AI活用による製造現場の技能蓄積・継承戦略（その3： AIを活用した暗黙知の獲得・技能継承と多能工化）
「AIを使ってベテランの技を若手に伝えたいけど、何から始めればいいの？」
「最新技術を導入しても、結局使われなかったらどうしよう…」
製造業でAIを活用した技能伝承を進めようとするとき、こんな不安を感じる方も多い
のではないでしょうか。実は、AI導入を成功させるためには、優れた技術を選ぶのと
同じくらい、会社全体の「体制」や「文化」を整えることが重要なんです。
今回は、AIを技能伝承の強力なサポーターにするために、組織としてどんな準備や
工夫が必要なのか、具体的なポイントを分かりやすく解説していきます！
1. AIウェルカム！な文化と戦略を育てる
AIがその能力を最大限に発揮するには、まず「AIを受け入れ、活用しよう！」という
会社全体の雰囲気と、しっかりとした戦略が必要です。
●リーダーの本気がカギ！
「AIを使って、社員みんながもっと働きやすくなるように、そして会社がもっと成長
できるようにするぞ！」という社長や上司の強い意志と明確なビジョンが、AI導入の
第一歩です 。リーダーが率先してAI活用の旗を振り、必要なサポートを約束すること
で、社員も安心して新しい技術に向き合えます。
●「知ってることは共有しよう！」オープンな知識共有文化を育む
「これは自分だけのノウハウだから…」なんて情報を抱え込まず、良いアイデアや
成功事例、時には失敗談もオープンに共有し合う文化が大切です 。トヨタ自動車の
「カイゼン活動」のように、現場の知恵を集めて共有する仕組みは、AI時代にも通じ
る素晴らしいお手本です 。
アサヒビールでは、生成AIを活用した社内情報検索システムを導入し、社員が必要な
情報へ簡単にアクセスできるようにして、知識共有を促進しています 。AIツールは
知識共有を助けてくれますが、その土台となるのは「みんなで良くしていこう」と
いう協力的な心です。
●AI戦略は会社の羅針盤！事業目標としっかり連携
AI導入が、単なる「新しいもの好き」で終わらないように、会社の大きな目標（例え
ば、生産性向上、品質改善、コスト削減など）としっかり結びつけることが重要です。
技能伝承が特に効果を発揮しそうな分野を見極め、戦略的にAIを活用しましょう 。
●変化はチャンス！みんなで乗り越える「チェンジマネジメント」
新しいことへの挑戦には、不安や抵抗がつきものです。Prosci社のADKARモデル
（Awareness：認識、Desire：欲求、Knowledge：知識、Ability：能力、Reinfor
cement：定着）のようなフレームワークを参考に、社員一人ひとりが変化を前向き
に捉え、新しいスキルを身につけられるようサポートしましょう。
丁寧な説明、メリットの提示、そして成功体験の共有が、変化への抵抗を和らげる
鍵となります。
2. AI時代に勝つ！最強チームの作り方
AIを効果的に活用するためには、従来の組織のあり方を見直し、より柔軟で専門性の
高いチーム作りが求められます。
●AI特化型チームでスピードアップ！
AIプロジェクトを推進するためには、様々な専門知識を持つメンバーが集まった、機
動力のあるチームが有効です。Scrum.orgでは、「AIポッド」（少人数のAI専門チ
ーム）や「AIドメイン」（AIポッドの戦略的グループ）といった、アジャイルなチ
ーム構造を提案しています 。このようなチームで、アイデア出しから開発、改善ま
でをスピーディーに進めましょう。
●部署の壁を壊せ！部門横断プロジェクトチーム
AIの専門家、現場のベテラン技能者、IT部門、そして実際にAIシステムを使う事業
部門の担当者など、様々なバックグラウンドを持つ人たちが協力し合うことが成功
の秘訣です 。日立製作所では、熟練技術者とAI専門家が連携して技能のデジタル化
を進めています 。それぞれの知見を持ち寄ることで、より実用的で効果的なAI活用
が実現します。
●AI戦略の「司令塔」を設置！
会社全体でAI戦略を推進し、倫理的な問題がないかなどをチェックする「AIガバナ
ンス」の仕組みや、専門のリーダー（例えばCAIO：最高AI責任者）を置くことも
有効です 。これにより、AI導入が正しい方向に進んでいるかを確認し、必要なリソ
ースを確保しやすくなります。
3. AI時代を生き抜く！社員のスキルアップ大作戦
「AIに仕事が奪われるんじゃ…」そんな心配は無用です！AIは人間の能力を拡張す
るツール。大切なのは、社員がAIを使いこなし、AIと共に成長できるスキルを身に
つけることです。
●まずは現状把握！どんなAIスキルが必要？
会社全体として、AI時代に向けてどんなスキルが不足しているのか、現状を正確に
把握することから始めましょう 。AIを開発する専門的なスキルだけでなく、AIが
出した情報を理解し活用する力、AIと協力して問題を解決する力なども重要になり
ます 。
●AI人材育成計画を立てよう！
・社内で育てる「スキルアップ＆リスキリング」
今いる社員向けに、AIの基礎知識やデータ分析、AIツールとの連携方法などを学
べる研修プログラムを用意しましょう 。
Amazonの「Machine Learning University」やトヨタ自動車の「デジタル人材育
成体系」などが参考になります 。
・外部から採用する「戦略的採用」
必要に応じて、AIに関する高度な専門知識を持つ人材を外部から採用することも
検討しましょう 。
・一人ひとりに合わせた「個別育成プラン」
AIを活用して、社員の現在のスキルやキャリア目標に合わせた、オーダーメイドの
育成計画を作ることも可能です 。
・「学び続ける」文化を醸成
AI技術は日進月歩。常に新しいことを学び、変化に対応していく姿勢を会社全体で
応援しましょう 。
●AIは「頼れる相棒」！人間とAIの協調を目指す
社員には、AIを単に「使う」だけでなく、AIと「協力して働く」ためのスキルを身に
つけてもらうことが大切です。AIが出した情報を鵜呑みにせず、その限界を理解し、
最終的な判断は人間が行う、といった「人間参加型ループ（Human-in-the-Loop）」
の考え方を浸透させましょう 。
4. 失敗も成功も「宝の山」！みんなで学ぶ仕組みづくり
AI導入プロジェクトは、最初から全てがうまくいくとは限りません。大切なのは、成
功事例だけでなく、失敗事例からも学び、それを組織全体で共有し、次に活かすこと
です。
●なぜ「学ぶ仕組み」が大切？
過去のプロジェクトの経験（成功も失敗も）をきちんと記録・分析し、組織全体で共有
することで、同じ過ちを繰り返すのを防ぎ、より良い方法を早く見つけ出すことができ
ます 。
●教訓共有のフレームワークを活用しよう！
Asana社が提唱する「教訓共有の5ステップ」（特定、記録、分析、保管、想起）のよ
うなフレームワークを活用すると、体系的に学びを蓄積できます 。
特定する: プロジェクトで何がうまくいき、何が問題だったのかを洗い出す。
記録する: それらを具体的に文書化する。
分析する: なぜそうなったのか、原因を分析する。
保管する: 分析結果を、後から誰でも見られるように保管する。
想起する: 次のプロジェクトを始める前に、過去の教訓を必ず確認する。
●AIプロジェクトの「あるある失敗談」と対策
・よくある失敗要因:
「AIなら何でもできるはず」という過度な期待 。
導入目的が曖昧、途中で変わる 。
予算や専門知識を持つ人材が足りない 。
AIに学習させるためのデータの質や量が不十分 。
技術的な問題（AIモデルが不安定、中身がブラックボックスで理解不能など）。
・製造業特有の失敗と対策
現場のデータ品質が低い: センサーデータのノイズが多い、記録が不正確など。
→ データ収集方法の見直し、データクレンジングの徹底。
現場の協力が得られない: 「忙しい」「AIはよく分からない」といった抵抗感 。
→ 導入目的やメリットを丁寧に説明し、現場を巻き込む。
経営層と現場の認識のズレ: プロジェクトの途中で方針が変わってしまう 。
→ 関係者間での密なコミュニケーションと合意形成。
検証不足: 「作ったはいいけど、現場で使えない…」 。
→ パイロット導入や現場での十分なテストを実施。Ford社の予知保全プロジェ
クトの事例では、技術的には有望でも、既存システムとの連携やディーラー
の協力体制の問題で本格導入に至らなかったと報告されています 。
●AI専門チーム（CoE）の役割
AI CoE（Center of Excellence：専門組織）のようなチームを作り、会社全体でAI
に関する知識や成功・失敗事例を共有し、ベストプラクティスを広めていく中心的
な役割を担ってもらうのも効果的です 。
まとめ
AI導入成功の秘訣は「組織力」！
AIを活用した技能伝承は、単に新しいツールを導入するだけでは成功しません。会社
全体がAIを理解し、受け入れ、そしてAIと共に成長していくための「組織の力」が
不可欠です。
リーダーシップ、知識共有文化、柔軟なチーム体制、継続的な人材育成、そして失敗
から学ぶ姿勢。これらを一つひとつ丁寧に築き上げていくことが、AIという強力な
エンジンを最大限に活かし、技能伝承を成功へと導く道筋となるでしょう。
変化を恐れず、組織全体でAI活用にチャレンジしていきましょう！
