AI技術伝承

技術伝承AIは、熟練者が持つ「暗黙知」を映像やデータから抽出し、誰でも使える「形式知」へと変換する技術です。技能継承のリスクを回避し、組織の技術力を底上げします。本記事では、最新のAI導入事例、トラブル対応力向上などのメリット、そしてAIの精度を左右する「マルチモーダルデータ」の活用法について解説します。

技術伝承AIの導入・開発事例

PLMと生成AIの連携による熟練技術の形式知化

NECは、製造業における深刻な「技術継承問題（2040年問題）」を解決するため、製品ライフサイクル管理システム（PLM）である「Obbligato」に生成AI機能を実装する取り組みを進めています。現場には、ベテラン技術者の経験や勘といった「暗黙知」が多く存在し、後進への指導時間が取れないことが課題でした。

このシステムでは、蓄積された設計仕様書、過去のトラブル報告、議事録などの膨大なドキュメントを生成AI（LLM）が読み込み、要約や対話形式での情報提供を行います。ベテランが持つノウハウや過去の経緯をAIが整理して回答することで、若手技術者へのスムーズな技能伝承と、設計業務の高度化を支援しています。

熟練醸造家の「勘」をAI化し、若手育成と開発効率を向上

キリンホールディングスは、ビールの新商品開発において、熟練技術者の知見や経験（暗黙知）への依存度が高く、開発の質や効率にバラつきがあることが課題でした。特に若手技術者は過去の膨大なデータを活用しきれず、先輩への質問に依存する傾向がありました。

そこで、三菱総合研究所と共同で「醸造匠AI」を導入。熟練技術者との対話を通じて「酵母の発酵」などの暗黙知をデータ化（形式知化）し、AIに学習させました。若手が考案したレシピをAIで検証（答え合わせ）できるようになり、技術伝承が進むとともに、試作サイクルの短縮や、人間では思いつかない新レシピの発見にも繋がっています。

技術伝承AIを導入するメリット

「暗黙知」の見える化と形式知化

多くの製造現場では、熟練者が持つ「手の感覚」「判断のコツ」「微妙な調整」などが、言葉にしづらい「暗黙知」として個人の中に留まっています。AIを活用することで、作業映像や音声、操作ログからこれらの要素を抽出し、誰でも理解できる「形式知」としてマニュアル化・データ化することが可能です。

これにより、熟練者がいなくなると技術が失われるというリスクを回避し、企業の貴重な資産として技術を残すことができます。

若手育成の効率化と教育コストの削減

従来、「背中を見て覚える」スタイルだった技術習得を、AIによる検索や対話型のアシスタントがサポートします。若手社員や新規採用者は、AIを通じて必要な手順や過去の失敗事例に即座にアクセスできるため、教育にかかる時間と熟練者の指導負担を大幅に削減できます。

人手不足が加速する中、短期間で一定レベルの技術者を育成できる体制は、企業の競争力を維持する上で大きなメリットとなります。

トラブル対応力の向上とナレッジの共有

過去の不具合事例や対処方法をAIに学習させることで、トラブル発生時に「過去に似た事例でどう対処したか」を瞬時に引き出せるようになります。これにより、経験の浅いスタッフでも適切な初動対応が可能になり、品質や安全性が向上します。

また、技術情報が個人に閉じずに組織全体で共有されるため、拠点間での技術レベルの平準化や、部門を超えた改善活動にもつながります。

技術伝承AIに必要なデータとは？

熟練者のノウハウを言語化したドキュメントデータ

技術伝承の基礎となるのは、既存の「マニュアル」「作業手順書（SOP）」「設計基準書」などのテキストデータです。しかし、これだけでは不十分な場合が多く、熟練者が書いた「日報」「トラブル報告書」「申し送り事項」など、現場の生の声が含まれるドキュメントこそが、AIにとって重要な学習材料となります。

「コツ」や「カン」を記録した映像・音声データ

言葉だけでは伝えきれない「暗黙知」を捉えるためには、熟練者の実際の作業を記録した「映像」や「音声」データが不可欠です。「どのタイミングで判断したか」「どのような音で異変を感じたか」といった感覚的な情報を記録し、AIによる動作解析や音声認識と組み合わせることで、より深いレベルの技能をデータ化できます。

現場特有のコンテキスト（文脈）データ

汎用的なAIでは、現場特有の「略語」「業界用語」「製品コード」を正しく理解できません。社内用語集や製品仕様、過去の失敗事例の背景（コンテキスト）などのデータを合わせて学習させることで、「現場の文脈」を理解し、的確なアドバイスができるAIを構築できます。

【まとめ】技術伝承AIの開発を成功させるには？

技術伝承AIの開発を成功させるには、まず「どの技術（設計思想か、加工作業か）を残したいのか」を明確にし、それが現在どのような形（頭の中か、紙か）で存在しているかを棚卸しすることが重要です。暗黙知をデータ化するには、単なるテキスト解析だけでなく、動画解析やインタビューなど多角的なアプローチが必要です。

また、技術は日々進化するため、一度作って終わりではなく、新しい事例やノウハウを現場が自ら追加していける「運用サイクル」の設計が不可欠です。製造業の業務理解と、マルチモーダルなAI技術の両方に精通した開発パートナーと連携することが、実用的なシステム構築への近道です。

技術伝承AIの開発を成功させるには、導入前はもちろん、導入したあとも密にコミュニケーションを取れるベンダーに依頼するのがおすすめです。TOPページでは企業の課題解決に向き合う人材やサポート体制に力を入れているベンダーを紹介していますので、是非ご参照ください。

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