技能伝承での生成AI活用方法とは？【2026年最新版】AI Marketへの相談事例、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！

製造業、建設業、プラント、品質管理などの現場では、熟練者の経験や判断に支えられている業務が多くあります。

作業手順書やマニュアルは整備されていても、異常時の確認方法、品質トラブルの原因特定、コストを抑える設計判断、事故報告書の分析観点などはベテラン社員の経験に依存しやすい領域です。

一方で、人材不足や熟練者の退職、OJTに使える時間の減少により、これまでのように人から人へ時間をかけて技術を伝える方法だけでは対応しにくくなっています。

そこで注目されているのが、LLM（大規模言語モデル）やRAGを活用した技能伝承AIです。

本記事では、技能伝承が進まない原因、技能伝承を成功させる方法、LLMを活用するメリット、実際の企業事例、AI Marketに寄せられた相談事例を紹介します。

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技能伝承ができない原因は？

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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実際にAI Marketにいただいた技術伝承のAI活用相談事例

AI Marketには、製造業・建設業・研修事業などにおける技術伝承を目的としたAI活用相談を多くの企業からいただいております。

お客様から寄せられたご相談は以下のようなもので、AI Marketでは、コンサルタントがお客様の課題感をヒアリングし、適した技術・ソリューションを保有する企業をご紹介致しました。

1. 過去クレーム・技術資料を対話形式で検索できる社内ナレッジAIの構築
2. プラントの現場オペレーションを支援する技術継承AIの導入
3. 建築の専門知識を蓄積し営業活動を支援する教科書AIの開発
4. 災害・事故報告書の原因分析と対策検討を支援する技能伝承AIの活用
5. 作業手順書と過去トラブル事例をもとに検査基準書を作成するAI活用

※実際のお客様からのご相談内容のため、企業特定に繋がる情報は伏せています。

① 過去クレーム・技術資料を対話形式で検索できる社内ナレッジAIの構築

ご相談企業様属性

• エリア：近畿
• 従業員数：〜100人

社内文書RAGとスキャンPDF解析によるクレーム対応ナレッジAI｜AI Marketによる要件・技術整理内容

お客様は、過去に発生したクレームの原因、対処方法、原因特定の考え方、自社製品に関する知識を体系的に残し、社内で共有できる仕組みを検討されていました。

紙資料をスキャンしたPDF、Word、Excelなどの電子データを読み込み、対話形式で過去事例や技術的な知見をRAGシステムで参照できるAIを構築したいという相談内容でした。

既存資料には、古い文章中心の資料、新しいグラフや表を含む資料、クレーム関連資料、製品情報などが含まれます。現状は表題検索にとどまっており、必要な情報を探すには担当者の経験に依存しやすい状態です。

クレーム対応や品質保証業務の知見を扱えること、文書内の情報を根拠として提示できること、想定外の問題にも関連情報から回答を補助できることが重要な検討項目となります。

② プラントの現場オペレーションを支援する技術継承AIの導入

ご相談企業様属性

• エリア：近畿
• 従業員数：1,001人〜

プラント運転ナレッジ検索と異常時対応支援による現場技術継承AI｜AI Marketによる要件・技術整理内容

お客様は、プラントの現場オペレーションに関する技術継承を目的として、現場担当者が自分で活用できるAIツールを検討されていました。

プラントでは、設備の状態変化や異常発生時に、過去の経験や現場固有の判断が必要になる場面があります。ベテラン社員の知識を引き継ぐだけでなく、異常時にどのような確認を行うべきか、過去にどのような対応が行われたかを現場担当者がすぐに確認できる仕組みが求められていました。

導入にあたっては、最初から大規模なシステムを構築するのではなく、スモールスタートで試しながら機能を追加し、現場で使いやすい形にしていく方針が想定されています。

③ 建築の専門知識を蓄積し営業活動を支援する教科書AIの開発

ご相談企業様属性

• エリア：九州・沖縄
• 従業員数：〜100人

建築カタログ解析・類似図面検索・概算見積り支援による専門知識AI｜AI Marketによる要件・技術整理内容

お客様は、建築業において、専門知識を整理し、若手社員や営業担当者が活用できる教科書のようなAIを開発したいと考えていました。

対象となる知識は、金属製品の製造・施工に関する知識です。どのような製造方法にすれば費用を抑えられるか、どの製品や部材を選ぶべきか、どのような施工方法が考えられるかといった、現場経験に基づく判断をAIで参照できるようにしたいという要望がありました。

初期段階では、建築カタログや技術資料を読み込み、画像認識や文字認識を組み合わせながら、質問に対して画像と文章で回答できるかを検証することが想定されています。建築分野における専門用語や図面・カタログ情報を扱えることが重要な要件となります。

④ 災害・事故報告書の原因分析と対策検討を支援する技能伝承AIの活用

ご相談企業様属性

• エリア：近畿
• 従業員数：1,001人〜

災害や事故の分析支援と報告書作成ナレッジ化による事故対策AI｜AI Marketによる要件・技術整理内容

お客様は、災害時や事故発生時に作成する報告書において、原因を洗い出し、対策を検討するプロセスを効率化したいと考えていました。

現状では、人が報告書を作成しており、担当者によって分析の深さや表現、作成時間に差が生じています。検討されている仕組みは、既存のPDF資料や報告書を参照しながら、状況整理、原因分析、対策案の検討、文章化を支援するクラウド型のAIです。

単に報告書の文章を作成するだけでなく、分析観点の抜け漏れを減らし、担当者の経験差による品質のばらつきを抑えることが求められていました。

⑤ 作業手順書と過去トラブル事例をもとに検査基準書を作成するAI活用

ご相談企業様属性

• エリア：関東
• 従業員数：101〜500人

作業手順書解析と過去トラブル照合による外観検査基準書作成支援AI｜AI Marketによる要件・技術整理内容

お客様は、製造業の品質管理部門において、新機種ごとに作成している外観検査基準書の作成業務をAIで支援したいと考えていました。

現状では、作業手順書に記載された注意事項をもとに、人が検査項目として整理しています。しかし、担当者によって判断に差が出ることがあり、検査項目の抽出漏れを防ぎたいという課題がありました。

対象となる製品では、組み立て工程に関する確認項目が多く、手順書のページ数が多い場合には確認負荷も大きくなります。

検討されている仕組みは、過去トラブル事例、過去の検査基準書、作業手順書、製品写真などをAIに参照させ、新しい作業手順書を入力すると、必要な検査項目を自動で抽出するものです。

AI Marketでは、上記のように、製造業・建設業・研修事業など、技術伝承を目的としたAI活用相談を受け付けています。

技術伝承にAIを活用する場合、単に社内文書を検索できるようにするだけではなく、紙資料やPDFの読み取り、過去事例の構造化、専門用語の整理、回答根拠の提示、現場担当者が使いやすい対話画面、既存業務への組み込み方まで含めた要件整理が重要になります。

生成AIツールを用いて、AI企業の選定をAIに相談するケースも増えています。

しかし、実際のAI導入では、機密情報の取り扱い、対象データの品質、現場で必要な回答精度、運用後の改善体制、開発会社の業界理解など、人が確認しなければ判断しづらい要素も多く存在すると考えています。

だからこそAI Marketでは、実際の人間である専門のAIコンサルタントが直接お客様と対話し、ヒアリングから企業選定までを支援し、実現性の高いAI導入をサポートしています。

貴社でも技術伝承・社内ナレッジ活用・業務ノウハウのAI化をご検討中の際は、ぜひご相談ください。

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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」

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。

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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

技能伝承は、熟練者の経験を若手社員へ教えるだけの取り組みではありません。

過去のトラブル対応、品質管理、設備運転、事故報告、設計・施工判断など、企業の競争力や現場の安全性に関わる知識を、組織として継続的に活用できる状態にする取り組みです。

生成AIやRAGを活用すれば、紙資料、PDF、Word、Excel、作業手順書、過去報告書、技術文書などをもとに、現場担当者が必要な知識を対話形式で確認できる仕組みを構築できます。

ただし、技能伝承AIは、対象業務をどこまで絞るか、紙資料やPDFをどの程度整備するか、回答根拠をどのように提示するか、誤回答をどのように確認するか、現場担当者が継続的に使える運用にできるかを事前に整理する必要があります。

AI Marketでは、相談内容をもとに、課題整理から開発会社の選定まで支援しています。

技術伝承・社内ナレッジ活用・現場教育のAI化を検討している場合は、まずは自社の資料や業務フローをもとに、実現可能な範囲から相談してみてください。