産業分野の仕事の4分の3は、今後10年間で進化すると見込まれており、労働者にはより高度な判断力の発揮と、AIを活用したシステムの監督が求められます。
主要製造企業の事例は、変革の成功が人への投資にかかっていることを示しています。労働力計画、AIスキル研修、技術職へのより強固な入職ルートを通じて、人材への投資を進めています。
世界経済フォーラムの「グローバル・ライトハウス・ネットワーク」（先進的製造業を牽引する工場のコミュニティ）に認定された4拠点が、労働力変革に関する3つの教訓を提示しています。
産業分野の仕事の4分の3は今後10年で進化していく見込みです。自律型システムや人工知能（AI）を活用したワークフローの普及に伴い、組織は高度な判断力、機械の監督、知的システムのガバナンスを担える人材をますます必要としています。
これまでの関心の多くはAIと自動化の導入に集中してきましたが、主要組織は、労働力計画、デジタル・AIスキル研修、人材のオンボーディングプログラム、教育機関との連携への投資が、変革を成功させるうえで不可欠であることを示しています。
人材分野で卓越した実績を持つ4つのグローバル・ライトハウス・ネットワーク拠点の事例に基づき、労働力変革における3つの教訓を紹介します。
1. AIを活用して人間中心の労働力計画システムを実現する
労働力計画は従来、シフトの充足や目前の業務ニーズへの対応に重点が置かれてきました。現在、主要組織はデータと先進技術を活用し、問題が顕在化するずっと前に労働力のニーズを予測しています。
事例として、シュナイダーエレクトリックの武漢拠点では、AIを活用した労働力オーケストレーションシステムが、生産指示と従業員の希望（希望するシフト、個人のスキル、健康上のニーズなど）のバランスを取りながらスケジュールを作成しています。
業務需要のバランスを取る際に人を中心としたアプローチを採用した結果、同拠点では従業員エンゲージメントが62%から96%に向上し、欠陥率は46%低下、労働生産性は50%以上向上しました。
一方、AUOの蘇州拠点も同様に、従業員の健康状態を労働力計画アルゴリズムに直接組み込むという先進的なアプローチを採用しています。同拠点のインテリジェントなスケジューリングシステムは、個々の健康上の配慮と勤務の希望を考慮し、リスクのある従業員には負担の軽い業務を優先的に割り当て、疲労を招きやすい職務を交代制にし、従業員がスケジュール決定に参加できるようにしています。このアプローチにより、従業員満足度は55%から96%超に向上し、離職率は70%低下しました。
これらの事例は、AIが生産要件と従業員の能力や希望を整合させ、どちらか一方を犠牲にすることなく、従業員エンゲージメントを高めながら運用成果も向上させられることを示しています。
2. 現場チームのための技術職キャリアパスを構築する
スキル要件が変化し、人材獲得競争が激化する中、製造企業は長期的な人材パイプラインへの投資を進めており、役割や技術の変化に応じて従業員が継続的に新たな能力を開発できる体系的なキャリアパスを整備しています。
シュナイダーエレクトリックは、「3E」（教育（education）、経験（experience）、接触機会（exposure））モデルを導入し、11の職業専門学校と提携して、持続可能な現場人材パイプラインを構築しました。
共同開発のカリキュラム、自動化トレーニングラボでの実践的経験、プロジェクト型演習、体系的なメンタリングを通じて、業界ニーズに合わせた研修を行った結果、採用およびオンボーディングにかかる時間は80%短縮され、技術的習熟に要する時間はほぼ90%削減されました。
継続的な人材育成のため、同拠点はAIを活用した学習プラットフォームを導入しました。このプラットフォームは従業員の能力を可視化し、スキルのギャップを特定して、個別の育成パスを提案します。その結果、自動化スキルを持つ従業員の割合は20%から76%に増加しました。
同様に、福建省福鼎市の福建寧德原子力発電所では、600件以上の故障と20件の重大事故シナリオを再現する没入型の原子炉運転員訓練センターに投資しました。同プログラムにより、運転員の訓練および資格取得にかかる期間が6か月短縮されました。
「当拠点の現場運転員は、手順の受動的な実行者から、ローコード開発やデータ分析に習熟したデジタル人材へと進化できるようになりました。この変革により、現場の課題に対応する人材の中核的能力が高まりました」と、福建寧德原子力発電有限公司・福鼎拠点の広報担当者は述べています。
「それは作業パターンを経験に基づく判断からデータ主導の意思決定へと移行させるだけでなく、明確に定義されたキャリアアップの道筋と高付加価値の意思決定への関与を通じて、主体的に行動し献身する能力も効果的に引き出しています。」
ハイアールの重慶拠点は、AIを活用した重要人材の発掘およびキャリア開発プラットフォームを導入することで、社内でのキャリア成長を支援することに注力しました。
同プラットフォームは、マネジメント、技術、現場の各階層を含む複数の職級でのキャリア開発を支援します。従業員の志向に基づく個別の学習・キャリアパスを提供するとともに、今後3年間にわたる主要オペレーションポジションの後継者計画を可視化します。この取り組みにより、主要ポジションの後継者パイプラインにおける人材不足は半減し、従業員は将来の成長機会をより明確に把握できるようになりました。
総じてこれらの事例は、主要拠点が技術能力を高め、社内のキャリアパスを構築することで現場人材を力づけ、現場の職務においても従業員がキャリアの成長機会を見出せるようにしていることを示しています。
3. イノベーションをすべての人の責任にする
イノベーションはしばしば研究チーム、エンジニア、経営幹部と結びつけて考えられます。しかし、改善の機会の多くは、日々の業務に最も近い現場の従業員によって見出されています。
主要製造企業は、従業員が継続的改善に直接貢献できる仕組みを構築しています。重慶のハイアールでは、デジタル・イノベーションおよび継続的改善のインセンティブ・プラットフォームが、市場チャネルやアフターサービスからのリアルタイムの品質フィードバックを改善タスクに直接結びつけ、品質問題を迅速に分類して、実行可能なアイテムへと変換できるようにしています。
現場の従業員はモバイルアプリを通じてタスクを主体的に引き受け、複雑な問題は部門横断チームによる共同解決を自動的に起動します。各従業員の貢献は、ポイント制の報酬と利益分配の仕組みを通じて評価されます。この取り組みにより、継続的改善への現場の参加率は19%から61%に上昇し、問題解決サイクルの平均は47%短縮されました。
武漢のシュナイダーエレクトリックは、AIがエンジニアリング業務を置き換えるのではなく、補完しうることを示しています。同拠点では、データ収集、文書作成、ワークフロー調整などの定型業務を自動化することで、プロセス、産業、品質の各エンジニアを支援する21のAIエージェントを導入しました。これにより、エンジニアは故障モード分析、プロセス最適化、複雑な技術的課題の解決など、より付加価値の高い業務に集中できるようになっています。
この取り組みにより、エンジニアが新製品導入（NPI）業務に費やす時間は75%削減され、高度な技術的習熟に必要な時間は半減し、NPIのリードタイムは36か月から12か月に短縮されました。
福鼎の福建寧德原子力発電所では、従業員にローコードプラットフォームと大規模言語モデルを提供した結果、業務に合わせた個人向けデジタルアシスタントとして353件の認定アプリケーションが開発されました。
従業員は、業務データの収集、定型プロセスの自動化、タスクの検証、業務上の意思決定を支えるレポートの作成を行う個人向けデジタルアシスタントを開発しています。全体として、同拠点ではデジタル人材を40人未満からほぼ470人に増やし、人為的ミスを71%削減し、従業員一人当たりの利益を50%増加させました。
産業変革の次の波を迎えるなか、ライトハウス拠点は、競争優位が人材と技術の共同開発にかかっていることを示しています。両方に投資した組織は11%を超える生産性向上を実現している一方、人的要因を後回しにした組織の生産性向上は4%にとどまっています。
作業設計と安全、労働力計画、人材の獲得とオンボーディング、スキル開発、労働力の有効性にわたり、これらの事例は、労働力の変革が運用成果と労働力のレジリエンスの双方を強化することを示しています。
