CASE 38INDUSTRY製造業

製造技術継承を目的としたナレッジAI構築

RAGLLM

RESULT // HIGHLIGHT

仕様書や過去実績をAI化し誰もがベテランの判断力を獲得

仕様書や報告書をナレッジ基盤へ統合。過去の試行錯誤や暗黙知をAIが即座に引き出し、若手でもベテラン同等のトラブル対応と育成期間半減を実現。

OVERVIEW概要

製造現場における熟練工の技術継承とトラブル対応力の標準化を目的として、設備仕様書や過去の報告書、不具合対策書などの技術文書を統合した「製造ナレッジAI」を構築しました。自然言語で現場の状況や不具合症状を問い合わせるだけで、過去の類似事例や最適パラメータを瞬時に提示し、経験の浅い若手作業員でもベテラン同等の判断を下せる環境を実現しました。

INDUSTRY業種: 製造業
SCALE企業規模: 年間売上高約1500億円
CHALLENGE課題: 試作時や立ち上げ時の試行錯誤が記された報告書や過去のトラブル履歴が紙や個別ファイルとして散在しており、過去の貴重なノウハウが現場で有効活用されていませんでした。成形や加工不良などのトラブルが発生するたびに熟練技術者の勘と経験に頼らざるを得ず、技術継承が進まないことやベテランの定年退職に伴う技術流出が深刻な経営課題となっていました。
SOLUTIONソリューション: 専門用語や図表を含む膨大な仕様書・報告書を構造化し、高精度なベクトル検索とLLMを組み合わせたRAGシステムを構築しました。作業員がタブレット等で「〇〇が発生したときの対策は？」と入力すると、過去のトライアウト時の調整パラメータや成功事例を要約し、参照元ドキュメントの該当箇所とセットで即座に提示する対話インターフェースを導入しました。
TECH技術: RAGLLM
PERIOD期間: 4ヶ月
TEAM体制: PM 1名 / AIエンジニア 3名

RESULT成果

現場での過去事例の検索時間が平均30分から数十秒へ劇的に短縮され、若手や新人でもベテランに頼ることなく的確な初期対応が可能になり、試作・立ち上げ時のトラブル解決スピードが向上しました。

これまではベテランの頭の中にしかありませんでした。このAIのおかげで、現場全体の技術力が底上げされました。
生産技術部担当者

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