産業オートメーションに関する7つの誤解

産業オートメーションについてよくある誤解は、大規模な工場でなければ元が取れない、いつも高すぎる、自動化とはロボットを買うことだ、大量生産で単一品種でなければならない、協働ロボットには安全対策が要らない、プロジェクトには何年もかかる、そしてソリューションが機能するかは設置してみないとわからない、というものです。どの誤解にも一片の真実が含まれているため、なかなか消えません。しかし中規模の工場では、本当の制約はたいてい別のところにあります。工程が明確でないこと、数字がそろっていないこと、そして比較できない見積りです。それぞれの誤解を、自社工場のデータで答えられる問いに置き換えれば、判断はずっと簡単になります。

技術よりも誤解のほうがプロジェクトを止める理由

誤解は、誰も判断の責任を負わないまま議論を終わらせます。「うちの規模ではロボットは無理だ」という言葉は慎重に聞こえ、今四半期には何のコストもかかりません。

こうした思い込みには根拠もあります。マッキンゼーの産業界リーダーを対象とした調査では、71%がロボットの設備投資コストを障壁に挙げ、61%が自社の自動化経験の不足を挙げました。これらは現実の制約です。誤解が生まれるのは、それが1つの工程について確認した数字ではなく、「うちのような工場に自動化は向かない」という一般的なルールになったときです。

一方で、技術はもはや珍しいものではありません。国際ロボット連盟（IFR）によると、2024年に世界で設置された産業用ロボットは54万2,000台で、10年前の2倍以上です。これだけ普及した今、確かめるべきなのは、その技術が自社工場の特定の工程に合うかどうかです。

7つの誤解の一覧

規模とお金に関する誤解

1つ目の誤解は、自動化するのは大規模工場だけというものです。大規模な工場のほうが多く自動化しているのは事実ですが、自動化は工程ごとに導入するものであり、従業員300人の工場の包装ラインも、3,000人の工場の包装ラインも、物理的な条件は同じです。毎分のケース数、ケースの重量、パレットの積み付けパターン、シフトです。2交替や3交替で生産量が安定していて、繁忙日にはラインを止めている工程なら、候補になります。中規模の工場に欠けているのは、たいてい自動化の購買経験ですが、文書化したブリーフと比較可能な見積りでその多くを補えます。

2つ目の誤解は、自動化はいつも高すぎるというものです。数字が合わないこともありますが、「高すぎる」という言葉は、誰もブリーフを書かず、見積りも受け取っていない段階で出てくることがよくあります。チームはロボットセルの推測価格と作業者1人の賃金を比べ、セルが負けます。この比較では、製造業における手作業工程の隠れたコストで示したように、手作業工程にかかるコストの大部分（残業、離職、けが、品質ロス、失われた能力）が抜け落ちています。セルの価格以外にかかるコストも抜けています。実際の見積りを使って、総コスト同士を比べてください。

想定例：経営会議で誰かが「パレタイズロボットは50万はする」と言い、話はそこで立ち消えになります。誰も毎時のケース数を書き出しておらず、サプライヤーにも聞いていません。その数字は、展示会での別の用途についての雑談から来たものでした。工場は、誰も確かめていない数字を根拠に案を取り下げたことになります。

自動化とは何かについての誤解

3つ目の誤解は、自動化とはロボットを買うことだというものです。ロボットアームは数ある道具の1つにすぎません。多くの課題は、もっと単純なもので解決できます。バッファエリア付きのコンベヤ、決まったルートを走る無人搬送車、ライン末端の画像検査、手作業の位置合わせをなくす治具、あるいはラインが止まる理由を示す設備データです。「ロボットが必要だ」から始めると、サプライヤーはハードウェアを見積もります。作業から始めれば（「2本のラインから1つのパレット工程へ、ライン速度で、3交替でケースを運ぶ」）、サプライヤーはロボットを含むかどうかにかかわらず、適切な種類のソリューションを提案できます。

4つ目の誤解は、自動化が採算に合うのは大量生産で単一品種の場合だけというものです。これは、品種を切り替えるたびに手作業で段取り替えが必要だった時代にはより当てはまりました。今では、レシピ方式のプログラム、クイックチェンジのハンド、部品の位置を認識する画像処理システムによって、1つのセルで複数の品種を扱えます。限界もあります。段取り替えには毎回時間がかかり、数品種向けに設計されたセルは数百品種には対応できません。何が変動するのかを確認してください。品種、1シフトあたりの段取り替え、年間の新製品数、ピーク時の生産量です。製品構成が毎週変わり、それを誰も説明できないのであれば、自動化すべきでないとき（そして待つのが正しいとき）をお読みください。

安全と期間に関する誤解

5つ目の誤解は、協働ロボットに安全対策は要らないというものです。協働ロボットは力と速度を制限するため、多くの用途で安全柵なしに人の近くで作業できます。そこから「協働ロボットだから安全だ」という危険な近道が生まれます。安全性は、ツールや作業内容を含めた用途全体について評価します。協働ロボットの安全性に関するA3の記事で、専門家は導入前に適切なリスクアセスメントが必要であることを強調し、ナイフを持って空中で振り回す協働ロボットは協働アプリケーションとはいえないと述べています。ロボットアプリケーションとロボットセルの安全規格であるISO 10218-2は、2025年に改訂されました。

逆の誤解もあります。「どのロボットにも大きな安全柵が必要で、うちには床面積がない」というものです。安全柵、ライトカーテン、エリアスキャナ、速度と間隔の監視は、どれも選択肢であり、どれが合うかはリスクアセスメントで決まります。各サプライヤーに、誰がリスクアセスメントを行い、どの安全機器が価格に含まれているかを確認してください。

6つ目の誤解は、自動化プロジェクトには何年もかかるというものです。何年もかかるプロジェクトもあり、特にインターフェースの多い大規模なラインがそうです。ただ、最も長い期間は設計が始まる前にあることがよくあります。「これは自動化すべきだ」から発注までのすき間で、あいまいなブリーフ、違う問いに答えた見積り、範囲の議論を蒸し返す承認プロセスがその期間を占めています。サプライヤーにリードタイムを設計、製作、FAT、据付、SAT、生産立ち上げに分けて示してもらえば、プロジェクトそのものにかかる期間が見えてきます。

誤解7と、自社工場で誤解を検証する方法

7つ目の誤解は、機能するかは設置してみないとわからないというものです。レイアウト図と表計算ソフトでは、シフト交替時に搬送台車が通路をふさぐかどうか、実際の製品構成でセルがサイクルタイムを守れるかどうかはわかりませんでした。今では、レイアウトとマテリアルフローのシミュレーションで、発注前にこうした問いに答えられます。方法はロボットを買う前に、まずシミュレーションをを参照してください。

どの誤解を検証する場合も、その裏にある数字を尋ねてください。「規模が小さすぎる」は、どの工程が2交替以上で安定した生産量を持っているか、という問いになります。「高すぎる」は、その工程の年間総コストはいくらで、実際の見積りはどうなっているか、という問いになります。「まだ準備ができていない」は、具体的に何が足りないのか、責任者か、基準となる数字か、安定した工程か、という問いになります。答えが1つの工程を指しているなら、次のステップは最初に自動化する工程の選び方です。工程がまだ安定していないことがわかったなら、待つのが正しい判断かもしれません。

DBR77 Marketplaceの役割

こうした誤解の多くが消えないのは、サプライヤーに具体的な問いを投げた人がいないからです。DBR77 Marketplaceでは、ガイド付きのフォームで1つの工程をTechnology Challengeとして記述し（要件、予算、ファイル、シフト、作業者数、サイクルタイムなどの運用上の前提条件）、公開前にDBR77の専門家が内容を確認します。インテグレーターはまずコンセプトで回答するので、ロボット、コンベヤ、あるいはもっと単純な手段のどれを提案しているかがわかり、その後、範囲、条件、コストを標準化された形式で示した提案が届くため、手作業工程の総コストとそのまま比べられます。

よくある質問

従業員200人の工場でも自動化は現実的ですか？

はい。生産量が安定していて、繰り返し作業が多く、生産量、品質、安全に明確な効果がある工程があれば現実的です。まず1つの工程から始めてください。

協働ロボットを使えば安全柵は不要になりますか？

場合によっては不要になりますが、それはリスクアセスメントで確認できた場合だけです。安全のために低速で動かす必要がある協働ロボットは、目標のサイクルタイムを達成できないこともあります。選ぶ前に両方を確認してください。

誤解と本当の制約はどう見分ければよいですか？

本当の制約には数字があります。予算の上限、床面積の制限、どのコンセプトでも達成できないサイクルタイムなどです。誤解にはたいてい数字がありません。誰も数字を挙げられないなら、ブリーフを書いてサプライヤーに聞いてください。

まとめ

こうした誤解のどれかで止まったプロジェクトがあるなら、その対象だった工程を選び、生産量、シフト、品種、年間の総コストを書き出してください。同じブリーフを複数のサプライヤーに送って総コスト同士を比べ、それでも残る制約、たとえば予算の上限やどのコンセプトも達成できないサイクルタイムがあれば、それが本当の制約です。

出典

• McKinsey & Company, Unlocking the industrial potential of robotics and automation, 2023年（調査は2022年8月に実施）
• International Federation of Robotics, Global Robot Demand in Factories Doubles Over 10 Years, 2025年
• Association for Advancing Automation (A3), Five Key Collaborative Robot Safety Concepts, 2022年
• ISO, ISO 10218-2:2025 Robotics: Safety requirements, Part 2: Industrial robot applications and robot cells, 2025年