高速化で得られるメリットやAIが担う新たな可能性とは

OTRSの作業分析をAIが代わりに行うことで、圧倒的な時間短縮を実現した「OTRS＋AI」。製造現場を中心に普及が進んでいるが近年は、シリーズ自体が農業や林業など、今までIEや改善を行っていない業種にまで広がっている。今回は、株式会社ブロードリーフ（東京都品川区・代表取締役社長:大山 堅司氏）OTRSエバンジェリストの大岡明氏に、AIを活用したPDCAサイクルの高速化で得られるメリットのほか、AIが担う新たな可能性などについて聞いた。聞き手はものづくりドットコム編集部。

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 OTRS＋AI：AIを業務に生かす実践法

編集部：改善活動を進めるに当たり、OTRS＋AIが見据える新たな可能性についてうかがいたい。

大岡：ソフトウェアを何十年も扱ってきた上で、改善活動は実行しないと意味がないと考えている。どんなに素晴らしい分析や現地調査、レポートを作ったとしても、結果が出なければ単なるムダで終わってしまう。様々な顧客と話をする中、早期に実行フェーズに移ることが、より良い改善活動に不可欠であることが分かった。分析を速く終わらせ、実行に移し、得られた結果を基にフィードバックを行うなど、早期にPDCAを回すことが求められる。たとえば、現場におけるボトルネックの解消法を考えることを改善目的とした場合、まず、大きな枠組みでいうと、レイアウトの変更がある。小さなところでは従来、片手で作業していた動作を両手に替えてみるなど、いくつかの層に分けたあと、これら層に対して様々な案を挙げてみる。続いて、その案に対し、Productivity（生産性）やQuality（品質）、Delivery（配送）など、PQCDSME^［1］に沿って出した案の中から、実効性が一番高いものを見付け出し、実行に移ることが望ましい。

昨今、AIが出てきたことで一番変わったことがPDCAでいう、現状を分析して実行に移るまでのPの部分であり、かなり効率良く回るということが、先行事例からも分かっている。つまり、これからの改善活動というのは、このPの部分が重要で、非常に工数に掛かっていた時間が短くなり、負荷も減るため、PDCAサイクルの高速化が可能となる。OTRS＋AIだと、分析時間が9割ほど短くなったという事例もあり、さらにPにかかる負担が減ると考えられる。このようなことからも、実行に数多くの実行が促せるようになることが、これからの改善だと思う。
また、もう一つの尺度があって、たとえば「Japan as Number One」といわれた1980年ごろを振り返ると、大量生産とそれを効率に促すための自動化が進んでいた。その時、確かに人間が従来やっていた溶接や組み立てを機械に任せたところ、生産性が格段に上がったが一方で、弊害として、機械は自分では速くならないという特性があることが分かった。

【写真説明】OTRS＋AIが見据える新たな可能性について話す大岡氏

従来、人の仕事というのは改善を進めることで、それまで10分掛かっていた仕事が8分となり、8分からさらに6分にまでといった具合に短縮されていったが、機械は立ち上がりに5分掛かったとすると、何も手を加えなければ5分のままだ。そうなってくると、全体最適を考えた時、他のセクションが速くなれば生産性が上がるのかといったら、そんなことはなく、ボトルネックの解消、ステーション間の協調がなければ意味がない。その意味でも機械化やAI化を進めると一見、速くなって良かったようにみえるが、そこに何の工夫もされなければ、そこで終わってしまう。一つ事例を挙げると、機械で高効率化したラインの横で、わざわざ人間が同じ作業を行っている自動車工場がある。理由は、機械が5分で行っている仕事を人間が行うと、10分掛かるかもしれないが、人間はその10分の仕事から工夫を凝らして、さらに良く、より品質が上げることができるのではないかという仮定の下、改善を進めている。その結果、10分が8分に、やがて8分が6分となり、人間の方が速く、仕事ができるようになったため、現在は機械の調整を行っているという。このように、創意や工夫という部分ではまだ、機械が自動的に判断して行う時代になっていないため、これからは、先ほど話した例のように、AIによって簡略化され、PDCAが多く回るようになることで、人間の創意工夫に当てる時間は確実に増えるとみており、このような改善を促せるシステムとしても、OTRS+AIは非常に有効と考えている。

【図説明】OTRS+AI利用の流れ

【図説明】OTRS+AIの導入効果

 デジタルと現実世界：今後は企業の垣根を越えた融合が重要に

機械や自動車製造など、製造業全般にいえることだが、生産ロットサイズが小さくなっている。以前は1ロット1万個で製造している間に習熟効果が表れて、効率も上がるといった流れだったが今では、1ロットが100個など、小ロット生産になっているため、100個作っている間に速くなったとしても、結果は微々たるものになってしまう。また、その100個のために改善活動を進めることも現実的ではない。そうすると、製造に入る一つ前の工程、要は設計や開発といった生産準備のところで、あらかじめ改善を1周回し、標準時間を正確に作っておく必要が出てくる。その時には現場で改善を行うよりもスピーディーかつ、根拠を持った改善ができないと、間違った標準時間で製造指示が下りてしまう。そうなると、営業は標準時間に基づき、見積もり作成や納期回答を行っているため、バッファにバッファを重ねた緩い標準時間となってしまう。また、正確な標準時間がないと生産性の計算ができない上、何より顧客納期や金額的な約束を間違う可能性も出てくる。
このようなことから、試作段階においても標準動作や標準作業を決めておけば、量産に入った段階で、洗練された動き（量産垂直立ち上げ）が指示できる。そうすると、事後の改善を進めるより、始めからそれを前提としたレイアウトづくりや作業者の配置ができるため、より良い改善が可能となる。要は、実行を重ねていく従来型の改善の部分をデジタルシミュレーター、あるいはデジタルツインを使い、サイバー空間で改善を進めるといったことにつなぐこともできる。当社もOTRS+AI同様、製造シミュレーターを取り扱っているが、シミュレーターで起こしたバーチャルの動きを試作段階で人間が実行し、人間が実行したものをOTRS+AIで分析、さらにバーチャルシミュレーターの精度を上げるためにフィードバックする事が可能で、このような使い方はすでに始まっている。

【図説明】試作段階においても標準動作や標準作業の策定は大切

編集部：そういう意味では、現場における三現主義の中にシミュレーターが入っていると。

大岡：三現主義の「現地」、「現物」、「現実」の現実は、フィジカルだけを指しているものではないと考えている。バーチャルリアリティ（仮想現実）は仮想なのかという話をよく質問されるが、例えばVRゴーグルを付け、きれいな風景を見た時「きれいだな」と感じるが、それは仮想現実ではなく、自身の目と耳できれいな景色を体感しているため、私の目からすると現実と変わらない。これは耳にしても同じでつまり、それは現実であると。このようなことからも、サイバー空間まで含め三現主義の範囲がとても広がった。では、そのサイバー空間の現実をどのように現実世界に持ってくるのか、あるいは現実世界の話を、いかにサイバー空間に持って行くのか。このフィードバックのループが何より大事になってくると考えている。また、OTRS+AIやバーチャルシミュレーターに限らず、これからの三現主義は、人間が知覚できるものすべてが現実だという認識になるのではないだろうか。
以前の鈴木崇司氏（ものづくりドットコム専門家）との対談の中で「OTRSは三現主義を支援する」という話があった。ビデオを撮って持ち帰り、現場とは違うところで見る。これは現実ではないという見方ももちろんあるが、鈴木氏のように設計者で現場に行く機会があまりない場合、分析したデータを見ることは生産の様子を知覚できる上、現実を知るすべの一つとして利用することができる。つまり、このような会社のセクションを越えた、あるいは協力会社とメーカーなど、企業の垣根を越えた現実の交換という動きが今後、重要になってくるとみている。

 AI分析：確度の高いデータから、作業マニュアルを作成

編集部：今後の改善活動において、考える側のプロセスは変わってくると感じたが、現場の製造プロセスに直接携わっている人たちに対する影響も出てくるのだろうか。

大岡：現場では、動作の変更指示や注意点など、常に分かりやすい説明が求められている。これら指示のもとに仕事を進めるため、より分かりやすい手順書やマニュアルが必要となるが、これからは難易度も高く、機械ではできない事が人間の仕事となるため、与えられる仕事のレベルも高くなってくると思う。実際、マニュアル作成時に、模範となる動きを誰かに依頼し、その結果を他の従業員に共有する方法をとると、体型などによって可能不可能が生じてしまう。JIS規格においても、題材となる動きから無駄を取り除いた正味時間を作成した後、正味時間に対してレイティングを行い、誰もが再現可能な時間を設け、最後に余裕時間を加えた時間を標準時間としている。ただ、一般的な動画マニュアルで、そこまでの配慮がないと人間が時間通りに再現できない。また、それとは逆にゆとりを持ったマニュアルを作ってしまうと本末転倒な結果となってしまう。正確なマニュアルを作るためには、元となるデータを多く取らないと正確な分析ができないため、そこでAIが効いてくると考えている。AIを経由した膨大なデータから分析された確度の高いデータであれば、現場からみても、みなが再現しやすいマニュアルが完成する。生産性向上において、生産時間短縮の取り組みにたとえると「速く動き、速く作る」ということではない。価値を生んでいない動きを取り除き、ムダをなくす活動のため、各セクションの作業者が着々と楽に進められるようにならなければ意味がない。

【図説明】連続サイクルを分析し、標準作業時間を策定することで改善の効率もアップ（）

 AIとIE:今後のIEエキスパートのあり方にも変化

編集部：人手不足の解消にと、協働ロボットが生産現場にワーカーとして入り始めいるが、そのような現場にもAIを使った分析ツールは、効果を発揮するのだろうか。

大岡：一番身近なものして、飲食店の配膳ロボットがいい例だ。これは、人員削減もあるかもしれないが、顧客目線でみると、上げ膳据え膳であれば、人間でも機械でも変わらない。もちろんホスピタリティなど違う要素もあるが、配膳という行為だけをみれば両方にとって価値は同じとなる。その見方でいうと、IEでは複数の作業主体が組み合わさり進める作業を分析し、改善点などを見つける連合作業分析という手法がある。これは、これまで膨大な現場データの分析に対し、人間が判断を下していたが、これからは、AIが入ることで事務作業の時間が圧倒的に短くなる。さらに、判断できるものの数が増えるため、人と機械、人とロボットとのより良い協調が模索できるとみている。もう一つ、ロボットと人間の協調作業において重要なのが、加工や溶接などがされている時間、つまり、製品目線で見た価値のある状態を意識することで、無駄な時間を削減しようという改善の視点が生まれる。そのような意味でもAIはとても有効と考えている。

OTRS+AIの場合、分析データに対する信頼度を付けているため、AIが「自信がない」と言っている部分は、必ず理由があるので確認してほしい。その理由を確認することで、人間が改善する時により良く、より作業しやすくなっているはずだ。また「10倍のデータが来たから10倍こなそう」といった考えになりがちだが、多くのデータの中から優先順位が付けられるため、より現実的な改善が進むと思う。このようなことからも、今後の改善活動は、対象が増やせる上、結果を得るまでの時間も短くなるため、IEエキスパートのあり方が変わってくるとみている。
昔は、IEエキスパートはどこの会社にも存在した。IEをしっかり体現している人たちが会社の中で改善指導を行っていたが、機械化が進んだ結果、人由来の作業分析よりも機械化による効率化が増えたことに加え、ベテランの退職に伴い、IEに長けた人が減ってしまった。そのような中でもトヨタ自動車は、トヨタ生産方式を大事にしており、生産方式を教えるトレーナー養成をはじめ、トヨタ工業大学で社外に向けた授業を開くなど、IEを大事にしている。また、現在の社長や会長といった世代の人たちの多くはIEに取り組んでいたため、その経験からOTRSを導入し、高い生産性を上げている例もある。AIによって、今まで属人化されていた固有スキルが、みなの共有スキルになっていくのではないかと考えている。取り組みが簡単となり、大量なデータが生まれてくる。そのデータを生むのがOTRS+AIだとすれば、大量なデータから自社の中での改善効果、あるいは改善に対する実地の分析については、社内データのマイニングや社内データにフォーカスした生成AIの利用も可能になっているため、これらを使えば、IEの事を相談する相手が人間だけではなく、AIになる時代も近いとみている。また、それが自社のノウハウとなり、差別化の強力なポイントになるのではないだろうか。

 OTRSシリーズ：裾野が広がり、農林業でも活用

編集部：改善活動も従来は、一歩ずつ着実に取り組むといった手順があり、そのためには前提知識も学ばなければならなかった。今後はデジタルツールによって、誰でも手軽に改善活動を始められるようになるなど、活動の世界観が変わるのだろうか。

大岡：登山に例えると、山を登るというプロセスは今も昔も変わらなければ、未来も変わらない。ただ、登るために必要な装備というのがまったく異なり、昔はがっちりした登山靴で、がっちりしたピッケルがないとチャレンジすらできなかったが、今は同じ効果を持ちながらも軽量でしなやかで扱いやすい装備ででも行ける時代だ。ただ、山は登らないとならない。なぜかというと、経験を積まないと得られない技能というものが人間にはある。技術は知識だけでこなせるが、技能はトレーニングが必要となる。しかし、その部分が手軽になったのは間違いないと思う。サイクルが速くなることで得られる効果は当然、大きくなる。昔はある意味、一発大きい結果を目指そうという傾向があったが、今後は本来のIE、あるいはトヨタ生産方式のようにコツコツと進める形に戻ると考えている。確かに、山が低くなったことで手軽にできるようになる。また、従来は現場でストップウォッチを見ながら図っていた作業が、デジタルの方が容易という世代が増えてきたことによって、山に入る一本目がだいぶ低くなったのではないだろうか。

編集部：裾野が広がって普及して行く素地ができてきたと。

大岡：その証拠に近年、製造業のものだったOTRS（OTRS+AI含む）シリーズ自体が、農業や林業など今までIEや改善を行っていない業種にまで広がっていることからも、デジタル化による取り組みの障壁が下がった現れとみている。

【用語説明】
[1] PQCDSME：生産性管理における、生産物の生産性、品質、コスト、納期、安全性、意欲、環境性を評価する尺度をいう。

P：生産性：プロダクティビティ
Q：品質：クオリティ
C：コスト
D：納期：デリバリー
S：安全：セイフティー
M：意識：モラル
E：環境：エンバイロンメント

記事作成：産業革新研究所　深澤 茂