特に、熟練技術者の退職や人手不足が進む中、長年培われたノウハウをどのように次世代へ引き継ぐかが重要になっています。

そこで注目されているのが、生成AIやAIエージェントを活用した技術継承です。AIを活用すれば、熟練技術者の知識をデータとして蓄積し、必要なときに検索・活用できる仕組みを構築できます。

本記事では、製造業で属人化が発生する原因から、AIを活用した具体的な解決方法、導入ステップ、成功のポイントまで詳しく解説します。

1. 製造業で属人化が発生する原因とは？

製造業における属人化とは、特定の従業員が持つ知識、経験、判断基準が十分に共有されず、その人がいなければ業務を円滑に進められない状態を指します。

代表的な例として、次のようなケースが挙げられます。

熟練技術者の経験や勘に依存している

製造現場では、加工条件の微調整、設備の異常音の判断、製品の仕上がりの確認など、マニュアルだけでは表現しにくい技術が数多く存在します。

熟練技術者は、温度、振動、音、加工面の状態など、複数の情報を組み合わせて判断しています。しかし、その判断基準が言語化されていなければ、若手従業員が同じ品質を再現することは容易ではありません。

技術や作業手順が十分に文書化されていない

作業手順書や品質管理マニュアルが存在していても、現場の実態と合っていないケースがあります。

例外処理やトラブル対応が記録されていなければ、問題が発生するたびに経験者へ確認する必要があります。その結果、特定の担当者に問い合わせが集中し、業務効率が低下します。

ベテラン社員の退職によって技術が失われる

長年にわたって蓄積された技術やノウハウは、企業にとって重要な資産です。

しかし、退職前に十分な技術継承ができなければ、過去の不具合への対処方法、設備ごとの注意点、品質を安定させるための判断基準などが失われる可能性があります。

過去のトラブルや改善事例が活用されていない

製造現場には、過去の不良品、設備故障、品質改善、顧客からの指摘など、多くの業務知識が蓄積されています。

ところが、情報が紙の報告書、Excel、PDF、共有フォルダなどに分散していると、必要な情報を探すだけでも時間がかかります。過去に解決した問題であっても、担当者が変われば再び同じ問題に直面することがあります。

このような課題を解決するには、単にマニュアルを増やすのではなく、知識を継続的に蓄積し、現場で活用できる仕組みを整えることが重要です。

2. 熟練技術者のノウハウをAIで活用する方法

AIを活用することで、従来は特定の従業員に依存していた知識を、組織全体で利用できる形に変えられます。ここでは、製造業で特に有効な4つの活用方法を紹介します。

2-1. 生成AIで技術ノウハウをデータベース化する

最初のステップは、熟練技術者が持つ知識を収集し、検索・再利用できる状態にすることです。

具体的には、次のような情報を対象にします。

• 作業手順書や技術マニュアル

• 設備の保守・点検記録

• 品質不良の原因分析と対策

• 熟練技術者へのヒアリング記録

• 過去のトラブル対応や改善事例

生成AIを活用すれば、ヒアリング内容や既存文書を整理し、技術情報を構造化する作業を支援できます。

例えば、熟練技術者が「特定の温度条件では加工面に不具合が発生しやすい」と説明した場合、その条件、発生する問題、確認項目、対処方法を整理して記録します。

重要なのは、情報を保存するだけでなく、誰が読んでも理解できる形に整えることです。AIが作成した文書は、必ず技術者が確認し、正確性を担保する必要があります。

2-2. RAGを活用したAIナレッジ検索システムを構築する

蓄積した情報を現場で活用するには、必要な知識をすぐに検索できる仕組みが必要です。

そこで有効なのが、RAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）です。

RAGは、社内の文書や技術データから質問に関連する情報を検索し、その情報をもとに生成AIが回答を作成する仕組みです。

例えば、現場担当者が次のように質問できます。

「この設備で過去に発生した異常振動の原因と対処方法を教えてください」

AIは、関連する点検記録、過去のトラブル報告書、保全マニュアルなどを検索し、該当する情報を整理して回答します。参照した文書や記録を提示する設計にすれば、担当者が回答の根拠を確認しやすくなります。

これにより、ベテラン社員への問い合わせ回数を減らし、若手従業員が自ら問題解決に取り組める環境を整えられます。

ただし、回答の正確性は、登録データの品質や検索精度、システムの設計に左右されます。重要な作業では、AIの回答だけで判断せず、正式な手順書や責任者による確認を組み合わせることが大切です。

2-3. AIエージェントで現場の問い合わせ対応を効率化する

AIエージェントは、情報検索だけでなく、複数の処理を組み合わせて業務を支援する仕組みです。

製造業では、例えば次のような活用が考えられます。

• 作業内容に応じた関連マニュアルの提示

• 設備点検記録の検索と要約

• 不具合報告書の作成支援

• 過去の品質問題と対策事例の検索

• 点検結果に基づく確認事項や対応候補の提示

例えば、設備に異常が発生した場合、担当者が症状を入力すると、AIエージェントが過去の類似事例を検索し、確認すべき項目や関連する保全記録を提示します。

これにより、担当者が情報を探す時間を削減し、対応手順の標準化を進められます。

ただし、設備の停止・再稼働、加工条件の変更、安全に関わる操作などについては、AIに無条件で判断・実行させるべきではありません。適用範囲を明確にし、必要に応じて熟練技術者や管理者の承認を必須とする設計が求められます。

2-4. AI画像認識で熟練者の検査基準を共有する

製品の外観検査も、属人化が発生しやすい業務の一つです。

熟練検査員は、傷、変色、寸法の違和感、表面の異常などを経験に基づいて判断しています。しかし、検査員によって判断にばらつきが生じる場合があります。

AI画像認識を活用すれば、良品・不良品の画像を学習データとして利用し、傷や欠陥などの特徴を検出する仕組みを構築できます。

導入時には、次の点を整理することが重要です。

• 不良品の種類と判定基準を明確にする

• 品質が確認された画像データを収集する

• AIの判定結果を熟練検査員の評価と比較する

• 誤検知や見逃しを継続的に分析する

• 人による最終確認が必要な条件を定義する

AIによる画像検査は、すべての製品や欠陥に同じ精度で適用できるわけではありません。対象製品や撮影条件に応じた検証を行い、現場の品質基準に適合するかを確認する必要があります。

3. AI導入で製造業の属人化を解消する5つのステップ

AIの導入を成功させるには、いきなり大規模なシステムを構築するのではなく、対象業務を絞り、段階的に進めることが重要です。

ステップ1：属人化している業務を特定する

まず、どの業務が特定の担当者に依存しているかを整理します。

例えば、設備保全、品質検査、加工条件の設定、製造トラブルへの対応などです。

業務ごとに、担当者が不在の場合の影響、発生頻度、対応時間、品質リスクなどを評価し、優先順位を決めます。

ステップ2：熟練技術者の知識を収集する

対象業務が決まったら、ヒアリング、作業観察、既存文書の分析などを通じて知識を収集します。

特に重要なのは、通常の作業手順だけでなく、例外への対応や判断の根拠を記録することです。

AIを活用した情報整理も有効ですが、暗黙知を完全に自動抽出できるわけではありません。熟練技術者との対話や実際の作業観察を組み合わせる必要があります。

ステップ3：AIで活用できるデータ基盤を整備する

収集した情報を分類し、重複や古い情報を整理します。

そのうえで、文書検索、RAG、AIエージェントなど、業務に適した仕組みを選択します。

既存の製造管理システムや設備管理システムとの連携が必要な場合は、データ形式、アクセス権限、更新方法なども検討します。

ステップ4：限定的な範囲でPoCを実施する

最初から工場全体に展開するのではなく、特定の設備、製品ライン、問い合わせ業務などに対象を限定して検証します。

評価指標としては、次のような項目が考えられます。

• 技術情報を検索する時間

• 問い合わせ対応にかかる時間

• 作業手順の遵守率

• AI回答の正確性

• 不良品の見逃し率や誤検知率

導入前の数値と比較し、実際に業務改善につながっているかを判断します。

ステップ5：現場への定着と継続的な改善を進める

PoCで効果が確認できたら、対象業務を段階的に拡大します。

現場からのフィードバックを収集し、回答の改善、データの更新、運用ルールの見直しを継続します。

また、AIの利用方法や回答を確認する手順を従業員に共有し、特定の担当者だけが運用できる状態にならないようにすることも重要です。

4. 製造業でAIを活用する際の注意点

AIによる技術継承を進める際には、技術面だけでなく、データ管理や組織体制にも注意する必要があります。

データの品質と更新ルールを整備する

古い作業手順書や誤った記録をAIが参照すると、不適切な回答につながる可能性があります。

文書の責任者、更新日、適用範囲、承認状況などを管理し、常に信頼できる情報を利用できるようにしましょう。

技術情報や機密情報を適切に保護する

製造条件、図面、顧客情報などは、企業の競争力に直結する重要な情報です。

AIサービスの利用規約、データの保存先、アクセス権限、ログ管理などを確認し、必要に応じてプライベートなAI環境や適切なクラウド基盤を検討します。

AIに任せる業務と人が判断する業務を分ける

AIは情報整理や過去事例の検索を支援できますが、必ずしも正しい回答を生成するとは限りません。

特に、安全性や製品品質に重大な影響を与える判断については、人による確認と承認を組み込むことが重要です。

現場の従業員を導入プロセスに参加させる

AIを導入しても、現場で使われなければ効果は限定的です。

実際にシステムを利用する従業員から課題や要望を聞き、使いやすい画面、質問方法、運用ルールを設計しましょう。現場の理解と協力を得ることが、継続的な活用につながります。

企業の知識を組織の資産へ：製造現場から営業活動まで広がるAI活用

AIによるナレッジ活用は、製造現場の技術継承だけでなく、営業活動や顧客管理の分野でも重要性が高まっています。

例えば、営業部門では、担当者ごとに分散している顧客情報、商談履歴、アプローチ結果、フォローアップの記録などを組織全体で活用できる仕組みが求められています。個人の経験や勘に依存する状態から脱却し、データとAIを活用して業務プロセスを標準化することが、生産性向上につながります。

こうした営業活動の仕組み化を支援するサービスの一つが、AIを活用したB2B営業基盤「SALD」です。企業データ、AIによるリサーチ、営業活動の管理・自動化を組み合わせることで、営業担当者の経験に依存しすぎない、再現性のある営業体制の構築を目指します。

また、ベトナム企業向けの情報は、SALD.vnでも確認できます。

製造業においても、営業活動においても、重要なのは、個人が持つ知識や経験を適切に蓄積し、必要なときに組織全体で活用できる状態をつくることです。AIを単なる業務効率化ツールとして導入するのではなく、企業の知識を継続的に蓄積・活用する仕組みとして捉えることが、持続的な競争力の強化につながります。

5. Hatonetが支援するAIモダナイゼーションと技術継承

製造業で属人化を解消するには、AIツールを導入するだけでなく、既存データの整理、システム連携、業務フローの見直し、現場への定着まで一貫して取り組む必要があります。

Hatonetでは、AIモダナイゼーション、FDE伴走支援、AIエージェント開発、Google Cloud導入・構築などを通じて、日本企業のAI活用と業務変革を支援しています。

業務課題の整理からAI実装まで伴走

FDE（Forward Deployed Engineer）が現場の業務課題や既存システムを理解し、AIを適用する領域の選定、要件定義、設計、開発、運用改善までを支援します。

製造現場の課題を技術要件に落とし込み、実際の業務で利用できる仕組みを目指します。

既存データを活用したAIシステムの構築

社内文書や既存システムに蓄積された情報を活用し、RAGやAIエージェントなどの導入を検討できます。

また、Google Cloudなどのクラウド基盤や既存システムとの連携を通じて、将来的なデータ活用や業務自動化を見据えた環境づくりを支援します。

PoCから本番運用・改善まで支援

AI導入を実証実験だけで終わらせず、効果検証、現場への導入、運用ルールの整備、継続的な改善までを見据えて進めます。

熟練技術者の知識を組織全体で活用し、将来の技術継承につながる仕組みを構築することが目標です。

6. まとめ：熟練技術者のノウハウを企業の資産へ

製造業における属人化は、技術継承の遅れ、業務効率の低下、品質のばらつきなど、さまざまな経営課題につながります。

生成AI、RAG、AIエージェント、AI画像認識などを活用すれば、熟練技術者の知識を蓄積・検索・共有し、現場の業務改善に役立てることができます。

ただし、AIを導入するだけで属人化が自動的に解消されるわけではありません。重要なのは、現場の知識を適切に収集し、信頼できるデータ基盤を整備し、人による確認を組み込みながら、継続的に改善することです。

まずは、熟練技術者への問い合わせが集中している業務や、過去のトラブル対応に時間がかかっている業務から着手してみましょう。

Hatonetは、AIモダナイゼーションとFDEによる伴走支援を通じて、貴社の技術継承とAI活用の実現をサポートします。

製造業の属人化解消やAI導入をご検討中の企業様は、ぜひお気軽にご相談ください。