「スマートファクトリー」実現のカギは、
カルチャーの違いを越えて他業種から専門人材を受け入れられるかどうか

製造業を対象にデジタル領域専門で採用を支援する当社のコンサルタントが、製造業の製造現場におけるスマートファクトリー化の状況と、それに伴うデジタル人材ニーズの変化、採用を成功させるためのノウハウを解説します。

製造現場におけるDX・スマートファクトリー化のトレンド

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製造業（電機・電子・機械・製造装置・自動車など）の組織は大きく「製造」と「販売」に分かれますが、どちらの部門でもデジタル人材の潜在ニーズは高い状況です。

「販売」側の採用トレンドについては、以前の記事で解説しましたので、今回は「製造」側に焦点を当てていきます。

製造現場のデジタル化は、工場内でIoTにより取得したデータを活用し、生産効率を上げ、省人化を図る「スマートファクトリー化」が主なものだといってよいでしょう。そのスマートファクトリー化が製造業の中で最も進んでいるのは、半導体の領域です。

半導体の製造工程は一般に「プロセス」と呼ばれ、人の目では見えないほどの精細なプロセス制御が必要です。そのため、プロセスにはクリーンルームが使われ、無人化が図られてきました。また、半導体はロット当たりの生産量が非常に大きく、人的エラーが起きると損害額も莫大です。そのリスクを避ける目的からも、半導体の領域では最も早い段階からスマートファクトリーに近い無人化技術を積極的に導入してきました。

最近では、半導体ほどではないまでも同様に小さな部品を扱うコンデンサーなどの電子部品、カメラや複合機など精密機器の領域で、スマートファクトリー化は進んでいます。

スマートファクトリー化は大規模な製造システムを必要とする装置産業ほど規模のメリットを得やすいことから、現在進めているのは大手のメーカーが中心となります。

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AI・ロボットの導入による工程の自動化に伴う求人動向

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スマートファクトリーとは何か、その要素をもう少し具体的に見ていくと、「AI・ロボットを導入することによる作業の自動化」「各種生産設備・機器のセンサーから状態をデータで集め、ネットワークを通じて機器間・工場間の情報を連携する」といったことが挙げられます。

ICTを用いて生産拠点全体を統合的に管理するという意味でのスマートファクトリーには及ばないまでも、その要素となる技術の導入が進んでいる事例は、製造業全般に広がっています。

AI・ロボットの導入に関しては、省人化を図るための協働ロボットを導入するケースがここ数年で増えています。また、AIを用いた画像解析による検査・品質管理、そこから取得したデータによる品質保証の流れも、業界内に浸透しつつあります。

この背景には、製造現場スタッフの多くが近々定年を迎える問題も絡んでいるようです。人が少なくなっても工場が回るように、また微妙な加減を必要とする職人技を「人に」ではなく「機械に」継承する意味で、デジタル化が図られています。

導入の早いメーカーを中心に、2018年頃からデータサイエンティストやデータエンジニア、画像認識系のエンジニアの求人が急増しましたが、現在はやや落ち着いている状況にあります。

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データ連携・システム統合で求められるデジタル人材とは

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IoT・データ管理による情報連携・工程の見える化に関連して、少し前の2017年頃に、MES（Manufacturing Execution System：生産実行システム）やPLM（Product Lifecycle Management：製品ライフサイクル管理）関連の求人が、かなり多く市場に出てきていました。2010年代半ば頃、ドイツ政府が提唱したインダストリー4.0が注目された流れで、MES・PLMのシステム導入が盛んになったためです。ただ、現在はシステムの導入が済み、求人ニーズも一段落しています。

今後は、導入したシステムの上で、実際に生産設備・機器に取り付けたセンサーからデータを集め、ネットワークを通じて機器間・工場間の情報を連携していく必要があります。ただ、工場内には複数メーカーの生産設備・機器があり、工場全体を管理する上で「必要なセンサーがない」「通信の規格が違う」「画像処理などエッジコンピューティングの機能を追加しなければならない」など、いくつかの課題が見えてきました。

そのため、工場のオーナーであるメーカーが、生産設備・機器メーカーと一緒に、自社向けにオーダーメイドの設備・機器類を開発する動きが生まれています。スマートファクトリー化で先行していた半導体の領域では何年も前からあった流れですが、それが他の領域に広がっているとも言えます。

ハードウェア・ソフトウェアが渾然一体となった大規模なシステムのうえで、IT面での課題も多くあります。例えば、サーバーやデータベースをいかに構築するか、いかにデータを集めるか、ネット経由で機器間・複数の工場間で生産情報を連携する上でセキュリティをどう担保するか、といったことです。現在は関連して、データサイエンティスト、データエンジニア、セキュリティエンジニアの求人ニーズが高まりつつあります。

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デジタル人材採用にあたっての課題と打ち手

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製造業の特に「製造」側でデジタル人材を採用するにあたってネックになるのは、企業が求める経歴・人材像と、マーケットにいるデジタル人材の志向や実際の経歴とのギャップが大きいことです。

スマートファクトリー化を進めるに当たっては、前述の通りIT面の課題も多く、他業種からデジタル人材を採用していく必要があります。しかし、デジタル化を推進する大手企業ほど従来の採用にまつわる慣習、例えば「製造業経験者がよい」「転職回数が少ない人・転職経験がない人を採用したい」「原則として新卒採用から育てる」といった考え方を持っている傾向があります。

一方、他業種のデジタル人材は、実績を残した上で数年単位での転職も当たり前で、例えば「35歳で転職回数が3回」というような人も珍しくはありません。過去に業務で製造業との接点がなかった人からは、旧態依然とした企業イメージを抱かれがちで、業界そのものに興味を持ってもらいにくいという問題があります。

さらに、スマートファクトリー化の舞台となる工場が主に地方にあること、スマートファクトリー化のプロジェクトが1、2年で終わることはなく、基本的に長期プロジェクトになるという条件も、製造業の企業とデジタル人材との間のギャップとなっています。

こうしたギャップがある状態では、「U・Iターンして腰を据えて働きたいという個人的な動機をもともと持ち、製造業経験のあるデジタル人材」という非常に小さなターゲットを狙うことになり、採用を難しくしてしまいます。

こうした現状を踏まえると、デジタル人材の採用成功のためには、まず企業側が採用に対する意識を見直すことが必要です。「本当に新卒である必要があるのか」「製造業経験は必須なのか」をあらためて問うてみていただきたいと思います。

実際にデジタル人材の採用成功している企業では、製造業出身ではないものの、製造業を対象としたコンサル出身者を採用した事例もあります。

また、スマートファクトリー化のプロジェクトが長期的なものになることは所与の条件で変えられませんが、その中で「2年でデータベース構築し、運用にのせる」「AIによる検査工程を確立する」などのように細かくジョブを区切り、入社後に最低限達成してほしいことを決めるといったことも検討の価値はあるでしょう。

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デジタル人材にとって製造業が魅力的に映るポイント

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ひと口に「デジタル人材」と言っても、もちろん全員が同じ志向を持っているわけではなく、人によって「魅力」と感じるポイントは異なります。

スマートファクトリー化はまだほとんどのメーカーが着手し始めたフェーズであり、今から取り組めば、この分野の第一人者になれます。グローバルに生産拠点を持つメーカーでは、国内のマザー工場で試した技術を海外工場へ展開していくことになるはずです。ローカル5Gが普及すれば、その流れはさらに加速するはずです。その時に、海外赴任を含め、スマートファクトリーのエバンジェリストになることに魅力を感じる人もいるでしょう。

現在のDXは、今までデジタルで扱えなかったリアルな「モノ」を、AIやIoTを用いてデータで扱えるようにする動きです。実際、先行してスマートファクトリー化した半導体の製造工程では、自動運転などにも転用されるような最先端のデジタル技術がすでに構築されています。技術の軸で、スマートファクトリー化に関わる魅力を訴求するのも一手です。

良さそうだと思える人がいたらまず会話する機会を持ち、魅力を感じてもらえるポイントや、譲れる条件を見いだしていくことが重要です。

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