製造業のAI人材育成｜業務を知る社員を社内FDEに育てる進め方

製造業でAIの仕組みを作る人を育てるなら、生産管理や品質保証など、工程と品質をよく知る社員を候補にし、生産技術や情報システムの社員と組ませます。工場の改善は昔から現場の社員が担ってきました。AIの仕組みづくりも同じで、現場の例外を知る人が自分で作り、自分で直せる形にするのが狙いです。品質や安全に関わる判断は、仕組みができた後も人が行います。

製造業で、現場の社員を仕組みの作り手に育てるのはなぜか？

AIやデジタルの仕組みづくりは、情報システム部門か外部の会社に頼むのが一般的です。そのため、頼む側と作る側の間で現場の事情が伝わりきらず、抜け落ちてしまうことがあります。

外部に頼る余力も減っています。2026年版ものづくり白書の概要によると、中小企業の従業員数の過不足を示す数値は、製造業で2025年にマイナス17.9でした。人が足りないと答える会社のほうが多い状態です。育てる側も足りていません。能力開発に問題を抱える製造業の事業所では、62.8%が「指導する人材が不足している」、45.4%が「人材育成を行う時間がない」と答えています。

いまは、作りたい処理を言葉で説明できれば、AIがプログラムを書く作業を支えてくれます。業務を知る社員に道具を渡すほうが、現場に合った仕組みを早く作れる時代になりました。

生産管理と生産技術、どう組ませるのか？

社内FDEは、出身によって2つのタイプに分かれます。

業務部門型だけでは、仕組みは作れても工場のシステムにつながらないことがあります。エンジニア型だけでは、システムにはつながっても現場で使われません。両方を同じ時期に育てることで、作ったものが工場で動くところまで進められます。

3つの工場の保全報告書で試すと、何が分かったのか？

当社で、3つの工場の架空の保全報告書5件を用意し、AIツールに処理を頼みました。同じ設備を「コンプレッサ」「エア圧縮機」と書くなど、書き方はそろえていません。

AIは65秒で不具合を13件の一覧にしました。続けて、工場をまたいで同じ不具合をまとめるよう頼むと、101秒で次のように整理しています。

AIは、設備名をそろえたのは自分の判断で報告書に明記はないこと、工場をまたいでも原因が同じとは限らないことも書き添えていました。原因の特定と再発防止策を決めるのは、その設備を知っている人です。なお、これは架空のデータを使った1回の結果です。

最初の題材は、どう選べばいいのか？

毎週か毎月くり返し発生し、1回30分以上かかり、手順がおおよそ決まっている作業から選びます。各ラインの日報の集計、不具合報告書の下書き、取引先の成績書と社内規格の照合などが候補です。教える人が足りない工場では、ベテランへの聞き取りを作業手順書の形に整える題材も向いています。ベテランは中身の確認だけを担えばよくなるからです。

一方で、設備の制御や検査の合否そのものは題材にしません。また、工場のパソコンからはAIツールにつながらないことが多いので、事務所のパソコンで扱える題材から始めます。

よくある質問

改善活動の経験は、社内FDEの育成に役立ちますか？

役立ちます。思いどおりに動かない試作品を何度も直すのは、改善活動のやり直しに近い作業です。人選では、その業務を2年以上担当し、困りごとを具体的に言える人を選びます。

品質記録の正しさは誰が保証するのですか？

これまでどおり人です。AIが作るのは下書きと一覧で、合否や原因の判断は品質保証の担当者が行います。

作った人が異動したら、仕組みは使えなくなりませんか？

異動や工場間の転勤が多い業種なので、部署ごとに2名で進めます。作った仕組みは名前・作った人・使う部署・扱うデータを一覧に登録し、手引きと一緒に後任へ渡す決まりを作っておけば、使い方の分からない仕組みは残りません。

レポートで詳しく読む

この記事は、当社のレポート「製造業向け 社内FDE育成 進め方レポート」の要点をまとめたものです。レポートでは、保全報告書を処理させた結果の全体、部門別の題材の一覧と採点表、効果の試算表、工場長や情報システム部門への説明の材料まで載せています。

• 製造業向け 社内FDE育成 進め方レポート（無料ダウンロード）
• 社内FDEの育成
• 社内FDEの育て方｜事業部門の社員が開発まで担う進め方

出典：経済産業省・厚生労働省・文部科学省「2026年版 ものづくり白書 概要」（2026年5月）

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