熟練ノウハウのAI化
ベテランの暗黙知・過去資料・図面をAIに集約し、経験の浅い従業員でも同等の判断を可能にします。
BEFORE
熟練者の頭の中に判断が集中
AFTER
AIが判断ロジックを保持
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
技術伝承・脱属人化AI
AIが暗黙知を継承、
組織の永続的
資産に変える
ベテラン社員が長年かけて積み上げた暗黙知・判断ノウハウ・過去資料・図面を、AIに集約・構造化するサービスです。退職や異動によってノウハウが失われる前に「組織の知」として固定化し、経験の浅い従業員でも同等水準の業務遂行・意思決定が可能な状態をつくります。 また、ベテランに依存していた計画策定・現場判断などのオペレーション業務を、数理アルゴリズム・AIによって自動化。熟練者がいなくても最適な判断が下せる仕組みを構築します。
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
現場オペレーション最適化
属人的な計画・判断業務を数理アルゴリズム・AIエージェントで自動化し、誰でも最適な意思決定ができる状態をつくります。
BEFORE
ベテランが経験則で計画
AFTER
AIが最適解を自動策定
実例
生産計画最適化エンジン
出来高ベース給与計算の完全自動化
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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