製造業・メーカーの技術者はAIに仕事を奪われるのか？IT技術者とも比較してみた！

※この記事は執筆の一部にAIを使用しています

最近、AIの話題が止まりませんよね。

ChatGPTが登場してから、「AIに仕事を奪われる」という話があちこちで聞かれるようになりました。プログラマーが不要になるとか、ホワイトカラーの仕事がなくなるとか、かなり刺激的なニュースが飛び交っています。

でも、こんな疑問を持っていませんか？

「製造業・メーカーで働く自分たちは、実際どうなるの？」

私自身、大手電気機器メーカーで設計開発の仕事をしているので、これは他人事ではありません。毎日AIに関するニュースを見ながら、「自分の仕事はどう変わるんだろう」とリアルに考えています。

今回は、製造業・メーカーの技術者に対してAIがどんな影響を与えるのか、そしてよく比較されるIT技術者との違いも含めて、正直に書いていきたいと思います。

まず「AI」が得意なことを整理しよう

製造業とかIT技術者とか、その前に「AIって結局何が得意なの？」をざっくり押さえておきましょう。

AIが得意なことはだいたいこんな感じです。

• 大量のデータを高速に処理する
• パターンを学習して繰り返し作業を自動化する
• 文章・画像・音声を生成する
• 過去のデータをもとに予測や最適化をする

逆に苦手なのは、

• 予測不能な物理的な出来事への対応
• 現場の空気感や暗黙知を読むこと
• まったく前例のないことを一から考えること

この得意・不得意を頭に入れておくと、製造業の技術者への影響も見えやすくなります。

IT技術者はAIの影響をモロに受ける

まずIT技術者の話から入りましょう。

実はIT技術者は、AIの影響を最も早く、そして直接的に受けている職種のひとつです。

なぜかというと、IT技術者の仕事の多くが「コードを書く」「仕様書を作る」「テストをする」といった作業であり、これはAIが非常に得意な領域だからです。

実際、GitHubが提供するAIコーディング支援ツール「Copilot」を使うと、コードの大部分を自動で生成してくれます。簡単な機能であれば、ほとんど自分でコードを書かずに済んでしまうくらいです。

興味深いことにあの有名なAI「Claude」の開発元であるAnthropicは、すでに人間が書いているコードは”ほぼゼロ”という情報もあります。

つまり、「コードが書ける」というスキルだけでは、差別化が難しくなってきているんです。

もちろんAIが完璧にコードを書いてくれるわけではなく、レビューしたり、設計の方針を決めたり、人間の判断が必要な部分はまだまだあります。でも、単純なコーディング作業の価値は確実に下がってきています。

IT技術者にとってのAIは、「使いこなせれば最強の武器」であり、「使いこなせなければ脅威」という両刃の剣です。

製造業・メーカーの技術者はどうか？

では、製造業・メーカーの技術者はどうでしょうか。

ここが本題です。

結論から言うと、製造業の技術者はIT技術者に比べてAIの直撃を”まだ”受けにくい部分があると思っています。ただし、「安心していい」という話ではまったくありません。

理由を順番に説明していきます。

製造業の仕事には「物理的な要素」がある

製造業の技術者の仕事は、最終的には「モノを作ること」に直結しています。

設計であれば、図面を描くだけでなく、素材の特性・製造工程・コスト・安全基準など、複雑な要素を統合して「実際に作れる設計」に落とし込む必要があります。

現場の工程技術者であれば、機械の調子を五感で感じ取りながら対応したり、予期せぬトラブルに即座に判断を下したりする場面が多くあります。

こういった物理世界と密接に絡み合った業務は、AIが苦手とする領域です。データで学習しにくい「現場の暗黙知」や「人間の感覚」が重要になる場面が多いからです。

ただし「デスクワーク系の業務」はどんどん置き換わる

とはいえ、製造業の技術者の仕事がすべてそうかというと、そうでもありません。

たとえば、

• 設計計算・シミュレーション → AIが高精度で自動化しつつある
• 品質データの分析・異常検知 → AIの得意分野で、すでに導入が進んでいる
• 仕様書・報告書の作成 → 生成AIで大幅に効率化できる
• 特許調査・先行技術の検索 → AIツールが急速に便利になっている

こういったデスクワーク系の業務は、IT技術者と同じように影響を受けます。

実際に私は仕様書の翻訳はほぼAIで全て行っており、翻訳後の体裁もAIが整えてくれます。

つまり、「現場に近い仕事は影響が遅く」、「デスクワーク的な仕事は影響が早い」というのが正直なところです。

IT技術者と製造業技術者、決定的な違いは何か

少し整理してみましょう。

IT技術者はデジタルの世界で完結する仕事が多いため、AIの恩恵を受けやすい反面、代替もされやすい。

製造業・メーカーの技術者は、物理的なプロセスが絡むため代替されにくい部分がある反面、AIの活用が遅れると「効率化に乗り遅れるリスク」もあります。

製造業の技術者が今からやっておくべきこと

では、製造業・メーカーで働く技術者は、今何をすればいいのでしょうか。

私なりの考えをお伝えします。

① AIを「道具」として積極的に使ってみる

まず一番大事なのは、AIを怖がらずに使ってみることです。

設計の計算チェックにChatGPTを使ってみる、報告書の下書きを生成AIで作ってみる、英語の仕様書を翻訳させてみる…なんでもいいです。

「使ったことがある人」と「使ったことがない人」の差は、これからどんどん広がっていきます。

もし「会社の規定上AIが使えない」という場合、上司や役員など権限を持つ人に使わせてもらうよう積極的に相談することをおススメします。

② 「現場でしか得られない知識」を磨く

AIが苦手な領域は、現場でしか積み上げられない経験と知識です。

実際に試作品を手で触って感じる感覚、工場の機械の音で異常を察知する能力、サプライヤーとの交渉で空気を読む力…こういったものはAIには簡単には代替できません。

デスクワークのスキルはAIで補えますが、現場の経験はAIでは補えない。これが製造業技術者の強みです。

③ 「統合する力」を意識的に伸ばす

これからのエンジニアに求められるのは、AIが出した答えを鵜呑みにするのではなく、複数の要素を人間の判断で統合する力だと思っています。

AIが最適な設計パラメータを出してくれたとしても、「これは実際の製造工程で本当に作れるのか？」「コストは？」「安全基準は？」を判断するのは人間です。

AIを使いながら、最終的な判断は人間がする。そのバランスが取れる技術者が、これからの時代に重宝されるはずです。

まとめ：製造業技術者は「AIに強い現場人」を目指せ

最後にポイントをまとめます。

• IT技術者はAIの影響をより直接的・早期に受ける
• 製造業技術者は物理的な現場業務があるため、代替されにくい部分がある
• ただしデスクワーク系の業務はどちらも同様に影響を受ける
• AIを使いこなしながら、現場の暗黙知も磨くことが差別化のカギ

「AIが来たらどうしよう…」と不安になるより、「AIを使って自分の仕事をどう変えようか」と前向きに考えた方が絶対に楽しいし、強くなれます。

製造業の技術者には、デジタルと物理をつなぐ力があります。それはAIが簡単には真似できない、とても大きな武器です。

AI時代の波を怖れず、うまく乗りこなしていきましょう！