ベテラン技術者の暗黙知とは、長年の経験で身につき、本人も言葉にしにくい判断やコツ、勘のことです。AIは、この暗黙知を頭の中からそのまま取り出せるわけではありません。ただし、すでに記録にある知見の検索、聞き取りの補助、動画の比較といった形で、暗黙知が「言葉や記録」になる部分を増やし、使いやすく整えることはできます。
労働政策研究・研修機構（JILPT）の2026年5月の調査では、製造業の91.1%が技能継承を重視している一方、「うまくいっている」（「ややうまくいっている」を含む）は33.3%にとどまります。日立製作所は、熟練者の情報の探し方を分析してAIに組み込み、自社工場の品質保証業務でトラブル対応事例の検索時間を1件あたり60分から5分に短縮したと発表しています。
「ベテランが辞める前に、何を、どうやって残せばいいのか分からない」。そう感じている経営者や工場長は少なくありません。AIを使う前に、残したいものがAIに向く種類なのかを見分けることが、最初の一歩です。
この記事では、暗黙知のうちAIで残しやすいものと残しにくいものの見分け方、日立が語った3つの引き出し方、技能継承にAIを使う5つの進め方、進める前の注意点を、公表されている調査と発表をもとに整理します。
目次
暗黙知とは何か？形式知との違いとAIの関わり
暗黙知とは、個人が持つ、言葉にしにくい知識のことです。対になる形式知は、言葉や図で説明でき、組織で共有できる知識を指します。経営学者の野中郁次郎氏が提唱した「SECI（セキ）モデル」では、この2つが4つの工程を通じて相互に変わっていくことで、組織の知が生まれると説明されています（グロービス経営大学院の用語解説）。
| 項目 | 暗黙知 | 形式知 |
|---|---|---|
| 意味 | 個人が持つ、言葉にしにくい知識 | 言葉や図で説明でき、組織で共有できる知識 |
| 製造現場の例 | 力の加減、音や手触りの違いから異常に気づく感覚、判断のコツ | 作業手順書、図面、トラブル対応記録、マニュアル |
| 共有のしやすさ | 難しい。一緒に作業して伝えることが多い | 容易。文書やデータで配れる |
SECIモデルは、知が伝わる工程を4つに分けています。共同化は経験の共有で人から人へ暗黙知を移すこと、表出化は暗黙知を言葉に表現して共有すること、連結化は言葉になった知を組み合わせて整理すること、内面化は形になった知を自分の技能として体得することです。
AIが手伝えるのは、このうち表出化と連結化です。聞き取りや文字起こしで言葉を増やし、集まった言葉を検索や要約で使いやすく整えます。一緒に作業して伝える共同化と、自分の技能として身につける内面化は、これまでどおり人が担います。この区分は、SECIモデルにAIの関わりを重ねたZIDAIの整理です。
製造業の技能継承は、いまどうなっているのか？
技能継承は、重視されている一方で、うまくいっている企業は3分の1です。JILPTが2026年5月27日に公表した「ものづくり産業における人材確保・定着と技能継承に関する調査」（従業員30人以上の、プラスチック製品・金属・機械器具などの製造業2万社に送付、有効回収4,342社）の主な結果は、次のとおりです。
| 項目 | 結果 |
|---|---|
| 技能継承を重視している | 91.1%（「重視している」51.8%、「やや重視している」39.3%） |
| 技能継承がうまくいっている | 33.3%（「うまくいっている」1.9%、「ややうまくいっている」31.4%） |
| うまくいっていない | 65.6%（「あまりうまくいっていない」55.6%、「うまくいっていない」10.0%） |
| 将来の技能継承に不安がある | 85.5%（「不安がある」23.7%、「やや不安がある」61.8%） |
| 不安の要因（上位3つ） | 熟練技能者の高齢化・退職63.0%、若手が採用できない57.0%、中堅従業員が不足51.9% |
| うまくいっていない理由（上位3つ） | 若年従業員を十分に確保できていない62.5%、時間的な余裕がない50.0%、指導者と指導を受ける側のコミュニケーション不足27.3% |
| 継承のための取り組み | 再雇用・勤務延長54.8%、継承すべき技能の見える化31.2% |
数字から読み取れるのは、多くの企業が「ベテランに長く働いてもらう」ことで凌いでおり、記録として残す取り組み（見える化31.2%）は、その半分ほどにとどまる点です。「時間的な余裕がない」（50.0%）は、うまくいかない理由の2番目です。ベテランが在籍しているうちに、短い時間で記録を増やせる手段が必要になります。
AIで残せる暗黙知と、残しにくい暗黙知
暗黙知は、残しやすさで3つの段階に分けて考えると、AIに向くものと向かないものが見分けられます。この3段階はZIDAIの整理で、統計や研究で確認された分類ではありません。
| 段階 | 内容 | 例 | AIの役割 | 残しやすさ |
|---|---|---|---|---|
| 1 | すでに記録にある知識 | 過去のトラブル対応記録、作業日報、設計変更の履歴、図面の注記 | 検索、要約、報告書の下書き | 高い |
| 2 | 聞けば言葉になる知識 | 判断の基準、コツ、「なぜそうしたか」の理由、失敗しやすい点 | 聞き取りの補助、文字起こし、整理 | 中程度 |
| 3 | 言葉になりにくい感覚 | 力の加減、手の動き、音や手触りの違い、本人も気づいていない癖 | 動画やセンサーで記録し、熟練者と比べて違いを示す | 低い |
日立製作所のAI戦略をリードする吉田順氏の講演を取材したITmedia ビジネスオンラインの記事（2026年4月16日）によると、日立ではこの点を次のように捉えています。マニュアルや作業履歴などをAIに学習させても、熟練者の代替にはなりません。現場では、熟練工本人も気づいていない「無意識の知識」が数多くあるためです。
段階1だけをAIに任せても、暗黙知の継承は完結しません。段階2と3をどう引き出すかが、技能継承の成否を分けます。
日立が語った、暗黙知を引き出す3つの方法
日立は、暗黙知を引き出すためにさまざまな手法を試し、3つにたどり着いたと説明しています（同じくITmedia、2026年4月16日。日立製作所の講演を取材した記事です）。その内容をもとに、それぞれの特徴を整理します。
1. エスノグラフィー：観察して、理由を聞く
エスノグラフィーは、現場で行動を観察して記録を残す研究手法です。専門家が熟練者の後ろをついて回って観察し、メモを取ります。そのあとで「なぜあのとき、あの動きをしたのか」をインタビューで深掘りして、ノウハウをデータにします。
日立の吉田氏は、この方法では誰がインタビューをするかが肝になると述べています。対象業務の知識が全くない人でも、熟知している人でも適さず、業務に一定の知識がありつつ、エスノグラフィーを理解している人が必要です。
2. AIインタビュアー：AIが熟練者に質問する
人がインタビューをすると、心理的な壁が生まれたり、時間の確保が難しかったりします。そこで日立は、AIが熟練者に「あの作業のポイントは何か」「このような場合、どのような対応を取るか」と問いかける「逆質問型AI」を使っています。
AIとの対話を通じて知識を蓄積する方式で、24時間回答でき、空き時間に対応できるため、回答者の負担が小さいと説明されています。複数のAIエージェントが連携し、回答に応じて質問を切り替えて、より深い情報を引き出す工夫もしています。
3. 動画による抽出：言葉にしにくい動きをAIで比べる
言葉にしづらい身体的な活動は、動画で撮影して、AIが分析・解説します。たとえば、熟練者と非熟練者の手の動きをAIに比較させ、違いを解説させる方法です。
記事によると、重要なのは撮り方です。手の動きや光の当たり方など、業務内容によってどこに焦点を当てるかを検討する必要があり、現場の知識を持つ専門家が分析用のプロンプトを工夫することで、動画から知識を取り出します。
3つの方法を比べると、次のとおりです。向いている段階と留意点は、ITmedia記事の内容にZIDAIの整理を加えたものです。
| 方法 | 向いている段階 | 人の役割 | 留意点 |
|---|---|---|---|
| エスノグラフィー | 段階2〜3 | 観察と、理由を聞くインタビュー | 誰が聞くかで結果が変わる。人手と時間がかかる |
| AIインタビュアー | 段階2 | 質問の設計と、回答内容の確認 | 空き時間に答えられる。回答の正しさは熟練者が確認する |
| 動画による抽出 | 段階3 | 撮り方の設計と、分析結果の確認 | 撮り方で結果が変わる。撮影の目的と範囲を本人に説明する |
実例：日立の品質ナレッジシステムで何が変わったのか
日立製作所は2026年6月4日、品質保証業務を効率化するAIエージェント「品質ナレッジシステム」を、産業向けソリューション「HMAX Industry」のラインアップとして2026年4月から提供していると発表しました（日立製作所のプレスリリース）。
何をしたのか
機器の故障などのトラブルが起きたとき、品質保証部門は過去の対応記録を探し、対応レポートを作ります。日立は、過去事例が蓄積されたデータベースをもとに、熟練者がどのようなキーワードや順序で情報を探し、判断してきたかという業務の進め方を分析しました。熟練者が持つ100件以上の業務知見をAIに組み込み、プロンプトの改善と調整を重ねて、熟練者の視点を備えたAIエージェントを作ったと説明しています。
先ほどの3段階に当てはめると、段階1の記録に、熟練者の探し方という段階2の知識を組み合わせたものと整理できます。
公表された効果
日立は、茨城県日立市の大みか事業所（社会インフラ向け制御システムの開発拠点）に先行導入した結果を、次のように公表しています。
- トラブル対応事例の検索時間：1件あたり60分から5分に短縮（約9割削減）
- 対応レポートの作成時間：120分から15分に短縮（8割以上削減）
リリースには、不具合の原因分析時間を16時間から3時間に短縮したとの記載もあります。ただし、原因を分析する機能は今後の追加予定とされているため、この記事では、検索とレポート作成の2つの数字を中心に見ます。
この事例を読むときの注意
3つの点に注意が必要です。1つ目は、日立が自社の事業所で確認し、自社で公表した数字であることです。2つ目は、対象が品質保証部門の「過去事例の検索」と「報告書の作成」という文書中心の業務であることです。旋盤加工や溶接のような、身体を使う技能の継承を対象にした結果ではありません。3つ目は、数字が他社で同じになるとは限らないことです。
それでも、この事例の進め方は参考になります。熟練者の探し方や判断の順序という暗黙知を、記録の検索という形で言葉と手順にすることで、経験の浅い担当者でも初動を取れるようにしています。
技能継承にAIを使う5つの進め方
AIを使った技能継承は、次の5つの順序で進めると無理がありません。5つの進め方はZIDAIの整理です。
| 順序 | やること | 使う段階 | 成果物 |
|---|---|---|---|
| 1 | 3年以内に抜ける人と、その技能に絞る | 全体 | 対象者と技能の一覧 |
| 2 | すでにある記録を集め、AIで検索できる状態にする | 段階1 | 検索できる社内の記録集 |
| 3 | 熟練者に短時間の聞き取りをして、文字にする | 段階2 | 判断の基準・理由のメモ |
| 4 | 言葉にならない動きは、動画で撮る | 段階3 | 熟練者と若手の作業動画 |
| 5 | 若手に使わせ、熟練者が内容を直す | 全体 | 修正済みの記録と使い方の改善点 |
1. 3年以内に抜ける人と、その技能に絞る
全員の暗黙知を一度に残そうとすると、時間が足りなくなります。まず、3年以内に退職や異動で抜ける熟練者を挙げ、その人しかできない工程や判断を一覧にします。「代わりがいない」ものが最優先です。
2. すでにある記録を集め、AIで検索できる状態にする
トラブル対応記録、作業日報、設計変更の履歴、図面の注記など、すでに書かれた記録を集めます。段階1のこの作業は、聞き取りより手間が小さく、成果も出やすくなります。日立の事例と同じく、記録を検索でき、報告書の下書きに使える状態にするのが目標です。社内の記録をAIに入力するときは、入力してよい情報を先に決めておきます（手順は生成AIの社内利用ルール7項目にまとめています）。
3. 熟練者に短時間の聞き取りをして、文字にする
熟練者に長い時間をとってもらうのは難しいため、1回10〜15分程度を目安に、質問を絞って聞きます。質問の例は、「その判断をした理由は何か」「新人が最初に間違えやすいのはどこか」「うまくいかなかったのはどんなときか」です。聞いた内容は、録音を文字起こしして整理します。日立が使うAIインタビュアーのように、AIに質問役を任せる方法もありますが、回答の正しさは必ず熟練者が確認します。
4. 言葉にならない動きは、動画で撮る
力の加減や手の動きのように、言葉にしにくいものは、動画で残します。撮り方が結果を左右するため、どこに焦点を当てるか（手元、表示計器、全体の動きなど）を、現場をよく知る人が決めます。撮影の目的と使う範囲は、本人に事前に説明して同意を得てください。
5. 若手に使わせ、熟練者が内容を直す
集めた記録は、若手に実際に使ってもらい、分かりにくい点や足りない点を熟練者が直します。AIの回答をそのまま信じず、熟練者が「これは合っている」「これは違う」と確認する工程を、作業の一部に入れます。
うまくいかない原因と、進める前の注意点
JILPTの調査には、技能継承のためにデジタル技術を活用している企業（n=943）が挙げた課題も載っています。
| 課題（複数回答） | 割合 |
|---|---|
| デジタル技術を活用できる人材の不足 | 64.2% |
| ノウハウの不足 | 49.3% |
| コストが負担となる | 46.8% |
| 時間的余裕がない | 41.7% |
| 技能を伝える側のデジタル技術への適応が難しい | 38.2% |
| 技能を伝える側の協力を得るのが難しい | 15.7% |
技術より、人材とノウハウの不足が上位に来ています。社内にAIに詳しい人がいなくても進められるよう、対象を絞り、既存の記録から始めるのが現実的です。同じ調査で、AIを活用している企業（n=331）は、効果として「継承すべき技術の見える化・標準化」を82.8%、「教育にかかる時間の短縮」を64.0%が挙げています。デジタル技術を活用している企業全体では、それぞれ77.8%と55.4%です。
進める前の注意点は、次の4つです。
- 熟練者の理解と同意を得る。聞き取りや撮影の目的、使う範囲、記録の保管先を先に説明する
- AIの回答は熟練者が確認する。AIは、もっともらしい誤りを答えることがある
- 社内の記録を入力する前に、入力してよい情報と禁止する情報を決める
- 記録が残ったことと、技能が再現できることは別物と考える。段階3の感覚は、動画を見ただけでは身につかず、一緒に作業して体得する工程が残る
まとめ
ベテランの暗黙知は、AIで丸ごと残せるわけではありません。ただし、すでにある記録、聞けば言葉になる知識、動画で比べられる動きの3段階に分ければ、AIが手伝える部分はあります。
進め方の要点は3つです。3年以内に抜ける人と技能に絞ること、記録の検索という段階1から始めること、熟練者が内容を確認する工程を入れることです。日立の事例のように、熟練者の探し方や判断の順序を記録に組み込めば、経験の浅い担当者でも初動を取れるようになります。
「自社のどの技能から残せばよいか」「聞き取りと動画をどう組み合わせるか」を整理したい場合は、ZIDAIのAI推進室で、業務の棚卸しから定着までを一緒に進められます。まずは、3年以内に抜ける熟練者の一覧づくりから始めてみてください。
よくある質問（FAQ）
Q1. 暗黙知とは何ですか？
個人が持つ、言葉にしにくい知識のことです。製造現場では、力の加減、音や手触りの違いから異常に気づく感覚、判断のコツなどが当たります。対になる形式知は、手順書や図面のように、言葉や図で説明でき、組織で共有できる知識です。経営学者の野中郁次郎氏が提唱したSECIモデルでは、この2つが4つの工程を通じて相互に変わっていくことで組織の知が生まれると説明されています。
Q2. AIは暗黙知を再現できますか？
暗黙知そのものを丸ごと再現するのは難しいと考えられます。日立製作所は、マニュアルや作業履歴を学習させても熟練者の代替にはならないと捉えています（ITmedia、2026年4月16日）。熟練工本人も気づいていない「無意識の知識」が多いためです。AIが得意なのは、すでに記録にある知見の検索や要約と、聞き取り・動画を通じて暗黙知が言葉や記録になる部分を増やすことです。
Q3. 技能継承にAIを使うと、何が変わりますか？
JILPTの2026年調査では、技能継承の円滑化のためにデジタル技術を使う企業（n=943）の77.8%が「継承すべき技術の見える化・標準化」を効果として挙げています。AIを使う企業では82.8%です。日立製作所は、自社の品質保証業務で、トラブル対応事例の検索時間を1件あたり60分から5分に短縮したと公表しています。ただし、この結果は日立の自社での先行導入によるもので、他社で同じになるとは限りません。
Q4. 熟練者への聞き取りは、AIに任せられますか？
質問役はAIに任せられます。日立は、AIが熟練者に「あの作業のポイントは何か」と問いかける「逆質問型AI」を使っており、空き時間に答えられるため回答者の負担が小さいと説明しています。ただし、質問の設計と、回答が正しいかの確認は、人が行います。
Q5. 小さな工場でも始められますか？
始められます。JILPTの調査では、技能の見える化に取り組む企業は、従業員49人以下の企業で25.9%です。大がかりな仕組みは不要で、すでにあるトラブル対応記録や日報を集め、熟練者に10〜15分の聞き取りをして文字にするところから始められます。なお、技能継承の円滑化のためにデジタル技術を使う企業のうちAIを使う割合は、従業員300人以上で65.6%（n=90）と、規模が大きい企業ほど高くなっています。
Q6. 熟練者が協力してくれない場合は、どうすればよいですか？
JILPTの調査では、技能を伝える側の協力を得るのが難しいと答えた企業は15.7%、伝える側のデジタル技術への適応が難しいと答えた企業は38.2%です。聞き取りの目的と使う範囲を先に説明し、1回10〜15分程度に負担を小さくして、集めた記録が若手の役に立った例を見せると協力を得やすくなります。撮影や録音は、本人の同意を得てから行ってください。
