ロックウェル･オートメーションの東南アジア地域担当バイスプレジデントのマルセロ･タルキエルタウブとの対談より。
食品&飲料製造業界では、自動化は最終目標であるという根強い思い込みがあります。適切な設備を導入し、ロボットを統合し、いくつかの生産工程を自動化すれば、工場は自動的に稼働します。無人工場はすぐそこにあり、実現を待っているかのようです。
しかし、ロックウェル･オートメーションのマルセロ･タルキエルタウブの見解では、現実はもっと複雑です。タルキエルタウブは同社の東南アジア事業を統括し、食品&飲料メーカが自動化と自律化の間のギャップを埋めるのを支援する活動を定期的に行なっています。この2つは同じではありません。多くのメーカが行き詰まっているのは、このギャップの原因を理解することであり、それがギャップを埋めるための第一歩となります。
真のボトルネックは機械ではない
食品メーカがより自律的なオペレーションを目指す取り組みが停滞すると、つい技術的な問題、つまり旧式の設備、断片化されたデータアーキテクチャ、互換性のないシステムなどを責めてしまいがちです。しかし、タルキエルタウブの診断は、もっと耳障りなものです。
タルキエルタウブは次のように述べています。「多くの場合、最初に『壊れる』のは、技術、プロセス、そして人材の間の連携です。旧式設備の統合やデータアーキテクチャはよくある技術的な課題ですが、より根本的な問題は、組織の準備状況とプロセス規律にあることが多いのです。」
ロックウェル･オートメーションの「第10回スマートマニュファクチャリング報告書」によると、製造メーカの56%が現在スマートマニュファクチャリングの試験運用を行なっているものの、本格的に導入しているのはわずか20%に過ぎないことが明らかになりました。このギャップはまさに、変革への熱意が必ずしも運用統合につながるわけではないという現状を反映しています。
タルキエルタウブによれば、その根本原因は、データが分断された状態にあることだといいます。ERPシステム、製造実行システム(MES)、そしてスプレッドシートなどの手動入力が並行して稼働し、意味のある形で整合させることのできない情報を生成しているのです。
「単一の標準化された信頼できる情報源がなければ、信頼性の高い洞察を得たり、自動化を効果的に拡張したりすることは困難になります」と、彼は述べています。こうした断片化されたシステムの上にAIを重ねても、変革は加速せず、むしろその根底にあるより深刻な機能不全を露呈させるだけです。
アジア太平洋地域の工場では、生産ライン全体で異なるベンダーの自動化システムが混在して稼働していることが多く、これらのプラットフォームを統一されたデジタル･ファクトリー･アーキテクチャに統合することは、依然として複雑で時間のかかる作業です。その課題は、既存のシステム間で一貫性のある信頼できる通信を実現することです。
自動化された孤立した生産ライン vs. 自律型プラント
多くの食品メーカは、タルキエルタウブが「自動化された孤立した生産ライン」と呼ぶものを抱えています。これは、個々の機械やラインが単独では高い性能を発揮するものの、より広範な生産環境とは接続されていない状態を指します。充填ラインは驚くほど高い精度で稼働するかもしれません。包装ステーションは、複数のシフトにわたって不良品ゼロを記録するかもしれません。しかし、これらのラインがデータを共有せず、あるラインで品質異常が発生しても他のラインで対応が起こらない場合、そのプラントは自律型とは言えません。それは、単に正常に動作する機械の集合体に過ぎないのです。
自動化された生産ラインと、真の自律型プラントを分けるのは、接続性とコンテキストです。真に自律型プラントに対応できる環境では、製造現場からMES、品質システム、エンタープライズプラットフォームへとデータが継続的に流れ、統合されたリアルタイムの稼働状況ビューが構築されます。データは収集されるだけでなく、意思決定を支援するためにコンテキスト化されます。
プラントは単に何が起こっているかを監視するだけでなく、データの意味を理解し、それに基づいて行動することができます。タルキエルタウブは次のように明言しています。「自動化は自律性とはイコールではありません。個々のタスクを自動化することで効率は向上しますが、システム間の連携がなければ、状況が変化するとプラントは依然として人間の介入に大きく依存することになります。」
これは、クローズド･ループ･システムが依存するアーキテクチャです。自律型プラントは、生産パラメータの最適化、品質異常の早期発見、故障発生前のメンテナンス開始など、調整を自動的に実行します。これらの機能を実現するには、ほとんどのプラントがまだ到達していないレベルのデータ統合が必要です。
製造実行システム(MES)は、大規模製造施設における現場作業の調整、リアルタイムの生産監視、品質管理、トレーサビリティの実現において重要な役割を担っていることから、2025年にはアジア太平洋地域のスマートファクトリー市場で最大のシェアを占めました。技術インフラは既に存在します。課題は、単に高度なものにするのではなく、真に連携した形でそれを展開することです。
MESが単なるコンプライアンスツール以上の存在である理由
食品&飲料メーカがMESに投資する際の最初の動機はほぼ例外なくトレーサビリティとコンプライアンスです。この地域における規制圧力はもはや抽象的なものではありません。インドネシアのBPOM (インドネシア食品医薬品監督庁)は2025年1月に包括的なリコールおよびトレーサビリティに関する新たな要件を制定し、健康リスクの高い製品が発見された場合、24時間以内にクラスIリコール措置を開始することを義務付けました。これは、紙ベースのシステムではなく、デジタル対応が求められる要件です。
中国は2025年9月に健康食品の適正製造規範(GB 17405-2025)を改訂し、安全管理、リコール、トレーサビリティに関する規定を追加しました。ASEAN栄養表示ガイドラインは2025年8月に正式に承認され、加盟国間でさらなる調和への圧力が高まっています。
タルキエルタウブはこうした規制上の背景を認識しつつも、MESの主要な価値がコンプライアンスにあるという考え方に異議を唱えています。「MESは単なるコンプライアンスツールとしてではなく、生産、品質、保守のワークフローを繋ぐプラットフォームとして捉えるべきだ」と、彼は語ります。
価値の変革は、リアルタイムの生産状況の可視化が確立された時に実現します。その時点で、製造メーカは事後対応型のコンプライアンスから、事前対応型の最適化へと移行できます。これには、ダウンタイムのパターンを特定し、歩留まり損失に対処し、スケジューリングと労働生産性を事後対応型ではなく体系的に改善することが含まれます。トレーサビリティは、もはや制約ではなく基盤となる。この転換の緊急性は、決して理論上の話ではありません。
米国PIRG教育基金の「Food for Thought 2025」報告書によると、食中毒による入院と死亡者数は2024年に2023年比で倍増し、リステリア菌、サルモネラ菌、大腸菌によるリコール件数は41%増加しました。紙ベースのバッチ記録や分断された品質管理システムに依然として依存している製造メーカは、調査で迅速なシステム横断的なデータ検索が必要になった際に、ますます大きなリスクに直面しています。
オペレーショナルインテリジェンスとしてのトレーサビリティ
従来のトレーサビリティの概念は、記録の維持、監査対応、リコール発生時の管理といった防御的な側面が強いものでした。しかし、タルキエルタウブは、同じデータの中に、より運用面で重要な別の可能性を見出しています。
タルキエルタウブは次のように述べています。「真のチャンスは、事後対応型から事前対応型へと移行することにあります。トレーサビリティデータをリアルタイムの生産･品質システムと統合することで、問題の調査だけでなく、予測･予防にも活用できます。」
運用面で言えば、適切に統合されたエンド･ツー･エンドのトレーサビリティによって、製造メーカは品質逸脱が原材料、工程の不整合、または特定の生産段階のいずれに起因するものであっても、その発生場所と原因を迅速に特定でき、調査時間は大幅に短縮されます。さらに、同じデータがリアルタイムで工程条件や設備の状態と連携することで、問題が発生する前にパターンが浮かび上がってきます。
特定のサプライヤからの投入量が、バッチのばらつきと一貫して相関しています。生産シフトによって偏差率が高くなります。充填パラメータが徐々に変動し、その後充填重量に関する苦情が発生します。リコール管理においてトレーサビリティがもたらす精度は、関連する重要な課題であり、その重要性はますます高まっています。
厳密なデジタルトレーサビリティにより、製造メーカは広範囲にわたる予防的なリコールに頼るのではなく、影響を受けるバッチを正確に特定できます。ロットレベルのトレーサビリティを追求することで、リコールの範囲と調整費用を絞り込み、リコールコストを大幅に削減できます。また、賞味期限、温度、製品の流通経路をほぼリアルタイムで監視できるため、廃棄物の削減とブランド保護を同時に実現し、価値を提供できます。
予知保全: 品質への貢献
予知保全は一般的に、ダウンタイム削減のための戦略として位置付けられています。しかし、食品&飲料製造においては、その最も大きな影響は機械の稼働率ではなく、製品の品質にあるとタルキエルタウブは主張します。「多くの品質問題は、突然の機器故障ではなく、機械の経年劣化に伴うプロセスの緩やかな変化によって引き起こされます」と、彼は説明します。
数週間かけて気づかないうちに変化する充填レベル。数千バッチにわたって蓄積される温度のばらつき。アラームが作動する前に食感を変化させる混合性能の変化。これらは、早期発見が最も困難であり、消費者に届いたり、調査が開始されたりすると、最も深刻な損害をもたらす故障です。
「製造メーカは、プロセスパラメータと並行して機器の状態を監視することで、機械の状態と製品の品質との相関関係を特定できます」と、彼は述べています。これは、故障や目に見える欠陥が発生してから対応するのではなく、品質に影響が出る前に工程を調整したり、メンテナンスを計画したり、機器を再調整したりすることで、より早期に介入する方向への転換を意味します。
バッチの一貫性がブランドのアイデンティティとなる業界において、この違いがもたらす運用上のリスクは極めて大きいと言えます。機器の状態と食品安全リスクとの関連性は、ますます多くの研究で明らかにされています。
HACCP (Hazard Analysis and Critical Control Points: 危害分析重要管理点)システムおよびFDA (米国食品医薬品局)の食品安全近代化法に基づき、製造メーカは工程および設備に対する予防管理措置を講じることが義務付けられています。AIによる予測保全は、こうした規制遵守の姿勢を大きく変革し、時間ベースの保守スケジュールを、監査可能なタイムスタンプ付きデータに置き換えることで、重要な設備が指定された安全および品質基準内で稼働していたことを証明します。
飲料ボトリング工場では、コンベアベルトや充填機が重要な設備であるため、予測分析によって計画的な停止時間中に保守スケジュールを組むことが可能になり、コストのかかる生産中断を回避し、設備が正確な基準内で稼働することで、安定した安全な生産を実現します。
工場におけるAI: 価値と誇大広告の対比
食品製造業界において、人工知能ほど注目を集めるテーマは他にないでしょう。その効果は広範囲に及びますが、現実はより具体的で、明確に理解することがより重要です。タルキエルタウブは、AIが現在どのような分野で価値を提供しているのかを的確に指摘しています。「AIを活用した検査と分析は、品質問題が視覚的に確認でき、反復的で、データ量が多い分野で既に大きな価値を発揮しています。」
包装の完全性チェック、ラベルの検証、充填レベルの精度、目視可能な製品欠陥の検出などは、マシンビジョンとAIを組み合わせることで、手動検査よりも高速かつ高い精度で異常を検知できるアプリケーションです。
品質管理は2年連続でAIの活用事例のトップに君臨しており、製造メーカの50%が2025年までに製品品質向上のためにAIと機械学習を導入する計画を立てています。AIは、オペレータがリアルタイムで把握できないパターンを特定するのにも効果的で、過去および現在の生産データから、品質問題に発展する前にプロセスドリフトの初期兆候を検知できます。
タルキエルタウブは、AIが品質管理のあらゆる領域において人間の専門知識を完全に代替する自律的なツールとして位置付けられると、過剰な宣伝につながると指摘しています。AIモデルには、高品質で適切にラベル付けされたデータ、安定したプロセス、そして継続的なキャリブレーションが必要となります。製品の段取り替えが頻繁であったり、入力が不安定な生産環境では、パフォーマンスの予測は難しくなります。
「最も効果的なアプローチは、AIを代替ツールとしてではなく、補完ツールとして捉えることです。自動化、専門知識、そして堅牢なプロセス制御を組み合わせた、より包括的な品質戦略に統合することで、AIは最大限の効果を発揮します。」
食品メーカにとっての実践的な意味合いは、AI導入にはより計画的なアプローチが必要だということです。タルキエルタウブは、運用上の価値をもたらさずに能力を示すだけの散発的なパイロットプロジェクトではなく、具体的で測定可能な運用上の課題にAIイニシアチブを結びつけるべきだと主張しています。
最も迅速な投資回収を実現するユースケースは、既存の高品質データと十分に理解されたプロセス、予知保全、AIを活用した目視検査、そしてプロセス最適化に基づいて構築され、データインフラが既に存在し、課題が明確に定義されている分野に適用されます。
見過ごされがちなデータ
タルキエルタウブの分析において、構造的に最も重要な点の1つは、食品メーカが既に生成しているにもかかわらず、ほとんど活用されていないオペレーショナルインテリジェンスの規模です。
温度、圧力、振動、サイクルタイムなどの機械状態データは、多くの場合、機器レベルで入手可能ですが、製品の品質やバッチ性能と関連付けられることはほとんどありません。オペレータのログや手動による品質チェックには、繰返し発生するプロセスの変動や回避策に関する詳細な情報が含まれていますが、紙媒体や個別のシステムで記録されている場合、これらの情報を集約したり大規模に分析したりすることはできません。アラームやイベントデータは継続的に生成されますが、適切な構造化と分析が行なわれなければ、信号ではなくノイズとなってしまいます。
彼は次のように述べています。「工場では大量の警報が発生しますが、適切な優先順位付けと分析が行なわれなければ、それらは行動につながる信号ではなく、単なるノイズとなってしまいます。しかし、これらのデータを効果的に構造化し分析することで、システム上の問題、繰返し発生するボトルネック、そして信頼性向上の機会を明らかにすることができます。」
戦略的な意味合いは重要です。スマートマニュファクチャリングへの道は、必ずしも新たなデータ収集インフラへの投資を必要とするわけではありません。多くの場合、既存のデータを連携させ、文脈化するための投資が必要となります。特に、急速な事業拡大と投資のバランスを取らなければならないアジア市場でよく見られるように、資本予算を慎重に管理している製造メーカにとって、これは投資対効果に関する議論を大きく変えるものです。
アジアの状況: スピード、多様性、そして二重の圧力
東南アジアにおけるスマートマニュファクチャリングの道のりは、北米やヨーロッパにおける変革の物語とは異なる特長を持っています。その違いは構造的なものです。規制の多様性は、おそらく最も見過ごされがちな複雑さと言えるでしょう。複数のアジア市場で事業を展開する食品メーカは、異なる食品安全規格、異なるラベル表示義務、異なるトレーサビリティへの期待、そして異なる執行アプローチに対応しなければなりません。これらはすべて、活発かつ急速に変化しています。
インドネシアの2025年BPOMリコール規制、改訂された中国の食品製造安全規格、そして新しいASEANラベリングガイドラインは、もはや例外ではなく常態となっている規制の変動の一例です。
多様化し変化する要件に適応できないシステムは、市場規模に応じて拡大するコンプライアンスリスクを生み出します。労働市場の動態は、さらに別の側面を複雑化させます。かつては人件費の低さが一部のアジア市場における自動化投資の緊急性を緩和していましたが、状況は変化しつつあります。労働力不足は深刻化し、自動化への要求は高まり、データ駆動型製造環境を運用するために必要なスキルは、従来の運用世代とは大きく異なります。
「これは、自動化への投資と同時に、より高度なデータ駆動型オペレーションを管理できるよう従業員のスキルアップを図るという、二重の課題を生み出しています」と、タルキエルタウブは述べています。
しかし、アジア特有の状況は、製造メーカの拡大ペースの速さにある。2025年に402億4000万米ドル規模だったアジア太平洋地域のスマートファクトリー市場は、大規模生産を支える自動化、ロボット工学、デジタルファクトリー技術への投資に牽引され、2032年には年平均成長率(CAGR) 11.9%で884億7000万米ドルに達すると予測されています。
このようなペースで規模を拡大する製造メーカは、既存のインフラを改修するのではなく、コネクテッドオペレーションをネイティブに構築する機会と競争圧力に直面しています。しかし、この好機は永遠に続くわけではありません。
コンプライアンス証明のギャップ
食品製造におけるコンプライアンスは、基準が一貫して満たされていることを迅速かつ検証可能な形で証明できる能力がますます重要になっています。タルキエルタウブは、規制当局が求める水準と、ほとんどの工場が現状で実現できる水準との間に、具体的かつ実際的なギャップが存在することを指摘しています。
完全な文脈的な結びつきを備えたエンド･ツー･エンドのトレーサビリティは依然として実現困難です。多くの製造業者は原材料から最終製品までを追跡できますが、その追跡情報を、工程条件、作業員の行動、品質チェックといった要素と、単一の時系列でシームレスにリンクさせることができません。そのため、調査や監査は必要以上に労力と時間を要しています。
プロセス遵守の証明も関連する課題です。規制当局は、事後的に文書化するのではなく、重要な管理ポイントと標準作業手順が一貫して遵守されたという証拠をますます求めるようになっています。手作業による記録や断片化されたシステムは、正確性と完全性に関して正当な疑問を生じさせますが、自動的に取得されタイムスタンプが付与されたデジタル記録ではそのような疑問は生じません。
タルキエルタウブは次のように述べています。「目標は、リアルタイムで監査対応可能な運用体制に移行することです。これは、データソースでデータを自動的に取得し、システム間でリンクさせ、容易にアクセスおよび検証できる構造化することを意味します。」デジタルバッチ記録、自動レポート作成、統合品質システムは、これを実現するための基盤となるインフラであり、将来の投資ではなく、ますます緊急性を増している現在の投資です。
次の段階: 可視化からオーケストレーションへ
タルキエルタウブは、食品&飲料業界におけるスマートマニュファクチャリングの次の段階は、既存機能の漸進的な拡張ではなく、工場ができることの質的な変化であると述べています。
「食品&飲料業界におけるスマートマニュファクチャリングの次の段階は、単一の側面によって定義されるのではなく、工場全体におけるインテリジェンスと自律的な最適化の融合によって定義されるでしょう」と、彼は語ります。自動化の強化だけでは、パフォーマンスにおける次の大きな飛躍的変化は実現しないでしょう。
真の転換点はインテリジェンスへの移行です。単に監視や報告を行なうだけでなく、変化する状況に応じて動的に調整を行なうシステム、つまり生産パラメータをリアルタイムで最適化し、生産量と品質要件のバランスを取り、デマンドシグナルに自動的に対応するシステムが求められています。
彼が指摘する違いは、可視性とオーケストレーションです。可視性とは、工場全体で何が起こっているかを把握する能力です。オーケストレーションとは、統合システムとしてそれを調整し、対応する能力です。今日のほとんどの製造メーカは前者の実現を目指していますが、真の意味での競争優位性は後者にこそ築かれるでしょう。
構成要素はすでに揃っています。接続されたMES、統合品質システム、予測分析、そしてAIを活用した検査システムです。オーケストレーションへと移行する製造メーカと、依然として自動化されたシステムを個別に運用している製造業者を分けるのは、技術へのアクセスではありません。重要なのは、統合を意図的に構築する規律、技術導入と並行して変革管理に投資する姿勢、そしてデータインフラを補助的なものではなく基盤として扱う戦略的な明確さです。
東南アジアの食品メーカにとって、事業拡大の段階でこうした基盤を構築する機会は、後々の運用上や規制上の圧力の下で後付けするのではなく、拡大の過程で着実に成長を続けるほどに狭まっていきます。