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優秀なエンジニアたちが次々と定年を迎えています。彼らの知識は、どこへ消えていくのでしょうか? 

優秀なエンジニアたちが次々と定年を迎えています。彼らの知識は、どこへ消えていくのでしょうか? 

エンジニアリング組織にとって、失うことのできない最も危険なものは、そもそもその製品を生み出した知識そのものである。 

経験豊富なエンジニアが退職し、製品の複雑さが増し、コンプライアンス要件が急増するにつれ、エンジニアリングの知見を組織として体系化しているチームとそうでないチームとの間の格差は急速に拡大している。  

エンジニアリングのナレッジマネジメントは、単なる「あれば便利なもの」という運用上の要素から、エンジニアリングの中核となる能力へと変化しました。これを早期に導入したチームは、情報検索に費やす時間が減り、ミスの繰り返しも少なくなり、製品の認証取得までの期間を短縮できます。 

エンジニアリング組織における静かな危機 

労働力構造の大きな変化が進行中です。米国の労働力の中で最も経験豊富な専門家の多くが定年退職を目前に控えており、実践的な技術的専門知識に依存する業界(製造業、航空宇宙、防衛、エレクトロニクス)は、それに伴う知識の喪失というリスクに特にさらされています。 

30年にわたる組織での経験を持つシニアエンジニアが退職すると、その組織は、苦労の末に培われた製品に関する専門知識、レガシーシステムに対する深い理解、そして長年にわたる設計上の意思決定の背景にある文脈を失うことになる。 

その文脈は人々の心の中に息づいている。そして、一度失われてしまうと、それを再構築するには何年もかかることがある。 

一方で、製品開発のペースは加速しています。エンジニアリングチームには、経験豊富な人材が減少する中で、これまで以上に多様な規制環境に対応し、かつてないほど複雑なコンポーネントのエコシステムを活用しながら、より多くの成果を上げるよう求められています。 

その結果、組織が知識のギャップを最も許容できないまさにその瞬間に、そのギャップはさらに拡大している。 

ナレッジワーカーは、情報の摩擦によって週に1日分の時間を失っている 

問題は、分散したエンジニアリング知識が日常的に生み出すコストにある。 

マッキンゼーの調査によると、ナレッジワーカーは週の労働時間の20%近くを、業務に必要な情報の検索に費やしていることが明らかになった。エンジニアにとって、この数字は極めて重大な意味を持つ。適切な規格を探したり、仕様の正しい改訂版を見つけ出したり、答えを知っているかもしれない同僚を探し回ったりするのに費やす時間は、設計やテスト、問題解決に充てられるはずの時間を奪っていることになる。 

この摩擦が、数十もの適用基準や規制要件を抱える複雑なプログラムに取り組むエンジニアリングチーム全体に及ぶと、そのコストは作業時間という点で顕著なものとなり、不完全または古い情報に基づいて意思決定が行われるリスクも高まります。 

標準へのアクセスは、ナレッジマネジメント上の課題である 

この課題の最も具体的な現れの一つが、規格へのアクセスです。 エンジニアリング組織は、IPCやMIL-STDからIECやISOに至るまで、技術規格が密接に絡み合ったエコシステムの中で業務を行っています。これらの規格は、何が安全か、何が認証可能か、何が製造可能かを定義しています。しかし、多くの組織において、エンジニアたちは依然として、自分が最新改訂版に基づいて作業していることを確認したり、プログラム全体で関連する規格を見つけ出したり、あるいは複数の規格機関を一度に横断して検索したりすることに苦労しています。 

規格へのアクセスが分散していると、エンジニアリング上の意思決定が遅れ、リスクが生じやすくなります。最新のソースではなく記憶に頼って参照された仕様書は、設計全体にエラーを広げてしまう可能性があります。規制基準の更新を見逃すと、開発が数ヶ月進んだ段階で認証取得の取り組みが頓挫してしまう恐れがあります。 

Accuris Engineering Workbenchのようなプラットフォームは、この課題に直接対処しており、エンジニアリングチームが、数十もの標準化団体のポータルサイトを個別に巡る必要なく、1か所で280万件以上の標準文書を検索可能かつ最新改訂版の確認付きで利用できるようにしています。知識インフラが適切に整備されていれば、エンジニアは情報を探し回る時間を減らし、見つけた情報を活用する時間を増やすことができます。 

エンジニアリングのナレッジマネジメントとは、単に文書を保管すること以上の意味を持つ 

エンジニアリングの知見を収集することは、単に文書を保管することとは異なります。真のエンジニアリング・ナレッジマネジメントとは、組織が持つ技術的知見のすべて――過去の設計、得られた教訓、規格、研究成果、組織としての専門知識――を、検索可能にし、相互に関連付け、実用化できるようにすることを意味します。 

多くの組織がここで行き詰まってしまう。データは持っている。文書さえあるかもしれない。しかし、その知識はシステムごとに分断されていたり、個人の頭の中に閉じ込められていたり、あるいは効果的に検索や相互参照ができない形式で埋もれてしまっている。エンジニアが、過去にどのような試みがなされたか、どのような基準が適用されるか、あるいは以前のプロジェクトで類似の問題がどのように解決されたかを把握しようとしても、検索するだけで即座に答えが見つかることはめったにない。 

あるチームが新しい部品の認定作業を行い、3週間もかけて故障の根本原因分析を行ったにもかかわらず、その後、別のプログラムでは数年前にすでに同じ故障モードが解決されていたことが判明したと想像してみてください。報告書は存在していたのです。ただ、どこを見ればいいのか誰も知らなかったのです。 

AccurisGoldfireは、まさにこのようなシナリオを想定して開発されました。規格、報告書、社内システム、過去の文書などに散在する技術的知見を、単一のインテリジェントな調査環境に集約することで、チームは作業を迅速に進め、同じ過ちを繰り返すことを避け、一から始めるのではなく、すでに得ている知見を活かして業務を進めることができます。 

コンプライアンスとトレーサビリティには、相互に関連した知識が必要である 

航空宇宙、防衛、医療、自動車といった規制産業のエンジニアリング組織にとって、ナレッジマネジメントはコンプライアンスと切り離せないものです。要件のトレーサビリティは、単なるオプションではありません。それは、設計が仕様を満たしていること、仕様が規格に遡及できること、そして規格が規制要件と整合していることを証明するものです。 

課題となるのは、要件がしばしば数十もの文書にまたがり、形式も統一されておらず、プログラムの進行過程でさまざまな関係者が随時更新しているという点です。こうした複雑さを手作業で管理するのは時間がかかり、ミスも生じやすくなります。知識が連携されていないと、コンプライアンス上の不備が生じるのは避けられません。 

AccurisThreadは、要件の特定、抽出、比較、および関連付けを自動化し、顧客環境における導入事例では、認証取得に必要なトレーサビリティを確立するための所要時間を最大90%短縮します。このような効率化は、基盤となる知識が構造化され、アクセス可能であり、エンジニアリング・ワークフロー全体で相互に連携されている場合にのみ実現可能です。 

知識インフラに投資する組織が勝利を収める 

より優れた製品をより迅速に提供し続けているエンジニアリングチームには、ある共通点があります。それは、知識を副産物ではなく、インフラとして捉えているという点です。 

彼らは、専門知識が社外へ流出してしまう前にそれを取り込むためのシステムに投資しています。また、エンジニアが必要とする際に、適切な基準、要件、および過去の適切な決定事項がすぐに利用できるよう、ワークフローを構築しています。 

その見返りは実用的なものです。情報探しに費やす時間が減り、不完全な情報に基づいて下される判断が減り、要件の把握が遅れたことによる手戻りも減少します。今すぐこの能力を構築するエンジニアリングリーダーは、プロジェクトを重ねるごとにその優位性をさらに拡大させていくでしょう。一方、先延ばしにする者は、その差を埋めるのがますます困難になるでしょう。なぜなら、一度失われた専門知識は、お金で買い戻すことはできないからです。 

今こそ勝負の時だ 

こうしたミスがもたらす代償は、エンジニアが日々業務を行う現場に如実に表れています。要件のトレーサビリティ確認が遅れたために認証を取得できなかったり、手戻りによって開発サイクルが長期化したり、前回の失敗分析資料が見つからなかったために分析が繰り返されたり、あるいは、その答えを知っていた担当者が退職してしまったために知識が失われたりといった事態です。これらは測定可能な結果であり、組織のエンジニアリング知識がアクセス可能で、相互に関連付けられ、かつ最新の状態にあるかどうかに直接起因するものです。 

そのインフラを構築するのに最適な時期は、労働力の変化が起こる前でした。次善の時期は、今です。 

まずは、日々の業務に最も近い機能から始めてみてください。Engineering Workbenchによる規格検索や改訂履歴の追跡機能、Goldfireによる社内ナレッジの横断検索、あるいはThreadによる既存文書からの要件の抽出・関連付け機能などをぜひご確認ください。あるいは、AccurisEngineering Intelligence Suiteを活用して、全体像を把握することも可能です。 

出典 

  1. マッキンゼー・グローバル・インスティテュート。「ソーシャル・エコノミー:ソーシャル・テクノロジーによる価値と生産性の創出」。引用された統計:ナレッジワーカーは、週の労働時間の約20%を情報検索に費やしている。https://www.mckinsey.com/industries/technology-media-and-telecommunications/our-insights/the-social-economy 
  1. Accuris。Engineering Workbench。https://accuristech.com/solutions/engineering-workbench/ 
  1. Accuris。Goldfire。https://accuristech.com/solutions/goldfire/ 
  1. Accuris。Accurisスレッド。https://accuristech.com/solutions/accuris-thread/ 
  1. Accuris。Engineering Intelligence Suite。https://accuristech.com/engineering-intelligence-suite/ 

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