記録システムから理解システムへの移行

過去数十年にわたり、製造業は「記録システム」を最優先してきました。MES 数十億ドルを投資し、その目的はただ一つ：取引を記録することです。これらのシステムは、部品の完成、バッチのクリアランス、出荷の完了といった「発生した事象」を捕捉することに優れています。

しかしながら、2026年に向けて進むにつれ、多くのオペレーション責任者は、これまで以上に多くのデータを保有しているにもかかわらず、明確さが欠けていることに気づき始めています。従来の製造システムは受動的です。人間が手動でデータを入力し、手動でレポートを解釈し、生のセンサー読み取り値と是正措置との間のギャップを手動で埋める必要があります。

業界は転換点に差し掛かっており、データの取引モデルだけでは業務の複雑化に対応できなくなっています。今後に向けては、単なる履歴記録から理解の構築へと焦点を移す必要があります。

デジタルトランスフォーメーションの推進は、エンジニアリングとリーダーシップの能力を解放するはずでした。しかし多くの場合、その逆の結果をもたらしています。CoLab Software社の調査によれば、エンジニアは現在、ファイル検索やバージョン管理といった付加価値のない業務に、勤務時間の23%から25%を費やしているとのことです。

現場では、この摩擦がさらに顕著です。ScreenCloudとUnilyの調査によると、現場従業員は勤務時間の約22％（1日あたり90分以上）を情報の検索や待ち時間に費やしています。システムが単なる記録システムである場合、データは人間が操作するまで休眠状態のままです。これにより、熟練した従業員が業務時間をプロセスの最適化ではなくソフトウェアへの入力作業に費やすという文化が生まれています。

この摩擦を解決するためには、産業データが構造化される根本的な方法、すなわちDIKWピラミッド（データ、情報、知識、知恵）を通じて可視化されることが多い手法を検討する必要があります。

従来のISA-95スタックでは、ソフトウェアが通常ピラミッドの基盤部分を担います。生データ（例：100°Cの温度）を収集し、情報を整理します（例：時間経過に伴う温度の折れ線グラフ）。システムはそこで停止します。 通常は監督者や技術者といった人間が、自らの知識を応用して傾向を分析し、最終的に知恵（機械の停止や冷却流量の調整といった判断）に到達しなければなりません。

理解システムはこれらの層を統合することで、この仕組みを変革します。人工知能と柔軟なデータ構造を統合することにより、システムは生データから知見へほぼ瞬時に移行できます。単なる温度上昇を示すだけでなく、「この特定の機械におけるこの特定の製品にとって100℃は高温すぎる」と理解し、オペレーターへ即時的な推奨事項を提示します。

MES ERP 理解の基盤を提供しにくい主な理由の一つは、構造化データへの依存が本質的に組み込まれている点にあります。これらのシステムは、テーブルや数値、固定されたフィールドといった、データベースに整然と収まるデータ種別を前提に構築されています。しかしながら、工場現場で実際に発生する事象の大部分は非構造化データであるのが実情です。

従来システムがノイズとして扱う情報源の中に、貴重な運用上の文脈が隠されています：

• 退勤するシフトリーダーからの音声メモで、暗黙知に基づく回避策について説明しています。

• スマートフォンで撮影した欠陥の写真で、品質問題のニュアンスがわかるものです。

• 経験豊富な技術者が故障の前兆と認識するモーターの音。

• ホワイトボードへの一時的なプロセス調整に関する手書きのメモ。

マッキンゼーによれば、組織内のデータの90％以上は非構造化データであり、画像、録音、生のテキストなどの形式で構成されています。ERP MES 固定的なデータベース向けに構築されていたため、この膨大な情報の存在は従来、企業にとって見えにくいものでした。

その結果、膨大な量の「ダークデータ」、すなわち収集されたものの分析や戦略的意思決定に一度も活用されたことのないデータが生み出されています。Splunk社の報告によれば、組織が保有するデータの55%がダークデータ、未活用データ、隠れたデータ、あるいは未知のデータと見なされています。このギャップを埋めるべく設計された理解システムは、 マルチモーダルAIと コンピュータービジョンを活用し、こうした休眠状態の物理信号を実用的な知恵へと変換します。

2026年における製造業の生産性を低下させる主な要因は、機械の速度ではなく、調整コスト、すなわち手動によるスケジューリング、状況確認、データ移動に伴う隠れたコストです。システムが単なる過去の記録に過ぎない場合、人間がサイロ間の接続役として機能しなければなりません。

理解システムへの移行は、人間の判断を置き換えることではなく、それを高めることにあります。システムが欠陥パターンの特定や設定確認といったデータの日常的な解釈を処理する場合、人間はもはや中間的な役割を担う存在ではなくなります。代わりに、標準的な処理ではなく例外的な状況の管理に注力できるようになるのです。

この構造的な転換は、重要な構造的現実、すなわち人材不足の問題に対処するものです。システムが日常業務を自動化するにつれ、現場の役割は反復的な作業の実行から、部門横断的な判断を下す知的な業務へと移行します。業務責任者にとっての価値は、意思決定の迅速さにあります。情報待ちといった管理上の摩擦を取り除くことで、最も有能な従業員が本来の業務、すなわち問題解決と生産性向上に専念できるようになります。

理解のシステムは、単一で閉鎖的なツールとして存在することはできません。理解とは複数の信号が絡み合う問題であるため、 組み立て可能なアーキテクチャが必要となります。従来の記録システムは、直線的でマイルストーン駆動型の変化を想定して設計されており、長期的な計画サイクルや安定したプロセスには適しています。しかし、文脈が継続的かつ断片化されている環境では、その対応が困難となります。

コンポーザビリティは、以下の三つの主要な方法でこの移行を実現します：

• データとロジックの分離：メーカー様は、データ層とアプリケーション層をERP 完全性を損なうリスクなしに、不揃いで構造化されていない信号を取り込むことが可能です。

• 段階的な進化：モジュール化されたアプリケーションにより、運用チームはコンピュータビジョンなどの知能を、サイト全体の展開を待つことなく、単一のステーションやセルに段階的に導入することが可能となります。

• 相互運用性：柔軟なアーキテクチャのみが、視覚的スナップショット、機械ログ、オペレーターの音声メモといった異なる信号を、役割を超えて流れる共有運用状況に統合することが可能です。

既存システムの上に 組み立て可能なエンゲージメント層を構築することで、チームはついに例外処理をITリリースサイクルの速度ではなく、現場のスピードで解決できるようになります。

経営陣が来年度の技術投資を見据えるにあたり、目標はより多くのデータを収集することではなく、意思決定のスピードを向上させるべきです。

現在のスタックが理解のシステムへと向かっているかどうかを評価するには、以下の質問をご検討ください：

1. 待機時間テスト：現場のオペレーターが、システムアラートの解釈や次の指示の提供を監督者に待つのに、どれほどの時間を費やしているでしょうか？

2. 影のデータテスト：私たちの最も貴重な業務知識のうち、どれほどが物理的なノートやホワイトボード、あるいは記録されていない会話の中に存在しているのでしょうか？

3. 管理テスト：当社のエンジニアは、本番環境の問題解決に時間を費やしているのでしょうか、ERPデータを整理することに時間を費やしているのでしょうか？

記録管理から理解への移行は、単なるソフトウェアの購入ではありません。これはデータに対する価値観の転換であり、過去の記録からリアルタイムの業務知見へと移行するものです。