メインコンテンツへ
HI3 羽石産業知能研究所

Algorithm Module 01 / 04

EKAI

Expert Knowledge AI|知識推論AI

熟練者の頭の中を、組織の知識に。

熟練技術者の経験や判断基準、設計ノウハウなどの専門知識を抽出・構造化し、AIによる知識検索や推論、技術継承を実現する技術。

EKAIとは

Overview

設計の判断基準、トラブル対応の勘所、材料や工程の選び方。製造業の競争力の多くは、熟練技術者の頭の中にある専門知識に支えられています。EKAIは、文書・図面・会話・作業記録に散らばったその知識を抽出し、用語と関係を整理した知識構造(オントロジー・ナレッジグラフ)として形式知化します。

構造化した知識の上で、大規模言語モデルによる検索・質問応答と、根拠をたどれる推論を組み合わせます。「なぜその判断になるのか」を根拠とともに示せるため、若手の育成や設計レビュー、トラブル対応の初動で、熟練者と同じ判断の筋道を組織全体で共有できます。

できること

Capabilities

EKAIが製造現場で担う役割です。

  • 01

    専門知識の抽出・構造化

  • 02

    根拠付き知識検索・質問応答

  • 03

    設計・判断基準の推論

  • 04

    技術継承・教育支援

  • 05

    設計資料・マニュアルの自動生成

  • 06

    過去トラブルの類似事例検索

代表的な手法

Methods

EKAIを製造現場で機能させるために使い分けている手法です。課題の構造とデータの状態に合わせて組み合わせます。

  1. 01

    知識抽出とオントロジー構築

    文書・図面・会話記録から用語・関係・判断ルールを抽出し、製造ドメインの語彙で整理した知識構造を構築します。

  2. 02

    根拠をたどれるRAG

    構造化した知識と文書を大規模言語モデルに接続し、回答の根拠となる資料・該当箇所を示しながら質問に答えます。

  3. 03

    熟練者ヒアリングの形式知化

    インタビューと実績データから「どの条件でどう判断するか」を抽出し、判断ルールとして記述・検証します。

  4. 04

    知識グラフ推論

    部品・工程・不具合・対策の関係をグラフとして保持し、直接書かれていない関係を推論して設計レビューや原因候補の提示に使います。

他のモジュール

Algorithm Modules

お問い合わせ

EKAI(知識推論AI)の適用可否や、貴社データでの検証の進め方について、課題の整理段階からご相談いただけます。