製造業の現場で深刻化している課題のひとつが「技術継承」。長年の経験で身につけたベテランの知見は、マニュアル化しづらく、若手が簡単に引き継げるものではありません。
「〇〇さんがいないとわからない」
「感覚的な部分は教えようがない」
そんな状況に対して、いま注目されているのがAIを活用した技術継承の“ナレッジ化”です。AIがベテランの言葉・動作・判断を記録・解析し、誰でもアクセス可能な「見える知恵」に変えてくれます。
この記事では、AIを使って技術継承を補完する方法を、初心者にもわかりやすく解説します。
なぜ技術継承が難しいのか？
技術が継承できない理由は大きく以下の3つです。
- 1. 教える人がいない：ベテランが引退・退職し、知識が現場から失われてしまう。
- 2. 教え方が属人的：言語化できず、経験則に頼った伝達方法しか取れない。
- 3. マニュアルが形骸化：古い手順書が放置され、誰も見ない・使わない状態に。
このような現場には、「言葉にしにくい知識を、AIが形にする」アプローチが効果的です。
AIによるナレッジ化とは？
ナレッジ化とは、経験や感覚に基づくベテランの知識を、誰でも使える形に変換することを意味します。
AIを活用することで、以下のような情報を自動的に整理・蓄積できます。
- 音声データ（話し言葉） → テキスト化・分類
- 作業動画 → 手順抽出・アノテーション
- 設備ログ・異常対応履歴 → よくある事例のFAQ化
つまり、AIが「観察・記録・要約・検索可能にする」ことで、ベテランの知恵をいつでも活用できる状態にします。
実践ステップ①：まずは「記録」から
ナレッジ化の第一歩は、ベテランの行動や言葉を記録することです。
- 作業中の様子をスマホやウェアラブルカメラで動画撮影
- 作業後の振り返りを音声で記録（例：「なぜここで調整したのか」など）
- 日々の対応ログや報告書をAIに読み込ませておく
ここでは「編集・整理しよう」と思わず、まずは素材を集めることに集中しましょう。
実践ステップ②：AIで整理・構造化
記録した情報をAIが自動的に「見える知識」へと変換します。
- 音声から作業指示のテキスト生成（ChatGPT・Whisperなど）
- 作業映像からステップを抽出（動作→手順化）
- Q&A形式でのナレッジベース構築（例：「エラー21とは？」に即答）
これにより、断片的な知見が“共有可能なナレッジ”へと進化します。
実践ステップ③：現場で活用できる仕組みに
ナレッジ化された情報は、以下のような形で現場にフィードバックします。
- スマホ・タブレットで「よくあるトラブル」「チェックリスト」を即確認
- 音声やチャット形式での作業支援AI（例：「今のアラームの対応は？」）
- 大型ディスプレイで「今日の点検ポイント」「前回対応履歴」を共有
ナレッジは貯めるだけではなく、現場で“すぐに使える形”にすることが重要です。
導入事例：装置メンテナンスの知見をAI化
ある装置メーカーでは、長年メンテナンスを担当していた社員の技術を、退職前にAIを活用してナレッジ化しました。
- 作業中の動画をAIがステップごとに切り出し
- 異常発生時の判断を音声で記録 → FAQ化
- ナレッジベースから新人が検索して即対応可能に
結果として、新人でも1ヶ月以内に一人前として対応できるようになり、属人化からの脱却に成功しました。
まとめ：技術継承は“AIで仕組み化”する時代
人が減っていく今、「技術を人から人へ」だけに頼るのは限界があります。
AIを活用すれば、ベテランの“感覚”を“知識”に変換し、誰でも使える状態にすることが可能です。
ポイントは、「記録」→「整理」→「活用」の3ステップ。
まずは1人のベテラン社員の知見からでも構いません。
「技術はなくなる前に、形にして残す」――それが、次世代に強い現場を渡す第一歩です。
