少子高齢化による熟練技術者の退職や若手人材の不足により、技能伝承の効率化は製造業にとって避けては通れない課題です。
本記事では、技能伝承の重要性や直面する課題、そして最新技術を活用した解決策まで、具体的な事例を交えてわかりやすく解説します。
技能伝承とは
技能伝承は、熟練技術者の知識やノウハウを次世代に引き継ぎ、製造業の未来を支える重要な取り組みです。このプロセスでは、作業手順の共有だけでなく、熟練者が現場で培った高度な判断力や応用力の伝承が求められます。特に「暗黙知（感覚や経験に基づく知識）」を次世代に引き継ぐことが重要であり、これにはITを活用した新しいアプローチが必要です。
技能伝承が円滑に進まない理由の一つに、熟練技術者の高齢化が挙げられ、多くの熟練者が退職を迎える中で、技能やノウハウが現場に残らず失われるリスクが顕在化しています。さらに、技能の属人化により、特定の熟練者が担う重要な業務が他者に共有されにくい状況があることも大きな問題です。加えて、技術の「暗黙知」と「形式知」のギャップが存在し、若手が熟練者の技能を学ぶまでに多大な時間を要するケースも見られます。
製造業では少子高齢化による若手人材の不足が深刻化しており、技能伝承の受け手が限定される状況が生まれています。また、多忙な現場では教育や指導に割ける時間が不足し、計画的な育成が難しい場合もあります。さらに、熟練者と若手の間でコミュニケーションが十分に取れないことが、技能伝承の効率を低下させる要因となっているのです。
これらの背景を踏まえ、技能伝承を効率化するためには、従来の方法に加え、ITの活用が不可欠です。動画マニュアルやシミュレーションツールなどを用いて技能を「見える化」することで、暗黙知を形式知に変換し、より多くの若手に共有する環境を整備することが求められます。また、教育の効率を向上させるためにAIやIoTを導入し、技能データをリアルタイムで収集・分析する取り組みも有効です。
加えて、若手人材の育成と採用を強化し、熟練者とのコミュニケーションを促進することで、技能の継承体制を強固にすることが重要です。技能伝承は製造業における競争力の根幹であり、早急かつ計画的な対応が必要です。これにより、製造現場での生産性や品質を維持しつつ、持続的な成長を実現することが可能となります。
技能伝承の問題点
先ほど述べたように、技能伝承は製造業の競争力を支える重要な基盤です。しかし近年、多くの企業がその継続に課題を抱えており、以下にその主な問題点を整理します。
熟練技術者の高齢化
熟練技術者の高齢化は、製造業における技能伝承において避けられない課題です。特に、団塊世代の大量退職が話題となった「2007年問題」は、その象徴的な事例として広く知られています。
当時、多くの製造現場で熟練技術者が一斉に退職し、彼らの持つ技能や知識が現場に留まらないまま失われるリスクが懸念されました。この問題は、65歳までの雇用を促す法律により一時的に先送りされましたが、根本的な解決には至っていません。
現在も、2007年問題で浮き彫りになった技能伝承の課題は、依然として続いています。特に、熟練技術者の退職が相次ぐ中、技能や知識の継承が遅れ、現場での影響が顕在化しています。そのため、早急な対策が必要です。
技能伝承の時間不足
製造現場では、日常的な緊急対応による時間不足が技能伝承における大きな壁となっています。
特に、熟練技能を次世代へ引き継ぐにはマンツーマンでの指導や繰り返し学習が不可欠ですが、これには多くの時間とリソースが必要です。しかし、多忙な現場では日々の業務効率が優先され、計画的なトレーニングに割く余裕がありません。
例えば、緊急対応が続く現場では、熟練技術者が若手を指導する時間が削られ、技能移行が滞りがちです。その結果、必要な知識やスキルが十分に伝承されないまま、熟練者が定年退職を迎えるケースも少なくありません。このような状況が続けば、技能基盤が弱まり、品質や生産性の低下が懸念されます。
さらに、多忙な現場では若手技術者が自発的に質問や相談を行う機会も減少しています。そのため、技能伝承が一方的な教え込みに偏り、若手が技能の本質や応用力を十分に理解しないまま現場に送り出されるケースが増えているのです。
コミュニケーション不足
「熟練技術者と若手技術者の間で効果的なコミュニケーションが取れていない」という問題は、教える側と教わる側の双方に原因があります。
まず、教える側である熟練技術者は、優れた技能を持つ一方で、それを他者に教えるための指導力やコミュニケーション能力については、体系的なトレーニングを受けていないことが多いです。このため、指導が一方的になりがちであり、若手技術者の理解度を十分に考慮しないまま進められることがあります。
また、若手技術者側も厳しい上下関係の中では、自由に質問したり意見を述べたりすることが簡単ではありません。これがスムーズなコミュニケーションを妨げています。このような「質問しづらい環境」は、若手技術者の成長を阻害するだけでなく、技能伝承を遅らせる原因にもなっています。
さらに、熟練技術者と若手技術者の間に存在する価値観や働き方の違いにより、互いの立場や視点を十分に理解できないまま指導が行われることが多く、これもコミュニケーション不足をより深刻化させています。
マニュアル化の難しさ
製造業における技能伝承では、熟練技術者が持つノウハウや知識をマニュアルに落とし込むことが重要視されています。しかし、これにはいくつもの困難が伴います。
最大の課題は、熟練技術者の技能の多くは「言語化が難しい」という点です。
例えば、機械の微細な調整を行う際、熟練技術者は音や振動の微妙な変化を感知して判断します。しかし異常が発生した際の対応策は、現場の状況や経験に基づく判断が大きく関わるため、固定的な手順に落とし込むのは非常に困難です。さらに、熟練技術者がマニュアル化を担当する際にも課題があります。長年の経験から得たノウハウが、本人にとって当たり前に感じられ、どの部分を言語化すべきかを判断するのが難しいのです。
その結果、マニュアルには重要な前提が曖昧なまま記載される場合があります。例えば、「この部品は慎重に扱う」と記載されていても、具体的にどのような注意を払うべきなのかが伝わらない場合があります。また、若手技術者がマニュアルを読んだだけでは十分に理解できず、実際の作業で活用できないことも少なくありません。
若手人材の不足
製造業における若手人材の不足は、技能伝承を阻む深刻な課題です。
2022年の製造業の就業者数は1,044万人、2023年には1,055万人と増加しています。しかし、この増加は高齢就業者によるもので、若手人材の確保は依然として困難です。
人手不足感を示す指標「産業別従業員数過不足DI」は、2020年に一時的に人手過剰となったものの、2023年にはマイナス20.4となり、深刻な人材不足が浮き彫りになっています。この指標は、若年層の労働力減少が製造業全体に影響を及ぼしていることを示しています。
2002年以降、若年層の就業者数は減少し続け、技能を受け継ぐ人材が育成されていません。若年層の減少により、熟練技術者が技能を伝える相手が不足しています。その結果、技能伝承に深刻な支障が生じているのです。
参考文献：2024年版 ものづくり白書 概要
技能伝承をDXで解決する方法
熟練技術者のノウハウを次世代に効果的に伝えるためには、従来の方法に加えて、デジタル技術の活用が欠かせません。これは、熟練技術者の高齢化や人材不足が進む中、時間や場所の制約を超えて効率的かつ持続的に技能を伝承するための最も効果的な手段の一つだからです。
ここでは、AIやIoTをはじめとするDXを通じた技能伝承の具体的な解決策について解説します。
AIとIoTの活用
熟練技術者のノウハウを次世代に効果的に伝えるためには、AIとIoTの活用が重要です。
AIは、熟練者が感覚で行う作業をデータとして解析し、他者が理解できる形に変換します。例えば、熟練者が音や振動で機械の異常を察知する際に使用する微細な感覚を、AIがデータ化してそのパターンを抽出します。このプロセスにより、若手技術者も機械の異常を察知できるようになるでしょう。このように、AIは単なるデータ解析にとどまらず、技能を明確な知識として伝える手段を提供するのです。
IoTは、センサーやカメラを使って作業データをリアルタイムで記録し、現場の問題点を可視化します。たとえば、温度、湿度、振動などのデータをリアルタイムで監視することで、機械の状態を瞬時に把握し、問題が発生する前に対処することができます。これにより、現場の状況をデータで把握し、迅速に改善策を講じることが可能です。
AIとIoTが連携することで、熟練技術者のノウハウをデジタル化し、組織全体で共有できるようになります。例えば、IoTによって収集された作業データをAIが分析し、不良率の削減や生産性の向上につながる具体的な改善策を提示します。これにより、技能伝承の属人的なプロセスを標準化し、より多くの若手技術者に技能を伝えることが可能です。
デジタルツールの導入
技能伝承の課題を解決する上で、デジタルツールの活用は非常に効果的です。特に、動画マニュアルやオンラインプラットフォームは、技能を効率的かつ正確に次世代へ伝えるための強力な手段となります。
動画マニュアルは、熟練技術者の作業を映像で記録し、後継者が視覚的に学べる環境を提供します。これにより、文章や口頭説明では伝えきれない細かなニュアンスも、標準化された形で伝承することが可能です。
一方、オンラインプラットフォームは、地理的な制約を超えて、全従業員が同じ教育コンテンツにアクセスできます。進捗状況を可視化することで、学習の理解度を把握しやすく、効率的なフォローアップが可能になるでしょう。
これらのツールは、技能伝承を効率化し、教育内容を標準化することで教育のばらつきを防ぎます。さらに、教育期間の短縮やコスト削減といった付加的な効果も期待できるため、技能伝承における課題解決の有効な手段となるはずです。
バーチャルリアリティ（VR）と拡張現実（AR）
バーチャルリアリティ（VR）と拡張現実（AR）は、技能伝承を効率化し、企業の人材育成の課題を解決するための強力なツールです。
VRは、仮想空間で作業環境を再現する技術です。例えば、設備の操作や機器の調整手順を仮想化することで、リスクなく訓練を行うことができます。千葉工業大学の研究では、作業手順を視覚的に示す「表出化」のプロセスが、技能習得時間を短縮する効果があるとされています。このプロセスを活用することで、学習者は作業の流れを直感的に理解できるようになるでしょう。
ARは、現実の作業環境に仮想情報を重ねる技術です。ゴーグルを使用して、部品の取り付け手順や注意点をリアルタイムで表示し、実務中のスキル向上を支援します。同研究によれば、他者と連携して学ぶ「共同化」のプロセスが、力を使う作業などの技能習得に効果的であることが示されています。
これらの技術を活用することで、従来の属人的な技能伝承を標準化し、教育内容のばらつきを減らすことが可能です。また、デジタルで学習プロセスを可視化することにより、学習者は効率的に自信を持ってスキルを習得できる環境を整えることができます。
参考文献：千葉工業大学、 SECIモデルに基づくオンライン力覚技能伝承支援システムの開発
AIによる効果的な技能伝承の流れ
これから、AIを活用した技能伝承の具体的なプロセスを段階ごとに解説し、どのようにして効率的かつ持続可能な伝承を実現するのかをご紹介します。
データ収集と分析
技能伝承の第一ステップは、熟練技術者の作業を詳細に記録し、重要なスキルやノウハウをデータとして蓄積することです。
熟練技術者の作業記録には、センサーや高解像度カメラ、そして音声データが活用されます。作業の手順や動きを多角的に記録し、特に手先の繊細な動作は複数の角度から撮影することで、具体的かつ実践的なデータを取得できます。さらに、圧力や速度といった物理的な要素を測定するセンサーを併用することで、熟練技術者の判断や動作の特性を数値として記録することが可能です。
一例として、エムニでは、熟練技術者へのインタビューを通じて作業中の判断基準や経験を口頭で記録しています。この音声データは、自然言語処理技術を活用して言語化され、作業の意図や背景を具体的に説明する補助資料として活用されます。口頭記録による情報は、カメラやセンサーでは捉えきれない「なぜそうしたか」という判断理由や経験的な知識を補完する役割を果たすのです。
これらの取り組みにより、技能伝承に必要な情報を包括的に収集し、次のステップでの活用に向けた「見える化」を実現することができるでしょう。
暗黙知の形式知化
暗黙知を形式知に変える過程では、熟練技術者の経験値を明確化し、共有可能な形に整えることが求められます。特に、熟練者の判断基準や微細な操作をデータとして具体化することで、その知識はAIが利用可能な情報となり、次の段階へ進むための基礎となるのです。
この作業の第一段階では、熟練者の作業をセンサーやカメラによって詳細に記録します。たとえば、熟練者が行う微細な動きや、作業中の判断基準を正確に捉えるために、高解像度カメラや専用センサーを活用します。この記録には、作業手順だけでなく、判断に必要な環境要因や条件も含まれます。さらに、音声や振動といったデータも収集することで、熟練者の直感的な判断の背景をより深く理解するための材料を得ることが可能です。
次に、収集されたデータを自然言語処理技術によって解析し、言語化・文字起こしを行います。この段階では、熟練者が無意識に行っている感覚的な判断を明確な言葉で表現し、曖昧さを取り除きます。たとえば、「手触りが少し硬いときは調整が必要」というような経験に基づく判断を、データとして具体化する作業が必要です。この際、図やグラフを用いて視覚的に説明することで、技能内容をさらに明確化する工夫が加えられます。
こうした形式知化のプロセスによって整理されたデータは、単に記録として残るだけでなく、AIが学習するための基礎データとして利用されます。AIモデルのトレーニングに活用されることで、熟練者の技能や判断基準が再現可能な知識として体系化され、次世代の学習者に効率よく伝えることができるのです。
AIモデルの構築とトレーニング
AIモデルの構築とトレーニングは、技能伝承をAIの役割として担わせるために欠かせない重要な工程です。このプロセスを通じて、形式知化されたデータを基にAIが熟練技術者の技能や判断基準を学習し、現場での実務に適応する能力を備えることを目指します。そのため、AIモデルの構築段階では、正確さや柔軟性を兼ね備えた設計が求められます。
はじめに、形式知化された作業データや判断基準をAIに入力し、学習モデルを構築します。このモデルでは、熟練技術者が行う動作や判断を再現するだけでなく、変化する環境や新たな課題にも適応できる能力が必要です。たとえば、溶接作業において、熟練者が微妙な動きで熱量を調整する技能をモデルが学習することで、AIは正確なアドバイスや、場合によっては代替案を即座に提案できるようになります。こうした応用力は、単なる再現を超えた実践的な支援を可能にします。
さらに、AIモデルを高度化するためには、大量の実データを用いたトレーニングが不可欠です。この段階では、AIに対して膨大な量のデータを繰り返し入力し、アルゴリズムを洗練させることで精度を向上させます。このプロセスを通じて、AIは特定の技能に対する深い理解を獲得し、作業の一貫性を保ちながら、高度な再現性を確保できるようになります。たとえば、特定の部品加工における細かい調整や、温度や圧力の変化への迅速な対応といった要素を、AIが適切に処理できるようトレーニングを重ねます。
また、このトレーニングプロセスは、AIが業務の特性に即した実践的な支援を提供できる基盤を整える役割も果たします。AIは学習を繰り返すことで、新たな状況やこれまでにないパターンをも取り込む能力を獲得します。このような適応性の向上により、AIは熟練技術者が持つ技能を忠実に反映するだけでなく、それを超えた新しい視点から現場の効率化や課題解決を促進する存在へと成長するのです。
トレーニングを終えたAIは、技能の標準化に貢献し、伝承プロセスを効率化するツールとして活躍します。熟練技術者の技能が属人的な知識にとどまらず、組織全体で共有可能な資産として定着することが、このプロセスの最終的な成果です。このようにして、AIモデルの構築とトレーニングは、技能伝承の精度と効率を飛躍的に高める鍵となります。
パフォーマンスのモニタリングとフィードバック
AIは、技能の受け取り手（学習者）が行う作業をリアルタイムで追跡し、即座に具体的なフィードバックを提供する重要な役割を担います。このプロセスでは、作業スピード、正確性、効率性などのパフォーマンス要素を数値化し、それをもとにAIが詳細な分析を行います。その結果、学習者は自分の進捗状況を正確に把握し、どの部分に改善の余地があるかを明確に理解することが可能です。
また、AIによるフィードバックの特長のひとつは、その即時性にあります。これにより、学習者は作業中に生じた問題をその場で修正でき、効率的な学習体験を実現できます。例えば、部品の取り付け作業において、学習者が特定の手順を誤った場合、AIは即座にそのポイントを指摘します。そのうえで、適切な方法を具体的に提案し、学習者が次の作業にスムーズに進めるよう支援します。
さらに、この進捗モニタリングは、学習者が自分のペースでスキルを習得できる柔軟な環境を提供します。AIが個々の学習者のニーズに応じてフィードバック内容を調整するため、一人ひとりに最適化された学習体験の提供が可能です。例えば、経験の浅い学習者には基本的な操作手順を詳しく説明し、熟練度が高まった学習者には応用的なアドバイスを提供するといった、パーソナライズされたサポートを実現します。
継続的な改善とモデルの更新
AIによる技能伝承は、一度構築したモデルで完結するものではありません。技術や業務環境の変化に合わせた継続的な改善が必要です。新たな作業方法や設備の導入、また市場のニーズに応じたスキルの追加など、これらの変化を迅速に取り入れるため、AIモデルの更新を定期的に行います。
このプロセスでは、現場からのフィードバックや最新のデータをもとに、AIモデルのアルゴリズムを調整し、精度と適応性を向上させます。例えば、新しい部品加工技術が導入された場合、その操作手順や要点をAIが学習し、次世代の作業者に即座に反映できるようになります。これにより、AIは時代遅れになることなく、常に現場での有用性を保つことができるのです。
また、継続的な改善により、モデルの性能が劣化するリスクを最小限に抑えることができます。この仕組みは、企業全体での技能標準化を促進するだけでなく、最新技術の普及を支える基盤としても機能します。結果として、長期的に見ても持続可能な技能伝承が実現するでしょう。
エムニの事例｜技能伝承を実現するAIインタビュアー
エムニは熟練技術者からノウハウを抽出し、それを次世代に伝える「技能伝承AIインタビュアー」を開発しました。
AIインタビュアーは、熟練技術者へのインタビューを通じて、作業プロセスや判断基準といった重要な情報を収集可能です。さらにAIは、このインタビュー内容を分析し、経験に基づく知識を体系化します。これにより、言葉や従来の文書では伝えきれなかった細かなノウハウも、共有可能な形式で整理可能です。
また、収集したデータを基に、従業員が現場で必要なスキルを効率的に習得できるトレーニングプログラムも提供します。結果として、新人技術者は熟練者のスキルをより短期間で習得でき、教育の質が均一化され、全体的な業務効率も向上するでしょう。
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まとめ：熟練技術の継承支援：エムニが解決策をご提案します
本記事では、熟練技術者の高齢化や人材不足といった技能伝承の課題に対して、DXを活用した具体的な解決策を提案しました。
AIによる動作分析やIoTを活用したリアルタイムデータ収集を通じて、技能の標準化と効率的な伝承が実現可能です。また、VRやARは現場作業をリアルに再現し、実践的なトレーニング環境を提供します。さらに、熟練技術者のノウハウをAIでデータ化し、そのデータを基に教育プログラムを構築することで、教育期間の短縮と生産性向上を実現しています。
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