現代の製造業が直面する最大の課題の一つに、熟練したベテラン従業員の中で暗黙知化されたノウハウの「技術継承」があります。
技術継承は、熟練技術者の引退が進む中で、いま非常に深刻な課題として受け止められてきています。なぜなら企業が持続的に成長するためには、技術継承のためのノウハウの“見える化”と効率的な伝承が不可欠だからです。一方で現状の口頭伝承や経験の蓄積によって現場の若手従業員を教育する方法では、もはや市場の流れに追いつきません。
ここで注目されるのが、デジタルトランスフォーメーション（DX）の力です。DXの活用で、技術継承のプロセスを効率化し、生産性を飛躍的に向上させることが可能となります。
本記事では、国内外の製造業におけるDXの具体的な成功事例、技術継承を促進するための基本ステップを紹介します。技術継承とDXの融合（以下、技術継承DX)によって生まれる新たな価値を探求し、ぜひ自社ビジネスの未来戦略を描くためのヒントとしてご活用ください。
製造業において長らく注目されてきているDXとは、業務プロセスや製品開発、サプライチェーンなどを、デジタル技術を用いて革新し、ビジネス価値を高める取り組みを指します。
具体的には、IoT、AI、ビッグデータ、クラウドコンピューティングといった先端技術を活用し、従来の製造業務を効率化したり、新たなビジネスモデルを創出したりすることで、企業全体の競争力を強化することなどが挙げられるでしょう。
こうした変革により、製造現場ではリアルタイムでのデータ収集と分析が可能となり、生産性の向上や品質管理の精度が向上します。また、リモートでの設備監視やメンテナンスが容易になり、ダウンタイムの削減やコストの最適化が期待されます。さらに、DXの進展により製品ライフサイクル全体を通じたトレーサビリティが確保され、サプライチェーンの透明性や信頼性が向上します。
さらに人手不足がますます深刻化してきている昨今では、こうした動きは単なる技術導入に留まらず、企業文化や人材育成の変革も必要とされます。
たとえば数年前では想像もしなかった、従業員が生成AIを使いこなすためのスキルアップが求められるなど、組織全体での変革マネジメントを行っているかどうか？が鍵となります。製造業におけるDX推進とはつまり、企業のビジネスモデルを抜本的に見直し、新たな市場機会を創出するための基盤づくりです。ですから、多くの経営者が自社の経営目標にこのDX推進を掲げているのが、もはや当たり前の構造となっているのです。
製造業においては、技術伝承の課題が大きな問題として長年指摘されてきました。熟練技術者の高齢化や人材不足により、貴重なノウハウが失われるリスクが高まっているほか、「暗黙知」と言われる「データ化されていないけれどもスキルや知識の根幹部分となる重要な情報」のデータ化が課題として認識されています。
そこで注目されているのが、DX（デジタルトランスフォーメーション）による技術継承の新たな形です。
DXの推進により、AIやIoT、データ可視化などのデジタル技術を活用し、技術者の知識や経験を効率的にデータ化・共有することが可能となります。実際、多くの製造業で生産性向上を実現した事例が増えており、技術継承の効率化と同時に、生産現場全体の業務改善にも繋がっています。
この流れは例えば、動画マニュアルの作成やノウハウのデジタル化と生成AIの融合によって生み出されてきました。これにより、チャット形式でいつでも質問に対する回答を要約した形で得られますし、誰でも一定水準の技術を習得できる環境が整うので、組織全体のパフォーマンス向上に直結しやすいのです。DXの推進は、技術継承の問題解決と生産性向上という2つの大きな課題を同時にクリアするための成功戦略と言えるでしょう。
従来の技術伝承は、OJT（On-the-Job Training）や徒弟制度といった熟練技術者による直接指導が主流であり、これには大きな時間的・人的負担が伴うことが長年の課題として知られています。また、熟練者と若手従業員の間での世代間ギャップやコミュニケーションの違いが、ノウハウ伝達を困難にする要因ともなっていました。
一方で、DX推進の一環として実現される技術継承は、企業の未来を担保する戦略的投資です。単なるツールの導入ではなく、「デジタル技術を取り入れた先の効果」が現れることによって評価されます。具体的には、業務効率化、長時間労働の削減、人手不足の解消、および経費削減といった効果に加え、企業の競争力の源泉である暗黙知が形式知化され、組織の共有資産として継続的に活用されることが目標となります。
製造業が直面する大きな課題の一つは、収益力や競争力の強化です。特に、今後日本国内では少子化は非常に深刻な課題であり、技術継承や技術伝承の的確な実践が重要です。そうした背景から、近年では多くの製造業を営む企業の間で、DX（デジタルトランスフォーメーション）の推進が加速しています。
例えば、製造現場にIoTやAIを導入することで、技術伝承の効率化と生産性向上を同時に実現するなど、後述の事例でも取り上げますがその技術継承の仕組み自体が進化してきています。こうした環境作りへの投資によって、熟練作業者のノウハウをデータ化し、より多くの若手への技術継承が円滑になり、市場での競争力を高めてきています。
また、生成AIを効果的に使う環境づくりの一貫として使った社内に蓄積されたテキスト、連携システムや各種メディア資料のデータ分析基盤を整えることで、的確な課題抽出と迅速な意思決定が可能となり、経営層による大胆な経営判断へと繋げてきていることも特徴です。今後も製造業では、DXや最新技術を活用した技術継承の仕組みづくりが、収益力の強化に直結する重要なポイントとなり、今から投資を行っている企業ほど近い将来、結果を出していくと予想されます。
技術継承の遅延によって引き起こされる重大な影響の一つは、何と言っても業務の深刻な属人化です 。熟練者の技術や、特定の顧客対応におけるノウハウが個人に依存したまま組織外に流出すると、その従業員が不在の場合、問題解決が極端に困難になります 。さらに、暗黙知（形式化されていない知識）が個人のなかに閉じ込められると、従業員の貢献度を客観的かつ公平に評価することが難しくなり、組織全体のモチベーションやガバナンスにも悪影響を及ぼす可能性があります 。したがって、技術継承DXは、技術的な負債の解消だけでなく、組織運営の公平性と持続可能性を担保するための戦略的な投資と位置づけられているのです。
建設業においても、同じように建設DXが推進されてきています。製造業と同じように人材不足の課題に対し、デジタル化による業務プロセス開発、施工の合理化の動きが始まっています。
詳しくは以下の記事をご覧ください。
「【2026年版】今すぐ取り入れたい！建設業技術継承の秘訣とは」
これまではテキストベースのナレッジ共有が一般的でしたが、最近ではそれ以上の情報量を求める傾向があります。ここでは、新しく導入が進んできている技術継承の方法を3つご紹介します。
動画はテキストと異なり多くの情報を直感的に伝えることができるため、熟練者の動きやコツなど視覚的な技術伝承に最適です。短時間で具体的な作業手順や注意点をわかりやすく示せるため、新人・若手の理解が早まりやすくなります。最近ではその動画を生成AIで解析させ、要点だけを押さえて学習できるシステムも開発されています。
ARは、特に新入社員や若手技術者の育成において効果を発揮します。現場での実践的な学びを即座に得るだけでなく、危険な状況を避けつつ疑似体験を通して学べる点も特長です。そのため、実際の生産ラインに影響を与えることなく、かつ高度な技術継承を促進します。
まずは紙ベースの図面や技術資料をスキャンしてデジタル化し、OCR技術でテキスト化することが最初のステップです。次にそれらをクラウド上に集約し、検索やコメント機能で技術情報を共有するだけでなく、過去の作業事例や図面をAIで類似検索し、技術を体系的に蓄積します。同時にコメントや関連資料も一元管理することで、技術継承の3ステップ（可視化・統合化・実践化）を達成します。
今さら聞けない基本用語とリスクを総まとめ
生成AI 基本の『き』
製造業を中心に、AIやデジタル技術を活用した技術継承の取り組みが加速しています。熟練者の暗黙知をデータ化し、次世代へ効率的に伝承する仕組みづくりは、もはや企業の競争力を左右する重要な経営課題です。ここでは、先進的な技術継承DXの事例から、課題の発見方法とそれらに対するアプローチを見ていきましょう。
ライオン株式会社では、衣料用粉末洗剤の製造現場で深刻な課題に直面していました。熟練技術者が持つ「この原料の状態なら、この条件で」という経験に基づく判断や製造のコツが、マニュアル化されないまま属人化していたのです。
少子高齢化により、こうした暗黙知を持つベテランの退職が進む中、新人育成には膨大な時間がかかり、熟練者の負担も限界に達していました。
そこでライオンはNTTデータと協力し、熟練者へのインタビューやワークショップで暗黙知を徹底的に抽出し、「勘所集」として文書化しました。さらにこれを生成AIによる「知識伝承AIシステム」に組み込むことで、新任者が必要な知識を瞬時に検索・活用できる環境を実現しています。
この取り組みにより、技術習得期間が大幅に短縮され、熟練者の指導負担も軽減されました。今後は海外拠点への展開も視野に入れ、グローバルな技術力強化を目指しています。
「あの人にしかできない業務」や「文書化されていないノウハウ」がある場合は、こうした勘所だけを従業員が効率的に習得できる仕組みづくりをすることが、DX推進において効果を存分に発揮するポイントとなるでしょう。
参考：株式会社NTTデータ「国内熟練技術者の技術継承に向け、生成AIを活用した暗黙知伝承に関する取り組みを開始」
トヨタ自動車では、年間1000万台以上を生産する世界最大の自動車メーカーとして、深刻な課題に直面していました。電動化や自動運転など開発項目が急増する一方で、パワートレイン開発のベテランエンジニアが次々と定年退職し、彼らが蓄積してきた専門知識が失われる危機に瀕していたのです。
そこでトヨタは、Microsoft Azure OpenAI ServiceとGPT-4oを活用した「O-Beya（大部屋）」という生成AIエージェントシステムを開発しました。振動エージェント、燃費エージェント、規制エージェントなど9つの専門AIが、過去の設計レポートや規制情報、さらにはベテランエンジニアの手書きメモまでを学習し、24時間365日アクセス可能な専門家集団として機能しています。
エンジニアが複数のエージェントに質問すると、それぞれの専門知識を統合した回答が瞬時に得られます。現在800名のパワートレイン開発者が利用し、月に数百回活用されており、情報検索の時間が劇的に短縮されました。今後は技術図面や消費者の声を分析するエージェントも追加予定で、次世代車両の開発加速が予定されています。
シニア世代の大量退職による技術空洞化は、避けては通れない道です。製造業では彼らが退職する前に、こうした技術の集約をするか否かが、今後の勝敗に大きく影響するかもしれません。
参考：Microsoft「トヨタ自動車、エンジニアの知見を AI エージェントで継承へ ー 競争力強化に向け革新的な取り組みを開始」
製造業におけるDX推進において、課題定義とロードマップ策定は不可欠なプロセスです。
まず、現場で直面している課題や技術伝承の問題を洗い出し、AIを活用してどのように技術継承を効率化できるかを検討します。単に業務プロセスをデジタル化するだけでなく、現状の課題を数値で可視化するなど、データに基づいた分析も重要です。
課題定義の段階では、現場の意見や実際のデータを集めて、企業特有の問題点を正確に把握しましょう。
次に、これらの課題に対してAI導入や業務フロー改善といった具体的な対策を盛り込んだロードマップを策定します。短期的目標と長期的戦略を組み合わせ、経営層と現場が連携しながら段階的に技術継承DXを進めることで、持続的な変革を実現します。
大きな変革には現場の匠や技術伝承の担い手が積極的に参画することが不可欠です。特に製造業において、彼らに技術継承DXを理解させ協力を仰ぐには、現場の課題を的確に把握することが最初の一歩です。
最近では当たり前のように生成AIを活用した業務改善が進められていますが、現場の知見と技術伝承を組み合わせることで、より実践的な課題解決が可能になります。現場の声を反映した柔軟な目標設定や、透明性のあるコミュニケーションを通じて、変革の目的やプロセスを明確に伝えることが組織の共通理解を深めるのです。
ですからまずは、現場リーダーの参画を促すように積極的に働きかけを行いましょう。そうすることで、後に続く持続可能な改善活動と組織全体での成功事例・失敗事例の共有がスムーズに促進され、変革定着への大きな一歩となります。
投資対効果を高めるためのシステム選定においては、まず自社の課題を明確化し、その解決に直結する技術やプラットフォームを選ぶことが重要です。システム選定時には、導入コストだけでなく、運用や保守の費用、拡張性、サポート体制なども総合的に評価しましょう。
気を付けていただきたいのは「現場が楽になるか？」という視点を忘れないことです。ついつい情報システム部門からの目線で、スペックや仕様に気を取られてしまい、現場で効果的なシステムであるにも関わらず却下されてしまうケースが実は多いのです。そして、選定したシステムが現場の業務プロセスにどのように寄与するか、関係者全員で価値を共有することも重要です。
技術継承DXは、技術的な課題解決だけでなく、企業内の組織文化と構造的な課題を乗り越えることが成功の鍵となります。ITツール導入の一過性で終わらせず、継続的な変革を実現するためには、組織的な抵抗の根源を理解し、解消する必要があります 。
特に、組織体制や社内環境が整備されていない場合、技術継承DX推進はスムーズに進みません。
中でも現場部門は、日常業務とDXへの取り組みの両立を求められ、新たなシステムの使い方を覚える負担が大きい部門です。現場の抵抗が生まれる主な原因は、ITリテラシーの欠如だけではなく、「何のために技術継承DXを推進するのか、自分たちにどのようなメリットがあるのか」といった目的や効果が不明確であるため、経営層への反感が募ることにあります。
この課題を解決するためには、各部門のリーダーが課題と正面から向き合うことが不可欠です 。特に現場部門に対しては、技術継承DXがもたらす業務効率化や負担軽減といった具体的なメリットを可視化し、デジタル活用に関する知識を学び、「現場でどのように活用すればいいのか」を考える機会を提供することが、抵抗を最小限に抑える上で重要だと理解しておきましょう。
製造業における最大の課題の一つは、熟練者の技術伝承と生産性向上をどのように両立させるかという問題です。近年、多くの企業が生産効率アップを目指し、様々な解決策を模索しており、DX推進を行っていくなかで「技術継承」も考慮した進め方に注目が寄せられています。
これまでは、既にデータとして社内に蓄積されたものを効率的に要約・分析する作業に焦点が当てられてきていましたが、最近ではそこに含まれない「暗黙知」のデータ化について、各企業が試行錯誤を行いながら、より効果的な技術継承の道を切り開いている状況です。
こうした技術継承DXを成功させるには、いきなりシステム化を目指すのでなく、まず現場の課題に耳を傾けることが最初の一歩です。現場の業務効率化が叶うことによるメリットの訴求、技術継承を積極的にしていきたいというモチベーション付けを最初に行えるかどうかで、後の工程となる知識やスキルのデータ化がスムーズに行えるようになります。
市場での競争力を高め、自社に眠っていた可能性を引き出す第一歩を踏み出したい方は、暗黙知の動画化からスタートしてみることをおすすめします。動画による技術継承の可能性について気になる方は、ぜひ以下から詳細をご確認ください。
技術伝承の仕組みを抜本的に再設計する組織改革が目的となり、AIやVRなどのデジタル技術を活用し、熟練者のノウハウ（暗黙知）を形式知化することで、属人化を解消します。
DX未着手の場合、老朽化システムの維持管理コスト増大（約4兆円）と競争力低下による機会損失（約5兆円）が複合し、年間数兆円規模の経済損失を招くリスクが想定されています 。
参考：経済産業省「DXレポート～ITシステム「2025年の崖」の克服とDXの本格的な展開～」
DX未着手の場合、老朽化したITシステムの維持管理コストの増大や、競争力低下による機会損失が重なり、2025年以降、年間最大で約12兆円規模の経済損失が発生する可能性が指摘されています。
参考：経済産業省「DXレポート～ITシステム「2025年の崖」の克服とDXの本格的な展開～」
知識の抽出・収集（可視化）、デジタル化（データ集積）、構造化と標準化（手順書化）、そして品質管理と継続的改善（RAG/AIによる活用）の4段階プロセスで実行されます 。
AIは、熟練者の作業ログや過去データからパターンを認識・学習し、経験知の判断基準を形式知化することで、OJTに依存しすぎない柔軟な知識共有と、時間的・人的負担の軽減を実現します。
VRは危険を伴う作業や高価な設備の操作訓練を安全な仮想空間で提供します。ARは現場の作業者にリアルタイムで作業手順や警告を拡張表示し、感覚的ノウハウの体得を支援します。
外部のDX専門コンサルタントやプロ人材のソリューションを活用（アウトソース）しつつ、社内の誰でも使いやすい、日常の業務を効率化させるデジタルツール（Teams会議録画AI分析ツール、議事録要約ツール）などの導入が効果的です。
ナレッジマネジメントシステム（KMS）を導入し、知識の検索容易化（タグ付け）や、更新履歴を管理する版管理機能を制度化することで、知識を組織の共有資産として継続的に維持します 。最近では、社内の研修・会議動画の有効活用も注目されてきています。
DXの目的と現場へのメリット（業務効率化、負担軽減）を明確に伝え、デジタル活用に関する知識を学び、現場が抱える課題解決に直結するスモールスタートのツールから導入することが有効です。
はい、可能です。言語化されていない情報を蓄積させる第一歩として、動画ベースのやりとりに切り替えるといった、暗黙知の形式知化に特化したスモールスタートの取り組みから始めることが、初期投資を抑えつつ成功への道筋をつける鍵となります 。
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公開日：2025年12月23日