技術伝承の悩みはAIで解決！メリットと5つの方法
日々発展していくAIを活用すれば、技術伝承の悩みも解決できます。ベテランの勘もデジタルに残せれば、会社の資産になります。当記事では、技術伝承における課題点からAIにできること・できないことを解説します。
AIを活用して技術伝承を進めたいと考える方も多いでしょう。ベテランの高齢化や後継者不足が進むなか、「勘」や「コツ」といった暗黙知をどう残すかが大きなテーマとなっています。
本記事では、AIを使って技術を可視化・共有する具体的な方法や、導入前に準備すべきポイントについて、事例を交えながら分かりやすく解説します。ぜひ参考にしてみてください。
技術伝承における課題点
まず、日本の技術伝承における課題を挙げてみます。
- ベテランが高齢化している
- 後継者不足が進んでいる
- 技術が属人化している
- 「暗黙知」を言語化できない
- 従来の技術伝承法では限界が見えている
ベテランが高齢化している
日本のものづくり産業では、熟練技術者の高齢化が深刻な課題となっています。特に65歳以上の就業者が増加する一方で、若手の育成が追いついていません。その結果、貴重な技術やノウハウが退職とともに失われるリスクが高まっています。企業は今後、技術の記録や可視化を急ぎ、若手が早期に学べる環境の整備が必要です。
後継者不足が進んでいる
技能伝承の現場では、後継者不足が顕著です。少子高齢化や若手人材の早期離職が進み、技能を受け継ぐ「担い手」が極端に少なくなっています。結果として、技術の空白が発生し、生産性や品質の低下に直結します。持続可能な事業運営のためには、魅力的なキャリアパス設計や、若手の定着支援が求められます。
技術が属人化している
大切な技術が属人化しているのも大きな問題です。属人化とは、特定の社員しか分からない手順や判断が業務の鍵を握っている状態です。たとえば、「Aさんしかできない設備の微調整」や「Bさんだけが知っている不良品の見分け方」といった業務が該当します。こうしたノウハウは文書化されず、他の社員が真似することも難しいです。AさんやBさんが退職すれば、その技術は一瞬で失われてしまいます。
このようなリスクを回避するためにも、AIによる作業記録の分析やマニュアル作成などで、知識を形式知化・標準化する取り組みが求められます。
「暗黙知」を言語化できない
「刃の入り具合は音で分かる」「少し焦げたにおいが目安」など、熟練者の感覚的な判断は「暗黙知」といわれます。これらは言葉や数字では表しにくく、他人に教えることが極めて困難です。結果として、技術は個人の中にとどまり、属人化してしまいます。
こうした技術も、AIを使った映像解析やセンサー技術で可視化することが可能です。作業中の手の動きを動画で記録・解析し、視覚的に学べる教材に変えることで、再現性の高い技術伝承のための第一歩になります。
従来の技術伝承法では限界が見えている
「見て覚えろ」「背中を見て盗め」といった教え方は、時間をかけてじっくり育てる環境が前提でした。しかし現代の現場は、人手不足で指導時間も限られ、若手が十分に学ぶ余裕がありません。製造ラインで新入りがミスを連発しても、そばにベテランがいなければ修正も難しいのです。
こうした課題に対し、AIを使って作業手順を動画マニュアル化すれば、誰でも何度でも復習できる仕組みが整います。時間と場所に縛られない学習環境こそ、今求められている技術伝承の形です。
技術伝承にAIを活用する5つの方法
続いて、AIを使って技術伝承を行う方法を、イメージしやすいようにお伝えします。
- 話したことを自動記録する
- 記録から重要な知見を抽出する
- 研修マニュアルを自動生成する
- ベテランの作業動画の分析・要約する
- よくある質問をチャットbot化する
これを行えば、ベテランの退職後も技術が社内に残り続け、会社の資産になります。
話したことを自動記録する
ベテランが業務の中で日々話す内容には、貴重な知識やノウハウが詰まっています。「この音が出たら部品交換のタイミング」といった言葉は、教科書に載っていない重要な知見です。
音声認識AIを活用すれば、それらを自動で文字起こしし、記録として蓄積できます。業務中に無意識に共有された情報も逃さず記録でき、後から整理や検索が可能です。手間をかけずに暗黙知の可視化が進むため、技術伝承のスピードと精度が格段に上がります。
記録から重要な知見を抽出する
日々の作業報告書や作業動画、社内チャットには、技術伝承に役立つ情報が蓄積されています。たとえば、チャットで繰り返し議論された「加工エラーの原因と対策」などは貴重なナレッジです。
AIを使えば、これらの履歴から関連情報を抽出し、自動で整理・分類できます。自然言語処理や画像解析によって、単なる記録が「使える知見」として再利用可能になり、若手への教育資料としても即活用できる資産になります。
記録から知見を抽出するには「りある守護とーく」というツールがおすすめです。これは情報セキュリティに配慮しつつ、社内データを効果的に抽出できる生成AIです。設計・製造・納入後サポートなど、あらゆるシーンで活用できます。詳しくは以下をご覧ください。
研修マニュアルを自動生成する
ベテランの発言記録や作業動画、業務日報などのデータをもとに、AIを使って研修マニュアルを自動生成できます。たとえば「〇〇装置の起動手順」や「品質不良時の対応方法」などを体系化し、誰でもアクセスできるマニュアルに変換。人が一からまとめるよりも早く、精度も高い内容が得られます。
更新も簡単で、仕様変更や新技術にも柔軟に対応可能です。属人的だった研修を標準化し、新人教育の効率と質を同時に高められます。
ベテランの作業動画の分析・要約する
職人の「手さばき」や「作業の間合い」は、見て覚えるしかなかった技術です。作業中の動画をAIが分析すれば、どのタイミングで何をしているのかをフレーム単位で解析し、要点をピックアップできます。
「この瞬間に工具を変える理由」など、言語化されにくかった判断も要約可能です。若手にとっては、短時間で熟練の技の本質を理解できる教材となり、繰り返し視聴しながら着実に技術を習得できる環境が整います。
よくある質問をチャットbot化する
現場では「この部品、どこで発注すれば？」「温度設定は何度がベスト？」といった質問をAIチャットボットに集約しておけば、誰でも即座に答えに辿りつくことが可能です。
実際にベテランが答えてきた履歴を学習させることで、回答精度も向上し、人的対応の負担を軽減できます。現場教育の時間短縮はもちろん、知識の属人化防止にもつながり、伝承の効率と質を両立できます。
技術伝承にAIを活用するメリット
技術伝承にAIを組み込む方法を見てきましたが、ここではさらにAIを活用する次の3つのメリットを詳しく見ていきます。
- 技術の可視化・整理を効率よくできる
- 顔を合わせなくても指導できる
- ベテランと若手のコミュニケーションギャップを埋められる
技術の可視化・整理を効率よくできる
「ネジの締め加減は手の感覚で覚える」といった技術は、これまで感覚的に伝えられてきました。AIはこうした熟練者の作業を動画で記録・解析し、「何秒で締める」「どれくらいの力で」など、数値や手順に置き換えて見える化します。
さらに、口頭で伝えていたノウハウも音声認識で文字に起こし、整理・検索可能に。人によって伝え方が違った内容も統一され、再現性のある知識として全社で共有できます。
顔を合わせなくても指導できる
AIを使ってデジタル化すれば、ベテランが現場を離れた後も知見を伝え続ける体制を構築できます。
たとえば、退職した熟練者の作業風景を動画として記録し、それにナレーションや補足情報をAIが追加することで、新人でも内容を理解できる教材が完成します。現場に常駐する必要がなくなり、全国の工場やリモート環境でも同じクオリティの指導も可能に。人手不足で現場に教える余裕がない場合でも、AIを活用した教材やチャットボットが代わりに役立つアドバイスをできるようになるのです。
ベテランの退職後も、ノウハウが資産として生き続けるのが大きなメリットです。
ベテランと若手のコミュニケーションギャップを埋められる
世代間の価値観や言語の違いが、技術伝承における障壁になることもよくあります。「ここは経験でわかるだろう」「体で覚えろ」という言葉が通じない時代、AIが両者の“翻訳者”になります。
ベテランが無意識に行っている調整操作を動画で記録し、AIがその動きを解析・解説することで、若手にも理論的に理解できる形式に変換することも可能。世代間で異なる言葉遣いや感覚も、AIが補完することで技術継承しやすくなります。感覚ではなく“理屈で学ぶ”ことができるのが良いところです。
技術伝承においてAIでできること
技術伝承する際に、どこのポイントでAIを使うべきか判断しやすくするために、AIができることを3つ挙げてみました。
- ベテランの知見を体系的にまとめる
- 判断基準を見える化する
- よくある質問を検索しやすくまとめる
ベテランの知見を体系的にまとめる
AIは膨大な情報を整理・構造化するのが得意です。たとえば、「異音がしたときはこのパーツをチェックする」といったベテランの経験則は、口頭でしか伝えられていないケースが多いですが、AIを使えば日報・会話・作業動画などをもとに、「症状別対処法」や「トラブル事例集」として自動で分類・整理できます。バラバラだった知識が構造化され、誰が見てもわかる状態になるため、後継者が短時間で理解・習得しやすくなります。
判断基準を見える化する
職人の「勘」や「経験による判断」は、言葉にしづらく属人化しがちです。「この感触なら問題ない」「いつもと違う音がする」など、熟練者の判断は言語化が難しいものです。
AIは、作業中の映像やセンサー情報を分析し、どういう条件でどう判断したのかをパターンとして抽出できます。「音が90dBを超えたら調整」といった具体的な基準が得られることで、感覚頼りだった判断も数値や条件で再現可能になります。技術のブラックボックス化を防げるのがメリットです。
<H3>よくある質問を検索しやすくまとめる
現場で繰り返される質問や疑問をAIが蓄積・分類し、誰でも簡単に検索できるナレッジベースを構築できます。現場では、「これ、どうやってやるんだっけ？」「設定ミスしたときの対処法は？」といった質問が日常茶飯事です。
AIは、これまでのQ&Aやチャット履歴をもとに、よくある質問を分類し、キーワード検索で簡単に答えが出る仕組みを構築できます。「温度設定」で検索すれば、過去の調整例や注意点が一覧表示される、といった形です。新人がすぐに答えを見つけられることで、業務が止まる時間も最小限に抑えられます。
技術伝承においてAIでは難しいこと
逆にAIでは解決できないことも、以下のとおり列挙します。
- 暗黙知を完全再現する
- 前例のないことを臨機応変に対処する
- 文化・価値観を継承する
暗黙知を完全再現する
AIは膨大なデータからパターンを抽出できますが、職人の「感覚」や「勘」といった暗黙知の完全な再現は困難です。
「この音の微妙な違いで機械の異常を察知する」「材料の手触りで仕上がりを予測する」といった職人技は、数値や映像では捉えきれません。体に染みついた勘は、経験を重ねたからこそ身につくものです。AIがどれだけ優れていても、こうした直感的判断を完全に再現することは無理です。AIは補助役であり、最終的な技術の伝承には、やはりベテランの直接指導が不可欠ということです。
前例のないことを臨機応変に対処する
AIは過去のデータに基づく判断には優れていますが、残念ながら前例のないトラブルや変化には柔軟に対応できません。機械の動作が急に止まった、などの想定外のトラブルが発生した場合、何もできなくなります。AIは過去のデータをもとに判断するため、未知の状況では処理が止まってしまうのです。
一方、熟練者は「似たようなトラブルが昔あったな」と瞬時に引き出しを開き、応用力で切り抜けます。この柔軟な対応力こそ、今のAIには持ち得ない、人の技術の真骨頂です。
文化・価値観を継承する
技術には単なる作業手順だけでなく、企業文化・職人としての誇り・仕事への姿勢といった価値観も含まれます。AIが作業手順を伝えることはできても、「なぜその仕事を丁寧にやるのか」といった文化や価値観までは伝えられないのです。後輩が職場の空気や先輩の背中から学び、共に汗を流す中でしか育たないものがあります。技術伝承における“心”の部分は、人間が担うべき領域です。
技術伝承でAIを使う前にやるべきこと
最後に、AIを使う前にやるべきことをまとめました。
- 伝承すべき技術を棚卸する
- Iに学習させる素材を集める
- 現場に技術伝承の意義を理解してもらう
- 属人化している部分を洗い出す
- キュリティガイドラインを定める
伝承すべき技術を棚卸する
AI導入前には、まず「何を伝えるべきか」を明確にする作業が欠かせません。たとえば、製品検査で「音を聞いて異常を判断する」「手触りで品質を見抜く」といった技術が現場に存在するかもしれません。
こうした技術が、誰のどんな業務に含まれているのかを洗い出し、重要度や再現性の観点から整理することが大切です。棚卸することで経営資源を集中させるべき領域が明確になり、効率的に技術を伝承できます。
AIに学習させる素材を集める
AIを使って技術伝承を進めるには、まず“学ばせる材料”が必要です。たとえば、熟練者の作業中の動画、操作手順を説明した録音、過去のトラブル対応記録などが素材になります。こうした情報を集めることで、AIがベテランの行動パターンや判断基準を理解できるようになります。逆に素材が少ないと、いくらAIでも効果を発揮できません。
現場に技術伝承の意義を理解してもらう
AIを導入しても、現場の理解と協力がなければうまく機能しません。ベテランが「自分のやり方を記録されるのは面倒」と感じたり、若手が「AIに頼ればいい」と他人任せになってしまうこともあります。
だからこそ、AIはあくまで“補助役”であり、主役は人であることを明確にし、技術伝承の意味や必要性を丁寧に説明することが重要です。現場全体が「伝える」「学ぶ」ことに前向きになることで、初めてAIも真価を発揮します。
属人化している部分を洗い出す
技術が一部の人にしか伝わっておらず、マニュアルも存在しない状態では、AIも何を記録すれば良いのか判断できません。誰のどの作業がブラックボックス化しているのかを洗い出すことが大切です。属人化の多い箇所ほど、AIによる記録・マニュアル化の効果が大きく、優先的に取り組む価値があります。
セキュリティガイドラインを定める
AIが扱う情報には、製品の仕様・ノウハウ・トラブル対応履歴など、企業の重要資産が含まれます。これらが漏洩すれば、競争力の低下や信用失墜にもつながりかねません。誰が作業データにアクセスできるか、どの情報を外部と共有できるかなど、明確なルールを定めておくことが重要です。
まとめ
今回は、技術伝承にAIを活用する方法を、具体的にお伝えしました。属人化の解消や暗黙知の可視化など、AIならではのメリットは大きく、導入準備をしっかり整えれば効果的な継承が可能です。
とはいえ、AIが扱う情報は企業の重要資産。「りある守護とーく」なら、機微情報をマスキングする機能により、企業の重要な情報資産を守りながら社内ナレッジを有効活用できます。情報漏洩を懸念してAIを活用できていない方は、一旦このツールの導入を検討してみてください。
PICK UP
