★失われる前に残す！暗黙知を組織の「脳」に変える方法とは！！

★属人化からの脱却！生成AI・AIを活用したベテランの“経験・勘・コツ”の見える化！

生成AI・AIを活用した

暗黙知の言語化と技術・技能伝承への応用

【提携セミナー】

主催：株式会社技術情報協会

講座内容

技術伝承のDXには、技術情報のデジタル化、AIによる分析や学習提案、共有ツールの活用、そして継続的な改善が重要である。特に、経験や直感に基づく「暗黙知」の可視化は不可欠であり、ベテランへのインタビュー、動画化、デジタルツールを用いたマニュアル作成、知識共有環境の構築といったアプローチが効果的である。これらによって暗黙知を明確化することで、組織全体でのスムーズなノウハウ共有や効率的な新人教育が可能となり、DXと技術伝承の成功につながってく。本セミナーでは、そもそも「失敗しないDXのすすめ方」に始まり、今後製造業が避けて通れない「技術・技能継承」へのAI活用の勘所について詳述する。

習得できる知識

製造業におけるDX・スマートファクトリー、ゴール設計と時間軸設計、DX成功のポイント、データ活用のポイント、暗黙知の可視化、技術・技能伝承へのDX・生成AI技術活用のポイントなど

担当講師

(株)ReiHawk　代表取締役社長 兼 日本アイ・ビー・エム(株) 兼 コベルコシステム(株)　前田 岳志 氏

セミナープログラム（予定）

第1章　データ活用による付加価値創造（競争優位源泉の確保）とそれを実現するスマートファクトリー
1.製造業におけるDX・スマートファクトリーとは
（a）製造業におけるモノづくりDXの現状
（b）モノづくりDXの成功要因
（c）スマートファクトリーとは

2.製造業におけるスマートファクトリーを成功に導くには
（a）改良・改善と改革の違い
（b）ゴール設計（ブループリント）と時間軸設計（詳細計画書）
（c）製造DXを成功に導くために最初に整えるべきもの
（４）DX成功の3つの要因

3.マニュファクチャリング・デジタルサービスプラットフォーム
（a）データ活用のための必須条件
（b）マニュファクチャリング・デジタルサービスプラットフォーム

4.データ活用により生まれる新たな価値
（a）最適化、自律制御、気づかせる化
（b）ソータ中心のプル型生産（余剰生産・在庫ムダの解消）

5.製造現場においてデータの利活用が進まない背景
（a）製造業におけるDXの源泉は「データ活用」
（b）いかに「データ活用」を推し進めるか

6.スマートファクトリーの事例

第2章　日本の製造業が直面する「静かなる有事」
1.暗黙知の可視化、技術・技能伝承へのDX・AI技術活用のポイント
－ベテランの「背中」をデジタル化し、組織の「脳」へ移植する
（a）本講演のゴール
（b）なぜ今、再び「技術伝承」なのか？
（c）日本のモノづくりを支えた「強み」の副作用

2.「知」の氷山モデルを再定義する
（a）知の分類
（b）氷山モデルで見る「形式知」と「暗黙知」
（c）野中郁次郎氏のSECIモデルと現代の断絶

3.なぜ「可視化」は失敗し続けるのか
（a）暗黙知喪失のインパクト
（b）可視化の壁①：言語化の限界
（c）可視化の壁②：心理的・構造的要因
（d）「属人化」から「標準化」、そして「進化」へ

4.AI・デジタルの実装手法
（a）デジタル化の3ステップ
（b）「匠の目」と「匠の技」をComputer Visionでハックする
（c）生成AIが起こす「マニュアル革命」
（d）現場を変える最新テクノロジースタック

5.組織文化 ― テクノロジーを定着させる土壌づくり
（a）DXの成否は「心理的安全性」で9割決まる
（b）「職人」から「教師データ作成者」への役割転換
（c）使えば使うほど賢くなる「学習する組織」へ

6.ケーススタディ ― 未来の製造現場
（a）官能検査のAI化による「品質の永続化」
（b）専属AIアシスタントによる「保全トラブルのための若手の即戦力化」

7.総括
（a）本日のポイント振り返り
（b）暗黙知のブラックボックス化は経営リスク
（c）生成AI等の技術で「言語化できない知」も捕捉可能
（d）成功にはツールだけでなく「共有を賞賛する文化」が不可欠

【質疑応答】

公開セミナーの次回開催予定

開催日

【Live配信】2026/9/15（火）11:00~16:00

【アーカイブ】2026/9/29まで受付（視聴期間：9/29~10/7まで）

開催場所

Zoomを利用したLive配信 または アーカイブ配信

受講料

1名につき 49,500円(消費税込､資料付)
〔1社2名以上同時申込の場合のみ1名につき 44,000円〕

技術情報協会主催セミナー　受講にあたってのご案内

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備考

資料は事前に紙で郵送いたします。

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