工場の自動化（FA）に取り組みたいものの、「課題や問題点が多すぎて進められない」と感じていませんか。
本記事では、工場自動化が難しいとされる理由から、自動化難しい作業や仕事内容を解説します。さらに課題が多くても自動化を進めるための現実的な方法をオートメーション化のプロが徹底解説します。
工場自動化の導入方法や生産・製造ラインを自動化したいという方は、ぜひ最後までご覧ください。
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工場の自動化が難しい・できないと言われる6つの理由
自動化技術は日々進化しているものの、「実際には導入が進まない」「思ったように効果が出ない」と感じている工場現場は少なくありません。ここでは、現場で自動化が難しいと言われる代表的な6つの理由をお伝えします。
- 要件定義の不備・曖昧な目的設定
- 部署間の連携不足・現場の巻き込み不足
- 多品種少量生産での適用が困難である
- 熟練作業者の勘、経験、度胸（KKD）に依存している
- 導入コストのハードルが高い
- 自社に自動化技術を管理・メンテナンスする人材がいない
それぞれ詳しく見ていきましょう。
要件定義の不備・曖昧な目的設定
工場の自動化が失敗する大きな原因の一つが、要件定義の不備です。特に構想段階での目的の曖昧さや現場理解の不足は、実装段階で深刻なトラブルを引き起こします。例えば、「自動化すれば省人化できるはず」と安易に進めた結果、現場の仕様に合わないロボットを導入してしまい、「全く使えない設備」となったケースもあります。
また、導入後に“想定外の要件”が発覚して、追加工事・追加費用・納期遅延が生じることも珍しくありません。これを防ぐには、初期段階で現場作業者を巻き込み、業務フローや判断基準、作業の変動要因まで含めて具体的にヒアリングし、目的と要件を一致させた設計が必要です。要件定義は、自動化成功の土台そのものです。
部署間の連携不足・現場の巻き込み不足
自動化プロジェクトは、製造・生産技術・情報システムなど複数の部門が関与するため、部署間の連携が鍵を握ります。連携が取れないと、意見のズレや責任の所在が曖昧になり、意思決定の遅延や現場の反発を招きます。例えば、生産技術部門が意欲的でも、製造部門が「負担が増える」と感じれば、協力体制は得られません。
また、IT部門と連携せずに導入した機器が既存システムと互換性がない、という問題も起こりがちです。これらのリスクを防ぐには、初期段階からすべての関係部署を巻き込み、「目的」「役割」「懸念点」の共有を図ることが重要です。必要に応じて外部のPM人材を介在させることで、中立的にプロジェクトを推進しやすくなります。
多品種少量生産での適用が困難である
多品種少量生産は、ロボットの得意とする“繰り返し作業”とは対極にあるため、自動化の難易度が非常に高くなります。製品ごとにワーク形状や段取りが異なり、都度ティーチングを行う必要があるため、柔軟性のない自動化設備では対応しきれません。
例えば、頻繁な品種切り替えが発生する工程では、段取り替えのたびに人の手が介在することになり、結局は半自動化にとどまってしまうケースも多く見られます。こうした状況に対応するには、「すべて自動化する」のではなく、「特定品種のみに絞る」「ロボットが対応可能な共通動作に限定する」といった戦略が有効です。
また、製品分析と作業分析を丁寧に行い、費用対効果が高い箇所から導入していくスモールスタート型のアプローチが、失敗リスクを抑える鍵となります。
熟練作業者の勘、経験、度胸（KKD）に依存している
現場では、熟練者の“勘・経験・度胸（KKD）”に頼った作業が多く残されています。例えば、研磨や微細な組立など、手先の感覚や微妙な力加減が求められる工程では、作業者が無意識に使っているノウハウが自動化にとって大きな壁になります。
自動化を成功させるためには、こうした暗黙知を言語化・数値化し、誰でも同じ結果を出せるよう標準化する必要があります。実際には、「どの角度・どの強さで・何秒間」などといったデータを取り、作業工程ごとに定義づけを行っていきます。
このプロセスは時間も労力もかかりますが、属人化を排除し、品質の安定性を高めるためには欠かせません。自動化は技術だけでなく、“人の知見を機械に落とし込む作業”とも言えます。
導入コストのハードルが高い
工場自動化において大きな障壁の一つが、導入コストです。実際に自動化を検討している企業の多くが、「費用面で踏み切れない」と感じています。主なコスト要因は、産業用ロボットの本体費用、ラインごとに設計・設置が必要な付帯設備、さらに技術者の雇用や育成にかかる費用などです。
例えば、経済産業省の資料によれば、組立工程に4台のロボットを導入するケースで約6,000万円のコストがかかるとされています。
ロボット単体で完結するわけではなく、安全柵や搬送装置、制御機器なども含めた“一式の設計”が求められるため、どうしても初期投資が高額になります。また、導入後の保守費用やトラブル対応の準備も不可欠であり、想定以上に予算が膨らむケースも少なくありません。
ただし、これらのコストは将来的に人件費の削減や生産性向上といった効果で回収可能です。段階導入・補助金活用・対象業務の見極めなどにより、コストの最適化を図ることが重要でしょう。
自社に自動化技術を管理・メンテナンスする人材がいない
自動化設備を導入しても、それを運用・保守できる技術者が社内にいなければ、システムは定着しません。特にロボット導入の場合、「ティーチング」と呼ばれる動作プログラミングが必要です。これは単なる操作ではなく、ロボットの動き・姿勢・動作条件を正しく理解し、調整できるスキルが求められます。
加えて、故障時のトラブル対応や定期メンテナンスなども必要であり、機械・電気の両面に精通した人材が不可欠です。しかし、こうした人材は市場でも不足しており、外部委託にもコストがかかります。
対策としては、①外部SIerの支援を受けること、②社内で育成プログラムを構築することが挙げられます。とくに段階的に内製化を進める方針が取れれば、自社での自動化スキルが蓄積され、長期的に安定した設備運用が可能となります。
ここまで難しいと言われる理由を解説してきました。そんな中でも工場の自動化に成功している会社は多くあります。工場の自動化成功事例はこちらの記事で解説していますので、ぜひご覧ください。
工場の自動化とは？メリット・課題・成功事例・進め方を徹底解説
製造業・工場における自動化が難しい作業・仕事
自動化を進める工場は増えていますが、現場レベルでは「どうしても自動化が難しい作業・仕事」がまだ数多く存在します。
ここでは、製造業・工場において、特に自動化が難しいとされる代表的な作業や工程について解説します。具体的には以下の通りです。
- 目視検査や触感に頼る品質チェック
- 不定形・ばらつきのある素材の加工
- 頻繁に変わる生産条件・試作工程
それぞれ詳しく見ていきましょう。
目視検査や触感に頼る品質チェック
自動化が難しい作業の代表格が、目視検査や触感による品質チェックです。これらの工程は、定量化されていない「感覚的な判断」に依存しており、AIやセンサーだけで完全に代替するのは困難です。
例えば、製品表面の微細なキズや色味のムラ、手触りによる異常検知などは、熟練作業者の“目と手の感覚”によって成り立っており、基準が曖昧かつ属人的です。AIや画像処理技術の進化により一部の検査は自動化が進んでいますが、多品種少量生産や製品個体差が大きい現場では、まだまだ人の目と手が不可欠です。
完全自動化には“判断基準の明文化”と“十分なデータの蓄積”が必要であり、現時点では人との協業による「半自動化」が現実的です。
不定形・ばらつきのある素材の加工
不定形・ばらつきのある素材の取り扱いは、自動化の大きな壁です。特に食品業界では、野菜や肉、粉体など形・大きさ・硬さ・粘度がまちまちな原料を扱うことが多く、自動的に仕分け・計量・加工するには高精度なセンシングとロジックが必要です。
例えば、にんじんやじゃがいものように個体差が大きく、異物や芽の除去が必要な素材では、人の手で微調整する作業が不可欠になります。加えて、食品は“腐る”という性質があるため、加工ラインには定期的な洗浄や殺菌作業が求められます。
現状のCIP（自動洗浄）ではすべてのパーツを完全にカバーできず、最終的には分解・手洗いが必要な箇所も残ります。こうした複雑性と衛生要求の高さが、自動化の難易度を押し上げています。
頻繁に変わる生産条件・試作工程
頻繁な生産条件の変更や試作工程がある現場では、自動化の難易度が格段に高まります。例えば、食品メーカーや化粧品工場などでは、新商品や期間限定品の開発が常に行われており、製品ごとに原料や工程が大きく異なります。こうしたラインでは、生産条件が安定せず、自動化設備を一度設計してもすぐに調整・変更が必要になるため、設備側の柔軟性が求められます。
また、量産前の試作段階では、原材料の微調整や工程の見直しを人が都度行う必要があり、自動化設備との相性が悪いのが実情です。結果として、固定工程の多いロングセラー製品には自動化が進む一方、新商品ラインではいまだ人海戦術に頼らざるを得ない現場も多く残っています。
柔軟性の高い自動化を実現するには、製品ライフサイクルや開発スピードも加味した設計が不可欠です。
工場自動化における課題・問題点が多い中でもオートメーション化を進める方法
ここまで見てきたように、工場の自動化には多くのハードルが存在します。しかし、これらの課題を理由に自動化を諦めるのではなく、現実的な方法で一歩ずつ乗り越えていくことが重要です。
ここでは、自動化が難しい状況下でもプロジェクトを前に進めるための方法をご紹介します。具体的には以下の通りです。
- 現場作業者を巻き込み、目的を明確化する
- 外部の専門家を活用して部署間連携を補う
- 自動化する対象を絞り、段階的に進める
- 作業の標準化とルール化で属人性を排除する
- 補助金を活用する
- アフターサポートの手厚いロボットSIerに依頼する
それぞれ1つずつ解説します。
現場作業者を巻き込み、目的を明確化する
自動化を成功させるうえで、現場作業者の参画と目的の明確化は不可欠です。なぜなら、自動化プロジェクトの初期段階で要件定義が曖昧なまま進むと、設備が現場に合わず「使えないロボット」になるリスクが高まるからです。
実際、現場の暗黙ルールや判断基準は、机上のプランだけでは把握できません。プロジェクト初期から熟練作業者をメンバーに含めることで、仕様のズレや設計ミスを回避できます。また、プロジェクトの“目的”を全員で共有することで、判断の基準がブレず、チームの意思統一も図れます。
目的の明確化は、単なるスローガンではなく、要件定義・設備設計・現場導入すべてのフェーズで指針となる重要な要素です。
外部の専門家を活用して部署間連携を補う
部署間の連携不足を解消し、自動化プロジェクトを前進させるには、外部の専門家を活用するのが効果的です。製造・生産技術・IT部門など複数の部署が関与する工場自動化では、部門間の目的や認識のズレによって、計画が頓挫してしまうケースも少なくありません。
BRICSでは、設備の設計・施工にとどまらず、ソフトウェアエンジニアによる制御プログラムの開発やシステム連携まで社内で完結できる体制を整えています。これにより、ハードとソフトのすり合わせを含めた現場実装と部署間の調整を、ワンストップで実現します。
社内にプロジェクトマネージャーや制御担当が不足していても、当社が伴走することで、自動化プロジェクト全体を安全かつ着実に前進させることが可能です。製造現場の課題を理解した実装力と、IT技術の両輪を備えたパートナーとして、ぜひご活用をご検討ください。
自動化する対象を絞り、段階的に進める
多品種少量生産などの複雑な現場では、すべてを一気に自動化するのではなく、対象を絞って段階的に進めることが現実的です。自動化にはコストとリスクが伴うため、まずは“作業分析”と“製品分析”を通じて、費用対効果の高い部分から優先的に導入するのが賢明です。
例えば、単純反復作業や品質が作業員の習熟度に左右されやすい工程などは、自動化の効果が出やすいポイントです。段階的に導入することで、リスクを最小限に抑えながら自社にノウハウを蓄積でき、最終的には全体最適を図ることも可能になります。すべての工程を一度に自動化するよりも、“まずは1ラインから”の姿勢がとても大切です。
作業の標準化とルール化で属人性を排除する
自動化を進めるうえで大きな壁となるのが、作業の属人化です。特に熟練作業者の「勘・経験・度胸（KKD）」に依存した作業は、判断基準が明文化されていないことが多く、自動化の設計に落とし込むことが難しくなります。
この問題を解決するためには、作業のやり方や判断基準を、誰が見てもわかるように言語化・数値化し、標準化することが不可欠です。
例えば
- 外観検査なら「どのレベルのキズや欠けまでを良品とするか」を明文化
- グラインダー作業なら「角度・押し付ける力・所要時間」などを定量化
こうした作業標準がないままでは、自動化の対象として定義できず、設備化しても精度が出ません。
時間と手間はかかりますが、この標準化こそが、自動化を実現するための第一ステップです。いわば、「ロボットに引き継げる状態をつくる」作業であり、自動化成功に欠かせない準備段階といえるでしょう。
補助金を活用する
自動化には一定の初期投資が必要ですが、「補助金制度」をうまく活用すれば、導入コストのハードルを大きく下げることができます。
「ものづくり補助金」や「中小企業省力化投資補助金」などは、補助金額が高い補助金が多数あります。とはいえ、補助金申請には専門的な知識や書類作成のノウハウが求められ、多くの企業が申請の段階で挫折してしまうのが実情です。
当社では、ロボットSIerとしての自動化支援に加え、補助金活用のアドバイスも着手金・成果報酬なしで対応しています。機器の導入と補助金申請サポートをセットでご支援できるため、「コスト面で自動化を諦めかけていた企業様」はぜひお気軽にご相談ください。
アフターサポートの手厚いロボットSIerに依頼する
自動化設備は導入しただけでは不十分で、稼働後の調整・保守・改善支援が非常に重要です。そのためには、導入前からアフターサポートまで一貫して対応できる信頼性の高いロボットSIer（システムインテグレーター）を選ぶことが不可欠です。
特にティーチングの再調整やトラブル時の対応、仕様変更への柔軟なサポート体制があるSIerであれば、自動化設備が“使える状態”で定着しやすくなります。
また、社内のメンテナンス人材が育つまでの間、外部SIerの知見を借りながら、自社の運用力を底上げしていくことも可能です。価格だけでなく、導入後の“並走力”でSIerを選ぶ視点が、自動化成功の成否を分けます。
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工場自動化に関するよくある質問
工場自動化・ファクトリーオートメーション（FA）に興味のある方がよく抱く疑問にお答えします。
自動化が進まない理由はなんですか？
工場の自動化が進まない背景には、複数の課題が複雑に絡み合っています。特に、現場の状況に即した計画が立てられていなかったり、組織全体の体制が整っていないことが大きな要因です。以下に主な理由を表に整理します。
| 課題項目 | 詳細内容 |
| 要件定義が不十分・目的が曖昧 | 何を自動化するのか、なぜ自動化するのかが曖昧なままプロジェクトが進まず、途中で頓挫するケースが多くあります。 |
| 部署間の連携不足・現場の巻き込み不足 | 生産技術や製造、IT部門の間で情報共有ができておらず、現場の理解と協力が得られないことがプロジェクトの障害に |
| 多品種少量生産による自動化の難しさ | 製品ごとに工程や仕様が異なるため、1つの設備で対応しきれず、柔軟性を求められる現場では導入が進みにくい傾向があります。 |
| 熟練作業者のKKD（勘・経験・度胸）に依存している | ベテランの感覚に頼った工程が多く、作業の標準化や数値化がされていないため、自動化設計に落とし込みづらいのが現実です。 |
| 導入コストのハードルが高い | ロボット本体だけでなく、付帯設備・設計・教育・保守費用なども含めると、初期投資が大きくなりがちです |
| 自社内に技術を扱える人材がいない | 導入してもメンテナンスやトラブル対応ができる人材がいなければ、設備が稼働し続ける体制を維持できません |
工場の自動化にはレベルがありますか？
工場の自動化には「レベル」が存在します。これは、生産現場において人の手による作業がどの程度、機械やIT技術で代替されているかを示すもので、一般的に0から5までの6段階で評価されます。それぞれのレベルごとに、自動化の範囲や必要な設備、対応可能な生産体制が異なります。
| レベル | 内容 | 概要 |
| 0 | 手作業 | 完全な人力作業。柔軟性は高いが、品質・生産量に限界あり。 |
| 1 | 治具化・作業支援 | 治具や工具で作業補助。初期費用は少ないが、人手依存は残る。 |
| 2 | 半自動化・機械との協働 | 一部を機械化。繰り返し作業の省力化と品質安定に寄与。 |
| 3 | 工程単位での自動化 | 一工程を丸ごと自動化。省人化・大量生産に効果的。 |
| 4 | 複数工程・工場規模での自動化 | 複数工程を連携させて自動化。MESやSCADAによる一括管理も可能。 |
| 5 | 完全自動化 | DX・デジタルツイン・サプライチェーン全体まで自動化。理想形。 |
レベル0〜1では人の手による柔軟な対応が可能で、導入のハードルも低い反面、生産性や品質の安定には限界があります。一方、レベル3以降になると、工程全体が機械によって稼働し、設備の連携やシステムによる一元管理によって大幅な省人化・効率化が可能になります。ただしその分、導入にかかるコストや技術的なハードルも上がります。
中小企業においては、いきなりレベルの高い自動化を目指すよりも、まずは部分的な自動化（レベル1〜2）から始めて、現場に合わせて徐々にステップアップしていくのが一般的です。導入の際には、自社の現状や目指す生産体制を踏まえて、段階的な自動化計画を立てることが成功への近道です。
まとめ
本記事では、工場自動化が進まない主な理由や、導入の難しい作業・工程を詳しく解説しました。要件定義の曖昧さや熟練作業の属人性、多品種少量生産などの課題に対しては、目的の明確化や段階的導入、補助金活用といった現実的な対応策が効果的です。
自社の状況を正しく見極め、スモールスタートから自動化を進めることで、無理なく生産性向上を目指せます。まずは本記事の内容を参考に、できるところから着手してみてはいかがでしょうか。
