AIでできることとできないことを初心者が理解する方法

AIでできることとできないことを初心者が理解する方法

製造業の現場でもAI活用が進み、「AIがこれから人の仕事を奪うのでは」「どこまで信じて任せていいのか」と感じている方も多いと思います。

一方で、AIは万能ではなく、得意なことと苦手なことがあります。
その特性を正しく理解し、現場にAIを導入することで成果を最大化する道を探ることが非常に重要です。

今回は、製造業の実務から見えてくるAIの強みと限界、そして「AIでできること・できないこと」を初心者がどのように理解すればよいのか、現場目線・管理職目線で解説します。

AIができることとは何か

膨大なデータの解析とパターン認識

AIの最大の強みは、膨大なデータを短時間で解析し、人間では見落としがちな傾向やパターンを発見できる点です。

例えば、
・過去数年分の品質検査データや、センシングデータを使った異常検出
・生産工程での不良品発生パターンの自動抽出
・供給網の中で目に見えにくいリスク（納期遅延予測など）の早期発見
このような「大量データ×高頻度処理」には人間よりもはるかに高いパフォーマンスを発揮します。

ルールやパターンが明確な業務の自動化

「決まった手順通り、情報を集めて判断する」「明確な基準でOK/NGを決める」など、ルール化できる業務はAIやRPAで自動化しやすい領域です。

製造業でいえば、
・受発注データからの発注書や請求書自動作成
・定型フォーマットによる検査成績書の自動チェック
・生産計画の自動最適化（過去実績ベース）
などが挙げられます。

画像・音声などの認識や分類

近年急速に進化したのが画像認識AI・音声認識AIです。

製造現場で量産されるワークや部品の画像判定、騒音や異音のパターン検知、これらはAIの得意分野です。
これまで専門家の「ベテランのカン」に頼っていた部分も、数値・画像・音で再現・自動化できる可能性が高まっています。

AIができないこと・苦手なことは何か

目的やゴール設定、曖昧な判断

AIが苦手なこと、その代表は「目的やゴールの設定」「曖昧で主観的な判断」です。

今あるデータをもとに「何が課題か」を定義する、一つの事象に３つも４つも理由が絡む状況をさばく――こうした“多様で曖昧”な現場判断は、現場を知る人間ならではの仕事です。
また、「この取引先をどう評価するか」「現場の人間関係・モチベーションの管理」など、“空気を読む”場面はAIは大の苦手です。

経験をもとにした応用や、イレギュラー対応

AIは「学習したデータやルールの範囲」でしか対応できません。
つまり、データにない異常やトラブル、突発的な納期変更、供給停止などイレギュラー対応になると途端に弱くなります。

昭和から続く町工場や熟練現場では、「このやり方なら絶対失敗しない」「この部品だけは寸法公差、現場基準もチェックが必要」といった“経験知”が存分に生かされています。
こうした現場の暗黙知や“例外処理”はAIになかなか落とし込めません。

コミュニケーションと交渉

サプライヤーとバイヤーの駆け引き、人間同士の優先順位調整、信頼関係の構築――こうしたコミュニケーション領域は現時点でAIは不得手です。
例えば「繁忙期で納期調整が必要」「別工場へ一部工程をシフトする際の根回し」など、業界特有の“阿吽の呼吸”や“現場力”がものを言う業務の多くはAIでは代替しきれません。

実践的なAI理解のために初心者ができること

小さなデジタル化・自動化から着手する

AIといっても巨大なシステム導入だけが選択肢ではありません。
まずは面倒な帳票作成や、目視検査の補助ツール、与信チェックの自動判定など、「現状の業務の一部だけAI化」を試してみるのがおすすめです。
現場で感じている「この部分を機械化したい」「集計が大変」を棚卸しすることで、AIの得意領域・苦手領域が身をもって実感できます。

AIを“担当者目線”で分解し、期待しすぎない

「AIならなんでもできる」「AI導入すれば人がいらなくなる」と魔法のように考えるのは現場では危険です。
AIの処理は“道具”であり、“現場判断や監督者”と二人三脚で進むものという認識をもつことが大切です。

どんなAIも「データがない」「現場が協力しない」状況では力を発揮できません。
人とAI、それぞれの得意とする役割を見極め、分担させていくことが「強い現場」づくりに直結します。

現場の課題からAI活用を逆算する

AI導入を目的化するのではなく、「現場の何に困っているか」「どこが重労働・属人化しているか」といった課題ベースで考えることが大事です。
例）
・検査員によって判定基準がぶれる…　→　画像AIで客観評価できないか
・購買伝票の記入ミスが多い…　→　RPAやOCR-AIで自動転記できないか
・突発トラブルごとに責任押し付け合いが起こる…　→　異常挙動のログ化やアラート自動化できないか

このように、「現場の困りごとの“自動化・客観化”は何か」という目線で分解すれば、AI活用の糸口が見つかります。
これが、「現場目線のラテラルシンキング」です。

製造現場の現状と“アナログ文化”の壁

昭和型現場文化とAIのミスマッチ

いまだ残る「職人の勘」「誰がどこまで責任をもつか不透明」「デジタルデータが不足している」といった昭和型文化では、AIがうまく使えないことも多いです。

特に日本の製造業では、
・現場がデータ収集に非協力的
・「紙で保管」「Excel管理」でデータの電子化が遅れている
・“上司からの指示待ち”文化で、改善提案・トライアルがしづらい
といった「アナログの壁」が依然高く存在します。

AI活用を現場に根付かせるための３つのポイント

（１）小さな課題からスタートし、失敗体験も価値とみなす文化をつくる
（２）現場の“暗黙知”を「見える化」する努力をやめない
（３）“人の判断”が必要な仕事・AIへ任せられる仕事の線引きを明確にする

この３つの視点が欠かせません。

これからのバイヤー・サプライヤーへのAI活用提案

バイヤーの立場：AIで「取引先評価」の公正化・透明化

バイヤーにとっては、AIを使った異常傾向の早期探知や、サプライヤー評価の客観化が大きな武器になります。
データによる「納期遅延率」「品質クレーム件数」「過去の取引実績」等の傾向分析が進めば、“好き嫌い”や“慣例”だけではない、客観的な付き合い方が可能となります。

サプライヤーの立場：AIで「見える化」「改善提案型」への進化

サプライヤー側も、AIを活用した自主検査工程や異常傾向レポート作成をすすめることで、バイヤーから信頼を勝ち得ます。
「うちはAIを利用して工程を監視・記録しています」
「AIレポートで過去１年間の不良傾向を月次で提出します」
こうした姿勢は“データで話ができるパートナー”として差別化でき、取引継続の武器となります。