
設計現場でこんな場面に直面したことはないでしょうか。
「この部品、前にも似たような設計をしていた気がするけど、どこに資料があるのか分からない」
「前任者がどうしてこの構成にしたのか、判断理由が分からない」
「そもそも同じような仕様なのに、毎回一から検討している」。
これらはすべて、設計業務における“属人化”による弊害です。
属人化とは、特定の人に業務やノウハウが依存してしまい、情報が組織で共有されていない状態を指します。製造業の設計現場では特に顕著で、熟練者の経験や暗黙知に支えられている仕事が多く、担当が変わるたびに知識の断絶が生じがちです。
そんな中で注目されているのが、AIエージェントを活用したナレッジ継承の取り組みです。
設計情報の引き継ぎや再利用が困難な現場において、AIがどのように活用できるのか。その可能性について考えてみましょう。

佐取 直拓
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設計ノウハウの断絶はなぜ起こるのか?

属人化の背景には、いくつかの現場事情があります。
- 設計判断の理由が個人の経験や勘に基づいており、ドキュメント化されていない
- 図面や仕様書は残っていても、設計意図や過去の経緯が記録されていない
- 情報は存在していても、どこにあるか分からない、検索できない
- 忙しさの中で、新人へのOJTが場当たり的になってしまっている
こうした状況では、誰かが退職・異動した際にノウハウが断絶し、過去の資産を生かせないまま同じ検討を繰り返す羽目になります。
設計効率が上がらないのはもちろん、不具合の再発にもつながるリスクがあります。
AIエージェントが「設計者の代弁者」になる

ここでAIエージェントの出番です。
AIエージェントに過去の設計資料、図面、仕様書、設計レビュー記録、品質トラブル報告などをまとめて読み込ませておくことで、「この製品の設計背景は?」「似た仕様の部品は過去にある?」といった質問に対して、AIが的確な情報を提示してくれるようになります。
これにより、従来は担当者の頭の中にしかなかった設計意図や判断理由が、文書を通じて再現されやすくなります。
AIはただのファイル検索ではなく、文脈を踏まえて情報をつなぎ、利用者が“意味を持った知識”として活用できるように変換してくれるのがポイントです。
若手・中堅にも使いやすい設計ナレッジ環境が整う

特に効果が大きいのが、経験の浅い設計者の立ち上がり支援です。
従来なら「この設計のやり方は○○さんに聞かないと分からない」となっていた場面でも、AIエージェントが過去資料をもとに代わりに説明してくれるため、自力で進められる範囲が広がります。
また、「過去の類似品をまとめて比較する」「よく使われる材料や構成例を一覧にする」といった分析もAIに任せることができるため、若手設計者が“勘所”を身につけるスピードも上がります。
ナレッジを継承するための新しいアプローチとして、教育やOJTの現場でも活用が広がりつつあります。
実際の導入に向けた一歩とは?

とはいえ、いきなりすべての設計情報をAIに移行するのは現実的ではありません。まずは次のような手順で始めるのがおすすめです。
- よく使われる設計パターンや過去図面を集める
- 設計レビュー記録やトラブル履歴などを関連付けて整理する
- AIエージェントにデータを学習させ、検索可能な状態にする
- 少人数での試験運用を通じて、質問例や活用のパターンを整備する
このように段階的に展開することで、現場の負担を抑えつつ、AIが活用しやすいナレッジ基盤が整っていきます。
“設計特化” 検索AIエージェント「タグっと」
計AIエージェント「タグっと」は、設計にまつわる「ノウハウの検索」や「図面の検索」「資料の半自動生成」など、日々の業務を効率化するツールです。

タグっとを導入することで
・属人化していた設計ノウハウの可視化・再活用
・過去図面・資料のスムーズな検索と流用
・作業時間の削減と品質の安定化
など、現場の課題解決が期待できます。
また、今後は過去のトラブル事例や設計データをもとに、FMEAを半自動生成する機能の追加を予定しております。
タグっとについてご興味がある方は
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まとめ
設計現場における属人化の課題は、製造業にとって長年の悩みの種です。
しかし、AIエージェントの技術を活用することで、個人に依存していたノウハウを組織の資産として再活用する環境が少しずつ整いつつあります。
過去の図面や記録を「検索できる」「理由まで分かる」状態にすることで、設計者は本来の業務に集中できるようになります。
まずは、自社の設計ナレッジがどこに、どのように埋もれているかを見直すところから始めてみてはいかがでしょうか。
AIエージェントは、現場に眠る“経験の知”を未来へつなぐ橋渡し役になってくれるはずです。