設備保全の『属人化』と『業務過多』をどう乗り越える？熟練技術者の暗黙知をAIが継承し、組織の技術力を底上げ

設備保全

#設備保全 #DX #AI

2026年3月27日 17時30分株式会社日立製作所

「深夜のトラブル対応で生産ラインが止まり、数百万円の損失が発生した」「ベテラン技術者の退職で、現場の対応力が急激に低下している」――製造業の設備保全現場で、こうした事態が経営リスクとして顕在化していませんか？

多くの製造現場で、設備保全を担う熟練技術者への依存、すなわち「属人化」が深刻な課題となっています。これは単に「若手が育たない」という問題だけではありません。企業の事業継続を揺るがす、看過できないリスクをはらんでいるのです。

本記事では、属人化がもたらす3つの経営リスクと、AIによる抜本的な解決策をご紹介します。

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属人化がもたらす「3つの経営リスク」

大規模製造業において、設備保全部門の属人化は今、企業経営を脅かす構造問題となっています。グローバル展開が進み、設備が高度化・複雑化する一方で、それを支える技術者の確保・育成が追いつかない。特定の熟練者に依存した保全体制は、以下の3つの深刻なリスクを生み出しています。

3つの深刻なリスク

リスク①：機会損失と品質の不安定化

故障の原因究明や対策の判断を、特定の熟練者の経験や勘といった「暗黙知」に頼らざるを得ない状況が常態化しています。

その担当者が不在の場合、原因特定に時間がかかり、生産停止時間が長引くことで、数百万円から数千万円規模の機会損失が発生します。設備障害時、図面や過去データを手作業で照合するだけで数時間を要し、その間、生産ラインは止まり続けるのです。

さらに、担当者によって故障診断の精度がばらつき、対策の質が不安定になることで、同様のトラブルが再発するリスクが高まります。複雑な設備では原因の切り分けが困難で、ダウンタイムが許容範囲を超え、生産性向上の目標達成を阻害します。

故障対応の遅れは、単なる時間的損失ではありません。企業の収益に直接的なダメージを与える経営課題なのです。

リスク②：技術・ノウハウの喪失

熟練者が持つ貴重な技術や知見が、言語化・マニュアル化されないまま、その個人の中に留まってしまっています。スキル継承の仕組みが確立されておらず、人材育成が計画的に進んでいません。

熟練者の退職は、単なる人員減ではありません。組織にとって重要な技術的資産が失われる「企業資産の流出」にほかならないのです。結果として、組織全体の技術伝承が停滞し、長期的な競争力の低下を招きます。

グローバル展開している拠点では、この問題はさらに深刻です。国内と同等の保全品質を維持することが困難になり、海外工場でのトラブルに迅速対応できない状況が生まれています。遠隔保守の仕組みがあっても、現地に熟練者がいなければ、OTデータを活用した故障診断も機能しません。データは収集していても、それを読み解き、的確な判断を下せる人材がいなければ、宝の持ち腐れになってしまうのです。

リスク③：組織的な成長の停滞

熟練者は日々の突発的なトラブルシューティングや故障診断に追われ、本来時間を割くべき、より付加価値の高い業務に取り組む余裕がありません。予知保全、予兆検知、リモートメンテナンス体制の構築、DX推進、STAMPなどの高度な安全分析――こうした組織の未来を作るための活動が停滞してしまっています。

また、24時間稼働の設備を複数拠点で抱える企業では、夜間や休日のトラブル対応が熟練者の大きな負担となっています。若手への体系的な教育は後回しになり、技術者の育成サイクルが機能不全に陥ります。

これにより、組織として新たな価値を創造する機会を失い、デジタルトランスフォーメーションやデータ活用が進まず、事業の成長が頭打ちになる可能性があります。日々の対応に追われることで、企業が未来への投資――業務プロセスの改善活動やイノベーション――の機会を失っているのです。

根本原因：なぜ人が足りず、仕事の量が多すぎるのか

では、なぜこのような状況に陥ってしまうのでしょうか。根本原因は3つあります。

第一に、”設備の複雑化と老朽化の進行”です。過去の修繕履歴を基に推論しても、複雑な設備では原因の切り分けが困難です。国土交通省の調査によれば、建設後50年以上経過する社会資本の割合は今後急速に増加します。製造設備も同様で、レガシーシステムや旧型設備ほど、熟練者の知見に依存せざるを得ません。

第二に、”グローバル拠点・多拠点展開による負荷の分散困難”です。海外工場や国内複数拠点で設備トラブルが発生した際、現地に熟練技術者がいない場合、迅速な原因特定ができません。時差の問題もあり、緊急時の対応が遅れることで、ダウンタイムが長期化します。グローバル展開が進むほど、熟練者への依存度は高まり、負荷は集中します。

第三に、”技術伝承の仕組みの不在”です。従来のOJT中心の育成では、若手が一人前になるまで5年以上かかります。その間、熟練者はトラブル対応に追われ、体系的な教育を行う時間を確保できません。ナレッジラーニングの仕組みが整備されておらず、暗黙知が組織資産として蓄積されないため、人材育成の効率が上がらないのです。

この結果、熟練者の負荷増大と教育時間の不足、若手の戦力化の遅れから、さらなる熟練者への依存という悪循環が生まれています。

AIによる解決策：暗黙知を形式知化し、組織の資産へ

この構造的課題を解決するカギが、AIによる熟練者の「暗黙知」の形式知化です。「個人のスキルに依存しない、持続可能で強い現場を構築する」それを可能にするのが、次世代の保全AIです。

従来の異常検知AIは、センサーデータから「どこかに異常がある」ことを知らせるだけでした。原因の特定は人間が行う必要があり、過去の故障データがなければ機能しませんでした。Lumada*1などのデータ活用基盤を導入しても、データを「どう読み解くか」は熟練者の判断に依存していたのです。しかし、次世代AIは全く異なるアプローチを取ります。設計図面から設備構造を理解し、熟練者の思考プロセスを再現することで、故障原因と対策を高精度で推定するのです。

次世代保全AIの3つの特徴

特徴①：図面から設備構造を理解

次世代AIは、P&ID(配管計装図)、電気回路図、制御フローといった設計図面から、機器の構造と関係性を読み解きます。どのバルブがどのタンクにつながり、どのポンプがどこに影響を与えるかを理解し、この情報を「ナレッジグラフ」としてAI可読化します。

これは、熟練者が図面を見ながら頭の中で行っている作業と同じです。「この部品が故障すると、こちらの系統に影響が出る」という因果関係を、AIが学習しているのです。

特徴②：熟練者の思考プロセスを再現

ベテランの故障原因分析プロセスを学習します。熟練者は、「障害の把握 → 制御構造の分析 → 欠陥箇所の特定 → 対策の立案」という論理的な推論を行います。このプロセスを、生成AIが再現するのです。

単なる過去事例の検索ではありません。設備の構造を理解した上で、熟練者の思考に近い推論を行います。だからこそ、過去に発生したことのない新規故障にも対応できるのです。

特徴③：高精度・高速な診断支援

ある大手製造会社の事例では、原因・対策の推定精度は90%以上(熟練者同等)、回答時間は10秒以内*2。図面から学習した構造情報と、熟練者の思考プロセスを組み合わせることで、従来AIより精度が20%以上向上したという結果もあります。

次世代AIにより、24時間稼働する複数拠点の設備に対し、24時間体制の故障診断支援が実現します。深夜や休日のトラブルでも、AIが一次診断を行い、原因候補を絞り込むことで、熟練者の緊急対応負担が大幅に軽減されます。このAIはAPIaaSとして提供可能で、既存のシステムとの連携も容易です。

AIと人の共創：組織全体の技術力を底上げする

AIと人の共創で重要なのは、AIが人に取って代わるのではなく、AIが単なる「道具」でもないということです。AIは、ベテランと若手をつなぎ、組織全体の技術力を底上げする「パートナー」となり得るのです。

熟練者にとっての変化

AIが一次対応を行うことで、高度判断業務や改善活動に時間を使えるようになります。予知保全、DX推進、生成AI活用などの戦略的業務に集中でき、24時間体制の呼び出し対応が減ることで、ワークライフバランスも改善されます。これにより、熟練者は本来の専門性を生かした、より価値の高い業務に注力できるようになります。

若手技術者にとっての変化

AIの診断支援により、経験が浅い段階から実践的な対応が可能になります。AIが提示する原因候補と対策を見ながら、「なぜこの判断になるのか」を学ぶことで、人材育成のスピードが劇的に向上します。従来5年以上かかっていた育成期間が大幅に短縮され、早期戦力化が実現します。

組織全体にとっての変化

ベテランの暗黙知がAIを介して形式知化され、全員に共有されます。技術の属人化が解消され、グローバル拠点でも国内と同等の保全品質を維持できるようになり、遠隔保守やリモートメンテナンスの精度が向上します。

保全業務のAI活用がもたらす組織的インパクト

持続可能で強い現場を構築するために

設備保全の属人化は、もはや避けては通れない経営課題です。この問題を放置すれば、機会損失、技術喪失、成長停滞という3つのリスクが、企業の競争力を確実に蝕んでいきます。「なぜ人が足りず、仕事の量が多すぎるのか」――その答えは、熟練者の暗黙知が組織資産として共有されず、特定の個人に依存した体制にあります。

図面から学習し、熟練者の思考プロセスを再現する次世代AI。これは、人手不足の解消と技術継承の加速を同時に実現し、組織全体の技術力を底上げする可能性を持っています。

AIなどのデジタル技術を活用し、個人のスキルに依存しない、持続可能で強い現場を構築していく――それは、グローバル競争を勝ち抜く製造業にとって、今すぐ取り組むべき戦略的課題なのです。

*1： Lumada : お客さまのデータから価値を創出し、デジタルイノベーションを加速するための、日立の先進的なデジタル技術を活用したソリューション・サービス・テクノロジーの総称。

*2：自社とお客さまとの協創による実証結果