製造現場がAIに求めているのは、正解率ではなく「理由」である

株式会社羽石産業研究所(HIII)の田中です。

現在、多くの製造現場でAI導入の壁となっているのは、技術の限界そのものではありません。開発環境で「精度99％」を記録したモデルが、いざ工場のラインに投入されると驚くほど無力化するという現実です。データサイエンスの世界で精度99％は成功の証ですが、高品質を維持する日本の製造現場において、この数字は時にリスクを意味します。

例えば、1,000個の製品のうち不良品がわずか10個しか含まれない優秀なラインを想定してください。もしAIがすべての製品を機械的に「正常」と判定し続けたとしても、計算上の正解率は99％に達してしまいます。しかし、これでは検査機として全く機能していません。メーカーにとって最も避けるべきは、わずか1％の異常を見逃して市場に流してしまうことであり、そのリスクを排除できないAIは、表面的な数字がどれほど良くても現場には受け入れられないのです。

現場が求めているのは、高い正答率という結果だけではなく、AIが「なぜその判断を下したのか」というプロセスへの納得感です。これまでのAIは判定結果のみを提示する「ブラックボックス」であり、いわば理由を語らない「無口な天才」でした。もし、新入社員が理由も言わずに「この製品はダメです」とだけ言ってラインを止めたら、周囲に不信感が生まれるのは当然です。AIも同様に、画像のどの部分に傷を検知したのか、あるいは振動データのどの周波数が通常と異なるのかといった根拠を具体的に示す「説明可能性」を持って初めて、現場の人間は自身の経験と照らし合わせてAIの判断を信頼できるようになります。

この「根拠を自分の目で確かめる」というプロセスは、日本の製造業が守り続けてきた「三現主義（現場・現物・現実）」そのものです。説明可能なAIは、この精神をデジタル上で再現する道具となります。AIが示した根拠をベテランが確認して納得し、時にはそれが照明の反射などのノイズであれば、その知見をAIにフィードバックする。こうしたやり取りを通じて、AIは単なる自動化ツールを超え、現場の知恵を吸収して共に成長する存在へと変わっていきます。

AI変革を成功させるための要素として、アルゴリズムそのものが占める比重は全体の10％程度に過ぎないと言われることがあります。残りの大半は、人や組織の受容性、そして現場のインフラをどう整えるかにかかっています。説明可能性を重視した運用は、具体的な実利にも直結します。AIが異常の根拠を特定することで真因分析が迅速化し、設備のダウンタイム削減に寄与するだけでなく、AIが着目するポイントを可視化することで熟練工の「勘」が言語化され、若手への技能伝承を早める効果も期待できます。

2026年の製造業において、AI導入は目的ではありません。真の目的は、AIという新しい知能をいかに現場の文化に溶け込ませ、熟練の技術を次世代へ繋いでいくかにあります。精度という数字の呪縛を解き、現場の「なぜ？」に誠実に答える透明性の高いAIを構築すること。それは、日本のものづくりが持つ本来の強みを、デジタルの力でさらに研ぎ澄ますプロセスでもあります。もし、貴社の現場でAI導入が足踏みしているのであれば、私たちHIIIにご相談ください。私たちは技術と現場の橋渡し役として、皆様と共に未来の工場を創り上げます。