革の材料を扱う会社で働いていたとき、一日中ひたすら革を検品している担当者がいました。牛、馬、豚——素材はさまざまで、一枚一枚を目で見て、傷や状態を見極めていきます。熟練するほど精度は上がる。それでも、どれだけ丁寧に見ても、クレームが無くなることはありませんでした。今回は、その「無くならなさ」の正体と、AIがそこに入り込める余地について、現場で見たことをもとに書いてみたいと思います。
目次
検品の現場で起きていたこと
検品は、人の目に完全に依存していました。判断のよりどころとなる基準書のようなものはなく、何を「傷」とみなし、何を許容範囲とするかは、担当者の経験と感覚の中にだけありました。熟練者の目は確かにすごいものです。長年見続けてきた目は、素人にはわからない違いを拾います。けれど、そこには二つの問題がありました。
ひとつは、その担当者が歳を重ねて目が衰えると、同じ仕事ができなくなること。積み上げてきた判断は、その人の身体に貼りついていて、簡単には引き継げません。もうひとつは——これが大きいのですが——どれだけ丁寧に見ても、出荷後にクレームが届いたことです。見落としてしまうのは、たいてい細かな傷でした。
革の検品という仕事のリアルについては、革屋で1年間働いた体験談の中でも触れています。あわせて読んでいただけるとうれしいです。
クレームが構造的に消えない、本当の理由
ここが、私がいちばん伝えたい核心です。クレームが届くのは、担当者が下手だからではありません。「どこからが傷で、どこからが許容範囲か」という基準そのものが、人によって違うからです。
送り手の基準と、受け取る側の基準がずれていれば、どんなに目を凝らしても、相手にとっては「これは不良品だ」となってしまいます。そして厄介なことに、その基準は誰の頭の中にもあるのに、紙の上にはどこにも書かれていません。だから判断は人に依存し、人によってぶれ、引き継ぐこともできず、すり合わせることもできない。
つまりクレームは、誰か個人の失敗から生まれていたのではなく、この仕組みそのものから構造的に生まれていた、ということです。当時はそれが、本当にしんどいことでした。担当者は毎日全力で見ている。それでもクレームは来る。誰も悪くないのに、責任だけが目の前の一人にのしかかっていく。
💡 ここがポイント：問題は「目が悪い」ことではなく、判断基準が個人の頭の中にしかなく、人ごとにばらつき、加齢とともに失われていくこと。だから、努力では解決できないのです。
海外では、すでに技術的に解かれている
調べてみると、この問題は海外ではかなりの部分まで技術的に解かれていました。たとえばフランスのLectra（レクトラ）という会社のシステムは、革をスキャンして欠点や品質ゾーンを判定し、注文に合わせて自動で型入れ（ネスティング）まで行い、その革をどう使えば一番いいかを割り出します。部位を「使える/使えない」に振り分けるところまで、機械が担います。
検品だけをAIで担う会社もあり、中には人の手を上回る精度で欠点を検出し、1時間に数百枚という速さで処理してしまうものもあります。学術研究のレベルでも、AIによる革の欠点検出はすでに9割を超える精度が報告されています。
要するに、これまで人の感覚に委ねるしかなかった判断を、機械が一定の基準で代わりに下すということです。頭の中にしかなかった基準が、外に出て、揃う。先ほど書いた「構造的な問題」に、この技術はまっすぐ刺さっています。
でも、それは日本には届いていないのではないか
ただし、これらのほとんどは、自動車のシート革や家具向けといった、大手メーカー向けの大型設備です。数百万円から、ときにそれ以上の投資ができる現場の話です。
一方で、日本には革の製造業者が全国に300社ほどあるといわれますが、その多くは中小規模で、検品も裁断も、いまだに人の目と手に頼っています。技術はもう存在しているのに、それを一番必要としている現場には降りてきていないのではないか——私はこのギャップに、ずっと引っかかっています。
海外の最新事例は、英語の壁もあって、ふつうに日本で革の仕事をしているだけでは、なかなか視界に入ってきません。だからこそ、現場を知る人間がその情報を翻訳して持ち込むことには、意味があるはずだと思っています。
私が考える、現場のためのAIの使い方
そのうえで私が思うのは、目指すべきは「完全自動化」ではない、ということです。大型設備を中小の現場に置くのは現実的ではありませんし、何より、職人の目を丸ごと機械に置き換えたいわけでもありません。
そうではなく、人の検品の「後ろ」に、もう一段だけAIのダブルチェックを置く。これが私のイメージです。担当者はこれまで通り自分の目で見て、その上で、カメラとAIが見落とした細かな傷だけを拾い上げる。あくまで安全網として使う、という考え方です。
この形なら、担当者は「自分一人がすべての責任を背負う」という重圧から解放されます。歳を重ねて目が衰えても、AIが下支えしてくれる。確認の工数も減らせます。そして結果として、これまで「不安だから出せなかった」革を、自信を持って世に出せるようになります。
💡 この発想の先にあるもの：売れる革素材が増えれば、最終的には、革を使う人たちのもとにもっと多様な革が届くようになります。検品の負担を減らすことは、巡り巡って、つくり手にも使い手にもプラスになるはずです。
正直に言えば、これはまだアイデアの段階で、明日すぐに作れるものではありません。それでも私は、革業界を外から「AIで変えましょう」と言いたいわけではないのです。一日中、革を見続けていたあの担当者の隣に立って、その人がもう少し楽に、もう少し自信を持って働けるようにできないか。現場で見たことから、そう考えています。同じ現場感を持っている方がいたら、ぜひ一緒に考えたいです。
よくある質問
Q. これはAIが職人の仕事を奪うという話ですか？
いいえ、その逆です。私が考えているのは、人の検品を置き換えるものではなく、その後ろで見落としを拾う「補助役」です。職人の目を尊重したうえで、その負担とプレッシャーを軽くするための使い方を想定しています。
Q. AIを入れれば、クレームは本当にゼロになりますか？
ゼロにするのは難しいと思います。ただ、クレームの大きな原因は「基準が人によってばらつくこと」にあります。AIが一定の基準で判断を補えば、そのばらつきを抑え、見落としを減らすことは十分に期待できると考えています。
Q. 大型設備でなくても実現できるのですか？
そこがまさに、これから考えたいところです。海外の大型システムをそのまま導入するのは中小には難しいですが、「カメラ＋AIで見落としを拾う」というシンプルな用途に絞れば、もっと身近な形が成立するのではないか、というのが私の仮説です。
Q. なぜこのアイデアを公開しているのですか？
アイデアは、抱え込んでいても価値になりません。それよりも、現場を知る人間の視点として外に出し、同じ問題意識を持つ方と出会えたほうが、ずっと前に進めると思っているからです。
