製造現場では人手不足や多能工化の進展などから、現場担当者への負担が増大しています。
そのような中で、IoTセンサや生産管理システムで蓄積されたデータをAIで分析・活用する仕組みが普及しつつあります。

AIは人を「代替」せず「補完」

AI技術は全業務を一気に自動化するものではなく、現場担当者の作業を補完して負荷を軽減する形で導入されています。

すなわち、AIは人を「代替」せず「補完」し、作業の一部を自動化することで、人がより重要な付加価値業務に注力できるようになるのです。AI活用により「タブレット上での在庫確認」や「故障時の原因検索」など、現場の細かい作業が省力化されていることが報告されています。

作業効率カイゼンの第一歩：現場での帳票処理の自動化

現場担当者自身が気付いた「この部分の手間を減らしたい」という課題に対し、AIやRPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）を組み合わせて対処するケースが増えています。

現場での帳票処理の自動化は、作業効率カイゼンの第一歩であり、実際、成功例の宝庫でもあります。
例えば、各工場に多数存在する紙ベースの請求書・納品書・注文書などをAI-OCRで読み取ってデータ化し、そのまま基幹システムに登録する仕組みが構築されています。
大手システム会社の事例では、工場ごとに様式が異なる帳票を統一フォーマットへ電子化し、RPAでシステム登録まで自動化した結果、従来は担当者が手作業で行っていた照合作業や入力作業が大幅に減り、データ入力ミスも抑制できたと報告されています（なお、報告によれば、紙ベースではデータ欠落が電子入力の2倍発生すると指摘されています）。

同様の仕組みとして、大手食品メーカーでは、営業の運転記録など紙帳票6,000人分をAI-OCRでデータベース化し、「交通違反歴」「事故歴」など分析可能な形にしました 。これにより、帳票管理の効率化だけでなく、教育指導や事故分析にもデジタルデータが活用できるようになっています。

作現場で進む生成AI活用事例

日々の報告書・日報の自動生成・要約も現場主導で進められています。経験の浅い作業者が報告書作成に苦労する場面では、生成AIにフォーマットや内容例を与え、レポート案を自動生成させる試みが行われています。

ある調査では、製造業のデスクワーク担当者の約58％が「メール・文書作成」や「技術情報の検索・要約」で生成AIを活用していると答えており、社内文書の作成・整理にAIを使う動きが広がっています。AIによる要約で報告書の記述項目を標準化すれば、報告内容が明確になり、上司への情報共有や問題発見がスムーズになります。

以下は、現場発案で始まった生成AIの活用のほんの一例です。何れも、大規模データの集約・整理・DB化といった領域をAIに委ねたことにより、人がより高付加価値業務に集中できるようになったという事例です。

以上のように、AI導入のポイントは「現場の課題起点で、小さな業務から自動化・効率化していく」ことです。まずは日常業務のどこにムダがあり、どの作業をAI化すべきかを現場担当者が挙げ、その上で適切なツールを選定するのが効果的です。

まとめ

規模が小さくても現場で成果が見えることで、現場主導のカイゼン活動は加速します。AIは現場担当者の仕事を補完し、ムダを削減してくれるツールです。
本記事のような事例を参考に、まずは簡単な帳票処理や報告書作成からAIを活用し、徐々に活用範囲を広げていくことが、現場主導のDXを定着させるカギとなります。