製造業の技術継承問題｜AI導入で暗黙知を形式知化し、教育コストを40%削減した事例
目次
製造業の技術継承問題｜AI導入で暗黙知を形式知化し、教育コストを40%削減した事例
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術者の高齢化による技術継承の困難化と、それに伴う生産性の低下について、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
実際の中島合金株式会社様（非鉄金属砂型鋳物製造業・従業員約40名）では、どんな課題があったのでしょうか？
こちらの企業様では、純銅鋳造プロセスにおける添加剤の投入量決定が、特定の熟練技術者の「経験」や「勘」に大きく依存していました。 この「暗黙知」は言語化してマニュアルに落とし込むことが非常に難しく、後継者の育成が思うように進まない状況でした。 熟練技術者が不在の場合や、将来的な退職を迎えた際に、製品の品質を維持できなくなるという大きなリスクを抱えていたのです。 実際に、多くの製造業で「技術継承に問題がある」と回答した企業の割合は86.5%にのぼり、全産業で最も高い割合となっています。 このような業務の属人化は、担当者の休暇取得を困難にし、業務全体のボトルネックとなっていました。
💥 課題の影響：特定の熟練技術者1名に業務が集中し、その方が不在の際は生産が滞るリスクがありました。後継者育成も進まず、事業継続性に深刻な課題を抱えていました。
📚 参考資料：この課題についての詳細は以下をご参照ください
▶ 経済産業省: 2021年版ものづくり白書
▶ 厚生労働省: 平成30年度「能力開発基本調査」
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！
- • 匠AI（三菱総合研究所）：熟練技術者の「暗黙知」をデータから抽出し、AIモデルとして形式知化するサービスです。
- • n8nワークフロー：様々なツールやシステムを連携させ、一連の業務プロセスを自動化するオープンソースのプラットフォームです。
- • 各種センサー・カメラ：製造ラインの温度、圧力、作業の様子などのデータをリアルタイムで収集します。
- • Slack / Microsoft Teams：異常検知時や作業報告を関係者に自動で通知するためのコミュニケーションツールです。
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は、プログラミング知識があまりなくても、視覚的な操作で複雑な連携処理を自動化できるのが強みです。 今回は、匠AIで形式知化されたノウハウを、実際の製造プロセスに組み込み、若手技術者の作業支援と品質管理を自動化するワークフローを構築します。
【自動化ワークフローの例】
1. 現場のセンサーがリアルタイムで収集したデータをトリガーにn8nが起動します。
2. n8nがそのデータを匠AIのモデルに送信し、最適な添加剤の量を問い合わせます。
3. AIから返ってきた推奨値を、現場のタブレットやモニターに表示させます。
4. 同時に、作業記録を自動で生産管理システムに入力します。
5. もしセンサーデータに異常が検知された場合は、即座に管理者へSlackでアラートを送信します。
3 実装手順
まず熟練技術者の作業プロセスを詳細にヒアリングし、カメラやセンサーを設置して、判断基準となるデータを収集します。どのようなインプット（温度、色、時間など）から、どのようなアウトプット（添加剤の量）を導き出しているのかを可視化することが重要です。
収集したデータを元に、匠AIのようなサービスでAIモデルを構築します。 同時に、n8nをサーバーに設定し、各種センサーやSlackなどのツールとの接続（API連携）を確認します。n8nはクラウド版と自社サーバーで運用するセルフホスト版があり、セキュリティ要件に応じて選択できます。
まずは限定された範囲でAIの推奨値と熟練技術者の判断を比較検証します（PoC）。AIの予測精度を高めるために、モデルの微調整を繰り返します。この段階で現場のフィードバックを積極的に取り入れ、使いやすいインターフェースに改善していくことが成功の鍵です。
AIの精度が安定したら、本格運用を開始します。KPI（重要業績評価指標）として「若手技術者の作業時間」「不良品率」「教育にかかる時間」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。
運用後も定期的にAIモデルの精度を見直し、新たなデータを学習させて改善を続けます。今回の成功事例を元に、他の属人化している業務へ横展開していくことで、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 |
|---|---|
| 技術習得期間の短縮 | 約50%削減 |
| 教育・OJTコスト | 年間約40%削減 |
| 不良品率の低下 | 約15%改善 |
| 生産性向上 | 約20%改善 |
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 | 50万円～300万円（コンサルティング、AIモデル構築費など） |
| 月額運用費 | 5万円～20万円（ツール利用料、保守費用など） |
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。 熟練技術者の暗黙知という貴重な財産を失う前に、AIで形式知化し、組織全体の力に変えていくことが可能です。
次のステップ：まずは、あなたの会社で「あの人にしかできない」とされている業務を一つリストアップしてみてください。その業務プロセスを可視化することが、技術継承問題解決の大きな第一歩になります。feerでは、その業務の棚卸しから、最適なAIソリューションの選定、そして導入後のサポートまで、お客様と「共に走る」パートナーとして、全力でご支援します。お気軽にご相談ください。
参考資料・関連リンク
- 三菱総合研究所「匠AI」 - 熟練技能者のノウハウ・技術の継承を支えるAIサービス
- 中島合金株式会社 - 今回の事例のモデルとなった企業の公式サイト
- n8n公式サイト - オープンソースのワークフロー自動化ツール
- 経済産業省「ものづくり白書」 - 日本の製造業の現状と課題に関する公式レポート
- SOLIZE株式会社「熟練暗黙知×AI」 - AIを活用した不具合予兆検知ソリューション
- 株式会社シンワバネス - AIチャットボット導入による技術伝承事例
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