製造業におけるナレッジマネジメントへのAI活用戦略

昨今の日本の製造業にとって、熟練者の「カン・コツ」に代表される暗黙知（ナレッジ）の形式知化と継承は、非常に重要な経営課題です。

本記事では、生成AIの活用によってナレッジマネジメントがどのように改善し、技術継承をサポートできるのか紹介し、今後の戦略、そして導入成功に向けた具体的なロードマップを説明します。

製造業DXの核心｜なぜ今、ナレッジマネジメントへのAI活用が不可欠なのか

まずは生成AIを導入したナレッジ活用が重視されている背景について、日本の製造業に関連する社会課題を掘り下げていきましょう。

熟練技術者の高齢化と退職による「技術継承の危機」

日本の製造業は現在、熟練技術者の高齢化と退職により「技術継承」の問題を抱えています。

言語化やマニュアル化の困難さから、技術者の退職とともに現場で長年培われた非形式的なノウハウが次々と失われており、企業の競争力低下の一因となっているため早急に対応が必要です。

以下の図からは2000年代初頭に比べて製造業やその他の産業でも、65歳以上の労働者の割合が増加傾向であることが読み取れます。

引用：（出展）2025年版 ものづくり白書 概 要

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熟練工の技能伝承を成功させるには｜生成AIの恩恵

国内の労働人口減少による深刻な人手不足

技術継承の改善が求められる理由は労働者の高齢化だけではありません。

国内の人口減少（特に若年層の減少）は大きな社会課題となっています。

以下のグラフからは総人口の減少と若い世代の人口の割合の低下が進行していることが読み取れます。

企業の成長、存続のためには暗黙知の形式知化に加え、効率的な技術継承による生産性の向上が今後ますます重要になるでしょう。

引用：（出典）総務省  |  令和 4 年版 情報通信白書

グローバル市場での競争激化

近年、新興国の急速な技術力向上と低コスト生産により、市場での競争が激化しています。

従来の先進国企業が独占していた価格優位性は大きく失われ、製造業企業は、生き残りをかけて製品の開発期間の短縮やグローバルな品質・コスト最適化を今まで以上に求められるようになりました。

生産拠点が分散し、各国にまたがる企業も増える中、特定の拠点に溜まった知見やベストプラクティスを散逸させることなく、全社に横展開するため、ノウハウの迅速な共有と活用を推進することは不可欠です。

ナレッジマネジメントの推進にあたって頻発する課題

ナレッジマネジメントには暗黙知の言語化負担や知識が分散する情報のサイロ化、そして共有に対するインセンティブの欠如といった課題が付き纏います。

形式知化の困難さ

熟練技術者が長年の経験で培った「勘」や「コツ」といった暗黙知は、言語化してマニュアルや文書にするのが非常に難しく、この作業自体が知識提供者にとって大きな精神的・時間的負担となっていました。

また、多忙な業務の合間を縫って知識を整理し、専門用語を統一して構造化するプロセスが非効率的であるため、情報が陳腐化する前に形式知として登録することは簡単ではありません。

さらに、形式知化された文書の質は作成者のスキルに依存しがちで、全社的に利用価値の高い、均質なコンテンツを継続的に確保することはとても難しかったのです。

知識の検索と活用の非効率さ

従来のナレッジ管理体制で頻繁にみられた課題が「情報のサイロ化」です。

必要な知識が部署ごとのファイルサーバーや異なるプラットフォームに分散し、ユーザーは必要な情報を見つけ出すまでに多大な労力を費やしていました。

またキーワード検索が中心であったことも大きな問題です。

ユーザーが知りたい真の「意図」や具体的な「文脈」を検索に反映できず、関連性の低い検索結果が上位に来てしまいナレッジ活用を非効率にしていました。

知識提供のインセンティブ欠如

ナレッジマネジメントの効率化にあたって発生する課題は技術的なものだけではありません。

知識を形式知化し、システムに登録・共有する活動は、現場の担当者にとって本来の業務に加えて発生する「追加タスク」と認識されやすく、緊急性の低いものとして後回しにされる傾向が強くありました。

また、自身のノウハウや専門知識を組織全体に共有したことに対する人事評価や金銭的報酬といった明確なインセンティブや評価制度が整っていない場合が多く、担当者の貢献意欲を高める環境が欠如しがちです。

さらに、知識を提供することで自身が持つ社内での優位性が失われるのではないかという懸念から、知識を秘匿する心理が働き、積極的な共有が阻害されていました。

AIを活用したナレッジマネジメントによる戦略的メリット

ナレッジマネジメントにAIを活用することは、単なる業務の効率化だけでなく、企業の中長期的な競争力や事業の安定性を強化するなど、たくさんのメリットを生み出します。

以下は、3つの主要なメリットに分けて具体的に解説します。

技術継承を促進し、人材の成長を加速

従来は、暗黙知を形式知化するために勘や経験を含むスキルについて技術者本人に一から文書化してもらう必要がありましたが、そもそも言語化が難しく、文章を書く負担も大きかったです。

しかし生成AIが登場し、弊社が提供するAIインタビュアーのように熟練者と対話をしながら暗黙知を引き出すことで、最小限の負担で形式知化することができるようになりました。

また熟練者の暗黙知を含むナレッジをAIに与えることで、若手社員は「AI熟練者」に対して、いつでも、何度でも、現場特有の具体的な質問を投げかけられるようになります。

従来のOJTで生じていた指導者の工数負担や属人化といった問題を解消し、人材の成長に大きく役立つでしょう。

レポート作成や検索など単純作業の効率化

AIの活用は、日常的な業務における時間とコストの大幅な削減を可能にします。

マニュアルや技術レポートの作成・要約には多くの時間がかかっていましたが、AIが既存の文書から関連情報を抽出し、ドラフトを生成することで、担当者の作業負荷は大きく軽減されることでしょう。

また情報検索時間の劇的な短縮も可能です。

AIは従業員が抱える疑問や課題を自然言語で入力し、膨大な社内データの中から検索したデータを整理して返答することができます。

これらの効率化によって従業員を単調な業務から解放し、大幅なコスト削減を達成できるでしょう。

現場の迅速な意思決定とトラブル対応の効率化による品質向上

製造現場では品質問題や設備異常が発生することがあります。

トラブルの解決が遅くなると顧客の信頼を損なうリスクがあるため、迅速な対処が必要です。

AIは過去の類似事例、修理ログ、熟練者の対応記録、関連する手順書を瞬時に横断検索し、初動対応に必要な「最適な情報」を即座に提示することができます。

問題発生時の原因特定までの時間を短縮し、ダウンタイムを最小に抑えられるでしょう。

また経験の浅い作業員でも、過去の知見に基づいた迅速かつ正確な対応が可能になるため、作業ミスを減らし、製品やサービスの品質安定性向上にも直結します。

ナレッジマネジメントへのAI導入で認識すべきリスク

AI技術の恩恵は大きいものの、導入にあたっては、その特性と企業環境特有のリスクを正確に理解し、先手を打ったガバナンス戦略をたてることが重要です。

ここでは、事前に考慮しておくべき3つの主要なリスクについて解説します。

生成AI特有の課題｜ハルシネーションと信頼性への対処

生成AIの最大の課題の一つは、事実に基づかないハルシネーション（虚偽情報の生成）のリスクです。

AIが誤った情報や古い情報を生成し、従業員がその情報を鵜呑みにして失敗した場合、重大な品質問題や故障につながる可能性があります。

この課題に対処するためには、RAGという手法を採用し、回答の根拠となる社内文書を必ず同時に提示させることが有効です。

さらに研修によって社員のAIリテラシーを向上することも忘れてはいけません。

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生成AIのメリット・デメリットを徹底解説！

組織・文化の壁｜現場の理解と協力の重要性

AI導入プロジェクトが技術的な問題ではなく、組織的な抵抗や無関心によって頓挫するケースは少なくありません。

特に現場の熟練者から見ると、「自分のノウハウが奪われるのではないか」「AIに自分の仕事が代わられるのではないか」といった心理的な抵抗感が生じやすいものです。

この組織・文化の壁を乗り越えるには、AIを「熟練者の仕事を奪うもの」としてではなく、「熟練者の知恵を次世代にスムーズに継承するための強力なツール」として位置づけ、その導入目的を全社的に共有し、理解を得ることが極めて重要になります。

機密情報漏洩リスク｜セキュリティとデータガバナンス

製造業のナレッジは、製品の設計情報や製造プロセスに関する極めて機密性の高い情報を含んでいます。

そのため、時にはパブリックなクラウドサービスをそのまま利用するのではなく、オンプレミス（自社内）環境またはプライベートクラウドの利用を検討するなど情報漏洩リスクを最小限に抑えるための強固なセキュリティ体制の構築を心がけましょう。

さらに、アクセス制御や利用ログの監査といったデータガバナンスを徹底し、「誰が、いつ、どのナレッジを利用したか」を明確に管理する仕組みを導入することも有効な対策になります。

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AI導入を成功させるためのロードマップ｜要点を段階的に解説

AI活用を実益のあるDXとして定着させるためには、技術的な裏付けと、日本企業に最適化された段階的な導入アプローチが不可欠です。

ここでは、成功に導くための技術選定と、実践的なロードマップについて解説します。

現場巻き込み型の「スモールスタート」と段階的拡大の原則

AI導入の成功確率を高めるためには、最初から全社的な大規模導入を目指すのではなく、「スモールスタート」を原則とすべきです。

具体的には、特定の部署や特定の業務（例：新人教育、特定の設備トラブル対応）に適用範囲を絞ったPoC（概念実証）から始めるのが良いでしょう。

重要なのは、このPoCの企画・開発段階から、実際にナレッジを提供する熟練者と、利用する若手社員の両方を巻き込むことです。

現場主導でシステムの利便性を検証し、その小さな成功体験を積み重ねることで、組織的な抵抗感を軽減し、得られたフィードバックを基に段階的に適用範囲を拡大していくという、日本企業に最適化されたロードマップを描くことが成功への近道となります。

投資対効果（ROI）を最大化するKPIの設定と測定

AI活用は単なる技術導入ではなく、戦略的な事業投資として位置づけられるべきです。

導入すること自体が目的になってしまっては投資に見合う具体的な成果や競争優位性を得ることはできません。

そのため、導入前にROI（投資対効果）を最大化するための明確なKPI（業績評価指標）を設定し、導入後にその効果を定量的に測定することが不可欠です。

ナレッジマネジメントにおけるROI指標としては、例えば「若手社員が独り立ちするまでの平均期間の短縮率」や「不良発生時の原因特定までの平均時間」、あるいは「ナレッジ検索・文書作成時間の平均短縮率」などが考えられます。

これらの指標を明確にして、継続的な投資の正当性を確認しながら長期的にDXを進めていきましょう。

データ収集と整理

生成AIの能力は、インプットされるデータの質に強く依存します。

したがって、AIの活用効果を最大化するためには、まず社内に散在している多種多様なナレッジを収集し、AIが利用できる形に整理・標準化する初期作業が不可欠です。

ナレッジの収集の段階では熟練者の経験や勘といった暗黙知を、AIが処理できる形式知へ変換することが重要になります。

熟練者へのヒアリングや作業動画の録画、生成AIによるインタビューなどを通してデータを取得しましょう。

そして収集したデータはできる限りAIが利用しやすいようにファイル名の変更や表記揺れを直し、整理します。

こうして得られた基盤となるデータの量と質が、ハルシネーションを抑制し、AIが生成する回答の精度と信頼性を保証する鍵となります。

生成AIとRAG技術を活かしたナレッジマネジメントシステムを設計

ナレッジ活用の設計において、核となるのは生成AIと、これを企業の信頼できる情報源に結びつけるRAG（検索拡張生成）技術の組み合わせです。

データクレンジングを経た社内ナレッジベースをRAGの検索対象として接続することで、AIはハルシネーションリスクを大幅に抑制し、根拠文書を明示した信頼性の高い回答を生成できます。

データベースの設計や生成AIモデルの選定はナレッジから生成される情報の質を左右するため、慎重に検討しましょう。

これにより、現場の若手社員は複雑な専門用語ではなく、日常の会話に近い質問で必要な知識を引き出すことが可能になり、知識利用のハードルを劇的に下げることができます。

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「AI x データ分析」で経営戦略の精度を向上・経験と勘からの脱却

設定したKPIに基づいて評価、PDCAサイクルを回す

AI導入を単発のプロジェクトで終わらせず、持続的な競争優位性につなげるには、導入後の運用フェーズが最も重要です。

事前に設定したKPIに基づき、システムの有効性を定量的に評価します。

この評価結果を基に、RAGの検索精度の調整やナレッジベースの更新など、現場からのフィードバックを反映させた改善策を立案（Plan）し、実行（Do）、効果検証（Check）を経て、次なる改善（Action）へとつなげるPDCAサイクルを継続的に回すことが、AIの真の価値を引き出し、組織に定着させるための鍵です。

導入したシステムの効果を最大化し、維持できるよう更新していきましょう。

ナレッジマネジメントを加速させるAIインタビュアー

AIインタビュアーは暗黙知を形式知化し、自然言語で検索、質問までできるサービスです。

先述の通り、暗黙知の形式知化は非常に難易度が高く、労力のかかる作業ですが、AIインタビュアーを活用すると、AIと熟練者が対話しながら知識を深ぼることで、知識提供者の負担を最小限に抑えながら暗黙知を言語化・知識化し、現場で活用できるようにします。

技能伝承の課題が深刻化する中、日々進化する生成AIの活用は今後の企業の成長の明暗を分ける非常に重要な戦略です。

無料相談が可能で即座に利用できるAIインタビュアーのようなスモールスタートをしやすいサービスを積極的に試すことで、AI導入のハードルを下げ、今後のAI活用推進のきっかけにしていきましょう。

まとめ｜AIを使った令和のナレッジマネジメントで差別化を

日本の製造業が直面する技術継承の危機やグローバル競争の激化といった課題を乗り越えるため、ナレッジマネジメントへの生成AIの活用は不可欠な戦略となっています。

AIは、暗黙知の形式知化の困難さを解消し、RAG技術によってハルシネーションリスクを抑制しつつ、熟練者の知恵を全社に迅速かつ高精度に共有する基盤を提供します。

この導入を成功させるためには、現場を巻き込んだスモールスタートと、KPIに基づいたPDCAサイクルを回し続ける継続的な運用体制の確立が重要です。

AI活用を単なる技術導入で終わらせず、持続的な競争優位性を確立するための投資として位置づけ、積極的に更新していきましょう。

エムニへの無料相談のご案内

エムニでは、製造業をはじめとする多様な業種に向けてAI導入の支援を行っており、企業様のニーズに合わせて無料相談を実施しています。

これまでに、住友電気工業株式会社、DENSO、東京ガス、太陽誘電、RESONAC、dynabook、エステー株式会社、大東建託株式会社など、さまざまな企業との取引実績があります。

AI導入の概要から具体的な導入事例、取引先の事例まで、疑問や不安をお持ちの方はぜひお気軽にご相談ください。

引用元：株式会社エムニ