2026年5月27日、日本の製造業では人手不足や技能継承といった課題に対し、AI活用やIE（Industrial Engineering）による効率化がこれまで以上に求められています。しかし、IEの現場では、昔も今も変わらない「あるある」な壁に直面することが少なくありません。この記事では、私たちIE担当者が日々奮闘する中で経験する、共感必至の「あるあるネタ」を具体的な事例とともにご紹介します。

製造現場のIE担当者が直面する「あるある」とは？

IE担当者として現場改善に取り組む中で、「なぜこうなるのか」「うちでも同じだ」と感じる瞬間は多々あるのではないでしょうか。ここでは、多くのIE担当者が経験するであろう典型的な「あるある」を一覧でご紹介します。

なぜあの頃のIEは常に課題だらけだったのか？

上記で挙げた「あるある」は、一見すると個別の問題に見えますが、その背景には共通の課題が潜んでいます。それぞれの「あるある」について、もう少し詳しく見ていきましょう。

AI導入の「データ不足」の壁

「AIで外観検査を自動化しよう」と意気込んだものの、不良品の画像データが少なすぎて学習が進まない、という状況はよくある話です。良品データは豊富に収集できる一方、不良品は発生頻度が低く、特に初期段階ではデータ収集が困難なため、画像認識AIの学習に必要なデータ量を確保できないことがあります。熟練工の「勘」に頼っていた部分をAIに置き換えようとしても、その「勘」をデータとしてどう表現するかが課題となるのです。まずは、良品と不良品の定義を明確にし、データ拡張技術の活用や、専門のAIベンダーと連携して少量のデータからでも学習を進める方法を検討することがヒントになるでしょう。

ECRSの「形骸化」

ECRS（排除・結合・交換・簡素化）のフレームワークを現場に導入しようとしたら、「昔からやっているよ」「そんなの当たり前」と反発され、結局は形式的な改善提案書だけが残ってしまった、という経験はありませんか？ 現場のベテランは、意識せずともECRSの視点で改善活動を行っていることが多く、改めてフレームワークとして提示されると「今さら」と感じてしまうことがあります。月間改善件数目標を掲げても、中身が伴わない報告書が増えるだけになりがちです。現場の小さな改善活動をECRSの視点に当てはめて言語化し、成功事例として共有することで、フレームワークの有効性を実感してもらうことが重要です。

稼働率データの「落とし穴」

稼働率90%超えという素晴らしいデータを見て安心していたら、実は段取り替えやチョコ停（短時間停止）のカウント方法に抜けがあり、実態は75%程度だった、というケースも少なくありません。データ収集の定義が曖昧だったり、現場が都合の良いように解釈していたりすることが原因です。生産計画と実際の生産状況の乖離が慢性化している場合もあります。稼働率やOEE（総合設備効率）の定義を全社で統一し、現場と密にすり合わせを行うことが不可欠です。可能であれば、IoTセンサーを活用して自動でデータを収集し、客観的な数値で実態を把握することが、真の改善に繋がります。

同じような経験をお持ちの方もいらっしゃるのではないでしょうか。ぜひ産業工学つぶやき掲示板（4ie.net）で、あなたの体験