AI活用による製造現場の技能蓄積・継承戦略（その6：製造現場の貴重な熟練技能を効果的に継承するには？）

AIを活用して製造現場の貴重な熟練技能を効果的に継承していくためには、多角的な
アプローチが必要です。単にAI技術を導入するだけでなく、人と組織、そしてそれを
支える仕組み全体で取り組むことが成功の鍵となります。
以下に、AIを活用した熟練技能継承の効果的な方法を具体的にご紹介します。

1. AIによる技能の「見える化」と「形式知化」：匠の技を捉える
熟練技能者の持つ「暗黙知」（言葉では説明しにくい経験や勘に基づくノウハウ）を
AIで捉え、誰もが理解できる「形式知」に変えることが最初のステップです。

●自然言語処理（NLP）と大規模言語モデル（LLM）: 熟練者の作業日報、報告書、過去
のトラブルシューティング記録などをAIに読み込ませ、重要な知見や手順を抽出します。
例えば、Bayer社では、AIが過去のシフト記録から問題解決のヒントを見つけ出し、
共有可能にしています 。
 
●コンピュータビジョン（CV）とセンサー技術: カメラやセンサー（ウェアラブルセンサ
ー含む）を使って、熟練者の手の動き、姿勢、使用する道具の角度、作業環境のデータ
（温度、力加減など）を収集・分析します 。
日立製作所では、ろう付け作業における熟練者の手の動きやトーチの角度などをセンサ
ーで捉え、技能を数値化・可視化しています 。
 
●機械学習（ML）とエキスパートシステム: 過去の製造データ（原料、気温、作業手順
など）と結果データ（製品品質）、そして熟練者の調整行動をAIに学習させ、最適な
作業条件や判断基準をモデル化します 。
中島合金では、鋳造工程での添加剤投入量をAIが熟練者の経験に基づいて提案するシ
ステムを導入しています 。  

●マルチモーダルデータの活用: 映像、音声、センサーデータ、テキストなど、複数の
種類のデータを組み合わせて分析することで、より深く、多角的に技能を理解し、
AIモデルの精度を高めます 。  

2. AIを活用した効果的な教育・訓練ツールの開発と活用：新しい学びの形
AIは、個々の学習者に合わせた効率的で実践的な教育・訓練ツールを提供し、技能習得
を加速します。
●個別最適化されたアダプティブラーニング: AIが学習者のスキルレベル、進捗状況、
理解度に合わせて、訓練内容の難易度や提供する情報を調整します 。これにより、一人
ひとりに最適なペースで学習を進められます。
 
●AR（拡張現実）/VR（仮想現実）: 実際の作業環境にデジタル情報を重ねて表示した
り（AR）、完全に仮想化された工場や設備で訓練したり（VR）することで、安全かつ
リアルな体験を通じて技能を習得できます 。
例えば、危険な作業や稀にしか発生しないトラブル対応も、リスクなく繰り返し練習で
きます。
Ford社では、VR訓練により整備士が新しい修理手順を従来より45%速く習得できた
事例があります 。  

●デジタルツイン: 実際の設備や工程の仮想レプリカ（双子）を作成し、そこで操作
訓練やシミュレーションを行います 。これにより、実際の生産ラインを止めることなく、
実践的なスキルを身につけることができます。  

●AIコパイロットやデジタルコーチによるリアルタイム支援: 作業中にAIアシスタント
がリアルタイムで指示を出したり、質問に答えたり、過去の類似事例を提示したりする
ことで、OJT（On-the-Job Training）を強化し、問題解決を支援します 。

●多能工化支援: AIが個人のスキルセットやキャリア目標を分析し、次に習得すべき
関連スキルや学習パスを提案することで、複数の技能を持つ「多能工」の育成を支援
します 。  

3. AIを活用したナレッジマネジメントシステムの構築と活用：知識を活かす仕組み
抽出・形式知化された技能やノウハウを、組織全体で共有し、活用するための仕組み
作りも重要です。
●AI搭載ナレッジベースの構築: 熟練技能、標準作業手順書（SOP）、過去のトラブル
事例、改善提案などを一元的に蓄積し、AIが自然言語での検索や問い合わせに対応で
きるようにします 。これにより、必要な情報へ迅速にアクセスできます。  

●AIによるSOP（標準作業手順書）の自動生成・更新支援: 熟練者の作業映像やセンサ
ーデータから、AIがSOPの草案を自動生成したり、既存SOPの改善点を提案したりし
ます 。これにより、SOP作成・維持の負担を軽減し、常に最新の状態を保つことが
できます。  

4. 成功のための重要なポイント：技術導入だけでは不十分
AIを効果的に活用するためには、技術的な側面だけでなく、以下の点にも注意が必要
です。
●質の高いデータの収集と管理: AIの性能は学習データの質と量に大きく左右されます。
正確で偏りのない、十分な量のデータを収集し、適切に管理する体制が不可欠です。  

●現場の巻き込みと協力体制の構築: 熟練技能者や現場作業員をAI導入の初期段階から
巻き込み、彼らの知識や経験を尊重し、AIを「仕事を奪うもの」ではなく「支援して
くれるツール」として理解してもらうことが重要です 。
 
●段階的な導入と継続的な改善: 最初から大規模なシステムを目指すのではなく、特定
の技能や部署でパイロットプロジェクトを開始し、効果を検証しながら段階的に展開
していくことが現実的です 。また、導入後もフィードバックを収集し、継続的にAIシ
ステムや運用方法を改善していく必要があります。
 
●倫理的配慮とデータセキュリティの確保: 従業員のスキルデータや個人情報の取り
扱いには細心の注意を払い、プライバシー保護やデータセキュリティ対策を徹底する
必要があります 。また、AIの判断に偏り（バイアス）が生じないよう、多様なデータ
で学習させ、定期的な検証を行うことも重要です 。  

これらの方法を組み合わせ、自社の状況に合わせてカスタマイズしていくことで、AI
は熟練技能の効果的な継承と、ひいては製造現場全体の競争力強化に大きく貢献する
でしょう。