動監視や設備の故障予知、ビッグデータ解析による最適在庫管理、不良品の自動検出――。
管理者目線で言えば、業務量削減やムダの排除といった成果も明確に見えます。

工場長や購買担当時代、私自身も「AI導入による見える化」「ヒューマンエラーの低減」という恩恵を肌で感じてきました。
単純作業の自動化で人員配置の最適化が進み、現場の負担も減ったのは確かです。
また、従来目視や勘に頼っていた“暗黙知”の一部が、デジタルデータとして蓄積され共有可能になったことも画期的でした。

AI導入の落とし穴 ―「最適化」と「現場力」のはざま

一方で、AIによる一律の最適化や、自動化ありきのプロジェクト推進には危うさも内在しています。
最も大きなリスクの一つが、「小さな現場改善＝現場から湧き出す創意工夫や気づき」が置き去りにされてしまう点です。

AIは、過去の膨大なデータやルールに沿って“最適解”を導き出す技術です。
しかし、現場の細やかな違和感や、ほんの些細な異常音・振動への職人の勘、工夫の積み重ねなど、“人間だからこそ”拾える価値観や知見はフォロー外となりがちです。

また、AI活用の提案や導入が「経営層や管理部門主導」で進みやすい点にも注意が必要です。
その結果、「現場の声や歴史的なノウハウ」が一段低く扱われてしまうという問題が生まれがちなのです。

現場の“カイゼン力”がAIに勝る理由

製造現場で生き続ける“昭和的改善文化”とは

日本の製造業、特に自動車・電機・重工などの大手現場では、いまも昔ながらのアナログ的改善活動が根強く残っています。
たとえば「朝礼でのヒヤリ・ハット共有」「紙ベースの指さし確認」「QC（品質管理）サークル活動」などが典型です。
一見すると“前時代的”とも受け取られがちなこうした取り組みですが、現場独自の課題察知や解決力を生み出す重要な仕掛けとして長年機能してきた背景があります。

昭和・平成時代に現場を支えてきた先輩方の経験、日々の作業で感じる違和感や小さな“つまずき”の共有、その蓄積こそが、日本の“現場力”を世界水準に押し上げてきたとも言えます。

現場改善活動の実例 ―「小さな気づき」が生む大きな効果

私が携わったある工場でのエピソードをご紹介します。
とあるラインで小さな部品のボルトが頻繁に緩む事象が繰り返されていました。
AI監視装置では「不良発生時のみ」警報が上がるのですが、実際には「締め付け作業時の手順誤り」「治工具の経年劣化」「作業員の健康状態」など複数要因が絡み合った“ゆるやかな不良化現象”だったのです。

現場の要望で立ち上げたカイゼンチームが、作業リーダーやベテラン作業者から情報を吸い上げ、日々の作業観察・ヒアリングを繰り返しました。
その結果、紙に書き留めていた「連続締付感覚の違和感」「作業者の心理的負荷」「工具のグリップ改善」といった“AIには拾い難い改善枝”が集約され、工具改善や手順再徹底によって再発ゼロを実現しました。

このような“小さな気づきと工夫”の積み重ねが、AIによる一括管理やデータ化ではカバーしきれない現場価値につながります。

バイヤー・サプライヤー双方に求められる視座

バイヤー視点 ―「見積もり」だけで現場価値は測れない

購買・調達業務において、AIにより見積書や仕様書の自動チェック、コスト最適化が進み始めています。
FAX文化もなお一部現役な調達現場でも、AI-OCRや自動発注システムの導入が積極的に検討されています。
これは業務効率化の大きなカギであり、人的ミスや調達リードタイム短縮には一定の効果をもたらします。

しかし、バイヤーとして実感するのは「現場で日々積み重なる小さな改善」が、調達コストや納期だけで評価されないという事実です。
一見“最安”のサプライヤーでも、不良の増加や現場負担増が水面下で進行しているケースも見受けられます。

単純なコスト・納期だけでなく、「このサプライヤーはどんな“小さな改善”を日々積み重ね、“現場の声”をどう組織に届けているか」という“現場目線評価”をできるかどうか。
それが、昭和的な現場力を継承できる調達担当者の条件であり、こうした感性をAIツールだけに委ねることはできません。

サプライヤー視点 ―「指示待ち」では勝ち残れない時代へ

AI活用時代のサプライヤーには、自社内のカイゼン活動や、現場のリアルな声をクライアントへ提案できる積極性が求められます。
AIを駆使することで受発注処理や品質報告書作成は効率化されますが、「現場起点で考える」「クライアントの先の現場課題まで想像する」ことこそが、競争力の根幹となっています。

バイヤーが知りたいのは、「AI導入がどんな業務を効率化し、現場の負担をどう下げているか」だけではありません。
「御社現場は、どんな改善提案を自ら生み出していますか？」
「小さな異常や違和感にどんな気づきがあり、社内外へどんな改善を行っていますか？」
――こうした現場起点の“リアルな取り組みこそ”、次代の取引基準になっていくと実感します。

AIとアナログ改善の「ハイブリッド現場力」が新しい強み

AI時代の現場改善 ― 両者の「良いとこ取り」を目指す

現場力を発揮するには、AIという“新しい武器”を使いこなしつつも、現場改善による「小さな気づき」「現場の納得感」を失わない仕掛けが不可欠です。

具体的には以下のような“ハイブリッド運用”が考えられます。

・AIによる異常検知≠自動改善
　→ AIが異常や傾向を検知した瞬間、現場チームが実際の現象を目視・体感で評価し、必要な追加観察や現場ヒアリングを必ず行う運用
・AIが拾えない「現場の声」データも並行記録
　→ 日々の小集団活動や現場反省メモ、作業者のフリーノートなど“デジタル化できない記録”を“経営情報”として位置付ける
・カイゼン報告会の可視化/共有
　→ パワーポイントや動画等で成果事例をデータ化し、AIによる自動検索や類似現象予測と連携させる

このように、人間の感性や現場改善の知見をAI側にどんどんフィードバックし、現場データの「質」を高め続ける。
これこそが、AI活用時代の新たな“現場力”となるでしょう。