記事公開日:2025.06.19
最終更新日:2025.06.20
「あの人が辞めたら、会社が終わる…」2025年の崖を前に、製造業経営者が今すぐ打つべき一手とは

「うちの会社の生産は、〇〇さん(ベテラン職人)の腕一本で持っているようなものだ。もし彼が辞めてしまったら、品質は維持できないし、納期も守れないだろう…。」
日本の製造業を支える多くの経営者が、今まさにこのような”見えない時限爆弾”を抱えています。いわゆる「2025年の崖」。これは単なる労働人口の減少問題ではありません。日本のものづくりを根幹から支えてきた、貴重な「技術資産」そのものが、熟練世代の退職と共に永遠に失われようとしている、という危機なのです。
OJT(現場研修)や分厚いマニュアルの作成など、これまで通りの対策では、この巨大な波を乗り越えることはできません。なぜなら、本当に価値のある技術は、言葉や文章で伝えきれない「暗黙知」—すなわち、ベテランの頭の中にある経験と勘に宿っているからです。
では、本当に打つ手はないのでしょうか?
いいえ、一つだけ、この状況を根本から覆す可能性を秘めた解決策があります。それが「生成AIによる技術伝承」です。
なぜ従来の技術伝承ではダメなのか?
従来の伝承方法には、致命的な欠点があります。
- 時間がかかりすぎる: 一人のベテランが一人の若手を育てるのに、5年、10年とかかるのは当たり前です。
- 情報が劣化する: 人から人へ伝言ゲームのように伝わるうち、重要なニュアンスが抜け落ちてしまいます。
- 属人化から抜け出せない: 結果として、特定の「できる人」に依存する構造は変わりません。
これでは、退職のスピードに育成が追いつかず、ジリ貧になるのは目に見えています。
AIは「暗黙知」をどうデータ化するのか?
「AIにウチの技術が分かるわけない」と思われるかもしれません。しかし、現代の生成AIは、私たちが思っているよりもはるかに賢く、そして柔軟です。
AIは、皆さんの会社に眠っている膨大なデータを”学習”します。
- 過去のCADデータ、設計図
- 日々の作業日報、ヒヤリハット報告書
- 顧客とのトラブルシューティングの記録
- 熟練工が書いた過去のメモや手順書
これらの断片的な情報をAIが読み解き、体系的な「知識」として再構築するのです。
例えば、若手社員が「この材質で、この形状の金型を作る時の注意点は?」とAIに質問したとします。AIは過去の全データを瞬時に検索・分析し、「過去3年間で類似のケースが5件あり、そのうち2件で冷却時間の不足によるヒケが発生しています。推奨冷却時間はXX秒です」といった、まるで経験豊富な指導者のような答えを返してくれます。
▼参考記事「製造業におけるAI活用事例4選!活用のメリットや導入ステップ、注意点について解説!」
https://smart-factory.funaisoken.co.jp/240401-2/
24時間働く「デジタル指導者」が生まれる
社内データを学習したAIは、もはや単なるツールではありません。それは、24時間365日、いつでも誰にでも公平に知識を授けてくれる「デジタル指導者」です。
これにより、驚くべき変化が訪れます。
- 若手社員の即戦力化: 新人でも、過去数十年分の知識をバックに業務にあたることができます。
- トラブルの未然防止: AIが過去の失敗パターンから、潜在的なリスクを事前に警告してくれます。
- ベテランの負荷軽減: 若手からの同じような質問に何度も答える必要がなくなります。
そして、ここからが最も重要です。
AIに単純な知識伝承を任せることで、ベテラン職人は、自らの経験を活かした「新たな技術開発」や「より高度な改善活動」といった、真に創造的な業務に集中できるようになります。これは、熟練工の”置き換え”ではなく、彼らの能力を最大限に引き出すための”最高のパートナー”を得ることに他ならないのです。
あなたの会社の「失いたくない技術」は何ですか?
もし、本記事を読んで少しでも心当たりがあれば、それは行動を起こすべきサインです。
「AIによる技術伝承」の具体的な第一歩、そしてあなたの会社に合わせた導入プランにご興味はありませんか?
私たちが開催する「製造業向け生成AI活用セミナー」では、実際の成功事例をもとに、そのノウハウを余すところなくお伝えしています。
▼セミナー詳細・申込はこちら
https://www.funaisoken.co.jp/seminar/129747
【講座内容】
第1講座「AI活用基礎:製造業がAI活用できる業務とは?」
・市場におけるAIの役割・AI動向
・中小企業だからこそ取り組むべきAI活用戦略
・AIを活用するためには、具体的に何をすれば良いのか?
・多品種少量生産製造業が実践すべきAI活用他社事例
・AI活用と原価管理の深い関係性
講師:株式会社船井総合研究所 DXコンサルティング部 熊谷俊作
第2講座「カワイ精工様登壇!従業員26名の社内DX・生成AI活用で年間1,100時間削減」
・DX取り組み前の当時のリアルな課題
・DX取り組み時の苦悩・乗り越え
・金型カルテ(実績のデジタル化)により、300時間/年削減
・IoT活用!在庫管理自動化により管理工数削減!在庫最適化を実現!
・その他IoT活用による業務改善事例
・RPA活用!部品発注作業を自動化!800時間/年削減
・製造業における生成AI活用事例
●生成AIシステム実演!
講師:株式会社カワイ精工 専務取締役 川合忠実氏
第3講座「多品種少量生産製造業が知っておくべきAI・IoT活用戦略」
・自社データを基盤としたAI活用~”失敗しない”ためのDX経営~
・多品種少量生産の製造業が取り組むべきAI活用戦略
講師:株式会社船井総合研究所 AI推進室 リーダー 飯塚佳史
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