熟練の技と判断を、
AI が受け継ぐ。
製造業の暗黙知から、
価値を生み出す仕組みへ。
音で異常を察知する、目視で品質を見極める ——。製造現場に積み重なってきた熟練者の判断は、退職や異動とともに失われやすい資産です。インタビューと AI で暗黙知を引き出し、ナレッジ共有 SNS「Story」と人材データベース「People」で組織の知識資産にし、AI エージェント「Virtual Staff」で現場全員がいつでも引き出せる仕組みに変えます。
暗黙知とは何か、
そしてなぜ今、製造業にとって重要なのか
暗黙知とは、ベテラン社員や熟練技術者の頭の中に蓄積された、言葉にしにくい知識・経験・判断力のことです。マニュアルには残らず「なんとなくわかる」「勘でわかる」という形で個人に依存しています。
製造現場に眠る、
言語化されていない判断基準
熟練者が無意識に行っている「音の違いに気づく」「わずかな色ムラを察する」といった判断は、本人にとっても説明しにくいものです。OJT や経験に頼った伝達では、退職・異動を機に確実に失われていきます。
- 音・振動で設備の異常を察知する保全技術
- 目視で品質を判定する経験的な合否基準
- 材料のロット差に応じた加工条件の微調整
- トラブル発生時の原因切り分けの順序と勘所
ベテラン退職の加速と、
生成 AI による言語化の現実味
団塊ジュニア世代の大量退職と、技能人材の採用難が同時に進んでいます。一方で、生成 AI・RAG（社内データを参照して回答する仕組み）の実用化により、これまで不可能だった暗黙知の構造化が現実になりました。いま着手するか、失ってから嘆くか、分岐点に立っています。
- インタビュー技法で熟練者から丁寧に引き出す
- AI が文字起こしから構造化データまで整える
- Story で全社に共有し、生きたナレッジに育てる
- Virtual Staff が自然言語の質問に 24 時間応える
暗黙知の喪失が、
組織にもたらす 4 つの損失
ベテラン 1 人が退職するとき、組織が失うものは想像以上です。業界調査と複数の製造業支援経験から見えてきた、見落とされがちな損失インパクトを可視化しました。
新人育成期間中、チームの判断速度と対応品質が下がります。OJT 依存が業務効率全体を押し下げる要因になります。
長年かけて築いた差別化技術やノウハウが、人材流出とともに社外へ散逸。競合との差が縮まるリスクにつながります。
暗黙知が言語化されていないため、育成期間が長期化します。優秀な人材でも成果発揮まで時間がかかり、採用投資効果が下がります。
特定個人に業務・知識が集中することで、急病・退職・災害発生時に業務が止まる BCP リスクが深刻化します。
インタビューから高精度 RAG まで、
一貫して伴走する 4 ステップ
暗黙知を言語化するだけでは、現場で使われる資産にはなりません。引き出し、構造化し、共有し、AI が引き出す。この循環を一貫して設計するのが、ディスカバリーズのアプローチです。
ベテランに丁寧に
向き合うインタビュー
専門ファシリテーターが、製造業向けの質問技法でオンラインインタビューを実施します。熟練者本人も言語化しにくい判断基準を、具体的なエピソードから引き出します。必要に応じて、AI エージェントが補足質問を提案し、抜け漏れを防ぎます。
ファシリテーター × AIAI による文字起こしと
ナラティブ化
インタビュー音声を文字起こしし、AI が読みやすいナラティブ記事として再構成します。ベテランの語り口を残しつつ、要約・整理を行います。人手による最終確認で、事実関係と表現のニュアンスを担保します。
生成 AI + 人による監修オントロジー抽出と
高精度 RAG への格納
記事から判断基準・工程・設備・材料などの関係性（オントロジー）を抽出し、AI エージェントが高精度で引き出せる形に構造化します。単なる全文検索ではなく、意味でつながった知識ベースとして RAG（社内データを参照して回答する仕組み）に格納します。
オントロジー × RAGStory で共有、
Virtual Staff で引き出す
ナラティブ記事は社内 SNS「Story」で全社公開。閲覧・コメントでナレッジの精度を継続的に高めます。AI エージェント「Virtual Staff」は自然言語の質問に 24 時間応え、現場スタッフが必要なときに必要な知識を引き出せる状態をつくります。
Story + Virtual Staff現場の暗黙知が、
AI の知識になる未来へ
Discoveries Cloud の Story・People が蓄積するデータが、Virtual Staff のナレッジとして自動的にインデックス化される。熟練者の判断と現場の経験が、リアルタイムに引き出せる AI 知識基盤になる ―― これがわたしたちが目指す全体像です。
製造業での、
3 つの代表的な活用シーン
ベテランの知を、現場でどう引き出し、どう育てるか。製造業でよくある 3 つのシーンから、ソリューションの使われ方をご覧ください。
「音が変だ」を、
原因候補と対処手順に変える
ベテラン保全担当者がインタビューで語った「こういう音のときは、まずここを見る」という判断を、AI が対応手順として再構成。現場で異常音に気づいた若手が Virtual Staff に相談すると、過去の類似事例と切り分けの順序が即座に提示されます。
熟練検査員の目を、
組織で共有できる判断基準へ
「この程度の色ムラは許容範囲、これは NG」という経験的な合否基準を、具体例と判断理由ごとにインタビューで引き出します。オントロジーとして整理された基準を Virtual Staff が参照し、若手が迷ったときに根拠つきで回答できるようになります。
マニュアルに載らない
「コツ」を、新人の手元に届ける
ベテランが「若手に伝えたいこと」を語った記事を Story で全社公開。新人は Virtual Staff に自然言語で質問し、関連する記事と一次情報を同時に受け取れます。いいね・コメントで反応が集まることで、ベテラン側にも発信を続けるモチベーションが生まれます。
現場の作業者全員が、
暗黙知 RAG を引き出せる状態に
製造業でのナレッジ活用の最大のハードルは、現場の作業者全員が日常的に使える形で AI を届けることです。Virtual Staff は、その課題にまっすぐ応える製品です。
AI Agent
オントロジーで構造化された暗黙知を、
自然言語で誰でも引き出せる
Virtual Staff は、組織のナレッジを学習したプライベート RAG を、現場の作業者全員がスマートフォンや PC からそのまま使える形でご提供します。SaaS 型のため、RAG 設計・データ連携・UI 実装を個別に組み立てる必要がなく、導入初日から全員が AI エージェントに質問できます。一人あたりのコストを抑えながら、現場全体に AI エージェントを配布できるのが Virtual Staff の特長です。将来的には、暗黙知から抽出したオントロジーに基づく生成タスク（トラブル対応手順の自動生成、品質判定補助など）への拡張も視野に入れています。
よくあるご質問
導入検討時にいただくことの多いご質問をまとめました。
熟練者の判断や経験が業務品質を左右する製造業であれば、業種を問わず有効です。従業員 300 名以上で、10 年以上の在籍ベテランが一定数おられる企業で特に効果が大きい傾向があります。金属加工・電子機器・食品・化学・精密機械など、幅広い製造業界で活用いただけます。
初回のヒアリングで、組織内でもっとも属人化が進んでいる領域・退職が近いベテラン・技術伝承が急務なポジションをともに洗い出します。最初の 3 回は、インパクトが大きく、かつインタビュー結果を社内共有しやすい領域から着手するのがおすすめです。
インタビュー記事から、設備・工程・材料・判断基準などの概念と、それらの関係性（例：「この設備でこの材料を加工するとき、この条件下ではこの判断になる」）を抽出し、構造化データとして整理することを指します。単なる全文検索ではなく、文脈を踏まえた回答ができる RAG（社内データを参照して回答する仕組み）を構成することで、熟練者の判断プロセスに近い形で AI が応答できるようになります。
ディスカバリーズは ISMS（ISO/IEC 27001）認証を取得しており、情報セキュリティ管理体制のもとで運用しています。Virtual Staff のプライベート RAG は、お客様テナント内で完結する構成でご提供し、他社との混在や外部への学習データ流出は発生しません。公開範囲も Story・Virtual Staff それぞれで個別に設計可能です。
はい。パッケージ支援（インタビュー × 3 回）の過程で、社内の自走担当者へのレクチャーと引き継ぎを行います。4 回目以降のインタビュー・記事化・ナレッジ追加は、お客様組織内で継続運営できる体制を前提に設計しています。必要に応じて、追加支援や四半期レビューもご提供可能です。
パッケージ支援は初年度のみ 90 万円（税別）、Discoveries Cloud（Story + Virtual Staff）は年額 240 万円（税別）です。2 年目以降は Discoveries Cloud のみのご契約となります。キックオフからインタビュー 3 回・Story 公開までは約 3ヶ月を目安にしています。詳細は個別にお見積りいたします。
日本の製造業に眠る暗黙知を、
価値に変えるための実践ガイド
ベテラン退職が進む今、現場の判断と技をどう残し、どう活かすか。インタビュー設計から AI 活用まで、実務で使える考え方をまとめた eBook を無料でお読みいただけます。
- 製造現場でありがちな暗黙知喪失のパターンと兆候
- 熟練者から判断基準を引き出すインタビュー設計
- オントロジー × 高精度 RAG でナレッジを構造化する方法
- Story と Virtual Staff で全社展開する実装ステップ
- ROI 試算と、よくある導入時の落とし穴
組織の生きた資産へ。
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