AI拡張ジョブが米国製造業のレジリエンスを推進

過去1年、パンデミックがサプライチェーン混乱、労働力不足、消費者の必需品購入能力低下を煽った。Deloitteの「2021年製造業界見通し」によると、業界は前例のない衰退に直面した。この状況が、米国へのジョブリショアリング（国内回帰）への新たな推進力を生み、国家の基礎的生産インフラをより多く国内に取り戻そうとしている。

米国企業の日常的現実は、製造業回帰の必要性や米国製品購入増加についての単純な宣言より複雑だ。より詳細に検証すると、低コスト労働国からの生産リショアリングの現実は、ジョブリショアリングが正味で米国に有利になるという主張には実質が乏しいことを示している。単一企業が、異なる部門や生産ラインで同時にリショアリングとアウトソーシングを行うからだ。

この文脈では、3月のWalmart発表が具体的な一歩として際立つかもしれない。大手小売業者は、今後10年間で米国で栽培・製造・組立される製品に3,500億ドルを投資する計画を発表した。巨大なサプライヤーネットワークと、サプライチェーンのこうしたシフトがもたらす波及効果により、この計画は75万の米国ベース雇用を創出すると推定され、その多くが製造セクターにある。Walmartの購買決定は、食品、プラスチック、テキスタイル、医薬品・医療、電気機器業界に波及する可能性がある。

もちろん、それらの仕事を引き受ける意欲のある75万人のアメリカ人がいることが前提だ。過去10年間、米国は熟練労働の深刻な不足に直面し、メーカーを世界の他地域へ生産シフトさせてきた。Walmartや他の米国企業が、必要とされる数千万の働き手を見つけられることをどう保証するのか？

製品品質を目視検査するという離散的なタスクを考えてみよう。統計によると、製品品質を目視で最終チェックする作業には、世界中で約3,500万人の労働者が従事している。これはカナダの人口にほぼ相当し、製造現場でこの基本機能を実行するためだけに費やされている。数百万のアメリカ人が、特に代替手段がある雇用市場で、これらの極めて反復的なタスクを進んで引き受けることを、どれだけ確信できるだろうか？

解決策は、より良いテクノロジー支援型ジョブの形で現れる。パンデミックは、テクノロジーと製造業について教訓を与えてくれた。2020年3月以来、インダストリー4.0イニシアチブと産業用モノのインターネット（IIoT）は、「あったらいいな」から「なければならない」へと変貌し、メーカーが必死に必要とされるものを生産しようとした。人工知能のようなテクノロジーは、生産フロアに配置された機械、カメラ、その他センサーからのデータを理解し、生産アウトプットを稼働し続けるのを助ける。

自動車部品製造を考えてみよう：ドライブシャフト、車内装、ブレーキキャリパー。生産ランを完了するには、これらの部品に生産フロアでの人間による検査が必要だ。現在の健康状況下では、このタスクはさらに困難だ。食品包装の場合、Walmartが対象とするセクターの1つだが、ライン末端で作業員がチェックを行うのが一般的（すでに更なる人間の監視が必要なタスクだ）だが、製品問題がラン末端で特定される頃には、修正するには遅すぎる。こうしたミスは、製品廃棄や再作業の必要性を招き、両方とも非常にコストがかかる。

すでに追加人間労働者を急性に必要としている米国製造セクターにおいて、「さらに多くの労働者を投入する」ことが実行可能な選択肢だとは考えにくい。質の高い製造ジョブを増やす道は、AIと自動化を活用することにある。IIoTがより一般的になるにつれ——数十個の安価なセンサーがデータを収集し、設備から基本的な診断も得られるようになる——メーカーは生産フロアで直接インサイトを抽出し、複数ランにわたる機械データに基づいて人間が生産サイクルを評価するのを助けるAIを組み込めるようになる。

結果として、よりレジリエントな生産、ダウンタイム削減、より良い製造ジョブが実現し、低レベルで人間性を損なう反復タスクはAIと自動化に任せられる。人間の監視は、「モノづくり」の日々の単調な操作のために必要とされなくなる。

AIとロボットは、品質検査や予知保全などのタスクで人間と共に働ける。これらが、強力な米国製造業の未来のジョブだ。

Max Versace氏は、ビジョンAI企業Neuralaの共同創業者兼CEO。