※この記事は、2026年8月時点でAIやDXを学びながら、ものづくり系の訓練設備を見学した時に考えた個人的な仮説です。形状から加工条件を決める専用AIを実際に検証した記事ではありません。
最近、ものづくり系の訓練設備を見る機会がありました。
CADやNC加工、プレスブレーキ、レーザー加工、溶接、ロボットなど、複数の工程を学べる環境です。
それを見て、最初はこう考えました。
AIやDXを使って工程を設計するなら、現場知識は間違いなく必要になる。
ただ、もう少し考えると、それだけでは少し雑な気もしてきました。
自動加工機があり、使う材料や金型、加工条件まで決まっているなら、作業者が細かな理屈をすべて知らなくても加工できる場面はあります。
さらに、形状データを渡すだけで専用AIが材料、金型、加工順まで選べるようになったら、人間に必要な知識はもっと減るかもしれません。
問題は、現場知識が必要か不要かではない。
専用AIが、どこまでの条件を引き受けられるのか。
今回は、その境界について考えてみます。
材料や金型まで決まっているなら、深い知識を使わない場面もある
自動化された設備を、決められた条件で動かすだけなら、作業者全員が加工理論や前後工程を深く理解している必要はないかもしれません。
材料は指定済み。
使う金型も指定済み。
プログラムも作成済み。
作業手順と確認箇所も決まっている。
この状態なら、人間が担当するのは材料のセット、設備の操作、決められた品質確認が中心になります。
実際、自動化には、熟練者でなくても一定の条件で作業しやすくする役割があります。
だから、「加工に関わる以上、全員に深い現場知識が必要だ」と言うのは違うと思います。
自動化が進めば、知識を使わずに処理できる範囲が広がるのは自然です。
形状を渡した専用AIは、どこまで決められるのか
ここから先が、今の自分にとって気になるところです。
仮に、製品の形状データを専用AIへ渡したとします。
さらに、材料、板厚、使用できる設備、保有している金型などの情報も読ませます。
そこからAIが、
- 使用する設備
- 金型の組み合わせ
- 加工順
- 干渉の有無
- 加工条件
- 寸法や角度の補正候補
まで出せるなら、従来は人間が考えていた工程設計のかなりの部分を任せられる可能性があります。
過去の加工結果や失敗履歴まで蓄積できれば、標準的な形状だけでなく、似た案件から条件を探すこともできるかもしれません。
ただ、自分はこのような専用AIを実際に使って、どこまで成立するか確かめたわけではありません。
今の段階で「ここまではAIでできる」「ここから先は人間にしかできない」と線を引くのは早いと思っています。
むしろ確認したいのは、どの条件までそろえばAIが安定して決められるのかです。
自分の経験が必要だったのは、決まった条件から外れた時だった
自分は長く、プレスブレーキによる曲げ加工をしてきました。
図面を見て、金型や加工順を考え、角度や寸法を合わせる仕事です。
ただ、毎回すべてをゼロから考えているわけではありません。
材料、形状、金型、加工順がほぼ同じなら、過去に成立した条件を使えます。
この範囲は、ルール化や自動化と相性がよいはずです。
一方、知識や経験を強く使うのは、決まった条件から外れた時でした。
図面上では曲げられそうなのに、途中で製品と機械が干渉する。
使いたい金型では、次の工程が成立しない。
形状が長くなり、いつもの補正では角度や寸法が合わない。
一つの曲げはできても、その順番では最後まで加工できない。
こうした時に、別の金型、加工順、持ち方、補正方法を考えます。
専用AIが標準条件だけでなく、この例外へどこまで対処できるのか。
自分が知りたいのは、まさにそこです。
人間の役割は、答えを出すことから境界を決めることへ移るかもしれない
専用AIが進化すれば、今は熟練者が考えている条件も、少しずつ自動化されると思います。
その時、人間の役割は「毎回答えを出すこと」から変わるかもしれません。
どんな入力がそろえば自動で決めてよいか。
どの条件なら過去の実績を再利用できるか。
どんな形状や材料を例外として扱うか。
どの結果なら試し加工が必要か。
どの時点で人間へ戻すか。
AIが出した条件を、何で合格と判断するか。
こうした境界や確認方法を設計する仕事です。
現場知識が必要なくなるというより、知識を使う場所が、直接の加工からAIへ渡す条件と例外の設計へ移る可能性があります。
暗黙知を全部文章にする必要もなくなるかもしれない
これまでは、AIに現場知識を渡すなら、熟練者の判断を言葉にする必要があると考えていました。
もちろん、考え方や注意点を言語化することは役立ちます。
ただ、専用AIが形状データ、設備情報、加工結果、測定値、修正履歴を扱えるなら、すべてを文章へ変換する必要はないかもしれません。
どの形状で、どの条件を選んだか。
結果はどうだったか。
どこを修正したか。
最終的に何が成立したか。
こうした履歴そのものが、AIへ渡すコンテキストになります。
人間が担当するのは、履歴へ残っていない前提を補うことや、結果がおかしい時に理由を探ることになるかもしれません。
そう考えると、現場知識を残す方法も、手順書だけでは足りません。
形状、条件、結果、修正をつなげて記録する方が、将来の専用AIには使いやすそうです。
現場知識が必要なのは設計者だけ、とも言い切れない
ここまで考えると、工程を設計する側には現場知識が必要だと言いたくなります。
ただ、それも将来ずっと同じとは限りません。
形状を渡せば、AIが工程を作る。
設備上の干渉をシミュレーションする。
過去の結果から補正値を出す。
試し加工の結果を見て、自動で条件を更新する。
ここまで進めば、設計側で必要だった知識もさらにAIへ移せます。
一方で、AIが扱える範囲を決めたり、未知の形状や事故につながる条件を止めたりするには、現場を知る人が当面必要になるはずです。
ただし、それが何人必要なのか、どこまで詳しい必要があるのかは、専用AIの性能と設備の自動化範囲で変わります。
だから今は、現場知識が必須だと断定するより、必要になる場所がどこへ移るかを見る方が大事だと考えています。
まとめ
材料、金型、プログラムまで決まっている自動加工では、深い現場知識を使わずに作業できる範囲があります。
さらに、形状データから専用AIが設備、金型、加工順、補正まで決められるなら、その範囲はもっと広がるかもしれません。
一方で、標準条件から外れた形状、干渉、ばらつき、前後工程との衝突など、例外は残ります。
その例外までAIが扱えるのか。
どの条件なら自動で進めてよいのか。
どこで人間へ戻すのか。
今の自分が気になっているのは、この境界です。
現場知識は、全員に同じ深さで必要になるわけではない。
将来は、設計側でも必要な範囲がかなり減る可能性があります。
それでも、専用AIがどこまで対処できるかを試し、任せる範囲を決める間は、現場経験が判断材料になります。
現場知識が残るか消えるかではなく、AIへ移せる範囲がどこまで広がるのか。
これから見たいのは、そこだと思っています。
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