経営視点でフィジカルAIを捉えると、経営者が取り組むべき課題は何か

他方でロボットの構造は図2のような”Software Defined Robotics”へと変化します。Software Definedが進展すると、用途ごとに最適なハードウェアをモジュール単位で組み合わせ、ソフトウェアによって機能を更新する構造となります。ソフトウェアによる機能定義が可能になることで状況に応じて機能を変更・追加できるようになり、これがフィジカルAIに伴う機械のマルチタスク化を後押しする要素となります。

このように将来のマルチタスク化に向けたさまざまな構造変化が起こりつつある中、フィジカルAI導入に向け最も重要な論点は、タスクに拘束される「どの作業・工程を自動化させるか」ではなく、マルチタスクを前提として「どの判断を機械へ委任するか」へと変化します。

人の役割はどう変わるか

ロボット・機械の役割が特定タスク・作業を自動化するものから自律判断によってマルチタスクを実行する役割に変化していく中、人の役割も変わらなければなりません。従来、人はロボット等の自動化機械を設定・操作・監視し、ライン上で異常が発生した際には緊急停止・復旧等の対応を行う役割を担っていました。当然、自動化されていない作業や作業間のワーク受け渡しなどの隙間作業を担う存在でもありました。

これに対してフィジカルAIが導入されると、主な人の役割は、①個別タスクを超えた全体の目的を設定する、②判断権限を設計する、③AIを監督する、④結果に責任をもつ、の4つとなります。AIは人による目的設定や判断のために情報の整理や候補案の提示などのサポート機能を提供しますが、製品品質や対顧客等、最終的な結果に対して責任を負う主体となり得るのはあくまで人や組織です。

例えば非常時対応においても業務の再設計が必要です。自律化が進むほど、人は平常時の操作から離れる一方、例外時には短時間で状況を理解し、高度な介入を行うことを求められます。関与頻度の低下は技能劣化や過信を招き、異常時の復旧能力を弱める可能性があります。したがってHuman in/on the Loopの設計では、監視権限だけでなく、定期的な手動訓練、介入条件、縮退運転、技能維持を運用要件に含める必要があります。

また、フィジカルAI導入後も熟練者の知見は不要になるわけではありません。OJT、経験、勘として保持されてきた暗黙知を教師データ、品質判定基準、異常パターン、シミュレーション条件へ翻訳する役割へと変わります。日本の製造業にとって、技能継承は「人から人」だけでなく「人からモデル・データ」へと置き換わり依然として課題であり続けるため、これに伴う業務の再設計が要求されます。

このような人と機械の役割変化により製造業の競争優位性の源泉として、機械性能やそれによる自動化進展度・生産効率だけにとどまらず、AIに与える目的や人・機械の役割を設計・更新し、現場で得られるデータを継続的な改善につなげる経営能力も重要な要素になってきます。

フィジカルAI導入時に経営・組織に求められる変化

前述の通りフィジカルAI導入により人の役割は監督・責任主体へと変化しますが、これは従来の作業者に対する管理者・経営者の役割が人にそのまま残ることを意味するわけではありません。例えば従来の設備は認証後の構成を長期間固定できましたが、フィジカルAIではモデルの更新によって挙動が頻繁に変わります。改善を速めるほど、既存の安全評価がどこまで有効かという問題が生じます。このため、更新の重要度分類、変更影響分析、回帰試験、段階展開、ロールバック、再認証の条件を事前に定義しておく必要があります。しかもこれは社内に閉じたものではありません。基盤モデル提供者、ロボットOEM、センサー・部品メーカー、SIer、運用事業者、工場所有者等の多様なステークホルダーとの契約や関係性がいや応なしに生じます。そのため、それぞれのステークホルダーとの責任分界やデータ保全、運用に向けた継続的なステークホルダーマネジメントやそれに向けた基盤としてのRoboOpsの整備などさまざまな取り組みが不可欠となります。事故や不具合発生時は当然ですが、それ以外でも例えばモデル更新、データ管理、遠隔介入、手動復帰に関する責任分界を契約と運用の双方で明確化しなければなりません。これらへの対応の巧拙はAIそのものではなく「自律システムを安全に運営できる組織能力」によって決まります。部門横断的なAI品質管理・ガバナンスがどれだけ整備できているか、それを運用できる人がそろっているかにかかっています。すなわちフィジカルAI導入について経営者は、一工場の先進的な取り組みとしてではなく、今後の自社の製造、さらには経営の中長期戦略の中に位置付け、ガバナンス体制やステークホルダーとの関係も含めたハイレベルな組織戦略として検討していくべきなのです。

フィジカルAI導入に適した組織・経営を実現するために必要なものは経営者や役員の個人的資質ではありません。組織としてAIを巡る品質管理やステークホルダーマネジメントを含むガバナンスを制度化しておくことが重要です。そのためには工場や製造部門だけでなく、品質管理・保障、設計・開発、調達等の他部門においてもフィジカルAI導入を所与とした業務の見直しとそれに伴う組織改革が求められます。さらに人の役割変化に応じた業務の変化は人事やコンプライアンス部門等のバックオフィス機能にも影響します。こうした全社的な組織改革によって経営は製造現場におけるフィジカルAI導入の効果を極大化させることが可能となります。

まとめるとフィジカルAIがもたらす最大の影響は、ロボットの性能向上そのものではなく、意思決定の一部が人から機械へ移ることによる、人と機械の役割分担の再設計が必要となることです。そこで企業に求められるのは、機械を導入することそのものだけではなく、人と機械の意思決定境界を再設計すること、さらにはそれに合わせて組織・業務を経営レベルで変革することです。すなわち、フィジカルAI導入を機に競争力を高められるかはすぐれて、経営者が業務・組織をAIネイティブにアップデートできるかにかかっています。