製造業では、熟練工が長年の経験から得た「暗黙知」が、現場の高い品質や生産性を支える重要な役割を果たしています。しかし、この暗黙知は言語化されないことが多く、ベテラン作業者の退職や異動によって失われる可能性があります。
特に、微細な音や振動から異常を察知する能力や、問題発生時に瞬時に解決策を見つける判断力は、記録や継承が容易ではありません。
こうした課題を解決する手段として注目されているのが生成AIです。生成AIを活用すれば、熟練者の「経験則」や「勘」をセンサーで収集したデータや、熟練工へのインタビュー内容を記録し、それを解析・モデル化することで形式知化が可能です。
本記事では、このような取り組みの背景にある生成AIのメリットや、それを実現する具体的なプロセスについて詳しく説明します。さらに、株式会社エムニによるAIインタビュアーを活用した技能伝承の実践例を取り上げます。ぜひ参考にしてください。
生成AIで暗黙知を形式知に変換するメリット
生成AIによって暗黙知を形式知へと変換することで、知識の共有が進み、業務の効率化が実現します。ここからは、形式知への変換によって得られる４つのメリットについて具体的にご紹介します。
人材成長
製造業では、熟練者が身につけた高度なノウハウが作業の質を左右します。例えば、機械のごくわずかな振動や異音から故障の兆候を察知する能力や、金型の仕上がりを指先で確認する技術は、長年の経験と直感によって培われた暗黙知です。しかし、この暗黙知は言語化や体系的な共有が難しく、若手や新任の人材が成長するためのハードルになってきました。
こうした課題に対して期待されているのが、生成AIを活用した技術の形式知化です。熟練者が暗黙のうちに行っている判断や操作をデータとして記録し、AIが分析することで「異常検知基準」のような明確なルールや手順が生まれます。これにより、経験の浅い作業者でも即座に機械の微細な振動変化や異常音を検知できるようになり、トラブルを早期に発見・対応するスキルを身につけやすくなるのです。
さらに、検査工程でも、熟練者しかわからなかった微細なズレや傷をAIが映像解析で数値化し、「正常な状態」との比較を可視化します。誰でも同じ基準で検査できるようになるため、作業レベルの平準化と共に、新たな人材のスキル習得が加速します。従来であれば経験を積むまで時間がかかっていた検査技術を、AIが明確に示すことで短期間で身につけられるようになるわけです。
こうして蓄積された形式知を共有すれば、現場で働く人材全体のスキルアップが期待できます。熟練者にとっても、自分のノウハウを「教える側」に回る時間が減り、より高度な業務や新しい技術への挑戦に集中できるようになります。一方、経験の浅い人材はAIから定量的なフィードバックを得ながら実践することで、技術と知識を早い段階で習得するチャンスが広がります。
最終的に、生成AIを活用して暗黙知を可視化・形式知化することは、人材の成長サイクルを加速し、組織全体のレベルアップと新たなイノベーションの創出につながるでしょう。
効率の向上
生成AIが暗黙知を形式知へと変換することで、製造現場の作業フローは大幅に効率化され、業務精度が飛躍的に向上します。例えば、生産ラインに設置された高精度センサーが設備の稼働データや微細な振動、異音をリアルタイムで取得し、AIがそのデータを基に異常の兆候を見逃さず検知します。
設備から通常とは異なる周波数の音が発生した場合、AIが「モーター軸の摩耗の可能性」と具体的な故障箇所を示し、最適な部品交換のタイミングを提案するのです。これにより、現場作業者は迷うことなく迅速に対応できるようになります。
この暗黙知の形式知化は、デジタル技術やAIを基盤とした生産効率化を可能にします。中国の家電メーカーであるハイアールでは、デジタルプラットフォーム「COSMOPlat」を導入した結果、市場調査に要する時間が従来の85％に短縮されました。また、AIを活用した工程最適化によりエネルギー消費量が37％削減され、さらにロボットの自動化が進んだことで組立効率が52％向上する成果が報告されています。
一方、ドイツの自動車部品メーカーであるボッシュでは、全世界の工場をネットワークで連携し、物流システムを統合したことで生産リードタイムが36％短縮されました。これらの事例は、デジタル技術や自動化が生産現場にもたらす効果を示しており、暗黙知を形式知として整理することが、こうした技術導入の前提条件となることを示唆しています。
さらに、製造現場における作業動線の最適化においても、生成AIは大きな効果を発揮します。AIが作業者の手順や動作データを映像と数値で分析し、無駄な動作や待機時間を特定することで、作業効率の向上が期待できるでしょう。
たとえば、工具の配置が非効率で作業者が余計な移動を強いられていた場合、AIが最適な配置を提案し、動線の短縮や負担の軽減を実現することが可能です。このように、現場データを基に生成AIが具体的な改善案を示すことで、従来の暗黙知に依存していた現場判断が標準化され、業務の効率化と生産性向上を同時に実現できるのです。
参考資料：経済産業省 デジタル化・自動化による生産性向上事例
イノベーションの促進
生成AIが暗黙知を形式知に変換することで、製造現場と設計・品質管理など異なる分野の知識が結びつき、新たなアイデアや技術革新が生まれています。
例えば、現場の熟練者が持つ「振動の微調整」や「温度管理の感覚」をAIがデータとして数値化し、設計部門と共有することで、「実際の現場条件に即した設計案」を短期間で作成できるようになります。これにより、試作品での修正回数が減り、開発期間の大幅な短縮が可能です。
また、品質管理部門では、AIが生産データと不良品の発生データを統合的に分析し、「高湿度時に発生する不良」や「特定工程の精度低下」などの原因を自動で特定します。すぐに生産部門と情報を共有できるため、問題の早期解決が図られ、不良品の削減につながるのです。
さらに、設備稼働データと材料データを組み合わせることで、「摩耗しにくい新しい金型」の設計や、生産効率を最大化する「設備配置の最適化」も容易となります。
このように、生成AIが暗黙知をデータ化して分野横断的に共有することで、現場の技術が設計や品質管理と結びつき、製品開発の効率化や新技術の創出が加速するのです。
属人化リスクの軽減
暗黙知を形式知へと変換することで、属人化のリスクが低減し、業務の安定性が高まります。医療や金融業界では、生成AIが過去の判断履歴やデータを整理し、業務の標準化やリスク管理の強化に活用されているのです。
例えば、医療分野では、AIがベテラン医師の診断データを学習し、治療ガイドラインとして提示することにより、経験の浅い医師でも質の高い診療を行えるようになりました。金融分野では、AIが取引履歴を解析し、不正や法令違反の兆候を早期に検出することで、潜在的なリスクを未然に防いでいます。
この仕組みを製造業に応用すれば、現場の暗黙知をデータとして可視化し、属人化の解消に大きく寄与するでしょう。例えば、設備保全では、生成AIがセンサーから取得した振動や温度データを基に故障の予兆を数値化するため、熟練者が不在でも異常を早期に発見でき、突発的なライン停止や生産遅延を防ぐことが可能です。
また、品質管理では、AIが不良品のデータを分析し、「どの工程や条件が原因か」を明確に示します。こうした情報を生産部門と共有することで、早期に改善策を講じることができ、不良品の発生リスクを抑えられるのです。
最終的に、生成AIを活用した暗黙知の形式知化は、製造業におけるリスク管理を強化し、事業の安定運営を支える重要な手段となるでしょう。
参考文献：AI×コンプライアンステックの潮流── 日本企業のAI導入と課題 | PwC Japanグループ
生成AIで暗黙知を形式知に変換するプロセス
製造現場や企業組織では、熟練者の経験やスキルに基づく暗黙知が業務の品質と効率を支えています。しかし、世代交代に伴い、こうした貴重なノウハウが失われやすいという課題があるのです。
この暗黙知を組織全体で共有するために、生成AIを活用して形式知化するプロセスが注目されています。以下では、その具体的な手順やポイントについてご紹介いたします。
知識の抽出
暗黙知は言語化されていないため、まずはその存在を特定し、情報として収集することが重要です。従業員へのインタビューやアンケートを通じた従来の手法に加え、生成AIを活用することで、日常的なコミュニケーションログや業務記録から自動的に暗黙知を抽出できるようになります。
例えば、ベテラン作業者が「わずかな振動」や「異音」に気づく際の感覚や経験は、通常の記録には残らないものの、生成AIが会話や作業内容を分析することで知識の断片を拾い上げ、蓄積することが可能です。
文章化・図解化
次に収集した暗黙知は、そのままでは活用しにくいため、生成AIを用いて文章や図解として整理することが求められます。自然言語処理技術によって要点が自動的に抽出され、長いインタビューや記録データが簡潔なガイドラインやマニュアルとしてまとめられるのです。
また、生成AIはフローチャートやマインドマップを自動生成し、複雑な手順や知識体系を視覚的にわかりやすい形で提示できます。例えば、異常時の対応策を「初期確認」「原因特定」「解決策」に分けて構造化することで、現場での即時対応が容易になります。
知識の体系化
暗黙知を整理した後には、業務内容や効果、実行方法などの観点から知識を体系的に構造化する作業が欠かせません。生成AIは大量のデータを解析し、関連する知識を自動で分類・タグ付けすることで、それぞれの関係性を明確にできます。
たとえば、機械異常の兆候を「音」「振動」「温度」のように大きく分類し、それぞれに対する対処法を体系的に整理しておけば、現場の作業者は必要な情報に素早くアクセスできるようになります。このように、属人的だった判断や対応を標準化することで、生産現場の安定稼働と効率向上が期待されるでしょう。
ナレッジへのアクセス性向上
形式知化された知識は、組織内で広く共有されてこそ、初めて有効に活用されます。生成AIが構築するナレッジシステムでは、社内データベースやFAQを自動生成し、検索機能の強化によって情報へのアクセス性が飛躍的に向上するでしょう。
さらに、生成AIをチャットボットとして導入することで、現場作業者が「この異音はどう対処すればいいか？」といった質問を投げかけるだけで、過去の事例や最適な解決策が瞬時に提示され、円滑な対応が可能となります。
継続的な更新
知識は現場の進化や技術の発展に伴い変化するため、継続的な更新が欠かせません。生成AIは日々の業務データや新たな事例を取り込み、既存の知識体系を自動的に更新し、過去に形式知化した情報も常に最新の状態に保つことが可能です。こうして変化する現場のニーズに柔軟に対応できる知識基盤が維持され、企業全体の成長を支える大きな力となるでしょう。
参考資料：「暗黙知」を「形式知」に変える(見える化する)方法と具体例
形式知と生成AIを掛け合わせてできること
形式知と生成AIを組み合わせることで、知識の活用範囲は大きく広がり、組織全体の効率化や高度な意思決定を支援する新たな可能性が生まれます。
以下では、その具体的な活用例について紹介します。
高度な検索と情報検索
生成AIは自然言語処理（NLP）技術を活用し、組織内に蓄積された形式知から必要な情報を迅速かつ的確に見つけ出すとともに、的確な形で提供します。従来のキーワード検索では検索範囲に限界があり、関連情報を網羅的に探すことが難しい場合もありました。しかし、生成AIは質問の意図や文脈を捉えることで、精度の高い検索結果を提示できるのです。
例えば、製造現場で過去の「異常事例」を調べる場合、生成AIが手順書や報告書など複数の形式のデータを統合して解析し、関連性の高い情報を整理します。これによって、経験の浅い担当者でも必要な知識へ素早くアクセスでき、迅速な判断と問題解決を実現できるでしょう。
さらに、生成AIは文書データ、チャット履歴、音声記録といった多様なデータソースを横断的に活用し、最適な情報を瞬時に取得します。たとえば、社内FAQやナレッジベースを基に回答を自動生成するシステムを導入することで、従業員は業務の最中でも効率的に情報を得られるようになるのです。
このように、生成AIによる高度な検索は単なるキーワードの一致に依存せず、データの意味や関連性を理解することで検索精度を高めます。組織全体での情報共有が加速し、知識の属人化が解消されることにより、誰もが必要な情報に公平にアクセスできる環境が整うでしょう。
自動レポート生成
生成AIは形式知をもとに、定型的なレポートやドキュメントを自動作成し、業務効率化と生産性向上に寄与します。従来の手作業によるレポート作成では時間と労力がかかり、内容や形式にもばらつきが生じがちでした。しかし、生成AIが要点を的確に抽出し、統一性と品質を保ちながら迅速にレポートを作成できるため、誰でも短時間で高品質な資料を得られるようになるのです。
例えば、営業部門では顧客との会話ログや商談履歴、売上データを組み合わせ、営業報告書を自動生成します。自然言語処理（NLP）技術が重要なポイントを短時間で抽出するため、レポート作成に要する時間が大幅に削減される仕組みです。Microsoft CopilotやOpenAI APIなどのツールが実際に導入され、必要な情報を自然言語形式で即座に提示する環境が整備されています。
製造業では、生産データや設備稼働率、不具合報告を取り込み、生成AIが生産レポートや異常検知報告を自動生成します。IBM Watsonなどのデータ分析ツールはセンサーデータを解析し、生産効率や異常の傾向を可視化したレポートを提供するため、管理者はデータ集計の手間を大幅に省き、意思決定を迅速に行うことが可能です。
マーケティングの領域においては、市場分析や顧客フィードバックをもとに市場調査レポートやKPIレポートが自動生成されます。Arria NLGやNarrative Scienceのようなソリューションが膨大なデータから重要な洞察を抽出し、ビジネスユーザーにも分かりやすい形でレポートを提示しています。
教育とトレーニングの強化
生成AIは形式知を活用し、学習者のニーズに合わせたカスタマイズ型の教育コンテンツやトレーニングプログラムを効率的に作成します。従来の研修資料やマニュアルは標準化されている一方、学習者の理解度やスキルレベルに応じた柔軟な対応が難しいという課題がありました。自然言語処理（NLP）や機械学習を活用する生成AIによって、個別最適化された学習体験が提供されるようになり、学習効率と効果が同時に高まります。
例えば、新人研修では社内マニュアルやベテラン社員の知見をもとに、職種やスキルレベルに応じたトレーニング資料を自動生成する取り組みが進んでいます。学習者の苦手分野を検出し、追加コンテンツで弱点を強化する仕組みも整備されており、個人ごとの学習ニーズに合わせた指導が可能です。
製造現場でも設備操作や異常検知の手順を生成AIが学び、動画コンテンツやシミュレーショントレーニングに変換することで、経験の浅い作業者でも視覚的・実践的にスキルを習得できるようになりました。シーメンスの事例では、AIが作業ログを解析して現場向けのトレーニングシナリオを作成しており、学習時間の短縮や人材育成の効率化に寄与しています。
教育分野においても、生成AIは学習者のフィードバックや試験結果をもとに、復習コンテンツや練習問題を自動生成します。EdTechツールでは、学生一人ひとりの学習履歴を分析したうえで、最適な問題集や学習ガイドを提示する仕組みが実用化されており、弱点克服に大きく貢献しています。
こうした個別最適化のアプローチによって、従来の画一的な研修・教育では実現しにくかった高い学習効果を期待できるでしょう。企業や教育機関が生成AIを導入することで、より柔軟で質の高いトレーニング・学習環境を構築し、人材育成のスピードと品質を大幅に向上させることが可能になります。
意思決定支援
生成AIは形式知を基に過去のデータや知識を高度に分析し、意思決定者へ有益なインサイトや推奨事項を提示します。これまでの意思決定は経験や直感に依存しがちで、判断の根拠や一貫性が課題とされてきましたが、生成AIによって論理的かつ再現性の高い意思決定が可能になる点が特長です。
例えば、製造業では、AIが過去の生産データや設備の稼働履歴、不良品発生の傾向を総合的に解析し、生産計画や設備保守のタイミングを提案します。こうした仕組みにより、無駄なダウンタイムを削減し、コストを最適化する効果が期待されるでしょう。
具体例として、IBM Watsonが設備稼働データを解析し、故障の予兆を事前に特定することで保守スケジュールを効率化するソリューションを提供している事例が挙げられます。
マーケティングの領域では、AIが顧客データや市場動向を統合的に分析し、ターゲット顧客の行動を予測するとともに、最適な施策を導き出す仕組みが整ってきました。たとえば、Salesforce Einsteinは顧客行動履歴を解析し、次のアクションやキャンペーンの効果を推定して、マーケティング担当者の判断をサポートする機能を備えています。
さらに、経営判断の場面では、AIが過去の経営データや市場動向をもとにシナリオ分析を行い、複数の選択肢とその影響度をシミュレーション形式で示すことが可能です。例えば、生成AIが将来の収益予測やリスク評価を行い、投資判断や事業戦略の立案を支援する事例が増えてきました。こうしたアプローチにより、データに基づく客観的な意思決定が促進され、組織の競争力向上にもつながると考えられます。
プロセスの自動化
生成AIは形式知を活用し、業務プロセスの自動化を実現することができます。これにより、反復的なタスクや時間のかかる作業が効率化され、人的リソースをより戦略的で価値の高い活動に集中させることが可能になります。従来、手作業で行われていた定型的な業務はAIによって自動化され、業務効率が大幅に向上します。
例えば、製造業では、定期的な品質検査や在庫管理のプロセスを生成AIが担当し、データをリアルタイムで解析して自動的にアクションを実行します。これにより、人的ミスの削減や迅速な対応が可能となり、作業者は異常検知や改善活動といった重要な業務に集中できるようになります。実際、Siemensのような企業では、AIがセンサーデータを自動で解析し、設備の状態を監視・予測する仕組みが導入されています。
また、営業部門では、リードのスコアリングや顧客対応のプロセスが自動化される事例もあります。生成AIが顧客データを基に優先度の高いリードを抽出し、最適なアプローチ方法を自動的に提案します。これにより、営業担当者は最も重要な商談に集中し、効率的に成果を上げることができます。例えば、HubSpotやSalesforceのCRMツールでは、生成AIを活用したプロセスの自動化が進んでおり、営業活動の生産性を大きく向上させています。
カスタマーサポートの向上
生成AIを活用し、形式知を基盤としたチャットボットやバーチャルアシスタントを構築することで、顧客からの問い合わせに迅速かつ的確に対応できるようになります。従来のカスタマーサポートでは、人的リソースに依存しがちで、対応に時間と労力がかかるという課題が顕在化していました。しかし、生成AIであれば、大量の情報を一瞬で分析し、最適な回答を提供できるため、業務効率と顧客満足度の両立が可能です。
製品やサービスに関するFAQデータやナレッジベースを参照するチャットボットは、ユーザーの質問に対し即座に解答を提示し、自然な会話形式で知識を伝えます。単純なキーワード検索に留まらず、質問者の意図や文脈を深く理解するため、24時間いつでも適切な支援が受けられるのが大きな利点です。これによって、顧客は必要とする情報をスピーディに得られ、企業側はサポート担当者の業務負担を軽減できます。
ZendeskやIntercomなどのプラットフォームでは、生成AIを搭載したチャットボットが、頻出する問い合わせへの自動応答だけでなく、複雑な状況にも柔軟に対処し、必要に応じて人間のエージェントに引き継ぐ仕組みを備えています。さらに、過去のやり取りや履歴データを分析して、顧客ごとのニーズに合わせたサポートを提供できるため、パーソナライズ化が進むのも特筆すべき点といえるでしょう。サポートスタッフは瞬時に顧客の背景を把握し、より迅速に問題を解決できるようになるため、顧客体験が一層向上することが期待されます。
エムニの事例｜AIインタビュアーによる技能伝承の仕組み
製造現場では、熟練工が持つ暗黙知によって品質や生産効率が維持されています。しかし、こうした知識や技術は主観的・感覚的な要素が強く、文書化が難しいという課題がありました。
特に、異常時の対応策や微細な振動・音から異常を察知する技術、材料の質感や匂いの変化を読み取る能力などは、ベテラン作業者の長年にわたる経験から成り立っているため、作業日報や引き継ぎ資料だけでは十分に記録しきれません。ベテランの退職や世代交代が進む中、こうした技術が失われるリスクはさらに高まっているのが現状です。
この課題に対し、株式会社エムニは生成AIと大規模言語モデル（LLM）を組み合わせた「AIインタビュアー」を導入し、暗黙知の形式知化を進めました。まずAIが既存のマニュアルを学習し、その上で熟練工へのインタビューを通じて不足する情報を収集します。短時間で自動生成される質問により、熟練工の負担を抑えつつ、経験とノウハウを体系的に引き出す仕組みです。
具体的には、AIが「異常時の対応策」や「微細な違和感」について掘り下げることで、機械の異音や振動、材料の質感変化など感覚的な領域に関する技術をパターン化・数値化します。これにより、経験の浅い作業者でも瞬時に異常を検知し、過去の解決策をもとに迅速な対応ができるようになります。さらに、AIが作業手順を分析して無駄を発見し、効率化を支援する点も大きなメリットです。
品質管理の面でも、暗黙知の形式知化は大きな効果をもたらします。AIが不良要因や作業基準を明確化することで、熟練工の経験に頼らずとも、安定した品質を維持できる生産体制を構築できるようになるのです。
こうしたAIインタビュアーの導入によって技能伝承が加速し、現場全体の対応力や問題解決能力が向上します。その結果、業務効率の改善や品質の安定化といった成果が現場で実感されるでしょう。
▼AIインタビュアーの導入をご検討の方は、無料高速デモ開発をぜひご確認ください。
まとめ：暗黙知の形式知化支援｜エムニが解決策をご提案します
本記事では、製造現場で問題となっている「熟練工の暗黙知喪失」に対し、生成AIを活用した技能伝承の具体的なソリューションをご紹介しました。AIインタビュアーを用いることで、熟練工の経験に基づく「五感による予知」をデータ化し、異常の早期発見や問題解決の迅速化を支援します。
微細な音や振動、材料の質感・匂いといった感覚的な情報をAIが体系化することで、経験の浅い作業者でも的確な対応が可能になります。さらに、過去の対応策や最適な作業手順をガイドラインとして整理し、無駄のない動作や効率的な段取りを提案することで、業務の標準化と生産性の向上にも寄与するでしょう。
こうした仕組みにより、不良品の発生防止や品質の安定化が期待できるうえ、属人化の解消によって技能が組織全体に継承される環境が整います。AIが効率的に知識を収集し、現場の技能伝承を「失われない技術」として未来へつなぐことが可能となるのです。
もし、技能伝承や暗黙知の形式知化に課題を感じていらっしゃる場合は、ぜひエムニにご相談ください。貴社の現場に合わせた具体的なソリューションをご提案し、問題解決に向けた最適な支援をいたします。
