
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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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

