熟練ノウハウ・資料のAIナレッジ化
熟練者の暗黙知・過去資料・トラブル対応記録をAIが参照できる形に整理し、経験の浅い担当者でも根拠を確かめながら判断できる状態をつくります。
BEFORE
知識が人とファイルに散在
AFTER
対話で引き出せる組織の資産
実例
技術伝承・暗黙知のAI化
専門資料作成・調査設計業務のAI化
精密成形条件の技術伝承AI
AIナレッジベース構築
散在する帳票・図面・
熟練者の知識を、
AIが参照できる資産に。
帳票・図面・実験データ・過去のトラブル対応記録など、社内のあちこちに散らばっているデータと、熟練者の頭の中にある判断ノウハウを、AIが参照できる形に整理・構造化するサービスです。質問に応じて対処手順と根拠となる資料をあわせて示す仕組みまで構築するため、経験の浅い担当者でも、根拠を確かめながら業務を進められるようになります。 AI-OCRや図面解析による非構造化データの構造化から、暗黙知の抽出・形式知化、RAG・検索基盤の構築、基幹システムとの連携、オンプレ・クローズド環境への対応まで。退職や異動でノウハウが失われる前に、「組織の知」として資産化します。
Problems
課題
01
技術伝承の危機は、
すでに始まっている
- 能力開発・人材育成に関して何らかの問題があるとする事業所は79.9%※1にのぼり、3年移動平均では平成20年度から右肩上がりで悪化が続いている
- 問題点の内訳は「指導する人材が不足している」(59.5%※1)、「人材を育成しても辞めてしまう」(54.7%)、「人材育成を行う時間がない」(47.4%) が上位を占める
- 「鍛えがいのある人材が集まらない」(26.7%※1)、「育成を行うための金銭的余裕がない」(14.5%) も継続的な課題として挙げられている
79.9%
能力開発・人材育成に関して何らかの問題がある事業所
人材育成に関する問題点の内訳（複数回答）
02
2035年に向けて加速する
構造的な労働力不足
- 2035年の労働力不足は1日あたり1,775万時間※2（384万人分に相当）に達する見通し。2023年の960万時間／日から約1.8倍に拡大
- シニア・女性などの労働参加拡大で就業者は375万人※2程度増える見込みだが、1人あたり年間労働時間が163時間ほど減少するため、総量としての不足は解消しない
- 企業の計画的な技能伝承取り組みは少数に留まり、大部分が「現場任せ」の状態※3。労働投入量が減るほど伝承に割ける時間も奪われていく
1日あたりの労働力不足（万時間）
生産年齢人口（15〜64歳）の推移
03
ノウハウが消える前に、
手が打てていない
- ベテランのノウハウをマニュアル化・標準化する方法自体が不明確な企業が約50%
- 若手が一人前になるまでに最低3年以上の在籍が必要とされ、育成コストは継続的に発生し続ける
Solutions
アウタークが提供する
ソリューション
図面・技術資料の構造化とQ&A
PDF・画像・CADの図面や技術資料を構造化し、自然言語で質問すると該当箇所と根拠を示すQ&Aの仕組みを構築します。
BEFORE
図面を読める人に都度質問
AFTER
AIに自然言語で即時質問
実例
図面・技術資料の自然言語Q&A
レガシー基幹システムの設計書AI復元
クローズド環境でのナレッジ基盤
外部にデータを出せないセキュリティ要件にも、オンプレ・クローズド環境での生成AI・検索基盤の構築で対応します。
BEFORE
機密データはAIに使えない
AFTER
閉域内でナレッジを活用
実例
オンプレ生成AIによる社内問い合わせ自動化
References
- ※1厚生労働省「令和6年度 能力開発基本調査」
- ※2パーソル総合研究所・中央大学「労働市場の未来推計2035」（2024年10月）
- ※3大阪中小企業診断士会 技能伝承に関する調査
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