製造業の“属人工程”をAIが抽出する業務棚卸し自動化サービス

製造業の現場で根強い“属人工程”とその課題

なぜ属人的な工程が生まれ続けるのか

製造業の現場には、長年同じやり方が継承され、いわゆる“職人技”が幅を利かせる属人工程が数多く残っています。
たとえば、特定のベテラン作業員しか扱えない機械の微調整や、業務フロー外の暗黙知に基づいた判断、調達業務における“付き合い”重視の調整がその典型です。

これらは、生産性と品質を安定させる一方で、人に依存するために以下のような課題を誘発します。

・作業標準化が進まない
・人材の異動や退職によるノウハウ消失
・新規採用者の教育負荷増大
・生産計画の柔軟な見直しが困難

現場が“昭和”から抜け出せない一因は、こうした属人工程の可視化と標準化が難しいためでもあります。

業務の棚卸しが進まない日本の製造業

働き方改革が進んでも、日本の製造業の多くは、業務棚卸し＝業務内容の可視化と再設計に苦戦しています。

理由としては
・業務手順が複雑かつ現場任せでブラックボックス化している
・手書きやエクセルベースの管理が多く、データ化しづらい
・現場は多忙で、棚卸しに割けるリソースがない

また、バイヤー（調達担当者）であれば、サプライヤーとの付き合いや、現場調整の“勘と経験”に頼るシーンが今も多く、これが新たな課題解決の壁となっています。

AIで進化する属人工程の“見える化”と業務棚卸し自動化

AIがもたらす分析力と自動化のインパクト

近年のAI技術の進展により、製造現場でも、これまで人に依存してきた工程や業務フローをデータベース化・可視化する取り組みが進んでいます。
AIによる業務棚卸し自動化サービスの特徴は、現場で日常的に発生しているルーチンを会話記録や作業実績、業務日報など“現場言語”で把握・分析し、
どの作業がマニュアル化でき、どの工程が人的リスクを抱えているかを客観的に抽出する点にあります。

AIによる“属人工程”抽出のメカニズム

AIは、現場スタッフへのインタビュー記録、各種書類やデータ分析、IoT機器からの生産ログなど多様な情報源を統合的に解析します。

・作業内容、手順、判断基準のパターンを“自然言語処理”で抽出
・例外処理やイレギュラー対応の有無を見極める
・特定の人物に依存している業務を可視化
・“例外コメント”や“現場自動化ツール未使用”など属人的特徴を分類

これにより、ベテラン作業員が口頭でしか伝えられていない手順も、“暗黙知の棚卸し”としてデータ化できるようになります。

属人化解消と、バイヤー・サプライヤーの関係強化

調達購買の分野でも、これまで“個人依存”だったサプライヤー選定基準や、納期交渉、緊急対応などが、属人性の根拠を可視化できるようになります。
成果として
・調達プロセスの標準化、再現性の向上
・サプライヤーへの透明な品質・コスト基準提示
・バイヤー間、サプライヤー間のフェアで効率的な商談促進

こうした効果が見込まれ、結果として取引の安定化、信頼構築につながります。

具体的な業務棚卸し自動化サービス活用事例

事例１：生産管理部門における作業棚卸し

大手自動車部品メーカーでは、AIを用いた業務棚卸し自動化サービスで、現場スタッフの業務負荷を30％削減できた事例があります。

具体的には
・生産指示書や作業実績のAI解析
・担当者ごとの例外処理パターンの自動抽出
・属人化工程を明確化し、標準作業手順書（SOP）に反映

その結果、従来ベテラン頼みだった変更調整も、若手にスムーズに引き継がれるようになりました。

事例２：調達購買のプロセス標準化

大手機械メーカーの調達部門では、AI技術により、バイヤーごとの情報管理やサプライヤー選定プロセスを徹底棚卸し。
その上で
・調達判断の基準をデータで明文化
・属人的なサプライヤー評価に頼らず、公平な取引促進
・緊急調達時の意思決定スピードアップ

これによりサプライヤー側も、自社が評価されているポイントや課題が明確になり、双方向での改善やアクションも取りやすくなりました。

現場の“AI棚卸し”を成功させるために必要なポイント

現場独自の“暗黙知”に向き合う姿勢

どれだけAI技術が進歩しても、現場の仕事には数字やロジックだけでは拾いきれない、“お客様対応”や“臨機応変な判断”が存在します。

そのため、AI棚卸しの際は
・現場スタッフの経験値をリスペクトしたヒアリング
・“なぜ今このやり方をしているのか”の背景掘り下げ
・AIと人の協働により、安全性・品質向上と生産性アップを同時追求

このようなアプローチが不可欠です。

データ化への第一歩は“現場会話”の記録

業務棚卸し自動化のはじめの一歩として、日々のちょっとした作業メモや朝礼でのやりとり、設備トラブルの現場会話なども重要なデータです。

まずは
・スマートデバイスによる音声記録
・作業内容の簡易タグ付け
・パートごとに細かく工程レポート化

この積み重ねが、AIの分析精度を高め、真の意味で“属人工程の見える化”を推進する力となります。

現場の合意形成・巻き込み力も重要

特に昭和世代のベテラン作業員や、アナログに慣れ親しんだ現場は、“AI棚卸し”に消極的な場合も少なくありません。
「今まで通りが一番」「機械やAIに仕事をとられるのでは？」という不安も出やすいからです。

ここで大切なのは
・現場スタッフの役割変化を丁寧に説明
・AI導入は“仕事の消滅” ではなく“仕事のアップデート”であることの啓蒙
・棚卸し結果による“働きやすさ”“品質強化”の実感を共有

こうした現場の心理的なケアや、トップマネジメントの理解も不可欠です。

製造業の未来を切り拓く“AI棚卸し”の展望

人の知恵とAIが融合するスマートファクトリーへ

AIが属人工程を抽出し、業務棚卸しを自動化することで、製造現場は旧来の“勘と経験”頼りから大きく進化します。

・多能工化、熟練者のノウハウ継承が実現しやすくなる
・サプライヤー、バイヤー双方の“見える化”で商談の信頼性が向上
・異動や新入社員でも現場即戦力化が容易に

AI棚卸しは、現場に残る“ブラックボックス”を解きほぐし、“昭和のものづくり”を一歩前進させるための最強の“潤滑油”となるはずです。

まとめ：製造業の知見とテクノロジーを活かした新しい価値創造を

製造業に携わる全ての方へ。
現場で磨き上げた“人の知恵”という財産を、AIというツールでより多くの人と共有し、
日本のものづくりを強く、しなやかに進化させていきましょう。
バイヤーを志す方や、サプライヤーの立場にある方も、ぜひ“AIによる業務棚卸し”を未来のスタンダードとして活用し、“次世代の製造業”へともに成長していきましょう。

現場起点の“AI棚卸し”こそ、製造業の新しい突破口です。