未経験エンジニアが「IoTアレルギー」を克服する。BraveJIGが変える次世代技術者育成の現場

製造業を中心に、エンジニア、建設、医療・福祉などの幅広い専門領域で人材ソリューションを提供しています。
特に「人を育てる」ことに注力しており、全国62カ所の自社研修施設を展開し、未経験者からの技術者育成で多くの実績を持っています。
保全技術者の育成を所管する保全技術開発部では、製造業を中心とした技術系人材の育成と派遣を行っています。全国に10拠点の「テクノセンター」という研修施設を持ち、各センターで月10〜15名程度の研修を実施。年間1,000〜1,500名規模の技術者を育成・輩出しています。

研修の軸となっているのは設備保全の分野で、機械・電気の基礎研修を修了した人材を製造業のお客様に派遣しています。また近年は、製造現場でのDX・IoTへのニーズが高まる中、その分野の研修プログラムの整備にも力を入れています。

特徴的なのは、研修対象者のほとんどが未経験者であること。一から育成して現場に送り出すモデルを基本としています。

きっかけは、展示会でたまたまBraveJIGを見かけたことです。

一目見て「センサーの種類が多くて、学習に使えそうだ」と感じました。IoT機器に詳しくない私自身でもデバイスの構成が直感的に理解できたので、初心者向けの研修にも十分使えると判断しました。今回のIoT系研修の受講者は未経験者が多いため、「初心者向けでわかりやすい」という点は選定において重要なポイントでした。

コスト面も決め手のひとつです。他社のソリューションでは、自分たちでシステムを組み上げる必要があるケースが多く、費用や手間がかかります。BraveJIGはパッケージとして構成されているにもかかわらず、導入しやすい価格帯で提供されている点が、教育現場としての予算感と合致していました。

現在の研修キットは、主に以下の構成で活用しています。ひとつは、PC上から接点出力モジュールを介してマグネットコンタクターをONし、アクチュエーター部の電源を遠隔で投入する構成です。また、アクチュエーター上に設置したライトについては、近づいてくる光を照度モジュールで検知し、ダッシュボード上で光量を可視化しています。加えて、一定以上の光量を検知した際には、アラート通知を行う仕組みについても学習しています。

そのほかにも、以下のようなデータ取得を行っています。
・加速度モジュール：フィーダーの振動状況を計測
・4-20mAモジュール：空気圧を計測
・ADCモジュール：サーボのトルク電圧を計測

これらの構成を通じて、現場設備の後付けIoT化やデータの可視化・監視について、実践的に学べる研修キットとなっています。

設備保全の現場では「データで改善を判断する」という考え方が不可欠です。そのデータを手軽に取得できる、という点がBraveJIGの最大の強みだと考えています。PLCからデータを取り出すにはラダーを改造したりタッチパネルを改修したりと手間がかかりますが、BraveJIGはシンプルな設定だけでPCにデータを吸い出せます。「IoTの第一歩として、まずデータを取る」という導入段階において、使い勝手が非常に良いツールです。

私たちは人材派遣業を営んでいるため、大量の個人情報を取り扱っています。そのため、外部からの接続は極力控えたいという方針があります。

BraveJIGはローカルネットワーク内で完結する運用が可能なため、外部ネットワークから切り離した状態で使用できます。研修という場面において、受講者が安心して機器を操作できる環境を構築できる点は、セキュリティ面での大きなメリットです。

受講者向けアンケートでは「使いやすかった」「わかりやすかった」という声が多く寄せられています。

「IoT」というワードに対して、受講者は最初から身構えてしまうことが少なくありません。元々は他社のセンサーも検討していましたが、BraveJIGは私たちがまさに欲しかったセンサーデバイスがあらかじめパッケージングされていたため、導入に対するハードルが非常に低かったです。実際に触れてみることで、受講者も「思ったよりも簡単にIoTができそうだ」という感覚を持ってもらうことができ、研修への前向きな姿勢を引き出す上でも役立っています。

また、研修ではあえてBraveJIGのような「後付け型（レトロフィット型）」の機器だけでなく、より複雑な「組み込み型」のIoT機器も扱っています。両者を比較することで、IoT機器の種類や特性を体系的に理解できる構成にしており、BraveJIGはその対比の中でも「入口」としての役割を担っています。

指導員側にとっても、展開しやすいツールです。今回が初めてのIoT研修導入でしたが、指導員は技術者ですので、マニュアルを読むだけですぐに理解・運用できました。全国10拠点への均一な展開を実現できたのも、この扱いやすさがあってこそだと感じています。

研修の最終ゴールは「AI解析」の活用です。ただし、AIが出した答えを無批判に受け入れてしまうエンジニアでは困ります。生データと生成AIの解析結果を照らし合わせ、その差異や妥当性を自分で判断できる能力を身につけることが重要だと考えています。

そのためにも、まずは「データを取ること」「データを読み解くこと」の基礎を体験として身につけてもらう必要があります。BraveJIGはそのための「最初の一歩」を担うツールとして、研修カリキュラムの土台を形成しています。

従来のアナログな手法もあえて研修に組み込み、「IoTを使うとどれだけ楽になるか」を体感させる二軸の構成にすることで、データを軽視しない感覚を醸成していきたいと考えています。最終的に目指すのは、スマート工場化に違和感なく適応できる人材を育てることです。