AI活用による製造現場の技能蓄積・継承戦略（その4：「賢い設備」が技能伝承の鍵を握る？）
1．製造業が直面する課題
現代の製造業は、熟練技能者の高齢化と退職に伴う貴重な技能、特に言葉やマニュアル
では伝えにくい「暗黙知」の喪失という深刻な問題に直面してます。
これに加えて、若年層の労働力確保の難しさや、製造プロセスの高度化・複雑化も、従来
のOJT（On-the-Job Training）やマニュアル中心の教育体制では対応が困難な状況を
生み出しています。
この「技能の崖」とも言える状況は、企業の生産性、品質、そして国際競争力に直接的
な影響を及ぼすため、喫緊の対策が求められています。
2．AIがもたらす機会
このような背景の中、人工知能（AI）は、技能の蓄積と継承のあり方を根本から変革
する可能性を秘めた技術として注目されています。AIは、単純な作業の自動化に留ま
らず、人間の能力を拡張し、熟練者の持つ繊細な専門知識を捉え、個々の学習者に合わ
せた教育体験を提供することができます。
これにより、技能継承の効率と効果を飛躍的に高めることが期待されています。
3．技能継承に関連する主要AI技術
製造現場の技能継承に活用できる主要なAI技術とその概要は以下の通りです。これらの
技術は、後の章でより詳細に解説していきます。
①大規模言語モデル（LLM）および自然言語処理（NLP）: マニュアル、作業日誌、
報告書といったテキストベースの知識を処理し、問い合わせ対応チャットボットの
構築や教育資料の生成に活用される
②コンピュータビジョン（CV）: 生産ラインの視覚データを分析し、作業品質の評価
や身体動作の把握に用いられる
③機械学習（ML）: センサーデータからのパターン認識、技能ギャップの予測分析、
学習パスの個別最適化などに利用される
④デジタルツイン: 設備や工程の仮想レプリカを作成し、安全かつ没入感のある訓練や
シミュレーション環境を提供する
⑤拡張現実（AR）および仮想現実（VR）: 対話的で実践的な訓練体験を提供し、物理
的な作業空間にデジタル情報を重ねて表示する
⑥生成AI: 合成データの作成、訓練シナリオの生成、学習コンテンツのカスタマイズ
などに活用される
⑦IoTおよびウェアラブルセンサー: 作業者の行動、設備の状態、環境条件に関する
リアルタイムデータを収集し、技能モデルの構築に活用する
技能継承におけるAI活用の「必要性」は、単なる効率化やコスト削減に留まることは
ありません。特に日本のような高コスト・高技能が求められる経済圏の製造業にとって
は、競争力の維持と事業継続性の確保という戦略的課題に直結します。
技能不足は生産性やイノベーションを直接的に阻害し 、従来の技能継承手法では限界
が見えているのが現状です。国内外の競合他社が新技術を導入する中で 、AIを活用した
効果的な技能管理体制を構築できない企業は、業務効率だけでなく、市場変化への適応
力や革新力においても遅れを取るリスクがあると考えられ、AIの価値は、直接的なROI
：Return on Investment（投資収益率）を超え、戦略的な能力構築にまで及んでくる
と考えられます。
また、利用可能なAI技術が多岐にわたることは、画一的な解決策が存在しないことを
意味します。最適なAIアプローチは、継承すべき技能の種類（例えば、認知的な意思
決定か、物理的な器用さか）、既存のインフラ、そして組織のデジタル成熟度によって
大きく異なります。
LLMはテキストベースの知識に適している一方 、コンピュータビジョンは視覚的な作業
に 、AR/VRは没入型の訓練に適しています。
したがって、いかなる組織においても、AI導入の最初の重要なステップは、継承が必要
な技能の「性質」を慎重に評価することであり、これがその後の適切なAIツールの選定
を導くことになります。
流行の技術を単に導入するのではなく、解決すべき課題の診断からソリューション設計
へと進む必要があります。
（3）へつづく
