製造業において、「デジタル・オーグメンテーション」が単なる拡張現実（AR）以上の意味を持つ理由

ここ数ヶ月、「オーグメンテッド・ワーカー」の台頭について論じる記事が相次いでいる。ほとんどの場合、「オーグメンテッド・ワーカー」という言葉は、ある一つの技術、すなわち拡張現実（AR）と同義として扱われている。

しかし、拡張を単に「拡張現実」という観点だけで捉えても、全体像は把握できません。新しい支援技術は、製造現場の作業員がより良く、より速く、そしてより安全に業務を遂行できるよう、さまざまな形で貢献しています。

このテーマが最近注目を集めていることを踏まえ、今こそ「ワーカー・オーグメンテーション」について、より広い視点から解説する良い機会だと考えました。

以下に、デジタル技術が製造業の労働者をどのように支援しているか、その他の例をいくつか紹介します。

当社が「デジタル・オーグメンテーション」を定義する方法は以下の通りです：

デジタル・オーグメンテーションおよびオーグメンテッド・ワークとは、製造プロセスにデジタル技術を統合し、業務の進め方を進化させる取り組みのことです。

ちょっと長いですね。でも、本質的にはシンプルな概念です。

「オーグメンテーション」とは、デジタル技術を活用して、ツールなしでは達成できないような成果を従業員が上げられるように支援することを指します。

MITの「Fluid Interfaces」研究グループの責任者であるパティ・メイス氏によると、拡張ワーカーの台頭を可能にする技術には、いくつかの特徴があるという。

• 高感度センサー — より小型でコンパクトなセンサーが、作業員の動きを解析し、作業環境からの情報を収集します。
• シームレスな統合 — これらのセンサーやデバイスは、作業者の環境にシームレスに統合されています。体内に埋め込まれるものもあれば、衣服や個人用保護具（PPE）に組み込まれるもの、さらには作業台や業務フローに組み込まれるものもあります。
• 応答性の向上 — これらのデバイスは、内部および外部からの刺激に常にリアルタイムで反応します。これにより、状況に応じた支援が可能になります。

さらに、インダストリー4.0と聞いて一般的に連想される技術的 IoT、クラウドコンピューティング、コンピュータビジョン、デジタルツイン、AIや機械学習、ビッグデータ――を加えることで、製造業務をより良い方向へと変革するであろう組み合わせが完成する。

作業手順書

これを説明するために、個別生産メーカーが直面するよくある課題である「多品種少量生産」について見てみましょう。

多くの工場では、作業員が紙の作業指示書だけを頼りに、複雑な組立工程を進めています。製品に複数のバリエーションやカスタマイズオプションがある場合、分厚い書類の中から必要な情報を選ばなければならない「選択式アドベンチャー」のような状況となり、作業の遅延やミスが増える原因となっています。

解決策は、デジタルで双方向型の作業手順書を活用して作業者を支援することです。この作業手順書は、IoT を使って作業者の動作にリアルタイムで反応し、画像や動画を用いて正しい組み立てを確実にできるよう、組み立て工程を段階的に案内します。

さらに、これらの作業手順書は、作業者が次の手順を確認するために作業を中断する必要がありません。組み立て工程にシームレスに組み込まれているからです。

工程内品質検査

オペレーターの業務を補完するもう一つの方法は、IoT工程内品質検査です。

品質上の問題の中には、肉眼では確認できないほど些細なものもあります。また、作業員の疲労が原因となる場合もあります。原因が何であれ、作業員が工程の初期段階で問題を発見できなかったために、多くの品質上の問題が後工程へと持ち越されてしまうのです。

解決策は、カメラ、はかり、ノギスIoTデバイスを利用して、作業員が品質検査を行うのを支援することです。

どのメーカーも、製造ライン上で品質をチェックするための何らかの手順を設けています。しかし、適切なツールを活用したオペレーターであれば、より多くの不適合を発見できるため、結果として廃棄物の削減や、その後の手直し作業時間の短縮につながります。

これまでの例はいずれも、オペレーターに焦点を当ててきました。ここで明確にしておきたいのは、製造現場における「拡張された労働者」とは、単にオペレーターだけではないということです。彼らはプロセスエンジニア、品質エンジニア、ワークセルマネージャー、ITスペシャリストなど、現場で肉体労働や知的労働に従事するあらゆる人々を指します。

では、オーグメンテーションはエンジニアにとってどのような助けになるのでしょうか？

エンジニアの仕事は知識労働です。したがって、彼らは思考を深め、創造的な問題解決を促進するツールを必要としています。

リアルタイム分析

例えば、エンジニアは、さまざまなプロセス、資産、部門からのデータを集約することに多くの時間を費やしているかもしれません。具体的には、ストップウォッチを使って旧式の機械からデータを収集したり、CNCの稼働データを抽出したり、Excelを使って業務状況を把握しようとしたりすることが挙げられます。

こう表現するのは安易に聞こえるかもしれませんが、機械や人間のパフォーマンスを示すリアルタイムデータを収集・表示する分析ダッシュボードは、一種の能力拡張と言えます。エンジニアの仕事には最新かつ正確な情報へのアクセスが不可欠であるため、こうしたダッシュボードを活用することで、分析業務を進化させ、意思決定の質を向上させることができるのです。

それが「オーグメンテーション」の定義です。

No-Code ノーコード開発

しかし、エンジニアにとって最大の助けとなるのは、ノーコード・プラットフォームです。

現代の製造現場では、機械と人間がますます複雑な形で相互作用せざるを得ないのが現実である。

エンジニアには、これまでITエンジニアやソフトウェアエンジニアが担ってきた技術的な業務を行うことが、ますます求められるようになっている。

ノーコード技術の登場により、エンジニアは自社のプロセスや業務改善に向けたソリューションを自ら設計できるようになりました。コードを1行も書く必要はありません。IT部門に依頼を出す必要もありません。

No Codeは、問題に最も近い立場にある人々に、より大きな主導権を与えることで、製造現場の新たな改善を可能にしています。

ここでは、新しいテクノロジーが製造業の労働者をどのように支援できるかについて、いくつかの例を挙げました。しかし、結局のところ、こうした支援を可能にするアプリケーションやプロセスを最初に構築する必要があるのは人間です。これこそが、ノーコード・プラットフォームの役割です。エンジニアの業務を支援し、ひいては工場全体の業務効率を高めることで、ノーコード・プラットフォームは製造業者がプロセスとコスト効率の新たなレベルに到達するのを支援します。

こうした各機能の背景には、製造業者がすでに取り組んでいる業務を支え、その効果を高めるデジタル技術があります。この技術は、人間と機械、社内外をつなぎ合わせ、製造業務の進化へと導きます。