技術承継の課題とAIの役割：製造業と鉄道保守の未来
上記の記事を参考にブログを書きました。
はじめに
現代の日本では、製造業や鉄道の保守管理など、専門的な知識が必要とされる分野において、技術の継承が大きな課題となっています。後継者不足により、熟練した技術者が引退することで、貴重なノウハウが失われるリスクが高まっています。こうした中で、生成AI（Generative AI）が新たな解決策として注目されています。
背景：技術継承の危機
日本の製造業やインフラ整備の現場では、長年培われた技術や知識が口伝でしか伝えられないことが多く、文字化されていない「暗黙知」が存在します。これが熟練工の退職とともに失われると、業務の品質低下や事故のリスクが増大します。これに対し、AIはこの「暗黙知」をデジタル化し、広く共有する手段として期待されています。
AI導入の取り組み
JR東日本：2027年までに、鉄道固有の知識を学んだ専用AIを開発する計画を発表しました。これは、人手不足による業務効率化だけでなく、知識の平準化を目指すものです。AIが法令やマニュアル、過去の工事図面を学習し、社員の質問に答えることで、教育や業務の円滑化を図ります。
西武鉄道：車両設備の保守に関するAIの導入も進んでいます。ここでも、AIは専門的な知識を保持し、次の世代に伝える役割を果たす予定です。
ライオンとNTTデータ：衣料用粉末洗剤の製造ノウハウをAIに学ばせる取り組みが始まっています。ベテランからの聞き取りを通じて得た情報をAIに学習させることで、社員教育に役立てる計画です。
AIの正確さと信頼性
技術的な観点から見ると、AIが提供する情報の正確さが最大の課題となります。特に製造業や鉄道保守では、誤った情報が重大な事故を招く可能性があります。このため、三菱総合研究所の西角直樹氏が指摘するように、AIの信頼性を評価する仕組みが必要です。
第三者評価：AIの回答精度を公正に評価する第三者機関の存在や、国による安全基準の設定が求められます。
民間と公的機関の連携：自主的な取り組みだけでなく、国家レベルでの安全基準の確立が推奨されています。
批判的視点
過度な依存：AIへの過度な依存は、人の判断力や創造性を削ぐ恐れがあります。技術者の役割が単純化されることで、問題解決能力の低下が懸念されます。
文化的側面：日本では、長い間、「匠の技」や「勘と経験」が重視されてきました。しかし、AIがこれを代替するとなると、その文化や価値観が失われる可能性があります。
プライバシーと情報セキュリティ：AIが大量のデータを扱うことによるプライバシー侵害のリスクや、サイバーセキュリティの問題も避けて通れません。
まとめ
技術承継においてAIは強力なツールとなり得ますが、その導入には慎重な配慮が必要です。AIは人間の知識を補完するものであり、完全に置き換えるものではないことを理解することが重要です。また、AIの発展とともに、その信頼性や倫理的な使用についての議論も進むべきでしょう。これからの時代、AIと人間のバランスが技術の未来を決定づけるでしょう。