なぜ今？製造業を揺るがす「見えないサプライチェーン」と「技能伝承」の課題
現代の日本の製造業は、これまで経験したことのない二つの大きな課題に直面しています。それは「見えないサプライチェーン」のリスクと、深刻化する「技能伝承」の問題です。これらは企業の競争力、ひいては存続そのものを揺るがしかねない重要なテーマとして、今まさにクローズアップされています。
まず「見えないサプライチェーン」とは、自社の取引先（一次サプライヤー）より先の、二次、三次サプライヤーといった供給網の全体像が把握できていない状態を指します。グローバル化が進んだ結果、部品や原材料の調達先は世界中に広がり、サプライチェーンは極めて複雑化しました。このため、遠い国で発生した自然災害や地政学的な紛争、あるいは感染症のパンデミックが、ある日突然、自社の生産ラインを停止させてしまうリスクを常に抱えているのです。
もう一方の「技能伝承」は、日本の製造業が誇る品質の根幹を支えてきた熟練技術者の高齢化と後継者不足に起因します。彼らが持つ「匠の技」は、マニュアル化が難しい暗黙知や、長年の経験で培われた勘やコツに依存する部分が多くありました。しかし、労働人口の減少と共に、これらの貴重な技術が誰にも引き継がれることなく失われつつあるのが現状です。
このままでは、製品の品質維持や生産性の向上が困難になるだけでなく、日本のものづくりの力が根底から失われてしまう危機に瀕しています。
日立の生成AIが解決策に！サプライチェーン可視化と技能伝承の新技術
製造業が直面するこれらの根深い課題に対し、株式会社日立製作所が革新的な解決策を提示しました。それが、独自の生成AIを活用した「サプライチェーンの可視化」と「技能伝承支援」の新技術です。この技術は、単なる業務効率化に留まらず、企業のレジリエンス（回復力・しなやかさ）を根本から強化する可能性を秘めています。
サプライチェーンの可視化において、日立の生成AIは驚異的な能力を発揮します。社内外に散在する膨大なデータ、例えば取引先の情報、過去の取引実績、物流データ、さらには世界中のニュースリリースや市況レポートまでを瞬時に読み解きます。そして、それらの情報を統合・分析することで、これまで見えなかったサプライチェーンの全体像を浮かび上がらせるのです。
これにより、災害や紛争が発生した際にどの部品の供給に影響が及ぶかを即座に特定し、プロアクティブな対策を講じることが可能になります。技能伝承の分野では、生成AIがまるで熟練技術者の分身のように振る舞う「技能伝承エージェント」として機能します。作業マニュアルや過去のトラブル報告書、さらには熟練者の作業映像や音声データなどを学習したAIが、若手作業員からの自然言語による質問に対して、対話形式で的確な手順や注意点を回答します。
これにより、これまでOJT（On-the-Job Training）でしか伝えられなかった暗黙知を形式知へと変換し、時間や場所を選ばずに誰もが学べる環境を構築。技術継承のスピードと質を劇的に向上させることが期待されています。
【SUBARUの事例】導入で何が変わる？生成AIがもたらす具体的メリット
日立の生成AI技術は、すでに実際の製造現場でその効果を発揮し始めています。代表的な事例が、自動車メーカーの株式会社SUBARUとの協業です。SUBARUは、複雑なサプライチェーンにおけるリスク管理の高度化を目指し、日立の生成AIを活用した実証実験に取り組みました。
この実証実験では、災害発生などの有事を想定し、部品供給への影響範囲を特定するタスクをAIに実行させました。従来、こうした影響調査は担当者が膨大な資料を目で確認し、数時間から時には数日を要する非常に負荷の高い業務でした。しかし、日立の生成AIを導入した結果、影響を受ける可能性のある部品やサプライヤーの特定にかかる時間を、わずか数分にまで短縮することに成功したのです。
これは、迅速な初動対応と事業継続計画（BCP）の精度向上に直結する、画期的な成果と言えるでしょう。この事例が示す具体的なメリットは計り知れません。第一に「意思決定の高速化」です。
リスクを瞬時に把握できるため、代替サプライヤーの確保や生産計画の変更といった経営判断を、より早く、より正確に行えます。第二に「業務負荷の軽減」です。担当者を単純な調査業務から解放し、より創造的で付加価値の高い業務に集中させることができます。
SUBARUの事例は、生成AIが単なる理論ではなく、製造業の現場課題を解決し、具体的な競争力強化につながる強力なツールであることを明確に示しています。
自社への導入を検討するには？成功に導く3つのステップ
日立の生成AIがもたらす変革を目の当たりにし、自社への導入を検討したいと考える企業も多いでしょう。しかし、やみくもに導入を進めても成功は望めません。ここでは、導入を成功に導くための重要な3つのステップを紹介します。
**ステップ1：課題の明確化と目標設定**
まず最初に行うべきは、自社が抱える最も大きな課題は何かを特定することです。「サプライチェーンのどの部分が最も脆弱か」「どの技術の継承が急務か」といった具体的な課題を洗い出します。その上で、「影響調査の時間を80%削減する」「新人教育の期間を半年短縮する」など、AI導入によって達成したい具体的な目標（KPI）を設定することが極めて重要です。
目的が明確であればあるほど、導入プロジェクトの方向性が定まり、効果測定も容易になります。**ステップ2：データ基盤の整備とスモールスタート**
生成AIは、学習するためのデータがなければその能力を発揮できません。社内に点在する調達データ、生産管理システムの記録、技術マニュアル、図面といった関連データを整理し、AIが利用できる形に整備するデータ基盤の構築が不可欠です。
しかし、いきなり全社規模で導入するのはリスクが大きいため、特定の部署や製品ライン、限定された課題に絞って試験的に導入する「スモールスタート（PoC）」を推奨します。小さな成功体験を積み重ねることで、効果を実感しながら着実に展開していくことができます。**ステップ3：パートナー選定と現場との連携**
生成AIのような最先端技術の導入を自社だけで完結させるのは困難です。
日立製作所のように、技術力だけでなく製造業の業務ドメイン知識も豊富なテクノロジーパートナーと協業することが成功への近道となります。そして何よりも大切なのが、実際にAIシステムを利用する現場の従業員との密な連携です。開発段階から現場の意見を積極的に取り入れ、彼らの業務に本当に役立つ、使いやすいシステムを共に創り上げていく姿勢が、導入後の定着と成果の最大化に繋がります。
まとめ：生成AIで進化する日本の製造業とサプライチェーンの未来
本記事では、日本の製造業が直面する「見えないサプライチェーン」と「技能伝承」という二大課題と、その解決策としての日立の生成AI技術について詳しく解説してきました。グローバル化と労働人口減少という構造的な変化の中で、これらの課題はもはや避けて通れないものとなっています。日立が開発した生成AIは、膨大な情報を統合・分析することでサプライチェーンの脆弱性を可視化し、企業の危機対応能力を飛躍的に高めます。
SUBARUの事例が示したように、リスク検知と意思決定のスピードを劇的に向上させ、事業の継続性を強固なものにします。これは、予測不可能な時代を生き抜くための強力な武器となるでしょう。同時に、AIによる技能伝承エージェントは、熟練者の暗黙知を形式知に変え、次世代へと受け継ぐための革新的な仕組みを提供します。
これにより、日本のものづくりの根幹である高品質な技術力を維持・発展させることが可能になります。生成AIは単なるコスト削減や効率化のツールではなく、企業の最も重要な資産である「人」と「技術」を守り育てるための戦略的投資なのです。今後、生成AIの活用はさらに広がり、需要予測、製品開発、品質管理など、製造業のバリューチェーン全体に変革をもたらすことは間違いありません。
日本の製造業がこのデジタルの波を捉え、日立のようなパートナーと共にAIの戦略的活用を進めることで、新たな競争優位性を確立し、再び世界市場をリードする未来が拓けるはずです。
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