導入したAIシステムが既存設備と連携できず活用が進まない課題

導入したAIシステムが既存設備と連携できず活用が進まない課題

はじめに：AI導入の現実とギャップ

製造業におけるAI導入が加速しています。
生産効率の向上、品質の安定化、省人化――その期待は非常に大きなものです。
国や自治体、産業界もDX（デジタルトランスフォーメーション）の推進を声高に叫び、AIベンダーの提案は日々耳にするようになりました。

しかし現場では、いざ導入したAIシステムが思ったように活用されず、期待ほどの効果が出ないケースが後を絶ちません。
とりわけ多くの工場で顕著なのが、「AIシステムが既存設備とうまく連携できず、現場で活用が進まない」という課題です。

なぜこのようなギャップが生じるのでしょうか。
その根底には、アナログ文化が色濃く残る昭和型の現場気質や、長年運用されてきたレガシー設備との“溝”があります。
以降では、具体的な課題構造の分析や現場目線の事例、バイヤー・サプライヤー双方の視点も交え、実践的な解決アプローチを述べていきます。

AIシステム×既存設備：なぜ連携が難しいのか

既存設備の多様性と“ブラックボックス化”

国内の多くの製造現場には、80年代～2000年代に導入された多様なメーカー・仕様の生産設備が稼働しています。
これらは堅牢な一方、制御系や通信インタフェースが独自仕様で“ブラックボックス化”しており、現場担当者以外では動作の全容は把握しづらいのが現実です。

AIシステムは、センサー情報や生産実績データをリアルタイムで収集・分析し、制御系にフィードバックする必要があります。
ですが、既存設備はそもそも外部システムへオープンにデータをやり取りする設計にはなっていません。
PLCやシリアル通信などでなんとか「つなぐ」手法もありますが、個別のカスタム開発が多大に必要となります。

また古い設備では、ベンダーサポートが終了しておりI/F開示も難しいケースも珍しくありません。
結果、AI導入の予定が「現場で設備をつなげられず、ダッシュボード止まり」になってしまうのです。

人・組織の壁と“属人化”の罠

設備運用に長年携わってきたベテラン担当者のノウハウは極めて貴重です。
一方、新しいテクノロジー活用――特にAIやIoTの導入となると、「自分に関係ない」もしくは「危ないことはやりたくない」と消極的な空気が現場に漂いがちです。

また、情報システム部門やDX担当と現場オペレーターの壁も課題です。
現場の言語とITの言語、双方の“距離”が大きく、意思疎通が十分にできないままプロジェクトが進行しやすい環境があります。
こうした「属人化」の罠が、AIシステムと既存設備の連携をさらに難しくしているのです。

具体的な現場事例から解き明かす課題

事例1：古い成形機と画像検査AIの連携困難

自動車部品工場での事例です。
不良率低減を狙い、画像検査AIを導入。
製品画像は高精細カメラで取得可能ですが、既存の成形機制御盤は30年以上前の設計で、稼働状態や停止信号を取り出す標準I/Fがありませんでした。

結局、AIの「不良品疑いを検出したら機械を自動停止」という連携は諦め、人手による仕分けを前提とした運用に留まりました。
カメラ画像からAIの判定までは最新ですが、その後工程はアナログに逆戻り、現場の期待を大きく下回る結果となっています。

事例2：多品種ラインの稼働データ収集の苦労

ある中小食品メーカーでは、各ライン毎に設備メーカー・世代が異なり、データ項目もまちまち。
IoTシステムベンダーは「統合的な可視化ダッシュボード」を提案しましたが、現場で使いたい「生産実績」や「エラー履歴」など肝心なデータを一部の設備からしか自動取得できませんでした。

原因は、通信プロトコルが統一されておらず、また現場ごとにカスタマイズされた制御ロジックがブラックボックス状態だったためです。
結局、Excel台帳の手打ち転記とAIダッシュボードの併用という、二重管理の非効率が定着してしまいました。

昭和的アナログ文化がもたらす“変革の壁”

なぜアナログ文化が根強く残るのか

製造現場には「長年現場を良く知る人」が価値の源泉であり、現場重視の文化が定着しています。
その分、旧態依然としたルールや帳票、手順が温存されやすい土壌でもあります。

加えて、過去に新システム導入で高額投資だけが先行し、現場負荷や混乱が大きく“痛い目”をみた経験も積み重なっています。
特に失敗事例が周知されるほど「変えるリスク」が語り継がれ、イノベーションへの心理的ハードルが現場で高くなる傾向があります。

つまり“昭和的アナログ”を責めることは簡単ですが、背景には現場を守り、安定稼働を最優先する“合理的な抵抗”があるのです。

あるべき変革の進め方～ラテラルシンキングのすすめ

ここで必要なのは「トップダウンの押し付け」や「全面更改」ではなく、
現場の知恵とデジタル技術を組み合わせる“ラテラルシンキング”です。

例えば、既存設備を無理に全連携しようとせず、
・重要なプロセスだけアナログ情報を集約する
・AIの活用ポイントを絞りこむ
・現有機器を大規模刷新せずセンサー後付けやIoTアダプタを活用
など、“全連携至上主義”を捨てた柔軟なアプローチが現場には適しています。

また、「DX部門と現場の掛け持ち人材（デジタルを言語化できる現場リーダー）」を育成することが、変革の起爆剤となります。
現場従事者がキャリアアップややりがいとしてデジタル活用に主体的に取り組める仕組みが肝要です。

バイヤー・サプライヤー両視点で捉える現実的な解決策

バイヤー（導入担当者/開発側）の課題認識

バイヤーは、「AIソリューションベンダーが提示する華やかな効果」だけでなく、その裏にある現場制約と、既存設備の状態分析力を磨く必要があります。
導入可否を早期に判断し、「システムだけでなく、現場を巻き込む変革設計」を重視することが肝心です。

また、全社で見れば「重要度の高いライン・品種から優先」や、「PoC（概念実証）→段階的導入→全社展開」という柔軟なロードマップ策定も現実的です。
“なんとなくAI”なプロジェクトを避け、ROI（投資対効果）の高いAI活用ポイントを見極める「現場目線での目利き力」がバイヤーには不可欠です。

サプライヤー（AI・IoTベンダー）の現場視点獲得

サプライヤーは、提案時点で「連携対象の既存設備の現場分析」を徹底し、過去導入先の事例を根拠に、具体的な連携難易度や費用、必要な現場負荷を正確に見積もる経験が問われます。

また、ブラックボックス化した設備には「データロガー」や「外付けセンサー」「簡易IoTゲートウェイ」などを活用するなど、現場負荷を最小限に抑えた手法を下流工程のサプライヤーとして提案すべきです。
現場での「AI未活用まま使い物にならない」という事態を避けるためにも、“泥臭い現場力”がサプライヤーにも求められています。