解析と実測の差が大きすぎて何が正しいか分からなくなる混乱

はじめに：解析と実測の「差」に直面する製造業のリアル

製造業の現場では、工程設計や製品開発から品質管理、設備の最適化に至るまで、数値による「裏付け」が欠かせません。
多くの企業では高度なシミュレーションや解析ソフトを導入し、確率論や物理モデルを駆使して製品性能や工程条件を予測しています。
一方で、現場で測定した実測値が、解析値と大きく食い違うことは珍しくありません。

その「差」を前に、技術者は悩み、現場は困惑します。
「いったい、どちらが正しいのか？」
「この差は、なぜ、どうして埋まらないのか？」
解析と現場実測のギャップに起因する混乱は、今も昭和からのアナログ文化が根強く残る製造業界ならではの悩みといえるでしょう。

この記事では、なぜ解析と実測に大きな差が生じてしまうのか、そして現場ではどのように向き合うべきなのか――
工場長経験者の視点で、現場実践に即した知見と業界のあるある動向を交えながら深く掘り下げます。

解析値と実測値のギャップ　―その原因を深堀りする

シミュレーションモデルの限界とは

多くのメーカーで用いられるCAE（Computer Aided Engineering）解析や数値シミュレーションは、理想的な境界条件や材料物性値、外部要因を仮定しています。
しかし、現実の工場――つまり生産現場では、

– 材料バラツキ（ロット差、経時変化）
– 周辺環境（湿度・温度、設備の経年変化）
– オペレーターの熟練度／作業ばらつき
– 実際のプロセスでの「暗黙知」的なノウハウ

など、解析モデルには盛り込まれにくい“変動要素”が山のように存在します。

たとえば、プレス加工や射出成形の金型内応力、溶接時の熱影響範囲などはシミュレーションで「理論値」として最適条件を予測できます。
しかし、現場では油の微細な付着や工具の磨耗、微妙な温度ムラによって、結果が大きくずれることも珍しくありません。

「数字の正しさ」の定義は…誰のものか？

実は、解析値も実測値も、それぞれ「そのとき・その場所・その測り方」に依存した一つの解釈に過ぎません。
たとえば、同じ温度測定でも、非接触式と接触式、測定ポイントが1cm違うだけで値が大きく異なる事例は多々あります。

製造業では「正しいデータ」とは何か、どのデータを採用すべきなのか、その判断自体も現場ごとの“流儀”や“歴史”によって色付けされているという事実に目を向けなくてはなりません。

現場で繰り返される「解析vs実測」あるあると混乱

解析信仰と現場のリアリズムの板挟み

管理職や経営層が「デジタル化・IoT・AI時代だ。もっとシミュレーションを活用せよ！」と旗を振ると、現場では解析を重視する空気が強まります。
一方で、ベテランや熟練技能者は「そんな解析どおりにいかないよ」としかめ面。
実測データに重きを置きがちです。

この、解析信仰と現場のリアリズムのせめぎ合いこそ、混乱が生じる温床となっています。
実際、「どっちを信じて、どっちを提出すべきか？」と担当者が迷う状況も少なくありません。

バイヤー・サプライヤー間で意図が伝わらない

新規部品や試作の立ち上げ時など、バイヤー（発注側）は「シミュレーションで十分担保できた性能スペック」を期待し、サプライヤー（受注側）は「実測値に基づいた現場許容値」を提示します。
解析値を過大に信頼した設計指示を持ち込まれると、サプライヤー現場は「実際にはここまで厳しい公差は安定・保証できない」と判断し、齟齬が生じます。

製品トラブルやクレーム時にも、「この条件下での解析では問題ないが、現場実測と合わない」という“責任のなすりつけ合い”が生まれやすいのです。

“昭和”の現場はなぜ解析に不信感が残るのか

昭和時代から続く現場では、紙図面と手作業、そして“職人技”による「経験則」がものづくりの柱でした。
それゆえ“体感”や“経験”からくるデータを重視し「机上の空論」「設計部門の解析値は信用できない」という意識が根強くあります。
分析ツールやシミュレーション技術の導入が進んでも、「現場の空気感」まではデータ化できない――という不信感が残ってしまうのも無理はありません。

混乱を乗り越えるための現場発・具体的打ち手

解析～現場実測の「理由ある差」をデータで見える化

大切なのは、解析値と実測値が異なる原因を徹底的に追い込み、“なぜ差が生じたか”を説明可能な状態にすることです。
具体的には、

– 実測現場での「条件」に関する情報（作業者・設備・材料ロット・環境など）を詳細に記録・共有する
– シミュレーション条件と実際の工場条件との「違い」を比較一覧表で見える化する
– どんなときに、どれくらいの差が出ているのか、時系列グラフやヒートマップで分析する

こうした「見える化」によって、混乱を「納得」に変えやすくなります。

“納得できる差”として合意基準をつくる

差が「なぜ」生じるかわかったら、次は許容範囲＝受け入れラインを社内・関係各所で合意形成することが肝要です。

たとえば「シミュレーション値±10%までが現場許容ライン」といった“現実的なゴール”を設定し、無理をして解析値ぴったりを追い求め過ぎないことも重要です。
また、バイヤー・サプライヤー間でも「両者が納得できる合理的な条件出し」を実現することで、トラブルや混乱を防げます。

アナログ×デジタル融合の「知恵」を活かす

デジタルツールによる解析や自動化はますます加速しますが、現場には現場にしかない「経験値」「山勘」「現象の気配」のような“暗黙知”が宿っています。
この「知恵」をAIや解析にうまくフィードバックすることで、モデルの改良や、より現実的なパラメータ設定が可能となります。

たとえば

– 現場のベテランが出した注意点や異常現象パターンを、解析モデルに組み込む
– ヒューマンエラーや「バラつき」を経験則から評価し、シミュレーションに盛り込む

こうしたラテラルシンキング（水平思考）的なアプローチが、今後ますます重要性を増すでしょう。

現場バイヤー・サプライヤーに伝えたい「新しい地平」

バイヤーを目指す方や、サプライヤーの立場でバイヤー心理を知りたい現場の方には、解析と実測の「溝」を埋めていくための次のポイントをぜひ頭に入れておいてほしいと思います。

– 解析値と実測値の差を「誰かのミス」と捉えるのではなく、現場全体を俯瞰してマネジメントする視点を持つ
– その違いは、必ずしも“解析（技術）vs現場（人間）”ではなく「切り口が違う」だけである
– 差があれば、その理由を現場・設計・調達といった部門横断で正直に共有し、開発や工程改善に活かせる「宝」にする
– 「正しい数字」にこだわりすぎず、製品が現実に使われる場所・シーンまで見据えた現実解を選べる設計思考・バイヤー思考を持つ