AI導入でシステム障害時のリスクが増大する課題

はじめに：AI導入の光と影

近年、製造業におけるAI（人工知能）導入は急速に進んでいます。

生産効率の向上、品質管理の自動化、需要予測精度の向上など、多くのメリットが注目されています。

しかしその一方で、システム障害時のリスクが増大するという、新たな課題が顕在化しつつあります。

私は大手メーカーで20年以上にわたり調達購買・生産管理・品質管理などさまざまな現場を経験してきましたが、昭和から令和へと時代が移る中でも変わらない現場の“ヒトの力”の重要性を痛感しています。

この記事では、AIの導入によって高まるリスク、そして現場目線でそのリスクとどう向き合うべきかを、深く掘り下げて解説します。

AI導入が増やす「システム障害リスク」とは何か

AIシステムの複雑化がもたらす障害の種

従来の製造現場におけるシステム障害は、PLCや制御盤、MES(製造実行システム)などの“従来型”ITが中心でした。

一定の設計思想や論理回路の知見を持つエンジニアがいれば、障害箇所を特定しやすく、比較的短時間でトラブルシューティングが可能でした。

一方、AIシステムは外部センサーやIoTデバイス、クラウド上の推論エンジン、複数のAPI連携などが融合することで非常に複雑化しています。

「ブラックボックス」と呼ばれるように、アルゴリズムの中身が把握しづらく、障害発生時に原因を特定するのが困難になる傾向があります。

システム障害発生時の“業務停滞”リスク

例えばAIによる品質検査を導入した場合、カメラやAIエンジンの不調で異常判定がうまくいかなくなると、ライン全体がストップする恐れがあります。

現場スタッフが機械的な調整で解消できる不具合では済まず、専門のAIエンジニアやベンダー対応が必須となるケースが増えてきています。

AI導入前と比較して、ダウンタイム（生産の停止時間）が長引きやすい状況に陥るのです。

なぜ今、システム障害リスクが問題視されるのか

昭和アナログ現場の“緊急対応力”とデジタル世代のギャップ

私が現場で働き始めた頃、ベテラン技術者は「勘」と「経験」でトラブルを即断即決し、部品を叩いたり配線を手探りで修正する場面もよく見かけました。

しかしAI・IoT時代の現場では、装置同士がクラウド経由で連携し、ヒトが直接判断・修理できる範囲が狭まっています。

従来はアナログな回路図やリレー制御で自己解決できた事象が、今やベンダー待ち、複雑なシステムログ解析、クラウド上での対応待ちとなりがちです。

現場の“緊急対応力”が低下する一方、システム障害発生時には「誰も即解決できない」という、深刻な事態も起こりやすくなります。

外部依存・属人化リスクの顕在化

AIシステムの多くは外部ベンダーが設計・運用し、更新や保守も委託するケースが主流です。

そのため、障害時は「社内ノウハウ」だけではどうにもならず、必ず外部のサポートが必要となります。

これが属人化リスクの新たな形です。

昭和的な現場では「○○さんがいれば何とかなる」という属人化が問題でしたが、AI時代は「ベンダーに全依存する新たなる属人化＝外部依存リスク」が潜んでいます。

システム障害時に実際に起きる問題の現場事例

事例1：AI予知保全システムの誤判定による設備停止

ある自動車部品メーカーでの事例です。

AI予知保全システムが異常振動を検知し“重大故障の予兆あり”と判定。

ラインが自動停止し、その後AIサーバー＆ネットワークの障害判明までに数時間を要しました。

機械は異常なしでしたが、AIがブラックボックス化して判別ロジックまで辿れず、結局生産は丸半日停止。

現場は安全重視で再起動をためらい、ベンダーの対応まで何もできない状況に。

事例2：購買・調達AIの停止でサプライチェーン全体が混乱

調達管理システムにAIベースの自動発注・在庫最適化を導入した大手電機メーカー。

サーバー障害でAIモジュールがダウンし、数日間人手による手作業とアナログ台帳集計に逆戻り。

「AI→非AI」の切替訓練を怠っていたため、現場と調達部門は大混乱に陥りました。

複数拠点で発注漏れ、供給遅延、納期回答ミスが同時多発し、従来のシンプルなシステムなら数十分で対応できたはずの障害が、“AI化”によって逆に被害が拡大したのです。

事例3：AI外観検査装置のダウンで出荷止め・納入遅れ

半導体工場にて、AI画像認識システムによる全自動外観検査を導入。

ある日クラウド連携のトラブルでAIアプリが認証されず、検査未完了品が大量ストック。

人手不足もあり即時の目視検査への切替ができず、納品先に“全数再検査”を要請して大きなコスト負担となりました。

「AI頼み」のリスクが直接的な商売損失につながった典型事例です。

本質的なリスク増大の理由と構造

アナログ→デジタル“移行期”の危うさ

昭和から続いてきた「人による現場力」から、AI・IoTによる“自動化・見える化”へ、今ちょうど過渡期にあります。

この「移行期」は、新旧の業務プロセスや知識体系が並存し、中途半端な“ハイブリッド運用”となることが多いです。

AI導入だけ進んで運用現場の教育・組織体制が旧態依然のままだと、障害時のリカバリー力が著しく低下します。

またAI自体の進化スピードが速いため、運用現場へのノウハウ蓄積が追いつかず、「使いこなせない」「ブラックボックスで中身がわからない」状態が常習化します。

AI設計ベンダーと現場現実の意識ギャップ

多くのAI導入プロジェクトは、「製造現場に精通していないIT企業」主導で進みがちです。

設計図やフローチャート通りにいかない現場独特のクセ、イレギュラー処理、定時メンテと突発対応のバランス感覚など、現場の肌感とベンダーの論理には大きな溝があります。

このギャップが、障害発生時にスムーズな情報共有や初動対応を阻害し、被害が雪だるま式に膨らむ一因となっています。

サプライチェーン全体に波及するリスク

AI導入によるシステム障害は、その企業内の問題だけに留まりません。

購買担当者がサプライヤーへの発注管理をAIで自動化している場合、障害は即座にサプライヤー側へ伝播します。

納期情報の遅延、誤発注、部材・部品在庫の誤解、出荷指示の混乱など、バイヤー起点のAI障害がサプライチェーン全体の不安定化を招くリスクにも注意が必要です。

リスクに備える現場目線の対策と工夫

アナログ回帰もできる「ダブルレイヤー運用」

AIシステムを導入しても、必ず“アナログ手順”を保存・伝承し、非常時には一時的に人間の手に戻せる体制が重要です。

紙の帳票管理や手作業による検査ライン、部品の手動発注手順など、“バックアッププラン”を必ず現場全員が一度は経験することが求められます。

半期ごとに“ダウン時切替訓練”を行う企業事例も増えています。

現場でのAI活用・障害対応教育の強化

現場スタッフに対して、AIが何をしているのか、その判断ロジックや障害サインにはどんなものがあるのか――を“現場言葉”で教育することが不可欠です。

ベンダー任せにせず、社内にAIデータサイエンティストやITリテラシーの高い人材を少しずつでも増やし、「とりあえず現場で確認・応急処置ができる人」を育てることが現場力の新しい柱となります。

サプライヤー・バイヤー間の“連絡体制”強化

バイヤーの立場では、AI障害発生時に自社とサプライヤー間で正確な情報を即座に共有する枠組みが不可欠です。

メールや電話連絡、ポータルサイトの掲示板運用など、デジタル・アナログのハイブリッドで“情報連絡体制”を維持することが、サプライチェーン強靭化のためにも重要になります。

今後のAI活用とリスク管理の新地平線

AI化の波は避けられませんが、安易な「全部AI任せ」だけでは、かえって現場のリスクを高めてしまう落とし穴があります。

バイヤーやサプライヤー、現場スタッフの誰もが「ブラックボックスになったAI」「障害時にどう手を打てばよいか」について、想像力をはたらかせ、不断の訓練と工夫を重ねる必要があります。

21世紀の製造現場はアナログの良さとデジタルの先進性を“両輪”で活かす、そんなラテラルシンキングが鍵になるでしょう。

AI導入時には、システム障害発生時のリスク管理を“織り込み済み”とする意識改革を。

そして、昭和の現場魂も令和のAIもバランスよく生かせる仕組みづくりを――。

それこそが、これからの製造業が新しい地平線を切り拓いていくための本質的な備えなのです。