AIロボット活用が一部担当者に依存する問題

AIロボット活用が進む現場で起きている“人的依存”の実態

近年、製造業の現場ではAIやロボットの導入が急速に進んでいます。

少子高齢化による人手不足、ニーズの多様化、競争の激化といった社会背景のもと、工場の自動化・効率化は企業存続に関わる高い優先課題になっています。

AIを活用したピッキングロボットや自律搬送車（AGV）、品質判定AIなど、「デジタル化」「省人化」が現場の至るところで叫ばれています。

しかし、その最先端の現場の裏側では「AIロボットの一部担当者依存」という新たな課題が顕在化しています。

表向きは最新鋭のシステムを導入している現場で、なぜ人的依存が深まってしまうのか。

昭和時代の“職人技重視”から、AI・ロボット時代の“キーパーソン依存”にどう移行したのか。

現場目線の実践的な視点で、この問題の原因・構造・解決策を掘り下げていきます。

AIロボット導入時に起きる「属人化」の構造

なぜAIロボットが“一部担当者の領域”になってしまうのか

AIロボットの導入は、「誰でも使える」「業務知識がなくても制御できる」という理想像が語られがちですが、実際の現場は決してそう単純ではありません。

・設定や立ち上げ時に専門知識が必要
・“現場でしか分からない”微調整に高度なノウハウが求められる
・運用中のトラブルやイレギュラー対応が属人的になりやすい

このような要因で、「ロボット担当者」「AI設定担当者」というキーパーソンが現場に生まれます。

このメンバーが“ブラックボックス”のような存在になり、他の作業者が手を出しづらい雰囲気が強まっていきます。

なぜ属人化を解消しにくいのか？

要因の一つには、日本の製造業独特の“現場重視文化”が挙げられます。

・現場で決まったルールや手順が年単位で変わりにくい
・マニュアルの形骸化、暗黙知への依存が根強い
・現場主導で新技術を「現場流」にアレンジする傾向

特に、ライン長や現場リーダーが「AIは〇〇さんに任せておけば大丈夫」となれば、組織全体のスキル継承・ノウハウ共有が進まなくなります。

AI機器メーカー側も属人化リスクを増幅させる

AIやロボットを提供するシステムインテグレーター（SIer）やメーカーも、納品時の現場担当者（キーパーソン）に頼る傾向があります。

導入時にはエンジニアが張り付きますが、運用フェーズに入ると現場任せになりがちです。

AIロボット導入の「教習・教育パッケージ」や「動画マニュアル」は充実しつつありますが、現場ごとのカスタマイズや“想定外の困りごと”には対応しきれません。

結果として、現場担当者だけがブラックボックスを開けられる状態が常態化しています。

人的依存の現実的なリスク

属人化による操業トラブルと生産性低下

AIロボット導入の属人化が及ぼす最大のリスクは、属人的スキルによる“現場の止まり”です。

・担当者が不在の際、ラインの再起動や復旧が遅れる
・トラブル時の対応がマニュアル化されておらず混乱する
・AIロボットの活用が部分的に止まってしまい、人力作業回帰が発生

このような事態は「現場の人的余裕」に直結し、製造リードタイム延長・納期遅れ・コストアップを引き起こします。

また、同時に“その人しか分からない領域”が増え、ベテランほど忙殺されてしまうというマイナスのスパイラルに陥ります。

イノベーションの阻害・現場意欲の低下

AIやロボットの進化の本旨は人間が単純作業から解放され、新たな付加価値創出に挑戦できることです。

ですが、「キーパーソンが忙しくて改善活動に時間が避けない」「他の現場スタッフはAIロボットが『自分ゴト』ではない」といった状況が続くと、現場全体のモチベーション・組織変革力が低下します。

この属人化はDXが叫ばれる現代において逆行した現象であり、グローバル競争での大きな足かせになり得ます。

バイヤー・サプライヤー関係にも波及するリスク

製造業ではバイヤー側（調達・購買）が、サプライヤー（納入業者）の現場力・リスク耐性を厳しく見ています。

属人化が進む現場は「一人の退職・体調不良で品質や納期が損なわれる」ため、サプライヤーとしての信頼低下の原因ともなり得ます。

また、サプライヤー自身も「AIロボット担当者が辞めたら運用が崩壊する」といった事態は、長期的なビジネス継続性を脅かします。

なぜ “AI活用の属人化” から抜け出せないのか？

属人化を維持する心理的バリア

現場担当者には「この技術を知っているのは自分だけ」という自己肯定感や責任感が強く働きます。

これは“昭和的職人気質”の現代版とも言えます。

また、共通化・マニュアル化し過ぎると
「自分の居場所がなくなるのでは？」
「AIロボットで役割が奪われるのでは？」
という不安・抵抗感も生まれやすくなります。

組織的な知識伝播の不足

AIロボットの設定・運用は、現場スペシャリストの経験や直感的なノウハウが多く求められます。

形式知化（＝誰でも分かる形で文書・動画・OJT化）を行うための時間・リソースが足りていません。

また、経営陣や工場長のリーダーシップ、IT部門との連携不足も課題として存在します。

AIロボット運用を工場全体の「共通言語」にできていないことが、属人化脱却を妨げている要因でもあります。

ITツール・仕組みだけで解決できない現場のジレンマ

社内DX推進部門やシステムインテグレーターは、クラウド管理や遠隔監視、eラーニング教材等の仕組みを導入しがちです。

しかし、現場の“業務フロー” “作業意識”までは変革しきれません。

結局、「AI運用リーダー」が現場全体の横断的な教育・引継ぎプロセスを主導しない限り、属人化は解消が難しいのです。

現場でできる！属人化解消のための5つの実践アプローチ

属人化を“完全ゼロ”にするのは現実的ではありません。

ですが、現場全体で安定操業を図るために、以下のようなステップで解決に近づけます。

1.現場ヒアリング・棚卸しから属人領域を見える化する

まずは、AIロボット運用のどこに「特定担当者しか知らない事」があるかをリストアップします。

故障対応や改善提案など、バラバラに保存されているノウハウ・メモ・メール等を集約し「どの作業を誰ができるのか」洗い出すことが重要です。

ヒアリングには品質管理、安全衛生、設備管理など複数部門を巻き込みましょう。

2.マニュアルは“書き方”ではなく“使い方”にも重点を

AIロボット導入時のマニュアルは図や写真付きで分かりやすく整備します。

加えて、「実際に現場でやりそうなQ&A集」や「動画マニュアル」「失敗談事例集」を用意することで、より実践的活用を促します。

ポイントは「管理職も現場もみなが使ってみてフィードバックできる状態」にすることです。

3.OJT＋ユーザ主体ワークショップを定例化する

“AI担当者の伝承”だけで属人化は解消しません。

世代や部門を超えたワークショップや操作体験会を定期的に開催することで、
「自分ごと化」「学びを発信する文化」を根付かせます。

OJTでは「お手本」だけでなく、「トラブル対応」「現場改善」の体験を重視しましょう。

4.外部の視点を取り入れる（クロスファンクショナルなチーム編成）

自部署の担当者だけでなく、システム部門、購買部門、協力会社のエンジニアなど多様なメンバーでプロジェクトを編成します。

「違う立場の人の視点」を投入することで、盲点だったノウハウやリスクを拾いやすくなります。

クロスファンクショナルチーム運用は、調達バイヤーの視野拡大や、サプライヤーの現場力アップにも寄与します。

5.属人領域を“競争力の源泉”に転換する（現場イノベーション）

属人化そのものを“悪”とみなすのではなく、“現場ならではの改善活動” “創意工夫”を起点に、組織全体の競争力とする発想も必要です。

現場から上がった改善事例をイントラサイトで共有したり、工場間・グループ会社間で知識交換会を実施することで、ポジティブな知の伝播が加速します。

バイヤー・サプライヤーへのメッセージ：属人化現場の見抜き方・対処法

購買バイヤーは、サプライヤーのAIロボット運用状況を以下のポイントで確認しましょう。

・「特定担当者いなければ回らない」工程がどこにあるか
・教育・OJTの仕組み化レベル
・マニュアル・ノウハウ共有の文化が“実態として”形式知化されているか

また、調達リスク低減やサプライチェーン強靭化のためには、サプライヤーとの現場交流、定期監査、ベストプラクティス共有が有効です。

サプライヤー側も“属人化領域”を進んで可視化し、自己改善を進めることで、競争力強化・信頼獲得に繋がります。

まとめ：AIロボット時代の「人」の重要性を再認識しよう

昭和的な“職人依存”から、AIロボット時代の“キーパーソン依存”へ。

この現場構造を乗り越え、「人」と「AI」「ロボット」の知恵を融合させることこそ、これからの日本のモノづくりに求められる進化です。

属人化は現場が自分自身を守るための一形態ではありますが、時代の大きな波のなかで、組織的知見・共通力への変革が求められています。

工場現場、バイヤー、サプライヤーすべての立場が「属人化と共通化」のバランスを見つめ直すことで、より強い現場・強い産業へと進化できる時代が来ています。

今こそ、一歩先を見据えた現場改革を共にすすめていきましょう。