熟練作業者の手元動画を自動で標準作業書に変換する生成AIサービス

熟練作業者のノウハウを次世代へ――生成AIによる標準作業書自動生成の革新

1. 製造現場を取り巻く「技術伝承」の壁

日本の製造業では、「現場力」が強みである一方、その根幹を成してきたのが熟練作業者の経験や勘といった暗黙知です。
これまで、匠の技を伝える術は、「手取り足取りのOJT」や現場での同時実習に頼ってきました。
しかし団塊世代の引退が進み、若手の採用も減少している今、ノウハウの継承が大きな課題となっています。

さらに、作業の標準化やマニュアル化を進める中で、従来の作業書作成は紙ベースや静止画、簡単なフローチャートで進められてきました。
現場ごと、個人ごとに微妙に異なるやり方や、「なぜこの順番なのか」「どんなコツがあるのか」といった部分が抜け落ちてしまい、「真の標準作業書」が書けている会社は意外なほど少ないのです。

2. なぜ生成AIなのか――アナログの限界とデジタルの可能性

実際、私が在籍した昭和的な工場でも、以下のような問題を何度も目撃しました。

・名人の作業が「言語化」できず、後継者が戸惑う
・紙の手順書では細かな手の動きが分からない
・現場改善やQC活動で作業時間のバラツキが是正できない
・グローバル拠点にノウハウを移転したくても言葉や文化の壁でうまく伝わらない

そこで注目されているのが、「熟練作業者の手元動画を自動で標準作業書に変換する」生成AIサービスです。
生成AIは、大量の動画データを解析し、動作を分解、テキストや画像、フローチャートとして「見える化」することができます。
言語や文化によらない、直感的で分かりやすい作業手順を誰もが気軽に手に入れられる時代が、まさに到来しつつあります。

生成AIによる標準作業書自動生成とは？

1. 熟練作業者の「リアルな動き」を動画で収集

従来の手順書作成では、工程ごとに写真を撮ったり、担当者がヒアリングしながら文章化することが一般的でした。
このため、「何気なく行っているスムーズな手の動き」や、「失敗を避けるための一瞬の確認動作」など、細部のプロセスは抜け落ちてしまいがちでした。

生成AIサービスでは、熟練作業者の「手元」を動画で撮影し、その映像データから作業の細部を抽出します。
動画ならではのリアルな動きをそのまま記録できるため、口頭では説明しづらい「コツ」「タイミング」「注意点」まで鮮明に捉えることができます。

2. 動画データをAIが解析し「標準作業手順」を抽出

撮影した動画を生成AIに入力すると、AIはフレームごとに動作を分解し、どの部品をどこに置いているか、どの順番で手を動かしているか、といった行動ログを自動で抽出します。
そこでAIは「この工程は●秒かかる」「ここで部品を90度回転させる」といった、時間や動作の特徴値も同時に取得できます。

また、音声や熟練者のコメントも同時録音することで、「注意点」「やってはいけない例」「おすすめの持ち方」など、暗に語られていたノウハウまで拾い上げることができます。
これらを基に、AIは標準作業書として最適な「手順の流れ」「作業イラスト」「注意点リスト」などを自動で整理し、出力します。

3. 多拠点展開やグローバル対応も視野に

生成AIサービスの最大の強みは、作成した標準作業書がデジタルデータで管理できることです。
PDFやスマートフォン用のマニュアルアプリ、多言語対応の音声ガイドとしてもワンクリックで変換可能です。
つまり、日本の匠の技を、タイやベトナムなど海外工場に「映像と音声つき」で即座に展開できるだけでなく、品目・工程ごとに細かなバージョン管理もしやすくなります。

活用シーン――バイヤー・サプライヤー・現場のそれぞれの視点から

1. バイヤーが目指す「本当に標準化されたプロセス」とは

調達購買部門や、バイヤー職を志す方にとって欠かせないのは、「品質・納期・コストの安定と確保」です。
その根底にあるのが、「製造工程の見える化・標準化」であり、熟練者任せの属人化から脱却することがサプライヤー管理（SRM）でも重要視されています。

生成AIによる標準作業書自動生成を導入すれば、以下のメリットが得られます。

・サプライヤーの工程監査で「作業の統一手順」を容易に確認可能
・新規サプライヤー立ち上げ時も、現場教育コストを削減できる
・急な量産立ち上げや災害時の生産移管にも、迅速にノウハウ展開が可能
特にグローバル展開企業では、異文化間での「伝わらない問題」が大きなリスクですが、AIで視覚的に「どこを改善すべきか」を明示できることで、交渉や改善もスムーズになります。

2. サプライヤーの「生き残り戦略」としてのAI活用

サプライヤーの立場から見ても、バイヤーに「管理されたくない」「干渉されたくない」と感じる場合があります。
ですが、「自社の強みをデータで証明」し、「どんな作業者がやっても同じ品質・納期が守れる」という信頼を勝ち得れば、逆に競争力を上げることができます。

生成AIを活用すれば、見積書や製造工程説明時に、データで「標準化」「作業のバラツキ低減」「教育効率化」の効果を示せます。
例えば、「作業者ごとの動画差異」をAIで比較し、ベストプラクティスを抽出し続けることで、工程改善や品質向上のサイクルを加速できます。

3. 作業者・現場管理者の「負担軽減」と新たな役割

現場視点では、「紙の作業書作り」は地味で負担の大きい作業です。
本来は現場改善やムダ取りなどの「本業」に集中したいところですが、AIの導入でシナリオ作成・手順動画化を効率化できれば、より価値ある業務へシフトできます。

さらに、「優れた作業ノウハウを映像で残す」ことによって、現場独自の無形資産を蓄積できます。
習熟にばらつきのある新人も動画を何度も見返せて、「ミス・手戻り」を大幅に削減可能です。

現場導入のポイント――“アナログ文化”から脱却するには

1. 「百聞は一見に如かず」の発想を取り入れる

昭和型の現場には、「結局は現場で身体で覚えろ」「読む作業書は苦手」という風土も根強く残っています。
しかし、AIによる手元動画の活用は「誰もが直感的に分かりやすい」ため、年齢や国籍にかかわらず一目でコツを習得できます。

現場管理者は、「作業書は紙か動画か」で迷う時代から、「AIを使って最適なフォーマットに切り替える」時代へと舵を切りなおすことが求められます。

2. 生成AIの「バイアス」や注意点とは

AIが自動で作業手順を解析しても、「クセの強いベテランのやり方」や「不適切・危険な動き」を読み取ってしまう恐れもあります。
現場改善担当者や品質管理責任者が、必ず「動画→作業書」の内容をチェックし、「正しい標準」としての認定フローを設けることが肝要です。

また、データの取扱いにも注意が必要です。
不正利用や情報漏洩を防ぐため、動画や生成作業書データのアクセス管理・権限設定が不可欠です。

3. 「現場の声」を活かし、生成AIサービスを使い倒す

真に生きた標準作業書とするには、現場の作業者が「ここが分かりづらい」「こう直したい」といったフィードバックを即座に反映できるフロー作りが必須です。
生成AIサービスの中にも、「手順書の部分修正」「補足コメントの追加」「失敗例の追加解説」など、現場ユーザー自らがカスタマイズできる機能が備わっているものが増えています。

現場教育やスキルアップのツールとしても「自分の手元を撮影してフィードバックを受ける」「他者と比較して改善ポイントを探す」など、新たな活用方法も広がりつつあります。