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技術の伝承を任された熟練者が、手順書を前に教え方を考えているシーンです。

技術の伝承で残りにくいのは、手順より判断

熟練者の退職を前に、作業手順を書き起こし、動画に残す取り組みが広がっています。ただ、若手が現場で迷いやすいのは手順の順序よりも、その手順をどの条件で選ぶかという判断の部分なのです。

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引き継ぐ対象は、手順と判断の両方

手順書に残る部分、残らない部分

技術の伝承は、作業手順の引き継ぎだと受け取られやすい作業です。手順書や作業動画に残せるのは、決まった作業の順序、使う道具、確認する項目といった定型の部分にとどまります。書かれた順序どおりに手を動かすことなら、新人にもできるのです。一方で、どの条件でその手順を選ぶか、異常の兆しをどこで見分けるかといった判断は、同じ形では書き残せません。技術の伝承では、この二つを別の作業として扱う必要があります。

どこまで進めば伝わったと言えるか

記録が残っていることと、伝わっていることは同じではありません。熟練者が機械の音の変化で手を止めるとき、手順書のどの行にも書かれていない判断が働いています。熟練者のいない場面で、若手が同じ判断を選び、なぜそう選んだのかを自分の言葉で説明できるかどうか。そこまで進んで初めて、伝わったと言えます。手順書の整備は、その判断を渡すための材料をそろえる作業にとどまります。

判断が言葉になるのは、状況を示したとき

経験を積むほど説明しにくい判断

熟練者に判断の理由を尋ねると、経験を積めば分かる、という答えが返ることがあります。これは、説明する意欲の問題ではありません。同じ作業を繰り返すうちに確認の手数は減り、判断を意識しないまま下せるようになるのです。本人にとって当たり前になった部分ほど、言葉として取り出しにくくなります。教える意思があっても、教える材料が本人の中で言葉になっていない状態です。

条件を示すと、理由が言葉になります

どう判断していますかと一般的に尋ねても、答えは経験則の一言にとどまりやすいものです。この材料、この気温、この客先という具体的な条件を示すと、なぜその手順を選ぶのか、どこで手を止めるのかが言葉になって出てきます。技術の伝承で必要なのは、判断が問われる場面を並べ、そのつど理由を引き出していく作業だと言えます。判断を渡す作業は、記録を残す作業とは別に用意する必要があります。

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王部長|某大手総合病院 循環器内科 部長医師
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伝承が進まないのは、意欲ではなく条件

熟練者の経験に頼ったまま、若手が現場での対応に迷っているシーンです。

教えられる人ほど時間が取れません

判断が問われる場面を選び、理由を言葉にして教材へ落とし込む作業を担えるのは、その業務を深く知る熟練者です。社内講師を兼ねるその人たちは、日々の生産や顧客対応の第一線にいます。伝承のためにまとまった時間を確保することは、通常業務を止めない限り難しいのです。

手順の記録にとどまる社内資料

手順書、作業動画、過去のトラブル記録は、すでに社内にそろっている場合が多いものです。ただ、それらは手順を正しく再現するための記録として作られており、若手に判断させ、理由を言葉にさせる形にはなっていません。材料としては使えても、そのまま渡すだけでは判断は引き継がれないと言えます。

熟練者の時間を、判断の確認へ

一から作る負担が軽くなります

社内にある手順書や作業記録を整理し、判断が問われる場面の候補を並べ、説明の初稿を組み立てるところまでは、AIが引き受けられる範囲が広がっています。熟練者が白紙から教材を作る必要はなくなり、空いた時間を、その内容が実務に即しているかを判断する作業に向けられるようになります。減るのは、教材づくりの下準備にかかる時間なのです。

残るのは、確認と修正の責任

AIが組み立てた初稿には、現場の例外的な取り扱いや、拠点ごとの違いが反映されていないことがあります。どこまでを標準として扱い、どの条件を例外として書き添えるか。この判断を下せるのは、現場を知る熟練者だけです。関わり方が、一から作る作業から、内容が正しいかを確かめる作業へ移るという意味であり、手間そのものがなくなるわけではありません。

同行の機会に頼らない伝承の進め方へ

経験の差にかかわらず、同じ基準で作業を進めているチームのシーンです。

若手が自分で判断する回数が増えます

判断が問われる場面が形になっていれば、若手は、熟練者の手が空くのを待たずに、自分で選び、理由を言葉にできます。同行できる回数が限られていても、判断を試す機会は増やせるのです。ここで残るのは学習の過程での記録であり、現場で同じ対応ができるという証明ではありません。

変化のたびに足していける形

新しい設備が入ったときや、新しい客先を担当することになったとき、その条件を書き足す負担は小さくなります。伝承が、退職の前にまとめて行う作業から、変化のたびに手を入れる作業へ近づくと言えます。ただし、何を足し、何を標準として残すかを決めるのは、引き続き現場の熟練者です。

重要なポイント

引き継がれにくい、判断の条件

技術の伝承でつまずきやすいのは、残した記録の量ではありません。手順書がそろっていても、その手順をどの条件で選ぶかが引き継がれていなければ、若手は現場で判断を保留します。伝承の中身を、手順と判断の二つに分けて考えること。それが、進め方を見直す出発点になるのです。

判断を言葉にする場面があるか

進め方を見直すときに確かめるのは、記録がどれだけ増えたかではなく、若手が自分で判断し、その理由を言葉にする場面が用意されているかという点です。その場面が日々の業務の流れに組み込まれていれば、熟練者にまとまった時間が取れなくても、技術の伝承を少しずつ進めやすくなります。

UMUが選ばれる理由

28,000社突破
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1億人超
世界203カ国でユーザー
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Fortune 500企業
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ITreview Best Software in Japan 2022
UMUとは
2015年に設立されたグローバルAIソリューションカンパニーです。AIを活用したオンライン学習プラットフォーム「UMU」を核に、学術的な根拠に基づいた実践型AIリテラシー学習プログラム「UMU AILIT(ユーム エーアイリット)」、セールスイネーブルメントソリューション「UMU AIロープレ」などの提供により、AI時代の企業や組織における学習文化の醸成とパフォーマンス向上を支援しています。
導入実績
業界トップクラスの生命保険会社・電機メーカー・製薬会社など、日本を代表する大企業が導入
製薬、金融・保険、製造、小売など幅広い業界で活用
従業員1,000名以上の大企業を中心に、営業教育や新入社員研修で導入が拡大
導入事例インタビューを公式サイトで多数公開
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ISO/IEC 27017:クラウドサービスに関する情報セキュリティ管理策
SOC 3:トラストサービス規準報告書
ISO/IEC 27018:クラウドサービス上における個人情報セキュリティに関する国際規格
ISO/IEC 27701:プライバシー情報マネジメントシステム (PIMS)
GDPR:EU一般データ保護規則
HIPAA:医療保険の相互運用性と説明責任に関する法律
ISO/IEC 42001:人工知能マネジメントシステム (AIMS)
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