AIに依存して現場改善のスピードが落ちる課題

AIに依存して現場改善のスピードが落ちる課題

はじめに：製造業の現場に押し寄せるAI依存の波

近年、製造業の現場ではAI（人工知能）を活用した自動化や効率化が急速に進められています。

特に調達・購買、生産管理、品質管理などの分野でAIシステムの導入が推奨され、多くの企業が「AIによる改善」を競い合うような様子も見受けられるようになりました。

しかし、AI活用が進む一方で、現場改善のスピードが逆に遅くなったと感じる現場責任者や管理職の声も少なくありません。

本記事では、「AI依存」によって現場改善の速度がなぜ落ちるのか、実務経験をもとに実践的な視点から掘り下げていきます。

昭和型アナログ業界が直面するAI導入のリアル

日本の製造業、とりわけ中小〜中堅企業や、いわゆる“昭和的”体質が残る工場では、熟練者の勘や経験則、現場合理化に長けた「生きた知恵」が今なお大きな力を持っています。

こうした現場で急激にデジタル化、AI化が求められると、以下のような現象が起きやすくなります。

• AIシステム導入のために多大な時間・コスト・人材を割かざるを得ず、現場が改善活動に十分なリソースを割けなくなる。
• 従来現場で培われてきた小回りや応用力が「AIの指示通り」に矯正されてしまい、改善案の多様性が失われる。
• 現場スタッフがデータ入力やエラー対応などAIの「世話」ばかりに追われ、自発的な発想や気づきが減ってしまう。

本来、現場改善とは現物・現場・現実（いわゆる「三現主義」）に根ざした自律的プロセスです。

しかしAIが進入しすぎると、これが「AI待ち」「AIにお伺い」になってしまい、改善の初速・小回りが一気に鈍ります。

AI活用が改善速度を下げる具体的な理由

なぜAI導入が、現場改善のスピードを逆に遅くしてしまうのか。

実際の工場長や調達購買経験から、現場の視点で主な理由を挙げます。

1. AIの“導入待ち”と“カスタマイズ地獄”

AIシステムやIoT機器、MES（製造実行システム）などの導入は決して一朝一夕には進みません。

標準品のままでは各現場個別の課題にフィットせず、膨大なカスタマイズや追加開発、社内手続きに莫大な時間がかかります。

本来であれば現場レベルで即決・即行できたはずの改善策が、「AIがあるから」と棚上げされ、システム対応を一年単位で待たされる。

これが改善のスピードを大きく損ないます。

2. “AIだから正しい”という誤謬

AIに出てきた分析結果や判断が「最新の正解」と思い込むことで、現場の自発的な異議・アイデアが抑制されてしまう傾向があります。

特にAIのアルゴリズムは過去データからの予測・分析が基本で、「今起きている異常」「今だから通用する現場の裏技」といった柔軟な気づきを見落としやすいです。

この「AIの教示待ち」や「AIありき」の思考停止が、改善の原動力だった現場スタッフの熱意・手数の減少を生みます。

3. 例外処理・現場対応力の弱体化

どれだけ高性能なAIシステムでも、製造業の現場では“予定外のトラブル”や“予測不能のイレギュラー”が必ず発生します。

AI任せきりにしていた現場では、こうした時に即応できる人材・柔軟性が著しく失われます。

「AIでは判断不能」「想定外なので止めてくれ」と現場作業そのものが遅延するケースも増えているのです。

4. データの整備・入力・AI学習に現場が忙殺される

AIに高度な解析や判断を担わせるためには、莫大な量のデータ（クリーンで網羅性の高いもの）が必要です。

現場では、「まずはデータ取り」のために普段やっていなかった作業が急増。

現場本来の業務よりも、データ作成・入力・修正、AI不具合への全部対応といった「AI維持管理」ばかりに時間が奪われる事態が起きているのです。

ラテラルシンキングでの問題の再定義：「AI活用＝全自動化」ではない

現場改善におけるAI導入の“本質的な問題”は、「AI＝人の仕事を置き換える万能ツール」という過剰な幻想が与えた、現場の主体性の喪失にあります。

つまり、「現場の知恵」「三現主義」と「AIの分析・予測力」が二項対立になってしまい、“両者のせめぎ合い”が妨げになっているのです。

ラテラルシンキングで考えるべきは、『AIは現場の“拡張”であり、“代替”ではない』という新しい視点です。

現場スタッフの粘り強い知恵、偶発的な気づき、細やかなフォローアップこそが「AIでは補いきれない競争力」を生みます。

一方、データ分析や蓄積、パターン認識、ルールベース業務はAIが圧倒的に強い領域です。

現場改善を加速させるための“AI×現場知見”ハイブリッド戦略

AI依存で改善速度が落ちている現場は、以下のようなハイブリッド型の現場運営を目指すべきです。

1. AIに任せる業域と人間が主導すべき業域を明確化

AIに対応を一任してよい箇所（例：ビッグデータの傾向分析、定型的工程管理、設備予知保全）と、必ず人間が自発的に考えるべき箇所（例：新たな現場問題の掘り出し、抜本的改善提案）の棲み分けを明確にすることが重要です。

「AIがデータで気付いた仮説を、三現主義で現場が検証・活用する」

この役割分担こそが、両者の強みを最大化します。

2. AIシステム導入を“完璧”に求めず、とりあえず動かす文化

ここも大企業ほど欠落しますが、AIシステムの「全部入り」や「多機能フルスペック」を目指し、導入に何年もかけてしまう失敗が頻発しています。

むしろ“見切り発車”で簡便な試作AIツールでも現場に配備し、現場のフィードバックで1週間単位で改良する。

この「アジャイル型の改善」「現場巻き込み型のAI利活用」が現場改善のスピードを大きく高めます。

3. データ収集や入力作業自体を現場改善のテーマに据える

AIが欲しがる「高品質なデータ」を集めること自体を、現場の業務ムダ取りや作業標準化の改善テーマにしてしまう。

例えば、従来手書きだった点検項目をタブレット化し、隙間時間での入力を習慣づけることで、データ入力＝現場改善という好循環を生み出せます。

4. 現場“生まれ”のアイデアをAIで検証・拡張するリーダー育成

最も大切なのは、「現場発信」の改善仮説や気づきを、AIを利用して効率検証できる人材の存在です。

これからのバイヤーや工場責任者には、「現場で起きている事象の意味」「人の手の温もりや違和感」をAIのロジックで裏付け、拡張できるスキルセットが必要となります。

専門外の人材でも、簡単なAIツールの使い方やデータを見る目を養っていく取り組みが求められます。

昭和的アナログ現場の強みを生かすAI共存のヒント

「古いから捨てる」ではなく、「昭和時代の生きた知見をAIで生かす」ため、以下の工夫が有効です。

• ベテランのノウハウや改善策を音声や動画で記録し、AI学習素材・ナレッジベースに活用
• 現場改善サークル活動（QCサークルなど）とAI分析ヘルプを掛け合わせ、課題の因果関係探索をAI支援で高速化
• AIの分析提案に対し、現場経験者が「なぜそうなったか」を検証し、改善の本質を追求

このように、AIに任せきりでなく「AIを現場知見で使い倒す」姿勢が、デジタル化の波に呑まれず変革をリードする鍵となります。

まとめ：現場改善のスピードを取り戻すために

製造業の現場改善は“AI導入＝即効率化”とは限りません。

むしろ、AI導入の名のもとに現場の主体性や応用力が失われ、改善のスピードが大幅に落ちるリスクすらあります。

重要なのは、AIを現場改善の“伴走者”として位置づけ、三現主義の知恵とAIのロジックを掛け合わせたハイブリッド戦略を志向することです。

現場からの自発的な改善提案と、AIによる高速なデータ分析・裏付けの両輪こそが、真の現場力を育成し、現場改善のスピードを再び取り戻すカギとなります。

これから製造業に関わる皆さん、バイヤーやサプライヤーとしてプロの視点を目指す方々は、「AIを鵜呑みにするのでなく、現場からAIを使いこなし、互いの強みを最大化する」戦略的思考を持って、現場発の現実解を追求し続けてください。