「拡張された労働者：デジタル技術が労働力をいかに強化するか」

製造業の歴史は、まさに自動化の歴史であると言えるだろう。織機から自動組立ライン、そして知能化された協働ロボットに至るまで、何世紀にもわたり、製造業者は人間の労働を大規模に再現する方法を模索し続けてきた。

しかし、単に自動化という観点だけで物事を捉えても、全体像は把握できません。多くの場合、新しい技術は人間と協働し、人間がより効率的、安全、かつ正確に作業できるよう支援してきました。これは、新しいデジタル技術が製造業務のあらゆる側面を向上させている「インダストリー4.0」の時代において、特に当てはまります。

このように人間の労働者の能力を高めるプロセスを「オーグメンテーション」と呼ぶ。研究や経験から、製造現場の労働者の能力を引き出すことが最善の解決策であることが繰り返し示されてきたことを踏まえると、次のことは明らかである：

製造業の未来は、拡張にある。

本ガイドでは、製造業におけるオーグメンテーション（拡張）について、その技術、活用事例、および基本原理をご紹介します。製造業の文脈におけるオーグメンテーションの定義を明らかにし、なぜ今、製造業にオーグメンテーションが必要なのかを解説するとともに、現在まさに現場の作業員を支援しているさまざまな技術や活用事例を概観します。

「ワーカー・オーグメンテーション」とは何ですか？

製造業の文脈において、「ワーカー・オーグメンテーション」とは、テクノロジーを活用して労働者の業務遂行能力を向上させることを指します。オーグメンテーション技術は、業務に統合され、支援的な役割を果たします。

ここで「統合型」とは、作業者の環境に自然に溶け込み、邪魔にならないことを意味します。また、「支援型」とは、作業者のパフォーマンス低下につながる要因の一部を簡素化したり、制御したりすることを意味します。結局のところ、拡張技術により、作業者はより専門的な業務を、より細心の注意を払って遂行できるようになります。

拡張技術には多種多様な種類があり、身体的労働と精神的労働の両方を支援することができます。現在、よりスマートで直感的なインターフェースを備えた拡張技術は、製造環境へのシームレスな統合が特徴となっています。

拡張技術にはさまざまな形態や形があります。多くのメーカーが拡張技術の代表例として挙げるのは、拡張現実（AR）ヘッドセットです。これは、機械学習やAI、その他の文脈分析技術を用いて、着用者の視野に新たな情報を重ねて表示する視覚ディスプレイです。

しかし、これらだけが補助技術というわけではない

その他の例としては、周囲の環境や作業員の健康状態をリアルタイムで監視し、危険の兆候があれば作業員に警告を発する環境センサーやバイオインフォマティクスセンサーなどが挙げられます。また、作業員が作業を行う際に連携するコンピュータビジョンシステムもあります。拡張技術とは、リアルタイムでのデータ集約や分析、あるいは対話型の作業指示など、作業員の認知的負荷を軽減する技術も指します。拡張技術には、IoT ライン上の品質チェックといったシンプルなものから、拡張現実（AR）のような複雑なものまで多岐にわたります。

「オーグメンテーション」とは、こうした技術をはじめ、その他あらゆる技術を指します。つまり、製造業者がより良く、より効率的に、そしてより安全に業務を行えるようにする、あらゆる外部支援システムのことです。

拡張技術が働き方を変える

「拡張された仕事」を定義するもう一つの方法は、製造プロセスにデジタル技術を統合し、その仕事の進め方を進化させるような仕事と捉えることです。ここでは、新しいデジタル技術の活用によって、製造業務の性質そのものが実際に変化することになります。

デジタル技術が労働者を支援するにせよ、働き方を変革するにせよ、製造業者はすでに拡張技術を活用し、大きな競争優位性を獲得しています。その成果は、人間の視点から測定することも可能です。例えば、集中力の向上、作業環境の改善、より革新的な思考、そして労働者の長期的なウェルビーイングなどが挙げられます。あるいは、製造目標やKPIの観点からも測定できます。ミス減少、品質向上、生産性向上、段取り替えの迅速化、ダウンタイムの削減などです。

オーグメンテーションの根底にある考え方は、人間のパフォーマンスの向上が、製造パフォーマンスの向上につながるというものです。

なぜ今、増強なのか？

現時点で増強が必要とされる背景には、3つの要因があります。

まず、製造業では労働力不足が深刻化しています。調査会社によると、今後10年間で製造業において220万人の求人枠が埋まらないと予測されています。これは主に、研究者が「スキルギャップ」と呼ぶ現象、すなわち現代の製造業で求められるスキルセットと、労働市場に存在するスキルセットとの間に乖離があることに起因しています。

第二に、製造業務は急速に変化しています。しかし、現場で実際に使われるツールは、労働者がその変化についていけるほどには十分に進化していません。業務の変化により、作業の複雑さが増すにつれて、人的ミスが発生する可能性が高まっています。これは、自動化するには複雑すぎる、あるいは変動が大きすぎる組み立てや機械のメンテナンスを担当する現場の作業員にも当てはまります。 これは、以前はソフトウェアエンジニアやIT担当者、データサイエンティストが行っていた業務を、ますます求められるようになった製造エンジニアにとっても同様です。

最後に、多くの製造現場において、 自動化は依然として実現不可能な状況にある。自動化には莫大な費用がかかる場合があり、規模拡大も困難だ。そして皮肉なことに、自動化には多くの人的労力が必要となる（ロボットアームのすべてを管理・プログラミング・保守する担当者が不可欠だからだ）。フォーブス誌が最近指摘したように、「複雑さ、生産量、利益率といった要素が複雑に絡み合い、多くの用途においてロボットの導入を不可能にしている」のである。

完全自動化への取り組みは、人間には欠点もあるとはいえ、依然として人間こそが素晴らしい機械であることを改めて思い起こさせてくれる。人間は知性があり、創造力に富み、柔軟で順応性が高く、学習し、革新を起こすことができる。自動化されたソリューションと並べてみれば、これほど精巧に作られたグリッパーや、「コンピュータ」ビジョン（私たちの脳は、いわば柔らかいコンピュータに他ならないではないか）、そして真の知性を見出すのは難しいだろう。

こうした要因（拡大するスキルギャップ、ミスが発生しやすい業務システム、そして自動化に伴う課題）が相まって、製造業者は生産性をさらに高めるために、人材体制の強化が必要となっている。

つまり、これらの課題に対する解決策は、拡張にあるのです。

オーグメンテーションは、人間が製造業の中心的な存在であり、当面の間はその地位を維持し続けることを認識しています。しかし、人間が最適なパフォーマンスを発揮するためには、何らかの支援が必要となるでしょう。

製造業の技術開発が転換点に達したため、労働力の増強が可能となった。

この技術には大きな可能性が秘められているものの、メーカーがそれぞれの固有の課題に対応するには、柔軟性に欠けることが少なくありません。そのため、デジタル技術の飛躍的な発展が進む現代においても、現場で紙の書類やストップウォッチが使われている光景は珍しくありません。

いくつかの基本的な技術的進歩が相まって、幅広い拡張機能の実現が可能になりました。本節では、拡張技術の基盤となる基盤技術について概説し、メーカーがそれらを柔軟かつカスタマイズ可能な形で導入する方法について提案します。

IoT

ほとんどの拡張戦略が機能するのは、人間が機械と知的な形で連携して作業できるようにするためです。これらは機械の出力や状況にリアルタイムで反応し、その信号をオペレーターに伝達することで、オペレーターが十分な情報に基づいた意思決定を行えるようにします。 IoT の接続性によって、このようなコミュニケーションが可能になった。

「コネクテッド・ワーカー」という言葉を、「オーグメンテッド・ワーカー」の同義語として耳にしたことがあるかもしれません。IoT 、まさにその意味するところなのです。

人員の増強を検討している製造業者にとって、IoT （Wi-Fi、クラウド、セキュリティ）は、増強戦略の基盤に柔軟性とコミュニケーション機能を組み込む上で、最適な手段となります。

センサー

現代の補助技術の特徴の一つは、製造環境とのシームレスな統合です。これは、センサーの小型化が進み、その性能が向上したからこそ可能になったことです。こうした柔軟で反応の良いセンサーは、衣服や身体に装着したり、生産ラインの数十カ所に設置したりすることができ、環境を把握し、発生する出来事をリアルタイムで記録します。 さらに、こうしたセンサーはエッジ側で処理を行うことが可能になりつつあります。センサーによって収集されたIoT介して伝送され、その結果、人間とモノが絶えず「対話」し合う工場が実現しています。

柔軟性を求めるメーカーにとって、これらのセンサーは人間と機械のパフォーマンスを同様に測定できるものであるべきです。

ビッグデータ

拡張技術の主な特徴の一つは、作業員の行動、周囲の状況、あるいは機械のデータにリアルタイムで反応できる点です。これらのシステムは、製造工程全体で収集されたデータを集約し、人間が洞察を得やすくする形で整理するのに役立ちます。AIや機械学習、その他の予測・分類アルゴリズム技術は、オペレーターやエンジニアの意思決定能力を向上させることができます。

人間のパフォーマンスを向上させるには、人間の失敗の根本原因を理解する必要があります。

エネルギー省によると、産業現場における作業ミスの最大80％は人的ミスに起因している。

この数字を理解するには、ある程度の背景知識が必要です。

数十年にわたる研究を検証した結果、米国エネルギー省（DOE）は、こうしたミスのうち、個人のミスによるものはわずか30％に過ぎないことを明らかにした。残りの70％は、「ミスが起こりやすい状況」、すなわち「業務の要求が個人の能力を超えている場合、あるいは作業環境が人間本来の限界をさらに悪化させている場合」といった、業務体制に起因するものであった。

DOEは、「人的ミスは……単なる失敗の原因ではなく、むしろシステムに潜むより根本的な問題の結果である。人的ミスは偶然に起こるものではなく、人々が使用する道具、遂行する業務、そして働く環境といった要素と体系的に結びついている」と結論付けた。

これは重要な発見である。これは、疲労、集中力の欠如、不十分な訓練、劣悪な労働環境など、従来「人的ミス」とされてきた要因の多くが、単に人間のパフォーマンスの問題に帰するものではないことを示唆している。むしろ、優れたパフォーマンスは、優れたシステム設計の結果なのである。

報告書はさらに次のように述べている。「設備がどれほど効率的に機能しようとも、研修や監督、手順がどれほど優れていようとも、また、最も優秀な労働者や技術者、管理者が職務をどれほど立派に遂行しようとも、人は自分を支える組織以上の成果を上げることはできない。」

では、補助技術はどのようにして人間のパフォーマンスを最大限に引き出す環境を作り出すことができるのでしょうか？組織は、従業員を支援し、その能力を引き出すためにどのような取り組みができるのでしょうか？適切な技術がどのように役立つかを理解するために、製造現場でよく見られる問題の原因をいくつか見ていきましょう。

疲労

疲労した作業員はミスを犯しやすくなります。また、仕事中に怪我をするリスクも高まります。疲労対策として、支援技術を活用すれば、作業員に疲労の兆候が見え始めた時点を検知することができます。

製造現場では、保護具に組み込まれたウェアラブルセンサーが、作業員が重い荷物を持ち上げる際に姿勢が悪くなっている（疲労の兆候）ことを検知できます。組立作業に従事する作業員にとっては、デジタル作業指示書がコミュニケーションを促進し、業務への意欲向上に寄与します。また、ウェアラブルデバイスは、疲労に伴う身体機能の変化を感知し、休憩を取るよう作業員に通知することができます。

濃度

人間には多くの長所があるとはいえ、集中力が途切れてしまうことは避けられません。どんなに優秀な労働者でも、調子の悪い日はあるものです。こうしたミスは、多くの場合、製造業の特性――長時間労働、単調な作業、精神的に疲れる仕事――に起因しています。

支援技術は、労働者が業務に没頭し続けるよう促すことで、集中力の向上に役立ちます。その手法の一つとして、業務を「ゲーミフィケーション」化し、反復的な作業の一部を、常に自分自身と競い合うゲームのような形に変えるものがあります。また、静的な指示を対話型のデバイスに置き換えることで、同様の効果をもたらすものもあります。

万が一不具合が発生した場合でも、IoT 工程内品質検査IoT 、工程の先へ進む前に人間が不適合を検知できるようになります。

トレーニング

現場の作業員は、しばしば急な指示で新しい業務を習得しなければなりません。新入社員は、生産ラインに配属される前に、限られた期間で新しいスキルや工程を習得する必要があります。さらに、新入社員を指導するのに最も適したベテラン社員が、急速なペースで退職しています。こうした要因が重なり、研修制度が本来あるべき効果を発揮できていない状況が生じています。

新しい支援技術は、従業員の研修やスキルアップに役立ちます。例えば、研修用の製造アプリは、新入社員に対して工程を段階的に指導することができます。メディアを豊富に活用したインタラクティブな研修モジュールにより、あらゆる学習スタイルに対応したアプリを設計でき、オペレーターが入社初日から実践を通じて学ぶことを支援します。さらに、IoT 内蔵センサーを活用することで、これらのアプリは作業員が新しいスキルを正しく実行しているかどうかを検知できます。これにより、早期の介入が可能となり、オペレーターが誤った作業方法を定着させてしまうことを防ぐことができます。

デジタル作業指示書による生産性の向上

自動化ソリューションによって反復的な手作業の大部分が処理されるようになったため、オペレーターは自動化には複雑すぎる、あるいは変動要素の多い組み立て作業を担当することになります。カスタマイズへの需要、製品ライフサイクルの短縮、多品種少量生産が依然として主流である以上、この傾向は今後も続くでしょう。

インタラクティブなデジタル作業指示書は、こうした課題に直面している作業員を支援する手軽な手段です。デジタル作業指示書は、作業員に最小限の負担をかける形で、複雑な工程を順を追って案内します。動画や写真などの埋め込みメディアにより、作業員は各工程の実行方法を直感的に確認できます。また、光電センサーやピック・トゥ・ライトIoT 、作業員を正しい部品へと誘導し、組み立て作業でよくあるミスを未然に防ぎます。

デジタル作業指示書は、作業者が目の前の作業に集中できるようにすることで、人間ならではの能力を引き出します。

インライン品質保証によるエラー防止

製造現場において、品質不適合は避けられないものです。品質問題の予防は不可欠ですが、問題が発生した際にそれを特定することも同様に重要です。多くの品質上の不具合は、人間が検知するにはあまりにも些細なものです。また、疲労や注意散漫なオペレーターは、生産ノルマを達成しようと必死になるあまり、品質上のミスを見逃してしまう可能性があります。

現代の品質管理システムでは、人間だけでは品質上の問題を100％発見することはできないという事実が認識されています。そのため、はかり、ノギス、IoT 活用して、既存の品質チェックを補完しています。これは「デジタル版ポカヨケ」と捉えることもできます。重要な違いは、これらのツールが決して人間の代わりに作業を行うわけではないという点です。むしろ、デジタル技術の高度な機能を活用して、人間がすでに実施しているチェックを補完し、効率化しているのです。

コンピュータビジョンによる生産の効率化

コンピュータビジョンは、デジタル時代において登場した最も注目すべき技術の一つです。従来のマシンビジョン技術と高度な機械学習やAIを組み合わせることで、コンピュータビジョンシステムは、作業者が作業を行っている間の行動を誘導・分析することができます。

コンピュータビジョンは、製造業務を強化する多くの方法を提供します。コンピュータビジョンは、作業者が行うジェスチャーや動作を認識し、それに応じて対応することができます。例えば、特定のハンドジェスチャーを検知すると、コンピュータビジョンシステムがデジタル作業指示アプリを起動し、次の工程へ進めるようにすることができます。また、テキストやバーコードを読み取り、視野内の物体を識別することも可能です。さらに、基準からの逸脱を検知して警告を発し、品質保証のための監視ツールとしての役割も果たします。

リアルタイムのパフォーマンス追跡による可視性の向上

プロセスの可視化は、プロセス改善において極めて重要です。従来、製造現場におけるデータ分析では、さまざまな情報源や部門からデータを収集し、集計した上で、その数値から改善の機会を見出す必要がありました。しかし、新しいデジタル技術により、製造データの連続的なストリームが自動的に収集・分析されるようになり、エンジニアはより迅速かつ正確に意思決定を行えるようになりました。IoT 、製造用アプリ、分析ダッシュボードが連携することで、エンジニアは常に最新の情報を手元に置くことができるようになります。

No Code Appsによるプロセス管理の強化

現代の製造現場では、エンジニアが多種多様なプロセスやシステムを高度に制御することが求められています。「ノーコード」 の製造アプリプラットフォームは、エンジニアが機械と人を新たな方法で結びつけることを可能にします。ノーコードの前提となるのは、同じ業務は二つとないという考え方です。たとえ類似した課題を抱える業務であっても、既成のソリューションで対応できるとは限りません。エンジニアは、カスタムアプリを設計するか、テンプレートをカスタマイズすることで、従来はIT部門や経営陣の支援が必要だったソリューションを、自ら実装することができるようになります。

「オーグメンテーション」は、製造業者に対し、人的労働の柔軟性やコスト面での利点を損なうことなく、既存の労働力を強化する手段を提供します。

重要なのは、これにより製造業者は、労働環境を改善し、従業員のパフォーマンスを最大限に引き出すために、人間が働くシステムを向上させる手段を得られるという点である。

人員を増強する方法を検討する際は、業務のどの分野でミスが発生しやすいかを慎重に検討するとともに、ワークフローを円滑に構築するためにどのような技術が必要になるかを検討してください。