システム思考とAI

〜複雑な問題への構造的アプローチ〜

現代の製造業が直面する課題は、

一部門の努力や一技術の導入だけでは解決できない「複雑性」のかたまりです。

品質・コスト・納期・安全・環境・法規対応……、

それぞれが互いに影響し合う中で、

「なぜこの問題が起こるのか」「どこをどう変えると全体に波及するのか」を

見通すことは極めて困難です。

こうした課題に対して、システム思考とAIセンスの融合が、

実効性のある打ち手を導き出す鍵となると考えます。

システム思考とは、物事を要素に分解するだけでなく、

それらの関係性やフィードバックループに着目して構造的に理解する思考法です。

これまでこうした分析は、

熟練の技術者やコンサルタントの勘と経験に大きく依存してきました。

しかし現在では、生成AIを使って因果関係の仮説を自動生成したり、

複数部門の知見を構造化したりといったことが可能になりつつあります。

たとえば、「納期遅延が続く」という課題があったとします。

AIを活用すれば、

過去の生産実績、設備稼働率、部材納入履歴、設計変更回数などをもとに、

どの要因がどの程度影響しているかの仮説を提示できます。

そこから人間が「本当にそれが原因か？」「それはコントロール可能か？」と

問い直すことで、初めて実行可能な打ち手が見えてくるのです。

さらに、生成AIはステークホルダーの視点を統合する力も持っています。

設計・生産・営業・調達といった部門ごとに

異なるKPIや優先事項が存在する中で、

AIを活用して「誰にとって何がボトルネックなのか」

「この判断は誰に影響するのか」を可視化することが可能になります。

これは、社内の対話を構造的かつ非対立的に行うための

「共通言語」として、極めて有効だと考えます。

システム思考とAIを組み合わせる最大の利点は、

「複雑な問題に対して、

見える化と意味づけのプロセスを高速化できる」点にあります。

人間だけでは見落としがちな関係性や

暗黙知として埋もれていた判断基準を、

AIの支援によって言語化・可視化できるようになるのです。

これにより、従来であれば手がつけられなかった

「組織横断的な課題」にも、少しずつアプローチできるようになります。

AIセンスとは、こうした構造的な思考を支援させる力でもあります。

単なる原因分析ツールとしてAIを使うのではなく、

「問いを構造的に立て直し、関係性の中で意味を見出す力」を育むことこそが、

これからの時代の経営と現場に求められるものだと考えます。

これは単にAIを導入すれば、現場での課題が解決するということではなく、

AIを効果的に活用するシステム思考との組み合わせで

様々な課題へのアプローチが可能になるということです。

ミームテック技術士事務所では、

AIを導入することから、様々な課題へのアプローチを

実践的に支援することを行っております。

これまでに述べたようなAI活用を実際に行いながら

現場課題に取り組むPBLとしての提供も可能です。

ご興味をお持ちいただけましたら、

お氣軽にお問い合せください。

エージェントAI・Masaもご質問をお待ちしています