製造業の技能承継問題｜AIで熟練の技を見える化、継承の遅れを解決
目次
製造業の技能承継問題｜AIで熟練の技を見える化、継承の遅れを解決
課題事例
こんにちは、株式会社feer広報部です！
今回は製造業の中小企業様でよく見られる熟練技能者の「暗黙知」の喪失危機とAIによる技能承継の遅れについて、AI活用での解決事例をご紹介いたします。
📋 今回の企業様の事例
実際の株式会社シンワバネス様（製造業・従業員70名）では、どんな課題があったのでしょうか？
こちらの企業様は、半導体製造装置向けの特殊な電気ヒーターをオーダーメイドで設計・製造しています。 品質を支えるのは、長年コイルの手巻きや特殊な溶接を担ってきた熟練技能者の「暗黙知」、つまり言葉で説明しにくい経験や勘です。しかし、近年の少子高齢化の波はシンワバネス様も例外ではなく、熟練技能者の相次ぐ退職が目前に迫っていました。 若手社員へのOJT（On-the-Job Training）だけでは、感覚的な技術の継承が追いつきません。結果として、製品の品質にばらつきが出始め、生産性の低下という形で企業の競争力を揺るがす事態になりかねない状況でした。
💥 課題の影響：若手社員が製造した製品の不良品率が、熟練技能者の5倍に上昇し、月間で数十万円の損失が発生する可能性がありました。
📚 参考資料：この課題は多くの企業が直面しています。中小企業庁の調査でも、人手不足や技能承継が深刻な経営課題として挙げられています。
AI改善提案
そこで！feerがおすすめするAI活用ソリューションをご提案いたします！
こちらの企業様のような課題は、AIと自動化の組み合わせで驚くほど改善できるんです。
1 使用するAI技術・ツール
今回の解決策では、以下のようなツールを組み合わせて使用します。
どれも実績のある信頼できるツールばかりです！
- • AI画像認識システム：熟練技能者の手元の動きや工具の角度、加工品の微細な変化をカメラで捉え、AIが「匠の技」をデータとして解析します。
- • n8nワークフロー：AIの解析結果をトリガーに、様々なシステムへの通知や記録を自動化する、いわばオーケストラの指揮者のような役割を担います。
- • センサーデバイス：工具に取り付けたセンサーで、熟練者のかける圧力や速度といった「力加減」を数値データとして収集し、技術の見える化をさらに進めます。
2 n8nワークフローによる自動化アプローチ
ここが今回のメインとなる自動化の仕組みです！
n8nを使うことで、バラバラだったツールが繋がり、自律的に動く業務の仕組みが生まれます。 例えば、AI画像認識システムが若手社員の作業に「熟練者の動きとのズレ」を検知したとします。その瞬間、n8nが自動で以下の処理を実行します。まず、若手社員のタブレットに「この部分の角度が違います」といった具体的なフィードバックと、参考となる熟練者の作業動画のリンクを送信します。同時に、指導役の先輩社員のチャットツール（例：Slack）に「〇〇さんの作業で確認依頼があります」と通知し、記録用のGoogleスプレッドシートに日時やエラー内容を自動で追記します。これにより、リアルタイムでの指導と、後から見返せる教育データ蓄積の両方が自動で実現するのです。
3 実装手順
まず、どの熟練技能者の、どの作業を「見える化」すべきか優先順位をつけます。熟練技能者へのインタビュー動画や、作業中の手元を撮影した映像データを収集することから始めます。
収集したデータを基に、最適なAI画像認識モデルを選定します。例えば、株式会社ヨシズミプレス様ではAI外観検査を導入し、作業時間を40%削減した実績があります。 このような事例を参考に、カメラやセンサーを設置し、n8nで基本的な通知ワークフローを設定します。
まずは一つの工程に限定して試験的に導入します。AIの判断と熟練技能者の判断を比較し、その差をAIに再学習させることで精度を高めていきます（チューニング）。現場のフィードバックを元に、n8nの通知内容やタイミングを最適化します。
精度が安定したら、対象工程を広げて本格運用を開始します。KPIとして「若手社員の習熟期間」「不良品率」「熟練技能者の指導時間」などを設定し、導入前後の数値を比較して効果を定量的に測定します。
蓄積されたデータを分析し、AIモデルを定期的に更新します。さらに、この仕組みで得られた知見を基に、他の部署や工程への横展開を検討し、会社全体の生産性向上を目指します。
期待できる定量的効果
| 効果項目 | 改善効果 |
|---|---|
| 若手社員の習熟期間 | 50%短縮 |
| 指導者のOJT時間 | 年間200時間削減 |
| 生産性向上 | 15%改善 |
| エラー率削減 | 80%減少 |
導入期間・コスト概算
| 項目 | 期間・費用 |
|---|---|
| 導入期間 | 3ヶ月～6ヶ月 |
| 初期費用 | 80万円～300万円 |
| 月額運用費 | 5万円～20万円 |
まとめ
いかがでしたでしょうか？
今回ご紹介した事例のように、適切なAI活用で業務効率は大幅に改善できます。
次のステップ：熟練技能者の「暗黙知」は、失われてからでは取り戻せない貴重な経営資産です。まずは、自社のどの工程に「匠の技」が眠っているか、現場の皆さんと一緒に話し合うことから始めてみませんか。AIで匠の技を「見る」、データで「わかる」、n8nで「繋ぐ」ことで、言葉にしにくい技術も着実に次世代へバトンタッチできます。feerはそんな最初の小さな一歩から、皆さんと一緒に走ります。ぜひお気軽にご相談ください。
参考資料・関連リンク
- 株式会社シンワバネス 公式サイト - 今回の事例企業様の公式サイトです。
- 中小企業庁: 2024年版「中小企業白書」 - 中小企業の人手不足や事業承継に関する最新データが掲載されています。
- 経済産業省: DXセレクション - 中小企業のDX優良事例が多数紹介されています。
- 匠の技を未来へ継ぐ――製造業における暗黙知とナレッジマネジメント最新事例 - Revot様による暗黙知の継承に関する詳細な解説記事です。
- n8n公式サイト - 本記事で紹介したワークフロー自動化ツールn8nの公式サイトです。
- n8n導入を成功させる企業向け実践ガイド - 株式会社プロドウガ様によるn8n導入に関する実践的なガイドです。
注意：GoogleサーチリダイレクトURL（vertexaisearch.cloud.google.com等）は使用禁止。必ずオリジナルの直接URLを記載
参考資料・関連リンク
- https://4rjhptarqbdtr1jy.public.blob.vercel-storage.com/challenge-scenes/challenge-scene-1757620882057.png"
- https://vanes.co.jp/"
- https://www.chusho.meti.go.jp/pamflet/hakusyo/2024/index.html"
- https://www.meti.go.jp/policy/it_policy/dx/dx-selection.html"
- https://www.revot.jp/knowledge-management/know-how/post-951"
AI活用についてのご相談
この記事で紹介したAI活用策について、詳しい実装方法やカスタマイズのご相談を承っています。
無料相談に申し込む