AIが提案する改善策が現場に合わず拒否される問題

はじめに：AIによる現場改善、その拒絶のリアル

長年、製造業の現場で改善活動に携わってきた経験から、最近特によく耳にするキーワードが「AIによる生産性向上」です。

経営層や情報システム部門から、「AIを導入して現場の業務改革を」といった掛け声が増えました。

しかし、肝心の現場では「AIが導き出す改善策は机上の空論」「現実と合っていない」「余計な手間が増えた」といった嘆きを多く耳にします。

このようなAI活用における「現場拒否」の背景には、昭和から続くアナログ的な業界文化や、“現場ならでは”の実践知が根強く横たわっています。

本記事では、バイヤー、現場担当者、サプライヤーなど、あらゆる立場から「なぜAI改善策が受け入れられにくいのか」「どうすれば現場でAIを役立てられるのか」、実際の工場長視点も交えながら深掘りします。

AI導入の現状とギャップの実態

経営・IT部門 VS. 現場スタッフの温度差

DX（デジタルトランスフォーメーション）の文脈でAI導入の必要性が叫ばれる中、経営層やIT部門の担当者は「AIこそ効率化の切り札」と考えがちです。

一方、実際に日々の現場業務を担い、調達・生産・品質管理に従事するスタッフからは次のような声が上がります。

– AIが分析した結果に従うと、理論上の最適解ばかりで実務にマッチしない
– 現場特有のイレギュラーや、暗黙のノウハウを理解できていない
– 既存の紙や手作業によるアナログ業務が多く、AIとの連携に時間と工数がかかる

つまり、机上の空論に終始して現実の現場運営と乖離しがちです。

昭和から続く“職人技”と現場のリアリズム

昭和の高度成長期から日本の製造業を支えてきたのは、成熟した現場力や職人技、ローカルルールなど、データ化やマニュアル化しづらい「暗黙知」でした。

この現場独自の文化にAIのロジック主導の改善提案が直撃すると、「使えない」「余計に混乱する」と拒否感が強まります。

その背景には、
– 上司や先輩から口頭で伝わる“現場のコツ”
– 生産ラインごとのクセやムリ・ムダ・ムラへの現場対応
– 急なトラブル対応や予測不能な人の動き
といった、デジタル化困難な要素が多数存在します。

そして現場の目線で「これまで通りが最適」とみなされる限り、AIの提案は採用されません。

AI提案が拒否される根本的な理由

1. データ品質・現場の情報格差

AIは入力されたデータをもとに最適解を導き出しますが、製造業の現場では、

– 手書き日報やExcel個別管理が混在しており、データが正しく統合されていない
– 品質異常や設備停止などイレギュラー情報の記録が曖昧
– そもそも現場スタッフがデータ活用のメリットを実感していない

といった問題が横たわっています。

こういった“現実の汚いデータ”をもとに推論された改善策は“理想論”になりがちで、現場の信頼を得にくくなります。

2. 暗黙知・個人技への依存

熟練者の「目視検査」「ちょっとした音・匂いによる異常検知」など、数値化できないノウハウが現場には多いです。

この職人技を無視し、AIが一律に「こうすれば効率UP」と提案しても、「ウチの現場のことを何も分かっていない」と反発されます。

3. 改善の“肌感覚”を再現できない

例えば「調達リードタイムの短縮」「生産スケジューリングの最適化」といった提案で、AIが提示するのは「理論上はこう動かすべき」という指標です。

しかし、実際には部材の遅延、突発的な修理依頼、ヒューマンエラーなど、“読み切れない現場の揺れ幅”を肌感覚で捉えながら運営しています。

その「現場のさじ加減」をシステムでパラメータ化できていないのです。

4. システム“押しつけ感”と変化への抵抗

トップダウンで「AI活用せよ」と一方的に現場にシステムを押し付けた結果、

– システムの操作が煩雑になり手間が増えた
– なじみある紙やホワイトボード管理が使えなくなった
– トラブル時に誰も助けてくれない

といった不満が噴出し、AI提案自体が敬遠されます。

バイヤー・サプライヤー目線から見える課題

バイヤーにとってのAI提案の難しさ

バイヤーの仕事は、サプライヤーに最適条件を提示し、社内関係各所との調整を図ることです。

AIで調達プロセスの効率化や需給予測の精度向上などが提案されますが、実務では交渉力や納期管理といった「人のさじ加減」に左右される局面がまだまだ多いです。

特に国内サプライヤーとの信頼関係や、急ぎ案件での“裏技的調整”などはAIで再現が難しい部分です。

サプライヤーから見たAIバイヤーの本音

サプライヤーにとっては、バイヤーの「何を目的にAI提案を受けているのか」が分かりづらい場合があります。

例えばAIが分析した「サプライヤー入れ替え案」が提示されても、現場で築いた冗長性や地場の関係性、自社独自の技術対応力を十分評価できていないことが多いです。

「本当に現場の実態に合った購買戦略なのか」そうした疑念が、AI主導の調達システムに対する抵抗感につながります。

現場に寄り添うAI活用のための処方箋

1. 現場スタッフの参画と共創プロセスの設計

AI導入に際しては、いきなり「AIに仕事を変えさせる」のではなく、まず現場スタッフの知見や意見をヒアリングし、「どの課題でAIが役立つか」から共に考えることが重要です。

現場メンバーもAI開発プロジェクトに巻き込み、“使える仕組み”に仕上げることが、アナログ文化の組織にとっては要諦となります。

2. データ化の一歩手前、“紙や手作業の工夫”も承認する

「すべてをデジタルに」の発想で業務を変えようとせず、まずは紙や手作業における“現場独自の工夫ポイント”を尊重しましょう。

たとえば「伝票の端っこに書き込むメモ」「ベテランが定期的にチェックするポイント」など、アナログ工程に息づく改善の芽を丁寧に棚卸しし、そこにAIシステムの“置き方”を検討します。

3. 評価指標と現場納得性のバランス調整

AI提案の全てを鵜呑みにするのではなく、現場での実践検証を徐々に重ね、現実の肌感覚に合致するポイントのみを段階的に取り入れることが肝心です。

たとえば「AIによる需給予測を現場会議で検証し、外れ要因をAIエンジンにフィードバックする」など、納得感を得る運用が不可欠です。

4. “現場アンバサダー”と“デジタル推進人材”の協働

昭和的な職人気質を持つベテラン現場担当者と、デジタル推進サイドのIT人材がタッグを組み、現場で生きるAI活用を模索することが不可欠です。

たとえば
– 「AIで何ができる？現場座談会」の実施
– 試験導入後の“小さな成功体験”を共有
– 失敗例もオープンに議論し、共に改善する
といったプロセスが、現場受容性を高めていきます。

製造業として新たな地平を開くには

AI活用は「現場知との融合」がなければ根付きません。

昭和から脈々と続く現場力、バイヤー・サプライヤーとの信頼関係、現場ならではの工夫やあうんの呼吸―。

これらアナログ的な資産と、デジタルの力が織りなすハイブリッドな改善活動こそが、日本の製造業を新たな地平に導くカギになるはずです。

現場目線の実践的なAI活用の追求を通じ、今後も製造業に携わる全ての方が、時代を超えて“現場発のイノベーション”を生み出せることを願っています。