北陸製造業のDX人材、スマート工場化で生まれる仕事とキャリア

「工場がどんどん自動化されていくなら、そのうち人はいらなくなるんじゃないですか」。ある転職相談で、石川県内の機械部品メーカーへの応募を迷っていた30代の方から、そう聞かれたことがあります。

結論から言うと、北陸の製造現場でスマート工場化が進むほど、実は「データを読み、判断し、現場とシステムをつなぐ人」への求人は増えていると僕は感じています。独立行政法人情報処理推進機構(IPA)が公表する『DX白書2023』では、国内企業のDX推進指標の自己診断結果が6段階評価で平均1.6程度にとどまるというデータが示されており、「システムは入れたが使いこなす人がいない」という状態が、北陸の生産現場でもそのまま起きていると、僕は複数の生産技術担当者から直接聞いてきました。

0. 北陸で静かに進む工場の変化

北陸は伝統産業から先端製造まで幅広い業種が集積している地域で、正直なところ「デジタル化が遅れている」というイメージを持たれがちです。ただ僕が現場を回っていて感じるのは、遅れているというより「投資の順番が後回しになってきた」という方が実態に近いということです。人手不足と後継者不足への対応がまず優先され、設備そのものの省力化投資は進んでも、そこから生まれるデータを活用する仕組みづくりは手つかず、という工場を何社も見てきました。

ある繊維機械関連の工場では、検査工程にセンサーとカメラを導入したものの、集まったデータをどう見ればいいのか分かる人が社内にいない、という状態がしばらく続いていたそうです。担当者いわく「データは溜まっていく一方で、誰も見に行かない棚のようになっていた」とのことでした。設備投資はできても、そのデータを読み解いて改善につなげる役割が空白になっている。これが今、北陸の製造現場で起きている「静かな変化」の正体だと僕は考えています。

1. スマート工場化の実態を数字で見る

先ほど触れたIPAの『DX白書2023』の数値(6段階評価で平均1.6程度)は、あくまで国内企業全体の自己診断結果であり、北陸地域だけを切り出した数字ではありません。それでも、経済産業省が管轄する地方経済産業局が公表する管内製造業の景況レポートでも、人手不足への対応としてIoT導入などの省力化投資に踏み切る企業が増加傾向にあることが繰り返し指摘されています。設備投資は進む一方で、その先の「データ活用人材」の確保が追いついていない、という構造は、僕が北陸で聞いてきた話とも一致します。

つまり北陸の製造業のDXは、「導入フェーズ」から「活用フェーズ」への移行期に差しかかっていて、そこにちょうど人材の空白ができている、というのが僕の理解です。この空白は、裏を返せば転職のチャンスでもあります。求人票に「DX推進」「IoT活用」という言葉が入っていても、実態はまだ手探りの企業が多い、という前提で見てもらうと、期待値のズレを防げると思います。

2. 新しく生まれている仕事の中身

では具体的にどんな仕事が生まれているのか。僕が見てきた範囲で整理すると、大きく3系統に分けられます。

共通しているのは、いずれも「専門的なプログラミング能力」を第一条件にしていないという点です。求められているのは、現場の実情を理解した上でデータを読み、必要な人に伝える力だと僕は考えています。求人票にはっきり書かれていないことも多いので、面接で「実際にどんなデータを、誰が、どう使っているのか」を具体的に質問してみると、その会社のDXがどの段階にあるのかが見えてきます。

3. 未経験からでも入れるポジションはどこか

結論から言うと、僕の体感では「現場経験者がシステム側に転向するケース」の方が、「IT経験者が現場に入るケース」よりも定着しやすい傾向があります。現場の異常や違和感に気づける感覚は、実際に生産ラインで働いた経験がないとなかなか身につかないものだからです。

反対に、IT企業出身の方が生産管理システムの運用担当として入社し、システムの仕様は理解できても、現場の「このラインではこの数字は多少ずれても問題ない」といった暗黙の了解が分からず、苦労するケースを僕は何度か見てきました。これは能力の問題ではなく、現場感覚を後から補うのに時間がかかる、という構造の問題だと思います。

ですので、未経験からDX関連の仕事を目指すなら、まずは製造現場そのものの仕事(オペレーターや検査など)を経験してから、社内でシステム運用側にキャリアチェンジする、という順番の方が現実的だと僕は考えています。目安として、僕が見てきた事例では現場経験を1〜2年積んでから社内異動や転職に動いた人の方が、面接での説得力も、入社後の定着度も高い傾向にありました。

4. 現場で求められるスキルの現実的な水準

「DX人材」と聞くと、プログラミングやAIの専門知識が必須だと身構えてしまう方が多いのですが、僕が北陸の中小製造業で見てきた求人の多くは、そこまでのレベルを求めていません。体感値で言うと、Excelの関数が使えること、BIツール(データを見やすくグラフ化するツール)の画面を読み解けること、そして何より「この数字はおかしい」と気づける現場感覚があること、この3つで十分戦える求人がほとんどです。

もちろん企業によっては、より専門的なデータ分析スキルを求めるところもありますが、それは北陸の製造業全体で見ればまだ少数派だというのが僕の理解です。まずは基礎的なデータの読み書きと、現場感覚の両方を持っている人材の方が、圧倒的に重宝されています。応募書類には、資格の有無よりも「前職でどの数字を、どんな頻度で見て、何を判断していたか」を具体的に書いた方が、採用担当者には伝わりやすいと僕は感じています。

5. ケース比較で見る、うまくいく転職・つまずく転職

成功例として印象に残っているのは、富山県内のアルミ加工会社で長年オペレーターとして働いていた方のケースです。設備に導入されたセンサーのデータを見る担当に社内異動し、その経験を活かして同業他社の生産管理システム運用職に転職しました。現場を知っているからこそ、システムのどこに無理があるのかがすぐに分かる、という強みを面接でも具体的に語れたことが評価されたと聞いています。転職までの期間は社内異動から数えて約2年、その間に自主的にBIツールの操作を覚えたことも、選考でのアピール材料になったそうです。

一方で苦労した例としては、IT企業から製造業の生産管理システム担当に転職した方が、システムの正しい使い方を現場に説明しても、「今までのやり方で問題なかった」という反発にあい、なかなか浸透させられず苦労したケースがありました。これは本人の能力不足というより、現場との信頼関係を築く前に「正しさ」を押し付けてしまった、という順番の問題だったと僕は見ています。もう一つ比較として挙げたいのが、石川県内の樹脂成形メーカーで検査データの可視化担当として中途入社した方の例です。この方は入社後3か月をほぼ現場観察に充て、システム導入の提案を後回しにしたことで、現場から「話を聞いてくれる人」という信頼を得て、その後の運用改善がスムーズに進んだと聞いています。同じスキルセットでも、現場に入るタイミングと順番でこれだけ結果が変わるのだと、この3つの事例を並べるたびに感じます。

6. よくある失敗と対処

ここまでの事例からも見えてくる通り、DX関連の仕事でつまずくパターンにはある程度の型があります。僕が見てきた範囲で多いのが、次の3つです。1つ目は「システムの正しさを急いで押し付けてしまう」失敗です。対処としては、着任後1〜3か月は提案よりも現場観察と関係づくりに時間を使うことをおすすめします。2つ目は「専門用語で説明してしまい、現場に伝わらない」失敗です。データの話をするときも、専門用語を使わず「先月より不良が減った・増えた」といった現場の言葉に翻訳して話すことを、僕は成功している人たちに共通して見てきました。3つ目は「導入したツールの効果を数字で示せず、社内の協力が得られなくなる」失敗です。これに対しては、小さくてもいいので「このツールを使ってこの作業が何分短縮できた」という具体的な比較数字を、早い段階から記録しておくことが有効だと僕は考えています。

もう一つ付け加えるなら、転職活動そのものでの失敗もよく相談を受けます。「DX人材」という言葉に憧れて応募したものの、面接で「具体的に何のデータを、どう使ってきたか」を聞かれて答えに詰まってしまうケースです。対処法はシンプルで、応募前に前職での自分の仕事を「扱っていた数字」「その数字をどう判断に使ったか」の2点で書き出しておくことです。これだけで面接での説得力は大きく変わります。専門資格がなくても、この棚卸しをした上で応募した方が、書類選考の通過率も体感として上がると感じています。

(結論)

北陸の製造業は、設備投資が先行し、データを活かす人材がまだ追いついていない移行期にあると僕は考えています。だからこそ、専門的なプログラミングスキルがなくても、現場感覚とデータを読む基礎力を持った人には、今まさにチャンスが広がっている分野だと思います。まずは自分の現場経験の中に、データ活用につながる要素がないか、棚卸ししてみることから始めてみてください。皆さんいかがでしたでしょうか。では今日もがんばりましょう。