投稿者 global-ai-media 
生成AIの議論は、しばしば「クリエイティブ職の代替」という文脈で語られがちですが、本質的なビジネス価値は別の場所にあります。海外の事例をもとに、マニュアルのない状況下でのトラブルシューティングなど、現場業務を支援する「拡張知能（Augmented Intelligence）」としてのAI活用の可能性と、日本企業が留意すべきリスクについて解説します。
「マニュアルがない」絶望的な状況を救ったAI
最近、ある海外のテック系メディアで興味深い記事が話題になりました。中古車を購入したドライバーが、路上で予期せぬトラブルに見舞われた際のエピソードです。その車には取扱説明書（マニュアル）が付属しておらず、彼は途方に暮れました。しかし、ChatGPTに状況を説明し、対話を通じて診断を進めることで、無事に危機を脱することができたのです。
この記事が示唆しているのは、「AIが人間の仕事を奪う」というセンセーショナルな未来予測ではなく、「必要な瞬間に、必要な知識を提供するパートナー」としてのAIの現実的な有用性です。特に、生成AIが持つ「文脈を理解し、断片的な情報から解決策を推論する能力」は、従来のマニュアル検索やキーワード検索では代替できない価値を提供します。
日本企業における「現場」とAIの親和性
この事例は、日本のビジネス環境、特に製造業、建設業、インフラ保守といった「現場（Gemba）」を持つ企業にとって重要な示唆を含んでいます。
日本国内では少子高齢化に伴い、ベテラン技術者の引退と若手への技能伝承が深刻な課題となっています。いわゆる「2024年問題」や労働力不足の中で、経験の浅い若手社員が、マニュアルが整備されていない古い設備や、複雑な状況に対応しなければならないケースが増えています。
ここで生成AIは、単なる文章作成ツールではなく、「ベテランの知恵を補完するデジタル・アシスタント」として機能します。例えば、社内の膨大な技術文書や過去のトラブル対応ログをRAG（検索拡張生成）技術を用いてAIに学習させれば、現場のエンジニアが「異音がする」「エラーコード◯◯が出ている」と入力するだけで、可能性の高い原因と対処法を即座に提示するシステムが構築可能です。
マルチモーダル化が加速する「現場活用」
さらに、近年の大規模言語モデル（LLM）は、テキストだけでなく画像を理解する「マルチモーダル機能」を強化しています。元記事の事例でも、もしダッシュボードの警告灯をスマートフォンで撮影し、AIにアップロードしていれば、より迅速に解決できた可能性があります。
日本の現場においても、型番が摩耗して読めない部品を撮影して特定したり、配線の画像を解析して接続ミスを指摘させたりといった活用が進みつつあります。キーボード入力が困難な作業現場において、画像と音声で対話できるAIは、DX（デジタルトランスフォーメーション）のラストワンマイルを埋める強力なツールとなり得ます。
リスクと限界：AIを過信しないためのガバナンス
一方で、実務への導入には慎重な設計が不可欠です。生成AIには「ハルシネーション（もっともらしい嘘をつく現象）」のリスクが常につきまといます。車の故障対応程度であれば個人の責任で済みますが、企業の業務として行う場合、誤った指示による事故や設備の破損は、重大な法的責任（製造物責任や安全配慮義務違反）に問われる可能性があります。
また、機密情報の取り扱いも重要です。現場の設備写真や詳細なトラブル状況を、パブリックなAIサービスにそのままアップロードすることは、情報漏洩のリスクがあります。企業向けプランの契約や、自社専用環境（ローカルLLMやプライベートクラウド）の構築など、セキュリティポリシーに則った運用体制が必要です。
日本企業のAI活用への示唆
今回の事例と日本の現状を踏まえると、意思決定者は以下の3点を意識すべきです。
- 「代替」ではなく「拡張」を目指す：
AIを「人を減らすコスト削減ツール」としてではなく、経験の浅い従業員の能力を底上げし、判断を支援する「拡張知能」として位置づけることで、現場の受容性は高まります。 - 独自の「ナレッジベース」の整備：
AIが的確な回答をするためには、その根拠となるデータが必要です。社内に散在するマニュアル、日報、技術資料をデジタル化・構造化することは、AI活用の大前提であり、それ自体が資産となります。 - 「Human-in-the-Loop」の徹底：
AIの出力結果を最終的に判断し、責任を持つのは人間であるというルールを明確にすること。特に安全に関わる領域では、AIはあくまで「セカンドオピニオン」として扱い、盲信させない教育とプロセス設計が不可欠です。