生成AI時代における最適な技能伝承戦略｜暗黙知を自動で資産化

日本の製造業の競争力の源泉である「匠の技」や「現場ノウハウ」は、熟練技術者の高齢化・引退により失われつつあります。

こうした暗黙知を次世代へどう継承するかは、企業や産業全体の将来を左右する重要な経営課題です。

従来の人手中心の伝承には限界がある中、本記事では、生成AIを活用して暗黙知をデジタル資産化し、持続可能な組織体制を構築するための具体的な戦略と技術的アプローチを解説します。

生成AIが変える技能伝承｜属人化した知識を組織資産へ

従来のナレッジマネジメントで最大の課題だったのは、熟練工の頭の中にある言葉にしにくい知識、いわゆる「暗黙知」をどう共有するかという点です。

マニュアルやOJTでは、こうした微妙な力加減や判断の勘所といった感覚的な技能を十分に伝えることはできませんでした。

しかし生成AIの登場により、この状況は変わりつつあります。生成AIは、熟練者の判断や行動の共通点を整理し、誰でも使える形にまとめ直すことができます。

その結果、これまで属人化していた知識を組織全体で活用できるようになり、技能継承のあり方そのものをシンプルかつ効率的に変え始めているのです。

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生成AIで暗黙知を形式知化するメリットやプロセスを解説

マルチモーダルAIによる「匠の技」の解析と構造化

マルチモーダルAIは、動作や音声といった多角的な情報を統合的に処理することで、これまで人間の五感に依存してきた「匠の技」を緻密なデータとして捉えます。

この技術の台頭により、言語化が困難であった熟練者の技能や直感的な判断を、客観的かつ再現可能な形式で共有することが可能となりました。

近年の研究では、映像と音声を組み合わせた最新の手法を用いることで、行動認識において87.9％という高い精度が報告されています。

ここで特筆すべきは、身体の動きを視覚的に追跡するだけでなく、作業時の摩擦音や打撃音といった「聴覚情報」を解析に組み込んでいる点です。これにより、熟練者が無意識に聞き分けていた微細な変化までをAIが捉えられるようになり、感覚的なコツの論理的な再現が現実味を帯びてきました。

こうしたマルチモーダルAIの知見は、研究室の中だけに留まらず、実社会の高度なシステムにも組み込まれ始めました。

たとえば Tesla の自動運転システムにおいては、車体に配された複数のカメラ映像やセンサー群からの情報をリアルタイムで統合し、周囲の状況を的確に把握しています。

人間のドライバーが視覚や平衡感覚を総合して運転操作を行うプロセスを、デジタルデータとして分解・再構成している点は、正に技能の構造化における先駆的な事例と言えるでしょう。

結論として、マルチモーダルAIは経験則に頼らざるを得なかった暗黙知を、誰もが活用できる形式知へと変換する役割を担っています。技能伝承の効率化や、わずかな違和感を察知する異常検知の精度向上を支える強力な基盤として、今後のさらなる発展が期待されます。

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LLMアプリケーション設計のためのナレッジマネジメント入門

参考記事：

• Artificial intelligence in multimodal learning analytics: A systematic literature review
• Multimodal fusion for audio-image and video action recognition
• Mapping multi-modal learning analytics in techno-driven learning environments
• AI & Robotics | Tesla
• Full Self-Driving (Supervised) | Tesla

インタビューAIによる言語化プロセスの自動化

熟練工が持つ「勘」や「コツ」を効率よく言葉にするため、インタビューAIの活用が模索されています。

すべてを機械任せにするのではなく、AIが対話を通じて話を引き出し、人間が内容を精査して仕上げるという役割分担が、暗黙知を共有可能な知識に変えるための現実的なアプローチとなるでしょう。

実際の製造現場では、「あの部品」や「いつものやつ」といった特有の表現が壁となり、当初のAIの理解度は11％に留まっていました。

しかし、現場用語と正式名称の対応関係を学習させることで、その数値は67％まで改善されています。この結果は、AIが現場の文脈をどの程度把握できるかが、言語化の質を左右する重要な要素であることを示唆しています。

また、トラブルが発生した直後にAIが介入し、解決を支援しながら「なぜその処置を選んだのか」を問いかける手法も有効です。

記憶が鮮明なうちに振り返りを促すことで、後日のヒアリングでは見落とされがちな判断基準を拾い上げやすくなります。実務の延長線上で対話を行う形式であれば、多忙な現場でも比較的スムーズに知識の蓄積が進むはずです。

一方で、AIは情報の整理を得意とする反面、熟練者が例外的に行う細かなニュアンスの判断をこぼしてしまう可能性も否定できません。

そのため、AIが「初心者」の役割を演じて基礎的な前提を引き出しつつ、人間が最終的な確認や補足を行う連携が推奨されます。こうした互いの特性をうまく組み合わせることで、現場に眠る知恵をより着実に、次世代へと引き継いでいけるようになるでしょう。

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技能伝承とは？問題点、解決策、導入方法について徹底解説

参考記事：

• Interview AI-ssistant: Designing for Real-Time Human-AI Collaboration 
• Investigating Knowledge Elicitation Automation with Large Language Models
• Large Language Models for Tacit Knowledge Elicitation in Industry 5.0
• Shopfloor Terminology for Retrieval-Augmented Generation (RAG)

「読むマニュアル」から「その場で相談できるAIメンター」への進化

これまでのマニュアルは、作業者自らが「今、何をすべきか」を記述の中から探し出し、判断することを前提としてきました。

しかし、生成AIを「対話型メンター」として活用することで、知識は単に読む対象から、その場ですぐに相談できるパートナーへと進化します。

日常の言葉で問いかけられるため、作業の手を止めることなく、理解と判断を並行して進められる点がこの仕組みの大きな利点です。

こうした変化は、すでに製造現場で具体的な成果として現れ始めています。特に手順そのもの以上に「どこを見て判断するか」といった暗黙知が求められる設備保全などの現場では、判断の背景にある知恵を必要な瞬間に引き出せるAIの強みが発揮されます。

化学エンジニアリング分野では、危険を伴う作業を仮想環境で学ぶAI支援システムが導入され、リアルタイムのフィードバックによって安全な作業慣行が約30％向上したと報告されています。

また、別の仮想ラボの研究においても、実験中のミスが40％減少し、本質的な理解度が20％向上しました。文字情報だけでは補いきれなかった細かな判断や理解を、対話によってその場で補完できたことが好結果につながったと考えられます。

同様の試みは、極めて高い精度が求められる航空宇宙産業にも広がっています。若手技術者が熟練者の判断プロセスを仮想環境で擬似体験できるトレーニングを導入したところ、訓練時間が25％短縮され、故障診断の精度も向上しました。

単なる手順の暗記ではなく、「判断の流れ」そのものを学べる環境が、現場の即戦力化を後押ししているようです。

生成AIによる対話型メンターは、いまや製造・産業分野において、実務支援と人材育成を同時に支える仕組みとして実用段階にあります。「必要なときに問いかけ、その場で納得できる」という環境の整備は、現場の安全性や生産性、そして確実な技術継承を支える一助となっていくでしょう。

▼熟練工の技能伝承について更に詳しく知りたい方はこちら
熟練工の技能伝承を成功させるには｜生成AIの恩恵

参考記事：

• A Comprehensive Review of AI-based Intelligent Tutoring Systems: Applications and Challenges
• Opportunities, guidelines and guardrails for effective and equitable use of AI in education

生成AI活用がもたらす戦略的メリット｜ROI向上と組織能力の拡張

技能伝承における生成AIの真価は、単なる教育の効率化ではなく、熟練者の知恵を組織全体の資産へと昇華させる点にあります。

労働人口が減少する今、この知恵をデジタル化して誰もが活用できる環境を整えることは、ROIの向上と競争力維持に欠かせない必須条件です。

本記事では、その具体的なメリットと組織に与えるインパクトを解説します。

▼AIを導入するメリットについて詳しく知りたい方はこちら
生成AIのメリット・デメリットを徹底解説！

工数削減とスピード向上を実現する マニュアル・動画生成の自動化

生成AIの台頭によって、マニュアルや教育コンテンツの制作は「工数削減」と「スピード」の双方で劇的な進化を遂げました。

現場の大きな負担となっていた資料作成を自動化することで、最新の知識を即座に共有できる体制が確立されつつあります。

2025年の最新研究によれば、自然言語から操作マニュアルと動画を自動生成する手法の導入により、作成コストは従来の20分の1まで抑えられました。同時に、既存の資料からアバター解説付き動画を生成するAIエージェントは、人手の6倍以上の速さで制作を完了させます。

1本あたり約0.001ドルという圧倒的な低コスト化が実現したことで、これまで費用対効果の面で見送られていた小規模なナレッジの動画化も現実のものとなりました。

こうした効率化の一方で、肝心の教育効果についても極めてポジティブな結果が出ています。2025年の調査では、AI生成コンテンツによる学習成果は人間が制作したものと同等以上であることが判明しました。

事実、受講者のタスク成功率は8.5％向上し、特に語学等の記憶保持においては従来型を上回る事例さえ報告されています。

このように生成AIは、コンテンツ制作における「速さ・安さ」と「分かりやすさ」を高い次元で両立させてくれます。

▼ナレッジマネジメントについて更に詳しく知りたい方はこちら
ナレッジマネジメントへのAI活用戦略｜製造業DXの核心を握る知識の最大活用法

参考記事：

• No More Manual Guides: Automatic and Scalable Generation of High-Quality Excel Tutorials  
• Paper2Video: Automatic Video Generation from Scientific Papers  
• AI-Generated Instructional Videos: A Systematic Review of Learning Impacts, Applications

教育の質をそろえ 早期戦力化を支える学習環境づくり

製造現場において長年の課題とされてきた教育の質のバラつきは、生成AIの活用によって劇的な解決に向かっています。

これまでのOJTは指導役の経験や教え方に依存せざるを得ませんでしたが、AIがその「指導の差」を埋める強力なサポーターとしての役割を担うようになりました。

最新の調査報告によると、生成AIは新人や標準的な層の労働者に対し、熟練者が持つ「暗黙知」を補完する機能を持っています。これにより個人のパフォーマンスが底上げされ、誰もが一定の高い水準でスキルを習得できる「教育の均一化」が現実のものとなりました。

具体的な成功例として、ベテラン指導者の30年にわたる経験を学習させた「AI先輩」の活用が挙げられます。若手が「人間相手では聞きづらい初歩的な質問」をAIにぶつけることで、業務時間が大幅に短縮されただけでなく、心理的な安心感が生まれて離職防止につながるという副次的効果も現れました。

さらにAIメンターは、24時間365日どこからでも利用できるため、新人は自らのペースで繰り返し学習したり、隙間時間に疑問を解消したりすることが可能です。この利便性は基礎知識の習得期間を大幅に早め、現場への早期配属を強力に後押ししています。

こうした仕組みは、熟練工が不足する地方拠点や時差のある海外拠点においても、本社と同水準の教育提供を可能にしました。グローバル展開を加速させる製造業にとって、この教育インフラは大きな競争優位性をもたらすでしょう。

AIが新人の不安を払拭し、早期戦力化を支える体制は、現代の深刻なスキル不足を解消するための現実的な切り札となりつつあります。

参考記事：

• Future of Jobs Report 2025
• 生成AIを「先輩教師」に： 小規模自治体の70名を対象としたGPT活用の混合研究

誰がやっても同じ品質で海外拠点まで展開できる業務体制

「あの人にしかできない仕事」が存在する状態は、組織運営において極めて大きなリスクを孕んでいます。担当者の不在や退職が、そのまま業務の停滞や貴重なノウハウの消失を招きかねないからです。

生成AIを活用して個人の技能を形式知化し、組織の資産として再定義する取り組みは、こうした属人化問題の解消に直結します。

すでに具体的な成功事例も報告されており、日鉄ソリューションズ株式会社では、翻訳や表計算ソフトの数式作成といった間接業務に生成AIを導入しました。

その結果、わずか3カ月で約9,500時間という驚異的な業務削減を達成しています。個人のスキルに依存していた作業をAIが補助する体制を築くことで、誰もが迅速かつ正確にタスクを完遂できる環境が整いました。

業務プロセスが標準化され、作業品質が一定に保たれるようになれば、急な需要変動や人員配置の変更にも柔軟に対応できる強靭な組織構造が確立されます。加えてAIの優れた多言語能力を駆使すれば、形式知化したマニュアルやノウハウを即座に海外拠点へ展開するのも容易でしょう。

こういった全社的な文章生成・翻訳基盤の整備は、グローバル全体での品質向上と生産効率の最適化を加速させ、企業競争力を根本から底上げする力となります。

一方で、導入に際して「機密情報の漏洩」が最大の懸念事項であるという調査結果（JIPDEC・ITR）も無視できません。

安全にAIを利用できるガバナンスを盤石なものにすることこそ、組織の知見を安心して共有・活用するための不可欠な土台となるはずです。

▼国際特許検索について詳しく知りたい方はこちら
国際特許検索とは｜海外展開の失敗を防ぐ生成AI時代の調査戦略

参考記事：

•  AI Guidelines for Business 
• Artificial Intelligence Risk Management Framework (AI RMF 1.0)
• Technology and Innovation Report 2025 – Chapter V: Global collaboration 
• Artificial Intelligence on Knowledge Management Systems for Businesses: A Systematic Literature Review
• Managing cross-border knowledge transfer for innovation
• Sustainability | An Open Access Journal from MDPI
• EUROfusion Knowledge Management Strategy
• Report on the Specific Influence on AI Safety

セキュアで高精度な実装を実現する技術戦略｜RAG・オンプレミス活用

製造業の生成AI活用では、自社技術への「回答精度」と「情報保護」の両立が求められます。一般的なAIが抱える誤情報の生成や機密漏洩のリスクを抑えるには、独自知識を参照するRAGと、閉域環境であるオンプレミスの併用が有効な手段です。

この手法を採用すれば、社外秘のノウハウを安全に守りつつ、現場の疑問に正しく答える仕組みが整います。

本記事では、実用性と堅牢性を両立させるための具体的な技術戦略を紐解きます。

▼生成AIのメリット・デメリットについてはこちら
生成AIのメリット・デメリットを徹底解説！

社内データをAIに覚えさせない回答精度と安全性を両立するRAG

生成AIを業務で活用する際、多くの企業が直面するのが「便利さ」と「情報漏洩リスク」の両立です。

AIの回答精度を高めるために社内データを学習させると、その情報がAIの内部に固定され、後から完全に管理・削除することが難しくなります。製造業において、技術標準書や現場ノウハウといった重要な情報をこの形で扱うことには、大きな不安が残ります。

RAGは、こうした課題に対応するための仕組みです。

RAGでは、社内データをAIに覚え込ませるのではなく、必要なときにだけ外部の資料を「参照」させます。

情報そのものは社内のデータベースに残るため、誰がどの情報にアクセスできるかを管理しやすく、適切な運用を前提とすれば高い安全性を確保できます。

ただし、RAGを使えば自動的に安全になるわけではありません。

たとえば、社内資料を一か所にまとめ、利用者の権限を意識せずにAIから自由に検索できる状態にしてしまうと、本来見せるべきでない技術情報まで、質問の仕方次第で引き出されてしまう可能性があります。

そのため、ユーザーの権限に応じた情報のフィルタリングをしたり、特に重要なデータは暗号化して管理するなど、「誰が、どこまで使えるか」を前提にした設計などが不可欠です。

このようにセキュリティを考慮して設計されたRAGは、回答の正確さという面でも大きな効果を発揮します。AIがその場で関連資料を確認しながら回答するため、思い込みや勘違いによる誤りを減らすことができます。

実際、医療分野の検証では、数百ページに及ぶ複雑なガイドラインに基づいた判断において、RAGを活用したAIが95.5%という極めて高い正答率を記録しました。

一方、資料を自由に参照できる若手医師であっても、その正答率は74.1%にとどまっています。人はマニュアルを見ていても見落としが起きますが、RAGは必要な情報を漏れなく参照できる点が強みです。

この仕組みは、製造業の現場にもそのまま応用できます。

技術標準書、配合条件、設備トラブルの対応手順など、正確さが求められる業務において、RAGは現場の判断を支える「確認役」として機能します。日々更新される社内情報を、安全に、かつ無理なく活用できる点も大きな利点です。

RAGは単なるAIの便利機能ではありません。 重要な社内知識を守りながら、現場で使える形で活かすための、現実的で信頼できる仕組みなのです。

参考記事：

• Privacy-Aware RAG: Secure and Isolated Knowledge Retrieval
• RAG Security and Privacy: Formalizing the Threat Model and Attack Surface
• Feedback-Guided Extraction of Knowledge Base from Retrieval-Augmented LLM Applications
• Pirates of the RAG: Adaptively Attacking LLMs to Leak Knowledge Bases
• Retrieval-Augmented Generation for Large Language Models: A Survey
• Retrieval-Augmented Generation (RAG) | Business & Information Systems Engineering
•  Performance of Retrieval-Augmented Generation Large Language Models
• The Power of Noise: Redefining Retrieval for RAG Systems
• A Retrieval-Augmented Generation Framework for Academic Literature Navigation 

AIもデータも社内で完結させる オンプレミスとローカルLLM

RAGは、社内固有の知識を安全に参照しながら回答精度を高める有効な仕組みです。

しかし、どれほど設計を工夫しても、AIやデータをパブリッククラウド上で扱う限り、「重要な情報が社外に送信される」という不安を完全に払拭することは困難です。

特に、図面データや製造ノウハウなど、企業の競争力そのものに直結する情報を扱う場合、この点は大きな不安となります。

こうした課題に対する一つの選択肢が、オンプレミス環境とローカルLLMです。

オンプレミス環境では、AIの処理や参照データがすべて自社サーバー内で完結します。入力データや生成結果が外部に送信されることはなく、情報を物理的に社内へ封じ込めることができます。この「社外に出ない」という性質は、規約や設定以上に、製造業の現場や経営層にとって大きな安心材料となります。

さらに、インターネットから切り離した閉域環境で運用できる点も重要です。外部からのサイバー攻撃や通信障害の影響を受けにくく、工場やプラントなど、ネットワーク制約のある現場でも安定してAIを利用できます。

ローカルLLMとは、クラウドAPIを介さず、自社サーバー上でAIモデルそのものを動かす方式です。近年では、高性能なオープンソースLLMの登場により、ローカル環境でも実務に耐える性能を確保できるようになってきました。

特に、業務内容を社内文書の検索・要約や手順確認といった定型的な用途に限定すれば、AIに求められるのは幅広い一般知識ではなく、与えられた情報を正確に理解し整理する能力です。

そのため、こうした用途では、過剰に大規模なAIを用いなくても、ローカルLLMでも十分な実用性を確保できます。

RAGによる知識参照と、オンプレミス／ローカルLLMによる閉じた環境での運用を組み合わせることで、「精度を上げるほど危険になる」という生成AIの課題を、現実的な形で回避できます。

秘匿情報を守りながらAIを業務に根付かせたい製造業にとって、この構成は最も実践的な基盤と言えるでしょう。

▼オンプレミス環境でのAI利用についてはこちら
オンプレミスLLMとは｜情報漏洩を防ぎつつ競争優位性あるAIを構築

▼オンプレミス環境での開発について詳しく知りたい方はこちら
生成AI x オンプレミス｜セキュアかつ柔軟なAI活用の実現

▼ローカル生成AIについて詳しく知りたい方はこちら
ローカル生成AIとは？メリット/デメリット・自社事例を紹介

参考記事：

• AI 事業者ガイドライン案
• AI Privacy Risks & Mitigations – Large Language Models (LLMs)
• A Middle Path for On-Premises LLM Deployment
• テキスト生成 AI の 導入・運用ガイドライン
• https://www.mod.go.jp/j/budget/chotatsu/naikyoku/nyuusatu/2025/0717b.pdf
• Confidential inference systems: Design principles and security risks
• OnPrem.LLM: A Privacy-Conscious Document Intelligence Toolkit

ファインチューニングによる自社に特化したAIモデルの構築

RAGとオンプレミス環境を組み合わせることで、生成AIは「安全かつ正確に情報を参照できる存在」へと進化します。しかし、製造現場においては、資料の参照だけでは対応しきれない局面も少なくありません。

自社特有の言い回しや判断基準、あるいは明文化されていない現場の「阿吽の呼吸」が求められる場合、既存の資料を検索するだけのAIには限界が生じます。

こうした領域を補完し、AIの振る舞いそのものを自社仕様に最適化する手法が「ファインチューニング」です。

RAGが外部資料を都度参照する仕組みであるのに対し、ファインチューニングはAIモデルの思考プロセスを調整し、「どう考え、どう表現するか」という基礎的な傾向を自社に引き寄せます。

たとえば製造現場には、数値上の不備はなくとも経験的に避けるべき判断や、熟練者が無意識に行う確認作業が数多く存在します。

こうした暗黙の判断基準は、単なる資料検索で再現するのは困難でしょう。過去の優良事例や熟練者のフィードバックを学習させ、判断の「型」そのものをモデルに定着させるアプローチが不可欠となります。

この取り組みは、企業の競争優位性にも直結します。汎用的なAIが「どこでも手に入る回答」を返すのに対し、自社の知見で調整されたモデルは、他社には決して模倣できない独自の知的資産へと昇華されるからです。

ただし、あらゆる課題をファインチューニングで解決しようとするのは得策ではありません。頻繁に更新される仕様や数値まで学習させてしまうと、情報の修正が難しくなり、運用上の負担が増大しかねないためです。

したがって、流動的な事実情報はRAGで柔軟に扱い、ファインチューニングは「思考の流れ」や「表現の流儀」といった変化しにくい根幹部分に特化させるのが賢明な戦略といえます。

オンプレミスという安全な土台の上で、RAGによる「正確な事実参照」とファインチューニングによる「自社らしい振る舞い」を融合させる。これにより生成AIは、単なる便利な道具を超え、自社の競争力を体現する真の実務パートナーへと深化を遂げるでしょう。

参考記事：

• Finetuned Language Models Are Zero-Shot Learners
• Language Models are Few-Shot Learners
• GPTs are GPTs: An Early Look at the Labor Market Impact Potential of Large Language Models
• LIMA: Less Is More for Alignment
• Representation Engineering: A Top-Down Approach to AI Transparency
• Do Large Language Models Latently Perform Multi-Hop Reasoning?
• Training language models to follow instructions with human feedback
• Learning to Filter Context for Retrieval-Augmented Generation
• Studying Large Language Model Generalization with Influence Functions
• Gemini: A Family of Highly Capable Multimodal Models

知恵を組織の資産にする｜データ駆動型人材育成への転換

熟練工の経験や勘に支えられてきた製造現場は、今、大きな転換点にあります。暗黙知を個人に依存したままでは、技能の継承も組織の持続性も立ち行きません。生成AIは、この課題に対し、知識をデジタル資産として蓄積・共有するための現実的な手段を提供します。

RAGによって最新の事実や手順を安全に参照し、ファインチューニングによって判断の型や自社らしい振る舞いを定着させる。

これらをオンプレミス環境で運用することで、機密情報を守りながら現場で使えるAIが成立します。この仕組みは、技能伝承を「人に教わるもの」から「誰でも、必要なときに学べるもの」へと変えます。

生成AIは人を置き換える存在ではなく、知恵を次世代へ残すためのパートナーです。経験と勘に頼る育成から、データとAIを基盤とした人材育成へ。

この転換こそが、次世代の製造業を支える競争力となるでしょう。

▼製造業のDXについて詳しく知りたい方はこちら
製造業のDXとは？メリット・ロードマップ・事例を徹底解説

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、DENSO、東京ガス、太陽誘電、RESONAC、dynabook、エステー、大東建託など、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