AI技術活用が一部の担当者に依存する構造

はじめに：AI技術がもたらす構造変化と現場のリアル

AI技術の進展は、製造業の現場に劇的な変化をもたらしています。

これまで属人的だった業務がAIによって自動化され、効率化や品質向上が実現できる時代になりました。

しかし実際の現場では、AI活用が一部の担当者に依存する構造が根強く残っています。

この構造はなぜ生まれるのか、現場目線でその背景を解き明かし、今後のものづくり現場のあり方を考えていきます。

昭和型アナログ現場の実情とAI導入の現状

現場に根付く「職人技術」と「属人化」

長年の経験や勘、現場で培われたノウハウに基づく「昭和型アナログ現場」は日本の製造業の強みでした。

しかし少子高齢化や人手不足、厳しいグローバル競争が進む中、アナログな手法だけでは生き残れなくなっています。

AI導入は避けて通れないテーマですが、現場ではいまだに職人のカンや担当者ごとの独自手法が幅を利かせているのが現状です。

AI技術活用の実際——ツールはあれど人任せ

ERPや生産スケジューラ、品質管理システムなどのAI技術は多くの企業で導入されています。

しかし、そのAIツールの使いこなしは一部の「AI担当者」や「システム推進担当」に大きく依存しがちです。

全員が同じレベルでAIを活用しているわけではなく、「わからないから担当者任せ」「トラブルがあれば担当者に聞く」という属人化構造が温存されています。

AI技術が一部の担当者に依存する「業界構造」の背景

現場のDX推進が進まない“4つの壁”

AI技術の活用が一部の担当者に依存してしまうのには、以下のような背景があります。

1. 現場のITリテラシー格差
アナログ業務に長年従事したベテラン層とデジタル世代の若手では、ITやAIに対するリテラシーに大きな差が生まれています。

2. 教育・OJTの不十分さ
AI導入時の教育やOJTが体系的に行われていない場合、「わからないから担当者に頼る」という構造が形成されます。

3. 部門間のサイロ化
生産、品質、調達など部門ごとに業務ツールやAIの使い方が違い、「他部門のことは担当者しか分からない」状況に陥りやすいです。

4. 社内文化・評価制度
効率化よりも「自分の仕事の範囲」でうまく回すことが尊ばれる職場文化や評価制度が新しい仕組みの全社展開を妨げています。

ベンダー依存の弊害

外部ベンダーにAIシステム構築や運用を強く依存している場合、現場で本当の意味でAIが“使いこなせない”状況が生まれます。

結果、「一部の詳しい担当者」への負荷集中、ベンダーへ高額なサポート費用を払い続けるという負の連鎖が発生します。

昭和から抜け出せない「なあなあ」の現場意識

「困ったら○○さんに聞けばどうにかなる」というなあなあ文化も依存構造を後押ししています。

システムやデータより人を頼る傾向が根強く残りがちで、AIツール導入後、定着しないまま属人化が進行するケースを多く見てきました。

“AI担当者依存”のリスク——なぜ危険なのか？

業務継承・属人化リスクの深刻化

特定の人にノウハウやシステム運用知識が集約されると、その担当者が退職・転勤・長期離脱した場合、現場業務自体が停滞する恐れがあります。

実際、熟練担当者が突然不在となり、AIを使いこなせず工場全体の混乱に陥る事例も枚挙にいとまがありません。

ブラックボックス化による意思決定の劣化

担当者しか分からないAIの使い方・設定が蔓延すると業務プロセスがブラックボックス化し、上司や別部門が状況を把握できなくなります。

結果、現場判断の属人化が進み、組織全体の意思決定力が大きく損なわれます。

現場改善や全体最適の機会損失

AIによる分析結果や改善提案が報告されても、「AI担当者しか理解できない」「説明できない」では、全体最適の知見が社内にシェアできません。

現場全員がAIでデータ活用する状態にシフトしなければ品質改善、コストダウンなど製造現場の本質的な価値は実現しません。

“特定担当者依存”からの脱却に向けて——現場目線で考える解決策

DX・AI教育の全社展開とジョブローテーション

AIリテラシー教育は新入社員や若手だけでなく、ベテラン現場担当者にも広く展開する必要があります。

加えて、AI運用や生産管理、品質管理などの業務プロセスを定期的にローテーションさせ、特定担当者だけでなく誰もが最低限の運用と業務全体を理解できる体制づくりも有効です。

マニュアル化・標準化・見える化の徹底

AI活用のフローやデータ設定方法を必ず文書化・標準化し、マニュアルや業務手順書として全員がアクセスできる状態にします。

これにより属人化・「あの人頼り」から脱却し、誰が見ても同じアウトプットができるようになります。

また、日々の運用記録や設定変更履歴を可視化することで、ミス防止や改善にもつながります。

コミュニケーションと情報共有の定着

業務プロセスやAI運用方法に関して、担当者同士が常に情報共有する場を設けることが肝要です。

定期的なナレッジシェアや振り返り会議、AI活用事例コンテストなどユニークな取り組みによって、現場の「見える化」「ノウハウの全体共有」を促進します。

バイヤー・サプライヤー視点——“AI活用力”の格差が取引を左右する時代

バイヤーが求めるのは「システムで語れるサプライヤー」

データドリブンで合理的な購買業務が主流になる中、AIデータや統計解析に強いバイヤーが急増しています。

経験や勘に頼るサプライヤーより、データやAIを活用して論理的にQCD（品質・コスト・納期）提案ができるパートナーが選ばれる傾向が強まっています。

サプライヤー側もAIノウハウを一部担当者だけで独占せず、組織全体に展開し、バイヤーの知識レベルに追従する姿勢が重要になっています。

見抜かれる属人化リスク——信頼獲得への影響

AI・IT活用が進むほど、バイヤーは「このサプライヤーは誰が来ても同じクオリティで応対できているか」を見抜きます。

属人化による「担当者不在時の混乱」は商談リスクにつながり、信頼獲得に大きく影響します。

まとめ：AI活用の本質は“現場全体が使いこなす”ことにある

AI技術導入による業務変革の本質は、特定の担当者が孤軍奮闘することではありません。

現場全体が、正しくAIを理解し、使いこなし、情報を共有できる体制を作ることが製造現場の競争力向上につながります。

昭和から続く属人化・アナログ文化を打破し、組織ぐるみでAI活用する「新たな地平線」を開拓していく——そのために、まずは一歩を踏み出しましょう。

製造業に勤める方、バイヤーを目指す方、サプライヤーの方々が共に学び、進化を続けることこそ、これからのものづくりの未来を拓く鍵となるのです。