1. 「2025年の崖」とベテラン退職によるナレッジ喪失
日本の製造業に従事するビジネスパーソンの約9割が、設計や保全業務の属人化を認識しています 。ベテラン技術者が定年を迎える今、彼らの頭の中にある「マニュアル化されていない知恵（暗黙知）」が失われることは、企業にとって致命的な損失です。
2. 鑑定人試験AIで実証した「膨大な情報の構造化」
私は現在、難関資格である「損害保険登録鑑定人2級（電気）」の学習支援AIをDifyで構築しています。この試験は、物理法則から複雑な単線結線図、厳格な法規制まで、極めて広範な知識を要求されます。 この「鑑定人試験AI」の構築プロセスこそが、実は工場のベテラン対策の完璧なモデルケースなのです。
- ステップ1：非構造化データの構造化（ETLプロセス） バラバラな過去問やテキスト（PDF）を、AIが理解しやすい「意味の塊（チャンク）」に分解します。
- ステップ2：ハイブリッド検索の実装 「滑り」や「FCHW1」といった専門用語を、ベクトル検索とキーワード検索を組み合わせて正確に引き出す「RAG（検索拡張生成）」を構築します。
- ステップ3：判断ロジックの再現 単なる検索ではなく、「なぜこの判断になるのか」というベテラン講師（私）の推論プロセスをプロンプトに組み込みます。
3. 「脳内RAG」が現場のトラブル対応を変える
鑑定人試験AIで磨き上げたこの「ナレッジ資産化」のロジックを、そのまま工場の現場へ展開します。
- 技術標準書の「話せる化」: 数万ページのマニュアルを学習させ、若手が自然言語で質問するだけで最適な対処法を回答。
- 過去の不具合事例の再利用: 熟練工が経験した「20年前のあの事故」の記録を即座に呼び出し、再発を防止します。
- 技能伝承の自動化: ベテランの作業動画（tebiki等）の字幕データとRAGを連携させ、若手へのパーソナライズされた指導を実現します。
4. 40年の現場知が生む「高精度なインデックス」
RAGの精度は、読み込ませるデータの「質」と「整理の仕方」で決まります。 ITだけに詳しい若手エンジニアには、製造現場のドキュメントの「どこが重要か」は分かりません。 私は40年間、石油・化学プラントから機械加工まで、あらゆる現場の「生の情報」に触れてきました 。この経験に基づき、AIが参照すべき「正解データ」を厳選し、ゴミを排除した「高精度なナレッジベース」を設計できることが、ミラーマスターの最大の強みです。
5. まとめ：技術を「人」から「資産」へ
ベテランが退職しても、彼らの知恵が24時間稼働するAIとして現場に残り続ける。 これこそが、中小製造業が生き残るための「次世代の資産防衛」です。
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「AI導入の前に、まずは現場の“無駄”を整理しませんか？」
システムを導入すること自体が目的になってはいけません。 大切なのは、現場のベテランが持つ知恵を活かし、今の業務をどう「楽に」するかです。
ミラーマスター合同会社では、長年の製造現場での経験を活かし、「貴社の現場に本当に必要なDX」を一緒に考えます。Difyのような最新ツールから、業務プロセスの見直しまで、現場目線でアドバイスいたします。
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