製鉄所、ＡＩの導入進む 設備の老朽化・団塊世代の退職 トラブル防ぐ熟練者のノウハウ、継承
鉄鋼大手が、製鉄所での操業トラブルに悩んでいる。「鉄は国家なり」と称された高度経済成長期につくった設備の老朽化に加え、団塊世代のベテラン技術者の退職が相次いでいるためだ。現場でのトラブルを未然に防ぐノウハウをどう継承していくか。解決策として期待されるのがＡＩ（人工知能）の導入だ。
（朝日新聞ディジタルより）
中国の製鉄業が国策の後押しで勢いづいているらしい。
一方日本の製鉄業界は操業トラブルに悩んでいるという。
国内最大手の日本製鉄は１８年度、大分や和歌山の製鉄所でトラブルが相次ぎ、想定より約１００万トン（約２％）の減産を強いられた。
国内２位のＪＦＥスチールは１８年度、国内３地区の製鉄所にある高炉の操業トラブルで当初の想定より約１８０万トン（約６％）の減産となり、追加の対策費として約１００億円をあてた。
このような状況を打破するために、鉄鋼各社はＡＩの導入を進めていると朝日新聞は報道している。
日本製鉄は、効率的な生産計画づくりにＡＩの活用を検討している。顧客ごとの出荷形状に合わせ、かつ母材の無駄なく生産計画を立てられるようにする。
ＪＦＥは工場内のセンサーで検知した鉄鋼の温度や成分などをＡＩが分析し、製造中の鉄鋼製品に異常がないかを分析し品質を保証する。
これらの作業は現場の生産計画担当者や保守担当者の技能できちんとこなせていたはずだ。そうでなければＡＩに彼らの技能を落とし込めないはずだ。
社内に蓄積された技能や知見をＡＩに落とし込むことになんら異議はない。
しかしそれでよいのか？という気持ちを拭い去れない。
社内に蓄積された技能は暗黙知として代々伝わってきたはずだ。それは先輩が築き上げた暗黙知の上に、自分たちの知恵を代々積み上げてきたもののはずだ。ＡＩに教えられて作業する職員はＡＩに言われた通りに作業をする。彼らに
先輩がやってきたように、先輩の暗黙知の上にさらに工夫や改善を積み上げることができるのだろうか？
機械に指示された通りに働く人間はいかにして創造力を磨くのだろうか。ＡＩは好ましくない事例を発見すれば、ディープラーニングでアルゴリズムを修正することができるはずだ。しかしＡＩは「無」からは創造できない。
人間が創造力を放棄したら、進化はそこで停止するのではなかろうか。
このコラムは、2019年9月9日に配信したメールマガジン【中国生産現場から品質改善・経営革新】第873号に掲載した記事です。
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