文・構成：Kato × ChatGPT
「生成AIが未来を変える」。そんな言葉が空を舞うようになって久しい。しかし私たちは、見落としてはならないことがある。
それは、生成AIを導入すること自体が目的ではないという、当たり前だが忘れられがちな認識である。
本来、AIは課題を解決するための手段であり、技術は構えと問いに応じて使い分けられるべきものだ。特に日本の製造業の現場においては、その構造的な特性とニーズを見極めることが肝要である。
■ 二つのAI活用構造
この議論の出発点として、AI活用の構造を二分する軸がある。
- （１）境界条件が明確に定まっており、その範囲での最適化を行う作業
- （２）境界条件が明示されず、文脈に依存して提案・創出を行う作業
この視点に立つと、現在の産業応用──とくに製造ラインにおけるAI活用の多くは（１）に属する。つまり、生成AIではなく、XAI（説明可能なAI）や軽量モデルで十分対応できる領域が大半を占めているということだ。
■ 製造ラインに生成AIは不要か？
たとえば製造ラインでは、異常検知、タクトタイム最適化、歩留まり改善といった課題が日々求められる。これらはすべて、構造化された情報と定量的なKPIに基づいた判断が可能な領域である。
ここで重要なのは、以下の要件だ：
- 精度（Accuracy）
- 再現性（Robustness）
- 説明可能性（Explainability）
- リアルタイム処理（Responsiveness）
- 計算資源の制約（Edge-friendly）
これらの要件に対して、生成AIは過剰であるだけでなく、不向きであることすらある。むしろ、決定木、ルールベース、SVM、TinyMLといった既存技術こそが、現場における真の主役である。
■ では、生成AIは不要なのか？
そうではない。生成AIが真価を発揮するのは、（２）の領域、つまり**「問いがまだ定まっていない」、もしくは「問いそのものを再構成する必要がある」**場面だ。
たとえば：
- 作業マニュアルの多言語化・自動生成
- 暗黙知の形式知化（ナレッジベースの構築）
- ヒヤリハット事例からの教訓抽出
- 改善提案や業務イノベーションの支援
- ユーザーとのインタラクティブなQ&Aや支援Bot
こうした文脈において、生成AIは“答えを出すAI”ではなく、“問いを育てるAI”として機能する。
■ 構えの転換なくして技術は活きない
間違えてはいけないのは、生成AIを導入したことで創造的になったと錯覚することだ。
生成AIの導入は魔法ではない。
それが真に機能するかどうかは、使う側の構えにかかっている。
- 既存の最適化領域（（１））では、XAIや小型モデルの方が望ましい。
- 問いの発掘や構造の揺らぎを許容する場面（（２））でこそ、生成AIは力を発揮する。
つまり、生成されるべきなのは、AIによる出力ではなく、私たち自身の“構え”である。
■ 終わりに
生成AIは、構えを持たない者にはただの道具でしかない。
だが、構えある者には、世界を見直すレンズにもなる。
製造業における技術導入の現場にこそ、この「構え」の感覚が問われている。
それは「何ができるか」ではなく、「何のために、なぜそれを使うのか」という問いに、静かに立ち戻ることから始まる。