熟練の知恵を次世代へつなぐ ― 製造業を救う「ナレッジ継承DX」の核心

製造業の現場が静かに変化しています。
ベテランが去り、若手が育たない。そんな“知識の空洞化”が、いま多くの現場で進行しています。

厚生労働省の統計によれば、製造業に従事する技能者のうち55歳以上の割合は41.2％に達しました。
さらに、5年以内に退職を予定している熟練者が3割超というデータもあります。
つまり、「知っている人がいなくなる」リスクが、いま目の前に迫っているのです。

OJTに頼り、「見て覚える」「聞いて覚える」教育が主流のままでは、技術伝承は追いつきません。
このままでは、製品品質、作業効率、安全性――あらゆる現場力が低下してしまう。
そんな危機感の中で、今注目されているのが「ナレッジ継承DX」です。

ナレッジロスとは何か ― 現場に潜む“見えない損失”

「ナレッジロス（Knowledge Loss）」とは、熟練者の退職・異動などによって、暗黙知が失われる現象を指します。
単なる人員の欠員ではなく、経験や判断の基準、現場対応の勘所が消えることが最大の問題です。

多くの製造現場では、手順書や図面は整っていても、「実際にどう判断するか」は個人の経験に委ねられています。
そのため、次のような構造的問題が発生しています。

結果として、「誰も詳しく分からない作業」「人によって説明が違う作業」が増え、
“聞かないと分からない現場”が固定化していくのです。

多くの企業が「ナレッジ継承の重要性は分かっている」と答えます。
それでも実際の取り組みが続かない理由は、以下の3点に集約されます。

記録はあるが“使えない情報”が多い
　手順書や図面はあっても、どれが最新なのか分からない。検索にも時間がかかる。
　結果として、「資料があっても使われない」という矛盾が生まれています。
教える人が忙しく、教育の優先順位が下がる
　生産スケジュールに追われ、教育の時間を確保できない。
　その結果、指導が後回しになり、退職とともに暗黙知が消えていきます。
知識が「説明化」されていない
　マニュアルには手順が書かれていても、「なぜそうするのか」「何を判断基準にすべきか」が共有されていない。
　つまり、“説明できない知識”が現場を支配しているのです。

ナレッジ継承DXの中核を担うのが、AIによる知識の可視化と説明支援です。
AIは熟練者の経験を置き換えるのではなく、それを「説明できる知識」に変える役割を果たします。

その仕組みは3段階に整理できます。

情報の統合
　紙のマニュアルや議事録、動画などバラバラな情報をAIが収集・解析。
　内容をテキスト化し、検索・再利用できる形に整えます。
意味の整理
　AIが関連情報をグルーピングし、「どんな目的で」「どんな条件で行うか」を文脈として整理。
　人の意図や順序を理解しながら、“学べる構造”を形成します。
説明の自動化
　AIが内容を理解した上で要約・説明。
　音声・字幕・動画形式など、多様な形で再利用可能な教材に変換します。