AIエージェントが例外処理で止まる理由

はじめに：AIエージェントの「例外処理」が製造業現場に与えるインパクト

製造業の現場でAIエージェントの導入が進む中、しばしば耳にする課題が「AIが例外処理で止まる」という現象です。

例えば、部品調達の自動発注、ラインの不良検知、設備保全の予兆検知などでAIが活用され始めていますが、ほんの些細な「例外」が発生したとたん、AIが機能を停止する、もしくは正しい判断ができなくなる、という事例が多発しています。

なぜ最先端技術が思いがけない落とし穴にはまるのか。
そして現場はそれにどう向き合うべきなのか。
今回は、20年以上の製造現場での経験をもとに、AIエージェントの例外処理問題の本質と、その解決策、そして今後の業界に求められる視点まで、深く掘り下げて解説します。

AIエージェントが「例外処理」で止まる本当の理由

現実は「想定外」の宝庫 ― アナログ現場のリアル

AIエージェントが止まる最大の理由は、「AIは学習したデータの範囲内でのみ動く」ことにあります。
製造業の現場、それも昭和から続く“人間の知恵や勘と経験”で回ってきた現場は、「イレギュラー＝想定外の出来事」が日常茶飯事です。

例えば、納入業者が突然、納品規格を微妙に変えてきた。
生産計画が取引先都合で急変した。
設備が思いもよらない壊れ方をした。
こうした“想定外”はアナログ現場にとっては「よくあること」ですが、AIエージェントには例外です。

AIはこうしたデータを十分に「見たことがない」ため、どう判断していいかわからなくなり、安全側で止まるか、人にバトンを渡してしまいます。

なぜ現場は「例外」が多いのか

サプライチェーンの川上から川下まで、現場には常に「不定形」な要素があります。
部品の製造ロットや納入パッケージの微妙な違い。
生産ライン側での工程設計や、現場作業員の“ちょっとした工夫”による手順の違い。
設備の老朽度や清掃履歴による細かな性能変化。

これらは、表面的には同じ「工程」に見えても、その実、個別判断・現場裁量が大量に混ざった「変動だらけの流れ」なのです。

AIエージェントは、これらの“バリエーション”のすべてに即応できるほど賢くはありません。
膨大なデータで学習しようとしても、現実の「例外」に勝るデータの多様性はなかなか得られません。

AIの例外処理問題 ― 経験から見える本質

なぜ「そのまま使えない」のか

導入初期、AIは「定型パターン」には強くても、現場の「クセ」や「暗黙知」に追いつけません。
「例外」が発生した時の現場担当者の“匠の閃き”や“あうんの呼吸”は、データには現れず、その判断ロジック自体がブラックボックスなのです。

たとえば、絶縁材パーツの選別工程で「この色合いは許容範囲か？」「この擦れキズはクレームになるか？」といった判断は、過去のクレーム対応経験や、現場長の価値観、バイヤーの好みまで影響します。

AIエージェントには、この「未定義」「説明不能」な判断軸を即時取り込むのはほぼ不可能です。

「例外処理」とは何か？現場言語で再定義する

一般的にIT業界で「例外処理」とは、プログラムの予期しない状況でエラーを発生させるものを指します。
しかし製造業の現場において「例外処理」とは、その場の状況を直感・経験・現物で判断して“実用解”を探ることです。

たとえば、
・納期とは形式上今日までだが、実質的に明日の朝8時なら許容される
・設計仕様書にない仕様だが、顧客要求との整合性を現場で最適化する
・工程AではNGだったが、工程Bで吸収できるからラインは止めない

こうした「生きた現場判断」こそ、日本のものづくりを支えてきた知恵であり、そこをAIが拾えないから「例外処理で止まる」という“現場ストレス”が生じます。

業界として避けて通れない「アナログ文化」との折り合い

昭和の現場力VSデジタルの論理力

昭和・平成のものづくり現場に根付いてきたのは、「人が何とかする力」です。
管理体系やマニュアル主義が生まれる前、多くの工場は「できる人（リーダー）」と「慣れた人」の連携で難局を乗り切ってきました。

この文化が「アナログで非効率」と言われる一方、想定外のトラブルを人の判断でカバーする“現場力”につながっています。

一方、AIやITは「事前定義」「データ厳守」「再現性重視」です。
この文化的ギャップが、AIの例外処理停止の本質的原因として無視できません。

人が“AIに例外を教える”現場構築の重要性

「AIは万能ではない」と諦めるのは簡単です。
しかし現場が、AIに“例外のノウハウ”を少しずつ教え込んでいく姿勢が、今後ますます重要になります。

・現場の判断を「暗黙知」から「形式知」に変換し、小さなルールやガイドラインをAIに追加していく
・年に数回しか起きない「特殊な対応事例」も必ずデータ化し、AIの学習データとして蓄積
・AIによるフェールセーフ（人へのバトン）を積極的に記録し、その都度「なぜバトンが渡ったのか？」を現場で検証する

こうした「例外事例のストックとフィードバック文化」が、AI×現場力の融合の鍵と言えるでしょう。

これからのバイヤー・サプライヤーの立場から考える“例外対応”

バイヤー視点 ―「例外処理現場」を味方につける力

これまでバイヤーに求められる力は、コストや納期、品質の管理、時に“価格の叩き合い”でした。

しかしAI時代のバイヤーに求められるのは、一歩深い「現場の例外処理力の理解」です。

サプライヤーの現場が例外に強いかどうか、現場の小さな“改善”や“例外対応”を把握し、AIでは吸収しきれない部分をどこまで柔軟に任せられるか見極める。
それが、本当の意味で安定調達・品質担保に直結します。

サプライヤー視点 ―「例外対応力」は差別化武器

サプライヤーの現場担当者には、「AIにできない例外対応力」がますます求められます。
自社独自で過去の例外事例をデータ化・ナレッジ化しているか。
現場がベテランの“伝承芸”で処理するだけで終わらず、次世代スタッフへの教育プログラムや「AIへの知恵の伝授」まで設計できるか。

単に「人が頑張る」だけでなく、「例外ナレッジの見える化」と「AI融合」を積極的に打ち出す企業は、今後の選ばれるサプライヤーになれるでしょう。

AIと現場力が共存する未来へ ― どうすれば「例外で止まらない」仕組みを作れるか

「例外ナレッジの標準化とメンテナンス」を現場DXの軸に

AIエージェントを“止めない”ためには、例外パターンを洗い出し、標準業務フローとともに「現場判断フロー」を見える化する仕組み構築が欠かせません。

・現場で例外発生時は、従来どんな判断でどんな処置をしてきたのか
・なぜそれが妥当だったのか、関係部門ごとに検証
・同種の例外発生時、AIエージェントが“人間の判断ロジック”を学ぶ仕組み設計

ナレッジマネジメント、PDCA（計画-実行-評価-改善）の視点を元に、AIエージェントが常に「進化する現場」に追いつける工夫こそ、強い製造現場DXの柱となるプラクティスです。

まとめ：現場×AI時代、例外適応力こそが製造業の競争力

AIエージェントは“例外”に弱い――それこそが、製造現場の奥深さを物語っています。

一方で、その壁を乗り越えられる現場こそが、AI時代の製造業を「タフで強いものづくり」へと進化させられるのです。

バイヤーもサプライヤーも、「例外対応文化」を見直し、「現場知」をAIにつなげる挑戦が未来の成長につながる――。
今、昭和から続くアナログの知恵と、AIの論理力が出会う“航路”に立っています。

この記事が、現場でもがくすべての製造業の皆様のヒントとなり、新たな時代を切り拓く一助となれば幸いです。