製造業の「秘伝のタレ」、AIで奪われない競争力の作り方

ヤマザキマザックは2026年10月26日から31日まで東京ビッグサイトで開催された「JIMTOF2026（第33回日本国際工作機械見本市）」で、ブース内セミナーを開催しました。テーマは「製造業の『秘伝のタレ』はどこにあるのか？」で、政策研究大学院大学 特任教授の西垣淳子氏と、ヤマザキマザック 上席執行役員 商品開発本部 副本部長の澤田洋祐氏が登壇しています。

西垣氏は京都府宇治市のHILLTOPを例に挙げ、同社がAIを出発点とせず「人が面白いと感じることをする」挑戦を続けるために、1度やったことは機械に任せるサイクルの中にAIを組み込んでいると説明しました。澤田氏はヤマザキマザックの加工プログラム「マザトロールプログラム」が何をどう加工したかの記録を詳細に残しており、その記録を各社固有の資産として次の加工に生かすループを構築できると述べています。

西垣氏はさらに、優れた「学習システム」を構築するための5つのポイントとして、「何を学ぶか」「どう学び続けるか」「何を価値とするか」「価値は誰のものか」「どこまでつなぐか」を示しました。澤田氏はAIエージェントの本格展開までに約2年かかるとしつつ、その間に仕組みや加工データの整備を進めることで、AI活用が広がった段階ですぐに価値を得られると述べています。

暗黙知とは、製造現場の熟練者が持つ経験や勘に基づく技能で、言葉やマニュアルに書き起こしにくい知識を指します。これに対し、手順書やデータなど誰でも参照できる形にした知識は形式知と呼ばれます。製造業では長年、この暗黙知こそが各社の競争力の源泉とされ、「秘伝のタレ」に例えられてきました。

AIの進展により、加工条件や作業手順といった暗黙知をデータとして記録し、形式知に変換しやすくなりました。ヤマザキマザックが進める仕組みでは、自社内のデータで事前に学習させた「マザック基盤モデル」をベースに、納入先の顧客データでチューニングして顧客固有モデルを作り、さらに工場での稼働を通じて学習を続けることで、他にはない工場固有のモデルに育てていく計画が語られています。

セミナーでは、暗黙知を形式知化すること自体が競争力の流出につながるのではないかという懸念に対し、各工場・各工程の加工条件はそれぞれ固有のものであり、平準化すればむしろ価値を失うという考え方が示されました。競争の焦点はAIモデルそのものから、導入後に賢くなり続ける学習の仕組みへ移っているという指摘です。