AIが提供する情報が現場で実行不可能なケースが多い問題

はじめに：AIが支える現場改革の理想と現実

近年、製造業界においてもAI（人工知能）の活用が急速に進展しています。

調達購買から生産管理、品質保証、さらにはスマートファクトリー化や予知保全に至るまで、「AIを導入すれば現場の課題が自動的に解決する」という“AI神話”すら流布しています。

しかし、実際の製造の現場では「AIの提案通りには動けない」「AIからの指示が現実に即していない」という声が根強いのも事実です。

本記事では、私が20年以上の現場経験で体験した実例を交えながら、なぜ“AIの情報や提案が現場で実行不可能になってしまうのか”、その要因と、克服に向けた現実的なアプローチを多角的な視点で解説します。

購買・調達担当者志望の方、サプライヤーサイドでバイヤーの発想を理解したい方にも有用な内容となるよう、昭和的な業界慣習や現場気質といった暗黙知、さらに時代の変化と産業構造の変容も踏まえて解説します。

AIが描く「理想的な現場」と現実のギャップ

AIがもたらすメリットと理想像

AIは膨大なデータの解析と高速な意思決定を得意としています。

過去の生産実績や品質データから最適な工程設計案を抽出したり、購買履歴から発注タイミングやコスト最小化案を自動で算出したりします。

サプライチェーン管理も“AI任せ”で無駄が削減できるといった宣伝も目立ちます。

特に近年は生成AIの登場もあり、
「AIが設計や調達、調整、納期交渉、生産計画すべてを効率化」
といった未来像を多くの文献や導入ベンダーが描いています。

なぜAIのアウトプットは実行されないのか——4つの根本原因

一方、業界の現場サイドでは次のような嘆きの声が聞こえてきます。

– 「AIが出した発注案通りに発注したら、部品メーカーの都合と折り合わず納期遅延が頻発」
– 「生産ロボットの予知保全アラートが頻繁に出ても、部品が即納できない」
– 「AIの最適生産計画と言われても、人手・装置・材料のリアルな制約が反映されていない」
– 「多品種少量・短納期に、AIが提唱する効率化策ではまったく歯が立たない」

こうした“理想と現場のギャップ”の背景には、主に以下の4つの要因があります。

1. アナログ文化と現場の暗黙知の壁

製造業の多くの現場では、昭和の時代から受け継がれる「現場力」こそが成果を左右すると信じられています。

例えば、ある部材が「手配できる」とAIが判断しても、実際は現場担当者の『今季は○○社が増産していて納期安定しない』という人間関係や業界動向に基づいた判断のほうが的確である場合が多いのです。

AIのアルゴリズムは“暗黙知”や“匠の勘”をデータとして取り込みきれず、表層的なデータパターン解析に留まりがちです。

2. 不完全なデータと現場情報の遅延

AIはしばしば「全ての必要な情報が揃っていれば」力を発揮しますが、現場では手入力データやシステム更新の遅れ、設備や手順のアップデート未対応が頻発します。

伝票や台帳は紙で管理され、非公式な変更も目立ちます。

結果、AIの根拠となるデータが「古い」「不完全」となり、現実とかけ離れたアウトプットにつながるのです。

3. 現実のサプライチェーンはAIの前提通りに動かない

AIは「最適な購買先分散」「安全在庫の最小化」「一括発注によるコスト削減」といった買い手側の理想シナリオをはじき出します。

しかし、実際のサプライヤー企業の都合、供給能力、経営体力は多様です。

サプライヤー側としては小ロットの頻繁な発注や、短納期、高度な納期調整を一方的に求められても現実的には応えられないケースも多々あります。

また、人手不足や災害、地政学リスク下で有事にはAIの前提（サプライチェーンの静的確定性）自体が大きく崩れます。

4.「現場の理想と経営層の理想」のずれ

AIの推奨案は経営層にとってKPI（コスト削減・納期短縮・効率化）には“最適”に見えても、現場目線では「これでは現場が回らない」「安全性・品質リスクが高まる」と感じる場合が多いです。

結局“現場叩き”につながり、AIの案そのものが実現不能となりがちです。

現場目線で見極める「実現可能なAI活用」とは

AIのメリットを最大化し、現場が「実行可能」「助かった」と実感できるためには、現場側のリアルな事情・“泥臭さ”をきちんと組み込んだ活用設計が不可欠です。

ここで重要なのは、「人とAIそれぞれの得意分野を棲み分け、補完させる」ことです。

現場の暗黙知を“再現”するための工夫

トップダウンでAI導入を進めても、現場の個別事情や暗黙知が反映されなければ「形骸化」します。

具体的には、下記のようなアプローチが有効です。

– 定量化できないノウハウ（社内人脈、地域慣行、部材特性）を“AIにインプットする前に必ずヒアリング”
– 定期的にAIの判断結果を現場リーダー（オペレーター、調達リーダー、品質管理者など）がレビュー、フィードバックしてモデル修正サイクルを組み込む
– データ連携の不足は、現場担当者による補記・メモを“AIの意思決定に添付”するなど、人間の情報も補完する仕組みを構築する

AIの導入現場で現実化した新しい共創スタイルの事例

実際の現場では、AIと職人の“ハイブリッド”運用による成果も見られます。

– 調達購買では、「AIによる自動発注案をまずはたたき台として提示、最終判断はバイヤーがサプライヤーと電話・交渉して確定」といったフローがうまくいっています
– 生産計画では、AIが需給トレンドや設備稼働状況を速報値で可視化し、それをもとに現場長が“今日の状況”（欠員、人の手当、段取り替えなど）を勘案し最終調整

このように、AIを使って「現場の見える化」「判断材料の充実」を実現しつつ、最後は現場の知恵や裁量で微調整する“泥臭い共創モデル”が最も成果を出しています。

昭和時代から続くアナログ慣行と向き合うためには

製造業、とりわけ二次・三次下請まで連なるサプライチェーンでは、今なお「FAX発注」「電話確認」「顔を知っているから納期を確約」といったアナログ慣行が多く残っています。

これらは非効率に見えますが、実は“大切なリスク管理・信頼関係づくり”の武器であり、単純にデジタル一辺倒ですべてを自動化できるわけではありません。

調達・購買領域で価値を発揮するバイヤー像とは

AIの提案が現場の実態に適応しきれない今、購買調達担当者（バイヤー）には次のような活躍の余地があります。

– AIを「意思決定の補助装置」「リスクに気づかせてくれるアラーム」として活用し、現場独自のリアルタイムなサプライヤー動向・現地事情と照らしあわせて判断
– サプライヤーと二人三脚で問題解決できる人間関係やネットワークを日頃から築く
– サプライヤー側の工程や、なぜ繁忙や遅延が発生するかといった内部事情を理解、両者の“翻訳者”になる

こうした“人間ならではの調整力”は簡単にAIが置き換えられるものではありません。