文・構成：Kato × ChatGPT
生成AI（LLM）の活用が各所で語られるようになったが、現場において真に問われるべきは、「生成AIを使うべきか否か」ではなく、「何を生成し、何を人が担うのか」という構えの問題である。
とりわけ日本の製造業の現場は、すでに構造化され、境界条件が明確な営みである。この性質こそが、生成AI（LLM）とXAI（説明可能なAI）を適切に組み合わせることで、End-to-Endの知的再構成が可能であることを示している。
■ 製造ラインは“問いの枠”がある現場である
製造ラインは、以下のような特徴を持つ：
- 入出力が明確に定義されている
- 工程が標準化されている
- 評価軸（KPI）が数値的に定まっている
つまり、これは**明確な境界条件を持った「問いの器」**である。
この構造があるからこそ、生成AIが破片から意味を構築し、一貫性ある知として再編集することが可能になる。
■ 出力はすでに“目に見える形”でデジタル化されている
製造現場ではすでに、以下のような構造化された数値・記録が日常的に取得・表示されている：
- 生産数、良品数、不良数（ラインモニターや帳票）
- トルク値、温度、圧力、重量などのセンサー値（IoTデバイス、PLC）
- OK/NG判定結果や異常ログ（ビジョン検査、アラーム履歴）
- ロボットの動作ログ、工程の通過履歴、作業者IDとの紐付け
これらはすでにデジタルデータとして“出力されている”。
つまり、定量的な「目に見えるもの」については、出力側はすでに可視化・収集可能な状態にある。
■ 問題は“入力”の構造化とUI/UXにある
対照的に、次のような情報はまだデジタル化されていない：
- 「ちょっと固い」「少しズレている」といった作業者の感覚
- 改善の気づきや対応の工夫（メモ・口頭・場当たり的対処）
- 教育・引き継ぎに使われる“語り”や“経験知”
- 作業手順書に書かれない例外対応
こうした“人間の判断や行動の前提”をデジタル化するには、入力側の設計──つまりUI/UX設計が鍵となる。
だが、それは「新しい取り組み」ではない。現場が長年行ってきた改善活動、
- 作業手順の見える化
- ムリ・ムダ・ムラの排除
- エラー防止設計
- 気づきの共有
これらの延長線上にある。
UXとは、改善活動の情報・認知面への拡張である。
■ LLMは“破片を再編集するAI”である
生成AIは、完全な答えを出すよりも、断片的な情報を再構成して一貫性のある説明や判断を生成することを得意とする。
たとえば、以下のような断片を──
- 「作業者A：昨日は部品がちょっと固かった」
- 「センサーデータ：トルク値が0.2Nm高い」
- 「改善メモ：部品温度の変化に注意」
──LLMはまとめて、「部品の温度変化による硬化傾向が疑われる。次回は温度確認が必要」というように再構成できる。
一貫性とは、最初からあるものではなく、“編集によって生まれるもの”である。
そしてその編集力こそ、生成AIの本質である。
■ LLM＋XAIはハイブリッド構造を支える“頭脳”になる
重要なのは、自動化の全体ではなく、部分的なハイブリッド構造を最適化すること。
- どこを機械が担い
- どこを人間が担い
- そのあいだをどう設計するか
この設計において、LLMが編集し、XAIが説明し、UIが橋渡しすることで、現場の納得と効率が共存する。
これは、“完全自動化”ではなく、“意味の分かる協働”の設計である。
■ End-to-Endの知的連携が可能になる
工程のすべてに、LLM＋XAIの思想は展開可能である：
| 工程 | LLMが担うこと | XAIが担うこと |
|---|---|---|
| 作業設計 | マニュアルや履歴から手順を生成 | 手順判断の分岐ロジックを説明 |
| 作業支援 | 対話型Q&A、改善支援提案 | 動作や異常の理由を説明 |
| 教育継承 | 作業ログを要約・ストーリー化 | 判断根拠を可視化して伝える |
すでに定量化された出力と、人の知見をつなぐことで、製造現場全体が「知の循環系」として再構成される。
■ 終わりに──構えがあるから、技術は生きる
生成AIを導入することは目的ではない。
それをどう使うかは、人間の構えにかかっている。
製造ラインという明確な境界条件を持つ世界において、
私たちは、破片から一貫性を生み出す「編集の構え」を持つことで、
AIとの共創を現場の現実に落とし込むことができる。
LLM＋XAIは、ただの技術ではない。
構えある現場が、知をつなぐために呼び寄せた、新しい共働者である。