最新AI技術で効率化したはずの業務が複雑化する瞬間

はじめに ～AI導入は本当に現場を救うのか？～

製造業の現場では、AI（人工知能）が一種の救世主のようにもてはやされています。
調達購買、生産管理、品質管理、そして工場自動化に至るまで、AIをうまく活用することで劇的な効率化が実現できると、誰もが一度は耳にしたことがあるでしょう。
しかし、現場のリアルな声に耳を傾けると、効率化どころか業務がかえって複雑になったと感じる瞬間が少なくありません。

本記事では、AI導入の最前線で起きている「複雑化の瞬間」に焦点を当て、なぜ期待と現実がズレてしまうのか、また、昭和時代から続くアナログ文化がいかにAI推進と絡み合い現場を難しくしているのかを深掘りします。
バイヤーやサプライヤーはもちろん、製造業現場すべての方々に、実務目線のヒントとなる内容をお届けします。

AI導入の皮算用 ― 効率化への過度な期待

AI「さえ」あれば楽になる、という幻想

多くの工場や購買部門では「AIさえ導入すれば、ヒトより正確で、無駄も減り、コストも下がる」という“皮算用”が先行しています。
AI主導の需要予測や在庫最適化システム、サプライヤー評価の自動化ツールなどは、導入前のプレゼンテーションでは素晴らしく便利なツールに映ります。
“現場の苦労はもうすぐ過去のものになる”と、期待に胸を膨らませる管理者、担当者が少なくありません。

ただしここに大きな落とし穴があります。
そもそもAIはデータに基づき学習・判断をするため、現場がアナログなままでは十分な効果が出ません。
また、昭和から続く業界の「慣習」や「現場しきたり」とAIのロジックが簡単に噛み合うケースは稀です。
「システムは優秀だが現場の実態に合っていない」という根本的なギャップが、すべての効率化を複雑化へと反転させます。

複雑化の原因1：現場データとシステム要件の不一致

AIを活用した生産管理システムを例に挙げましょう。
例えば、工程ごとの進捗や不良情報をリアルタイムで集計し、ボトルネックを自動特定するツール。
「理論上」は、あらゆるデータを正しく入力/送信できれば、素晴らしい効率化をもたらします。
しかし実際には、現場担当者がハンディ端末やタブレットの入力操作に慣れておらず、「紙伝票で仮置き→まとめて入力」といった二度手間が発生しがちです。

さらに、業務フロー上「どうしても口頭連絡が早い」「一部工程だけアナログ」といった現場事情が残存すると、システム上のリアルタイム性が損なわれます。
AIが「最適」と判断した工程配分も、現実には“人手調整の都合”や“昔ながらの段取り”が優先され、結果として「AIの判断」と「現場オペレーション」が乖離していきます。

この時点で「効率化」どころか、逆にシステムの運用が複雑化し、以前より手間が増える…という本末転倒な事態が生まれます。

複雑化の原因2：サプライヤー連携と“データ基準”の違い

調達・購買領域にAIを活用した最適発注・価格自動交渉ツールが導入された現場でも、サプライヤーとの“基準”のズレが混乱を招いています。
AIは過去データや現在の相場、納期結果などを学習し、“最適”と判断した価格や発注ロット、納期を自動で提案します。

しかし、現実のサプライヤーとの関係性や業界商習慣（駆け引きを楽しむ風土/暗黙の了解など）はAIのブラックボックスの外側にあります。
「システムが“最適解”と言っている発注をぶつけてみたが、先方は全く受け入れず、逆に関係がギクシャクした」という事例が後を絶ちません。

結局、AIと実際の商習慣との間を人が“翻訳”したり、“帳尻を合わせる”必要が生じ、業務プロセスが一層複雑に。
デジタルとアナログの二重管理や、AI予測と現場肌感の調整会議…真の効率化には程遠い現実が横たわっています。

“昭和的アナログ主義”とのせめぎ合い

現場の「勘」や「目利き」は本当に捨てられるか

日本の製造業現場に強く根付く「職人の勘・経験」に基づく判断、いわゆる“アナログ主義”。
これがAIとの共存を大きく阻む壁となっています。

例えば品質管理。
AI画像診断や異常検知システムがいくら高精度化しても、熟練現場監督者の一言「でもこのパターンは経験的に大丈夫だ」を無視することができません。
熟練者の“感覚的な”閾値をデータ化・数値化することは技術的にも難しく、これがAI導入の障壁となります。

また、サプライヤー選定や価格交渉のシーンでも「過去の付き合い」「現場での信頼感」「細かな要望への即応力」といった非定量的要素が業務の根幹を担っています。
こうした“昭和的”共感や阿吽の呼吸を無視してAI最適解だけを追い求めると、人間関係の摩擦、現場現実とのズレが顕在化します。

組織の“昭和的体質”に潜むリスク

さらに、上司が紙資料や印鑑を重視しがちな組織文化がAI活用のスピードを緩めています。
「AI分析結果を印刷して紙で回覧」「Excelへの転記が必須」といったルールが残ったままAI化を進めると、単純に作業が一工程（あるいは二工程）増えるだけになります。

また、意思決定が年功序列や忖度重視で行われている場合、AIが出す「新任バイヤーのほうが過去3年でコスト削減しています」という客観結果を受け入れにくくなります。
最終的な意思決定は「人が確認」し直すため、AIによるスピード感が失われてしまいます。

複雑化を最小限に抑える現場主導の「共進化」戦略

トップダウン×ボトムアップの融合をめざして

AI導入の成否を分けるのは、「システム優先」の姿勢ではなく「現場目線」と「DXビジョン」の融合です。

現場のQCD（品質・コスト・納期）を知り尽くしたメンバーが最初から開発に巻き込まれ、“現場独自のルール”や“抜け道”、“人間優位の属人的工程”を棚卸しすることが重要です。
現場起点でプロセスを可視化し、「どこまでAIに委譲すべきか」「何を人的判断に残すか」を共創的に整理する必要があります。

さらに、昭和的慣行が未だ根強い業務（例：部品在庫の棚卸、サプライヤーとの非公式情報交換等）はデジタル化のボトルネックとなるため、段階的な変革が求められます。
トップダウンのDX推進号令のみ、もしくは現場の自力改善のみではなく、両者のラテラルシンキングによる“共進化”こそ、複雑化を乗り越えるカギといえるでしょう。

AIを「判断補助」として使いこなす現場力

AIを全自動の「万能係」にするのではなく、「賢い現場メンバーの一人」として位置づけることが肝心です。

たとえばAIの異常検知が「A工程の歩留まり低下」をアラートしたとしても、「ヒューマンエラーなのか、設備老朽化なのか、投入原材料ロットのばらつきなのか」を判断するのは現場担当者。
AIからの提案や異常検知に対し、自分たちで掘り下げ、検証・是正する力を強化することが最終的な業務の単純化と効率化につながります。
購買においても、AIが提案したサプライヤー選定ロジックを実際の交渉や関係構築の材料としてうまく活用するヒューマンスキルが必須です。

これからの製造業に求められる「人間力×AI」の活かし方

どんなにAIが進化しても、製造業における現場事情、サプライヤーとの関係性、現場ならではの巧みな調整力は依然として重要な資産です。
「業務効率化」という美辞麗句に踊らされず、どこがAI化できて、どこを現場力で残すのかを見極めた導入が求められます。
そして、そのカギとなるのは「現場の知恵・勘」と「AIのデータ解析力」の相互補完です。

今後、AI導入そのものが目的化するのではなく、「どう使いこなして価値を出すか」の柔軟な発想次第で、製造業の新たな地平線が開けるはずです。

バイヤーを目指す方、サプライヤーや現場管理職の方も、自社の“昭和的慣習”とデジタル技術のハイブリッド運用が、今まさに求められています。
「最新AI技術で効率化したはずの業務が複雑化する瞬間」を、自社飛躍のチャンスへどう転換できるか、一歩先のステージを一緒に目指しましょう。