なぜ現場でAIを使いこなせるのか、パナソニック インダストリー山口拠点の10年

パナソニック インダストリーの山口拠点が示していることは、製造現場でAIを実装するには「完璧なデータ準備」は不要だということだ。業界では、データの整備と知見の形式知化の負荷が重いために、AI活用に踏み切れないケースが多いとされている。だが山口拠点は、別の道を選んだ。10年をかけて、工場の各生産設備から現場状況のデータを地道に集め始め、そこから複数のAIエージェントを組み合わせた作業支援を実現している。

AIの鬼が引っかかるのは、ここが「完全なデータレイク構想」ではなく、「いま何をやっているか」を記録することから始まったという点だ。1969年から操業する山口拠点は、かつてコンデンサー生産で活躍し、今も多様な設備で少量多品種生産を続けている。その現場で、工程ごとのデータを記録する際に、まずやったのは過去のシステムの見直しと、新規導入設備へのセンサー配置。600台以上の生産設備からデータを吸い上げられる基盤を、10年かけて整備した。そこから「削減」「ロボット配置」「タイミング最適化」といった複数の分析視点が出てくる形だ。型ができてからAIを乗せるのではなく、まず記録できる仕組みを作って、そこから「何が見えるか」を問い直す。この逆順こそが、実装の現実である。

自社の工場でも、スプレッドシートから始まる小さなデータ収集を立ち上げる価値がある。完璧なKPIの定義は待たずに、いま何をやっているかをまず数字で記録する癖がつけば、それをAIに読ませて分析させる段階はすぐそこだ。