企業経営の方向性、求められる人材像・能力スキルについて

アズビル株式会社

企業経営の方向性等

• 2035 年、日本のものづくりが世界的にも優位性をもって発展し、国際社会に貢献し続けるためには、目指すべき超スマート工場を「これからの若者が就労したい工場」と定義することが重要である。
• 今後の生産工場／プラントでは、労働人口の減少に対応する上で、IoT 技術の導入を加速する必要がある。その時の人の役割は、ロボテクスや AI などの IoT 技術を部下としてマネージするデータエンジニア（これからの若者がなりたいと考える存在）である。設備保全や運転監視などは、ベテラン知識を継承・超越する機能を持った AI によって、数理的にどのような操作を行うか判断し、操作も自動でできるようになる。

今後求められる能力・スキル等

• AI はブラックボックスであり、AI を信頼できるまでは、データエンジニアは、AI が出してきた答えを信用してよいかどうか判断することが必要。また、AI が学習したデータの範囲を理解した上で、AI の答えを判断することが重要。
• 人間の潜在能力を利用することが日本のものづくりの特徴であり、そこを活かすための人材育成が必要。
• データ分析は何らかの条件を設定して行うが、実際の現場に適用したときにマッチングするとは限らない。データエンジニアは分析結果を実際の現場にマッチングさせるための現場対応力が必要になる。
• 日本のものづくりの現場では、データサイエンティストではなく、データエンジニアが要。人ありきの現場である以上、単にデータのオペレーションだけでなく、現場が生み出す価値を知り、その実現に対する課題を理解し、課題解決のためのデータ環境をデータサイエンティストに提供できる人材かつ、現場での実装管理ができる人材が必要。
• 現時点での AI は、決められたフレームワークの中に入ってきた情報をパターン処理しているに過ぎないが、人間はフレームワーク外の情報が必要だと思ったらそれを取りに行くことができる。ビッグデータにより AI がある程度の判断を行うとしても、複雑に物事（事象）が重なり合う工場生産のような現場では、最後には人間が判断をする必要がある。AI が得意なデジタル処理（人間が苦手はデジタル処理：顕在意識を使った作業）情報だけでなく、「按配」でコントロールするのは人間の能力（アナログ処理：潜在意識を使った作業）。当面の間はそのような状況が続くのではないか。

人材育成に関する取組等

• 現場対応力を身に付けるためには、実際の現場での体験をしてもらわなければならない。しかし、会社に入社してから経験を積むというのでは時間がかかる。米国の大学院では長期の実践的インターンを実施している。教員の給与の半分は企業から出ていると聞くので、そういったかたちもよいのではないか。