SFIの謎＃１　「なんで今まで無かった」の正体

SFIをお見せしたお客様が、よく漏らす一言があります。「なんで今まで無かったんだろう」。この問いは、私自身がずっと胸の中で転がしてきたものでもあります。全8回で、この不思議を一緒にほどいていきます。本記事は全8回の連載「SFIの謎」の第１回となります。

みなさん、こんにちは。Vertysの山本です。

新しい連載を始めます。テーマは一つです。

SFI、なんで今まで無かったんだろう。

先にお断りしておくと、この論点は、MIとPIの話、生成AIとの違い、SFI開発記、そして連載「SFI正式版への道」で、断片的に書いてきました。「前に読んだ」と感じる箇所があると思います。今回は、それらを一本の筋に通してみます。

驚かれるのではなく、腑に落ちた顔をされる

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SFIをお見せすると、「すごい」と驚かれることは、あまりありません。

それより、「なんで今まで無かったんだろう」 と言われることの方が、圧倒的に多い。長いあいだ胸の中に置いてあったものが、目の前で形を得た、という顔です。

有償PoCでも、同じことを感じました。いただいた要望は、どれも具体的でした。

「機械学習の前に、まずデータを見たい」

「回帰で出ないなら、区切って見たい」

「目的は1つじゃない。でも、試せない条件はいらない」

お客様は、欲しい道具の形を、既に頭の中に持っていたんです。SFIはゼロからの発明ではなく、答え合わせに近い。

だとすると、疑問があらためて立ち上がってきます。

数字で見ても、「待たれていた」は裏づけられる

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「待たれていた」は、私の感覚だけの話ではありません。国の統計にも、はっきり表れています。

図：取得活用効果

2026年版ものづくり白書によると、製造業でデータを取得している事業者は66.0％。ところが、 活用できているのは51.4％、効果が得られたのは43.9％ まで落ちます。出典

取得と効果の差は、22.1ポイント。データを取ったのに、効いていない工場が、5社に1社以上あるということです。SFI開発記＃01で書いた「データの墓場」は、いまも統計の上に残っています。

さらに、データ活用が一番進んでいない項目として白書が挙げているのが、「ベテランなどのノウハウ見える化」です。その理由の1位は、「ベテランなどの知識や経験などの形式知化が難しい」（68.6％）。次いで「方法やツールが分からない、活用できていない」（28.6％）、「時間や経営資源が不足している」（28.1％）が続きます。

ここで、少し立ち止まって考えたいことがあります。

白書が示す課題	裏返すと
データは取れている（66.0％）	道具の入口（センサ、PLC、収集）は、もう揃っている
でも効果まで届かない（43.9％）	「取る」と「効かせる」の間の道具が欠けている
ノウハウの形式知化が難しい（68.6％）	ベテランの判断を、数字の手順に落とす仕組みがない
方法やツールが分からない（28.6％）	現場の人が使える形の道具が、届いていない

つまり、空白は 「データを取る」側ではなく、「取ったデータを、現場の人が効かせる」側にあります。センサやPLCを30年売ってきた立場からすると、これは実感とも合います。入口のハードは、業界がしっかり供給してきた。出口の道具が、供給されてこなかった。

SFIが答え合わせのように受け取られるのは、この欠けた区間に、ちょうど嵌まる形をしているからだと思っています。

この連載の、二つの問い

問い	中身
一つ目	答えが既にあったなら、なぜ今まで、誰も形にしなかったのか
二つ目	そして、なぜ、これからも生まれにくいのか

「今まで無かった」だけなら、いつか誰かが埋める、で終わる話です。でも、私の感触では、これは時間差では埋まらない気がしています。

二つの問いは、実は繋がっています。過去に空白だった理由と、未来にも空白であり続ける理由は、同じ構造の表と裏。そう考えています。

全8回の構成

回	テーマ	層
第2回	機械学習と品質工学は、なぜ交わらないのか	技術の歴史
第3回	生成AIブームの中で、なぜ決定論を選ぶのか	市場の外形
第4回	業界はみんな、同じ方を向いていないか	業界の潮流
第5回	なぜ、この値段（¥49,000）が出ないのか	価格と参入障壁
第6回	代理店・受託・VC──お客さんはどっちを向いているのか	事業モデル
第7回	この座組、どこで見つけたの	体制
第8回	この空白は、しばらく埋まらないのか	これから

一つひとつは独立して読めます。通しで読むと、二つの問いの答えが、いくつかの層として見えてくるはずです。

書く動機は、個人的な不思議の解消

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この連載は、営業でも宣伝でもありません。

• なぜ、こんなに待たれていた道具が、今まで無かったのか
• なぜ、これからもすぐには出てこない気がするのか
• なぜ、Vertysのような小さな会社に、居場所が空いていたのか

答えをまとめておくと、この先の判断が明快になる。自分のために書く、が動機の半分です。もう半分は、同じ問いを持つ方の、思考の材料になればという控えめな期待です。

次回は、機械学習と品質工学の話です。この二つがなぜこんなに離れた場所で育ってきたのか。ここから、ほどいていきます。

それでは、また次回。