技能伝承での生成AI活用方法とは？継承が進まない原因やLLMの導入メリット、活用事例を徹底解説！

多くの企業で、熟練者の持つ貴重な技術や知識を次世代へ円滑に引き継ぐことが喫緊の課題となっています。しかし、人材不足、多忙な日常業務、コミュニケーション不足、技術の属人化、そして体系的な伝承体制の欠如など、様々な要因が技能伝承を阻んでいます。

これらの課題が放置されると、企業の競争力低下やサービス品質のばらつきにつながりかねません。

そんな中、これらの技能伝承における課題を解決する有効な手段として、生成AI、特にLLM（大規模言語モデル）の活用が注目されています。

本記事では、技能伝承が進まない原因や成功させるポイント、LLMを活用するメリット、具体的な活用事例について解説していきます。

これらの技術が、いかに効率的な技能伝承を実現し、組織全体の能力向上に貢献するのか詳しく解説します。

関連記事：「LLMの正しい理解と具体的な活用方法、導入コストの分析」

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技能伝承ができない原因

技能伝承が必要とされる現場では、従来の方法では対応しきれない課題が見受けられます。こうした技能伝承が進まないのには、いくつかの原因が考えられます。

以下では、技能伝承ができない要因について見ていきましょう。

人材が不足している

人手不足は、技能伝承を妨げる深刻な要因の一つです。少子高齢化や人材流出により、製造業や建設業などの現場では熟練者の数が年々減少しています。その結果、経験を共有する時間やリソースが限られ、若手社員が必要な技能を十分に習得できない状況が生まれているのが現状です。

さらに、技能熟練者に時間的制約があるため、後継者育成に専念できないという悪循環が発生しています。

技能を伝承する側の若手人材の確保も困難になっています。採用しても早期離職というパターンで多くの職場が悩んでいます。技術を受け継ぐ「受け手」となる若手従業員の不足は解決が難しい課題です。

技能伝承に費やす時間確保が難しい

技能伝承を伝える側も受け取る側も日々の業務に追われ、技能伝承に十分な時間を割くことができない状況があります。生産ノルマや納期に追われ、指導時間の確保が困難な状況が多くみられます。

また、働き方改革による労働時間削減の影響も追い打ちをかけています。そのため、OJTに十分な時間を割けないのです。

従業員間でコミュニケーションが不足している

職場内での情報共有が不十分な場合、熟練者の知識やノウハウが必要な時に適切に伝えられず、後継者が独自に試行錯誤を繰り返す非効率な状況が生まれるケースもあります。

世代間や部門間でのコミュニケーションが不足すると、伝承すべき技術や知識が断片化し、全体像を理解するのが難しくなります。さらに、「技は盗むもの」という古い考え方の残存は技能伝承の障壁として立ちふさがります。

このような状況では、技能伝承のプロセスが停滞し、貴重な知識が職場から失われやすくなるでしょう。

技術が属人化している

業務が属人化している場合、一部の従業員にしか分からないノウハウや手順が増えてしまい、技能伝承が困難になります。特定の熟練者が中心となり仕事が回る状況では、その人の退職や異動が職場全体に大きな影響を及ぼすでしょう。

また、属人化が進むと他の従業員が業務内容を把握しにくくなり、後継者の育成や技術の標準化が遅れることにもなります。技術の言語化・マニュアル化はただでさえ難しい作業です。そうなると、暗黙知の形式知化がどんどん困難になりかねません。

このような状態を改善しない限り、技能伝承の効率化や持続可能な体制は構築できません。

関連記事：「暗黙知とは？放置するリスク、形式知化の手法、AIで解決した企業事例を徹底解説」

技能伝承体制の不備

計画的な技能伝承を行うための体制が整っていない企業も多くあります。教育を専門とする部門の不在、OJTの実施方法や内容のばらつきが障壁となります。

技能伝承の知識が不足していることも、課題を深刻化させる要因です。技能伝承は単に経験を共有するだけでなく、その技術やノウハウをどのように伝えるべきか、効果的な方法論を理解している必要があります。

しかし、多くの現場では具体的な伝承手法に関する情報が浸透しておらず、属人的な指導に頼りがちです。そのため、体系的で再現性のある技能伝承が進まず、重要な知識が部分的にしか受け継がれないケースが少なくありません。

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技能伝承を成功させる方法

技能伝承を成功させるためには、現場の課題を正確に把握し、効果的な手法を取り入れることが重要です。以下では、技能伝承を円滑に進めるための具体的な方法について解説します。

伝承する技術を可視化する

熟練者の暗黙知を形式知化することは、技能伝承の基本です。熟練者が持つ知識やノウハウは暗黙的なものが多く、そのままでは後継者に伝えにくい場合があります。

これを解決するには、以下の方法で初学者でも理解しやすい形にするのが効果的です。

• 作業プロセスの動画撮影
• センサーやカメラを使用した動作の数値化
• VR/ARを活用した実践的な訓練環境の構築
• 図表や動画、フローチャートなどの形式で表現

可視化された情報は、個人の経験に依存せず組織全体で共有できるため、伝承の精度が向上し、再現性の高い学習を実現することが可能です。

伝承する技術を選定する

伝承する技術については、選定することで効率的に進められるでしょう。すべての技術を同時に伝承することは現実的ではありません。そして、すべての業務や技術を伝承しようとすると、膨大な時間と労力が必要となり、結果として重点がぼやけてしまうかもしれません。

そのため、まずは業務全体を俯瞰し、重要で影響力の大きい技術やノウハウを特定することが必要です。技術選定の際は、組織の目標や将来の人材計画を考慮しながら、優先順位を明確にすることで、伝承の効果を最大化することが可能になります。

マニュアルを作成する

技能伝承を体系化する上で、マニュアル作成は基本的な手法です。熟練者の経験やノウハウを文章や図解で分かりやすく記録することで、技術の標準化を進めることが可能です。

従来の紙ベースのマニュアルだけでは不十分な場合があります。以下の点に注意してマニュアルを作成します。

• 動画や写真などのマルチメディアコンテンツの活用
• デジタルツールを使用した管理・共有システムの構築
• 定期的な更新と改善

特に、動画マニュアルは視覚的に伝わりやすく、細かいニュアンスも伝えやすいため、技術伝承に効果的です。

マニュアルがあることで後継者は独学で学ぶことが可能になり、熟練者の負担軽減にもつながります。作成したマニュアルは定期的に見直し、現場の変化や技術に対応することで、伝承内容の精度と実用性を維持できるでしょう。

関連記事：「ChatGPTを用いたマニュアル作成の具体的な手順や活用法、プロンプト例」

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技能伝承に生成AIを活用するメリット

技能伝承を絶やさないために、生成AIの活用が注目されています。特に、LLM（大規模言語モデル）とRAG（検索拡張生成：Retrieval-Augmented Generation）の組み合わせが、技能伝承に大きなメリットをもたらすことが期待されています。

実際に生成AIを活用することで技能伝承にどんなメリットをもたらすのか、以下で解説していきます。

技術の可視化・整理を効率化する

LLMとRAGを組み合わせた生成AIは、社内技術の可視化と整理を効率化するツールとして活用できます。

RAGにより、LLMは企業固有の膨大な業務データや技術資料にアクセスし、短時間で分析して技能伝承に必要な情報の抽出・構造化が可能になります。膨大な業務データや技術資料を短時間で分析し、技能伝承に必要な情報の抽出・構造化が可能です。

具体的には以下のような活用が可能です。

• 膨大な業務データや技術資料の高速分析と重要情報の抽出
• 熟練者の暗黙知のテキスト化・体系化
• 技術マニュアルの自動生成と更新

例えば、動画や写真などのマルチメディアコンテンツを活用したデジタルマニュアルの作成が可能になり、より効果的な技能伝承が実現できます。

また、熟練者の口述やメモから暗黙知をテキスト化・体系化することで、これまで属人的だった技術を誰でも利用できる形式に変換します。これにより、伝承すべき技術の全体像が明確になり、後継者が効率的に学べる環境を構築できます。

生成AIとRAGの組み合わせは、従来のエンタープライズサーチや文書管理システムを大きく進化させます。例えば、特許検索や論文検索、議事録の作成や検索において、LLMとRAGを活用することで、単なるキーワードマッチングを超えた意味的な検索が可能になります。

伝承方法の制約をなくす

生成AIが熟練者の知識やノウハウを学習し、質問応答やシミュレーション、ロールプレイングなどを通じて後継者に提供することで、直接的な指導が難しい状況でも伝承が可能になります。こうした伝承プロセスは、人手不足の解消にもつながります。

特に、VR/ARを活用した安全な訓練環境の提供は、危険を伴う作業の技能伝承に有効です。危険を伴う作業や緊急時の対応でも、リスクなく練習できます。また、実機を使用せずにトレーニングができるため、設備投資や材料費を抑えられます。

また、生成AIは24時間利用可能で、複数の従業員がアクセスできるため、時間や場所に縛られずに技能の習得が進められます。

技能熟練者と後継者間のインターフェースとして機能

生成AIは、技能熟練者と後継者の間に立つインターフェースとしての役割を果たします。熟練者の経験や知識をAIが吸収し、後継者が理解しやすい形で提供することで、コミュニケーションのギャップを埋めることが可能です。

RAGを活用することで、LLMは熟練者の知識を参照し、後継者の理解度に合わせた説明が可能になります。例えば、業務手順や注意点を質問形式で確認したり、シミュレーションを通じて実践的なアドバイスを受け取ることが可能になります。

デジタルヒューマン（AIアバター）と組み合わせて、まるで先輩社員のように質問に対して回答してもらう（必要であれば音声でのやり取りも）、といったことも可能です。

こうした技能伝承は、コミュニケーションコストを削減するだけでなく、技能伝承の効率化にもつながるでしょう。

技能伝承における生成AIの活用事例

以下では、技能伝承における生成AIの活用例・導入事例を見ていきましょう。

【トヨタ】エンジニアの知見を継承する生成AIエージェント「O-Beyaシステム」の採用

トヨタ自動車株式会社は、熟練エンジニアの知識を次世代に継承するために、Microsoft社が開発した生成AIエージェントシステム「O-Beya」を導入しました。

O-Beyaシステムでは、エンジニアが24時間いつでもAIエージェントに相談できる仮想空間を提供します。振動や燃費など9つの専門分野に特化したAIエージェントが実装されており、ユーザーは質問内容に応じてエージェントを利用できます。

例えば、「より速く走る車を作るにはどうすればよいか」という質問に対し、エンジンエージェントは出力向上の観点から、規制エージェントは排出ガス規制の観点から回答を提供し、システムが各回答を統合します。

O-Beyaの知識ベースには過去の設計データや技術文書、エンジニアの経験などが蓄積されており、熟練エンジニアの知見を次世代に引き継ぐことが目的です。

【中島合金】品質安定化AIが製造業の属人化問題を解決

鋳造メーカーの中島合金株式会社は、熟練技能者の暗黙知をAIで数値化し、製造業における属人化を解消する取り組みを進めています。そこで導入されたのが、三菱総研DCSが開発した製造業向け品質安定化AI生成プラットフォーム「Hepaisto」です。

純銅鋳造の工程において、添加剤の投入量判断が属人化していた問題に対し、Hepaistoを活用して独自の技術を数値化しました。これによって素早い適正値の算出を実現し、熟練者の有給取得率を高めています。

また、Hepaistoはデータによる技能継承の可能性を高め、若手の採用・教育や他業務への横展開にも波及効果が期待されています。

【日立製作所】熟練ろう付け作業技術者ノウハウのデジタル化

株式会社日立製作所では、ダイキン工業株式会社との協業により、空調機製造におけるろう付け作業の熟練技能を可視化するシステムを構築しました。

このシステムでは、各種センサーや日立製作所が開発したIoTプラットフォーム「Lumada」を活用し、熟練者の手の動きやトーチの角度、温度変化などをデータ化しました。これにより、言葉で伝えにくい技能を数値や映像で表現し、短期間で技能を習得できる環境を整えています。

結果として技術熟練者が持つノウハウのデジタル化が可能になり、習得が容易になりました。このように生成AIを技能伝承に活用することで、作業初心者が訓練期間を減らすことを目指しています。

【旭化成】生成AIによる製造現場の技術伝承とリスク低減

旭化成株式会社は、製造現場における熟練者のノウハウを生成AIでデジタル化し、技術伝承の効率化を図っています。社内に蓄積された過去のデータや知見を有効活用し、競争力の強化と事業リスクの低減を目指します。

専門人材と各事業領域が連携し、用途を自動的に抽出するAIと有望な用途を選別する生成AIを導入しています。これにより、膨大な文献データから6,000を超える用途候補を迅速に考案し、特定の材料では選別時間を従来の約40%短縮する成果を上げています。

また、過去の事例データを生成AIに学習させることで、経験の浅い従業員でも網羅的にリスクを特定し、適切な対応策を導き出すことが可能です。これにより、安全性と作業効率の向上だけでなく、技術伝承の促進にも貢献しています。

今後は作業前の危険予知にとどまらず、工場内のセンサーが取得する画像や音声などの非構造化データもAIが解析し、作業中の危険回避をサポートする仕組みの導入が予定されています。

【キリン】「醸造匠AI」による品質向上・効率化・意識改革

キリンホールディングス株式会社では、株式会社三菱総合研究所と協業して開発したAI技術を活用した「醸造匠AI」を導入し、品質向上や業務効率化・意識改革を推進しています。

醸造匠AIの主要な機能は、以下の2つです。

• 試作結果予測機能：原材料の配合や工程条件を入力すると、どのような試作結果が得られるかを予測し技術者に提示
• レシピ探索機能：目標とする味の指標値を入力すると、最適なレシピ候補を提示

経験の浅い技術者でも、熟練者と同様に目標の味を実現するレシピを見つけ出すことが可能となっています。

醸造匠AIには、キリンの蓄積したデータや熟練技能者の暗黙知が形式知化されているため、技能伝承への寄与が見込まれます。加えて、人間が思いつかない発想のレシピを発見するなど、未来に向いた技術としても期待されています。

【森永製菓】技能伝承サポートAIソリューション「匠KIBIT」を導入

森永製菓株式会社では、業務の属人化による問い合わせの集中や、新人技術者が問題解決に必要な情報を迅速に得られないといった課題に直面していました。これらの課題を解決するため、2024年1月より株式会社FRONTEOが開発したAIソリューション「匠KIBIT」を導入しました。

「匠KIBIT」は、技術者が持つ技術やノウハウ、業界の知識・知見をデータベースに蓄積し、文章で現場状況と質問を入力すると、適切な対処法を抽出することが可能です。データベースに該当する情報がない場合、AIが有識者を選定して回答を依頼し、新たな情報として蓄積されます。

これにより、森永製菓は技術者に依存していたナレッジを会社全体の財産として共有し、人材育成や生産性向上、組織知の形成を促進することが期待されています。

【NEC】LLM活用による「技術競争力継承・強化サービス」をリリース

日本電気株式会社（NEC）は、製造業における技術継承の課題に対応するため、生成AIを活用した「技術競争力継承・強化サービス」を提供しています。

NECが提案する「技術競争力継承・強化サービス」の内容は、以下の通りです。

• 経験・知識の体系化・形式知化
• 用途に応じた最適な情報検索・提供
• 全員参加で業務・意識改革の実践

また、NECは、PLMシステム「Obbligato」とLLMを連携させた新たな機能の検証・実装を予定しています。Obbligatoが選択したドキュメントに登録されたファイルをAIが要約し、ユーザーが短時間で内容を把握できるようにします。

さらに、LLMが過去の製品開発で蓄積された膨大な技術情報を活用し、技術に関する質問に対してチャット形式での回答も提供します。PLMシステムとAIの協力による要約や対話型情報探索により、熟練者のノウハウやスキルの伝承を効率的に支援することが可能です。

技能伝承におけるAIについてよくある質問まとめ

まとめ

技能の伝承は、企業の競争力を維持し、次世代へと成長をつなげる上で欠かせません。しかし、属人化や人手不足といった課題がある中で、従来の方法だけでは十分な成果を得ることが難しくなっていました。

この記事では、技能伝承における課題と、その解決策として生成AI、特にLLMとRAGの活用について解説しました。これらの技術は、技能の可視化、伝承方法の多様化、そして熟練者と後継者間の効果的なコミュニケーションを支援する強力なツールとなります。

しかし、自社に最適な生成AIソリューションを導入し、最大限の効果を得るためには、専門的な知識や経験が不可欠です。もし、生成AIを活用した技能伝承について、より詳細な情報や具体的な導入方法、自社への最適なソリューションについて検討されたい場合は、ぜひ専門のAI開発会社にご相談ください。

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