センサシステムの精度より重要視される現場の感覚

はじめに：センサシステム普及の時代になぜ「現場の感覚」が注目されるのか

今、製造業の現場ではIoTやAI、各種センサシステムの急速な進化が進んでいます。
生産ラインを自動化し、多様なデータをリアルタイムで取得できる時代になりました。
一見、「現場の勘」や「経験」よりも、数値で見える“データの精度”が重視されていると思われがちです。

ところが、長年現場とともに歩んできた私から見ると、むしろ逆の現象が起きています。
高精度なセンサシステムが普及するほど、その裏側にある「現場の感覚」や「熟練者の知恵」が、より重要になっています。
なぜでしょうか。
本記事では、その背景や理由を、製造業の現場でのリアルな体験や事例を交えて深く掘り下げ、今後どのような視点が必要なのかを考えていきます。

センサシステムとは何か？進化する「見える化」技術

製造現場で使われるセンサの種類と用途

現在、工場の自動化や生産性向上を目指す中で、さまざまなセンサが使われています。
温度、湿度、圧力、流量、振動、位置、画像認識など、多岐にわたります。
従来は人の目や手によって管理していた工程を、センサが数値で記録し、状況を「見える化」しているのです。

例えば、自動車部品のプレス加工では、金型の加圧力や温度変化をセンサでモニタリングし、異常があればすぐにアラートを出せます。
また、組立工程では、自動ねじ締め機にトルクセンサを付けて、締め付け不足や過剰締めを検知できます。

センサ精度の「進化」とその限界

センサ技術はここ10年で飛躍的に進化しました。
センサ自体の分解能（どこまで細かく測れるか）や応答性（速さ）は劇的に向上しています。
さらにAIや各種ネットワークと連動し、“デジタルツイン”の実現も現実味を帯びてきました。

しかし、現場を知る者として痛感するのは、「高精度＝万能ではない」という現実です。
どれほど優れたセンサであっても、必ず“誤差”が存在します。
現場ごとに異なる環境条件、設備のばらつき、材料の個体差、ノイズ、センサ設置の微妙な違い—。
実際の製造ラインとは常に“理想的な実験室”ではありません。

「現場の感覚」が埋めているセンサの盲点

数値に現れない異常を感じ取る力

実際にあった話です。
六シグマ水準で管理された電機メーカーのSMTラインで、数値的には全く異常が出ていないのに、ベテラン作業者から「何だか機械の音がいつもと違う」と指摘がありました。
結果として、1ヶ月後に基板の微細なクラックが多数発生。
後追いで調べてみると、初期段階ではセンサには検知不能な軽微な振動のズレがスタートしていたのです。

このように、センサのアラートより先に「何かおかしい」と気付けることがしばしばあります。
温度が規格内に収まっていても、「ノズルの先端の色味が違う」と察知する経験者。
「ローダーの動作音がかすかに高くなってる」と感じる設備保全のプロ。
こうした五感や過去の経験値が、自動化時代の今も不可欠な現場の財産になっています。

データから“意図”を引き出す難しさ

もう一つ、データの解釈にも注意が必要です。
「数値は正常域なのに、なぜ不良が出ているのか」。
この時、多くの企業が陥るのが“数値依存症”です。

現場のバイヤーや生産管理担当も、仕入れ先から上がってくるデータや報告書を重視します。
ところが、実際には「データが示していない危険シグナル」を発見できるベテランの直感こそ、サプライヤーや工場側との調整で重宝されるケースが多いのです。
「本当に異常が無いと言い切れるのか」「この数値をどう解釈すべきか」。
最終的には、現場に立ち続けてきた人の経験が頼りになるシーンが後を絶ちません。

アナログ感覚とデジタルセンサの「融合」が必要な理由

現場の知恵とAIの架け橋

「アナログ＝悪、デジタル＝正しい」とは限りません。
先進的な企業ほど、人の“アナログ感覚”と、センサの“デジタル分析”の両輪を重視しています。

例えば、鋳造現場では、センサで溶湯温度や冷却速度を正確に測定します。
一方で、ベテラン作業員は「鋳型が鳴る音」「湯流れの揺らぎ」を肌感覚で感じ取り、不良発生を未然に防ぐ微調整をします。

こうした匠の「暗黙知」こそ、AIや自動化システムが今後強く取り込むべき資源です。
実際、日本の製造業が海外工場との差別化で優位を保てているのは、この「現場のノウハウ」を現場に落とし込んだ自動化システムに進化させてきたからです。

属人化リスクと「感覚」の見える化

「現場の感覚」というと、ブラックボックス化、属人化、継承問題がつきまといます。
確かに、熟練者が退職すると“勘どころ”が失われてしまうリスクがあります。

だからこそ今、「ベテランの肌感覚を見える化」してシステム設計や教育内容に落とし込むことが課題です。
たとえば、熟練者が「これが異常」と感じた時の温度変化や振動パターンを分析、AIモデルに組み込む。
操作マニュアルや教育資料に「ベテランの気付き例」を盛り込み、新人や海外現場にも伝える。

この“ヒューマンタッチ”のデータ化こそ、DX推進の本質です。
単なるセンサ精度の向上よりも、こうした現場知の有効活用が、生産性・品質・安全性向上の鍵になります。

サプライヤーとバイヤー：現場感覚をどう活かすか

バイヤーが重視する「現場対応力」

バイヤー、すなわち調達担当者は、単に価格や納期で評価しているわけではありません。
「現場でイレギュラーが発生した時、どう対応できるサプライヤーか」を常に見極めています。

AIやIoTの導入提案、センサ精度の高さをアピールするだけでなく、
「異常を未然に察知し、現場と連携して臨機応変に動けるか」
「数値で説明できない“肌感”を、担当者と自信を持って共有できるか」
こうした現場対応力が、今もサプライヤー評価の大きな基準になっています。

サプライヤーに求められる「共感」と「説明力」

サプライヤー側からすれば、「より精度の高いデータを提出すれば評価される」と誤解しがちです。
しかし、現場知の共有や「なぜ異常を感じたか」の説明力こそ、競合との差別化ポイントです。
バイヤーの期待や現場ニーズを的確に“察知する”力。
そして、「データに表れない異常対応ノウハウ」を持っていること。
これをきちんと伝えられる企業や担当者が、今後ますます選ばれるようになります。