INSIGHT｜コラム・リサーチ
地域の知恵をテクノロジーで継ぐ
― 伝統のアップデートと継承のデザイン
伝統的な技術・地域産業の強みは、“経験値”や“現場判断”として人に依存してきました。
しかしこれらを言語化・構造化し、**「業務プロセス設計＋AI支援」**として再構築することで、次世代が同じ品質・同じ思想で事業を続けられる環境が整います。
装舎は、地域の知恵を単なる「文化財」として保存するのではなく、「今も動く産業資産」として再設計します。
1. 地域の知恵は「形式知」ではなく「現場知」
伝統的なものづくりや地域産業の多くは、マニュアルではなく、人の感覚・タイミング・判断によって支えられています。
たとえば――
発酵食品の温度調整を“手の感覚”で行う職人の判断
農産物の収穫時期を“香りや風の変化”で決める経験
工芸品の仕上げ具合を“音や光の反射”で見極める技
これらは数値化されていないため、後継者が育つ前に失われやすいという問題を抱えています。
2. 形式知化の第一歩は「プロセスのモデリング」
装舎が行うのは、“AI化”の前に**業務プロセス設計（モデリング）**です。
現場に入り、
誰が、どのタイミングで、何を基準に判断しているのか
どの情報が“品質の良否”に影響しているのか
をヒアリング・観察・記録します。
この過程で得られた情報を、Power Apps + Dataverse + Azure AI Search などのMicrosoft標準基盤で構造化。
職人や担当者が行ってきた工程をデータモデルとして保存します。
これにより、
→ 「経験に基づく作業」が「共有できる業務知識」へと変わります。
3. AIの役割は「置き換え」ではなく「再現支援」
装舎のAI設計は、人の判断を補助するAIです。
RAG（Retrieval Augmented Generation）モデルを用い、過去の記録・事例・判断理由を瞬時に検索・提示。
例：
「過去5年間の温度条件と発酵結果」を照合し、最適条件を提案
「同条件下で成功した作業記録」を参照して新人をサポート
「異常値」をAIが先に検知して職人にアラート
この仕組みで、熟練の経験をデジタルが支える構造を実現します。
4. 継承とは、“品質と思想を未来に引き継ぐこと”
テクノロジー導入の目的は「効率化」ではなく、思想の継承です。
地域の技術やブランドには、単なる生産プロセスを超えた「哲学」があります。
装舎はそれを、
データモデルで記録
プロセスとして可視化
システムで再現可能にし
新世代の現場に“体験的に学べる仕組み”として還元します。
つまり、文化と技術の同時継承を可能にするのがAI×業務プロセス設計の本質です。
5. 実装事例（モデルケース）
地域酒蔵：発酵工程の温度変化データをAIが記録・提案。熟練者の判断基準を再現化。
地場食品工房：レシピ・工程・作業環境をRAG化し、新人でも高品質を維持。
伝統工芸：手作業記録をプロセス化。AIが仕上げ精度を支援。
成果：
品質の安定化
後継者育成の加速
ブランド信頼性の向上
まとめ
地域の知恵は、テクノロジーで“保存”するものではなく、“運用しながら継ぐ”ものです。
AI×プロセス設計はその“橋渡し”の技術。
装舎は、現場の自然な行動や判断を尊重しながら、それを未来の標準に変えていきます。