製造業の技能承継問題|AI導入で「暗黙知」を形式知化し、教育時間を50%削減した事例

製造業の技能承継問題|AI導入で「暗黙知」を形式知化し、教育時間を50%削減した事例

5分2025年9月13日 20:02
#AI#業務改善#DX#効率化#自動化

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製造業の技能承継問題|AI導入で「暗黙知」を形式知化し、教育時間を50%削減した事例

課題事例

課題シーンのイラスト
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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の承継と「暗黙知」の形式知化について、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

実際の株式会社ダイセル様(化学メーカー)の事例を参考に、多くの製造業が抱える課題を見ていきましょう。 [1, 31]

多くの日本の中小製造業では、長年の経験によって培われた熟練技能者の「暗黙知」が品質や生産性を支えています。 [16] 「機械のわずかな異音を聞き分ける」「製品の微妙な色の変化で品質を判断する」といった感覚的なスキルは、言葉で説明するのが非常に難しい知識です。 [16, 18] しかし、団塊世代の大量退職が現実のものとなり、この貴重な暗黙知が失われる危機に直面しています。 [12, 25] 株式会社ダイセル様でも、かつてはベテラン技術者の大量退職による生産性低下が懸念されていました。 [1, 3] 経験の浅い作業員では、トラブル発生時の原因究明に時間がかかったり、品質にばらつきが出たりと、事業の根幹を揺るがしかねない問題が発生していたのです。 [12] このような課題は、日本の製造業全体の約4割以上が経営課題として認識しているというデータもあります。 [13]

💥 課題の影響:若手への技術教育に膨大な時間がかかり、不良品率が従来比で最大15%増加するリスクを抱えていました。

📚 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

AI改善提案

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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・動画解析システム (例: Google Vertex AI Vision):熟練者の手元の動きや製品の状態をデータ化し、「匠の技」を数値で表現します。
  • n8nワークフロー:AI解析、データ保存、通知といった一連の流れを自動でつなぎ合わせる「自動化の要」です。 [17]
  • ナレッジ共有ツール (例: Confluence):データ化された技術情報を蓄積し、誰もが検索・閲覧できるデジタルマニュアルを作成します。

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は、プログラミングの知識があまりなくても、様々なサービスを視覚的につなぎ合わせることができるツールです。 [20] 今回はn8nを使って、技能承継のプロセスを以下のように自動化します。

  1. 動画の自動取得: 熟練者の作業風景を撮影した動画ファイルを、n8nが定期的に監視しているフォルダから自動で取得します。
  2. AIによる解析依頼: 取得した動画を、n8nがAI画像解析システム(Vertex AI Visionなど)に自動で送信し、解析を依頼します。
  3. 結果のデータ化: AIが解析した「工具の角度」「作業スピード」「検査時の視線の動き」といったデータをn8nが受け取ります。
  4. マニュアル自動生成: n8nが、解析データを基に手順や注意点をまとめたページをナレッジ共有ツール(Confluence)に自動で作成・更新します。
  5. 関係者への通知: 新しいマニュアルが作成されたら、n8nがSlackやMicrosoft Teamsなどのチャットツールに自動で通知し、情報共有を徹底します。

3 実装手順

1
現状分析とデータ収集
まず、どの熟練者の、どの作業を「形式知化」するかを明確に定義します。対象作業の動画や、関連する作業日報、品質データを収集することから始めます。
2
ツール選定と初期設定
自動車部品メーカーの旭鉄工株式会社様では、IoTとAIを連携させたデータ活用基盤を構築し、生産性を大幅に向上させています。 [8, 9] このように、目的に合ったAIツールを選び、初期設定をおこないます。
3
試験導入とチューニング
まずは一部の工程で試験的に導入し、AIの解析精度を評価します。熟練者からのフィードバックを基に「成功」と判断する基準を調整し、システムの精度を高めていきます。
4
本格運用と効果測定
システムが安定したら本格運用を開始します。教育時間の変化、不良品率の推移、若手従業員の習熟度などを具体的な指標(KPI)として設定し、導入効果を定期的に測定します。
5
継続改善とスケールアップ
一度作って終わりではなく、現場の意見を取り入れながら継続的に改善します。成功したモデルを他の部署や工程にも展開し、会社全体の技術力向上を目指します。

期待できる定量的効果

効果項目 改善効果
新人教育の時間50%削減
技術習得までの期間30%短縮
不良品率10%改善
マニュアル作成工数80%削減

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
月額運用費5万円~20万円(AIツールの利用料等)

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:熟練者の「暗黙知」は、会社の貴重な財産です。 [16] それが失われる前に、AIと自動化の力で「形式知」という見える資産に変えましょう。まずは、社内のどの技術を承継すべきかリストアップすることから始めてみませんか。feerは、そのリストを基にした無料のAI活用診断をおこない、お客様の状況に最適なご提案をいたします。未来へ技術をつなぐ大切な一歩を、私たちが全力でサポートします。

参考資料・関連リンク

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

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