属人化が進んだ現場でAI導入が進まない課題

はじめに：なぜ属人化が進む現場でAI導入が進まないのか

現場の知恵や熟練工の技は、製造業を根幹から支えてきました。

しかし、2020年代も半ばになってAIやIoT、DXといった言葉が広がっても、多くの工場や製造現場ではAI導入が思うように進んでいません。

特に、「あの人しか分からない作業」「このデータは〇〇さんの頭の中」「引き継ぎができていなくて、設計変更に対応できない」など、属人化の壁に悩む現場は少なくありません。

本記事では、大手メーカー20年以上の現場経験をもとに、属人化が招くAI導入の障害、その背景、実践的解決策、そして今後の打開策について深堀りします。

また、調達購買、生産、サプライヤーとの付き合いなど実務目線で分析し、検索ユーザーが求める情報を盛り込みます。

属人化の本質とは？現場目線で掘り下げる

属人化が根強い理由―昭和型ものづくり文化の功罪

日本の製造業は多くが終身雇用に支えられ、個人の職人技や「現場力」で困難を乗り越えてきた歴史があります。

現場は、長年同じ工程を担当し、何度も試行錯誤を重ねて固有のノウハウを積み上げてきました。

設計変更やイレギュラーにも「〇〇さんなら何とかしてくれる」と期待が寄せられる体質も根強く、膨大な現場ノウハウが「人にひもづく」構造が強まってきました。

それが今や、限られた人数、ベテラン社員への依存、突然の退職によるノウハウ喪失など、リスクとして表面化しています。

暗黙知＝無形資産？情報の形式知化が進まない背景

現場には、作業標準書には現れない微妙な加減、トラブルの予兆を察知する勘、帳票の余白に書き込まれた工夫が溢れています。

こうしたノウハウは「暗黙知」と呼ばれ、『人が人に直接伝える』ことで伝承されます。

形式知化、つまりデータやマニュアルへの落とし込みが進みにくい理由は、
– ノウハウを言語化する時間がない
– 属人化で「自分の仕事を取られる」と感じる心理的抵抗
– そもそも標準化やデジタル化のメリットが現場サイドに伝わっていない
と言った点が背景としてあります。

属人化がAI導入に与える影響

AIに学習させる“材料”が現場から出てこない

AIは膨大なデータを学習材料として活用し、「規則性」や「傾向」「異常」を自動で判定します。

しかし、属人化の進む現場では工程の手順や判断基準が標準化されておらず、記録も十分に残っていないケースがほとんどです。

過去のトラブルや作業の“なぜ？”の履歴が散在しているため、AIが学習できるだけの「質の高いデータ」がそろいません。

その結果、AIツールを導入しても有効活用できなかったり、「現状と大して変わらない」と評価されてしまいます。

現場の納得感を生みにくいAIの壁

現場が信頼しているのは「実績」と「肌感覚」です。

『AIが異常と判断しました』『BIツールで不良の要因を検知しました』と説明されても、実際に現場で腹落ちする説明や「なぜこう判断されたのか」が可視化されていなければ、現場の納得は得られません。

また、ベテラン社員が抱える暗黙知を「AIが学習できるか？」となると、「あの作業は気温と材料のロットが××のときだけ微調整る」など、一歩踏み込んだ現場情報のデジタル化が追い付いていないのが実情です。

AI導入を阻む組織的・心理的な壁

管理職・現場双方の意識ギャップ

トップや経営層が「DX推進」を掲げても、現場リーダーや管理職の本音は「日々のオペレーション維持で精一杯」「AI導入は業務が増えるだけ」といった感覚を持つ場合が多くあります。

現場では、「新しいツール」によって業務負荷が一時的に増えることへの懸念、「自動化＝リストラの始まり？」という不安、さらには「自分の暗黙知を簡単にAI化されたくない」という心理も根強いです。

また、現場から吸い上げたアイデアや現場改善の価値が、AIツール導入の“お膳立て”に使われてしまうことへの抵抗感も要因の一つです。

「使いこなせる人材がいない」ジレンマ

AI導入には新たなスキル、つまり「データが読める人」「現場データのカイゼン意識をもつ人」「ツールを現場にフィットさせて改善できる人材」が求められます。

しかし、昭和モデルの現場ではIT・AI人材が圧倒的に不足しており、「使いこなせる人がいない → 効果が不明 → 予算もつかない」といった悪循環を招きやすいのです。

サプライヤー・バイヤー双方の視点：属人化とデータ連携の壁

購買・調達現場も属人化が深刻

購買・調達の現場でも「この商社は〇〇担当しか分からない」「過去のトラブル対応は各担当のメールに埋もれている」といった属人化が蔓延しています。

取引履歴、価格交渉の過程、納期調整などが人ごとにバラバラに管理されており、AIによる業務自動化やトラブル予兆管理に生かせないのが現実です。

サプライヤーの「知らされない」リスク

サプライヤー側からすれば、バイヤーの業務プロセスや現場の課題情報がブラックボックス化しているため、手戻りや不要なQA、書面ベースのやりとりが続きます。

双方が人ベースで業務を回している現状では、AI活用による全体最適化やトレーサビリティ強化には高いハードルが待ち受けています。

実践的な解決策：現場視点のアプローチ

“ちいさなデジタル化”の積み上げから始める

属人化の壁を突破していくには、大がかりなAIシステム導入といったビッグバン的アプローチよりも、まずは
– 作業日報の電子化
– フォーマット統一による作業記録
– 製造トラブルや不良事例のナレッジ共有
– 購買履歴や調達判断の見える化
など、『現場に負担をかけすぎず、現場の問題意識に寄り添う』小さなデジタル化を積み重ねることが肝要です。

現場の「この手間を減らしたい」「この情報をすぐ探したい」といったニーズを起点に、段階的にデータ蓄積と業務効率化を軸にしたAI活用を目指しましょう。

属人知見の“意味づけ”とナレッジ活用

職人技や属人ノウハウを一気にAIへ落とし込むのは困難ですが、まずは意味づけ（＝なぜそのやり方をしているのか）をチーム内で共有し、ナレッジ会議や失敗事例の振り返り、動画撮影による作業記録など、可視化の工夫を根気強く続けることが重要です。

また、現場に「自分たちの知恵がAI活用のベースになる」ことを根気強く伝え、モチベーション向上にもつなげることが効果的です。

現場ファシリテーターや“橋渡し人材”の育成

属人化からの脱却、AI活用定着には、現場事情をよく知るファシリテーターや「デジタルと現場をつなぐ」橋渡し役の育成がカギを握ります。

この人材が現場の実情に寄り添いつつ、経営方針や海外動向なども意識し、新しいシステムや改善案の“すすめ役”になることで、現場との対話・納得感を高めやすくなります。

業界動向・今後の展望

現場起点のスモールAI活用で競争力強化へ

経営トップダウンでの大規模AI投資よりも、現場から現れる小さな“困りごと・改善”にAI・ITを活用するスモールスタートが主流になりつつあります。

特に
– 生産スケジューラのAI自動化
– 画像解析による外観検査効率化
– チャットボットによる現場QAや指示系統強化
– サプライヤーとのデータ共有によるリードタイム短縮
といった、“一部の業務だけ”のAI導入が導入障壁の低減につながります。

アジア新興国の台頭と人材流動化時代の突入

人口減少、コスト高の日本では、「属人化ノウハウ伝承」が間に合わないとの危機感があります。

いまや海外拠点や協力会社とのデータ連携も欠かせず、そのためには「エクセルで送る」「あいまいな指示を出す」といったアナログ志向からの脱却が急務です。

バイヤー・サプライヤー関係も「データ対等」の時代

取引先との関係も「人間関係重視」から「データ情報に基づく透明性」「お互いの業務最適化」にシフトしつつあります。

その基礎体力として、現場・購買・調達の属人化克服とAIによる業務見える化が不可欠です。

まとめ：属人化現場に立つ者こそ、AI活用の主役になる

属人化の進む現場こそ、蓄積された知恵やノウハウは何よりも貴重な経営資産です。

AIは魔法のツールではありません。

現場のノウハウを最大限生かすため、無理のない小さなデジタル化、ナレッジの可視化、現場と経営の対話を地道に重ねていくことが、持続的成長のカギです。

読者の皆さんが、自分の現場や職場で「属人化」と向き合い、AIやIT活用にチャレンジするきっかけになれば幸いです。