中小製造業の75％が「ベテラン不在で品質・納期に影響」、70％は判断基準を十分に言語化できず アスタが20社を調査
Dream News 2026年10月08日 09:00:00
調査の結果、「ベテラン社員が休暇・退職した場合、品質または納期に影響する業務がある」と回答した企業は20社中15社（75％）、「良否判定や段取り変更などの判断基準を、手順書やチェックリストだけでは十分に説明できない」と回答した企業は14社（70％）となりました。
また、12社（60％）が「代替者が同じ業務を担当すると、ベテランへの確認や手戻りが増える」、11社（55％）が「品質・生産・納期に関わる重要業務が特定の1人に集中している」と回答しました。
技能継承の課題は、作業手順が書かれていないことだけではありません。製品の状態、設備音、過去の不良、納期状況など、複数の情報を踏まえてベテランが行っている判断を、他の社員が再現できる形に整理できていないことが分かりました。
※本調査は中小製造業20社を対象とした小規模調査です。国内の中小製造業全体の傾向を示すものではなく、参考値としてご覧ください。
【調査背景】
中小製造業では、品質判定、設備トラブルへの対応、見積原価の算定、生産順序の変更など、日々の操業を左右する判断が、経験の長い社員に集中することがあります。
作業手順をマニュアル化していても、「この程度の傷は許容できるか」「設備音の変化から停止すべきか」「どの案件を先に流せば納期遅延を防げるか」といった判断は、文章だけでは伝えにくい場合があります。
こうした状態では、ベテラン社員が休むだけで確認待ちが発生し、退職や異動が決まってから短期間で引き継ごうとしても、判断の背景まで十分に残せません。
株式会社アスタの製造業AI活用支援では、大がかりな設備投資やシステム刷新を前提とせず、品質記録、不良履歴、作業手順、設備トラブルの記録、熟練者への質問内容など、すでに社内にある情報から改善テーマを整理します。
今回、中小製造業でどのような業務にベテランの判断が集中し、技能継承を進めるうえで何が障壁になっているのかを確認するため、経営者・工場責任者20名に調査を実施しました。
【調査結果1】75％の企業で、ベテラン不在時に品質・納期へ影響
「ベテラン社員が休暇・退職した場合、品質または納期に影響する業務があるか」を尋ねたところ、20社中15社（75％）が「ある」と回答しました。
具体的な影響としては、以下が挙げられました。
・良否判断や出荷可否の確認が止まる
・設備異常への対応に時間がかかる
・見積原価や標準工数を決められない
・急な受注や納期変更に対応できない
・若手社員の作業後に再確認や手直しが必要になる
人員数が限られる中小製造業では、一人の不在が一つの作業だけでなく、品質保証、納期回答、顧客対応まで連鎖して影響する場合があります。
【調査結果2】70％の企業が、ベテランの判断基準を十分に言語化できていない
「良否判定や段取り変更など、ベテランが行う判断の基準を、手順書やチェックリストで十分に説明できているか」を尋ねたところ、20社中14社（70％）が「十分には説明できていない」と回答しました。
作業の順番は文書化できていても、異常と判断する境界、過去の失敗を踏まえた注意点、複数条件が重なった場合の優先順位までは残せていない企業が多く見られました。
技能継承では、完成した作業手順だけでなく、「何を見て」「何と比較し」「どの条件なら上司へ確認するのか」を記録する必要があります。
【画像 https://www.dreamnews.jp/press/364288/images/bodyimage1】
【画像 https://www.dreamnews.jp/press/364288/images/bodyimage2】
【調査結果3】ベテラン判断が最も集中する業務は「不良・異常の良否判定」75％
ベテラン社員の経験や判断に依存している業務を複数回答で尋ねたところ、以下の結果となりました。
・不良、異常の良否判定：15社（75％）
・見積原価、標準工数の算定：13社（65％）
・設備トラブル時の初動対応：12社（60％）
・生産順序、段取りの変更：11社（55％）
・納期回答、進捗調整：10社（50％）
品質部門だけでなく、営業、製造、生産管理、設備保全にまたがって、経験者への依存が見られました。
特に良否判定では、図面や検査基準に記載された数値だけでなく、傷の位置、見え方、過去の顧客指摘、後工程への影響などを踏まえて判断している場合があります。
【調査結果4】60％の企業で、代替者対応時に確認・手戻りが増加
ベテラン以外の社員が同じ業務を担当した際の変化を尋ねたところ、20社中12社（60％）が「ベテランへの確認や手戻りが増える」と回答しました。
増加する業務としては、以下が挙げられました。
・判断前の写真撮影や現物確認
・作業後の再検査
・条件設定や段取りのやり直し
・見積内容や納期回答の再確認
・過去の類似案件や不良履歴の探索
引き継ぎ資料を作成していても、代替者が迷う場面と、その際に参照すべき情報が整理されていなければ、質問と再確認は減りません。
【調査結果5】技能継承でAIを活用したい領域、最多は「不良・トラブル履歴の整理」75％
技能継承を進めるためにAIを活用したい領域を複数回答で尋ねたところ、以下の結果となりました。
・過去の不良、設備トラブル、対応履歴の整理：15社（75％）
・熟練者への質問と回答、判断理由の記録：14社（70％）
・作業手順書、教育資料、確認項目の作成：13社（65％）
・類似事例や過去の対応方法の検索：12社（60％）
・品質記録や生産記録からの傾向把握：11社（55％）
AIに熟練者の判断をそのまま代替させるのではなく、散在している記録を整理し、過去の事例を探しやすくし、判断の根拠を残す用途への関心が高い結果となりました。
【株式会社アスタの見解】
製造業の技能継承は、ベテラン社員へ「マニュアルを書いてください」と依頼するだけでは進みません。本人にとっては当たり前になっている視点や判断は、質問されなければ言葉になりにくいためです。
まずは、事業への影響が大きく、代替者がいない業務を特定します。そのうえで、実際の作業や判断場面を確認し、入力情報、判断条件、例外、確認先を分けて記録する必要があります。
AIは、過去の不良履歴やトラブル記録の要約、熟練者への質問内容の整理、類似事例の検索、手順書や教育資料の初稿作成に活用できます。
一方、品質保証、安全、設備停止、顧客への納期回答など、経営や取引に影響する判断は、AIの出力だけで決定せず、責任者が確認する運用が必要です。
株式会社アスタでは、経営者と現場の双方から課題を確認し、技能継承が必要な業務の優先順位づけ、判断基準の可視化、既存データの整理、AIを活用する工程と人が判断する工程の設計、現場への定着までを支援しています。
配信元企業：株式会社アスタ
プレスリリース詳細へ
ドリームニューストップへ
情報提供元： Dream News