【オピニオン】自動化は人間の労働力を置き換えるのではなく、拡張する

ポール・リバーズ博士、Guidance Automation CEO

スマートオートメーションは大きな経済効果をもたらす可能性があるが、AIとロボティクスの活用が既存雇用を奪うのではないかという懸念は根強い。

自動化へのニーズが高まり、製造、物流、流通など多くの分野で導入が進む中、自動化が労働力を「置き換える」のではなく「拡張する」ものであることを理解することが重要です。

生産性の向上

インダストリー4.0は、正しく実施されれば生産性を革命的に高め、精度を改善し、新たな効率レベルを解き放つ可能性を秘めています。しかし、テクノロジーは全体ソリューションの一部分に過ぎません。企業は、自動化がいかに作業者の経験を拡張しつつ生産性を変革できるかも検討する必要があります。

生産性向上は生産現場だけでなく、自然とビジネスの他の関連領域にも波及します。プロセスレビューを実施すれば、自動化を効果的に導入して生産性改善を図り、同時にスタッフをより高度な業務へシフトできる領域を特定できます。

倉庫内の移動、ピッキング、荷卸し場への搬送といった単調で反復的、高度に手作業に依存するタスクを自動化すれば、人的リソースをより知的・複雑な業務へ振り向けられます。例えば、高度な技能を持つフォークリフト運転手を、積み込み監督やピッキングチーム統括へと再教育する機会が生まれます。

CIO/CTOのアプローチ

自動化への初期投資におけるビジネス目標を真に理解すれば、ゴール達成の最適アプローチを判断できます。全面自動化が必ずしも適切な戦略とは限りません。施設全体を刷新しなくても、大幅な生産性・効率改善は可能です。

最もシンプルなアプローチは、人間のスキルを必要としない、あるいは活用しない領域（箱やパレットの単純移動など）を特定することです。自動化の一部を小規模から始め、技術とプロセスへの信頼を得ながら、問題を特定し、自動化で最も恩恵を受けるプロセスを優先順位付けできます。

自動化への戦術的アプローチは、労働力にとって緩やかな進化をもたらし、期待値管理と新スキルセットの構築を通じて、スタッフのモチベーションと価値を維持します。これらの段階的ソリューションを既存業務に重ねていくことで、労働力は自動化プロセスの各段階に慣れながら、重労働軽減などのメリットを享受できます。

テクノロジーとの統合

自動化に取り組む際、「代替技術」ではなく「支援技術」として捉えることが有用です。AIと機械学習は自動化を提供する最初の技術ですが、まだ初期段階です。将来、より高度なロボットがAI・機械学習と融合すれば、これらの機械は人間の作業を模倣し、人間と共にますます複雑なタスクをこなせるようになるでしょう。

ロボット／車両と人間の協働こそが、職場効率改善の最良の道です。例として「検査ロボット」があります。配管検査や橋梁診断など、高所内部の確認を容易にし、人間が役割を果たしやすくし、テクノロジーと調和して働けるようにします。

自動化の進化の一環として、優れたテクノロジーと意欲的な労働力を融合した運用環境を構築することが鍵となります。

著者プロフィール：ポール・リバーズ博士はGuidance AutomationのCEO。自律走行車両とロボティクス応用のナビゲーション・制御分野における国際的権威で、20年の営業・運営経験を持つ。英国と米国での買収・合併経験も含む。国際営業管理、実証済みプロジェクト管理スキル、幅広い技術経験ポートフォリオに、新製品アイデア創出への起業家的センスが加わる。