人材・リテラシー不足、既存システムや社会的慣習の壁、高コスト
日本で自動化が進まない理由
1. 技術的・現場的な課題
- 多品種少量生産の現場では、製品ごとに異なる作業が多く、ロボットや自動化設備の「ティーチング」（動作の教え込み）や段取り替えが頻繁に発生するため、自動化の効果が出にくい。
- 作業者の「勘・経験・度胸（KKD）」に依存した業務が多く、これらのノウハウを数値化・形式知化できていないことも障壁となっている。
2. 人材・リテラシー不足
- デジタル化や自動化に対応できる人材が不足しており、最新技術を使いこなすノウハウが社内に蓄積されていない。
- AIや自動化技術の導入に対するリテラシー（理解・活用能力）が低く、現場での活用方法が分からない企業が多い。
3. 既存システム・慣習の壁
- 古いシステムや慣習が根強く残っており、新しい自動化システムへの移行が難しい。
- 社会全体や消費者のマインドセットが変化を受け入れにくく、新技術導入への抵抗感が強い。
4. コスト・投資負担
- 自動化やデジタル化に必要な初期投資や運用コストが高く、特に中小企業では導入が経営の負担となる。
5. その他の社会的要因
- 教育システムがデジタル化や自動化に十分対応しておらず、社会全体で新技術への適応が遅れている。
- 労働力の確保が比較的容易だった時代の名残で、人手による運用が根強く残っている。
まとめ
日本で自動化が進まない背景には、現場の多様性や熟練作業の形式知化の難しさ、人材・リテラシー不足、既存システムや社会的慣習の壁、高コストなど複数の要因が複雑に絡み合っています。これらを解決するには、技術だけでなく組織や社会全体の意識改革と人材育成が不可欠です。
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