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为推进人才培养计划，2017年9月，中山铁工所就“使用数字技术进行技能传承”与CEC公司（总部位于东京）开展合作
。
例如，用AI（人工智能）对模具的成品优劣进行鉴定（图1），实验性地采用CEC图像检验系统“Wiselmaging”（一种在智能手机屏幕上分色显示的系统）。AI能够在深度学习后，立刻在智能手机拍摄的图像中对成品进行鉴定，判断其属于“合格”的区域还是“不合格”的区域。目前，“Wiselmaging”正处于在向CEC提供“合格“和“不合格“图像样本的阶段。
图1：用智能手机鉴定模具成品的优劣
在中山铁工所，技工正在试验用智能手机拍摄后，人工智能（AI）来判断优劣的系统。用智能手机拍摄的模具图像，“不合格”的部分显示为红色，“合格”的部分显示为蓝色。
模具的成品，根据制造厂和模具种类的不同，允许的误差范围为5微米至10微米，所以鉴定成品的优劣非常难。更何况初学者往往缺乏经验，对于判断自己研磨好的模具是“合格”还是“不合格”心里完全没底。也就是说，如果明确知道模具是“合格”还是“不合格”，年轻技工就没能对自己的作业流程进行自我评价。如此一来，通过不断重复，年轻技工完全可以掌握正确的操作流程。相反，年轻技工如果无法判定优劣，也就无法判断自己的操作是“好”还是“坏”。
中山光治说：“过去，‘看着工匠的背影偷偷学习’是常规之道。但是现在，年轻技工没有时间去“偷看工匠的背影”，熟练技工也没有手把手直接指导的时间，企业只能使用有限的人才来提高生产率。但如果有‘初学者都能简单鉴别优劣’的机制，年轻技工就能自己理解操作流程是否正确，掌握熟练技工的技能。”
此外，中山铁工所还引入了视频学习系统。熟练技工佩戴着智能眼镜，对操作进行拍摄，并通过蓝牙将影像发送到电脑，让初学者通过观看影像来学习熟练技工的专业技能（图2）。
图2：佩戴智能眼镜工作的熟练技工
智能眼镜中的摄像机拍摄的影像，在办公室内的电脑上进行显示，年轻员工通过该影像进行学习。
中山光治对“运用数字技术传承技能”抱有很高的期待。他说：“和以往不同，比起由人来教，年轻技工更擅长使用智能手机自己学习技术。如果能将熟练技工的专业技能可视化，年轻技工就能迅速成长为独当一面的技术专家。这样一来，技术专人化的尴尬就能避免。”
像中山铁工所一样，运用数字技术进行技能传承的企业逐渐增多。熟练技工的老龄化和生产适龄人口的减少导致人了手不足，以及日本劳动合同法的修正激化了合同工的更换等问题，是原因之一（图3）。
图3：使用数字技术进行技能传承的背景
《日本总务省居民基本登记册2018年8月1日的人口动态调查》显示：日本的总人口为1.2632亿人，比去年同期减少了27万人；15～64岁的生产适龄人口为7552.5万人，占总数的6成。也就是说，随着经济复苏，越来越多的企业开始扩招，积极吸纳年轻技工。
另一方面，由于熟练技工的老龄化加剧，临近退休的熟练技工和新人技工，成了人才金字塔中两大对立的阵营。在这种情况下，向年轻技工传授熟练技工的专业技能，就显得尤为迫切。
日本法制改革，使上述情况变得更加严重（图4）。《修正劳动合同法》和《修正劳动者派遣法》于2018年生效，规定合同工在同一企业的工作上限为5年，派遣员工的派遣期间上限为3年
使用智能眼镜进行外观检查技能传承的电装西尾制作所汽油喷射制造部汽油喷射厂长平山要表示：“改正法的颁布，加快了合同工的交替。"
图4：法律修改的影响
2018年，规定企业合同工雇佣期限上限的修正劳动合同法和修正劳动者派遣法开始生效，加速了合同工的更换。
在生产现场，出现了熟练技工时而照顾新人，时而又放手不管新人的情况。如果不建立使合同工短期内迅速掌握技能的机制，就无法避免生产效率低下的问题。