「技術は盗め」はもう古い！？技術継承・技術伝承におけるAIとDXの活用とは

日本のものづくりを支える中小の町工場。そこでは、長年培われた匠の技が製品の品質を支えています。

しかし、熟練技術者の高齢化と若手人材の不足により、その貴重な技術が失われつつあります。「技術は盗め」という古い考え方では、もはや立ち行かなくなっているものです。

そこで今回は、技術継承・技術伝承におけるAIとDXの活用について解説します。現状と課題、具体的なアプローチ方法、そして各業界での活用事例に触れるため、ぜひ参考にしてください。

技術継承・技術伝承における4つの現状と課題

技術継承・技術伝承の分野では、以下の4つの重要な課題が浮き彫りになっています。

• 人手不足による生産性の低下

• 建設プロジェクトの複雑化と高度化

• 従来の技術とその限界

• コスト削減の必要性

この問題点を詳細に分析することで、AIやDXを活用した効果的な解決策を見出すことができるでしょう。

熟練技術者の高齢化と就業者の減少

日本のものづくり産業が直面する課題の1つ目は、熟練技術者の高齢化と就業者の減少です。

まず、総務省統計局のデータによると、令和4年（2022年）の総人口は1億2,495万人で、65歳以上の人口は3,624万人に達し、高齢化率は29.0%となっています（※1）。平成22年（2010年）と比較すると、総人口が約300万人減少し、高齢化率が約6%上昇したわけです。

さらに深刻なのは、国立社会保障・人口問題研究所の「日本の将来推計人口（令和5年推計）」で、令和10年（2028年）には高齢化率が30%を超えると予測されていることです（※2）。この状況下では、高度な技術を持つ技術者の数が限られ、産業界の需要に供給が追いつかなくなると見込まれます。

画像出典：https://www.cezaidan.or.jp/information/presentation/20240301_original.pdf

暗黙知の属人化

技術継承・技術伝承における重要な課題の1つが、暗黙知の属人化です。暗黙知とは、言語や文字で表現することが難しい、個人の経験や勘に基づく知識のことを指します。

この暗黙知は、長年の経験を通じて培われた技能や判断力、直感的な問題解決能力などを含んでおり、ものづくりの現場では特に顕著となりやすいです。そして、属人化は、特定の個人に知識や技能が集中し、組織全体で共有されにくい状態です。

つまり、暗黙知によって言語化や文書化が難しく、個人の中に蓄積されやすい状況に陥ります。このため、技術者の退職や異動によって、簡単に貴重な知識や技能が失われてしまいます。

従来型の技術継承・技術伝承方法の限界

長年にわたり、日本のものづくり産業では「技術は見て盗め」という考え方が主流でした。しかし、この従来型の技術継承・技術伝承方法には、現代の産業環境において深刻な限界があります。

まず、この方法は、現代の生産スピードに対して時間がかかり過ぎます。急速に変化する技術環境において、長期間の見習い期間を設けることそのものが現実的ではありません。

また、徒弟制度的な人材養成システムは、若い世代の価値観や学習スタイルと合致しないケースも増えます。さらに、複雑化・高度化する技術を、単なる観察と模倣だけで習得することは困難です。

継承にかかる時間とコスト

最後に、熟練の技術、ノウハウ、職人の勘といった高度な技能の継承には、膨大な時間とコストもかかります。

通常、一人前の技術者を育成するには通常数年から十数年という長期間を要します。この間、指導する側の熟練技術者も、指導を受ける側も多くの時間を割く必要があります。

コストの面では、技術継承に必要となる専門的な教育プログラムの開発や、実践的な訓練設備の整備など、多額の投資を要します。また、技術継承期間中は生産性の低下を招き、機会損失という形で間接的なコストも発生するはずです。

この上、継承が不完全な場合、品質低下や事故リスクの増加といった潜在的なコストも考慮しなければなりません。

では、この課題に対して何をしたら良いのでしょうか？この場合、AIとDXを活用した新しいアプローチが、この問題に対する有効な解決策として挙げられます。

AIとDXによる技術継承・技術伝承の試みとは

技術継承・技術伝承の課題に対し、現代社会で有効だと言われているのはAIとDXを活用したアプローチです。先端技術は、従来の方法では困難だった暗黙知の可視化や、効率的な知識伝達を実現する手立てとなります。

この試みは、時間とコストの削減だけでなく、技術の標準化や品質向上にも貢献し、企業の競争力強化につながるのも利点です。では、双方をもう少し具体的にお話します。

AIを活用したアプローチ

AIを活用した技術継承・技術伝承のアプローチでは、従来の方法では捉えきれなかった熟練技術者の暗黙知を可視化（見える化）し、効率的に伝承します。

例えば、画像認識技術と機械学習を組み合わせることで、熟練技術者の作業動作を詳細に分析し、その特徴や重要なポイントを抽出するといった具合です。

また、自然言語処理技術を用いて、技術者の経験や知識をデータベース化し、必要な情報を瞬時に検索・提供するシステムの構築も可能です。さらに、VRやARと組み合わせることで、仮想空間での技術訓練や、現場でのリアルタイムガイダンスなど、より実践的な技術継承の手法も実現しつつあります。

DXの推進によるアプローチ

一方で、DXの推進による技術継承・技術伝承のアプローチにおいては、デジタル技術を活用して企業の業務プロセスや組織文化を変革し、効率的な知識共有と技術伝承を実現します。

具体的に例を挙げると、クラウドベースの知識管理システムの導入により、技術情報や作業手順をデジタル化し、組織全体で共有できます。また、IoTセンサーを活用して製造プロセスのデータを収集・分析できれば、熟練技術者の判断基準や調整ノウハウを数値化し、若手技術者への伝承におけるハードルの低下も狙える範疇です。

さらに、ビッグデータ分析や予測モデリングを用いて、過去の事例や経験則を体系化し、意思決定支援システムとしての活用も可能です。このDXアプローチにより、技術継承のスピードアップと精度向上が期待できます。

このように、AIとDXを活用した技術継承・技術伝承を実用化できれば、現在の課題の解決まで辿り着けます。では、具体的な実施のポイントに目を向けましょう。

AIとDXを活用した技術継承・技術伝承の4つのポイント

AIとDXを活用した技術継承・技術伝承を成功させるには、以下の4つのポイントを押さえてください。

• 経営戦略として取り組む

• 適切なAI技術とDXツールの選定

• 熟練技術者と後継者の相互理解を深める

• 継続的な改善とアップデートを欠かさない

経営戦略として取り組む

AIとDXを活用した技術継承・技術伝承を成功させるには、経営層のコミットメントと全社的な取り組みの実施が基本です。単なる一部門の問題ではなく、企業の将来を左右する重要な経営課題として位置づけるということです。

経営戦略の一環として技術継承・技術伝承を捉えることで、必要なリソースの配分や組織体制の整備も明確化できます。また、長期的な視点で技術継承のロードマップを策定し、明確な目標設定と進捗管理も行います。

適切なAI技術とDXツールを選定する

次に、AIとDXを活用した技術継承・技術伝承のため、自社の業務内容や事業規模、作業環境に適したAI技術やDX関連ツールを選定します。とはいえ、一口にAIやDXと言っても、その種類や機能は多岐にわたります。

• 画像認識AI

• 自然言語処理AI

• 予測分析AI etc…

また、DXツールについても、クラウドベースの知識管理システム、IoTセンサーを活用したデータ収集システム、VR/ARを用いた訓練システムなど、選択肢は豊富です。

このとき、選定にあたっては、コスト、導入の簡単さ、拡張性、既存システムとの親和性など、総合的に評価して選ぶことが大切です。

熟練技術者と後継者の相互理解を深める

AIやDXツールの導入には、中高齢者の熟練技術者からの反発も起きます。新しい技術への不安や、自身の経験が軽視されるのではないかという懸念があるからです。

そのため、導入の際には丁寧な説明と理解を求めるよう努力してください。熟練技術者に対して、AIやDXツールは技術を補完し、より効果的に後継者に伝えるための道具に過ぎないことを伝えましょう。

実際、AIやDXツールは業務を代替しても、人間にとって変わるほどの性能を未だに持っていません。また、熟練技術者と後継者の間には世代間ギャップが生まれやすく、コミュニケーションの齟齬が技術継承・技術伝承の障害ともなり得ます。

このギャップを埋めるために、双方の価値観や考え方を理解し合う機会を設けることも大切です。定期的な交流会や合同プロジェクトの実施など、世代を超えた相互理解を深める取り組みが効果的です。

継続的な改善とアップデートを欠かさない

最後に、AIとDXを活用した技術継承・技術伝承を成功させるためにも、導入後の継続的な改善とアップデートを行います。ただ使い続けるだけでは、新たに生まれる課題にも対応できず、効果も薄れます。

大切なのは、定期的に技術継承・技術伝承の成果を評価し、課題を特定して改善を繰り返すこと。この際、ユーザーからのフィードバックを積極的に収集し、使いやすさや効果の向上に反映させることも大切です。

総じて、AIとDXを活用した技術継承・技術伝承は、導入して終わりではなく、常に進化し続けるものであることを忘れてはいけません。

AIとDXを活用した技術継承・技術伝承の継続的な改善とアップデートをサポートします。効果的な運用と評価を通じて、常に進化するシステムづくりをお手伝いします。

ここからは、実際にどのように取り入れられているのか、各業界での特徴的な取り組みを紹介します。

AIとDXを活用した技術継承・技術伝承の活用イメージ

AIとDXを活用した技術継承・技術伝承は、各業界特有の課題に対応し、効率的かつ効果的な技術伝承を実現しています。以下、代表的な業界での活用イメージを見ていきましょう。

• 製造業

• 建設業

• サービス業

• 医療現場

まずは、製造業における取り組みです。

製造業

製造業で特に注目されているのが、熟練技術者の暗黙知をデジタル化し、効率的に伝承する「匠AI」の活用です。この技術は、熟練作業員の動作をセンサーや高精度カメラで捉え、AIが分析することで、技術の本質を抽出します。

例えば、溶接や研磨といった高度な技能を要する作業において、熟練技術者の微妙な力加減や角度調整をデータ化し、可視化できます。可視化された技術を使えば、若手技術者は従来よりも短期間で高度な技術を習得できるでしょう。

さらに、VRやARを活用した訓練システムと組み合わせることで、リアルタイムで適切な指導を受けながら作業を行うことも可能です。このような取り組みにより、製造業における技術継承・技術伝承の課題解決に向けた動きは日々大きくなっています。

建設業

建設業界の事例で顕著なのは、VR（仮想現実）技術を用いた作業手順の可視化と、AIによる過去の工事記録の分析です。

例えば、建設現場の作業手順をVRで再現することで、新人作業員は安全な環境で実践的な訓練を受けられます。その結果、危険を伴う現場作業の経験を積むことなく、効率的に技術を習得できるようになりました。

「建設ナレッジシステム」と呼ばれる取り組みも、具体的な例の1つです。このシステムでは、過去10年間の工事記録をAIが分析し、現場管理に必要な知識を適切なタイミングで提供します。

生成AIが有する自然言語処理技術を活用し、建設現場特有の専門用語や言い回しをAIが学習することで、より精度の高い情報提供を実現したのです。

サービス業

サービス業においても、AIとDXを活用した技術継承・技術伝承の取り組みが進んでいます。特に注目されているのが、顧客対応のノウハウをAIで分析し、新人教育に活用する手法です。

例を挙げると、ベテラン従業員の接客スキルや問題解決能力を生成AIを用いて形式知化する取り組みがわかりやすいでしょう。優秀な従業員の対応記録を大量に収集し、生成AIにそのデータを学習させることで、様々な状況に応じた最適な対応方法を提案できるシステムを構築する取り組みです。

このシステムであれば、新人従業員でも短期間で高度な顧客対応スキルを身につけられます。さらに、AIによる音声認識技術を活用し、実際の接客シーンを分析することで、従業員の対応の質を評価し、改善点を提案するシステムも開発されています。

このような技術継承・技術伝承の取り組みにより、サービス業界全体の顧客満足度向上と業務効率化が期待できるでしょう。

医療現場

医療現場では、ベテラン医師の経験知をAIで分析し、若手医師の診断支援に活用する取り組みが顕著な事例です。実際、日立製作所の「Hitachi Digital Solution for Pharma」は、創薬バリューチェーンの業務プロセスの効率化と精度向上を目的としたサービスです。

このソリューションには、AIを活用したバイオマーカー探索サービスや、リアルワールドデータ解析ソリューションなどが含まれています。その結果、熟練医師の知識や経験を効果的に若手医師に伝承できる状態を作り上げたのです。

今後は、医療の質の向上と効率化が同時に実現され、患者へのより良い医療サービスの提供につながっていくでしょう。

このように、AIとDXを活用した技術継承・技術伝承の未来はさらに広がっています。次に、今後の展望について詳しく見ていきましょう。

AIとDXを活用した技術継承・技術伝承の今後の展望

AIとDXを活用した技術継承・技術伝承の分野は、活用イメージで触れた内容をみてもらうとわかるとおり、日々進化を続けています。

特にAI技術は急速な発展を遂げており、より高度な自然言語処理や画像認識技術により、熟練技術者の暗黙知をより精緻に捉え、効率的な伝承も可能になるでしょう。

今後の発展次第では、リアルタイムでの遠隔指導、また大容量データの即時共有によって、場所や時間の制約を超えた技術継承も夢ではありません。

AI技術のさらなる進化

例えば、Appleが開発中のオンデバイスAI技術は、クラウドに接続することなく、端末内で高度な処理を行うことができます。技術継承・技術伝承の分野において、セキュリティの向上や、リアルタイム処理の実現が期待できるでしょう。

また、自然言語処理技術の進化により、熟練技術者の経験談や暗黙知を、より正確に文章化し、データベース化できればより身近なものになっていくはずです。さらに、画像認識AIの精度向上により、熟練技術者の微細な動作や表情までも分析し、技術の本質を抽出できるようになると予想されます。

メタバース、仮想現実（VR）・拡張現実（AR）

メタバース、仮想現実（VR）・拡張現実（AR）技術の進化でさえも、技術継承・技術伝承に新たな可能性をもたらすものです。

Apple Vision ProやMeta Questといった高性能VR/AR端末の登場により、より没入感の高い仮想空間での技術訓練が実現したらどうでしょうか。これなら、危険を伴う作業や、高コストな設備を必要とする訓練を、安全かつ低コストで実施できるようになるでしょう。

また、AR技術の進化により、実際の作業現場で、熟練技術者の動作や指示をリアルタイムで重ね合わせて表示できます。初心者でも熟練技術者の視点で作業を行うことができ、効率的な技術習得の未来が見えているわけです。

今後は、メタバース空間の活用によって、地理的制約を超えた技術継承の場を構築するといった取り組みも行われるかもしれません。このように、AIとDXを活用した技術継承・技術伝承の未来は、さらなる変化と可能性に満ちています。

最後に、これまでの内容を振り返り、今後の展望をまとめましょう。

まとめ

技術継承・技術伝承においては、熟練技術者の高齢化や人材不足、暗黙知の属人化、技術伝承方法の限界などの課題に直面します。その際、AIとDXが新たな解決策として取り入れられつつあるのが現状です。

しかし、自社の課題に最適なAI技術やDXツールの選定、経営戦略としての位置づけ、熟練技術者と若手の相互理解の促進、継続的な改善とアップデートなど、考慮すべき点は多岐にわたります。

そこで、技術継承・技術伝承に課題を抱える企業の担当者の皆様には、専門家のサポートを受けることをおすすめします。NOVEL株式会社のAIコンサルティングサービスでは、豊富な経験と最新の知見を基に、お客様の課題に最適なソリューションを提案いたします。

AIとDXを活用した技術継承・技術伝承の導入をご検討の際は、ぜひNOVEL株式会社にお問い合わせください。

技術継承・技術伝承のAIとDXの活用に関するFAQ

技術伝承・暗黙知のデジタル化とは？

技術伝承・暗黙知のデジタル化とは、熟練技術者の経験や勘に基づく知識をデジタル技術で可視化し、共有可能な形に変換することです。

主に、AIやセンサー技術を用いて、作業動作や判断プロセスを数値化・文書化し、データベース化します。結果、個人に蓄積された知識を組織全体で活用できるようになり、効率的な技術継承を実現します。

関連記事：DX化を推進する上で重要視される暗黙知のデジタル化とは

技術継承と技術伝承の違いは何ですか？

技術継承と技術伝承は、しばしば同義で使用されますが、厳密には異なる概念です。

技術継承は、技術や知識を次世代に引き継ぐ行為全般を指します。一方、技術伝承は、より具体的に技術や知識を教え、伝える行為を意味します。

つまり、技術伝承は技術継承を実現するための手段の1つです。

AIとDXの違いは何ですか？

AIとDXは、密接に関連しながらも異なる概念です。

AI（人工知能）は、人間の知能を模倣し、学習、推論、問題解決などを行うコンピューターシステムを指します。一方、DX（デジタルトランスフォーメーション）は、デジタル技術を活用して業務プロセスや組織文化を変革し、競争力を高める取り組み全般です。

このことから、AIはDXを実現するためのツールの1つだと言えます。

技術継承・技術伝承とは何ですか？

技術継承・技術伝承とは、企業や組織が保有する技術、ノウハウ、経験などを次世代に引き継ぎ、教え伝える活動を指します。対象には、製造技術、品質管理、顧客対応スキルなど、幅広い知識や技能が含まれます。

熟練技術者の高齢化や人材不足が進む中、効果的な技術継承・技術伝承は、企業の競争力維持と持続的成長のために不可欠な取り組みです。

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【この記事の参考文献】

• ※1：統計局ホームページ/人口推計の結果の概要

• ※2：日本の将来推計人口（令和5年推計）｜国立社会保障・人口問題研究所