AI（人工知能）を活用した暗黙知の形式知化に注目が集まっている。特に製造業では技能継承を目的とする場合が多い。筆者は最近、こうした取り組みについて取材する機会があった。その中で改めて感じたのが、AIを活用した技能継承の難しさである。
2026年3月24日に、経済産業省と新エネルギー・産業技術総合開発機構（NEDO）が主催する懸賞金活用型プログラム「GENIAC-PRIZE」の受賞企業が発表された。同プログラムでは4テーマが設定されており、その1つが「製造業の暗黙知の形式知化」である。
このテーマには58件の応募があった。このうち5件について筆者は、受賞企業の発表前に取材させていただいた。残念ながらその5件は選外だったが、最終審査の前に行われた8件のプレゼンテーションも拝聴し、一部の担当者には直接話を聞くこともできた。
製造業における暗黙知の形式知化といっても、取り組みの対象となる業務は異なる。筆者が取材した5件は、石けん製造の釜炊き、西陣織の織り工程、鋳造の鋳込み、PLC（プログラマブルロジックコントローラ）のラダープログラミング、特注設備の設計、を対象とした取り組みである。
こうした取材を通じ、AIを活用した技能継承の課題として筆者が感じたポイントは大きく3つある。（1）技能の暗黙知を余すことなく抽出できない、（2）暗黙知をAIに学習させただけでは技能継承につながらない、（3）形式知化と技能の習熟は別――だ。各社、これらの課題を解決しようと取り組んでいる。
技能は知識だけではない
製造業における技能の暗黙知は、知識だけでなく体を動かす技や感覚とひも付けられている。言語化できない部分も多く、これが抽出を難しくしている。こうした情報をAIが扱えるデータとしてどう収集するのか、まだまだ試行錯誤が続いている段階だ。
例えば黒野金属（広島県呉市）では、砂型に溶けた金属を流し込む鋳込みの条件をAIで分析し、職人の技能継承につなげようとしている。その条件の1つが鋳込み時間だが、同じ時間をかけたとしても「最初はゆっくり、後半は速く」など職人によって鋳込み方が異なる。今後、こうした職人の感覚をどうデータ化し、伝えていくのかが課題になっているという。
熟練技能者の行動だけでなく、判断材料もデータ化が必要だ。手順書などに明記されている情報だけが判断材料とは限らない。肌で感じる温度や湿度、手で触ったときの感触、音やにおいの変化など五感を使って状況を見極めている。こうした情報を収集できるセンシング技術の開発も進んでいる。
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