AIの活用で改善の優先順位が誤る問題

AIの活用で改善の優先順位が誤る問題

はじめに：デジタル化と現場のギャップ

製造業の現場では、AIやIoTなど先進テクノロジーの導入が加速しています。
自動化、省人化、データドリブンな意思決定…これらのワードはもはや日常語となりました。
しかし、昭和から連綿と続く現場オペレーションやアナログ文化の根強さと、新時代の“AI信仰”とのギャップは、現場感覚を持つ私にとってみても大きな課題です。
特に「どこを優先して改善するか」という意思決定において、AIが出す結果が必ずしもベストな選択肢とは限らない現実が、多くの現場で顕在化しつつあります。

AIは万能ではない：現場の“肌感覚”との乖離

AIを使えば一見、膨大なデータを解析し「この工程をまず改善しましょう」と教えてくれます。
たしかに、歩留まりデータや停止時間、クレーム件数など客観的な数字の集計はAIの得意分野です。
しかし、現場の肌感覚や“空気”のような非定量情報は反映されません。

例えば、生産ラインのどこかで小さな異音がしている、以前からベテラン作業者が「このタイミングは危ない」と感じていた…。こういった微細な兆候は、AIのアルゴリズムに伝わりません。
表面上は歩留まりが良くても、現場では明日にも致命的なトラブルが発生する予兆を感じているかもしれません。

改善の優先順位がずれる理由

1. 入力データの偏り

AIはあくまでトレーニングしたデータが全てです。
故障記録、生産データ、品質トラブルの履歴などが十分・正確に蓄積されているでしょうか。
現場の「記録文化」が弱ければ、AIは“見せかけの最適解”しか出せません。
極端な例ですが、真面目に記録をつけていたラインばかりが「問題点」としてリストアップされ、いつも帳面すら付けていない“放置エリア”の重大リスクは無視されてしまうこともあります。

2. 隠れたプロセスや暗黙知の未反映

製造業には、いまだに“ベテランの勘”や“経験知”で成り立っている業務が多く残ります。
日報には見えない品質管理の実践、ちょっとしたメンテナンスの手技などは記録に残りません。
これらがAIのロジックに入っていなければ、優先度ランキングは大きく狂います。

3. 長期的・全体最適視点が抜けやすい

AIによる改善提案は、どうしても“目先のインパクト”に寄りがちです。
「今月の不良数が多いポイント」、「直近で機械停止が多いエリア」など、短期的な数値目標には合致しますが、設備の老朽化や組織疲弊など、中長期で本当に手を打つべき個所には目が届きません。

ありがちな失敗事例

たとえば大手某メーカーで、AIを用いた「不良発生源自動抽出システム」を導入した例を見てみましょう。
導入初期は、AIが指摘した工程ごとに現場巡回し、即座にカイゼン活動を行いました。
しかし半年後には「本当に重要な問題に全然たどり着いていない」「現場がAIに振り回されている」という声が急増しました。

背景として、可視化されやすい表面上の問題ばかりがピックアップされ、実際には現場で「目をつぶっていた大問題」や「ずっと小手先だけでごまかしてきた核心部位」には全く着手できていなかったのです。

現場の“人間力”をAIは再現できるか

現場には膨大な暗黙知、すなわち「どこをどう直せば劇的に生産性が上がるか」という“勘”があります。
私の経験したケースでは、非効率な工程を改善するとき、AIが推薦した手順は「3番工程のボトルネック解消」でしたが、実際には「1番工程に従事するベテラン作業者の配置換え」だけで全体がスムーズに回ることが何度もありました。
このような“現場感覚からくる打ち手”を、AIにどう組み込むかは、いまだに難問です。

現場主導×AIのハイブリッドが未来

では、AIの力を活かしつつ、改善の優先順位を誤らないためにはどうしたら良いのでしょうか。

1. データの“現場補正”を徹底

AIが出したランキングや提案については、必ず現場責任者がレビューし、「これは本当に手を打つべき内容か？」を検討します。
必要があれば、現場で感じているリスクや違和感、その裏事情をAIに“フィードバック”として入力します。
このサイクルを繰り返すことで、AIと現場知見の両方を積み重ねることができます。

2. データ収集文化をアップデート

日報やトラブル記録、ヒヤリ・ハットなど、些細な出来事もデジタル化しAIへ届ける文化を育てましょう。
iPadやスマホで簡単に記録を残せる仕組みづくりが効果的です。
“現場の声”をどこまで入力できるかが、AIの判断精度の根本を左右します。

3. 現場の「AIリテラシー」を高める

現場作業者や中間管理職に対し、「なぜAIがこの工程を優先したのか」「データのどこを見て判断したのか」を理解できるよう教育します。
ブラックボックス化を防ぎ、AIの限界やバイアスを念頭に置くことが大切です。

バイヤー・サプライヤーの視点で考えるAI改善

製造業の購買・調達部門でも、AIを活用したサプライヤー評価やリスク管理が進んでいます。
しかしここでも“定量的な評価軸”に偏りがちで、本当に良いサプライヤー・怪しい仕入先を見誤ってしまう危険があります。

ヒアリングや現場見学、人間関係でしか得られない情報（品質管理体制の実態や企業風土）は、AIでは数値化が難しい部分です。
購買・サプライヤー両者が「データには表れにくい、本当の改善ポイント」を正直に共有し合う信頼構築が不可欠となります。

おわりに：アナログの強み×AIの掛け算で新たな地平を

昭和から続くアナログの現場力と、令和の最先端AIテクノロジー。
どちらか一方に振り切るのではなく、両方の“いいとこ取り”こそが、これからの日本の製造業再生に必要だと強く感じます。

改善の優先順位は「AI頼み」だけでも、不完全な人間の感覚だけでも、間違えてしまうことがあるでしょう。
大切なのは、現場の知恵とテクノロジーの間を、粘り強く“往復”し続ける対話力と、柔軟なラテラルシンキング（水平思考）です。

皆さんの現場でも、AIを怖がらず、かといって盲信し過ぎず、“実践的で地に足のついたイノベーション”を目指していきましょう。