製造業の技能承継DX事例|AIによる暗黙知の形式知化と自動化

製造業の技能承継DX事例|AIによる暗黙知の形式知化と自動化

7分2025年9月12日 19:03
#AI#自動化#業務効率化#DX#n8n

目次

製造業の技能承継DX事例|AIによる暗黙知の形式知化と自動化

課題事例

課題シーンのイラスト
!

こんにちは、株式会社feer広報部です!

今回は製造業(特に、金属加工)の中小企業様でよく見られる熟練技術者の高齢化に伴う技能承継の困難化について、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

実際の株式会社ヤマナカゴーキン様(金属製品製造業・従業員約150名)のような企業では、どんな課題があったのでしょうか?

多くの金属加工の現場では、長年の経験で培われた「匠の技」が品質を支えています。 例えば、鍛造金型の微妙な調整や、加工中の音や振動から異常を察知する感覚は、マニュアル化が難しい「暗黙知」です。 株式会社ヤマナカゴーキン様のような企業でも、こうした熟練技術者の高齢化と退職は、事業継続に関わる深刻な課題となり得ます。 若手人材の不足も相まって、従来のOJTだけでは技術の継承が追いつかず、品質の維持や生産性の確保が困難になるリスクを抱えていました。 この「暗黙知」をいかにして組織の資産である「形式知」に変え、次世代に繋いでいくかが大きな挑戦だったのです。

💥 課題の影響:労働政策研究・研修機構の調査では、ものづくり企業の約8割が将来の技能承継に不安を抱えていると回答しています。

📚 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

💡

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!

  • 匠の技継承支援AI:NECの「匠の技継承支援ソリューション」や富士通の「COLMINA」などが挙げられます。 熟練者の動きをカメラやセンサーでデータ化し、AIが解析して最適な作業手順や判断基準を抽出します。
  • n8nワークフロー:様々なツールやサービスを連携させる自動化の要です。 データの収集から解析、通知までの一連の流れを自動で実行させます。
  • クラウドストレージとデータベース:Google Cloud StorageやBigQueryなど、収集した動画や解析データを安全に保管し、いつでも活用できる状態にします。

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、視覚的な操作で複雑な連携処理を組むことができるツールです。 今回の技能承継では、以下のようなワークフローを設計します。

  1. データ収集の自動化: 現場のカメラが熟練者の作業を録画すると、その動画ファイルが自動でクラウドストレージにアップロードされるように設定します。
  2. AI解析の自動実行: 動画がアップロードされたことをきっかけ(トリガー)に、n8nが匠の技継承支援AIへ解析命令を出します。AIは動画から骨格や手先の動きをデータ化します。
  3. 形式知化とデータベース格納: AIの解析結果(作業時間、手順、工具の角度など)をn8nが受け取り、決められたフォーマットに整形してデータベースへ自動で保存します。
  4. 学習コンテンツへの展開と通知: 新しいデータがデータベースに保存されると、n8nが自動で若手向けの教育マニュアルを更新し、指導担当者へSlackやメールで「新しい技能データが追加されました」と通知します。

この流れを自動化することで、熟練者や指導担当者の手を煩わせることなく、効率的に技術ノウハウを蓄積し、共有する仕組みが完成します。

3 実装手順

1
現状分析とデータ収集
まず、どの熟練技術者の、どの「暗黙知」を形式知化すべきか優先順位をつけます。対象となる作業をビデオで撮影し、熟練者本人に作業のポイントをヒアリングします。
2
ツール選定と初期設定
収集したデータをもとに、最適なAIツール(画像認識、音声認識など)を選びます。 そして、n8nと各ツールのアカウント設定や連携(API設定)を行います。
3
試験導入とチューニング
まずは特定の工程に限定して試験的に導入します。AIの解析精度やn8nワークフローが想定通りに動くかを確認し、若手社員からのフィードバックを元に改善を繰り返します。
4
本格運用と効果測定
効果測定の指標(KPI)として「若手技術者の習熟期間」「不良品の発生率」「マニュアル作成時間」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評価します。
5
継続改善とスケールアップ
一つの工程で成功したら、他の工程や部署にも横展開していきます。蓄積されたデータをAIに再学習させることで、さらに解析精度を高めていくことも重要です。

期待できる定量的効果

効果項目 改善効果
技術習熟期間の短縮最大40%削減
マニュアル作成コスト年間80万円相当の工数削減
品質の安定化若手担当者の不良品率が15%改善
熟練者の負担軽減OJTにかかる時間が30%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50万円~200万円(AIツールライセンス、カメラ等機材費)
月額運用費5万円~30万円(クラウド利用料、n8n保守費など)

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。

次のステップ:熟練技術者の高齢化による技能承継の問題は、待ったなしの経営課題です。 今回ご紹介したAIと自動化の技術は、暗黙知という見えない資産を、誰もが活用できる形式知へと変換します。 まずは自社の中で、どの技術が将来的に失われるリスクが高いかを見える化することから始めてみませんか。feerは、その第一歩からお客様と並走し、最適な解決策を一緒に考えさせていただきます。

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

**メタデータ:** SEO用メタディスクリプション: 製造業の熟練技術者不足をAIで解決。暗黙知を形式知化し、技能承継を自動化するDX事例を紹介。n8nを活用した具体的なワークフローと導入効果を解説します。 適切なタグ: AI, 自動化, 業務効率化, DX, n8n, ワークフロー, 技能承継, 製造業 推定読了時間: 7分

参考資料・関連リンク

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