産業現場の第一線で働く方々のための、人間中心のAI：Tulip 製造業の未来像

『Manufacturing Happy Hour』のホストであるクリス・ルーケ氏と、Tulip 創業者兼CEOであるナタン・リンダー氏との対談では、現在業界全体で起こっている事象を題材に、この問いについて考察しています。

地域や業界を問わず、製造業は転換点に差し掛かっております。自動化への数十年にわたる投資にもかかわらず、生産性の伸びは鈍化しております。サプライチェーンは依然として不安定な状態が続いております。熟練労働者の確保と定着はますます困難になっております。一方で、AIは実験段階から実際の導入段階へと移行し、物理的な業務への適用方法に関して機会と不確実性の両方を生み出しております。

製造業の次の段階は、ますます複雑化し、絶えず変化し、AIが活用される環境において、業界が人材、プロセス、機械、ソフトウェアをいかに効果的に統合するかにかかっています。

長年にわたり、自動化は生産性課題の解決策として位置付けられてきました。十分なシステムを導入し、十分なプロセスを標準化すれば、生産性は自ずと拡大するという前提があったのです。これはある程度は真実でしたが、残された生産性とイノベーションの課題は、多様で新興的かつ複雑な「ロングテール」の課題群によって説明されます。工場現場で必要とされる判断力、適応力、問題解決能力を代替できる「管理マシン」など存在しないのです。

しかし、真の生産性とは異なる姿を示します。それは、経験豊富なエンジニアがより多くのラインを監督できるようになった時、オペレーターが問題をエスカレーションせずに解決できるようになった時、そしてチームがより良い意思決定をより迅速に行えるようになった時に現れます。この次の段階の生産性とは、システムを理解している人々の影響力を高めることであり、システムから人を排除することではありません。これは人間主導のイノベーションの段階なのです。

この現実は、製造業におけるより根本的な問題を示しています。人員が過剰なのではなく、業務を調整できる人材が不足しているため、人材が無駄になっているのです。現場の技術者、オペレーター、品質管理チームは深い業務知識を有していますが、数十年にわたり、彼らを支援するために設計されたソフトウェアは硬直的で中央集権的であり、実際の業務の進め方から切り離されていました。 大規模な変革プロジェクトは往々にして失敗に終わり、チームはスプレッドシートやホワイトボード、紙に戻らざるを得ませんでした。これらのツールは不完全ではあっても、モノリシックなシステムがかつて成し得なかったほど、現実をより正確に反映していたからです。

その結果、これらのシステムに対する不信感と構造的な非効率性が生じております。

人工知能（AI）は議論を再燃させましたが、製造業の現実を踏まえつつ、この新技術において過去の失敗を繰り返さないよう業界は注意を払う必要があります。汎用的なAIツールは文脈を理解しないため、物理的な作業では苦戦します。機械や材料、品質制約、規制要件、あるいは誤った判断によるコストといった要素を理解できないのです。

AIが有用であるためには、生産システムの中に 組み込まれる必要があります。つまり、実際のデータと実際のワークフローに基づいて運用され、意思決定と結果に対する責任は人間が負う環境です。そのような環境において、AIは加速のためのツールとなり、チームが課題を分析し、ワークフローを構築し、文書を具体的な行動に変換し、変化に対応することを支援します。その際も、責任の所在が曖昧になることはありません。

この変化により、製造業全体で新たな役割が生まれています。それがAIプロセスエンジニアです。彼らはソフトウェア開発者ではありません。既に自社の環境を理解しているプロセスエンジニア、品質エンジニア、オペレーションリーダーであり、その理解を実用的なシステムへと変換する能力を備えています。ローコード／ノーコードツールに組み込まれたAIを活用することで、中央集権的なITプロジェクトを待つことなく、生産現場において直接アプリケーションを作成し、意思決定を自動化し、プロセスを改善することが可能となります。

Tulip 、この次の段階の一環として、5,000名のAIプロセスエンジニアを育成することを初期目標として設定Tulip 。この目標は、人材の実践的な能力を構築し、製造チームが最も重要な分野において安全かつ効果的にAIを活用できるよう支援することを目的としております。

製造システムがソフトウェア主導型へと進化するにつれ、課題は自動化からオーケストレーションへと移行しています。現代のオペレーションでは、工場、サプライヤー、地域を越えて、人、機械、データ、ワークフローをリアルタイムで調整することが求められます。単一のシステムやベンダーではあらゆるニーズに対応できません。柔軟性と開放性が極めて重要となります。

これが、オープンで構成可能なアーキテクチャが重要である理由です。製造環境は本質的に多様性に富み、絶えず進化しています。システムは、長期的な進歩を制限する硬直的あるいは独自仕様のモデルをチームに強いることなく、統合し、適応し、変化できるものでなければなりません。

パートナーシップ、特に三菱電機によるTulip最近の出資は、この変化を反映しています。統合ではなく、連携に焦点が当てられています。具体的には、共通の顧客基盤、共通の業務実態、そして変革は継続的なものであり、一度きりのものではないという共通の信念です。機械レベルでの自動化と業務レベルでの調整は、競合するのではなく、連携して機能しなければなりません。

結局のところ、製造業の未来は技術関連のニュースの見出しよりも、むしろ責任の所在によって形作られていくでしょう。ソフトウェア提供者、パートナー、顧客間の信頼は、透明性、信頼性、そして実際の業務の複雑さへの敬意を通じて築かれます。技術は解決策の一部に過ぎず、残りは組織がどのようにして人々に力を与え、適応し、改善し、時間をかけて変化をリードしていくかにかかっているのです。

この瞬間は、製造業が今後どのように進化していくのか、またAIが責任を持って文脈に沿って適用されることで、この産業が前進する一助となる方法について、より長期的な議論における一歩前進となります。