なぜ、いきなりシステムを選ばなかったのか

DXやAIの検討では、「どのシステムを導入するか」「どのAIを使うか」という話が先に出やすくなります。 しかし、現在の仕事の進め方や情報の状態が分からないまま製品を選んでも、 本当に解決すべき問題と導入する仕組みが一致するとは限りません。

特に技術部門では、次のような問題が重なっている場合があります。

• 業務の流れが担当者ごとに異なる
• 設計資料や検証資料が複数の場所に分散している
• メールやファイル共有を中心とした運用が続いている
• 最新版や正式版を判断しにくい
• 過去の知識が担当者の経験に依存している
• 業務改善、人材育成、情報システムの問題が混在している

この状態でAIを導入しても、参照する情報が不正確であれば正しい結果を期待できません。 また、システムで解決できる問題と、仕事の進め方や組織運営を変えなければ解決できない問題を 分ける必要があります。

As-Is調査で確認している4つの領域

現状調査は、使用しているシステムを一覧にするだけでは不十分だと考えました。 そこで、業務・情報・人材・組織の4つの領域に分けて確認しています。

DXをシステムの問題だけとして捉えると、人材や組織に原因がある課題を見落とします。 一方で、すべてを意識改革の問題にすると、情報基盤や業務手順の不備を個人の努力へ押し付けてしまいます。 そのため、複数の領域を分けて調べ、最後に相互の関係を考える必要があります。

仮説を調査で確かめるために用意したもの

課題を整理するときに注意したいのは、 経営者、管理者、担当者が感じている問題を、そのまま事実と決めつけないことです。

例えば、「技術者が新しいことに挑戦しない」という意見があっても、 原因は本人の意欲だけとは限りません。

• 日常業務が忙しく、学ぶ時間がない
• 新しい仕事を任せる仕組みがない
• 上司が仕事を抱え込んでいる
• 必要な能力や成長経路が明確でない
• 失敗や挑戦が評価されにくい
• 他の部門や業務を知る機会がない

こうした可能性を確認するため、現在の取り組みでは、 次のような調査資料を用意しています。

これらは、個人を評価して順位を付けることだけが目的ではありません。 現在の業務に必要な能力が何か、どこに属人化があるか、 会社としてどのような育成や支援が必要かを考えるための材料です。

As-IsからTo-Be像を描く

As-Is調査で課題を洗い出した後は、 すぐに個別の改善策へ進むのではなく、 将来どのような業務の状態を目指すかを考えます。

To-Be像は、「新しいシステムが導入された状態」だけを意味しません。 重要なのは、導入後に仕事がどのように変わり、 誰がどのように判断し、情報をどのように活用するかです。

例えば、技術部門のTo-Be像として、次のような状態が考えられます。

• 必要な技術資料を短時間で探せる
• 最新版、承認済み資料、旧版を区別できる
• 設計や検証の経緯を後から確認できる
• 担当者が変わっても業務を継続できる
• 過去の不具合や設計知識を再利用できる
• 技術者のスキルと育成課題を把握できる
• 改善提案を共有し、優先順位を付けられる
• AIを使う場合も、参照情報と確認責任が明確である

このTo-Be像を描くことで、 「現在ある問題のどれを先に直すのか」 「運用変更で対応できるのか」 「システム整備が必要なのか」 「専門業者へ何を依頼するのか」を考えやすくなります。

DXを進める技術者のあるべき姿も考える

DXやAI活用は、システムを導入すれば自動的に進むものではありません。 新しい仕組みを理解し、他の担当者と協力しながら、 業務の改善を続ける人材が必要です。

私は過去に技術部門の人材育成を検討した際、 技術者に必要な能力を専門技術だけではなく、 次のような領域に分けて考えました。

ただし、すべての技術者に同じ能力を求めるものではありません。 専門性を深める人、複数分野をつなぐ人、 プロジェクトを進める人、新しい事業を考える人など、 本人の適性と会社の人材構成に応じた複数の成長経路が必要です。

また、過去に考えた技術者像を現在の会社へそのまま当てはめることもできません。 現在の製品、業務、人員構成、経営方針を調べたうえで、 その会社に必要な技術者像を検討する必要があります。

施策を短期・中期・長期に分ける

As-IsとTo-Beの差が分かった後、 すべての課題を一度に解決しようとすると、 費用も現場の負担も大きくなります。

そのため、改善策を次のように段階分けして検討します。

短期で改善できる運用まで、すべてシステム導入で解決しようとする必要はありません。 一方で、運用だけでは限界がある課題については、 中長期の投資として検討する必要があります。

AI導入は最初ではなく後段で検討する

AIの活用は今回の最終的な検討対象の一つですが、 現状調査より前に導入方法を決めているわけではありません。

AI活用を考える前に、少なくとも次の点を整理する必要があります。

• どの業務の、どの問題を改善したいのか
• AIが参照する情報はどこにあるのか
• 情報は正確で、最新版を判定できるのか
• 機密情報をどの環境で扱うのか
• AIの回答を誰が確認し、責任を持つのか
• 効果を何で評価するのか

これらを整理したうえで、仕様作成支援、帳票作成、 過去資料の検索、設計レビュー支援など、 候補となる業務を洗い出します。

その後、限定した範囲で試行し、 精度、作業時間、情報管理、現場での使いやすさなどを評価してから、 本格導入を判断するという順序が必要だと考えています。

専門業者と私の役割

私自身が、AIシステムや業務システムをすべて設計・実装するわけではありません。 現在の取り組みでは、DX・AIの専門業者に支援を依頼し、 フェーズ1の現状分析を共同で進めています。

その中で、私が企業側の技術顧問として行っているのは、主に次のような役割です。

• 経営側と技術部門から現状を聞く
• 課題を業務、情報、人材、組織に分けて整理する
• 調査票、チェックシート、スキルマップなどの検討材料を準備する
• 専門業者へ何を調べてほしいか、支援内容を整理する
• 調査結果を経営判断につながる形にまとめる
• As-IsからTo-Be像、改善施策、ロードマップへつなげる
• 経営側、現場、専門業者の認識の違いを整理する

同じような段階で整理をお手伝いできること

企業ごとに業務、組織、資料、課題が異なるため、 今回の進め方を、そのまま別の会社へ当てはめることはできません。

ただし、次のような段階で何から考えればよいか分からない場合には、 現在の状況を伺い、課題や確認事項を整理するお手伝いができる可能性があります。

• DXやAIを検討したいが、目的が定まっていない
• 専門業者へ何を依頼すればよいか整理できていない
• 現状調査で何を確認するべきか考えたい
• 経営側と技術部門の認識を整理したい
• As-IsからTo-Be像を検討する順序を整理したい
• システム投資を決める前に論点を整理したい
• DX推進に必要な技術者の役割や育成課題を整理したい

システム開発やAI導入作業を請け負うサービスではなく、 まずお話を伺い、私が対応できる内容かどうかを確認します。

まとめ

製造業のDX・AI導入では、最初からシステムやAI製品を選ぶのではなく、 現在の業務、情報、人材、組織を調べることが出発点になります。

• As-Is調査で現在の状態を把握する
• 課題を決めつけず、ヒアリングや調査票で仮説を確かめる
• 業務だけでなく、技術者のスキルや組織風土も確認する
• 将来の業務と組織のTo-Be像を描く
• 改善策を短期・中期・長期に分ける
• AIは、利用する情報と責任の所在を整理した後に検討する
• 専門業者と企業側の役割を分け、段階ごとに経営判断する

現在はまだフェーズ1の途中です。 今後、As-Is調査からどのような課題が整理され、 To-Be像と改善施策へつながったのかについても、 守秘義務に配慮しながら記録していく予定です。