本プロジェクトの背景と課題
本プロジェクトは、製造業における「熟練技能の継承難」という業界共通の課題を解決するために立ち上げられました。 ベテラン技術者が長年の経験から獲得してきた判断基準や対処方法は、加工条件の微妙な調整、異常音や振動の察知、設計意図の深い理解など、暗黙知として個々人の中に蓄積されています。しかし、これらは言語化が難しく、メモ・口頭伝達・属人的な手順に閉じてしまい、体系的に整理されていないのが現状です。
また、技術文書管理システムには膨大な資料が蓄積されているものの、情報が分断されており文書間の関連性も可視化されていないため、必要な知識に辿り着くまでに時間がかかるという問題があります。とくに若手技術者は“どの資料が正しいのか”“どの手順が背景理由を含んでいるのか”を判断できず、立ち上がりに大きな時間を要しています。
熟練者の退職や配置転換も進む中、技能の属人化は品質の安定性や生産性に直結するリスクへと発展しています。 暗黙知を資産として蓄積し、検索・理解・活用しやすい形に再構築することは、ものづくり企業にとって急務の課題となっています。
技術概要とアーキテクチャ
本プロジェクトでは、熟練技能の抽出・整理・検索・活用を一貫して支援するために、
データ収集 → 構造化 → 技能抽出 → ナレッジ生成 → 利用者への提供
という流れでAI基盤を構築します。
まず、Filleweb上の技術文書、現場ノート、手書きメモ、図面、会議議事録、作業動画など、多様な情報をクラウド上に集約します。資料の形式は統一されていないため、OCRやレイアウト解析を用いて文書構造を抽出し、後続のAI解析が可能な状態にします。
次に、自然言語処理と専門領域向け固有表現抽出により、工程、設備名、トラブル要因、加工条件など製造業で重要となる技術情報を抽出し、文書間の関連性や因果関係を分析します。これにより、散在していた文書と熟練技能が結びつき、技能知識の体系的整理が可能となります。
抽出された知識をもとに、大規模言語モデル（LLM）が熟練者の判断基準、成功/失敗パターン、注意点、例外処理などを構造化し、理解しやすいナレッジとして再編成します。RAG（Retrieval-Augmented Generation）を用いることで、生成される回答は常に実際の文書と整合し、根拠となる資料へのリンクを自動提示します。
最後に、技術者が自然言語で問い合わせられるチャットインターフェース、技能検索のダッシュボード、教材自動生成機能などを提供し、熟練技能を日常業務の中で自然に活用できる環境を整えます。
技術詳細
- OCR・文書構造化
- 図面、PDF、手書き資料、ホワイトボード等の高精度OCR化
- レイアウト解析による段落・表・図・注記の自動識別
- 技術文書の階層構造やメタデータの保持
- 自然言語処理（技術文書特化）
- 工程名、設備名、材質、トルク値、加工条件などの固有表現抽出
- 原因・現象・対策の因果関係抽出
- 文書同士の類似性分析と関連リンク生成
- 技術語辞書の自動拡張と精度向上
- 技能抽出AI
- 作業メモ・議事録から判断基準、注意点、例外対応の抽出
- 作業動画の解析による熟練者と若手の行動差分の可視化
- 成功・失敗パターンのクラスタリング
- 熟練者の推論プロセスの再構成
- 大規模言語モデルによるナレッジ生成
- 技能マニュアルや手順書の自動生成
- 技能のステップ化と理解しやすい構造化
- 研修教材、技術Q&A、理解度テストの自動作成
- ユーザーのフィードバックを活用した継続的な精度向上
- RAGによる技術文書整合性の担保
- 回答の根拠となる文書を自動引用
- 最新資料を参照する動的再検索
- 文書とナレッジの双方向リンクの生成
- 活用UI
- 自然言語での技術Q&Aチャット
- 図面番号や工程名からのナレッジ検索
- 技能ダッシュボードによる知識の可視化
- 若手育成向けの教材自動生成
HI3の提供価値
熟練者の暗黙知が体系的に整理されることで、技能の属人化が解消され、技術力が組織全体の資産として蓄積されます。若手技術者は判断理由まで理解しながら学習できるため、立ち上がり期間が短縮され、教育コストの削減につながります。
技術文書の横断的な検索性が向上し、図面・仕様書・過去資料との関連性が自動で明らかになることで、技術的判断の精度とスピードが向上します。トラブル要因や成功パターンの体系化により、品質の安定化や再発防止にも大きな効果をもたらします。
さらに、熟練技能が退職とともに失われるリスクを防ぎ、企業の技術遺産として長期的に活用できる基盤が生まれます。結果として、生産性向上、品質向上、教育効率化、技術力の可視化など、企業全体の競争力強化に寄与するプラットフォームとなります。
