人手不足が常態化する製造業では「限られた人材をどのように配置し、活用するか」が企業の競争力のカギとなっています。しかし、製造業における人員配置業務は、勤怠・スキルの確認・作業負荷の調整など、複雑な要素が絡むため、現場責任者の大きな負担となっているのが現状です。その解決策として注目されているのが、AIを活用した人員配置の最適化です。
本記事では、製造業における人員配置の課題、AIを活用した人員配置最適化の効果や導入事例をご紹介します。
2025年 9月30日公開
人手不足が常態化する製造業では「限られた人材をどのように配置し、活用するか」が企業の競争力のカギとなっています。しかし、製造業における人員配置業務は、勤怠・スキルの確認・作業負荷の調整など、複雑な要素が絡むため、現場責任者の大きな負担となっているのが現状です。その解決策として注目されているのが、AIを活用した人員配置の最適化です。
本記事では、製造業における人員配置の課題、AIを活用した人員配置最適化の効果や導入事例をご紹介します。
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目次
製造業の現場では、慢性的な人手不足が深刻な課題となっており、事業の安定・成長のためには人材確保と働きやすい環境づくりの両立が求められています。
少子高齢化や人口減少の影響を受け、製造業の現場における人材確保はますます難しくなっています。厚生労働省「2023年版ものづくり白書」によれば、2002年から2022年の約20年間で製造業の就業者数は158万人減少、若年就業者(34歳以下)数は129万人も減少しています。
人手不足は生産能力の低下、品質低下、生産効率の低下につながり、現場の疲弊や離職率の上昇という悪循環をひきおこします。
限られたリソースの中では効率的に人材を活用するだけでなく、人材流出を防ぐ視点も同時に持つことが求められます。特に若年層は働き方の自由度やワークライフバランスを重視する傾向が強く、ワークライフバランスを意識した勤務体制や職場環境の見直しが離職防止・定着率の向上に直結します。
製造業の持続的な成長には、
といった三要素が安定的に機能する必要があります。これらは技術や設備が整っているというだけでは十分に機能せず、「誰がどこに配置されるか」という人員配置が大きく影響します。そのため、現場責任者は人員・生産計画に合わせて適切な人員配置作業を常に求められます。

製品の品質は顧客満足度と信頼に直結します。作業者のスキルや経験の有無、熟練度などによる作業品質のバラつきは不良品の原因となるため、スキルと業務をマッチさせ、適材適所に人員を配置することが品質の安定につながります。
競争力を高めるためには、無駄の排除と工程の最適化が不可欠です。各工程に適切なスキルや資格保有者を配置できなければ、作業効率が低下し、生産効率に大きな影響を与えてしまいます。スキルや資格に応じた人員配置を行うことで、生産計画どおりの製造が可能になります。
安全な作業環境の確保は作業精度と品質の安定につながります。また、労働災害の防止と従業員の健康確保は、企業の社会的な信用の土台となるものです。
例えば、危険を伴う作業には熟練者を配置するなど、適切な人員配置は労働災害の防止に直結するのです。未経験者やスキル不足の人材を高リスクの工程に配置すれば、事故の可能性が高まり、安全性が損なわれます。
不適切な人員配置が、安全性の低下に直結するため、「誰をどこに配置するか」は非常に重要です。
このように製造現場における人員配置は、単なるスケジュール作成や担当の割り当てでなく、生産計画・スキル・資格・相性・作業負荷といった要素が絡み合う複雑で高度なマネジメント業務です。ましてや人手不足の状況下では、急な欠勤などにも柔軟に対応できる体制構築に加え、従業員のモチベーション維持、定着率の向上にもつながる取り組みが求められます。

従業員の出勤・勤務状況と生産スケジュールを連携させて、必要な工程に必要な人員を配置する必要があります。生産計画の変動、突発的な欠勤やシフト変更にも柔軟に対応する必要があります。負荷の偏りが続くと従業員の疲弊や離職にもつながるため、事前に偏りを把握することも重要課題です。
このように生産計画が変わる中で、それに即した人員配置には、膨大な労力が必要です。
工程ごとに必要な資格やスキルを整理し、適任者を正確に割り当てることが品質・生産効率を維持するために不可欠です。
例えば食品製造であれば、食品衛生責任者といった資格が必要になるなど、業務に応じた資格要件も考慮しなければなりません。
資格以外のスキルは可視化しづらいため、適性を見極める力も問われます。さらに現場責任者は習熟度や成長も見ながら、適切な配置と教育計画もつなげて配置を考えることが必要です。
適正に合わない配置を見直すことはもちろん、熟練者を分散させる、人と人との相性にも配慮して人員配置することで生産性低下・モチベーション低下を防止する必要があります。
人と業務のアンマッチ、人と人のアンマッチは生産性・品質・安全性全てに影響します。
作業負荷の偏りを放置すると、職場の不満や離職リスクの増加につながります。過重労働や特定の人への属人化を防止し、現場全体でバランスのとれた運用をすることが重要です。たとえ「資格とスキル」が業務とマッチしていても、作業負荷が偏っていれば疲弊してパフォーマンスの低下を招きます。
つまり、「勤怠・生産計画」「資格・スキルの把握」「アンマッチ」「作業負荷」は相互に連動し、製造現場全体に影響を及ぼしています。
実際、現場責任者の多くが以下のような課題を感じています。
これまでのように経験や勘に頼った人員配置では、時間も労力もかかり、再現性がなく、ミスのリスクも高まります。
こうした課題に対して注目されているのが、AIによる人員配置の自動化・最適化です。
AIはスキル・資格・勤怠履歴・作業負荷を可視化、生産計画を基に自動的かつ合理的に人員配置案を提示することができます。これにより、現場責任者の工数削減、属人化の解消、従業員の納得感向上など、業務全体の効率化が期待できます。
AIやITツールを活用した人員配置は、以下のような効果を生みます。
スキル・経験・資格情報を基に各工程に適した人材が配置されることで、安定した品質・安全性・生産性を実現できます。
作業負荷を可視化し、合理的でバランスのとれた配置が実現します。それにより不満が減り、働く人の納得感やモチベーション維持、定着率の向上につながります。
急な欠勤にもAIが代替可能な人員を即座に提示して現場責任者の負担を軽減。現場が混乱することもありません。
条件や制約が多いシフトもAIが自動作成することで、数時間かかっていたシフト作成が大幅に短縮されます。
複雑な生産ラインに対する人材配置もAIがスキルや資格、勤怠に基づいた予測と提案を行うことで、現場の計画業務をサポート。現場責任者の調整作業負担が大幅に軽減されます。
シフトの柔軟対応や公平感のある配置調整によって、育児・介護など個々の事情にも対応しやすくなり、多様な働き方を整備することができます。それにより従業員の満足度も上がり、離職率の少ない職場環境の構築が可能です。
経験と勘に依存していた配置業務がデータベース化されるため公平感のある納得できる仕組みが整います。また、誰でも人員配置計画作業が再現可能になるため、人事異動や世代交代にも対応できます。
人員配置業務をAIに任せることで、現場責任者は品質・生産・安全のマネジメントに集中できるほか、中長期の改善計画や人材育成に取り組むことができます。
製造業の人員配置の課題に特化したAIシステムが「スキルパズル」です。
登録済みの勤務情報や生産計画、工程を基に人員の過不足を可視化。AIが自動的にベストな人員配置案を算出します。突発的な欠勤や工程変更にも即応できます。

必須資格やスキル習熟度などで担当可能な工程を設定し、作業人員の総合スキルスコアが最大化する最適な配置を算出します。スキルや資格の習熟度、資格の有効期限など、個人ごとに一覧で把握できるため、人材育成の計画にも活用できます。

複雑なシフトも、希望や条件をAIが加味して最適化。作成時間の削減と属人化の解消を同時に実現します。計画工数を最大90%削減できます。
従業員はスマートフォンからシフト希望の提出、確認が行えます。これにより勤務希望の申請などが手軽になり、働き方の柔軟性が高まります。確定シフトもリアルタイムで共有されるため、人員の空白や重複を防止しつつ、生産計画をスムーズに実行する体制が整います。

資格管理や生産計画連動に対応し、手動での微調整や一部再配置も可能なツールです。単なる「人事管理ツール」ではなく、製造現場のリアルな課題に即した柔軟な運用が可能です。
| 企業例 | 導入前課題 | 導入効果 |
|---|---|---|
| 食品メーカーA社 (配置対象70名) |
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| 菓子メーカーB社 (配置対象100名) |
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| 化学メーカーC社 (配置対象50名) |
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製造現場では責任者が生産計画の変動に合わせ日々の人員配置やシフト調整に多くの時間と労力を費やしています。こうした業務は属人化しやすく、精神的負担も大きいため深刻な課題となっています。
AIによる人員配置の最適化により、煩雑な調整作業を自動化・標準化することが可能になり、現場責任者の負担は大幅に軽減されます。これにより、現場責任者は品質改善、人材育成など、より本質的な課題にリソースを割くことができるようになるのです。
導入企業からは、「配置業務の属人化が解消された」「欠勤対応やシフト組みが一目で把握できるようになった」などの声が寄せられ、現場改善の手法として導入が広がっています。
「スキルパズル」をはじめとするAIツールは、大塚商会の「生産革新シリーズ」と連携することで、製造業特有の複雑な要件を踏まえた高度な人材運用や工程改善を可能にします。
例えば、「生産革新シリーズ」で管理している工程・ラインデータを人員情報と統合することで、「どのラインにどの人材を配置すべきか」が明確になり、リアルタイムでの人材運用が可能となります。
さらに「生産革新シリーズ」の導入実績とサポート体制により、AIツールの導入・運用・定着までを大塚商会が一貫して支援。製造業の実態に即した提案とサポートにより、製造現場の人員配置とデジタル化がスムーズかつ効果的に進みます。


現場向け人員配置最適化AI「スキルパズル」は、製造・物流現場の作業スケジュールとスキル要件を加味してAIが自動で人員配置を提案します。これにより計画にかかる工数を大幅に削減します。さらに実績データを活用することで、多能工化やリスキリング促進にも活用できます。
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