構想 1
熟練者への聞き取り AI
判断の理由を AI が問いかけ、記録に残す構想です。
いま起きていること
白書も AI の活用を要請
2026 年版ものづくり白書は、課題の解決や経営改革に AI やデジタル技術を積極的に使うよう求めています。
経済産業省ほか「2026 年版ものづくり白書 概要」壁は知識と人材
一方で、活用には知識やノウハウ、人材の確保という壁があり、環境の整備が欠かせないとしています。
経済産業省ほか「2026 年版ものづくり白書 概要」
私たちの見方
ロボットより先に、言葉が要ります。
暗黙知のままでは、AI もロボットも学べません。熟練者の判断を言葉と記録に残すことは、技能の継承であると同時に、次の投資の土台になると考えます。
考えられる構想
実績の紹介ではありません。公開情報をもとに、みらいラボが描いた構想です。写真は AI で生成したイメージです。
構想 2
不具合の記憶
過去の不具合と対策を現場で探せるようにします。
構想 3
データの棚卸し
フィジカル AI に使えるデータがどこにあるかを確かめます。
AI に任せること、人が持つ判断
AI に任せること
- 手順書、図面、不具合記録の検索と要約
- 見積と仕様の確認の下準備
- 品質記録の分類と傾向の整理
- 報告書と作業記録の下書き
- 調達や需要の変化の整理
材料と下書きを渡す
人が持つ判断
- 安全に関わる最終判断
- 品質の合否を決める
- 現場の改善を進める
- 想定外の事態に対応する
最初の一歩
過去の不具合と対策の記録を、現場で探せるようにします。ベテランの経験がすぐ手元に届き、効果も目に見えます。
気をつけること
図面や技術情報は外部に出ない環境で扱います。安全と品質の判断は人が持ち、AI の情報は確認手順の中で使います。
ご判断の前に考えたい 3 つの問い
- Q1
熟練者が退職すると、何が失われますか？
- Q2
現場のデータは、使える形で残っていますか？
- Q3
AI の判断と安全の責任を、どう分けますか？
出典
2026 年 11 月時点で確認した公開情報です。数字は各調査の条件によります。