多くの事業者、特に製造業・職人系の会社が抱えている大きな課題に
「技術継承がうまくいかない」ということがあります。
日本には多くの「世界に誇れるが言語化されていない技術」があります。
熟練者の「勘」に頼っている
新人に教えるたびに説明がバラバラ
言葉でうまく説明できない
マニュアルが作れない
うまく伝えられないまま辞められてしまう
これらの課題をすべて解決することはできませんが
AIを使うことで
技術の言語化・人材の定着・継承の負担を軽くすることができます。
◆ 再現性のある言葉にする
言葉で説明するのが難しい技術がたくさんあります。
「同じ仕事を何度も何年もこなし、感覚をつかむ」
ことがこれまでの技術を身につける手法でした。
しかし、それには限界があるゆえに
技術継承が難しくなっています。
特にありがちな光景は
「慣れればできるよ」
「見て覚えて」
「こうやるんだよ、説明は難しいけど」
この感覚頼りの指導に限界が来ているということです。
◆ 技術を言語化する3ステップ
AIを使えば技術の言語化がある程度できます。
誰にでもできる「手順」をここに示します。
① まず「目的」から書き出す
作業の目的が分からないと、手順も理解しにくいです。
新人が最初に迷うのはここです。
例：
「削る」作業 → なんのためにやるの？どこまで削ればいいの？
「磨く」作業 → 美観のためなのか？強度のためなのか？
「確認する」作業 → 何を基準にすればいいの？
目的が言語化されれば、作業の意味や意義が見えるようになり、
覚えも良くなり、モチベーションも上がります。
わけもわからないまま作業をしていては、身が入らないでしょう。
② 「手順」を表現する
職人がよく言う「感覚」は、分析すれば「言葉」にできます。
例：
「軽く押す」→ どれくらい軽い？
「均等に塗る」→ 幅は？スピードは？
「音を聞く」→ OKの音とNGの音の違いは？
細かい言語化が難しければ、
まずは「大まかな流れ → 細部の補足」という順序で十分です。
AIに投げればうまく整理してくれます。
③ 判断基準を明確化する
新人がよく困るのが「OKとNGの境界線が分からない」という点です。
経験者にとっては当たり前でも、
新人にとってはチンプンカンプンです。
例：
どこまでが許容範囲？
この状態ならやり直す？
何が起きたら危険？
判断基準さえ言語化されれば、
新人は「自己判断できるレベル」に近づきます。
◆ 言語化ができない最大の理由
それは熟練者は「頭の中に回路ができているから」。
熟練スキルほど脳に染み込んでおり、自然に目や手が動くため、
言葉にしてうまく説明できないのです。
これは説明の上手下手ではなく、脳の仕組みがそうなっているのです。
そこをAIに手伝ってもらいます。
◆ AIは「頭の中の技術」を引き出す相棒
AIは言葉を投げかけるのは人間の役目です。
◎ 作業内容を話すだけでAIが整理してくれる
手順
目的
注意点
判断基準
NG例
トラブル時の対処
これらをAIが文章化・構造化してくれます。
◎ 曖昧な表現を具体化できる
「軽く押す」→「〇kg程度の圧力」「〇秒間」
「均等に」→「幅〇mmごとに」「速度〇cm/秒」
「音を聞く」→「OKは高めの金属音」「NGは鈍い音」
AIは曖昧な表現を具体化するのが得意です。
◎ 文章が苦手でも気にせず使える
箇条書きでも、断片的でも、説明が下手でもOK。
AIが自動で整理してくれます。
◆ 言語化が進むとどう変わるか？
結論から言うと、「負担の軽減」と「レベルアップ」です。
誰が教えても同じ品質で指導できる
新人が自分で学習できる
ベテランの技術が「資産化」される
指導する時間が短縮される
コミュニケーションのミスによるトラブルを防げる
指導する側もされる側も、負担が減れば仕事がしやすくなり、
モチベーションも上がり、定着もしやすくなります。
◆ まとめ
技術を「感覚」で掴むことを否定はしません。
しかし、それでは限界があるのです。
今日の結論はこれです：
✔ 技術を言語化できる会社は強い
✔ 言語化はAIを使えば誰でもできる
✔ その結果、人材が定着し、技術が残る
世界に誇れる我が国の技術を「見える化」し、
会社・事業所・国の財産にしていきましょう。
「かなまちのAIなんでも屋さん」は
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